Быстрый старт

OdiRouter предлагает удобный путь к мультимодальным AI-возможностям. Это руководство поможет за несколько минут выполнить первый вызов OdiRouter API.

Шаг 1: Войдите в OdiRouter

Откройте OdiRouter и войдите на платформу. Сейчас поддерживаются вход через Google, GitHub и электронную почту. Новые пользователи могут зарегистрироваться по адресу электронной почты и пройти подтверждение.

Шаг 2: Получите API-ключ

OdiRouter использует единый API-ключ для аутентификации доступа ко всем мультимодальным возможностям. После входа ключи можно создавать и управлять ими на странице управления API-ключами ; они используются для последующего доступа к моделям и подключения рабочих процессов.

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Практики безопасного обращения с API-ключами

• Используйте переменные окружения: храните ключи в переменных окружения и никогда не хардкодьте их в исходном коде.
• Только на сервере: выполняйте вызовы API из бэкенда и никогда не обращайтесь к API напрямую из браузера или мобильного приложения.
• Регулярно ротируйте: периодически заменяйте API-ключи, особенно при любом подозрении на их утечку.
• Минимальные привилегии: создавайте отдельные ключи для разных приложений — так их проще контролировать и отзывать.

Если есть основания полагать, что ключ скомпрометирован, немедленно отзовите его на странице настроек и создайте новый.

Шаг 3: Пополните баланс аккаунта

Чтобы пользоваться моделями и выполнять задачи без перерывов, убедитесь, что на аккаунте достаточно средств. Перед промышленным использованием пополните баланс на странице кредитов .

Шаг 4: Выполните первый API-вызов

После входа, создания API-ключа и пополнения баланса выполните LLM-вызов или отправьте мультимодальную задачу, чтобы проверить подключение.

LLM-вызов

LLM-вызовы используют https://api.odirouter.ai/v1 и поддерживают три пути интерфейса: /chat/completions, /messages и /responses. В примере ниже используется /chat/completions.

curl

export BASE_URL="https://api.odirouter.ai/v1"
export API_KEY="YOUR_API_KEY"

curl -sS "${BASE_URL}/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Request-Id: demo-$(date +%s)" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Introduce OdiRouter LLM API in one sentence"
      }
    ],
    "temperature": 0.7
  }'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.odirouter.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Introduce OdiRouter LLM API in one sentence",
        }
    ],
)

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

API синхронно возвращает объект сообщения, например:

{
  "id": "resp_01hxyz...",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1784552736,
  "model": "gpt-5.5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "OdiRouter provides a unified API for accessing LLM and multimodal AI models."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ]
}

Мультимодальная задача

Мультимодальные задачи используют https://api.odirouter.ai/model, а путь интерфейса — /v1/queue/{endpoint}; они работают через асинхронный queue-протокол. На примере генерации изображения сначала отправьте задачу генерации изображения, затем опрашивайте статус задачи и после завершения получите результат.

Например, создайте задачу генерации изображения с nano-banana-2:

curl -X POST "https://api.odirouter.ai/model/v1/queue/nano-banana-2" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "a cinematic photo of a cat astronaut"
  }'

При успешном создании API вернет объект задачи. Сохраните request_id; он используется для дальнейшего опроса статуса и получения результата:

{
  "request_id": "mmsu_01hxyz...",
  "response_url": "https://api.odirouter.ai/model/v1/queue/nano-banana-2/requests/mmsu_01hxyz.../response",
  "status_url": "https://api.odirouter.ai/model/v1/queue/nano-banana-2/requests/mmsu_01hxyz.../status",
  "cancel_url": "https://api.odirouter.ai/model/v1/queue/nano-banana-2/requests/mmsu_01hxyz.../cancel",
  "queue_position": 0
}

Чтобы проверить статус задачи, вызовите endpoint статуса с request_id:

curl "https://api.odirouter.ai/model/v1/queue/nano-banana-2/requests/mmsu_01hxyz.../status" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

Пока задача выполняется, статус будет IN_QUEUE или IN_PROGRESS. Когда задача перейдет в конечное состояние, статус будет COMPLETED:

{
  "status": "COMPLETED",
  "request_id": "mmsu_01hxyz...",
  "response_url": "https://api.odirouter.ai/model/v1/queue/nano-banana-2/requests/mmsu_01hxyz.../response",
  "metrics": {
    "inference_time": 12.34
  }
}

После завершения задачи вызовите endpoint результата с request_id:

curl "https://api.odirouter.ai/model/v1/queue/nano-banana-2/requests/mmsu_01hxyz.../response" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

