Auto Router Beta
Réseau Neuronal
Auto Router Beta est un routeur de requêtes OpenRouter : il classifie la tâche et sélectionne le modèle adapté.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 2 000 000 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 65 536 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Comment ça marche Auto Router Beta?
Auto Router Beta est un développement d'OpenRouter qui fonctionne différemment d'un modèle classique : il ne répond pas lui-même, mais analyse la requête entrante, détermine le type de tâche et la transmet au modèle le plus souvent choisi pour ce type de tâche en fonction des coûts totaux et de vos filtres. Via BotHub, le routeur est accessible sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles par carte russe et facturation à l'usage pour les jetons qui n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule interface, facilitant la comparaison entre le routage et le choix manuel. Une API compatible OpenAI permet de connecter Auto Router Beta à votre service ; les échanges sont chiffrés en AES-GCM et ne sont pas conservés. Pour les entreprises, nous proposons des contrats, des factures, l'EDI et un panneau d'administration avec limites. Utile pour le support client mêlant questions courtes et analyses complexes, pour le prototypage sans savoir quel modèle sera le meilleur, pour automatiser les tâches routinières comme les résumés et les e-mails, et pour les équipes où tout le monde ne connaît pas les différences entre les modèles.Questions fréquentes sur Auto Router Beta
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
auto-beta est un modèle textuel avec routage de requêtes d'OpenRouter. Adapté au code : écriture de fonctions, refactoring, débogage, explication de projets tiers. Il gère aussi le raisonnement, les tâches STEM, l'analyse de documents, l'extraction de données d'images et la création de scénarios d'agents via l'appel d'outils.
Jusqu'à 660 000 jetons par réponse, suffisant pour une documentation volumineuse, de grands modules de code ou l'analyse détaillée d'un projet entier. Le contexte est de 2 000 000 de jetons, permettant d'inclure à la fois le code source et plusieurs documents.
Oui, le mode de raisonnement est pris en charge : le modèle construit son raisonnement avant la réponse finale. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, résolution de tâches complexes et débogage, où une vérification séquentielle est cruciale.
Oui, le function calling et la sortie structurée en JSON sont disponibles. Le modèle peut accéder à vos outils, bases de données et services externes, et renvoyer une réponse dans un schéma prévisible — pratique pour les agents, parseurs et intégrations où le résultat est directement utilisé dans le code.
Images et documents : oui. Vous pouvez poser des questions, extraire des données de captures d'écran, schémas, tableaux et PDF. La prise en charge des documents est native. Il n'y a pas d'indication concernant l'audio et la vidéo, il est donc préférable de choisir un modèle spécialisé dans BotHub pour ces fichiers.
Le modèle traite les requêtes en russe normalement. Nous n'avons pas de mesures de qualité spécifiques, veuillez donc tester avec votre tâche. C'est rapide : sur BotHub, vous travaillez sans VPN ni carte étrangère, payez en roubles à l'usage, et le changement de modèle ne nécessite pas de réécrire l'intégration.