JevRouter

VisionRaisonnementOutils

Picks the model for each task: Opus 5.5 for hard work, cheaper models for simple turns.

Identifiant du modèle — à coller dans votre code

jev-router

Tarifs · par million de tokens

1 Pulse = 1 DA

Entrée1 800 Pulses= 1 800 DA

Sortie9 000 Pulses= 9 000 DA

Entrée en cache180 Pulses= 180 DA

Fenêtre de contexte1.05MSortie max.: 128K

Capacités

Vision — Comprend les images et documents envoyés
Raisonnement — Réfléchit étape par étape avant de répondre
Outils — Peut appeler vos fonctions / outils
Oriente chaque requête vers un modèle adapté, automatiquement.

Estimez votre coût

Tokens en entrée Tokens en sortie Requêtes

Coût estimé

Utiliser ce modèle

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from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://dztokens.com/v1",
    api_key="sk-dz-…",
)

reply = client.chat.completions.create(
    model="jev-router",
    messages=[{"role": "user", "content": "Salam!"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://dztokens.com/v1",
  apiKey: process.env.DZTOKENS_API_KEY,
});

const reply = await client.chat.completions.create({
  model: "jev-router",
  messages: [{ role: "user", content: "Salam!" }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

curl https://dztokens.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DZTOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "jev-router",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Salam!"}],
    "stream": true
  }'

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    base_url="https://dztokens.com",
    api_key="sk-dz-…",
)

msg = client.messages.create(
    model="jev-router",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Salam!"}],
)
print(msg.content[0].text)

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