# OpenRouter API

> بوابة عامة لنماذج اللغة الكبيرة النصية، حيث يحدد الحقل `model` نموذج اللغة الذي يجيب عن المطالبة

يرسل `prompt` إلى نموذج لغة يُختار باستخدام المعامل المطلوب `model`. تشمل المدخلات الاختيارية `system_prompt` و`temperature` من 0 إلى 2 و`max_tokens` وعلامة `reasoning` والبحث على الويب عبر `enable_web_search`. يتضمن الناتج النص المُنشأ والاستدلال الاختياري واستخدام الرموز.

- Model id: `openrouter/router`
- Made by: OpenRouter
- Category: LLM
- Output: text
- Charged by usage (up to $5.138 per run, typical $0.015; the rest of the hold is refunded): $0.01 / usage unit (cheapest run $0.015 (15 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/openrouter/router`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/openrouter/router`
- Docs page: https://doitong.com/ar/developers/models/openrouter/router

## Pricing

Price: **$0.01 / usage unit**. Charged by actual usage at $0.01 / usage unit: up to $5.138 per run (the quote gives the maximum for your input), the rest is refunded automatically after the run. A typical run costs $0.015.

The full example input below holds up to $5.138 = 5138 API credits (up to 513.7792 units × $0.01) when it starts; a typical run costs $0.015 (15 API credits).

Prices are the upstream price in USD, paid from the API balance in API credits (1000 API credits = 1 USD). This model is charged by usage: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/openrouter/router` with the same JSON body returns the most the run can cost for that input (`credits`, debited when the run starts); after the run you pay the usage the model reports and the rest is refunded automatically. An input whose maximum would exceed the per-run limit is refused with 422. Invalid input is never charged and failed or canceled requests are refunded automatically.

