OpenRouterでClaude Codeを使用する方法 (2026年版)
柔軟なモデルアクセスのため、OpenRouter 経由で Claude Code をルーティングする
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OpenRouter で Claude Code を使用する方法 (2026年版)
Claude Code は Anthropic による強力な CLI コーディングエージェントであり、OpenRouter は数十の AI モデルプロバイダーにリクエストをルーティングする統合 API ゲートウェイです。これらを組み合わせることで、Claude Code のエージェント機能を活用しながら、より幅広いモデルへのアクセスと柔軟な課金体系を利用できるようになります。
このガイドでは、Claude Code を OpenRouter でセットアップし、異なるモデルを設定し、コストを管理し、一般的な問題をトラブルシューティングする正確な方法を解説します。
なぜ Claude Code で OpenRouter を使うのか？
Claude Code を OpenRouter 経由で実行することには、いくつかの実用的な理由があります。
| メリット | 説明 |
|---|---|
| マルチモデルアクセス | Claude、GPT-5、Gemini、DeepSeek などを切り替えて使用可能 |
| 従量課金 (Pay-as-you-go) | 月額契約なし、トークンごとの支払い |
| レート制限のプール化 | OpenRouter が複数のプロバイダー間でレート制限を管理 |
| フォールバックルーティング | 1つのプロバイダーがダウンしても自動的に代替へ切り替え |
| コスト追跡 | 詳細な利用状況ダッシュボードと利用制限の設定 |
| 単一の API キー | すべてのプロバイダーを一律に 1 つのキーで管理 |
前提条件
以下が必要です：
- Claude Code のインストール (
npm install -g @anthropic-ai/claude-code) - openrouter.ai の OpenRouter アカウント
- OpenRouter アカウントへの クレジットの追加（開始時は最低 $5 を推奨）
ステップ 1: OpenRouter API キーを取得する
- openrouter.ai にサインインします。
- ダッシュボードの Keys に移動します。
- Create Key をクリックします。
- "claude-code-cli" など、分かりやすい名前を付けます。
- キー（
sk-or-で始まるもの）をコピーします。
Credits セクションからアカウントにクレジットを追加してください。OpenRouter は使用するモデルに基づき、トークンごとに課金されます。
ステップ 2: Claude Code を設定する
Claude Code は環境変数を通じてカスタム API エンドポイントをサポートしています。シェルのプロファイルに以下の設定を追加します。
オプション A: 環境変数の設定 (推奨)
~/.zshrc、~/.bashrc、または ~/.bash_profile に追加します：
# Claude Code 用の OpenRouter 設定
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-or-your-openrouter-key-here"
設定を反映させます：
source ~/.zshrc # または source ~/.bashrc
オプション B: セッションごとの設定
一時的に OpenRouter を使用したい場合：
ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1" \
ANTHROPIC_API_KEY="sk-or-your-key" \
claude
オプション C: .env ファイルの使用
プロジェクトのルートに .env ファイルを作成します：
ANTHROPIC_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
ANTHROPIC_API_KEY=sk-or-your-openrouter-key-here
注意: Claude Code は自動的に .env ファイルを読み込みません。direnv などのツールを使うか、手動で読み込む必要があります。
# direnv を使用する場合 (ディレクトリに入ると自動で .env をロード)
brew install direnv # macOS
echo 'eval "$(direnv hook zsh)"' >> ~/.zshrc
# または手動で読み込む
source .env && claude
ステップ 3: 接続の確認
Claude Code を起動し、OpenRouter 経由で接続されているか確認します。
claude
Claude Code が正常に初期化されたら、簡単なテストを実行します。
You: What model are you? What provider is handling this request?
OpenRouter を経由して実行されている旨の回答が得られるはずです。
また、/cost コマンドで確認することもできます。
/cost
トークン使用量とコストが表示されます。これは OpenRouter の価格を反映しているはずです。
ステップ 4: モデルの切り替え
OpenRouter の最大の利点の 1 つは、複数のモデルにアクセスできることです。Claude Code の起動時に使用するモデルを指定できます。
# Claude Sonnet 4 を使用 (Claude Code のデフォルト)
claude --model anthropic/claude-sonnet-4
# 複雑なタスクに Claude Opus 4 を使用
claude --model anthropic/claude-opus-4
# OpenRouter 経由で GPT-5 を使用
claude --model openai/gpt-5
# Gemini 2.5 Pro を使用
claude --model google/gemini-2.5-pro
# DeepSeek V3 を使用 (非常に安価)
claude --model deepseek/deepseek-chat-v3
利用可能なモデルと価格
コーディングタスクに人気の、OpenRouter で利用可能なモデルの例です。
| モデル | 入力コスト | 出力コスト | コンテキスト | 最適な用途 |
|---|---|---|---|---|
| claude-opus-4 | $15/1M | $75/1M | 200K | 複雑な推論 |
| claude-sonnet-4 | $3/1M | $15/1M | 200K | 日常的なコーディング |
| gpt-5 | $5/1M | $15/1M | 200K | コード生成 |
| gpt-4o | $2.5/1M | $10/1M | 128K | 高速・手頃 |
| gemini-2.5-pro | $1.25/1M | $5/1M | 1M | 長いコンテキスト |
| deepseek-chat-v3 | $0.27/1M | $1.10/1M | 128K | 低予算コーディング |
価格は概算です。最新の価格は openrouter.ai/models を確認してください。
ステップ 5: モデルのエイリアスを設定する
切り替えを簡単にするために、シェルのエイリアスを作成します。
