--- read_when: - 多くの LLM に単一の API キーを使いたい - OpenClaw で OpenRouter 経由でモデルを実行したい - OpenRouter を画像生成に使用したい - OpenRouter を音楽生成に使いたい - 動画生成にOpenRouterを使用したい summary: OpenRouterの統合APIを使用して、OpenClawで多数のモデルにアクセスする title: OpenRouter x-i18n: generated_at: "2026-07-03T09:23:06Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: ca36f2a7afd35ea4d276f61ded28524aed7d15715b29eea9aaac0ac6e4abab40 source_path: providers/openrouter.md workflow: 16 --- 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。 ## はじめに ```bash openclaw onboard --auth-choice openrouter-oauth ``` OpenClaw は OpenRouter のブラウザーサインインフローを開き、PKCE コードを OpenRouter API キーと交換し、そのキーをデフォルトの OpenRouter 認証プロファイルに保存します。リモートまたはヘッドレスホストでは、OpenClaw はサインイン URL を出力し、サインイン後にリダイレクト URL を貼り付けるよう求めます。 オンボーディングのデフォルトは `openrouter/auto` です。後で具体的なモデルを選択します。 ```bash openclaw models set openrouter// ``` [openrouter.ai/keys](https://openrouter.ai/keys) で API キーを作成します。 ```bash openclaw onboard --auth-choice openrouter-api-key ``` オンボーディングのデフォルトは `openrouter/auto` です。後で具体的なモデルを選択します。 ```bash openclaw models set openrouter// ``` ## 設定例 ```json5 { env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "openrouter/auto" }, }, }, } ``` ## モデル参照 モデル参照は `openrouter//` 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については、[/concepts/model-providers](/ja-JP/concepts/model-providers) を参照してください。 同梱フォールバックの例: | モデル参照 | 注記 | | --------------------------------- | ---------------------------- | | `openrouter/auto` | OpenRouter の自動ルーティング | | `openrouter/openrouter/fusion` | OpenRouter Fusion ルーター | | `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としても使用できます。`agents.defaults.imageGenerationModel` で OpenRouter 画像モデルを使用します。 ```json5 { env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." }, agents: { defaults: { imageGenerationModel: { primary: "openrouter/google/gemini-3.1-flash-image-preview", timeoutMs: 180_000, }, }, }, } ``` OpenClaw は `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、サポートされている `aspectRatio` と `resolution` のヒントを OpenRouter の `image_config` 経由で受け取ります。遅い OpenRouter 画像モデルには `agents.defaults.imageGenerationModel.timeoutMs` を使用します。ただし、`image_generate` ツールの呼び出しごとの `timeoutMs` パラメーターが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としても使用できます。`agents.defaults.videoGenerationModel` で OpenRouter 動画モデルを使用します。 ```json5 { env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." }, agents: { defaults: { videoGenerationModel: { primary: "openrouter/google/veo-3.1-fast", }, }, }, } ``` OpenClaw はテキストから動画、および画像から動画のジョブを OpenRouter に送信し、返された `polling_url` をポーリングして、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完成した動画をダウンロードします。参照画像はデフォルトで最初または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 入力参照として送信されます。同梱の `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` アスペクト比を公開します。上流の動画生成 API が現在テキストと画像参照を受け付けるため、動画から動画は OpenRouter には登録されていません。 ## 音楽生成 OpenRouter はチャット補完の音声出力を通じて `music_generate` ツールのバックエンドとしても使用できます。`agents.defaults.musicGenerationModel` で OpenRouter 音声モデルを使用します。 ```json5 { env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." }, agents: { defaults: { musicGenerationModel: { primary: "openrouter/google/lyria-3-pro-preview", timeoutMs: 180_000, }, }, }, } ``` 同梱の OpenRouter 音楽プロバイダーはデフォルトで `google/lyria-3-pro-preview` を使用し、`google/lyria-3-clip-preview` も公開します。