Space Bunny Alphaをまだ触っていないなら、残り時間はあと2日だ。

OpenRouterには今、466個のモデルが並んでいる。そのうち、次の3条件をすべて満たすモデルは1つしかない。

無料（入力・出力とも$0）
100万トークンのコンテキスト
動画を入力できる

それが、作者不明の覆面モデル「Space Bunny Alpha」だ。

9月下旬には、OpenRouterで1日約4兆トークンが流れ、全モデルの中でトークン量1位になった。OpenCodeでも5日連続で1位、合計40兆トークン。

そして、OpenRouterのモデルAPIにはこう書かれている。

"expiration_date": "2026-10-05"

10月5日に消える。

結論から言うと

1. 消える前に、100万トークンと動画入力が必要な作業を今のうちに回すこと。 10月5日以降、この3条件を満たす無料モデルはOpenRouterからなくなる。

2. 正体はMiniMaxの未発表モデルである可能性が濃厚。 3件の独立したトークナイザー検証と、9月27日発表の MiniMax M3.1-Flash-Preview の仕様が一致している（公式には未確認）。

3. 無料で100万トークンを使える移行先は4つ残る。 ただし、動画入力に対応したものは1つもない。

覆面モデルをトークナイザーの一致から特定する過程を表したイラスト（プログラムで生成）。実際の検証データを図にしたものではない。

数字は2026年10月3日にOpenRouterの公開API（/api/v1/models）から取得したもの。利用量とトークナイザー検証は、CellCogの検証記録による。モデルの正体はMiniMaxもOpenRouterも認めていない。筆者はこのモデルの性能を実測していない。

数字で見るSpace Bunny Alpha

項目	値
公開日時	2026年9月23日 14:48 UTC
価格	入力$0 / 出力$0
コンテキスト	1,000,000トークン
最大出力	524,288トークン
入力	テキスト / 画像 / 動画
推論の強さ	low / medium / high / xhigh / max（既定は max）
OpenRouterでの利用量	1日3.99兆トークン（9月28日時点の直近集計日、全モデル1位）
OpenCodeでの利用量	5日連続1位、合計40兆トークン
速度（登録直後の計測）	中央値79トークン/秒、レイテンシ1.61秒
終了予定	2026年10月5日

最大出力の524,288トークンは、日本語の本なら数冊分にあたる。それが無料で、しかも正体不明のモデルから出てくる。

ここまでは「すごい無料モデル」の話。面白いのはその先だ。

正体はどうやって暴かれたのか

公開15分後に「トークナイザーの指紋」が照合された

モデル名は伏せられても、隠せないものがある。文字列をトークンに切る、その切り方だ。

APIは usage.prompt_tokens を返す。同じ文字列を覆面モデルに送り、返ってきたトークン数を各社の公開トークナイザーで数えた値と比べれば、どのファミリーのモデルかを絞り込める。

# 検証の考え方（擬似コード・未実行）
for text in ["こんにちは世界", "def f(x): return x**2", "🐰🚀"]:
    observed = call_stealth_model(text).usage.prompt_tokens
    for name, tok in candidates.items():   # MiniMax, Qwen, GLM, DeepSeek, Llama...
        print(name, observed == len(tok.encode(chat_template(text))))

公開当日の9月23日には、3件の検証が出そろった。

時刻 (UTC)	検証者	結果
15:03	cheaty	テキストトークナイザーがMiniMaxと一致。15:29に画像トークナイザーの一致も追加
16:32	MarMar Labs	12種のテキストで計36回比較し、全件がMiniMax M3の公開トークナイザーと一致。Qwen、GLM、DeepSeek、Llamaは不一致
17:52	YFarmX	50文字列で全件一致

ただし、MarMar Labsは正直に書いている。

M2.7 matched too, so this points to the family rather than a specific release.

トークナイザーからわかるのは「MiniMaxのモデル」というところまで。どのモデルなのかはわからない。

4日後、MiniMax自身が答え合わせをした

9月27日、MiniMaxは公式アカウントでこう発表した。

MiniMax's latest text model, M3.1-Flash-Preview, debuts today on MiniMax Code. Built for everyday development, it's fast, reliable, and ready for real work, from quick bug fixes to full features.

