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@locallab

Claude Code × OpenRouter Free Models — コスト $0 で AI 駆動開発を始める5つの設定

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TL;DR

  • OpenRouter の :free モデルは API キーさえあれば月額 $0 で強力な LLM を呼べる
  • Claude Code の ANTHROPIC_BASE_URL を OpenRouter に向けるだけでモデルを差し替えられる
  • Qwen3 235B / DeepSeek R1 / Llama 4 Maverick などが現時点で無料枠対象
  • タスク種別でモデルを使い分ける「コスト最適ルーティング」を 5 ステップで構築する

背景

AI コーディングアシスタントが普及した今、課題は「使えるかどうか」ではなく「コストをどう抑えるか」になってきました。

Anthropic Claude の API は高品質ですが、大量のコード生成・レビュー・ドキュメント生成を毎日回すと請求額がじわじわ上がります。
一方 OpenRouter は複数 LLM ベンダーへのリバースプロキシ的 API を提供しており、:free サフィックス付きモデルは レートリミット内であれば料金ゼロ で使えます。

Claude Code は ANTHROPIC_BASE_URL 環境変数で接続先エンドポイントを切り替えられるため、この 2 つを組み合わせることで 実装コストを大幅に削減できます。

本記事では、公開仕様のみをもとに「無料モデルをうまく使い倒す 5 つの設定」を解説します。

1. OpenRouter のセットアップ (基礎)

1-1. アカウント作成 & APIキー取得

openrouter.ai でアカウントを作り、ダッシュボードから APIキーを発行します。
:free モデルはクレジット残高不要ですが、APIキーは必須です。

1-2. :free モデルの見つけ方

OpenRouter のモデル一覧ページで "free" でフィルタするか、モデル ID 末尾が :free になっているものを探します。

2026年5月時点で無料枠が提供されているモデルの例:

モデル ID 提供元 コンテキスト長 得意領域
qwen/qwen3-235b-a22b:free Alibaba Cloud 40K 推論・コード
deepseek/deepseek-r1:free DeepSeek 64K 数学・論理・コード
meta-llama/llama-4-maverick:free Meta 128K 長文処理・RAG
mistralai/mistral-7b-instruct:free Mistral AI 32K 軽量・高速応答
google/gemma-3-27b-it:free Google 8K 一般タスク

⚠️ 無料モデルの提供状況は OpenRouter 側の都合で変わります。本番運用前に必ず openrouter.ai/models で確認してください。

1-3. OpenAI 互換エンドポイント

OpenRouter は OpenAI API 互換フォーマットを提供しています。

Base URL : https://openrouter.ai/api/v1
Authorization: Bearer <YOUR_OPENROUTER_API_KEY>

model フィールドに上記のモデル ID を指定するだけで呼び出せます。

2. Claude Code を OpenRouter に向ける

Claude Code は内部的に Anthropic Messages API を呼び出しますが、ANTHROPIC_BASE_URL 環境変数でエンドポイントを上書きできます。

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"  # OpenRouter の API キー

これだけで claude CLI が OpenRouter 経由で LLM を呼び出すようになります。

Note: OpenRouter は anthropic/ プレフィックスのモデルも仲介しています。ただし Anthropic モデルは有料です。コスト $0 を目指すなら必ず :free サフィックスのモデルを指定してください。

3. タスク別モデルルーティング戦略

「1 モデルで全タスクを処理する」のではなく、タスク種別に応じてモデルを切り替えるのが賢いアプローチです。

3-1. タスクとモデルのマッピング例

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│  タスク                   │ 推奨モデル                    │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│  コードレビュー (深い推論) │ deepseek-r1:free              │
│  コード生成・補完          │ qwen3-235b-a22b:free          │
│  長文ドキュメント読解・RAG │ llama-4-maverick:free         │
│  単純な質問・チャット      │ mistral-7b-instruct:free      │
│  テスト生成                │ qwen3-235b-a22b:free          │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

3-2. シェルエイリアスで切り替える

# ~/.bashrc or ~/.zshrc

# 推論・レビュー用 (DeepSeek R1 無料枠)
alias cc-review='CLAUDE_MODEL="deepseek/deepseek-r1:free" claude'

# コード生成用 (Qwen3 235B 無料枠)
alias cc-code='CLAUDE_MODEL="qwen/qwen3-235b-a22b:free" claude'

# 軽量・高速レスポンス用
alias cc-quick='CLAUDE_MODEL="mistralai/mistral-7b-instruct:free" claude'

CLAUDE_MODEL 環境変数は Claude Code が起動時に参照するため、コマンドライン引数を変えるだけでモデルが切り替わります。

4. .claude/settings.json によるプロジェクト単位の設定

Claude Code はプロジェクトルートに .claude/settings.json を置くことで、プロジェクト固有の設定を持てます。

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://openrouter.ai/api/v1",
    "CLAUDE_MODEL": "qwen/qwen3-235b-a22b:free"
  }
}

これで git clone 後すぐに全員が同じモデル設定で動けます。
APIキーはここに書かないでください。.env ファイルや OS のキーチェーンで管理するのが鉄則です。

.gitignore への追加

.env
.env.local
.claude/local.json   # ローカル個人設定は別ファイルに分離

5. フォールバック設定でレートリミットを乗り越える

:free モデルはレートリミットが厳しい場合があります。OpenRouter の モデルルーティング機能 を使えば、プライマリモデルが詰まったときに自動で別モデルへフォールバックさせられます。

