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OpenRouter は、1 つの API と 1 つのキーの背後で多数のモデルにリクエストをルーティングします。これは OpenAI 互換のため、OpenClaw は他のプロキシプロバイダーで使用されるものと同じ openai-completions スタイルのトランスポートで通信します。

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はじめに

1

OAuth オンボーディングを実行

openclaw onboard --auth-choice openrouter-oauth
OpenClaw は OpenRouter のブラウザーサインインフロー (PKCE) を開き、 コードを OpenRouter API キーと交換し、それをデフォルトの OpenRouter 認証プロファイルに保存します。リモート/ヘッドレスホストでは、OpenClaw は サインイン URL を表示し、サインイン後にリダイレクト URL を貼り付けるよう求めます。
2

(任意) 特定のモデルに切り替え

オンボーディングのデフォルトは openrouter/auto です。後で具体的なモデルを選択します。
openclaw models set openrouter/<provider>/<model>

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設定例

{
  env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "openrouter/auto" },
    },
  },
}

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モデル参照

モデル参照は openrouter/<provider>/<model> のパターンに従います。利用可能な プロバイダーとモデルの完全な一覧については、/concepts/model-providers を参照してください。
ライブカタログ検出を利用できない場合に使用される、同梱のフォールバックモデル:
モデル参照注記
openrouter/autoOpenRouter の自動ルーティング
openrouter/moonshotai/kimi-k2.6MoonshotAI 経由の Kimi K2.6
openrouter/moonshotai/kimi-k2.5MoonshotAI 経由の Kimi K2.5
Fusion router を参照する openrouter/openrouter/fusion を含む その他の任意の openrouter/<provider>/<model> 参照は、OpenRouter のライブモデルカタログに対して 動的に解決されます。

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画像生成

OpenRouter は image_generate ツールを支えることができます。OpenRouter 画像モデルを agents.defaults.imageGenerationModel の下に設定します。 
{
  env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." },
  agents: {
    defaults: {
      imageGenerationModel: {
        primary: "openrouter/google/gemini-3.1-flash-image-preview",
        timeoutMs: 180_000,
      },
    },
  },
}
OpenClaw は modalities: ["image", "text"] を指定して、画像リクエストを OpenRouter の chat-completions 画像 API に送信します。Gemini 画像モデルはさらに、 OpenRouter の image_config を通じて aspectRatio と resolution のヒントを受け取りますが、他の 画像モデルは受け取りません。遅いモデルには agents.defaults.imageGenerationModel.timeoutMs を使用します。 image_generate ツールの呼び出しごとの timeoutMs が引き続き優先されます。

​
動画生成

OpenRouter は非同期の /videos API を通じて video_generate ツールを支えることができます。OpenRouter 動画モデルを agents.defaults.videoGenerationModel の下に設定します。 
{
  env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." },
  agents: {
    defaults: {
      videoGenerationModel: {
        primary: "openrouter/google/veo-3.1-fast",
      },
    },
  },
}
OpenClaw はテキストから動画および画像から動画のジョブを送信し、返された polling_url をポーリングして、OpenRouter の unsigned_urls またはジョブコンテンツエンドポイントから完成した動画をダウンロードします。参照画像のデフォルトは 先頭/最終フレーム画像です。reference_image が付いた画像は、代わりに入力 参照として送信されます。同梱の google/veo-3.1-fast デフォルトは 4/6/8 秒の長さ、720P/1080P 解像度、16:9/9:16 アスペクト比をサポートします。 動画から動画はサポートされていません。アップストリーム API はテキストと画像 参照のみを受け付けます。

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音楽生成

OpenRouter は chat-completions の音声 出力を通じて music_generate ツールを支えることができます。OpenRouter 音声モデルを agents.defaults.musicGenerationModel の下に設定します。 
{
  env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." },
  agents: {
    defaults: {
      musicGenerationModel: {
        primary: "openrouter/google/lyria-3-pro-preview",
        timeoutMs: 180_000,
      },
    },
  },
}
同梱の OpenRouter 音楽プロバイダーはデフォルトで google/lyria-3-pro-preview を使用し、 google/lyria-3-clip-preview も公開します。OpenClaw は modalities: ["text", "audio"] を送信し、レスポンスをストリーミングし、音声チャンクを収集して、 チャンネル配信用の生成メディアとして結果を保存します。Lyria モデルは共有の music_generate image=... パラメーターを通じて 1 つの参照画像を受け付けます。

