> ## Documentation Index
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# 対応プロバイダー
> ARouter で利用可能なすべての LLM プロバイダーと、対応モデルおよびエンドポイント。
## プロバイダー一覧
ARouter は以下のプロバイダーをサポートしています。すべてのプロバイダーは OpenAI 互換の `/v1/chat/completions` エンドポイントから `provider/model` 形式でアクセスできます。
**Provider ID:** `openai`
| モデル | 説明 |
| -------------- | ----------------- |
| `gpt-5.4` | フラッグシップマルチモーダルモデル |
| `gpt-5.4-mini` | 高速かつコスト効率が高い |
| `gpt-5.4-nano` | 超軽量、分類・抽出に最適 |
| `o4-mini` | 最新のコンパクト推論モデル |
| `o3` | 高度な推論モデル |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.4",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
```
**Provider ID:** `anthropic`
| モデル | 説明 |
| ------------------- | ------------------------ |
| `claude-sonnet-4.6` | 最新 Sonnet — 最もバランスの取れた性能 |
| `claude-opus-4.6` | 最も高性能な Claude モデル |
| `claude-haiku-4.5` | 高速かつ軽量 |
OpenAI 互換エンドポイントと Anthropic ネイティブエンドポイントの両方に対応：
```python theme={null}
# OpenAI SDK 経由
response = client.chat.completions.create(
model="anthropic/claude-sonnet-4.6", ...
)
# Anthropic SDK 経由（ネイティブ）
message = anthropic_client.messages.create(
model="claude-sonnet-4.6", ...
)
```
**Provider ID:** `google`
| モデル | 説明 |
| ------------------ | ----------------------------- |
| `gemini-2.5-flash` | 思考機能内蔵の高速マルチモーダルモデル |
| `gemini-2.5-pro` | 最も高性能な Gemini モデル、1M コンテキスト対応 |
OpenAI 互換エンドポイントと Gemini ネイティブエンドポイントの両方に対応：
```python theme={null}
# OpenAI SDK 経由
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-2.5-flash", ...
)
# Gemini SDK 経由（ネイティブ）
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
response = model.generate_content("Hello!")
```
**Provider ID:** `deepseek`
| モデル | 説明 |
| --------------- | -------------------------------- |
| `deepseek-v3.2` | フラッグシップ汎用モデル — GPT-5 クラスを低コストで実現 |
| `deepseek-r1` | Chain-of-Thought 推論モデル |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v3.2", ...
)
```
**Provider ID:** `x-ai`
| モデル | 説明 |
| --------------- | ----------------------- |
| `grok-4.20` | 最新フラッグシップモデル、最低幻覚率 |
| `grok-4.1-fast` | 超高速モデル、2M コンテキストウィンドウ対応 |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="x-ai/grok-4.20", ...
)
```
**Provider ID:** `mistralai`
| モデル | 説明 |
| -------------------- | ------------------------------------ |
| `mistral-large-2512` | Mistral Large 3 — 最も高性能な Mistral モデル |
| `mistral-medium-3.1` | 性能とコストのバランス |
| `codestral-2508` | コード生成に最適化 |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="mistralai/mistral-large-2512", ...
)
```
**Provider ID:** `groq`
| モデル | 説明 |
| ----------------------------- | ----------------------------------------- |
| `meta-llama/llama-4-maverick` | Groq 上の Llama 4 Maverick — マルチモーダル、超高速 |
| `meta-llama/llama-4-scout` | Groq 上の Llama 4 Scout — 1000 万コンテキストウィンドウ |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="groq/meta-llama/llama-4-maverick", ...
)
```
**Provider ID:** `moonshotai`
| モデル | 説明 |
| ----------- | ------------------------------- |
| `kimi-k2.5` | 最新 Kimi フラッグシップ — ビジョン対応マルチモーダル |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.5", ...
)
```
**Provider ID:** `minimax`
| モデル | 説明 |
| -------------- | ---------------------- |
| `minimax-m2.7` | 最新フラッグシップ — 長文コンテキスト推論 |
MiniMax ネイティブエンドポイントにも対応：
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m2.7", ...
)
```
**Provider ID:** `meta-llama`
| モデル | 説明 |
| ------------------ | --------------------------------------------- |
| `llama-4-maverick` | Llama 4 フラッグシップ — ネイティブマルチモーダル、128K コンテキスト |
| `llama-4-scout` | Llama 4 Scout — 1000 万コンテキストウィンドウ、単一 GPU で効率的 |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/llama-4-maverick", ...
)
```
**Provider ID:** `qwen`
| モデル | 説明 |
| ------------------- | -------------------------------- |
| `qwen3.5-397b-a17b` | Qwen 3.5 フラッグシップ — 動画理解対応マルチモーダル |
| `qwen3-coder` | 4800 億パラメータのコーディング専門モデル |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.5-397b-a17b", ...
)
```
## 利用可能なモデルの一覧取得
models エンドポイントを使用して、現在の API key でアクセスできるすべてのモデルを確認できます：
```bash theme={null}
curl https://api.arouter.ai/v1/models \
-H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"
```
レスポンス例：
```json theme={null}
{
"object": "list",
"data": [
{
"id": "openai/gpt-5.4",
"object": "model",
"owned_by": "openai"
},
{
"id": "anthropic/claude-sonnet-4.6",
"object": "model",
"owned_by": "anthropic"
}
]
}
```
モデル一覧は API key の `allowed_providers` 設定に基づいてフィルタリングされます。
key でプロバイダーが制限されている場合、許可されたプロバイダーのモデルのみが表示されます。