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    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。


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    1. 建立 API 密鑰

    1. 前往 megarouter.com,選擇登入模式,授權登入
    2. 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.json

    4. 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

    1. 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。

    2. 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-v3.2

    QClaw 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。

    示意圖占位:從右上角選單開啟 Cursor Settings
    參考:進入 Settings(示意圖)

    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。
    示意圖占位:Models、View All Models、Add Custom Model 介面
    參考:Models 與 Add Custom Model(示意圖)

    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
    示意圖占位:API Keys 與 Base URL 設定區域
    參考:API Keys 與 Base URL(示意圖)

    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。

    示意圖占位:在 Chat、Composer、Agent 中選擇 MegaRouter 模型
    參考:對話介面中的模型選擇(示意圖)

    API 參考

    欄位
    Base URLhttps://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-5.2OpenAI 最新推理任務
    openai/gpt-5OpenAI 通用旗艦通用
    openai/gpt-5-miniOpenAI 輕量版通用 / 成本優化
    openai/gpt-5-nanoOpenAI 極致低成本簡單任務
    openai/gpt-4.1OpenAI 穩定通用
    openai/gpt-4.1-nanoOpenAI 輕量穩定版簡單任務
    anthropic/claude-opus-4.6Anthropic 最強模型複雜推理
    anthropic/claude-sonnet-4.6Anthropic 均衡通用
    anthropic/claude-sonnet-4.5Anthropic 上一代通用
    anthropic/claude-haiku-4.5Anthropic 快速簡單任務
    google/gemini-3.1-proGoogle 最新旗艦長上下文 / 推理
    google/gemini-2.5-proGoogle 上一代旗艦長上下文
    deepseek/deepseek-v3.2DeepSeek 最新高性價比
    deepseek/deepseek-v3.1DeepSeek 上一代通用
    x-ai/grok-4xAI 最新旗艦推理 / 即時資訊
    x-ai/grok-4.1-fastxAI 高速版快速響應
    moonshotai/kimi-k2.5Moonshot 長文本能力強長上下文
    z-ai/glm-5Z.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-flashZ.ai 快速版簡單任務
    minimax/minimax-m2.5MiniMax 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 foundAPI 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