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morph のファビコン

Morph: Reflex

morph/reflex

比較

Morph's decision model. Answers typed choice, noul and score questions about a state. The state is prefix-cached across requests, so repeat questions on the same state bill at the cached-input rate. 65k context window.

モダリティ
In / out price
$0.042 / $01M あたり
コンテキスト
66K
公開日
2026年11月3日
比較
プレイグラウンドプロバイダー料金パフォーマンス稼働率アプリアクティビティドキュメントよくある質問探索

プレイグラウンド

プロバイダー

このモデルは 1 社のプロバイダーがホストしています。OpenRouter はすべてのリクエストをそのプロバイダーに直接転送するため、ルーティングの判断は不要です。

料金

プロバイダーが提示する価格と並べて、このモデルに対して顧客が実際に支払う平均価格を表示しています。キャッシュと割引により、実際の支払価格は表示価格を大幅に下回ることがよくあります。

パフォーマンス

スループットはモデルが出力する速さです（毎秒のトークン数で、数値が高いほど優れています）。レイテンシは往復にかかる合計時間です（短いほど優れています）。TTFT は最初のトークンが出力されるまでの時間、つまり何かが表示され始めるまでの時間です（短いほど優れています）。

稼働率

稼働率は、過去 3 日間に少なくとも一社のプロバイダーがリクエストに応答していた時間の割合です。可用性は、推論が正常に提供された時間の割合です。OpenRouter は継続的に監視し、プロバイダーがエラーを返すと、次に最適なプロバイダーを使用します。

アプリ

このモデルに最も多くのトラフィックを送信している公開アプリです。実際の本番ワークロードを把握するための有力な指標であり、このモデルに最も適したユースケースを知る手がかりにもなります。

アクティビティ

このモデルのトークン量とリクエストトラフィックの経時変化です。

API

このモデルを呼び出すための、そのまま使えるコードです。OpenAI 互換のチャットエンドポイントではなく OpenRouter Decisions API で動作するため、以下のリクエストとレスポンスの形式は構造化された意思決定に固有のものであり、Chat Completions SDK は使用できません。

現在、EU 域内ルーティングでは利用できません。 リージョン内ルーティングのドキュメント

ドキュメント

OpenRouter で Morph: Reflex を使った開発に役立つガイド、クックブック、ブログ記事、ツールです。

  • Decisions Lab研究機関

さらにモデルを探す

意思決定モデルランキングランキング
レイテンシ
$0.042無料$0.010.27s
100.00%
プロバイダー入力 / 出力 /M
レイテンシ稼働率
  • Morph のファビコン
    入力 $0.042 / 出力 無料
    レイテンシ 0.27s稼働率 100.00%
レイテンシ
0.27秒

P50、最適なプロバイダー

稼働率（3 日間）モデルに接続できました。リクエストはプロバイダーにルーティングされました。
99.93%
可用性（3 日間）モデルがいずれかのプロバイダーから推論結果を返しました。エラーと空のレスポンスはマイナスとして集計されます。
99.93%

過去 3 日間の可用性

過去 72 時間
可用性 99.93%
3 日前2 日前昨日現在

過去 24 時間の可用性

OpenRouter Availability
99.99%

上流のプロバイダーでエラーが発生した場合、リクエストフィルターが許可していれば、別の正常なプロバイダーにルーティングして復旧できます。プロバイダーごとの稼働率データにプログラムでアクセスするには Endpoints APIを利用できます。詳しくは、 負荷分散とプロバイダールーティングのオプションをご覧ください。

1.
https://claves.ai/ のファビコン
Claves LLM Router Calibration
新着
18Kトークン
2.
https://chessmark.merope.dev/ のファビコン
Chessmark
新着
12Kトークン
3.
https://yolari.com.br/ のファビコン
Yolari AI
新着
5Kトークン
4.
https://github.com/Altua/Oak のファビコン
Grunt chart decision research
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2Kトークン
5.
https://mstr-algo-hub.replit.app/worker-hindsight のファビコン
MSTR worker-hindsight
新着
1Kトークン

よくある質問

Morph's decision model. Answers typed choice, noul and score questions about a state. The state is prefix-cached across requests, so repeat questions on the same state bill at the cached-input rate. 65k context window.

OpenRouter の Reflex ドキュメントには インタラクティブな Decisions Lab が含まれています。クイックスタートでは APIキーと最初のリクエストについて説明し、API リファレンスではすべてのパラメーターを一覧で確認できます。

Reflex の料金は $0.042/M 入力トークン と $0.00/M 出力トークン、Cache Read：$0.01/M tokens には別料金が適用されます です。

Reflex のコンテキストウィンドウは 65,536 トークンです。

Reflex は テキスト を入力として受け取り、構造化された意思決定 を返します。

Morph V3 Large、Morph V3 Fast は、Morph のその他の テキスト モデルです。

Reflex は 2026年11月3日 にリリースされました。

その他のモデル：提供元 morph

Morph V3 Large

Morph's high-accuracy apply model for complex code edits. ~4,500 tokens/sec with 98% accuracy for precise code transformations.

The model requires the prompt to be in the following format: <instruction>{instruction}</instruction> <code>{initial_code}</code> <update>{edit_snippet}</update>

Zero Data Retention is enabled for Morph. Learn more about this model in their documentation

テキスト262K コンテキスト$0.90 / $1.90
Morph V3 Fast

Morph's fastest apply model for code edits. ~10,500 tokens/sec with 96% accuracy for rapid code transformations.

The model requires the prompt to be in the following format: <instruction>{instruction}</instruction> <code>{initial_code}</code> <update>{edit_snippet}</update>

Zero Data Retention is enabled for Morph. Learn more about this model in their documentation

テキスト262K コンテキスト$0.80 / $1.20
Fast Apply

Morph Apply is a specialized code-patching LLM that merges AI-suggested edits straight into your source files. It can apply updates from GPT-4o, Claude, and others into your files at 4000+ tokens per second.

The model requires the prompt to be in the following format: <code>${originalCode}</code>\n<update>${updateSnippet}</update>

Learn more about this model in their documentation

テキスト32K コンテキスト