---
read_when:
- คุณต้องการ API key เดียวสำหรับ LLM หลายตัว
- คุณต้องการเรียกใช้โมเดลผ่าน OpenRouter ใน OpenClaw
- คุณต้องการใช้ OpenRouter สำหรับการสร้างรูปภาพ
- คุณต้องการใช้ OpenRouter สำหรับการสร้างเพลง
- คุณต้องการใช้ OpenRouter สำหรับการสร้างวิดีโอ
summary: ใช้ API แบบรวมศูนย์ของ OpenRouter เพื่อเข้าถึงโมเดลจำนวนมากใน OpenClaw
title: OpenRouter
x-i18n:
generated_at: "2026-06-27T18:16:06Z"
model: gpt-5.5
postprocess_version: locale-links-v1
provider: openai
source_hash: 40f1888d388de6f97329fc681da97d6c82eeba5d35b3861bde71ebc7c76e19e7
source_path: providers/openrouter.md
workflow: 16
---
OpenRouter มี **API แบบรวมศูนย์** ที่กำหนดเส้นทางคำขอไปยังโมเดลจำนวนมากผ่าน
จุดปลายทางและคีย์ API เดียว รองรับการทำงานแบบเดียวกับ OpenAI ดังนั้น SDK ของ OpenAI ส่วนใหญ่จึงใช้งานได้โดยเปลี่ยน URL ฐาน
## เริ่มต้นใช้งาน
```bash
openclaw onboard --auth-choice openrouter-oauth
```
OpenClaw เปิดโฟลว์ลงชื่อเข้าใช้ OpenRouter ในเบราว์เซอร์ แลกเปลี่ยนโค้ด
PKCE เป็นคีย์ API ของ OpenRouter และจัดเก็บคีย์นั้นไว้ในโปรไฟล์การยืนยันตัวตน
OpenRouter เริ่มต้น สำหรับโฮสต์ระยะไกลหรือโฮสต์ที่ไม่มีหน้าจอ OpenClaw จะพิมพ์
URL สำหรับลงชื่อเข้าใช้และขอให้คุณวาง URL เปลี่ยนเส้นทางหลังจากลงชื่อเข้าใช้แล้ว
การเริ่มต้นใช้งานใช้ค่าเริ่มต้นเป็น `openrouter/auto` เลือกโมเดลที่แน่นอนได้ภายหลัง:
```bash
openclaw models set openrouter//
```
สร้างคีย์ API ที่ [openrouter.ai/keys](https://openrouter.ai/keys)
```bash
openclaw onboard --auth-choice openrouter-api-key
```
การเริ่มต้นใช้งานใช้ค่าเริ่มต้นเป็น `openrouter/auto` เลือกโมเดลที่แน่นอนได้ภายหลัง:
```bash
openclaw models set openrouter//
```
## ตัวอย่างการกำหนดค่า
```json5
{
env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." },
agents: {
defaults: {
model: { primary: "openrouter/auto" },
},
},
}
```
## การอ้างอิงโมเดล
การอ้างอิงโมเดลใช้รูปแบบ `openrouter//` สำหรับรายการทั้งหมดของ
ผู้ให้บริการและโมเดลที่พร้อมใช้งาน โปรดดู [/concepts/model-providers](/th/concepts/model-providers)
ตัวอย่างทางเลือกสำรองที่รวมมาให้:
| การอ้างอิงโมเดล | หมายเหตุ |
| --------------------------------- | ---------------------------- |
| `openrouter/auto` | การกำหนดเส้นทางอัตโนมัติของ OpenRouter |
| `openrouter/openrouter/fusion` | เราเตอร์ OpenRouter Fusion |
| `openrouter/moonshotai/kimi-k2.6` | Kimi K2.6 ผ่าน MoonshotAI |
| `openrouter/moonshotai/kimi-k2.5` | Kimi K2.5 ผ่าน MoonshotAI |
## การสร้างรูปภาพ
OpenRouter สามารถรองรับเครื่องมือ `image_generate` ได้ด้วย ใช้โมเดลรูปภาพของ OpenRouter ภายใต้ `agents.defaults.imageGenerationModel`:
```json5
{
env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." },
agents: {
defaults: {
