9router-chat

decolua · РазработкаЕзик на описанието

Chat / code generation via 9Router using OpenAI /v1/chat/completions or Anthropic /v1/messages format with streaming + auto-fallback combos. Use when the user wants to ask an LLM, generate code, summarize text, or run prompts through 9Router.

Оригинален текст · няма потвърден превод на български

Платформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 18.09.2026 г.

Теми: ai-agents · ai-gateway · anthropic · chatgpt · claude · claude-code · cline · codex · copilot · cursor · deepseek · free-ai · gemini · gemini-cli · llm

Първо прочетете инструкцията.

Файлът се зарежда от посочения източник само по ваше действие. Можете да го прочетете тук, да го копирате или да го запазите като .md.

Оригинален SKILL.md

GitHub хранилище

Звезди на репото: 29 664
Лиценз: MIT
Последна проверка на записа: 20.09.2026 г.

Добавете в своя инструмент.

Командата отваря избора на skills от репозитория. Прочетете файла и условията на автора преди изпълнение.

npx skills add decolua/9router

Страницата копира текст. Не инсталира и не изпълнява нищо на устройството ви.

Откъс от SKILL.md

Началото на файла на автора, без превод.

9Router — Chat

Requires NINEROUTER_URL (and NINEROUTER_KEY if auth enabled). See https://raw.githubusercontent.com/decolua/9router/refs/heads/master/skills/9router/SKILL.md for setup.

Endpoints

POST $NINEROUTER_URL/v1/chat/completions — OpenAI format
POST $NINEROUTER_URL/v1/messages — Anthropic format

Discover

curl $NINEROUTER_URL/v1/models | jq '.data[].id'
# Per-model metadata (contextWindow, params)
curl "$NINEROUTER_URL/v1/models/info?id=openai/gpt-4o"

Combos (e.g. vip, mycodex) auto-fallback through multiple providers.

OpenAI format

curl -X POST $NINEROUTER_URL/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NINEROUTER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"openai/gpt-5","messages":[{"role":"user","content":"Hi"}],"stream":false}'

JS (OpenAI SDK):

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: `${process.env.NINEROUTER_URL}/v1`, apiKey: process.env.NINEROUTER_KEY });
const res = await client.chat.completions.create({
  model: "openai/gpt-5",
  messages: [{ role: "user", content: "Hi" }],
  stream: true,
});
for await (const chunk of res) process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");

Anthropic format

curl -X POST $NINEROUTER_URL/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $NINEROUTER_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"cc/claude-opus-4-7","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"Hi"}]}'

Response shape

OpenAI (/v1/chat/completions):

{ "id": "chatcmpl-...", "object": "chat.completion", "model": "openai/gpt-5",
  "choices": [{ "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "Hello!" }, "finish_reason": "stop" }],
  "usage": { "prompt_tokens": 8, "completion_tokens": 2, "total_tokens": 10 } }

Streaming (stream:true) emits SSE: data: {choices:[{delta:{content:"..."}}]}\n\n ... data: [DONE]\n\n.

Anthropic (/v1/messages):

{ "id": "msg_...", "type": "message", "role": "assistant", "model": "cc/claude-opus-4-7",
  "content": [{ "type": "text", "text": "Hello!" }],
  "stop_reason": "end_turn", "usage": { "input_tokens": 8, "output_tokens": 2 } }

Целият SKILL.md в GitHub