MegaRouter 文件
統一的 AI 模型路由平台。一個 API 密鑰,30+ 模型,智慧自動路由。
快速開始
1. 建立 API 密鑰
- 前往 megarouter.com,選擇登入模式,授權登入
- 進入控制台 → 進入設定 → 進入 API 密鑰 → 建立密鑰
2. 自動路由(選用)
自動路由預設開啟,控制方式:
進入控制台 → 進入設定 → 進入路由 → 自動路由開關
啟用後,MegaRouter 會自動為每個請求選擇最佳模型。若你偏好自行選擇模型,可略過此步驟,直接指定模型(如 anthropic/claude-sonnet-4.6)。
標準接入
與 OpenAI API 完全相容,支援 Python、Node.js、curl 等生態工具。
替換 Base URL ( https://api.megarouter.com/openai/v1 )與 API 密鑰即可使用。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="MEGAROUTER_API_KEY", # get MEGAROUTER_API_KEY from megarouter.com (API Key)
base_url="https://api.megarouter.com/openai/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="auto",
messages=[
{"role": "system", "content": "system prompt"},
{"role": "user", "content": "how are you?"}
],
)
# get the response from LLM (role=assistant)
print(completion.choices[0].message.content)回應範例:
{
"id": "243c850e-214c-431e-977f-ebaf4aa95f56",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! Nice to meet you. How can I help you?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"created": 1773408946,
"model": "deepseek.v3-v1:0",
"object": "chat.completion",
"usage": {
"prompt_tokens": 5,
"completion_tokens": 15,
"total_tokens": 20
}
}OpenClaw 接入
若您已安裝好 OpenClaw,請依以下步驟接入 MegaRouter。
接入 MegaRouter
方式 1:Web 控制台設定
1. 啟動 Web 控制台
在終端機中執行以下指令:
openclaw dashboard瀏覽器會自動開啟控制台頁面(通常為 http://127.0.0.1:18789)。如果瀏覽器沒有自動開啟,請手動造訪該網址。
2. 進入設定頁面
選擇 設定 → Raw 模式。
3. 新增 MegaRouter 設定
在 JSON 中新增 env,並將 MEGAROUTER_API_KEY 替換為您的 MegaRouter API 密鑰:
env: {
vars: {
MEGAROUTER_API_KEY: 'sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxxxxx',
},
},新增 models,將 baseUrl 設為 https://api.megarouter.com/openai/v1:
models: {
mode: 'merge',
providers: {
megarouter: {
baseUrl: 'https://api.megarouter.com/openai/v1',
apiKey: '${MEGAROUTER_API_KEY}',
api: 'openai-completions',
models: [
{
id: 'megarouter/auto',
name: 'MegaRouter Auto',
api: 'openai-completions',
reasoning: false,
input: ['text'],
cost: {
input: 0,
output: 0,
cacheRead: 0,
cacheWrite: 0,
},
contextWindow: 200000,
maxTokens: 8192,
},
],
},
},
},將原本的 "agents": {...} 區塊替換為:
agents: {
defaults: {
model: {
primary: 'megarouter/auto',
},
models: {
'megarouter/auto': {
alias: 'MegaRouter Auto',
},
},
},
},4. 儲存並套用設定
Web 控制台:設定完成後,點擊右上角 Save 儲存,再點擊 Update。
5. 驗證接入成功
在 OpenClaw Chat 介面傳送測試訊息,例如:Hello。若設定成功,系統會呼叫 MegaRouter API → 自動路由至最佳模型 → 回傳結果。
方式 2:編輯檔案設定
1. 找到 openclaw.json 檔案
macOS:
開啟 Finder,快速鍵:Command + Shift + G
輸入:~/.openclaw
按 Enter,即可看到 openclaw.json。
Windows:
路徑:C:\Users\你的使用者名稱\.openclaw\openclaw.json
2. 新增 MegaRouter 設定
在 JSON 中新增 env,並將 MEGAROUTER_API_KEY 替換為您的 MegaRouter API 密鑰:
"env": {
"vars": {
"MEGAROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxxxxx"
}
},新增 models,將 baseUrl 設為 https://api.megarouter.com/openai/v1:
"models": {
"mode": "merge",
"providers": {
"megarouter": {
"baseUrl": "https://api.megarouter.com/openai/v1",
"apiKey": "${MEGAROUTER_API_KEY}",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "megarouter/auto",
"name": "MegaRouter Auto",
"api": "openai-completions",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 200000,
"maxTokens": 8192
}
]
}
}
},替換原 "agents": {...}, 部分:
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "megarouter/minimax/minimax-m2.5"
},
"models": {
"megarouter/auto": {
"alias": "MegaRouter Auto"
}
}
}
},3. 儲存及驗證設定
儲存設定檔後,在終端機中執行以下指令檢視內容,確認設定正確:
cat ~/.openclaw/openclaw.json4. 驗證接入成功
在本地終端機中執行以下指令,即可透過命令列開始對話:
openclaw tui也可在終端機中執行以下指令,在 OpenClaw Chat 介面進行對話:
openclaw dashboard可選設定
自動模型路由
MegaRouter 推薦將 primary 設為 megarouter/auto。
根據價格、延遲、可用性,自動選擇最佳模型。
指定模型
若需固定模型,例如:primary 設為 megarouter/deepseek/deepseek-v3.2
常見問題
當僅 OpenAI 系列模型請求成功,而其他模型均請求失敗
目前我們提供接入的模型均支援 OpenAI 通用協定。請在 OpenClaw 接入設定中,將 api 設為
openai-completions(參見上文範例)。若 OpenAI 系列模型可用而其他模型均失敗,請優先檢查providers設定項中的api類型。提示找不到模型或回覆為空
請確認:模型 ID 拼寫是否正確;設定中的
provider名稱與引用時是否一致;設定中的reasoning參數必須設為false。
QClaw 接入
若您已安裝 QClaw,請依下列步驟接入 MegaRouter。
對話式完成設定
1. 在對話中輸入以下內容,請將 apiKey 替換為您的 MegaRouter API 密鑰:
幫我新增一個 provider
名稱:MegaRouter
apiKey: sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxxxxx
baseUrl: https://api.megarouter.com/openai/v1
模型(可傳多個): 1、auto 2、deepseek/deepseek-v3.2QClaw 會自動新增成功並重新啟動後生效。
2. 驗證是否成功
直接輸入:「幫我驗證一下 MegaRouter 設定有沒有生效」。對話應回覆「MegaRouter provider 已成功新增!」(實際文案以介面為準。)
3. 切換到 MegaRouter 使用
直接輸入:「切換到 MegaRouter 下面的 auto」。對話應回覆「已切換成功!」(實際文案以介面為準。)
AutoClaw 接入
1. 設定入口
點選左下角偏好設定,選擇模型與 API,再點選新增自訂模型。
2. 新增模型
- 服務商選擇自訂。
- 新增 MegaRouter 支援的模型 ID,例如 deepseek/deepseek-v3.2。
- 填寫顯示名稱,例如:MegaRouter(deepseek-v3.2)。
- 填寫 API Key,例如:sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxxxxx。
- 填寫 Base URL:https://api.megarouter.com/openai/v1
3. 測試設定是否成功
點選連通測試,若顯示「測試成功」,表示設定成功。
4. 使用模型
- 點選新增按鈕,儲存成功後返回應用程式。
- 在聊天框下方切換模型,選擇已設定的
MegaRouter(deepseek-v3.2),即可使用。
Cursor 接入
若您已安裝 Cursor,請依下列步驟接入 MegaRouter。
1. 開啟 Cursor 設定
右上角選單 → Settings。