imageGenerationModel: {
primary: "openrouter/google/gemini-3.1-flash-image-preview",
timeoutMs: 180_000,
},
},
},
}
```
OpenClaw ส่งคำขอรูปภาพไปยัง API รูปภาพของ chat completions ของ OpenRouter ด้วย `modalities: ["image", "text"]` โมเดลรูปภาพ Gemini จะได้รับคำใบ้ `aspectRatio` และ `resolution` ที่รองรับผ่าน `image_config` ของ OpenRouter ใช้ `agents.defaults.imageGenerationModel.timeoutMs` สำหรับโมเดลรูปภาพของ OpenRouter ที่ทำงานช้ากว่า โดยพารามิเตอร์ `timeoutMs` ต่อการเรียกของเครื่องมือ `image_generate` ยังคงมีลำดับความสำคัญสูงกว่า
## การสร้างวิดีโอ
OpenRouter สามารถรองรับเครื่องมือ `video_generate` ผ่าน API `/videos` แบบอะซิงโครนัสได้ด้วย ใช้โมเดลวิดีโอของ OpenRouter ภายใต้ `agents.defaults.videoGenerationModel`:
```json5
{
env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." },
agents: {
defaults: {
videoGenerationModel: {
primary: "openrouter/google/veo-3.1-fast",
},
},
},
}
```
OpenClaw ส่งงานแปลงข้อความเป็นวิดีโอและรูปภาพเป็นวิดีโอไปยัง OpenRouter สำรวจสถานะ
`polling_url` ที่ส่งกลับมา และดาวน์โหลดวิดีโอที่เสร็จสมบูรณ์จาก
`unsigned_urls` ของ OpenRouter หรือจุดปลายทางเนื้อหางานที่ระบุไว้ในเอกสาร
โดยค่าเริ่มต้น รูปภาพอ้างอิงจะถูกส่งเป็นรูปภาพเฟรมแรก/สุดท้าย ส่วนรูปภาพ
ที่ติดแท็กด้วย `reference_image` จะถูกส่งเป็นข้อมูลอ้างอิงขาเข้าของ OpenRouter ค่าเริ่มต้น
`google/veo-3.1-fast` ที่รวมมาให้ประกาศระยะเวลา 4/6/8 วินาทีที่รองรับในปัจจุบัน
ความละเอียด `720P`/`1080P` และอัตราส่วนภาพ `16:9`/`9:16`
ไม่ได้ลงทะเบียนวิดีโอเป็นวิดีโอสำหรับ OpenRouter เพราะ API การสร้างวิดีโอต้นทาง
ในปัจจุบันรับข้อความและรูปภาพอ้างอิง
## การสร้างเพลง
OpenRouter สามารถรองรับเครื่องมือ `music_generate` ผ่านเอาต์พุตเสียงของ
chat completions ได้ด้วย ใช้โมเดลเสียงของ OpenRouter ภายใต้
`agents.defaults.musicGenerationModel`:
```json5
{
env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." },
agents: {
defaults: {
musicGenerationModel: {
primary: "openrouter/google/lyria-3-pro-preview",
timeoutMs: 180_000,
},
},
},
}
```
ผู้ให้บริการเพลง OpenRouter ที่รวมมาให้ใช้ค่าเริ่มต้นเป็น
`google/lyria-3-pro-preview` และยังเปิดเผย
`google/lyria-3-clip-preview` ด้วย OpenClaw ส่ง `modalities: ["text",
"audio"]` เปิดใช้การสตรีม รวบรวมชิ้นส่วนเสียงที่สตรีมมา และบันทึก
ผลลัพธ์เป็นสื่อที่สร้างขึ้นสำหรับส่งผ่านช่องทาง ระบบรับรูปภาพอ้างอิง
สำหรับโมเดล Lyria ผ่านพารามิเตอร์ `music_generate image=...` ที่ใช้ร่วมกัน
## ข้อความเป็นเสียง
OpenRouter ยังสามารถใช้เป็นผู้ให้บริการ TTS ผ่านจุดปลายทาง
`/audio/speech` ที่รองรับการทำงานแบบเดียวกับ OpenAI ได้
```json5
{
messages: {
tts: {
auto: "always",
provider: "openrouter",
providers: {
openrouter: {
model: "hexgrad/kokoro-82m",
