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@locallab

Claude Code を無料モデルだけで運用する：OpenRouter `:free` 9モデル徹底比較 2026年版

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TL;DR

  • OpenRouter の :free サフィックスモデルは API コスト $0 で GPT-4 クラスの推論が可能
  • コーディングタスク・要約・構造化出力の3軸で 9 モデルを実測比較
  • 用途別の「使い分けマップ」で月額 $0 運用を現実的に設計する

背景：なぜ無料モデルを真剣に評価するか

LLM を自動化ツールに組み込む場合、コストは見えにくい形で膨らむ。1 タスクあたり $0.002 でも、1 日 500 タスク × 20 日 = 月額 $20 になる。Claude 3.7 Sonnet をフルに使えば桁が変わる。

OpenRouter は 2025 年以降、:free モデルを安定供給するようになった。2026 年現在では以下の特徴がある。

  • レート制限: 200 req/day（モデルによって異なる）
  • コンテキスト長: 8K〜131K トークンと幅広い
  • 応答速度: 無料ゆえキューが混む時間帯あり（JST 深夜〜早朝が安定）
  • ライセンス: 各モデルのオリジナルライセンスを継承（商用利用可否は要確認）

比較対象の 9 モデル（2026年5月時点）

# モデル ID（OpenRouter） コンテキスト 開発元
1 qwen/qwen3-8b:free 32K Alibaba Cloud
2 qwen/qwen3-14b:free 32K Alibaba Cloud
3 qwen/qwen2.5-72b-instruct:free 128K Alibaba Cloud
4 meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free 131K Meta
5 meta-llama/llama-3.1-8b-instruct:free 131K Meta
6 mistralai/mistral-7b-instruct:free 32K Mistral AI
7 google/gemma-3-27b-it:free 96K Google DeepMind
8 microsoft/phi-4:free 16K Microsoft
9 deepseek/deepseek-r1:free 64K DeepSeek

ライセンス早見:

  • Qwen 系: Apache 2.0（商用 OK）
  • Llama 3.x: Llama 3 Community License（利用者 7 億人超で商用制限あり→要確認）
  • Mistral 7B: Apache 2.0（商用 OK）
  • Gemma 3: Gemma Terms of Use（商用 OK・再配布制限あり）
  • Phi-4: MIT（商用 OK）
  • DeepSeek R1: MIT（商用 OK）

評価軸と評価方法

3 つのタスクカテゴリで主観 + 定量の複合評価を行った。

軸 1: コーディングタスク

プロンプト例:

Write a Rust function that takes a &str and returns the number of UTF-8 
multibyte characters (>= 2 bytes). Add a test with Japanese input.

評価点:

  • コンパイルエラーなし: 2 点
  • テストが通る: 2 点
  • char::len_utf8() など適切な API 使用: 1 点（最大 5 点）

軸 2: 長文要約

4,000 トークン超の英語技術ドキュメント（公開 OSS の README）を渡し、「3 箇条・日本語」で要約させる。

評価点:

  • 情報の取りこぼしなし: 2 点
  • 箇条書き形式が守られる: 1 点
  • 文意の誤りなし: 2 点（最大 5 点）

軸 3: 構造化出力（JSON）

プロンプト例:

Extract the following fields from the text and return as JSON:
{"title": "", "author": "", "published_date": "", "tags": []}

評価点:

  • 有効な JSON: 2 点
  • フィールドの欠損なし: 2 点
  • 余分なテキストなし: 1 点（最大 5 点）

結果サマリ（15点満点）

モデル コーディング 要約 JSON 合計 備考
qwen3-14b 5 4 5 14 バランス最良
deepseek-r1 5 5 4 14 思考過程が長い
qwen2.5-72b 4 5 5 14 重い・遅い
llama-3.3-70b 4 5 4 13 要約が特に強い
phi-4 5 3 5 13 コード特化向き
qwen3-8b 4 3 5 12 軽量タスク向き
gemma-3-27b 3 4 4 11 指示追従性が低い
llama-3.1-8b 3 3 4 10 速度優先タスク向き
mistral-7b 3 3 3 9 旧世代・限定的

各モデルの特性詳細

Qwen3-14B：万能選手

# OpenRouter での呼び出し例（公式 API 仕様準拠）
import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key="YOUR_OPENROUTER_API_KEY",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-14b:free",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Rustでフィボナッチ数列を末尾再帰で実装してください"}
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

Qwen3 は 2025 年 4 月にリリースされた Alibaba の最新シリーズ。thinking モード（/think を含むプロンプトで有効）と通常モードを切り替えられる。14B パラメータながら、コード生成の正確さは 70B クラスに匹敵するシーンが多い。Apache 2.0 なので商用利用にも安心。

向いているタスク: 汎用コーディング補助、スキーマ生成、軽量 RAG

DeepSeek R1：推論特化

CoT（Chain of Thought）を内蔵しており、<think>...</think> ブロックで思考過程を出力する。複雑なアルゴリズム問題や数学的推論に強い反面、単純な JSON 抽出には過剰でレスポンスが遅い。

プロンプト: "n×n 行列の積を Strassen 法で実装してください（Python）"
→ 思考ブロック: ~1,200 トークン
→ コード: 正確・最小実装
→ 合計応答時間: ~8秒（無料枠）

向いているタスク: アルゴリズム設計、コードレビュー、数学的証明の検証

Meta Llama 3.3-70B：長文処理の王

131K コンテキストを活かした長文要約で圧倒的なパフォーマンス。複数の PDF テキストを一度に渡して横断サマリを生成するシナリオに最適。Llama 3 ライセンスの商用制限（月間アクティブユーザー 7 億人超の企業は別途 Meta との契約が必要）に注意。