URL сгенерированного изображения находится в массиве output[].content[]:

{
  "created_at": 1784032815291,
  "id": "mmsu_01hxyz...",
  "metadata": {
    "completed_at": 8.14733,
    "in_queue_at": 0,
    "upload_at": 0
  },
  "model": "nano-banana-2",
  "output": [
    {
      "content": [
        {
          "type": "image",
          "url": "https://example.com/generated-image.png"
        }
      ]
    }
  ],
  "status": "completed",
  "request_id": "mmsu_01hxyz..."
}

В следующем примере показан полный процесс: отправка задачи изображения, опрос статуса и чтение результата:

curl

export BASE_URL="https://api.odirouter.ai/model"
export ENDPOINT="nano-banana-2"
export API_KEY="YOUR_API_KEY"

COMMON_HEADERS=(
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}"
  -H "Content-Type: application/json"
)

SUBMIT_RESPONSE="$(curl -sS -X POST "${BASE_URL}/v1/queue/${ENDPOINT}" \
  "${COMMON_HEADERS[@]}" \
  -d '{
    "prompt": "a cinematic photo of a cat astronaut"
  }')"

echo "${SUBMIT_RESPONSE}" | jq .

REQUEST_ID="$(echo "${SUBMIT_RESPONSE}" | jq -r '.request_id')"

while true; do
  STATUS_RESPONSE="$(curl -sS "${BASE_URL}/v1/queue/${ENDPOINT}/requests/${REQUEST_ID}/status" \
    "${COMMON_HEADERS[@]}")"
  echo "${STATUS_RESPONSE}" | jq .

  STATUS="$(echo "${STATUS_RESPONSE}" | jq -r '.status')"
  ERROR="$(echo "${STATUS_RESPONSE}" | jq -r '.error // empty')"

  if [ "${STATUS}" = "COMPLETED" ]; then
    if [ -n "${ERROR}" ]; then
      echo "task failed: ${ERROR}"
      exit 1
    fi
    break
  fi

  sleep 3
done

curl -sS "${BASE_URL}/v1/queue/${ENDPOINT}/requests/${REQUEST_ID}/response" \
  "${COMMON_HEADERS[@]}" | jq .

Python

import time
import requests

BASE_URL = "https://api.odirouter.ai/model"
ENDPOINT = "nano-banana-2"
API_KEY = "YOUR_API_KEY"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

submit_resp = requests.post(
    f"{BASE_URL}/v1/queue/{ENDPOINT}",
    headers=headers,
    json={
        "prompt": "a cinematic photo of a cat astronaut",
    },
    timeout=30,
)
submit_resp.raise_for_status()
submit_body = submit_resp.json()

request_id = submit_body["request_id"]

while True:
    status_resp = requests.get(
        f"{BASE_URL}/v1/queue/{ENDPOINT}/requests/{request_id}/status",
        headers=headers,
        timeout=30,
    )
    status_resp.raise_for_status()
    status_body = status_resp.json()

    status = status_body["status"]
    if status == "COMPLETED":
        if "error" in status_body:
            raise RuntimeError(f"{status_body.get('error_type')}: {status_body['error']}")
        break

    time.sleep(3)

result_resp = requests.get(
    f"{BASE_URL}/v1/queue/{ENDPOINT}/requests/{request_id}/response",
    headers=headers,
    timeout=30,
)
result_resp.raise_for_status()
result_body = result_resp.json()

print("request_id:", request_id)
print("result:", result_body)

Ограничения частоты запросов

Для пользователей без пополнения баланса:

• Бесплатные модели: суммарно до 50 вызовов в день (лимит сбрасывается в 00:00 UTC), RPM для LLM — 5, лимит параллельных мультимодальных запросов — 2.
• Платные модели: без ограничения по количеству вызовов, RPM для LLM — 5, лимит параллельных мультимодальных запросов — 2.

Для пользователей, пополнивших баланс:

• Бесплатные модели: суммарно до 100 вызовов в день (лимит сбрасывается в 00:00 UTC), RPM для LLM — 100, лимит параллельных мультимодальных запросов — 10.
• Платные модели: без ограничения по количеству вызовов, RPM для LLM — 100, лимит параллельных мультимодальных запросов — 10.

Бесплатные модели

Бесплатные модели, предоставляемые OdiRouter, можно найти в категории «Бесплатные» на странице Model Square. При вызове таких моделей используйте endpoint модели с префиксом free.