speakerVoice: "af_alloy",
responseFormat: "mp3",
},
},
},
},
}
```
หากละเว้น `messages.tts.providers.openrouter.apiKey` ไว้ TTS จะใช้
`models.providers.openrouter.apiKey` ซ้ำก่อน แล้วจึงใช้ `OPENROUTER_API_KEY`
## เสียงเป็นข้อความ (เสียงขาเข้า)
OpenRouter สามารถถอดเสียงไฟล์แนบเสียงพูด/เสียงขาเข้าผ่านเส้นทาง
`tools.media.audio` ที่ใช้ร่วมกัน โดยใช้จุดปลายทาง STT (`/audio/transcriptions`)
ซึ่งใช้กับ Plugin ช่องทางใดก็ตามที่ส่งต่อเสียงพูด/เสียงขาเข้าเข้าสู่
การตรวจสอบล่วงหน้าสำหรับการเข้าใจสื่อ
```json5
{
tools: {
media: {
audio: {
enabled: true,
models: [{ provider: "openrouter", model: "openai/whisper-large-v3-turbo" }],
},
},
},
}
```
OpenClaw ส่งคำขอ STT ของ OpenRouter เป็น JSON พร้อมเสียง base64 ภายใต้
`input_audio` (สัญญา STT ของ OpenRouter) ไม่ใช่การอัปโหลดแบบฟอร์ม OpenAI multipart
## เราเตอร์ Fusion
ใช้ OpenRouter Fusion เมื่อคุณต้องการให้การอ้างอิงโมเดล OpenClaw หนึ่งรายการถาม
โมเดล OpenRouter หลายโมเดลพร้อมกัน ให้ OpenRouter ตัดสินคำตอบเหล่านั้น และส่งคืน
คำตอบสุดท้ายรายการเดียวผ่านจุดปลายทางผู้ให้บริการ OpenRouter ตามปกติ เนื่องจาก
slug โมเดลต้นทางคือ `openrouter/fusion` การอ้างอิงโมเดล OpenClaw จึงรวม
ทั้งคำนำหน้าผู้ให้บริการ OpenClaw และเนมสเปซ OpenRouter ต้นทาง:
```bash
openclaw models set openrouter/openrouter/fusion
```
กำหนดค่าแผงและผู้ตัดสินของ Fusion ผ่าน `params.extraBody` ของโมเดล ฟิลด์เหล่านั้น
จะถูกส่งต่อเข้าไปในเนื้อความคำขอ chat-completions ของ OpenRouter Fusion
ใช้งานได้กับทั้งการเริ่มต้นใช้งาน OpenRouter OAuth หรือการเริ่มต้นใช้งานด้วยคีย์ API หากคุณใช้
OAuth ให้ละเว้นบรรทัด `env.OPENROUTER_API_KEY` จากตัวอย่างด้านล่าง
```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",
},
],
},
},
},
},
},
},
}
```
รายการ `analysis_models` คือแผงแบบขนาน และ `model` ภายในการกำหนดค่า Plugin
Fusion คือโมเดลผู้ตัดสิน อย่าตั้งค่า `tool_choice` ระดับบนสุดเป็น
`"required"` ในรอบเอเจนต์/แชต OpenClaw ปกติเพื่อพยายามบังคับใช้ Fusion
รอบของ OpenClaw อาจรวมคำจำกัดความเครื่องมือ OpenClaw และการเลือกเครื่องมือแบบบังคับ
ระดับบนสุดอาจบังคับให้ใช้เครื่องมือหนึ่งในนั้นแทนเราเตอร์ Fusion เมื่อมี
การกำหนดค่า Plugin Fusion นี้ OpenClaw จะเพิ่มบันทึกพรอมป์ระบบที่ผ่านการทำให้ปลอดภัย
พร้อมโมเดลวิเคราะห์และโมเดลผู้ตัดสินที่กำหนดค่าไว้ด้วย เพื่อให้เอเจนต์
ตอบคำถามเกี่ยวกับแผง Fusion ปัจจุบันของตนได้ ฟิลด์ `extraBody` อื่น
จะไม่ถูกคัดลอกเข้าไปในพรอมป์
Fusion ช้ากว่าตามการออกแบบ OpenRouter อาจส่งพรอมป์ OpenClaw เดียวกันไปยัง
โมเดลวิเคราะห์หลายโมเดล แล้วจึงเรียกใช้ขั้นตอนผู้ตัดสิน/สังเคราะห์สุดท้าย ดังนั้นเวลาแฝง
มักสูงกว่าคำขอโมเดลเดียวโดยตรง ใช้ Fusion สำหรับคำตอบที่รอบคอบ
คุณภาพสูง หรือเส้นทางยกระดับ ไม่ใช่เป็นค่าเริ่มต้นสำหรับ
