OpenRouter 教程：如何用 Presets 实现配置即代码

OpenRouter 发布教程，演示通过 API 向 google/gemini-3.1-flash-image（即 Nano Banana 2）发送源图和文本指令完成图像编辑，编辑结果以 base64 形式在响应中返回。教程给出 Python 和 TypeScript 示例、提示词写法、多轮小步编辑方法，以及更换模型只需改一个字段，并介绍了 Nano Banana 系列四个成员的价格与质量差异。

OpenRouter 提出一套模型选型框架：先定义任务，从实时用量和第三方基准中筛选候选，再对比各提供商的定价与延迟，最后用自有提示词测试。判断标准是"每完成任务的成本"而非"每 token 成本"。其 MCP 服务器可直接在 Claude Code、Cursor 等编辑器中查询实时排名、价格和基准，并用 openrouter/auto-beta 按请求路由。

OpenRouter 数据显示，OpenAI 对 Terra 和 Luna 模型的大幅折扣使日均 token 用量分别飙升 5.6 倍和 13.8 倍，而未降价的 Sol 仅增长 1.1 倍。

OpenRouter 推出统一的异步视频生成 API，通过 POST /api/v1/videos 提交任务、轮询状态并下载 MP4，支持 Seedance、Veo、Wan 等模型，切换模型只需更改 model 标识符。

同一模型在不同提供商端点上的表现因基础设施、量化、负载处理和路由默认设置而异。评估需测量延迟、吞吐量、正常运行时间和精度，并将测量结果转化为路由策略。

OpenRouter 是托管在 Cloudflare 边缘的 LLM 网关，无需管理基础设施，收取 5.5% 平台费（前 100 万次请求免费），支持 70+ 提供商和自动故障转移。LiteLLM 是自部署代理（Docker/PostgreSQL/Redis），数据不离开内网，免费开源，但需承担基础设施成本（生产部署约数百美元/月）。当模型月支出超过约 $3，600（基础设施 $200/月）或 $9，100（基础设施 $500/月）时自托管更划算。LiteLLM 提供六种路…

一个 OpenRouter API 密钥即可在 SillyTavern 的下拉菜单中解锁 300 多个模型，其中许多免费。指南包含五步连接流程、推荐尝试的角色扮演模型以及常见错误的修复方法。

Codex CLI 支持自定义 OpenAI 兼容提供商，只需在 config.toml 中配置即可将请求路由到 OpenRouter。用户无需修改 Codex 本身，就能获得提供商故障转移、使用跟踪以及跨所有模型的统一密钥。

OpenRouter 默认启用提供商故障转移（provider failover），模型回退（model fallbacks）则为选择加入。这两层机制分别应对不同类型的故障：提供商故障转移在 API 调用失败时自动切换至其他提供商，模型回退则在指定模型不可用时切换到备选模型。公告详细说明了各层的工作原理以及故障转移的停止条件。

在OpenRouter上追加`：floor`可获取最便宜提供商，通过`max_price`设定花费上限，并可免费使用20多个零成本模型。同时需注意避免计费陷阱。