OpenRouter Coding Plan 教程：一个 API 调用全球模型（2026最新版）

本文作者：程序员晚枫 | AI编程布道者 | 专注AI工具测评与教学

全网40万+粉丝，6年Python开发经验，开源项目python-office作者

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大家好，这里是程序员晚枫。

今天带来 OpenRouter Coding Plan 的实战教程，手把手教你用统一接口访问全球所有主流大模型。

一、基础配置

第一步：注册并获取 API Key

1. 访问 👉 OpenRouter Coding Plan 详情
2. 注册 OpenRouter 账号
3. 充值（按量付费）
4. 获取 API Key

第二步：环境准备

pip install openai

第三步：基础调用

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="你的OpenRouter API Key",
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1"
)

# 调用任意模型
response = client.chat.completions.create(
    model="anthropic/claude-3-opus",  # 改这里就能换模型
    messages=[{"role": "user", "content": "帮我写一个Python快速排序"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

二、模型切换实战

OpenRouter 的强大之处在于可以轻松切换模型。

示例：同一个任务，不同模型

models = [
    "openai/gpt-4-turbo",
    "anthropic/claude-3-opus",
    "deepseek/deepseek-chat"
]

for model in models:
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "帮我写一个Python快速排序"}]
    )
    print(f"Model: {model}")
    print(f"Response: {response.choices[0].message.content}")
    print("---")

三、费用控制

查看可用模型和价格

# 查看所有可用模型
response = client.models.list()
for model in response.data:
    print(model.id)

查看实时价格

OpenRouter 按 token 计费，不同模型价格不同：

• GPT-4o：较贵
• Claude 3.5：较贵
• DeepSeek：便宜
• Llama 3：免费

四、进阶技巧

1. 自动选择最优模型

def call_model(task_type):
    if task_type == "code":
        return "anthropic/claude-3-opus"
    elif task_type == "creative":
        return "openai/gpt-4-turbo"
    else:
        return "deepseek/deepseek-chat"

response = client.chat.completions.create(
    model=call_model("code"),
    messages=[{"role": "user", "content": "帮我写代码"}]
)

2. 错误重试

from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def call_with_retry(model, messages):
    return client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages
    )

五、常见问题

Q1：需要科学上网吗？

OpenRouter 是国外服务，需要稳定的环境才能访问。

Q2：价格贵吗？

按量付费，不同模型价格不同。DeepSeek 和 Llama 比较便宜，GPT-4 和 Claude 比较贵。

Q3：稳定性如何？

OpenRouter 本身稳定性不错，但依赖底层服务商（如 OpenAI、Anthropic）的稳定性。

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作者：程序员晚枫，全网同名，专注 AI 工具测评与 Python 自动化办公教学。

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