openrouter-upgrade-migration
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Sichere Migration und Aktualisierung von OpenRouter-SDK-Versionen. Verwenden Sie diese Funktion beim Aktualisieren von Abhängigkeiten oder beim Migrieren von Konfigurationen. Lösen Sie den Befehl mit Phrasen wie „openrouter upgrade“, „openrouter migration“, „update openrouter“ oder „openrouter breaking changes“ aus.
...Alle erweiternÜber openrouter-upgrade-migration
Die Funktion „openrouter-upgrade-migration “ wurde entwickelt, um den Prozess der Aktualisierung und Migration von OpenRouter-SDK-Versionen zu optimieren. Sie löst die typischen Herausforderungen bei der Aktualisierung von Abhängigkeiten und stellt sicher, dass Entwickler Versionsaktualisierungen sicher implementieren und Konfigurationsmigrationen verwalten können, ohne dass dabei Kompatibilitätsprobleme entstehen. Diese Funktion ist besonders nützlich bei der Durchführung routinemäßiger Updates oder bei der Reaktion auf kompatibilitätsbrechende Änderungen in neueren SDK-Versionen und bietet einen systematischen Ansatz zur Aufrechterhaltung der Kompatibilität während des Upgrades.
Diese Funktion bietet ein umfassendes Toolset für die Verwaltung von SDK-Versions-Upgrades, von der Überprüfung der Voraussetzungen bis hin zur Sicherstellung einer erfolgreichen Integration. Zu den wichtigsten Funktionen gehören die einfache Migration von Konfigurationen, der Umgang mit kompatibilitätsbrechenden Änderungen und die Überprüfung der API-Konnektivität nach der Migration. Die Funktion lässt sich gut in Versionskontrollsysteme integrieren und ermöglicht im Falle von Problemen ein Rollback. Mit klaren Schritten für das Testen und die Überwachung stellt die Funktion sicher, dass die aktualisierte OpenRouter-Integration in einer Produktionsumgebung weiterhin wie erwartet funktioniert.
Diese Funktion richtet sich in erster Linie an Entwickler und Teams, die mit OpenRouter arbeiten, und ist ideal für diejenigen, die SDK-Updates verwalten oder mit grundlegenden Änderungen bei neueren Versionen konfrontiert sind. Sie ist zudem für DevOps-Ingenieure von Vorteil, die für die Wartung von Produktionssystemen verantwortlich sind, da sie damit Abhängigkeiten und Konfigurationen sicher aktualisieren und gleichzeitig den Überblick über die Änderungen behalten können. Dieses Tool kann dazu beitragen, die Stabilität zu gewährleisten und Ausfallzeiten bei der Aktualisierung oder Migration von OpenRouter-SDK-Versionen zu minimieren.
FAQ
Wie löse ich die „ openrouter-upgrade-migration “-Funktion aus?
Sie können diese Funktion mit Phrasen wie „openrouter upgrade“, „openrouter migration“, „update openrouter“ oder „openrouter breaking changes“ auslösen.
Was sind die Voraussetzungen für die Nutzung dieses Skills?
Zu den Voraussetzungen gehören eine bestehende OpenRouter-Integration sowie eine Versionskontrolle, um die Möglichkeit eines Rollbacks zu gewährleisten.
Ist dieser Skill mit allen Versionen des OpenRouter-SDK kompatibel?
Diese Funktion ist für das Upgrade und die Migration von OpenRouter-SDK-Versionen konzipiert, es ist jedoch wichtig, die Kompatibilität mit Ihrer spezifischen SDK-Version zu überprüfen, bevor Sie fortfahren.
Was soll ich tun, wenn die Migration fehlschlägt?
Wenn die Migration fehlschlägt, lesen Sie die Dokumentation zur Fehlerbehandlung unter „{baseDir}/references/errors.md“, um das Problem zu diagnostizieren und zu beheben.
OpenRouter Upgrade & Migration
Current State
!npm list openai 2>/dev/null | head -5!pip show openai 2>/dev/null | head -5
Overview
Migrating to OpenRouter from a direct provider API (OpenAI, Anthropic) is minimal: change base_url and api_key, add two headers. The OpenAI SDK works natively with OpenRouter. This skill covers migrating from direct APIs, switching between models, upgrading SDK versions, and running comparison tests.
