OpenRouter API 完全ガイド：GPT・Claude・Gemini を一つのキーで呼び出す（2026年版）

OpenRouter はモデル集約レイヤー（Model Gateway）です。アプリ側では 1 つの API Key と Base URL だけを維持し、バックエンドで Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek、Meta などへリクエストを転送します。外部インターフェースは OpenAI Chat Completions API と互換のため、LangChain、OpenAI SDK、Cursor、Aider などは base_url と model の変更だけで全モデルに切り替えられます。

主要エンドポイントは POST https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions、モデル一覧は GET https://openrouter.ai/api/v1/models です。ダッシュボードでモデル別の使用量と課金を確認でき、HTTP-Referer / X-Title ヘッダーでランキング帰属（公開ドキュメント推奨）も設定できます。

• アカウント分散：ベンダーごとに Key 申請、クォータ、請求が別管理になり、調達サイクルが長引きます。
• SDK の微妙な差異：OpenAI 形式に収束していても、ヘッダー、ツール呼び出し、ストリームイベントに差があり、Agent フレームワークで「1 行設定でモデル切替」が難しくなります。
• fallback なしの SPOF：プロバイダーの 429 やリージョン障害時、ルーティング層がなければ Agent 全体が停止します。
• ホストと API の不一致：オーバーセル VPS 上で 7×24 Hermes / Claude Code ゲートウェイを動かすと、長時間接続リセットがレート制限より先にタスクを落とします。

OpenRouter には 2 層のルーティングセマンティクスがあります。Runbook ではどちらを使うか明記してください。

料金は各モデルの公式単価どおり（トークン上乗せなし）。チャージ時に約 5.5% の手数料。BYOK（各社 Key 持込）では月約 100 万回 の転送が無料枠（公式プラン参照）。無料モデルは 25+：未チャージ約 50 回/日、$10 チャージ後約 1000 回/日。

• 引用データ 1：70+ プロバイダー、400+ モデル、単一 OpenAI 互換エンドポイント。
• 引用データ 2：集約レイヤーの追加レイテンシは典型 10–80ms（リージョン依存）。
• 引用データ 3：チャージ手数料 5.5%；BYOK は約 100 万 req/月 無転送料（公式条件）。

利点 1：1 Key で全モデル。 dev / staging で Secret を 1 本化し、漏洩面とローテーションコストを削減します。

利点 2：トークン上乗せなし。 各モデル公開単価で請求され、直契約見積と比較しやすいです。

利点 3：fallback 内蔵。 主モデル 429 時に自動で予備モデルへ切替、無人 Agent の夜間停止を減らします。

利点 4：OpenAI SDK 即利用。 base_url 変更だけで LangChain / Vercel AI SDK に接続できます。

利点 5：統一メトリクス。 ダッシュボードでモデル別 spend を集約、/models で新モデルをプログラム発見できます。

1. 01
   登録と Key 作成：OpenRouter コンソールで API Key を発行し、Secret Manager に保存（Git 禁止）。$10 チャージで無料枠上限が拡大します。
2. 02
   モデル ID 選択：Models から vendor/model をコピー。コーディング用途は deepseek/deepseek-chat や anthropic/claude-sonnet-4 から開始できます。
3. 03
   Chat Completions 送信：Base URL を https://openrouter.ai/api/v1、Authorization を Bearer YOUR_KEY に設定。成功後、ダッシュボードで使用量を確認します。

curl 基本

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "HTTP-Referer: https://your-app.example" \
  -H "X-Title: My Agent" \
  -d '{
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
    "messages": [{"role": "user", "content": "OpenRouter ルーティングを3文で"}]
  }'

Python（requests）

import os, requests
r = requests.post(
    "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['OPENROUTER_API_KEY']}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "model": "openai/gpt-4o",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    },
    timeout=60,
)
print(r.json()["choices"][0]["message"]["content"])

