【LLM】OpenRouter 指定模型供应商指南-Euler的博客

在使用 OpenRouter 作为模型供应商时，我们会发现不同供应商提供的同一模型在响应速度、价格和可用性方面存在差异。本文将介绍如何通过指定特定供应商来优化模型使用体验。

供应商差异分析

以 deepseek/deepseek-r1-0528 模型为例，不同供应商在以下方面存在明显差异：

响应速度：不同供应商的服务器性能和网络延迟不同
定价策略：同一模型在不同供应商处的价格可能有所差异
可用性：某些供应商可能因负载过高而暂时不可用

指定供应商的方法

根据 OpenRouter 官方文档，我们可以通过在请求中添加 provider 参数来指定特定的模型供应商。

关键配置参数

order：供应商优先级列表，按preference顺序排列
allow_fallbacks：是否允许回退到其他供应商
- 设置为 False：强制使用指定供应商
- 设置为 True：允许在指定供应商不可用时回退

重要提示：当需要强制使用特定供应商时，必须将 allow_fallbacks 设置为 False，否则 OpenRouter 可能会自动选择其他供应商。

实践示例

以下代码展示了如何指定 Fireworks 作为 deepseek/deepseek-r1-0528 模型的供应商：

from openai import OpenAI

def test_provider_routing(api_key: str, target_provider: str = "Fireworks"):
    """
    测试 OpenRouter 供应商路由功能
  
    Args:
        api_key: OpenRouter API 密钥
        target_provider: 目标供应商名称
    """
    model_name = "deepseek/deepseek-r1-0528"
  
    client = OpenAI(
        base_url="https://openrouter.ai/api/v1", 
        api_key=api_key
    )
  
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}],
        model=model_name,
        stream=False,
        extra_body={
            "include_reasoning": True,
            "provider": {
                "order": [target_provider],
                "allow_fallbacks": False  # 强制使用指定供应商
            }
        }
    )
  
    # 验证实际使用的供应商
    provider_info = extract_provider_info(response)
    print(f"目标供应商: {target_provider}")
    print(f"实际供应商: {provider_info}")
  
    return response, provider_info

def extract_provider_info(response):
    """
    从响应中提取供应商信息
  
    Args:
        response: OpenAI 响应对象
      
    Returns:
        str: 供应商信息
    """
    if hasattr(response, "provider"):
        return response.provider
    elif hasattr(response, "model_dump"):
        # 兼容 Pydantic 对象
        return response.model_dump().get("provider", "未知")
    elif isinstance(response, dict):
        return response.get("provider", "未知")
    else:
        return "无法获取供应商信息"

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    api_key = "your_openrouter_api_key"
  
    try:
        response, provider = test_provider_routing(api_key, "Fireworks")
        print("请求成功！")
        print(f"响应内容: {response.choices[0].message.content}")
    except Exception as e:
        print(f"请求失败: {e}")

最佳实践建议

1. 供应商选择策略

速度优先：选择延迟最低的供应商
成本优化：选择价格最优惠的供应商
稳定性考虑：选择历史可用性最高的供应商

2. 错误处理

def robust_provider_request(api_key: str, providers: list, model_name: str, messages: list):
    """
    具有容错机制的供应商请求
    """
    client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=api_key)
  
    for provider in providers:
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                messages=messages,
                model=model_name,
                extra_body={
                    "provider": {
                        "order": [provider],
                        "allow_fallbacks": False
                    }
                }
            )
            return response, provider
        except Exception as e:
            print(f"供应商 {provider} 请求失败: {e}")
            continue
  
    # 如果所有指定供应商都失败，使用默认路由
    print("所有指定供应商均不可用，使用默认路由")
    return client.chat.completions.create(messages=messages, model=model_name), "default"

3. 监控和日志

建议在生产环境中添加供应商使用情况的监控：

记录每次请求使用的供应商
统计不同供应商的响应时间
监控供应商的成功率和错误类型

总结

通过合理配置 OpenRouter 的 provider 参数，我们可以：

提升响应速度：选择延迟最低的供应商
控制成本：选择价格最优的供应商
确保稳定性：避免因供应商不可用导致的服务中断

在实际应用中，建议根据具体需求制定供应商选择策略，并实现适当的容错机制以保证服务的可靠性。

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【LLM】OpenRouter 指定模型供应商指南