5-1. OpenRouter のルーティング構文

OpenRouter API では model フィールドにカンマ区切りでフォールバック候補を列挙できます (2024年以降の機能)。

import openai

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

response = client.chat.completions.create(
    # プライマリ → フォールバック1 → フォールバック2 の順
    model="qwen/qwen3-235b-a22b:free",
    extra_body={
        "route": "fallback",
        "models": [
            "qwen/qwen3-235b-a22b:free",
            "deepseek/deepseek-r1:free",
            "mistralai/mistral-7b-instruct:free",
        ],
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)

公式ドキュメント: openrouter.ai/docs/model-routing

5-2. Claude Code 向けのラッパースクリプト

Claude Code から直接フォールバックを制御するのは難しいため、軽量プロキシスクリプト を間に挟む方法が実用的です。

#!/usr/bin/env python3
"""
simple_proxy.py — OpenRouter fallback proxy (学習用最小実装)
Claude Code → localhost:8080 → OpenRouter
"""
from http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler
import json, urllib.request, urllib.error, os

OPENROUTER_URL = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
FREE_MODELS = [
    "qwen/qwen3-235b-a22b:free",
    "deepseek/deepseek-r1:free",
    "mistralai/mistral-7b-instruct:free",
]

class ProxyHandler(BaseHTTPRequestHandler):
    def do_POST(self):
        length = int(self.headers["Content-Length"])
        body = json.loads(self.rfile.read(length))

        # モデルを Free リストの先頭に差し替え + fallback 設定を注入
        body["models"] = FREE_MODELS
        body["route"] = "fallback"
        body.pop("model", None)  # 元のモデル指定を除去

        req = urllib.request.Request(
            OPENROUTER_URL,
            data=json.dumps(body).encode(),
            headers={
                "Content-Type": "application/json",
                "Authorization": f"Bearer {os.environ['OPENROUTER_API_KEY']}",
            },
        )
        try:
            with urllib.request.urlopen(req) as resp:
                result = resp.read()
            self.send_response(200)
            self.send_header("Content-Type", "application/json")
            self.end_headers()
            self.wfile.write(result)
        except urllib.error.HTTPError as e:
            self.send_response(e.code)
            self.end_headers()
            self.wfile.write(e.read())

    def log_message(self, *args):
        pass  # ログ抑制

if __name__ == "__main__":
    server = HTTPServer(("localhost", 8080), ProxyHandler)
    print("Proxy listening on :8080")
    server.serve_forever()

# 起動
OPENROUTER_API_KEY="sk-or-v1-xxx" python3 simple_proxy.py &

# Claude Code をプロキシに向ける
export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8080"
export ANTHROPIC_API_KEY="dummy"   # プロキシが本物のキーを持つので何でも OK
claude

ベンチマーク比較 (参考)

以下は公開されているベンチマーク結果の抜粋です。自社での実測値ではなく、各モデルの公開スコアを参照しています。

モデル HumanEval (code) MATH 速度感
DeepSeek R1 ~85% ~97% やや遅め (推論ステップ長い)
Qwen3 235B (A22B MoE) ~87% ~94% 中速 (MoE で効率的)
Llama 4 Maverick ~81% ~88% 速い
Mistral 7B Instruct ~67% ~60% 非常に速い

出典: 各モデルの公式ブログ・論文 / lmsys.org/leaderboard
ベンチマークはプロンプト設計・量子化レベルで大きく変わるため参考値として扱ってください。

注意点とトレードオフ

✅ Free モデルを使うべきシーン

  • ローカル開発環境でのプロトタイピング
  • CI の自動レビューコメント生成
  • ドキュメント自動生成 (品質よりスピード優先)
  • 個人 OSS プロジェクトのコスト削減

⚠️ Free モデルを避けるべきシーン

  • レートリミット依存の本番フロー: :free は利用者が集中すると遅延・エラーが増加
  • 機密性の高いコードの送信: サードパーティ経由になるため、セキュリティポリシーを必ず確認
  • レスポンス品質が直接ビジネス影響するケース: 最終的には有料モデルのほうが安定

ライセンス確認

各 OSS モデルのライセンスは以下の通りです。商用利用前に必ず確認してください。

モデル ライセンス 商用利用
Qwen3 Apache 2.0 ✅ 可
DeepSeek R1 MIT ✅ 可
Llama 4 Llama 4 Community License ⚠️ 月間 7 億ユーザー超は要申請
Mistral 7B Instruct Apache 2.0 ✅ 可
Gemma 3 Gemma Terms of Service ⚠️ 制限あり・要確認

まとめ

設定 効果
ANTHROPIC_BASE_URL を OpenRouter に向ける Claude Code から無料モデルを呼べる
タスク別シェルエイリアス 用途に合ったモデルを即切り替え
.claude/settings.json チーム全員で同じ設定を共有
フォールバックリスト レートリミット時の自動切り替え
軽量プロキシ より細かなルーティング制御

コスト $0 は「無制限に使える」ではなく「賢く使えば月の大部分を無料で回せる」という意味です。まずは開発環境だけでも試してみてください。有料モデルを使うべき場面と使い分けることで、品質を落とさずコストを最適化できます。

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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