Python（OpenAI SDK + base_url）

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-2.0-flash-001",
    messages=[{"role": "user", "content": "routing と fallback の違い"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node（OpenAI SDK）

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1",
  apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY,
});
const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "anthropic/claude-sonnet-4",
  messages: [{ role: "user", content: "model routing を説明" }],
});
console.log(completion.choices[0].message.content);

ストリーミング（Node）

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek/deepseek-chat",
  messages: [{ role: "user", content: "ストリームで返答" }],
  stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}

Fallback モデル配列

{
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
  "models": [
    "anthropic/claude-sonnet-4",
    "openai/gpt-4o-mini",
    "google/gemini-2.0-flash-001"
  ],
  "messages": [{"role": "user", "content": "primary 失敗時は backup へ"}]
}

モデル一覧

curl https://openrouter.ai/api/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" | jq '.data[:5]'

リクエスト body の provider でプロバイダーを制限・並べ替えできます（OpenRouter ドキュメント参照）。BYOK では各社 Key をコンソールに登録し、大流量時の転送料を抑えられます。Cursor / Claude Code は OpenAI Base URL を OpenRouter に向けるだけで多くの場合動作します。長時間 Agent は独占 macOS ホスト上で launchd 常駐ゲートウェイを推奨します。

• Search Console：/en/ URL が検証済みか、「検出－未インデックス」が大量にないか。
• CDN / WAF：Googlebot や米国 ASN への誤 403 がないか、オリジン直叩きと比較。
• hreflang：一覧ページで言語対応を宣言；詳細ページは canonical のみ（当サイト規約）。
• 機械翻訳痕：英語 Title が中文と 1 対 1 対応だと CTR・滞在時間が低下。翻訳ではなくローカライズ。
• 被リンク：HN / Reddit が英語 canonical を指しているか（中文デフォルト URL ではないか）。

同一 slug を 8 言語で揃えつつ、本文は各言語で独立執筆します。日本語版は手順再現性とです・ます調を優先し、英語版は短段落と数値根拠を優先します。

• URL：https://nukcloud.com/{lang}/blog/{slug}.html（8 言語）。
• Canonical：各詳細ページは自言語 URL を指す；詳細ページに hreflang を並べない。
• Sitemap：公開後 generate-sitemap.js で同一 slug を全言語登録。
• Schema：BlogPosting の mainEntity に FAQPage；headline に | NUKCLOUD を付けない。

追跡指標：オーガニッククリック、FAQ リッチ結果、OpenRouter 関連クエリ順位、注文ページ CVR。Matomo で CTA と内部リンクにイベントを設定し、ja と en のファネルを月次比較します。

1. 01
   ルーティング表を固定：主モデル＋2 fallback＋タスク別 token 上限。機密 repo では無料 Stealth モデルを禁止。
2. 02
   Secret 管理：Key は CI / 1Password のみ。.env は .gitignore。BYOK はテナント別に分離。
3. 03
   独占 Mac をプロビジョン：注文ページ と コンソール でリージョン選択。長時間 Agent は独占セマンティクス必須。本番準備 6 ステップ を参照。
4. 04
   ゲートウェイ常駐：インスタンス上で launchd により OpenRouter プロキシまたは Hermes を常駐。Cursor Base URL は内部 HTTPS リバースプロキシへ。
5. 05
   可観測性：model id、latency、429 回数、fallback 発火率をログ化。OpenRouter ダッシュボードと突合。
6. 06
   月次レビュー：API spend と 料金ページ の Mac レンタルコストを比較。7×24 Agent が頻繁に切断される場合はモデル追加より独占ノードへ。

共有 macOS VPS では帯域ジッター、オーバーセル、長時間接続リセットが Claude Code 型の「数千ツール呼び出し・12 時間バックグラウンド Agent」に致命的です。監査可能な本番環境には NUKCLOUD 多リージョンベアメタル Mac / クラウド Mac ノードの独占セマンティクスと SSH ベースラインが適合しやすく、料金ページ でスペックと契約期間を評価できます。