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OpenRouterとは？API・安全性・日本での支払いと、円建てのAIゲートウェイ

OpenRouterとは、多くのAIモデルを1つのAPIキーで使えるドル建てのAIゲートウェイです。仕組みと無料枠の上限、日本で使うときの為替や請求書の注意点を整理し、円建てのFastMetalへの切り替え方を紹介します。

LLM APIのコスト削減は、やる順番でほぼ決まります。効果が最大のモデル選定から、出力・推論トークン、キャッシュ、日本語対策まで、実測にもとづいて効果の大きい順に整理しました。

StripeがAIゲートウェイのOpenRouterを70億ドル超で買収すると発表しました。何が変わり、何が変わらないのか。公開情報を整理し、ルーティング層に依存する開発者が今のうちに確認しておきたい3点をまとめます。

公開ベンチマークでは「自社のプロダクトで良くなるか」は分かりません。LLMの評価（eval）で何を測り、どうモデルを比較し、評価そのものをどう検証するかを実測例つきで解説します。

xAI の Grok 4.6 と OpenAI の GPT-5.6 Terra を比較。ほぼ同じ価格帯に並ぶ2つの実力派モデルの、文脈長・得意分野・使い分けの判断軸を解説します。

OpenAI の GPT-5.6 Terra と Anthropic の Claude Sonnet 5 を比較。どちらも「日常使いの主力」を狙う中位モデルです。性能・文脈長・使い分けの判断軸を解説します。

Google の Gemini 3.7 Flash と OpenAI の GPT-5.6 Luna を比較。どちらも大量処理・低レイテンシ向けの低価格モデルです。入力モダリティとコストの違いから使い分けを解説します。

総合1位と20位のElo差はわずか77点。勝率にすると61%で、ほぼ互角です。実データを使って、リーダーボードのどこを見るべきか、なぜ総合順位でモデルを選ぶと失敗するのかを解説します。

「100万トークン入るならRAGは不要」という話は本当か。毎回100万トークンを渡す方式は、検索して5,000トークンだけ渡すRAGの約200倍の入力トークンを使います。キャッシュ、精度、規模の観点から判断基準を整理します。

Embeddingは文章を数値のベクトルに変換し、意味の近さを計算できるようにする技術です。仕組み、次元数の意味、チャンク分割の勘所、そしてどこで入手すべきかを実務目線で解説します。

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