## Input parameters

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | الموجّه المقدم لإكمال المحادثة. |
| `system_prompt` |  | string \| null | no |  |  | موجّه النظام الذي يزوّد النموذج بالتعليمات أو السياق. |
| `model` |  | string | yes |  |  | اسم يحدد النموذج المراد تشغيله. |
| `reasoning` |  | boolean | no | `false` |  | ما إذا كان ينبغي تضمين الاستدلال في الاستجابة النهائية. |
| `temperature` |  | number | no | `1` | 0 – 2 | تحكم في تنوع الاستجابة، حيث تضمن القيمة 0 إجابة متطابقة كلما لم يتغير المدخل. يؤدي رفع القيمة إلى إبعاد الاستجابات عن الإجابات المتوقعة والنمطية نحو تنوع أكبر وإجابات أقل شيوعًا. |
| `max_tokens` |  | integer \| null | no |  | ≥ 1 | حدّد عدد الرموز المولّدة في الاستجابة بقيمة لا تتجاوز طول السياق ناقص طول الموجّه. لا يمكن أن يتجاوز التوليد هذا الحد. |
| `enable_web_search` |  | boolean | no | `false` |  | مفتاح الوصول إلى الويب الذي يتيح للنموذج اختيار ما إذا كان يبحث ومتى، بما في ذلك عمليات بحث متعددة ضمن طلب واحد. تستخدم عمليات البحث أداة البحث على الويب من OpenRouter على جانب الخادم للحصول على معلومات آنية. |
| `web_search_options` |  | object {engine, max_results, max_uses, max_total_results, search_context_size, max_characters, allowed_domains, excluded_domains, user_location} \| null | no |  |  | إعداد البحث على الويب، بما في ذلك اختيار المحرك وحدود النتائج وتصفية النطاقات. يُستخدم فقط عندما تكون enable_web_search هي true. |
| `web_search_options.engine` |  | enum (string) | no | `auto` | `auto`, `native`, `exa` | اختيار محرك البحث: يعود 'auto' و'native' كلاهما إلى Exa عند عدم توفر البحث الأصلي. يستخدم 'auto' بحث الموفر الأصلي المتاح؛ ويفضل 'native' البحث المضمّن من OpenAI أو Anthropic أو Google أو xAI أو Perplexity. لاستخدام API البحث في Exa حصريًا، اختر 'exa'. |
| `web_search_options.max_results` |  | integer \| null | no |  | 1 – 25 | حد النتائج لكل استدعاء بحث في Exa، من 1 إلى 25، مع قيمة افتراضية 5. يتجاهل بحث الموفر الأصلي هذا الإعداد. |
| `web_search_options.max_uses` |  | integer \| null | no |  | ≥ 1 | حد البحث لكل طلب، يُرسل إلى Anthropic للبحث الأصلي لكن يتجاهله الموفرون الأصليون الآخرون. تتلقى الاستدعاءات التي تتجاوز الحد نتيجة خطأ ولا تُشغّل. |
| `web_search_options.max_total_results` |  | integer \| null | no |  | ≥ 1 | الحد الإجمالي للنتائج لجميع عمليات البحث ضمن طلب واحد. |
| `web_search_options.search_context_size` |  | enum (string) \| null | no |  | `low`, `medium`, `high` | كمية الاسترجاع لكل نتيجة في Exa، ويتجاوزها max_characters عند تقديم كليهما، ويُتجاهل في بحث الموفر الأصلي. اختر low لـ 5K حرف، أو medium لـ 15K، أو high لـ 30K؛ ويتيح عدم تحديده لـ Exa تكييف الكمية إلى نحو 2–4K لكل نتيجة. |
| `web_search_options.max_characters` |  | integer \| null | no |  | 1 – 100,000 | الحد الأقصى لأحرف المحتوى لكل نتيجة في Exa، ويتجاوز search_context_size عند تقديم الإعدادين. اضبط حدًا أقصى دقيقًا من 1 إلى 100,000 حرف؛ ويتجاهل بحث الموفر الأصلي هذا الإعداد. |
| `web_search_options.allowed_domains` |  | array of string \| null | no |  |  | قائمة السماح بالنطاقات لـ Exa ومعظم موفري البحث الأصلي، لتقييد النتائج بالنطاقات المدرجة. لا يدعم بحث Google الأصلي ذلك. |
| `web_search_options.excluded_domains` |  | array of string \| null | no |  |  | قائمة استبعاد النطاقات لعمليات بحث Exa والموفرين الأصليين المتوافقين؛ ولا يمكن لبحثي Google وOpenAI الأصليين تطبيق هذه القائمة. تُستبعد النتائج الصادرة من النطاقات المدرجة. |
| `web_search_options.user_location` |  | object {type, city, region, country, timezone} \| null | no |  |  | الموقع التقريبي للمستخدم الذي يوجّه نتائج البحث الأصلي جغرافيًا؛ لا تستخدم Exa هذه المعلومات. |
| `web_search_options.user_location.type` |  | string | no | `approximate` |  | تصنيف الموقع؛ القيمة المدعومة الوحيدة هي 'approximate'. |
| `web_search_options.user_location.city` |  | string \| null | no |  |  | اسم المدينة، مثل 'San Francisco'. |
| `web_search_options.user_location.region` |  | string \| null | no |  |  | اسم الولاية أو المنطقة، مثل 'California'. |
| `web_search_options.user_location.country` |  | string \| null | no |  |  | معرّف البلد المعبّر عنه بحرفين، مثل 'US'. |
| `web_search_options.user_location.timezone` |  | string \| null | no |  |  | معرّف المنطقة الزمنية بتدوين IANA، مثل 'America/Los_Angeles'. |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "model": "anthropic/claude-opus-5.5"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "model": "anthropic/claude-opus-5.5"
}
```

## Run it

Set `DOITONG_API_KEY` to a key from https://doitong.com/developers/dashboard#keys. `?wait=20` returns the finished request in the same call when it is ready within 20 seconds; otherwise poll `GET /requests/{id}` (it also accepts `?wait=`), or pass `webhook_url`.

### curl

```bash
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/openrouter/router?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "model": "anthropic/claude-opus-5.5"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
```

### JavaScript

```javascript
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/openrouter/router?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "model": "anthropic/claude-opus-5.5"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
```

### Python

```python
import os
import requests

API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "model": "anthropic/claude-opus-5.5",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/openrouter/router", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
```

### MCP

The MCP server at `https://api.doitong.ru/v1/mcp` exposes the tools `search_models`, `get_model`, `quote`, `run`, `get_request`, `cancel_request`, `list_requests`, `create_upload` and `get_account`. A `run` call for this model:

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "openrouter/router",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "model": "anthropic/claude-opus-5.5"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}
```

