開発者プラットフォーム

あらゆるモデルで開発できます。
単一のプラットフォームから利用できます。

単一の OpenAI 互換 API、三言語の型付き SDK、エージェントフレームワーク、ローカル開発ツール、MCP サーバーは、自動フォールバックに対応する 600+ 個のモデルと 80+ 社のプロバイダーを基盤としています。

Everything you need to ship

Seven products, one API key. Start with a single request and grow into a production agent without changing providers. That key covers text, image generation, video generation, text-to-speech, and speech-to-text models, documented in the multimodal guides.

API

80+ 社のプロバイダーの 600+ 個のモデルに対応する単一の OpenAI 互換エンドポイントで、プロバイダーに障害が発生すると自動的にフォールバックします。

https://openrouter.ai/api/v1

クライアント SDK

TypeScript、Python、Go で同じ型付きクライアントを利用でき、ストリーミング、ツール、構造化出力はどの言語でも同じように動作します。

npm i @openrouter/sdk

エージェント SDK

型安全なツール、マルチターンループ、ストリーミング、停止条件を利用できます。すべてのプロバイダーを横断してルーティングする本番環境向けエージェントを構築できます。

npm i @openrouter/agent

Terraform プロバイダー

プラットフォーム向けの再現可能でレビュー可能な設定を使い、OpenRouter を Infrastructure as Code として管理できます。

source = "OpenRouterTeam/openrouter"

DevTools

開発中に SDK テレメトリを収集し、ローカルのウェブビューアですべてのリクエスト、トークン数、エラーを再現できます。

npm install -g @openrouter/cli

MCP サーバー

Claude Code、Cursor、独自のクライアントなど、あらゆる Model Context Protocol クライアントから全 600+ 個のモデルにアクセスできます。

https://mcp.openrouter.ai/mcp

クックブック

エージェントハーネス、人間が介在するツール、評価、コスト管理、画像生成に使える実用的なレシピです。

数行のコードで本番環境へ

モデル文字列を置き換えるだけでプロバイダーを変更できます。コードの他の部分を変更する必要はありません。

import { OpenRouter } from '@openrouter/sdk';

const client = new OpenRouter({
  apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY,
});

const response = await client.chat.send({
  model: 'anthropic/claude-sonnet-4',
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Explain quantum computing in simple terms.' },
  ],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

from openrouter import OpenRouter
import os

with OpenRouter(
    api_key=os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
) as client:
    response = client.chat.send(
        model="anthropic/claude-sonnet-4",
        messages=[
            {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms."}
        ]
    )

    print(response.choices[0].message.content)

import { OpenRouter } from '@openrouter/sdk';

const client = new OpenRouter();

const stream = await client.chat.send({
  model: 'openai/gpt-4o',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Write a short story about a robot.' }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '');
}

from openrouter import OpenRouter
import os

with OpenRouter(
    api_key=os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
) as client:
    stream = client.chat.send(
        model="openai/gpt-4o",
        messages=[
            {"role": "user", "content": "Write a short story about a robot."}
        ],
        stream=True
    )

    for event in stream:
        content = event.choices[0].delta.content if event.choices else None
        if content:
            print(content, end="", flush=True)

// Multi-turn tool loops live in the Agent SDK: npm i @openrouter/agent
import { OpenRouter, tool, stepCountIs } from '@openrouter/agent';
import { z } from '@openrouter-monorepo/lib-zod';

const openrouter = new OpenRouter();

const weatherTool = tool({
  name: 'get_weather',
  description: 'Get the weather for a location',
  inputSchema: z.object({
    location: z.string(),
  }),
  execute: async ({ location }) => {
    return { temperature: 72, condition: 'sunny' };
  },
});

const result = openrouter.callModel({
  model: 'openai/gpt-4o',
  input: 'What should I wear in San Francisco today?',
  tools: [weatherTool],
  stopWhen: stepCountIs(5),
});

console.log(await result.getText());

# The Client SDK returns tool calls for you to dispatch yourself.
from openrouter import OpenRouter
import os

with OpenRouter(
    api_key=os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
) as client:
    response = client.chat.send(
        model="openai/gpt-4o",
        messages=[
            {"role": "user", "content": "What should I wear in San Francisco today?"}
        ],
        tools=[{
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_weather",
                "description": "Get the weather for a location",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {"location": {"type": "string"}},
                    "required": ["location"],
                },
            },
        }]
    )

    print(response.choices[0].message.tool_calls)

三つのステップで稼働開始

ほとんどのチームは五分以内に最初のリクエストに成功しています。

1
APIキーを取得
ダッシュボードからキーを作成してください。開始にサブスクリプションもカードも必要ありません。
2
クライアントの接続先を OpenRouter に設定
すでに OpenAI SDK をお使いですか？ベース URL とキーを変更してください。それ以外はすべてそのままです。
3
任意のモデルを選択
author/slug 形式の文字列を使用してください。プロバイダーの障害がサービスの障害につながらないよう、フォールバックを追加してください。
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初めてのリクエスト

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "models": [
      "anthropic/claude-sonnet-4",
      "openai/gpt-4o",
      "google/gemini-2.5-pro"
    ],
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Hello!" }
    ]
  }'

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