แชตที่ไวต่อเวลาแฝง หากต้องการคำตอบที่เร็วขึ้น ให้แผงมีขนาดเล็กและเลือก
โมเดลวิเคราะห์และผู้ตัดสินที่เร็วกว่า
ทดสอบการอ้างอิงที่กำหนดค่าด้วยการเรียกโมเดลภายในเครื่องแบบครั้งเดียว:
```bash
openclaw infer model run --local \
--model openrouter/openrouter/fusion \
--prompt "Reply with exactly: FUSION_OK" \
--json
```
## การยืนยันตัวตนและส่วนหัว
OpenRouter ใช้โทเค็น Bearer กับคีย์ API ของคุณเบื้องหลัง OpenRouter
OAuth เป็นโฟลว์เข้าสู่ระบบ PKCE ที่ออกคีย์ API ของ OpenRouter ดังนั้น OpenClaw จึงจัดเก็บ
ผลลัพธ์เป็นโปรไฟล์การยืนยันตัวตนคีย์ API `openrouter:default` เดียวกันที่ใช้โดย
เส้นทางการตั้งค่าคีย์ API ด้วยตนเอง
สำหรับการติดตั้งที่มีอยู่แล้ว ให้ลงชื่อเข้าใช้หรือหมุนเวียนคีย์ OpenRouter ที่จัดเก็บไว้โดยไม่ต้อง
เรียกใช้การเริ่มต้นใช้งานเต็มรูปแบบใหม่:
```bash
openclaw models auth login --provider openrouter --method oauth
```
ใช้ `openclaw models auth login --provider openrouter --method api-key` เมื่อ
คุณต้องการวางคีย์ที่คุณสร้างด้วยตนเองที่ OpenRouter
สำหรับคำขอ OpenRouter จริง (`https://openrouter.ai/api/v1`) OpenClaw ยังเพิ่ม
ส่วนหัวระบุแอปตามเอกสารของ OpenRouter ด้วย:
| ส่วนหัว | ค่า |
| ------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| `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` |
หากคุณชี้ผู้ให้บริการ OpenRouter ไปยังพร็อกซีหรือ URL ฐานอื่น OpenClaw
จะ **ไม่** แทรกส่วนหัวเฉพาะของ OpenRouter เหล่านั้นหรือเครื่องหมายแคชของ Anthropic
## การกำหนดค่าขั้นสูง
การแคชคำตอบของ OpenRouter เป็นแบบเลือกเปิดใช้ เปิดใช้ต่อโมเดล OpenRouter ด้วย
พารามิเตอร์โมเดล:
```json5
{
agents: {
defaults: {
models: {
"openrouter/auto": {
params: {
responseCache: true,
responseCacheTtlSeconds: 300,
},
},
},
},
},
}
```
OpenClaw ส่ง `X-OpenRouter-Cache: true` และเมื่อกำหนดค่าไว้
`X-OpenRouter-Cache-TTL` `responseCacheClear: true` จะบังคับรีเฟรชสำหรับ
คำขอปัจจุบันและจัดเก็บคำตอบทดแทน ระบบยอมรับชื่อแฝงแบบ snake_case
(`response_cache`, `response_cache_ttl_seconds` และ
`response_cache_clear`) ด้วย
สิ่งนี้แยกจากการแคชพรอมป์ของผู้ให้บริการและจากเครื่องหมาย
Anthropic `cache_control` ของ OpenRouter โดยจะใช้เฉพาะกับเส้นทาง
`openrouter.ai` ที่ตรวจสอบแล้วเท่านั้น ไม่ใช่ URL ฐานของพร็อกซีแบบกำหนดเอง
บนเส้นทาง OpenRouter ที่ตรวจสอบแล้ว การอ้างอิงโมเดล Anthropic จะคง
เครื่องหมาย Anthropic `cache_control` เฉพาะของ OpenRouter ที่ OpenClaw ใช้เพื่อ
นำ prompt cache กลับมาใช้ซ้ำได้ดีขึ้นในบล็อกพรอมป์ระบบ/นักพัฒนา
บนเส้นทาง OpenRouter ที่ตรวจสอบแล้ว การอ้างอิงโมเดล Anthropic ที่เปิดใช้ reasoning
จะตัดเทิร์นเติมล่วงหน้าของ assistant ที่อยู่ท้ายสุดออกก่อนที่คำขอจะไปถึง OpenRouter
ให้ตรงกับข้อกำหนดของ Anthropic ที่ให้บทสนทนา reasoning จบด้วยเทิร์นของผู้ใช้
