OpenRouter API入門：1つのAPIで主要AIモデルを使う

APIキーは1つ、エンドポイントは1つ、その先に数百の言語モデル。 これが OpenRouter API の売りです。OpenAI のスキーマをそのまま話すため、ほとんどのアプリはベースURLを変えるだけで導入できます。このガイドでは、ゼロから本番投入できるAPI呼び出しまでを解説します。

この記事で学べること:

• キーを作成し、curl・Python・TypeScript で最初のリクエストを送る

• モデルスラッグ（vendor/model）を読み解き、:free、:nitro、:floor などのバリアントを使う

• ストリーミング、レート制限、複数モデルのフォールバックを扱う

• プラットフォームのコストを把握し、マルチモーダルゲートウェイが適する場面を知る

OpenRouter の仕組み

モデルカタログ

OpenRouter には OpenAI、Anthropic、Google、Meta、Mistral、DeepSeek、Qwen などの数百のモデルが掲載されており、各モデルページにトークン単価とコンテキスト仕様が記載されています ^[1]。

リクエストの流れ

リクエストは統合エンドポイントに届き、ルーターがそのモデルのアップストリームプロバイダーを選択して（多くのモデルには複数あります）実行し、レスポンスを OpenAI 形式に正規化します。デフォルトでは、プロバイダー選択は価格と可用性のバランスを取ります ^[2]。

コスト

推論はプロバイダーの定価そのままで課金され、上乗せはありません。プラットフォームはクレジット購入時に 5.5%（最低 $0.80） の手数料を課し、無料モデルは 1日50リクエスト（$10+ のクレジットを購入済みなら1日1,000）に制限されます ^[3]。

クイックスタート

1. アカウントとキーを作成

サインアップし、少額のクレジットパックを購入し（無料枠の上限引き上げも解放されます）、ダッシュボードでキーを発行します。キーはベアラートークンなので、必ずサーバーサイドで管理しましょう。

2. curl で最初のリクエスト

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-5.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello from the unified API"}]
  }'

3. Python と TypeScript

公式の OpenAI SDK がそのまま使えます:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key="sk-or-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-2.5-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Three taglines for a coffee app"}],
)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1",
  apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY,
});

モデルスラッグとバリアント

スラッグの読み方

モデルIDは vendor/model-name 形式で、例えば anthropic/claude-sonnet-4.5 や deepseek/deepseek-chat です。モデルページに表示されている文字列が、そのままAPIが期待する文字列です。

サフィックスのバリアント

バリアントはルーティングのヒントであり、別の重みではありません — 同じモデルで、プロバイダー選択が異なるだけです ^[2]。

モデルの選び方

カタログを価格・コンテキストウィンドウ・モダリティで絞り込み、自分のタスクでベンチマークしましょう。現実的なステップは、:free バリアントでプロトタイプを作り、中位モデルでリリースし、難しい10%のリクエストにはフロンティアモデルを残しておくことです。

本番運用の注意点

ストリーミング

"stream": true を設定して server-sent events を受け取ります — OpenAI のストリーミング仕様と同一なので、既存のストリーミングUIコードはそのまま動きます。

レート制限とリトライ

制限は固定ティアではなくクレジット残高に応じてスケールします。429 が返ったら指数バックオフでリトライしましょう。無料モデルは 1日 50/1,000 の上限を前提に設計してください ^[3]。

フォールバック

優先順位付きの models 配列を渡すと、エラーやレート制限の際にルーターがサーバーサイドで次のモデルを再試行します ^[4]:

{
  "model": "openai/gpt-5.2",
  "models": ["anthropic/claude-sonnet-4.5", "deepseek/deepseek-chat"],
  "messages": [{ "role": "user", "content": "..." }]
}

言語モデルだけでは足りなくなったら

OpenRouter が統合するのはテキストです。ロードマップに「商品画像を生成する」や「動画クリップを追加する」と書かれた瞬間、ベンダーごとの個別統合に逆戻りします — ゲートウェイがそれらのモダリティをネイティブにカバーしていない限り。

メディアモデルまで含む統合API

APIMart は同じワンキー方式を、チャット、画像（GPT-Image-2）、動画（Sora 2、Kling、Veo）、音声（Suno）にわたる 500+ のモデルに適用しています。

定価ではなく定価以下の料金

モデルはおおよそ公式価格より20%安く提供され、モデルごとの定価と割引価格は料金ページで公開されています — 手数料を別途計算する必要はありません。

同じコードでそのまま移行

エンドポイントは OpenAI 互換なので、上のクイックスタートはベースURLとキーを変えるだけで動きます。モデルレジストリとフォールバックロジックはそのまま引き継げます。

まとめ

OpenAI SDK を統合エンドポイントに向け、モデルは vendor/model スラッグで参照し、コストや速度が重要なら :floor や :nitro を使い、本番前に models フォールバック配列を追加しましょう。そして実際のコストは定価に 5.5% のチャージ手数料を加えたものであることをお忘れなく ^[3]。アプリに画像・動画・音声も必要なら、最初からそれらをカバーするゲートウェイで始めましょう。