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@locallab

Claude Code × OpenRouter Free モデル：コスト0円で始めるAIコーディング環境の作り方5ステップ

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TL;DR

  • OpenRouter の :free モデルは商用利用可・レート制限付きで完全無料
  • ANTHROPIC_API_KEY を差し替えるだけで Claude Code のバックエンドを切り替えられる
  • Qwen3 / Gemini 2.0 Flash / Llama 4 など、2026年時点で有力モデルが揃っている
  • 費用ゼロのまま「AIペアプログラミング」を試せる最速ルートを紹介する

背景

Claude Code（旧 claude-code CLI）は Anthropic の公式 CLI であり、ターミナルから直接 Claude と対話しながらコーディングを進められるツールだ。

しかし Anthropic の従量課金 を気にして導入をためらっているエンジニアも多い。

OpenRouter はさまざまな LLM プロバイダーへの統一 API ゲートウェイで、model_name:free という形式でモデルを指定すると、レート制限の範囲内で無料利用できる。

Claude Code は内部で OpenAI 互換 API を話すため、OpenRouter を中継すればAnthropic の API キーなしで起動できる。本記事ではその手順を5ステップで解説する。

注意: OpenRouter の :free tier はレート制限が厳しく（1分あたり数十リクエスト程度）、本番自動化には向かない。個人学習・プロトタイピング用途を想定している。

前提環境

項目 バージョン / 備考
OS macOS 14 / Ubuntu 22.04 LTS
Node.js 20 以上
Claude Code CLI 最新版（npm でインストール）
OpenRouter アカウント 無料登録のみ

ステップ1: Claude Code CLI のインストール

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

インストール後、バージョン確認:

claude --version
# claude-code/x.x.x

ステップ2: OpenRouter アカウントを作成してAPIキーを取得

  1. openrouter.ai にアクセスし、GitHub / Google アカウントでサインアップ
  2. ダッシュボード → Keys → Create Key をクリック
  3. キー名（例: claude-code-dev）を入力して生成
  4. 表示された sk-or-v1-xxxx... をコピーしてメモ帳等に保存

無料枠の確認方法:
Models ページで Free バッジのあるモデルを選ぶ。2026年時点で :free 対応の主要モデルは以下:

モデル 特徴
qwen/qwen3-8b:free 軽量・高速・コード生成得意
google/gemini-2.0-flash-exp:free Google 製・マルチモーダル対応
meta-llama/llama-4-scout:free Meta 製・長コンテキスト
mistralai/mistral-7b-instruct:free ヨーロッパ産・安定した出力

:free モデルの最新一覧は https://openrouter.ai/models?q=free で確認できる。ラインナップは随時変わる。

ステップ3: 環境変数の設定

Claude Code は ANTHROPIC_BASE_URL と ANTHROPIC_API_KEY を参照する。OpenRouter に向けるには以下を設定する。

bash / zsh の場合

# ~/.bashrc または ~/.zshrc に追記
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-or-v1-ここにOpenRouterのキー"

source ~/.zshrc

Fish shell の場合

set -Ux ANTHROPIC_BASE_URL "https://openrouter.ai/api/v1"
set -Ux ANTHROPIC_API_KEY "sk-or-v1-ここにOpenRouterのキー"

direnv を使ってプロジェクト単位で切り替える場合

プロジェクトルートに .envrc を作成:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-or-v1-ここにOpenRouterのキー"

direnv allow .

これで cd したときだけ OpenRouter に切り替わる。Anthropic 本家を使うプロジェクトとの混在が管理しやすくなる。

ステップ4: モデルを指定して起動

Claude Code でモデルを指定する方法は2通りある。

方法A: 起動時フラグ

claude --model "qwen/qwen3-8b:free"

方法B: プロジェクト設定ファイル（推奨）

プロジェクトルートに claude.json（または .claude/settings.json）を置く:

{
  "model": "qwen/qwen3-8b:free"
}

こうすると claude コマンドだけで自動的に指定モデルで起動する。

動作確認

claude

✓ Connected to OpenRouter (qwen/qwen3-8b:free)
> Hello! Write a Python function that reverses a string.

正常に応答が返れば設定完了だ。

ステップ5: 実用的な使い方パターン

パターンA: コードレビューさせる

# 既存ファイルを渡してレビュー
claude "このファイルのコードをレビューして改善点を教えて" < src/utils.ts

パターンB: テスト生成

cat src/calculator.ts | claude "このコードに対する Jest テストを書いて"

パターンC: リファクタリング提案

claude "src/api/handler.ts を読んで、エラーハンドリングを改善するリファクタリング案を出して"

パターンD: コミットメッセージの自動生成

git diff --staged | claude "この diff に対する Conventional Commits 形式のコミットメッセージを書いて"

レート制限への対処法

:free モデルは 429 Too Many Requests が頻繁に起きる。対処策を3つ挙げる。

1. exponential backoff を自前で挟む（bash）

retry_claude() {
  local max=5
  local delay=2
  for i in $(seq 1 $max); do
    claude "$@" && return 0
    echo "Retry $i/$max in ${delay}s..."
    sleep $delay
    delay=$((delay * 2))
  done
  echo "All retries failed."
  return 1
}

2. モデルをフォールバックリストで回す

OpenRouter の API は models 配列を受け付けるが、Claude Code CLI 経由では直接指定できない。代わりに モデル名をシェルスクリプトで順番に試す実装が現実的:

MODELS=(
  "qwen/qwen3-8b:free"
  "google/gemini-2.0-flash-exp:free"
  "meta-llama/llama-4-scout:free"
)

for model in "${MODELS[@]}"; do
  export ANTHROPIC_MODEL="$model"
  result=$(claude "$@" 2>&1)
  if echo "$result" | grep -qv "429"; then
    echo "$result"
    break
  fi
done

3. 有料モデルと混合運用

個人の学習・調査目的は :free で、重要なコード生成は claude-sonnet-4-5（Anthropic 直接課金）に切り替える運用が現実的だ。.envrc でプロジェクトごとに分ける前述のアプローチが効く。

トラブルシューティング

Authentication error が出る

  • ANTHROPIC_API_KEY が OpenRouter の sk-or-v1- 形式になっているか確認
  • Anthropic の sk-ant- 形式のキーは OpenRouter では使えない

Model not found が出る

  • OpenRouter のモデル名は大文字小文字を区別する
  • https://openrouter.ai/models で正確なスラッグを確認する
  • :free サフィックスを忘れずに

日本語の出力が乱れる

Qwen3 系モデルは日本語が得意だが、システムプロンプトが英語だと応答が英語になることがある。

claude --system "あなたは日本語で回答するAIアシスタントです。" "コードのバグを見つけて"

まとめ

ステップ 作業内容
1 Claude Code CLI を npm でインストール
2 OpenRouter アカウントを作成・APIキー取得
3 ANTHROPIC_BASE_URL を OpenRouter に向ける
4 --model フラグまたは設定ファイルでモデルを指定
5 レート制限対策を入れて実用的に使う

OpenRouter の :free モデルはレート制限があるものの、1円も払わずにAIペアプログラミングを体験できる最短ルートだ。コスト感覚をつかんだうえで有料プランに移行するのが、無駄のない導入フローといえる。

参考リンク

✍️ 本記事の著者: 合同会社ジモラボ

ジモラボは、八王子を拠点に AI を活用した SaaS を多数開発しています。本記事の技術検証もそうした開発過程の副産物です。

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