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テキスト読み上げ

OpenRouter は、OpenAI 互換の /audio/speech エンドポイントを通じて TTS プロバイダーとして機能できます。 
{
  messages: {
    tts: {
      auto: "always",
      provider: "openrouter",
      providers: {
        openrouter: {
          model: "hexgrad/kokoro-82m",
          speakerVoice: "af_alloy",
          responseFormat: "mp3",
        },
      },
    },
  },
}
messages.tts.providers.openrouter.apiKey を省略すると、TTS は models.providers.openrouter.apiKey、次に OPENROUTER_API_KEY へフォールバックします。

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音声テキスト変換（受信音声）

OpenRouter は、共有の tools.media.audio パスを通じて、STT エンドポイント（/audio/transcriptions）を使用して受信した音声/オーディオ添付ファイルを文字起こしできます。 これは、受信した音声/オーディオをメディア理解の事前確認へ転送するすべてのチャンネル Plugin に適用されます。 
{
  tools: {
    media: {
      audio: {
        enabled: true,
        models: [{ provider: "openrouter", model: "openai/whisper-large-v3-turbo" }],
      },
    },
  },
}
OpenClaw は、OpenRouter STT リクエストを multipart の OpenAI フォームアップロードとしてではなく、input_audio に base64 音声を含む JSON（OpenRouter の STT 契約）として送信します。

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Fusion ルーター

OpenRouter Fusion は、1 つの OpenClaw モデル参照を複数の OpenRouter モデルへ並列に送信し、OpenRouter にそれらの回答を判定させ、通常の OpenRouter エンドポイントを通じて 1 つの最終応答を返します。アップストリームのモデルスラッグは openrouter/fusion なので、OpenClaw モデル参照には OpenClaw のプロバイダープレフィックスとアップストリームの OpenRouter 名前空間の両方が含まれます。 
openclaw models set openrouter/openrouter/fusion
Fusion のパネルと判定役は、モデルの params.extraBody を通じて設定します。 これらのフィールドは OpenRouter chat-completions リクエスト本文へ直接転送されます。 Fusion は OAuth または API キーのオンボーディングのどちらでも動作します。OAuth を使用する場合は、下の env.OPENROUTER_API_KEY 行を省略してください。 
{
  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",
                },
              ],
            },
          },
        },
      },
    },
  },
}
analysis_models は並列パネルです。Fusion Plugin 設定内の model は判定モデルです。通常のエージェント/チャットターンで Fusion を強制しようとして、トップレベルの tool_choice を "required" に設定しないでください。OpenClaw のターンには独自のツール定義が含まれる場合があり、トップレベルの必須ツール選択によって、Fusion ルーターではなくそれらのいずれかが選ばれる可能性があります。この Fusion Plugin 設定が存在する場合、OpenClaw は設定済みの分析モデルと判定モデルを列挙したサニタイズ済みシステムプロンプト注記を追加するため、エージェントは自身の Fusion パネルについての質問に回答できます。他の extraBody フィールドはプロンプトにコピーされません。 Fusion は設計上遅くなります。OpenRouter がプロンプトを複数の分析モデルへファンアウトし、その後に判定/統合ステップを実行するため、レイテンシは直接の単一モデルリクエストより高くなります。レイテンシが重要なデフォルトとしてではなく、慎重で高品質な回答やエスカレーション経路に使用してください。応答を速くするには、パネルを小さく保ち、より高速な分析/判定モデルを選んでください。 設定済み参照を 1 回限りのローカル呼び出しでテストします。 
openclaw infer model run --local \
  --model openrouter/openrouter/fusion \
  --prompt "Reply with exactly: FUSION_OK" \
  --json

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認証とヘッダー

OpenRouter は API キーからの Bearer トークンを使用します。OpenRouter OAuth は OpenRouter API キーを発行する PKCE ログインフローであるため、OpenClaw は手動の API キー設定で使用されるものと同じ openrouter:default API キー認証プロファイルに結果を保存します。 既存のインストールでフルオンボーディングを再実行せずにサインインする、または保存済みキーをローテーションするには、次を実行します。 
openclaw models auth login --provider openrouter --method oauth
openclaw models auth login --provider openrouter --method api-key
検証済み OpenRouter リクエスト（https://openrouter.ai/api/v1）では、OpenClaw は OpenRouter が文書化しているアプリ属性ヘッダーを追加します。
ヘッダー値
HTTP-Refererhttps://openclaw.ai
X-OpenRouter-TitleOpenClaw
X-OpenRouter-Categoriescli-agent,cloud-agent,programming-app,creative-writing,writing-assistant,general-chat,personal-agent
OpenRouter プロバイダーを別のプロキシまたはベース URL に向け直した場合、OpenClaw はそれらの OpenRouter 固有ヘッダーや Anthropic キャッシュマーカーを挿入しません。

