OpenRouter は、単一のエンドポイントと API キーの背後で多数のモデルへリクエストをルーティングする 統合 API を提供します。OpenAI 互換のため、ほとんどの OpenAI SDK はベース URL を切り替えるだけで動作します。Documentation Index
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はじめに
API キーを取得する
openrouter.ai/keys で API キーを作成します。
設定例
モデル参照
モデル参照は
openrouter/<provider>/<model> のパターンに従います。利用可能なプロバイダーとモデルの完全な一覧は、/concepts/model-providers を参照してください。| モデル参照 | メモ |
|---|---|
openrouter/auto | OpenRouter の自動ルーティング |
openrouter/moonshotai/kimi-k2.6 | MoonshotAI 経由の Kimi K2.6 |
openrouter/moonshotai/kimi-k2.5 | MoonshotAI 経由の Kimi K2.5 |
画像生成
OpenRouter はimage_generate ツールのバックエンドにもできます。agents.defaults.imageGenerationModel で OpenRouter の画像モデルを使用します。
modalities: ["image", "text"] を指定して、OpenRouter のチャット補完画像 API に画像リクエストを送信します。Gemini 画像モデルは、サポートされる aspectRatio と resolution のヒントを OpenRouter の image_config を通じて受け取ります。遅い OpenRouter 画像モデルには agents.defaults.imageGenerationModel.timeoutMs を使用します。image_generate ツールの呼び出しごとの timeoutMs パラメーターは引き続き優先されます。
動画生成
OpenRouter は、非同期の/videos API を通じて video_generate ツールのバックエンドにもできます。agents.defaults.videoGenerationModel で OpenRouter の動画モデルを使用します。
polling_url をポーリングして、完了した動画を OpenRouter の unsigned_urls またはドキュメント化されたジョブコンテンツエンドポイントからダウンロードします。参照画像はデフォルトで最初/最後のフレーム画像として送信されます。reference_image でタグ付けされた画像は OpenRouter の入力参照として送信されます。バンドル済みの google/veo-3.1-fast デフォルトは、現在サポートされている 4/6/8 秒の長さ、720P/1080P 解像度、16:9/9:16 アスペクト比を示します。上流の動画生成 API は現在テキストと画像参照を受け付けるため、OpenRouter では動画から動画は登録されていません。
テキスト読み上げ
OpenRouter は、OpenAI 互換の/audio/speech エンドポイントを通じて TTS プロバイダーとしても使用できます。
messages.tts.providers.openrouter.apiKey が省略された場合、TTS は models.providers.openrouter.apiKey、次に OPENROUTER_API_KEY を再利用します。
音声からテキスト (受信音声)
OpenRouter は、STT エンドポイント (/audio/transcriptions) を使用して、共有の tools.media.audio パス経由で受信ボイス/音声添付を文字起こしできます。これは、受信ボイス/音声をメディア理解の事前処理へ転送する任意のチャンネル Plugin に適用されます。
input_audio (OpenRouter STT 契約) に base64 音声を含む JSON として送信します。
認証とヘッダー
OpenRouter は内部的に、API キーを使用する Bearer トークンを使います。 実際の OpenRouter リクエスト (https://openrouter.ai/api/v1) では、OpenClaw は OpenRouter がドキュメント化しているアプリ帰属ヘッダーも追加します。
| ヘッダー | 値 |
|---|---|
HTTP-Referer | https://openclaw.ai |
X-OpenRouter-Title | OpenClaw |
X-OpenRouter-Categories | cli-agent,cloud-agent,programming-app,creative-writing,writing-assistant,general-chat,personal-agent |
高度な設定
レスポンスキャッシュ
レスポンスキャッシュ
OpenRouter のレスポンスキャッシュはオプトインです。モデルパラメーターを使って OpenRouter モデルごとに有効化します。OpenClaw は
X-OpenRouter-Cache: true を送信し、設定されている場合は X-OpenRouter-Cache-TTL も送信します。responseCacheClear: true は現在のリクエストで強制的に更新し、置き換え後のレスポンスを保存します。Snake_case のエイリアス (response_cache、response_cache_ttl_seconds、response_cache_clear) も受け付けます。これはプロバイダーのプロンプトキャッシュや OpenRouter の Anthropic cache_control マーカーとは別です。検証済みの openrouter.ai ルートにのみ適用され、カスタムプロキシのベース URL には適用されません。Anthropic キャッシュマーカー
Anthropic キャッシュマーカー
検証済みの OpenRouter ルートでは、Anthropic モデル参照は、システム/開発者プロンプトブロックでプロンプトキャッシュをより再利用しやすくするために OpenClaw が使用する OpenRouter 固有の Anthropic
cache_control マーカーを保持します。Anthropic 推論プリフィル
Anthropic 推論プリフィル
検証済みの OpenRouter ルートでは、推論が有効な Anthropic モデル参照は、リクエストが OpenRouter に到達する前に末尾のアシスタントプリフィルターンを削除し、推論会話はユーザーターンで終わる必要があるという Anthropic の要件に合わせます。
思考 / 推論の注入
思考 / 推論の注入
サポートされている非
auto ルートでは、OpenClaw は選択された思考レベルを OpenRouter プロキシ推論ペイロードにマッピングします。サポートされていないモデルヒントと openrouter/auto では、その推論注入をスキップします。Hunter Alpha も、古い設定済みモデル参照ではプロキシ推論をスキップします。これは、OpenRouter がその廃止済みルートの推論フィールドで最終回答テキストを返す可能性があるためです。DeepSeek V4 推論リプレイ
DeepSeek V4 推論リプレイ
検証済みの OpenRouter ルートでは、
openrouter/deepseek/deepseek-v4-flash と openrouter/deepseek/deepseek-v4-pro は、リプレイされたアシスタントターンで不足している reasoning_content を埋め、思考/ツール会話が DeepSeek V4 の要求する後続形状を保てるようにします。OpenClaw はこれらのルートに OpenRouter がサポートする reasoning_effort 値を送信します。xhigh が公開されている最高レベルであり、古い max オーバーライドは xhigh にマッピングされます。OpenAI 専用リクエスト整形
OpenAI 専用リクエスト整形
OpenRouter は引き続きプロキシ形式の OpenAI 互換パスを通るため、
serviceTier、Responses store、OpenAI 推論互換ペイロード、プロンプトキャッシュヒントなどのネイティブな OpenAI 専用リクエスト整形は転送されません。Gemini バックエンドのルート
Gemini バックエンドのルート
Gemini バックエンドの OpenRouter 参照は、プロキシ Gemini パスに留まります。OpenClaw はそこで Gemini の思考シグネチャのサニタイズを維持しますが、ネイティブ Gemini のリプレイ検証やブートストラップ書き換えは有効化しません。
プロバイダールーティングメタデータ
プロバイダールーティングメタデータ
モデルパラメーターで OpenRouter プロバイダールーティングを渡すと、OpenClaw は共有ストリームラッパーが実行される前に、それを OpenRouter ルーティングメタデータとして転送します。
関連
モデル選択
プロバイダー、モデル参照、フェイルオーバー動作を選択します。
設定リファレンス
エージェント、モデル、プロバイダーの完全な設定リファレンスです。