用途：当系统依赖特定 OpenRouter 模型在线时，用该技能查询模型目录、构建健康探针、跟踪可用性并自动化故障切换。
主要能力：1) 目录查询：curl -s https://openrouter.ai/api/v1/models | jq 可列出模型 ID、context_length 与每百万 token 价格，无需消耗 token；2) 存在性检查：check_model_exists() 零成本判断模型是否在目录中，未命中时 find_similar() 按同 provider 前缀推荐替代模型；3) 实时探针：probe_model() 发送 max_tokens: 1 的最小请求，返回 available、latency_ms、checked_at 与错误信息；4) 批量巡检：check_critical_models() 对关键模型逐个探测并记录 OK/FAIL 与延迟；5) 定时监控：Bash 脚本可作为 */5 * * * * cron 任务，将带时间戳的状态行追加到 /var/log/openrouter-health.log。
使用方式：目录查询无需认证；实时探针需将 OPENROUTER_API_KEY 导出为环境变量。依赖 curl、jq，以及 Python 3.8+ 与 openai、requests（pip install openai requests）。
限制与注意：每次探针约花费 $0.0001，需少量余额，402 表示余额耗尽；建议连续 2-3 次失败再判定下线以避免误报；缓存模型列表并每 5 分钟刷新，不要每次请求都访问目录；超时（>15s）需区分慢与宕机；模型被移除时用 find_similar() 迁移。企业场景建议维护模型别名映射并订阅 OpenRouter 公告。