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GitHub या Google से साइन इन करें, एक key बनाएँ, और अपनी पहली कॉल करें।
अपने OpenAI base_url को BharatRouter पर पॉइंट करें — वही SDK, वही कोड, किसी भी स्टैक से।
एक नॉब — price, latency, uptime, throughput या auto — या optimize_weights से सटीक मिश्रण डायल करें। डिफ़ॉल्ट या प्रति कॉल।
एक prompt कई मॉडलों पर एक साथ चलाएँ और जवाब, latency व ₹ लागत की तुलना करें — सॉवरेन open-weight frontier के साथ, Sangam भी — फिर विजेता को वायर करें।
एक prompt कई मॉडलों के panel को भेजें जो समानांतर में जवाब देते हैं; एक synthesiser एक जवाब सुलझाता है — open-weight या frontier, BYOK-ready, India-resident एक विकल्प के रूप में।
रिक्वेस्ट्स को भारत-निवासी रूट्स पर पिन करें और price, latency या uptime के लिए optimize करें।
अपनी खुद की Krutrim या OpenAI key लाएँ — एक बार एन्क्रिप्ट की गई, हर रिक्वेस्ट पर इस्तेमाल होती है।
अपनी खुद की OpenAI-संगत डिप्लॉयमेंट को ₹0 फॉलबैक स्टेप के रूप में प्लग करें।
विश्वसनीयता के लिए providers को चेन करें, फिर इसे शेयर करने योग्य कलेक्शन के रूप में प्रकाशित करें।
जब कोई प्रोवाइडर एरर देता है, तो ट्रैफ़िक अगले चालू स्टेप पर री-रूट हो जाता है — कोई डाउनटाइम नहीं।
BharatRouter को एक MCP सर्वर के रूप में जोड़ें ताकि एजेंट मॉडल खोज सकें और कॉल कर सकें।