OpenRouter 教程：用 Python 构建餐厅订位语音 AI 智能体并实测延迟与成本

OpenRouter 发布教程，讲解从任意 LLM 获取可靠结构化输出的三种方式：支持 structured outputs 的模型发送严格 JSON Schema，只支持工具的模型强制单次工具调用，只需标签时用 Jev 决策模型。

OpenRouter 发布教程，介绍一个 233 行、仅用标准库的 review.py，通过 Responses API 组合 Files API、Shell 沙箱工具和 Apply Patch 工具，把变更文件上传到托管 Linux 沙箱，让模型实际运行检查确认 bug 并返回 V4A 补丁。

OpenRouter 发布教程，演示用 @openrouter/agent 0.11.0 在 TypeScript 中搭建定时运行的常驻 AI Agent，监控 Hacker News 并生成摘要。

OpenRouter 发布教程，讲解如何把 PDF 以文件形式连同严格 JSON schema 发给能读文件的模型，让表格以带类型的行返回，括号亏损、千分位和脚注标记等清理都写进字段描述。

OpenRouter 介绍 Claude Code 触发用量上限时改用 OpenRouter API key 继续编码的方法：设置三个环境变量或用 Ori Harness 的 ori claude 命令，即可按 token 付费使用同样的 Claude 模型，没有五小时和每周限制。

OpenRouter 发布教程，讲解如何让廉价模型通过结构化输出返回 0 到 1 的置信度字段，低置信度的请求再升级到更强模型。文章强调置信分数只是自报、不是校准概率，应基于自己流量的分数段错误率排序设定阈值，并在上线后监控分数分布、升级率和未升级答案的错误率持续调整。

OpenRouter 发布教程，讲解如何用固定的 eval 集在 CI 中门禁 pull request，当通过率低于阈值时脚本以非零退出码阻止合并，做法与单元测试门禁一致。

OpenRouter 发布 AI Agent 回归测试教程：每次提示词、模型、工具定义或检索设置变更后，重跑锁定的用例集并对照书面行为契约检查。

OpenRouter 发布教程，讲解如何从生产流量构建 golden 评测集，作为每次部署前的回归测试。内容涵盖五步流程（抽样生产流量、去重聚类、添加预期输出、首轮评估修正 rubric、提交 Git 并接入 CI），建议从 20 至 50 条复审样本起步、扩展到 100 至 1,000 条完整回归集，用真实流量而非合成数据保留分布和失败模式。

OpenRouter 发布教程，讲解如何测试 AI Agent 的工具调用准确性，将失败拆分为工具选择错误和参数错误两类分别测试。