Pareto Code Router
5209°
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openrouter | contexte de 2 000 000 tokens | 1 000 000,00 $/M en entrée, 1 000 000,00 $/M en sortie. Le Pareto Router maintient une liste hiérarchique de modèles de codage performants, classés par percentiles d'analyse artificielleOpens in new tab. Réglez min_coding_score entre 0 et 1 sur le plugin pareto-routerOpens in new tab pour contrôler le niveau de compétence requis ; des scores plus élevés sélectionnent des modèles plus puissants (et généralement plus coûteux). Si vous omettez min_coding_score, le routeur utilise par défaut le niveau Élevé. Sélectionner Nitro dans le menu déroulant des…openrouter | contexte de 2 000 000 tokens | 1 000 000,00 $/M en entrée, 1 000 000,00 $/M en sortie. Le Pareto Router maintient une liste hiérarchique de modèles de codage performants, classés par percentiles d'analyse artificielleOpens in new tab. Réglez min_coding_score entre 0 et 1 sur le plugin pareto-routerOpens in new tab pour contrôler le niveau de compétence requis ; des scores plus élevés sélectionnent des modèles plus puissants (et généralement plus coûteux). Si vous omettez min_coding_score, le routeur utilise par défaut le niveau Élevé. Sélectionner Nitro dans le menu déroulant des variantes classe les modèles de votre niveau par débit mesuré et dirige chaque requête vers le plus rapide, échangeant ainsi diversité de modèles contre latence réduite. Consultez la documentation du Pareto RouterOpens in new tab pour la logique complète de sélection, le comportement de secours et la personnalisation du routage. Pour une autre méthode de routage, voyez l'Auto Router.
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Notes du capitaine
Notes du 2026-10-13
Pareto Code Router est un méta-routeur OpenRouter qui sélectionne automatiquement parmi une liste restreinte classée de modèles axés sur le codage selon un seuil de score que vous définissez. Plutôt que de choisir un seul modèle, il délègue chaque requête au modèle de votre palier choisi qui correspond à votre préférence de qualité ou de vitesse. Il convient aux développeurs qui veulent une génération de code performante sans suivre manuellement quel modèle sous-jacent est actuellement le meilleur.
Connu pour
- Routage vers les modèles de codage les mieux classés selon les percentiles de codage d’Artificial Analysis
- Paramètre min_coding_score ajustable pour équilibrer coût et qualité de codage
- Variante Nitro priorise le débit mesuré, réduisant la latence au prix de la variété des modèles
- Par défaut, utilise un palier High coding si aucun paramètre de score n’est envoyé
Attention à
- Le prix n’est pas publié ; le coût réel dépend entièrement du modèle sous-jacent qui traite votre requête.
- Pas de poids ouverts et pas d’exécution locale possible ; nécessite un compte OpenRouter et un accès API.
- Vous routez vers d’autres modèles, pas un modèle en soi — le comportement et le style de sortie varient entre les requêtes.
Prompts à essayer
Refactorisation pour lisibilité
Refactore la fonction Python suivante pour qu’elle soit plus lisible et maintenable. Ajoute des annotations de type, renomme les variables peu claires, et divise en fonctions auxiliaires si cela aide. Explique chaque changement dans un court commentaire au-dessus de la ligne concernée.
def proc(d, x, flag=False):
r = []
for i in d:
if flag and i > x: r.append(i * 2)
elif not flag and i < x: r.append(i)
return r
Déboguer ce code async
Le snippet Python async suivant lève une RuntimeError concernant la boucle d’événements lorsqu’il est exécuté depuis un script. Identifie le bug, explique pourquoi il se produit, et fournis une version corrigée qui fonctionne depuis un point d’entrée Python standard.
import asyncio
async def fetch(): return 42
result = asyncio.get_event_loop().run_until_complete(fetch())
print(result)
asyncio.run(fetch())
Écrire un endpoint REST
Écris un endpoint FastAPI minimal qui accepte une requête POST vers /summarize avec un corps JSON contenant un champ texte (string, max 5000 caractères). Valide l’entrée, retourne un 422 avec un message clair si la validation échoue, et pour l’instant renvoie les 200 premiers caractères du texte comme champ summary dans la réponse JSON.
Comparer avec
- DeepSeek V4.1 FlashModèle à poids ouvertsContexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.04/M, sortie $0.68/M
- GLM 5.3 FlashModèle à poids ouvertsContexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.02/M, sortie $0.72/M
- Hy4 previewModèle à poids ouvertsContexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.83/M, sortie $2.50/M
- MiMo-V2.6-FlashModèle à poids ouvertsContexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.14/M, sortie $0.28/M
Plus de modèles de texte de openrouter
Questions fréquentes
- Puis-je exécuter Pareto Code Router localement ou télécharger ses poids ?
- Non. C’est un méta-routeur API uniquement sur OpenRouter sans poids ouverts ni dépôt Hugging Face.
- Quel est le coût réel par token ?
- OpenRouter n’a pas publié de prix fixe pour ce routeur ; vous payez ce que le modèle sous-jacent sélectionné facture, ce qui varie selon le palier et la requête.
- En quoi cela diffère-t-il de l’Auto Router d’OpenRouter ?
- Pareto Code Router restreint sa sélection aux modèles très bien classés spécifiquement pour le codage, et vous permet de régler le seuil de qualité avec min_coding_score ; l’Auto Router est un sélecteur généraliste pour toutes les tâches.
Verdict du capitaineUne option pratique et autonome si vous voulez une génération de code compétitive sans surveiller les classements des modèles, à condition d’accepter des coûts variables et aucune transparence sur le modèle utilisé.
Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Comment ce score se calcule
Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.
Glossaire : les termes utilisés ici
- Score de chaleur
- Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
- Plancher
- Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
- Équivalents de téléchargement
- Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
- Échelle logarithmique
- On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
- Likes
- Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
- Taux d’adoption
- Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
- Mesuré et estimé
- Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
- Seeder
- Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
- AI Horde
- Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
- Sites de génération
- Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
- Tokens OpenRouter
- Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modèle complet (checkpoint)
- Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
- LoRA et embedding
- Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
- Famille et poids
- La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
- Âge
- Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
- Boost de la famille
- Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
- Score de remplacement
- Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
- Nouveau ! (période de grâce)
- Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
- Tendance
- Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
- Modèle typique
- Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.
Pareto Code Router est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM et consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance.
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