输出生成/补全

POST 
https://openrouter.co/v1/completions

向选定的模型发送一个输出生成/补全请求（纯文本格式）

请求

此端点需要一个包含以下属性的对象：

请求头

名称	类型	必填	描述
授权	字符串	是	Bearer 认证的形式为 Bearer token，其中 token 是您的授权令牌。

请求体

名称	类型	必填	描述
model	字符串	是	要使用的模型ID。如未指定，将使用用户的默认设置。
prompt	字符串	是	要补全的文本提示
models	字符串列表	否	路由覆盖的替代模型列表。
provider	对象	否	提供商路由的偏好设置。
reasoning	对象	否	模型推理/思考令牌的配置
usage	对象	否	是否在响应中包含使用信息
transforms	字符串列表	否	提示转换列表（仅 OpenRouter）。
stream	布尔值	否	启用结果流式传输。默认为 false
max_tokens	整数	否	最大令牌数（范围：[1, context_length)）。
temperature	双精度浮点数	否	采样温度（范围：[0, 2]）。
seed	整数	否	确定性输出的种子。
top_p	双精度浮点数	否	Top-p 采样值（范围：(0, 1]）。
top_k	整数	否	Top-k 采样值（范围：[1, Infinity)）。
frequency_penalty	双精度浮点数	否	频率惩罚（范围：[-2, 2]）。
presence_penalty	双精度浮点数	否	存在惩罚（范围：[-2, 2]）。
repetition_penalty	双精度浮点数	否	重复惩罚（范围：(0, 2]）。
logit_bias	从字符串到双精度浮点数的映射	否	令牌 ID 到偏置值的映射。
top_logprobs	整数	否	返回的顶部对数概率数量。
min_p	双精度浮点数	否	最小概率阈值（范围：[0, 1]）。
top_a	双精度浮点数	否	替代顶部采样参数（范围：[0, 1]）。

cURL 示例

curl -X POST https://openrouter.co/v1/completions \
     -H "Authorization: Bearer <token>" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
  "model": "model",
  "prompt": "您好!"
}'

响应

成功响应 (200)

{
  "id": "id",
  "choices": [
    {
      "text": "我是一个AI助手，有什么可以帮您？",
      "index": 1,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ]
}

响应架构

名称	类型	描述
id	字符串	补全的唯一标识符
choices	数组	补全选项数组
choices[].text	字符串	生成的文本
choices[].index	整数	选项在数组中的索引（例如：0, 1, 2）
choices[].finish_reason	字符串	完成原因（stop、length、content_filter）