# ~/.zshrc または ~/.bashrc に追加
alias claude-opus='claude --model anthropic/claude-opus-4'
alias claude-sonnet='claude --model anthropic/claude-sonnet-4'
alias claude-gpt5='claude --model openai/gpt-5'
alias claude-cheap='claude --model deepseek/deepseek-chat-v3'
alias claude-long='claude --model google/gemini-2.5-pro'
これで、目的に応じてモデルを素早く選択できます。
claude-cheap "この関数の動作を説明して" # 低コストタスク
claude-opus "マイクロサービスへの移行を設計して" # 複雑なタスク
claude-long "このコードベース全体を分析して" # 長文コンテキスト
ステップ 6: コスト制限の設定
OpenRouter は、予期せぬ請求を防ぐための利用制限機能を提供しています。
利用限度額の設定
OpenRouter ダッシュボードにて：
- Settings > Limits に移動します。
- 月額利用制限（例: $50）を設定します。
- キーごとの制限を個別に設定することも可能です。
利用状況の監視
リアルタイムで利用状況を確認できます。
# Claude Code 内で現在のセッションコストを表示
/cost
# OpenRouter ダッシュボードで履歴を確認
open https://openrouter.ai/activity
コスト最適化のヒント
| 戦略 | 節約効果 |
|---|---|
| 単純なタスクに DeepSeek を使用 | Claude Opus より 10~50倍安価 |
| 長いコンテキストに Gemini を使用 | 大規模入力時のトークン単価が安い |
Claude Code で /compact を実行 |
セッション途中でコンテキストサイズを削減 |
| 大きなタスクを絞り込んだセッションに分ける | 全コンテキストの繰り返し送信を避ける |
| 単発タスクにプリントモードを使用 | claude -p "質問" はトークン消費が少ない |
高度な設定
フォールバックモデル
OpenRouter は自動フォールバックをサポートしています。プライマリモデルがレート制限に達したりダウンしたりした場合、自動的にバックアップへルーティングされます。
# リクエスト時にフォールバックを設定 (カスタムヘッダー経由)
export OPENROUTER_FALLBACK_MODELS="anthropic/claude-sonnet-4,openai/gpt-4o"
注意: フォールバック設定は OpenRouter の API 仕様に依存します。最新の手法については公式ドキュメントを確認してください。
カスタムヘッダー
追跡用に OpenRouter へ追加のヘッダーを渡すことができます。
export OPENROUTER_REFERRER="https://your-app.com"
export OPENROUTER_APP_TITLE="My Claude Code Setup"
プロキシ経由の使用
企業プロキシ配下にいる場合：
export HTTPS_PROXY="http://proxy.company.com:8080"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-or-your-key"
claude
実践的なワークフロー
ワークフロー 1: コスト効率の高い開発
調査には安価なモデルを使い、実装にはプレミアムモデルを使います：
# コードベースの調査と理解 (安価)
claude-cheap "このプロジェクトのアーキテクチャを説明して"
# 機能の実装 (プレミアム)
claude-sonnet "JWT リフレッシュトークンを使ったユーザー認証を実装して"
# レビューと改善 (中間)
claude-gpt5 "認証の実装をセキュリティの観点からレビューして"
ワークフロー 2: 長文コンテキスト分析
大規模なコードベースを分析する必要がある場合：
# Gemini の 100万トークンコンテキストを使用
claude-long "src/ 内のすべてのファイルを分析し、依存関係グラフを作成して"
ワークフロー 3: 自動 CI/CD
CI パイプライン内で Claude Code と OpenRouter を使用します：
# .github/workflows/code-review.yml
name: AI Code Review
on: [pull_request]
jobs:
review:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- run: npm install -g @anthropic-ai/claude-code
- run: |
gh pr diff ${{ github.event.pull_request.number }} | \
ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1" \
ANTHROPIC_API_KEY="${{ secrets.OPENROUTER_KEY }}" \
claude -p --model deepseek/deepseek-chat-v3 \
"この diff をバグとセキュリティ問題についてレビューしてください。簡潔に。"
env:
GH_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
トラブルシューティング
| 問題 | 解決策 |
|---|---|
| "Invalid API key" | キーが sk-or- で始まり、クレジットが残っているか確認 |
| "Model not found" | openrouter.ai/models で正確なモデル ID を確認 |
| 応答が遅い | 別のモデルを試すか、OpenRouter のステータスページを確認 |
| "Rate limited" | 時間を置くか、別のモデル/プロバイダーに切り替え |
| "Context too long" | /compact を使うか、より大きなコンテキスト窓を持つモデルに切り替え |
| "Connection refused" | ANTHROPIC_BASE_URL が正しく、インターネット接続があるか確認 |
| 予想外のコスト | OpenRouter ダッシュボードで利用制限を設定 |
Anthropic 直通に戻す方法
Anthropic の API を直接使用するように戻す場合：
# OpenRouter 設定を解除
unset ANTHROPIC_BASE_URL
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-your-anthropic-key"
claude
結論
Claude Code を OpenRouter で使用することで、Anthropic の強力なコーディングエージェントと、マルチプロバイダー・ゲートウェイの柔軟性およびコスト最適化という、両方の長所を得ることができます。調査には低予算モデルから始め、複雑なタスクにはプレミアムモデルへ切り替え、それらすべてのコストを単一のダッシュボードで管理できるのです。
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