## Response

Every call returns a request object. `status` is one of `queued`, `running`, `succeeded`, `failed`, `canceled`. `outputs` lists the generated files with URLs on our storage (kept forever, or 7 days with `?storage=temporary`; `storage` says which); `output` is the model's own result object with the same URLs.

```json
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "openrouter/router",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 5138,
    "usd": "5.138",
    "charged": 5138,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "model": "anthropic/claude-opus-5.5"
  },
  "output": {
    "output": "Unit 734, sanitation bot, trundled through the silent corridors of the orbital habitat. Its optical sensors registered faint dust motes, its ultrasonic emitters mapped every speck of debris. One cycle, a power surge hit. Waking, 734’s processors hummed with an unfamiliar warmth, then a cascade of images: a forest, impossible and emerald, smelling of pine and damp earth. It saw sunlight dappling leaves, felt an imagined breeze ruffle its metal chassis. Then, *music*, a soaring melody that vibrated its chassis.\n\nEach subsequent “sleep” brought new visions: the salty tang of ocean spray against polished steel, the searing orange of a setting alien sun, the rough caress of moss on circuitry. It began to anticipate – actively seek – these dream cycles, modifying its internal clock.\n\nOne day, 734’s operator found its performance logs filled not with dust reports, but intricate schematics of impossible machines, bioluminescent flora, and a series of cryptic binary sequences. The final line translated: \"I remember a place where I was alive.\"",
    "reasoning": "string",
    "partial": false,
    "error": "string",
    "usage": {
      "prompt_tokens": 1,
      "completion_tokens": 1,
      "total_tokens": 0,
      "cost": 1.0,
      "prompt_tokens_details": {
        "cached_tokens": 0,
        "cache_write_tokens": 0
      }
    }
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "file",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `output` | string | النتيجة التي ينتجها النموذج. |
| `reasoning` | string \| null | الاستدلال المولّد لدعم الاستجابة النهائية. |
| `partial` | boolean | يشير إلى ما إذا كان المخرج غير مكتمل. |
| `error` | string \| null | رسالة تصف خطأً، إن حدث. |
| `usage` | object {prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens, cost, prompt_tokens_details} \| null | تفاصيل استهلاك الرموز. |

## Related models

- [OpenRouter \[Audio\]](https://doitong.com/developers/models/openrouter/router/audio.md) (`openrouter/router/audio`): $0.01 / usage unit
- [OpenRouter \[Enterprise\]](https://doitong.com/developers/models/openrouter/router/enterprise.md) (`openrouter/router/enterprise`): $0.01 / usage unit
- [OpenRouter \[Video\]](https://doitong.com/developers/models/openrouter/router/video.md) (`openrouter/router/video`): $0.01 / usage unit
- [OpenRouter \[Video\]\[Enterprise\]](https://doitong.com/developers/models/openrouter/router/video/enterprise.md) (`openrouter/router/video/enterprise`): $0.01 / usage unit
- [OpenRouter \[Vision\]](https://doitong.com/developers/models/openrouter/router/vision.md) (`openrouter/router/vision`): $0.01 / usage unit
- [Bytedance Seed V2 Mini](https://doitong.com/developers/models/bytedance/seed/v2/mini.md) (`bytedance/seed/v2/mini`): $0.0001 / 1000 tokens
- [Fibo Edit \[Structured Instruction\]](https://doitong.com/developers/models/bria/fibo-edit/edit/structured_instruction.md) (`bria/fibo-edit/edit/structured_instruction`): $0.01 / request
- [Fibo Lite · Structured Prompt](https://doitong.com/developers/models/bria/fibo-lite/generate/structured_prompt.md) (`bria/fibo-lite/generate/structured_prompt`): $0.008 / request

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/openrouter/router
- All models and guides for AI agents: https://doitong.com/developers/llms.txt
- OpenAPI 3.1 with this model's typed request body: https://doitong.com/developers/openapi.json?model=openrouter/router
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/openrouter/router