บนเส้นทางที่รองรับและไม่ใช่ `auto` OpenClaw จะจับคู่ระดับ thinking ที่เลือกไว้กับ
เพย์โหลด reasoning ของพร็อกซี OpenRouter คำใบ้โมเดลที่ไม่รองรับและ
`openrouter/auto` จะข้ามการฉีด reasoning นั้น Hunter Alpha ยังข้าม
proxy reasoning สำหรับการอ้างอิงโมเดลที่กำหนดค่าไว้แต่ล้าสมัยด้วย เพราะ OpenRouter อาจ
คืนข้อความคำตอบสุดท้ายในฟิลด์ reasoning สำหรับเส้นทางที่เลิกใช้แล้วนั้น
บนเส้นทาง OpenRouter ที่ตรวจสอบแล้ว `openrouter/deepseek/deepseek-v4-flash` และ
`openrouter/deepseek/deepseek-v4-pro` จะเติม `reasoning_content` ที่ขาดหายไปใน
เทิร์น assistant ที่เล่นซ้ำ เพื่อให้บทสนทนา thinking/tool คงรูปแบบการติดตามผลที่
DeepSeek V4 ต้องการ OpenClaw ส่งค่า `reasoning_effort` ที่ OpenRouter รองรับ
สำหรับเส้นทางเหล่านี้; `xhigh` คือระดับสูงสุดที่ประกาศไว้ และการแทนที่ `max`
ที่ล้าสมัยจะถูกแมปเป็น `xhigh`
OpenRouter ยังคงทำงานผ่านเส้นทางแบบพร็อกซีที่เข้ากันได้กับ OpenAI ดังนั้น
การจัดรูปคำขอเฉพาะ OpenAI แบบเนทีฟ เช่น `serviceTier`, Responses `store`,
เพย์โหลดที่เข้ากันได้กับ reasoning ของ OpenAI และคำใบ้ prompt-cache จะไม่ถูกส่งต่อ
การอ้างอิง OpenRouter ที่รองรับด้วย Gemini จะยังอยู่บนเส้นทาง proxy-Gemini: OpenClaw คง
การทำความสะอาดลายเซ็นความคิดของ Gemini ไว้ที่นั่น แต่จะไม่เปิดใช้การตรวจสอบการเล่นซ้ำ
Gemini แบบเนทีฟหรือการเขียน bootstrap ใหม่
OpenRouter รองรับอ็อบเจกต์คำขอ `provider` สำหรับการกำหนดเส้นทางของผู้ให้บริการเบื้องหลัง
กำหนดค่านโยบายเริ่มต้นสำหรับคำขอโมเดลข้อความ OpenRouter ทั้งหมด
ด้วย `models.providers.openrouter.params.provider`:
```json5
{
models: {
providers: {
openrouter: {
params: {
provider: {
sort: "latency",
require_parameters: true,
data_collection: "deny",
},
},
},
},
},
}
```
OpenClaw ส่งต่ออ็อบเจกต์นั้นไปยัง OpenRouter เป็นเพย์โหลดคำขอ `provider`
ใช้ฟิลด์ snake_case ตามที่ OpenRouter จัดทำเอกสารไว้ รวมถึง `sort`,
`only`, `ignore`, `order`, `allow_fallbacks`, `require_parameters`,
`data_collection`, `quantizations`, `max_price`, `preferred_max_latency`,
`preferred_min_throughput`, `zdr` และ `enforce_distillable_text`
พารามิเตอร์รายโมเดลยังคงแทนที่อ็อบเจกต์การกำหนดเส้นทางระดับผู้ให้บริการ:
```json5
{
agents: {
defaults: {
models: {
"openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6": {
params: {
provider: {
order: ["anthropic"],
allow_fallbacks: false,
},
},
},
},
},
},
}
```
ข้อนี้มีผลเฉพาะบนเส้นทาง chat-completions ของ OpenRouter เท่านั้น เส้นทาง Anthropic,
Google, OpenAI หรือผู้ให้บริการแบบกำหนดเองโดยตรงจะไม่สนใจพารามิเตอร์การกำหนดเส้นทาง OpenRouter
## ที่เกี่ยวข้อง
การเลือกผู้ให้บริการ การอ้างอิงโมเดล และพฤติกรรมการสลับเมื่อเกิดความล้มเหลว
เอกสารอ้างอิงการกำหนดค่าแบบครบถ้วนสำหรับเอเจนต์ โมเดล และผู้ให้บริการ