OpenClaw は `modalities: ["text", "audio"]` を送信し、ストリーミングを有効化し、ストリーミングされた音声チャンクを収集して、その結果をチャネル配信用の生成メディアとして保存します。参照画像は、共有の `music_generate image=...` パラメーターを通じて Lyria モデルで受け付けられます。 ## 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。 ```json5 { messages: { tts: { auto: "always", provider: "openrouter", providers: { openrouter: { model: "hexgrad/kokoro-82m", speakerVoice: "af_alloy", responseFormat: "mp3", }, }, }, }, } ``` `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。 ## 音声テキスト変換（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` パス経由で受信した音声またはオーディオ添付ファイルを文字起こしできます。これは、受信音声またはオーディオをメディア理解の事前処理に転送する任意のチャネル Plugin に適用されます。 ```json5 { tools: { media: { audio: { enabled: true, models: [{ provider: "openrouter", model: "openai/whisper-large-v3-turbo" }], }, }, }, } ``` OpenClaw は OpenRouter STT リクエストを、multipart の OpenAI フォームアップロードとしてではなく、`input_audio`（OpenRouter STT 契約）配下に base64 音声を含む JSON として送信します。 ## Fusion ルーター 1 つの OpenClaw モデル参照で複数の OpenRouter モデルに並列に問い合わせ、OpenRouter に回答を判定させ、通常の OpenRouter プロバイダーエンドポイントを通じて単一の最終応答を返したい場合は、OpenRouter Fusion を使用します。上流のモデルスラッグが `openrouter/fusion` であるため、OpenClaw モデル参照には OpenClaw プロバイダープレフィックスと上流の OpenRouter 名前空間の両方が含まれます。 ```bash openclaw models set openrouter/openrouter/fusion ``` Fusion のパネルと判定器は、モデルの `params.extraBody` を通じて設定します。これらのフィールドは OpenRouter チャット補完リクエスト本文に転送されます。Fusion は OpenRouter OAuth オンボーディングと API キーオンボーディングのどちらでも動作します。OAuth を使用する場合は、下の例から `env.OPENROUTER_API_KEY` 行を省略します。 ```json5 { env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "openrouter/openrouter/fusion" }, models: { "openrouter/openrouter/fusion": { params: { extraBody: { plugins: [ { id: "fusion", analysis_models: [ "google/gemini-3.5-flash", "moonshotai/kimi-k2.6", "deepseek/deepseek-v4-pro", ], model: "google/gemini-3.5-flash", }, ], }, }, }, }, }, }, } ``` `analysis_models` リストが並列パネルで、Fusion Plugin 設定内の `model` が判定モデルです。通常の OpenClaw エージェントまたはチャットターンで Fusion を強制しようとして、トップレベルの `tool_choice` を `"required"` に設定しないでください。OpenClaw のターンには OpenClaw ツール定義が含まれる場合があり、トップレベルで必須のツール選択を指定すると、Fusion ルーターではなくそれらのツールのいずれかが必須になることがあります。この Fusion Plugin 設定が存在する場合、OpenClaw は設定された分析モデルと判定モデルを含むサニタイズ済みのシステムプロンプト注記も追加するため、エージェントは現在の Fusion パネルに関する質問に回答できます。他の `extraBody` フィールドはプロンプトにコピーされません。 Fusion は設計上遅くなります。OpenRouter は同じ OpenClaw プロンプトを複数の分析モデルに送信し、その後で最終的な判定または統合ステップを実行する場合があるため、レイテンシーは通常、単一モデルへの直接リクエストより高くなります。Fusion は、レイテンシーが重要なチャットのデフォルトとしてではなく、慎重で高品質な回答やエスカレーションパスに使用します。より高速な応答には、パネルを小さく保ち、より高速な分析モデルと判定モデルを選択します。 設定した参照を 1 回限りのローカルモデル呼び出しでテストします。 ```bash openclaw infer model run --local \ --model openrouter/openrouter/fusion \ --prompt "Reply with exactly: FUSION_OK" \ --json ``` ## 認証とヘッダー OpenRouter は内部で API キーを使用した Bearer トークンを使用します。OpenRouter OAuth は OpenRouter API キーを発行する PKCE ログインフローであるため、OpenClaw は手動の API キー設定パスで使用されるものと同じ `openrouter:default` API キー認証プロファイルとして結果を保存します。 既存のインストールで、完全なオンボーディングを再実行せずにサインインする、または保存済みの OpenRouter キーをローテーションするには、次を実行します。 ```bash openclaw models auth login --provider openrouter --method oauth ``` OpenRouter で手動作成したキーを貼り付けたい場合は、`openclaw models auth login --provider openrouter --method api-key` を使用します。 実際の OpenRouter リクエスト（`https://openrouter.ai/api/v1`）では、OpenClaw は OpenRouter のドキュメント化された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` | OpenRouter プロバイダーを別のプロキシまたはベース URL に向け直した場合、OpenClaw はこれらの OpenRouter 固有ヘッダーや Anthropic キャッシュマーカーを挿入しません。 ## 高度な設定 OpenRouter 応答キャッシュはオプトインです。モデルパラメーターを使用して OpenRouter モデルごとに有効化します。 ```json5 { agents: { defaults: { models: { "openrouter/auto": { params: { responseCache: true, responseCacheTtlSeconds: 300, }, }, }, }, }, } ``` 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に対して更新を強制し、置換後の応答を保存します。snake_case エイリアス（`response_cache`、`response_cache_ttl_seconds`、`response_cache_clear`）も受け付けられます。 これはプロバイダーのプロンプトキャッシュ、および OpenRouter の Anthropic `cache_control` マーカーとは別のものです。カスタムプロキシのベース URL ではなく、検証済みの `openrouter.ai` ルートにのみ適用されます。 検証済みの OpenRouter ルートでは、Anthropic モデル参照は、OpenClaw がシステムまたは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使用する、OpenRouter 固有の Anthropic `cache_control` マーカーを保持します。 検証済みの OpenRouter ルートでは、reasoning 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 assistant プリフィルターンを削除し、 reasoning 会話は user ターンで終わる必要があるという Anthropic の要件に一致させます。 サポート対象の非 `auto` ルートでは、OpenClaw は選択された思考レベルを OpenRouter プロキシ reasoning 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` はその reasoning インジェクションをスキップします。Hunter Alpha も、 古い設定済みモデル参照ではプロキシ reasoning をスキップします。その廃止済みルートでは、 OpenRouter が reasoning フィールドに最終回答テキストを返す可能性があるためです。 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 assistant ターンで欠落している `reasoning_content` を補完し、思考/ツール会話が DeepSeek V4 の必須フォローアップ形状を維持できるようにします。 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。off 以外の低いレベルは `high` にマッピングされ、古い `max` オーバーライドは `xhigh` にマッピングされます。 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 reasoning 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 OpenRouter 参照はプロキシ Gemini パスに留まります。OpenClaw はそこで Gemini thought-signature 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にしません。 OpenRouter は、基盤プロバイダーのルーティング用に `provider` リクエストオブジェクトをサポートします。 すべての OpenRouter テキストモデルリクエストに対するデフォルトポリシーを `models.providers.openrouter.params.provider` で設定します。 ```json5 { models: { providers: { openrouter: { params: { provider: { sort: "latency", require_parameters: true, data_collection: "deny", }, }, }, }, }, } ``` OpenClaw はそのオブジェクトをリクエストの `provider` ペイロードとして OpenRouter に転送します。`sort`、 `only`、`ignore`、`order`、`allow_fallbacks`、`require_parameters`、 `data_collection`、`quantizations`、`max_price`、`preferred_max_latency`、 `preferred_min_throughput`、`zdr`、`enforce_distillable_text` など、 OpenRouter のドキュメント化された snake_case フィールドを使用してください。 モデル別 params は引き続き、プロバイダー全体のルーティングオブジェクトをオーバーライドします。 ```json5 { agents: { defaults: { models: { "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6": { params: { provider: { order: ["anthropic"], allow_fallbacks: false, }, }, }, }, }, }, } ``` これは OpenRouter chat-completions ルートにのみ適用されます。直接の Anthropic、 Google、OpenAI、またはカスタムプロバイダールートは、OpenRouter ルーティング params を無視します。 ## 関連 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。 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。