この新モデルの仕様と、OpenRouterのAPIに載っているSpace Bunny Alphaの仕様を並べてみる。

項目	Space Bunny Alpha	M3.1-Flash-Preview	現行のM3
コンテキスト	1,000,000	1,000,000	1,048,576
入力	text / image / video	text / image / video	text / image / video
推論のオフ	できない	できない（無効化すると400エラー）	できる
推論の強さ	low〜maxの5段階	low〜maxの5段階	APIに記載なし
既定値	max	max	なし

推論をオフにできず、5段階で、既定値がmax。 この3点まで一致している。現行のM3は推論をオフにできるので、候補から外れる。

M3.1-Flash-PreviewはMiniMax CodeとToken Plan（月額$22〜$132）でしか使えず、従量課金のAPIはまだない。

正式な従量課金を始める前に、名前を伏せてOpenRouterで世界中の開発者に使わせ、性能を確かめていた。そう考えると、時系列のつじつまが合う。

これは状況証拠の積み重ねで、別のMiniMax系モデルである可能性も残る。あなたの予想もコメントで教えてほしい。

消える前に試すべき3つの使い方

100万トークンと動画入力の組み合わせを無料で試せるのは、あと2日だけ。普段のモデルではできないことをやらないともったいない。

1. リポジトリを丸ごと渡してレビューさせる

100万トークンあれば、中規模のリポジトリなら丸ごと入る。

# Git管理下のファイルを1つにまとめる（秘密情報らしいファイルは除外）
git ls-files | grep -v -E '\.env|secret|\.pem$' \
  | xargs -I{} sh -c 'echo "=== {} ==="; cat "{}"' > repo.txt
wc -c repo.txt   # サイズを確認してから送る

「このリポジトリで、同じことを2回実装している箇所を全部挙げて」と頼めば、ファイル単位のレビューでは見つからない重複を拾える可能性がある。

2. 画面録画を渡して、操作を再現するコードを書かせる

OpenRouterの動画入力は、Chat Completions APIでは次の形式で送る。

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "stealth/space-bunny-alpha",
    "reasoning": { "effort": "medium" },
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "この操作録画を再現するPlaywrightのテストを書いて" },
        { "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://example.com/demo.mp4" } }
      ]
    }]
  }'

対応形式はmp4、mpeg、mov、webm。ローカルファイルはbase64のdata URLで送る（上のコマンドは未実行で、URLは例）。

バグ報告の画面録画をそのまま渡せる、というのがこのモデルの面白いところだ。

3. 長いログを丸ごと渡して原因を探させる

CIのログ、本番のエラーログ、数十万行の出力も、切り詰めずに渡せる。「最初に異常が起きた行はどこか」を探させるのが効く。

送る前に必ず確認すること。 OpenRouterのモデルページによると、このモデルのデータ方針は「プロンプトと出力はプロバイダーに保存されうるが、学習には使われない」。保存する相手は匿名だ。社内コード、顧客データ、.env は送らないこと。

知らないと損する3つの罠

罠1：何も指定しないと推論はmaxで動く

"reasoning": { "mandatory": true, "default_effort": "max" }

OpenRouterのドキュメントによると、max_tokens は推論と回答の合計に適用される。そのため max_tokens: 4096 のままmaxで推論させると、推論だけで上限に達し、finish_reason: "length" で本文が空のまま返ってくることがある。

さらに、推論トークンは出力トークンとして課金される。今は無料なので気づかないが、正式版の有料APIに切り替えた瞬間、推論の分もそのまま請求に乗る。

対策："reasoning": {"effort": "medium"} を必ず明示すること。

罠2：`tool_choice` は `auto` しか使えない

エンドポイント情報の supports_tool_choice を見ると、none、required、function はすべて false。特定の関数を強制的に呼ばせる実装は、このモデルでは意図どおりに動かない。CellCogがまとめた登録直後の計測値でも、ツール呼び出しのエラー率は3.16%だった。