向いているタスク: ドキュメント要約、長文 Q&A、コードベース全体の説明生成

Microsoft Phi-4：コンパクト高性能

16K コンテキストと短めだが、MIT ライセンスで制限なし。数学・推論・コード生成において 14B クラスに迫るスコアを出しており、短いタスクへの応答速度が速い。ローカル実行（ollama / llama.cpp）との互換性も高いため、PoC 段階で OpenRouter ↔ ローカルを切り替えやすい。

向いているタスク: 関数単位のコード補完、ユニットテスト生成、短文分類

Qwen2.5-72B：精度最優先

72B は無料モデルの中で最大クラス。要約・コード双方で安定した高スコアだが、レスポンスが遅く混雑時はタイムアウトしやすい。重要度の高い非リアルタイムタスク（夜間バッチ処理など）に向いている。

用途別 使い分けマップ

速度優先・軽量タスク
├── コード補完 1 関数    → Phi-4  or  Qwen3-8B
├── JSON/CSV 変換        → Qwen3-8B  or  Mistral-7B
└── 短文分類 / タグ付け  → Phi-4

精度優先・中量タスク
├── 汎用コーディング     → Qwen3-14B
├── コードレビュー       → DeepSeek R1
└── 技術翻訳（英→日）   → Qwen2.5-72B  or  Llama-3.3-70B

長文処理
├── ドキュメント要約     → Llama-3.3-70B（131K）
├── RAG コンテキスト注入 → Qwen2.5-72B（128K）
└── ログ解析             → Llama-3.3-70B

推論・数学
└── アルゴリズム設計     → DeepSeek R1

実装パターン：フォールバックチェーン

無料モデルはレートリミットや混雑による失敗が発生する。フォールバックチェーンを実装することで安定性を確保できる。

"""
OpenRouter フォールバックチェーン（Python 3.11+）
ライセンス: MIT（本スニペット自体）
依存: openai>=1.0.0
"""
from openai import OpenAI
import time

FREE_MODELS = [
    "qwen/qwen3-14b:free",
    "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free",
    "microsoft/phi-4:free",
    "deepseek/deepseek-r1:free",
]

def chat_with_fallback(
    prompt: str,
    models: list[str] = FREE_MODELS,
    max_retries: int = 1,
) -> str:
    client = OpenAI(
        base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
        api_key="YOUR_KEY",
    )
    for model in models:
        for attempt in range(max_retries + 1):
            try:
                res = client.chat.completions.create(
                    model=model,
                    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                    timeout=30,
                )
                return res.choices[0].message.content
            except Exception as e:
                if attempt < max_retries:
                    time.sleep(2 ** attempt)  # exponential backoff
                else:
                    print(f"[WARN] {model} failed: {e}")
                    break  # 次のモデルへ
    raise RuntimeError("All fallback models exhausted")

ポイント:

  • timeout=30 で長時間ブロックを防ぐ
  • Exponential backoff でレートリミット後のリトライを吸収
  • モデルリストの順番が「優先度」になる

コスト・速度の実測値（参考）

モデル 平均応答時間 (JST 10:00) 平均応答時間 (JST 03:00)
qwen3-14b:free 4.2 秒 1.8 秒
llama-3.3-70b:free 7.1 秒 3.4 秒
phi-4:free 2.9 秒 1.3 秒
deepseek-r1:free 9.8 秒 5.2 秒
qwen2.5-72b:free 11.3 秒 4.9 秒

※ 上記は非公式計測値。OpenRouter のインフラ状況・時期により変動する。

バッチ処理を JST 02:00〜05:00 に集中させると、無料枠でも実用的なスループットを確保しやすい。

よくある落とし穴 3 選

1. :free のモデルが突然消える

OpenRouter の無料枠はプロバイダーの意向で予告なく終了・変更されることがある。GET https://openrouter.ai/api/v1/models でモデル一覧を週次取得してモニタリングするスクリプトを CI に組み込むと安全。

2. thinking ブロックが応答に混入する

DeepSeek R1 や Qwen3 の thinking モードを有効にすると、<think>...</think> タグが応答テキストに含まれる。構造化出力タスクで誤作動しやすいので、後処理で除去するか、thinking を無効化するシステムプロンプトを使う。

# thinking ブロックを除去するユーティリティ
import re

def strip_thinking(text: str) -> str:
    return re.sub(r"<think>.*?</think>", "", text, flags=re.DOTALL).strip()

3. レート上限の誤認

OpenRouter の :free モデルは「200 req/day」と表記されるが、これはOpenRouter のアカウント単位ではなくモデル単位の場合が多い。9 モデルを並列利用すれば理論上 1,800 req/day。ただし急激なバーストは規制対象になるため、asyncio.Semaphore 等でスロットリングを入れること。

まとめ

シチュエーション 推奨モデル
何も考えずに汎用で使いたい Qwen3-14B
複雑なコードを書かせたい DeepSeek R1
長文ドキュメントを扱いたい Llama 3.3-70B
とにかく速さが欲しい Phi-4
商用・夜間バッチで品質重視 Qwen2.5-72B

OpenRouter の :free モデルは「おまけ」ではなく、用途を絞れば本番利用に耐える品質に達している。コスト $0 から始め、ボトルネックになった段階で有料モデルへ移行する段階的戦略が現実的だ。

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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