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高度な設定

OpenRouter の応答キャッシュはオプトインです。モデルごとに有効化します。
{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        "openrouter/auto": {
          params: {
            responseCache: true,
            responseCacheTtlSeconds: 300,
          },
        },
      },
    },
  },
}
OpenClaw は X-OpenRouter-Cache: true を送信し、設定されている場合は X-OpenRouter-Cache-TTL も送信します。responseCacheClear: true は現在のリクエストで強制的に更新し、置き換え後の応答を保存します。Snake_case のエイリアス（response_cache、response_cache_ttl_seconds、 response_cache_clear）も受け付けます。また、Seconds サフィックスなしの responseCacheTtl / response_cache_ttl も受け付けます。これはプロバイダーのプロンプトキャッシュ、および OpenRouter の Anthropic cache_control マーカーとは別です。これは検証済みの openrouter.ai ルートにのみ適用され、カスタムプロキシのベース URL には適用されません。
検証済み OpenRouter ルートでは、Anthropic モデル参照は、システム/開発者プロンプトブロックでプロンプトキャッシュをより再利用しやすくするため、OpenRouter の Anthropic cache_control マーカーを保持します。
検証済み OpenRouter ルートでは、reasoning が有効な Anthropic モデル参照は、リクエストが OpenRouter に到達する前に末尾のアシスタントプリフィルターンを削除し、reasoning 会話はユーザーターンで終わる必要があるという Anthropic の要件に合わせます。
サポートされている非autoルートでは、OpenClaw は選択された思考レベルを OpenRouter プロキシの推論ペイロードにマッピングします。openrouter/auto とサポート対象外の モデルヒントでは、その注入はスキップされます。古い openrouter/hunter-alpha 参照も スキップされます。その廃止済みルートでは、OpenRouter が推論 フィールドに最終回答テキストを返す可能性があるためです。
検証済みの OpenRouter ルートでは、openrouter/deepseek/deepseek-v4-flash と openrouter/deepseek/deepseek-v4-pro が、リプレイされた assistant ターンで欠落している reasoning_content を補完し、 思考/ツールの会話を DeepSeek V4 が要求する後続ターンの形に保ちます。OpenClaw はこれらのルートに対して、 OpenRouter がサポートする reasoning.effort 値を送信します。xhigh/max は xhigh にマッピングされ、 その他すべてのオフ以外のレベルは high にマッピングされます。
OpenRouter はプロキシ形式の OpenAI 互換パスを通るため、 serviceTier、Responses store、OpenAI 推論互換ペイロード、 プロンプトキャッシュヒントなどのネイティブの OpenAI 専用リクエスト整形は転送されません。
Gemini バックの OpenRouter 参照はプロキシ Gemini パスに留まります。OpenClaw はそこで Gemini の思考シグネチャのサニタイズを維持しますが、ネイティブの Gemini リプレイ検証やブートストラップの書き換えは有効にしません。
OpenRouter は、基盤プロバイダーのルーティング用に provider リクエストオブジェクトをサポートしています。 すべての OpenRouter テキストモデルリクエストに対するデフォルトポリシーを models.providers.openrouter.params.provider で設定します。
{
  models: {
    providers: {
      openrouter: {
        params: {
          provider: {
            sort: "latency",
            require_parameters: true,
            data_collection: "deny",
          },
        },
      },
    },
  },
}
OpenClaw はそのオブジェクトをリクエストの provider ペイロードとして OpenRouter に転送します。sort、 only、ignore、order、allow_fallbacks、require_parameters、 data_collection、quantizations、max_price、preferred_max_latency、 preferred_min_throughput、zdr、enforce_distillable_text など、 OpenRouter が文書化している snake_case フィールドを使用してください。モデルごとの params は、プロバイダー全体のルーティングオブジェクトを上書きします。
{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6": {
          params: {
            provider: {
              order: ["anthropic"],
              allow_fallbacks: false,
            },
          },
        },
      },
    },
  },
}
これは OpenRouter chat-completions ルートにのみ適用されます。直接の Anthropic、 Google、OpenAI、またはカスタムプロバイダーのルートは、OpenRouter ルーティング params を無視します。

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関連

モデル選択

プロバイダー、モデル参照、フェイルオーバー動作の選択。

設定リファレンス

エージェント、モデル、プロバイダーの完全な設定リファレンス。