Comment utiliser les modèles de Hexgrad via l’API OpenRouter ?

OpenRouter propose 1 modèle Hexgrad via une API unique compatible avec OpenAI. Créez une clé API OpenRouter, configurez votre client pour utiliser https://openrouter.ai/api/v1 et définissez le modèle sur un identifiant tel que hexgrad/kokoro-82m. Le guide de démarrage rapide contient des exemples de requêtes pour chaque SDK pris en charge.

Quel modèle de Hexgrad possède la plus grande fenêtre de contexte ?

Kokoro 82M possède la plus grande fenêtre de contexte de tous les modèles de Hexgrad sur OpenRouter, acceptant jusqu’à 4 096 jetons par requête.

Quel est le modèle de Hexgrad le plus récent sur OpenRouter ?

Kokoro 82M est le modèle de Hexgrad le plus récemment ajouté sur OpenRouter, référencé le 23 avril 2026.

Hexgrad

Access 1 Hexgrad model through the OpenRouter unified API y compris Kokoro 82M. Generate audio vocal généré and compare pricing, output modalities, and capabilities between different Hexgrad models.

Hexgrad jetons traités sur OpenRouter

hexgrad: Kokoro 82MKokoro 82M
35,8M jetons
Kokoro 82M is a lightweight, open-weight text-to-speech model from hexgrad. It converts text to speech across 8 languages (American and British English, Spanish, French, Hindi, Italian, Japanese, Portuguese, and Chinese) using 54 preset voices organized by language and gender. At 82M parameters, it is well-suited for multilingual TTS deployments where footprint and cost efficiency matter.
par hexgrad23 avr. 20260,62 $US/M characters

Hexgrad

Access 1 Hexgrad model through the OpenRouter unified API y compris Kokoro 82M. Generate audio vocal généré and compare pricing, output modalities, and capabilities between different Hexgrad models.

Hexgrad jetons traités sur OpenRouter

hexgrad: Kokoro 82MKokoro 82M
35,8M jetons
Kokoro 82M is a lightweight, open-weight text-to-speech model from hexgrad. It converts text to speech across 8 languages (American and British English, Spanish, French, Hindi, Italian, Japanese, Portuguese, and Chinese) using 54 preset voices organized by language and gender. At 82M parameters, it is well-suited for multilingual TTS deployments where footprint and cost efficiency matter.
par hexgrad23 avr. 20260,62 $US/M characters

Hexgrad

Questions fréquentes

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