OpenRouter API 経由で Fireworks AI のモデルを使用するにはどうすればよいですか？

OpenRouter は、共通の OpenAI 互換 API を通じて 2 個の Fireworks AI モデルを提供しています。OpenRouter の APIキーを作成し、クライアントの接続先を https://openrouter.ai/api/v1 に設定して、モデルに fireworks/ember-1 などの ID を指定してください。クイックスタートには、対応するすべての SDK のリクエスト例を掲載しています。

Fireworks AI のモデルでコンテキストウィンドウが最大なのはどれですか？

Ember-1 は OpenRouter 上の Fireworks AI のモデルの中で最大のコンテキストウィンドウを備えており、リクエストあたり最大 1,048,576 トークンを受け付けます。

OpenRouter 上の最新の Fireworks AI モデルは何ですか？

Ember-1 は OpenRouter に最も最近追加された Fireworks AI のモデルで、2026年9月24日に掲載されました。

Fireworks AI

Access 2 Fireworks AI models through the OpenRouter unified API Ember-1 と FireLLaVA 13B を含む. Compare pricing, context windows, benchmarks, and capabilities between different Fireworks AI models.

Fireworks AI 処理されたトークン OpenRouter 上で

Fireworks: Ember-1Ember-1
2.38B トークン
Ember-1 is a specialized reasoning model from Fireworks Research, built on Kimi K3. It is designed to make every token go further: it produces shorter reasoning traces, using roughly 40% fewer tokens than the base model while maintaining comparable quality across Fireworks' evaluations. It is suited for coding, knowledge work, and agentic workflows where reasoning cost and latency matter.
作成者： fireworks2026年9月24日1.05M コンテキスト$3/M 入力トークン$15/M 出力トークン
Fireworks: FireLLaVA 13BFireLLaVA 13B
A blazing fast vision-language model, FireLLaVA quickly understands both text and images. It achieves impressive chat skills in tests, and was designed to mimic multimodal GPT-4. The first commercially permissive open source LLaVA model, trained entirely on open source LLM generated instruction following data.
作成者： fireworks2024年4月26日4K コンテキスト

Fireworks AI

Access 2 Fireworks AI models through the OpenRouter unified API Ember-1 と FireLLaVA 13B を含む. Compare pricing, context windows, benchmarks, and capabilities between different Fireworks AI models.

Fireworks AI 処理されたトークン OpenRouter 上で

Fireworks: Ember-1Ember-1
2.38B トークン
Ember-1 is a specialized reasoning model from Fireworks Research, built on Kimi K3. It is designed to make every token go further: it produces shorter reasoning traces, using roughly 40% fewer tokens than the base model while maintaining comparable quality across Fireworks' evaluations. It is suited for coding, knowledge work, and agentic workflows where reasoning cost and latency matter.
作成者： fireworks2026年9月24日1.05M コンテキスト$3/M 入力トークン$15/M 出力トークン
Fireworks: FireLLaVA 13BFireLLaVA 13B
A blazing fast vision-language model, FireLLaVA quickly understands both text and images. It achieves impressive chat skills in tests, and was designed to mimic multimodal GPT-4. The first commercially permissive open source LLaVA model, trained entirely on open source LLM generated instruction following data.
作成者： fireworks2024年4月26日4K コンテキスト

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よくある質問

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