2. 進入 Models 設定
在左側選單中:
- 找到並開啟 Models。
- 點選 View All Models,滑到最底部,點選 Add Custom Model。
- 填寫具體模型 ID,例如:deepseek/deepseek-v3.2。不能填寫auto。

3. 新增 MegaRouter 設定
填寫接入資訊:
- 展開 API Keys。
- 填寫您的 MegaRouter API 密鑰。
- 填寫 MegaRouter 的 Base URL:https://api.megarouter.com/openai/v1

4. 儲存並關閉 Settings 頁面。
5. 在 Cursor 中使用 MegaRouter
在 Chat、Composer、Agent 等對話介面中,於模型下拉選單選擇已新增的 MegaRouter 模型即可使用。

API 參考
| 欄位 | 值 |
|---|---|
| Base URL | https://api.megarouter.com/openai/v1 |
| 認證 | Authorization: Bearer <API_KEY> |
| 格式 | OpenAI 相容 |
| 計費 | 按量計費 |
注意: API 路徑是 /openai/v1(不是 /v1)。
端點
| 方法 | 路徑 | 描述 |
|---|---|---|
| POST | /chat/completions | 聊天補全(支援串流) |
| GET | /models | 取得可用模型列表 |
模型
| 模型 ID | 描述 | 用途 |
|---|---|---|
| openai/gpt-5.2 | OpenAI 最新 | 推理任務 |
| openai/gpt-5 | OpenAI 通用旗艦 | 通用 |
| openai/gpt-5-mini | OpenAI 輕量版 | 通用 / 成本優化 |
| openai/gpt-5-nano | OpenAI 極致低成本 | 簡單任務 |
| openai/gpt-4.1 | OpenAI 穩定 | 通用 |
| openai/gpt-4.1-nano | OpenAI 輕量穩定版 | 簡單任務 |
| anthropic/claude-opus-4.6 | Anthropic 最強模型 | 複雜推理 |
| anthropic/claude-sonnet-4.6 | Anthropic 均衡 | 通用 |
| anthropic/claude-sonnet-4.5 | Anthropic 上一代 | 通用 |
| anthropic/claude-haiku-4.5 | Anthropic 快速 | 簡單任務 |
| google/gemini-3.1-pro | Google 最新旗艦 | 長上下文 / 推理 |
| google/gemini-2.5-pro | Google 上一代旗艦 | 長上下文 |
| deepseek/deepseek-v3.2 | DeepSeek 最新 | 高性價比 |
| deepseek/deepseek-v3.1 | DeepSeek 上一代 | 通用 |
| x-ai/grok-4 | xAI 最新旗艦 | 推理 / 即時資訊 |
| x-ai/grok-4.1-fast | xAI 高速版 | 快速響應 |
| moonshotai/kimi-k2.5 | Moonshot 長文本能力強 | 長上下文 |
| z-ai/glm-5 | Z.ai 最新 | 通用 |
| z-ai/glm-5-turbo | 程式開發、推理 | 多場景應用 |
| z-ai/glm-4.7-flash | Z.ai 快速版 | 簡單任務 |
| minimax/minimax-m2.5 | MiniMax 多模態能力 | 通用 |
模型 ID 格式:provider/model-name。版本號使用 .(如 4.6),而非 -。
更多模型可前往模型頁面查看
故障排除
| 錯誤 | 原因 | 解決方案 |
|---|---|---|
| auto routing is not enabled | 未開啟自動路由 | 進入控制台 → 進入設定 → 進入路由 → 開啟自動路由開關 |
| provider routing is not configured | 模型 ID 格式錯誤 | 可進入文件頁面 → 模型,進行查看 |
| 404 page not found | API 路徑錯誤 | 請確認 Base URL 為 https://api.megarouter.com/openai/v1 |
| unsupported parameter: max_tokens | 部分模型不支援該參數 | 改用 max_completion_tokens |