agentrouter-sdk

AgentRouter SDK

Библиотека для общения с AI моделями через AgentRouter API

Быстрый старт

1. Установка

pip install agentrouter-sdk

2. Подключение

from client import AgentRouter

client = AgentRouter(api_key="ваш-ключ")

3. Задать вопрос AI

ответ = client.ask("Привет, как дела?")
print(ответ)

Готово! 🎉

---

Основные функции

ask() - Простой вопрос-ответ

Задайте вопрос, получите текстовый ответ.

Параметры:

• question - ваш вопрос (текст)
• model - название AI модели (по умолчанию: "deepseek-v3.2")
• temperature - креативность ответа от 0 до 2 (по умолчанию: 0.7)
• max_tokens - максимальная длина ответа (по умолчанию: 1000)

Пример:

ответ = client.ask(
    question="Что такое Python?",
    model="deepseek-v3.2",
    temperature=0.5,
    max_tokens=200
)

---

chat() - Диалог с историей

Ведите беседу с AI, сохраняя контекст предыдущих сообщений.

Параметры:

• messages - список сообщений или одна строка
• model - название AI модели
• temperature - креативность (0-2)
• max_tokens - максимальная длина ответа
• stream - потоковый режим (True/False)

Пример:

история = [
    {"role": "user", "content": "Привет!"},
    {"role": "assistant", "content": "Здравствуйте!"},
    {"role": "user", "content": "Расскажи про Python"}
]

response = client.chat(история, max_tokens=300)
print(response.choices[0].message.content)

---

stream() - Получение ответа частями

AI отвечает постепенно, слово за словом (как ChatGPT в браузере).

Параметры:

• messages - ваш вопрос или список сообщений
• model - название AI модели
• temperature - креативность (0-2)
• max_tokens - максимальная длина ответа

Пример:

for часть in client.stream("Напиши стихотворение про код"):
    print(часть, end="", flush=True)

---

list_models() - Список доступных AI моделей

Узнайте, какие модели можно использовать.

Пример:

модели = client.list_models()
print(модели)  # ['deepseek-v3.2', 'gpt-5', 'glm-4.6', ...]

---

count_tokens() - Подсчет использованных токенов

Узнайте, сколько "слов" использовалось в запросе и ответе.

Пример:

response = client.chat("Привет!")
токены = client.count_tokens(response)
print(f"Всего токенов: {токены['total']}")

---

Полный пример

from agentrouter import AgentRouter

# Подключаемся
client = AgentRouter(api_key="ваш-ключ")

# Простой вопрос
ответ = client.ask("Напиши Hello World на Python")
print(ответ)

# Узнаем доступные модели
модели = client.list_models()
print("Доступны модели:", модели)

# Потоковый ответ
print("AI отвечает: ", end="")
for часть in client.stream("Расскажи анекдот", max_tokens=100):
    print(часть, end="", flush=True)

---

Дополнительные настройки (опционально)

Обычно достаточно указать только API ключ. Но можно изменить настройки:

client = AgentRouter(
    api_key="ваш-ключ"           # только это обязательно!
    
    # Остальное можно не трогать, работает по умолчанию:
    # base_url="https://agentrouter.org/v1"
    # referer="https://github.com/RooVetGit/Roo-Cline"
    # title="Roo Code"
    # user_agent="RooCode/1.0.0"
)