罠3：モデルIDを直書きしていると10月5日に止まる

# 自分の環境に直書きが残っていないか確認
rg -n "space-bunny" ~/ --glob '!**/node_modules/**' 2>/dev/null

CIや夜間ジョブに組み込んでいると、10月6日の朝にジョブが失敗して初めて気づくことになりかねない。

消えた後も無料で100万トークンを使える移行先4選

2026年10月3日時点のOpenRouterのAPIで、「無料」かつ「コンテキスト100万トークン以上」のテキストモデルを抽出した（音楽生成モデルは除外）。

モデル	コンテキスト	最大出力	入力	推論の強さ	JSON出力指定
Space Bunny Alpha（10/5終了）	1,000,000	524,288	text / image / video	low〜max	○
`thinkingmachines/inkling:free`	1,048,576	262,144	text / image / audio	none〜max	×
`thinkingmachines/inkling-small:free`	1,048,576	262,144	text / image / audio	none〜max	×
`nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free`	1,000,000	65,536	text	medium / high	×
`nvidia/nemotron-3.5-lightning:free`	1,000,000	65,536	text	指定なし	×

（JSON出力指定は、APIの supported_parameters に response_format があるかどうかで判定）

表から読み取れること：

動画を入力できる移行先はない。 動画を入力できる無料モデル自体はほかにもある（Gemma 4、Qwen3.8-27Bなど）が、コンテキストは最大26万トークン前後だ。
最有力の移行先は、Thinking Machines Labの Inkling（総パラメータ975B、アクティブ41B）。100万トークン超のコンテキストに加えて、画像と音声も入力できる。
NVIDIAの2モデルはテキスト専用で、最大出力は65,536トークン。長いコードを一気に生成させる用途には向かない。

ただし、:free 付きのモデルにはOpenRouterのレート制限がある。

条件	1分あたり	1日あたり
クレジット購入が10未満	20リクエスト	50リクエスト
クレジット購入が10以上	20リクエスト	1,000リクエスト

エージェントを本格的に動かすなら、10クレジットの購入で1日の上限が20倍になる。

コピペで使えるフォールバック設定

OpenRouterのモデルフォールバックを使えば、Space Bunnyが消えた瞬間に自動で次のモデルへ切り替わる。

# OpenAI互換クライアントでの例（未実行）
resp = client.chat.completions.create(
    model="stealth/space-bunny-alpha",
    extra_body={
        "models": [
            "stealth/space-bunny-alpha",       # 10/5まで
            "thinkingmachines/inkling:free",   # 無料・1M・画像OK
            "minimax/minimax-m3",              # 有料だが動画OK（$0.30/$1.20 per 1M）
        ],
        "reasoning": {"effort": "medium"},
    },
    messages=messages,
    max_tokens=16000,
)
print(resp.model)  # 実際に応答したモデル。課金もこのモデルで計算される

ドキュメントによると、フォールバックはモデルの停止、レート制限、コンテキスト長エラーなど、あらゆるエラーで発動する。

教訓：無料の覆面モデルは「借り物」

✗ "無料だからコストは気にしなくていい"   → 既定のmax推論は、有料化した瞬間にコストになる
✗ "max_tokensを指定したから安全"         → 推論と回答の合計に適用される
✗ "tool_choiceで強制しているから大丈夫"  → このエンドポイントはautoのみ
✗ "学習に使われないなら何を送ってもいい" → 保存はされうる。しかも相手は匿名
✗ "動いているから明日も動く"             → expiration_dateは2026-10-05

覆面モデルは、AIラボが正式発表の前に実際の利用で性能を確かめる場だ。使う側にとっては、次の世代のモデルを誰よりも早く、しかも無料で試せるチャンスでもある。

ただし、借り物には返却日がある。残り2日。今日のうちに、普段のモデルでは無理だったことを1つ投げてみてほしい。

参考リンク

Space Bunny Alpha - OpenRouter

OpenRouter Models API

Space Bunny Alpha エンドポイント情報 - OpenRouter API

Reasoning Tokens - OpenRouter Docs

Video Inputs - OpenRouter Docs

Model Fallbacks - OpenRouter Docs

API Rate Limits - OpenRouter Docs

MiniMax M3.1-Flash-Preview 発表 - MiniMax Agent (X)

Space Bunny Alpha: The Stealth Model and the MiniMax Clues - CellCog

MiniMax M3.1 Flash Preview: Code, Token Plan and Effort Controls - AgentRiot

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コメントで教えてほしい。

正体はMiniMax M3.1-Flashだと思う？ それとも別のモデル？
10月5日以降、どのモデルに移行する？
Space Bunnyに投げて一番驚いたタスクは何だった？

正式名が発表されたら、この記事に追記する。