Make 平台近日迎来了 OpenRouter 原生模块 的正式上线，为用户提供了更强大的对接能力和灵活性。通过 OpenRouter 模块，用户可以直接调用 OpenRouter 的功能，将其集成到自动化工作流中，实现自然语言处理、AI 辅助以及 JSON 结构化输出等高阶功能，使用 OpenRouter，您可以轻松调用海量主流 AI 模型，将其无缝集成到自动化流程中，满足多样化场景需求。
以下是 OpenRouter 模块在 Make 中的一些关键功能介绍：
模块核心功能
选择模型 (Model)
OpenRouter 模块支持调用多种模型，包括实验性和主流 AI 模型。用户可以根据需求选择最合适的模型，例如 Google Gemini 2.0 Flash，以获得高性能的文本生成能力。
自动回退功能 (Enable Automatic Fallback)
如果启用此功能，当主要模型无法正常运行时，系统会自动选择性能接近、价格更低的备选开源模型，保证任务流程不中断。这为用户节省了手动切换模型的时间。
JSON 模式也就是结构化输出 (Enable JSON Mode)
JSON 模式是一项 Beta 功能，确保生成的文本输出符合 JSON 结构格式。在设计流程时，可以通过提示描述所需的 JSON 输出结构，适用于需要结构化输出的场景。
高级参数配置
最大 Token (Max Tokens)
设置生成文本的最大长度，控制输出内容的详细程度。这个参数为用户提供了灵活性，根据场景需求调整生成结果的粒度。
生成选项数量 (Number of Choices)
支持一次生成多种选项，方便用户对比不同的生成结果。例如，设置为 2 时，OpenRouter 将返回两种不同版本的内容，供用户筛选。
Temperature
作用：控制生成内容的创意性和随机性。取值范围：0 至 2。值越高（如 1.5），输出更加多样化和随机。值越低（如 0.2），输出更加保守和确定性。默认值：1，适合平衡逻辑与创意的需求。
Top P
作用：使用核采样法，限制模型生成内容时的概率分布。取值范围：0 至 1。值越低，生成内容限制越严格。值为 1 时，输出不受此约束。默认值：1，适合开放性需求。
Frequency Penalty
作用：控制生成内容中重复词汇的惩罚力度。取值范围：-2 至 2。值越高，越倾向于减少重复词汇。值为负时，可能增加词汇重复的倾向。
Presence Penalty
作用：控制模型生成时引入新词汇的概率。取值范围：大于或等于 1。值越高，模型更倾向于引入未提及的新词汇。值越低，可能更倾向于重复已出现的词汇。
Seed
作用：设置随机数种子，保证生成内容的可复现性。用途：输入相同的 Seed 和其他参数时，生成内容将保持一致。
Stop Sequences
作用：设置生成内容时的停止条件。用途：输入特定的字符串作为停止信号，模型生成内容遇到该字符串时会终止。
Top K
作用：从前 K 个最可能的词中选择一个，限制候选词数量。取值范围：整数值。较低的值会限制生成结果的随机性。较高的值允许更多可能性，输出更加丰富。
优势总结
• 无缝集成：OpenRouter 模块与 Make 平台深度融合，无需复杂设置即可使用。
• 灵活配置：支持多模型选择和参数自定义，满足不同应用需求。
• 结构化输出：JSON 模式显著提升了应用范围。
• 稳定性保障：自动回退功能确保任务流程连续运行。
通过 OpenRouter 模块，Make 用户可以轻松引入 AI 功能，赋能自动化场景。无论是文本生成、数据结构化，还是智能交互，这一模块都提供了高效且可靠的解决方案。未来，随着更多模型和功能的支持，OpenRouter 模块在 Make 平台中的表现将更加值得期待！
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