Migration from Direct OpenAI
# BEFORE: Direct OpenAIfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}], max_tokens=200,)# AFTER: Via OpenRouter (3 lines changed)from openai import OpenAIclient = OpenAI( base_url="https://openrouter.ai/api/v1", # ← Changed api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"], # ← Changed default_headers={ # ← Added "HTTP-Referer": "https://my-app.com", "X-Title": "my-app", },)response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-4o", # ← Add provider prefix messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}], max_tokens=200,)
Migration from Direct Anthropic
# BEFORE: Direct Anthropic SDKimport anthropicclient = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"])response = client.messages.create( model="claude-3-5-sonnet-20241022", max_tokens=200, messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],)content = response.content[0].text# AFTER: Via OpenRouter (using OpenAI SDK instead of Anthropic SDK)from openai import OpenAIclient = OpenAI( base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"], default_headers={ "HTTP-Referer": "https://my-app.com", "X-Title": "my-app", },)response = client.chat.completions.create( model="anthropic/claude-3.5-sonnet", # OpenRouter model ID messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}], max_tokens=200,)content = response.choices[0].message.content # OpenAI response format
TypeScript Migration
// BEFORE: Direct OpenAIimport OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });// AFTER: Via OpenRouterconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1", apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY, defaultHeaders: { "HTTP-Referer": "https://my-app.com", "X-Title": "my-app", },});// Change model from "gpt-4o" to "openai/gpt-4o"
Migration Checklist
MIGRATION_CHECKLIST = { "config": [ "base_url changed to https://openrouter.ai/api/v1", "API key changed to OPENROUTER_API_KEY (sk-or-v1-...)", "HTTP-Referer and X-Title headers added", "Model IDs prefixed with provider/ (e.g., openai/gpt-4o)", ], "code": [ "All client initialization updated", "Model IDs updated in all routes/configs", "Error handling covers OpenRouter-specific codes (402, 408)", "Streaming still works with new endpoint", "Tool/function calling still works", ], "testing": [ "Same prompts produce comparable quality output", "Latency within acceptable range (expect +50-100ms)", "Token counts match expectations", "Cost tracking updated for OpenRouter pricing", "Fallback chain tested", ], "operations": [ "Credit balance sufficient for expected usage", "Per-key credit limits configured", "Monitoring updated to track OpenRouter metrics", "Alerting on new error codes (402, 408)", "Rollback plan documented", ],}
Model ID Migration Map
| Direct Provider | OpenRouter ID |
|---|---|
gpt-4o | openai/gpt-4o |
gpt-4o-mini | openai/gpt-4o-mini |
o1 | openai/o1 |
claude-3-5-sonnet-20241022 | anthropic/claude-3.5-sonnet |
claude-3-haiku-20240307 | anthropic/claude-3-haiku |
gemini-2.0-flash | google/gemini-2.0-flash-001 |
llama-3.1-8b-instruct | meta-llama/llama-3.1-8b-instruct |
Comparison Test Script
def compare_migration(prompt: str, old_model: str, new_model: str): """Run same prompt through old and new configurations to compare.""" import time # New: OpenRouter or_client = OpenAI( base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"], default_headers={"HTTP-Referer": "https://my-app.com", "X-Title": "migration-test"}, ) start = time.monotonic() or_response = or_client.chat.completions.create( model=new_model, messages=[{"role": "user", "content": prompt}], max_tokens=200, temperature=0, ) or_latency = (time.monotonic() - start) * 1000 return { "openrouter": { "model": or_response.model, "content": or_response.choices[0].message.content[:100], "tokens": or_response.usage.prompt_tokens + or_response.usage.completion_tokens, "latency_ms": round(or_latency), }, }# Testresult = compare_migration( "What is 2+2?", old_model="gpt-4o", new_model="openai/gpt-4o",)print(json.dumps(result, indent=2))
Feature Flag Migration
import osUSE_OPENROUTER = os.environ.get("USE_OPENROUTER", "false").lower() == "true"def get_llm_client(): """Feature flag for gradual migration.""" if USE_OPENROUTER: return OpenAI( base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"], default_headers={"HTTP-Referer": "https://my-app.com", "X-Title": "my-app"}, ) else: return OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])def get_model_id(model: str) -> str: """Map model IDs based on current backend.""" if USE_OPENROUTER and "/" not in model: MODEL_MAP = {"gpt-4o": "openai/gpt-4o", "gpt-4o-mini": "openai/gpt-4o-mini"} return MODEL_MAP.get(model, f"openai/{model}") return model
Error Handling
| Error | Cause | Fix |
|---|---|---|
| 401 after migration | Using old API key with new base_url | Update to OpenRouter API key (sk-or-v1-...) |
model_not_found | Missing provider prefix | Add openai/ or anthropic/ prefix to model ID |
| Different response format | Switched from Anthropic SDK to OpenAI SDK | Update response parsing: .choices[0].message.content |
| Higher latency | OpenRouter proxy overhead | Expected: +50-100ms; use streaming to mask it |
Enterprise Considerations
- Migration from direct provider to OpenRouter requires only 3 lines of code change
- Use feature flags for gradual migration (10% -> 50% -> 100%)
- Run comparison tests on critical prompts before full migration
- OpenRouter adds ~50-100ms overhead; use streaming to mask perceived latency
- Keep direct provider keys active during migration for quick rollback
- Update monitoring dashboards for OpenRouter-specific metrics (generation_id, provider used)
References
- Examples | Errors
- Quickstart | OpenAI Compatibility
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