AIモデルレーダー

AIモデルを 同じ基準で比較

OpenRouterで現在公開されているすべてのモデルを検索し、モダリティ、コンテキスト、料金、設定、プロバイダー情報を比較できます。

カタログ範囲
公開モデルすべて
モデル
691
プロバイダー
98
最終同期
2026/10/30
691 モデル
nvidia logonvidia

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL is an open multimodal mixture-of-experts model from NVIDIA, with 12B active parameters out of 120B total. It takes text, images, documents, GUI screenshots, and video...

コンテキスト
1.0M
入力
text · image · video
出力
text
入力: $0.15出力: $0.5100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
nvidia logonvidia

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL is an open multimodal mixture-of-experts model from NVIDIA, with 12B active parameters out of 120B total. It takes text, images, documents, GUI screenshots, and video...

コンテキスト
1M
入力
text · image · video
出力
text
入力: 無料出力: 無料100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
unbiased logounbiased

Pareto 26.10

Pareto is a multimodal composite model built for research, coding, and agentic workflows, while delivering frontier-level performance across a broad range of general-purpose tasks.

コンテキスト
1.0M
入力
text · image
出力
text
入力: $0.8出力: $3.2100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
typesafe logotypesafe

TypeSafe: Jev 1.14

Jev 1.14 is the latest version of Jev, TypeSafe's structured decision model and the first of its System One models. System One models make fast, structured decisions for software, returning...

コンテキスト
262K
入力
text · image
出力
decisions
入力: $0.042 100万トークンあたり出力: 無料 100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
assemblyai logoassemblyai

AssemblyAI: Universal-3.6 Pro

Universal-3.6 Pro is AssemblyAI's speech-to-text model and the successor to Universal-3.5 Pro, served here through AssemblyAI's Sync API. Compared with Universal-3.5 Pro, AssemblyAI reports 30% fewer errors on short conversational...

コンテキスト
情報なし
入力
audio
出力
transcription
音声の長さ: $0.000083 1秒あたりAudio Seconds (Prompted): $0.000097 1秒あたり
モデル詳細を見る →
~perplexity logo~perplexity

Perplexity: Decider Latest

This model always redirects to the latest model in the Decider family.

コンテキスト
262K
入力
text · image
出力
decisions
入力: $0.02 100万トークンあたり出力: 無料 100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
~unbiased logo~unbiased

Pareto Latest

This model always redirects to the latest model in the Pareto family.

コンテキスト
1.0M
入力
text · image
出力
text
入力: $0.8出力: $3.2100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
unbiased logounbiased

Pareto 26.9

Pareto is a multimodal composite model built for research, coding, and agentic workflows, while delivering frontier-level performance across a broad range of general-purpose tasks.

コンテキスト
262K
入力
text · image
出力
text
入力: $2.5出力: $7.5100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
heygen logoheygen

HeyGen: HeyGen Voice

HeyGen Voice is a text-to-speech model from HeyGen. It comes with 10 default voices, or bring your own HeyGen key to use voice clones from your own account. It streams...

コンテキスト
情報なし
入力
text
出力
speech
文字: $15 100万文字あたり
モデル詳細を見る →
liquid logoliquid

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

LFM2.5-24B-A2B is a mixture-of-experts reasoning model from Liquid AI with 24B total and 2.45B active parameters. It always reasons before answering and is built for agents that call tools. Liquid...

コンテキスト
128K
入力
text
出力
text
入力: $0.05出力: $0.7100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
fish-audio logofish-audio

Fish Audio: Drama 3

Drama 3 is a text-to-speech model from Fish Audio built for directed voice performances. You write the direction in plain language in square brackets before a line, such as [nervous,...

コンテキスト
情報なし
入力
text
出力
speech
UTF-8バイト: $2 100万UTF-8バイトあたり
モデル詳細を見る →
google logogoogle

Google: Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon is Google's flagship reasoning model, built for complex software engineering, deep mathematical and scientific problem solving, and autonomous multi-step agents. Google trained it to keep context across...

コンテキスト
1.0M
入力
audio · file · image · text · video
出力
text
入力: $2出力: $10100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
google logogoogle

Google: Gemini 4 Argon (batch)

Gemini 4 Argon is Google's flagship reasoning model, built for complex software engineering, deep mathematical and scientific problem solving, and autonomous multi-step agents. Google trained it to keep context across...

コンテキスト
1.0M
入力
audio · file · image · text · video
出力
text
入力: $1出力: $5100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
scaledown logoscaledown

ScaleDown: Summarize

Summarize is an abstractive summarization model from ScaleDown. It condenses long text and documents into a fluent, faithful rewrite rather than lifting sentences from the source, and is suited for...

コンテキスト
1M
入力
text · image · file
出力
text
入力: $0.04出力: 無料100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
scaledown logoscaledown

ScaleDown: Extract

Extract is a description-driven entity extraction model from ScaleDown. Instead of a fixed set of entity types, callers describe the fields they want in plain English through provider.options.scaledown.entities, and the...

コンテキスト
1M
入力
text · image · file
出力
text
入力: $0.04出力: 無料100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
scaledown logoscaledown

ScaleDown: Classify-1

Classify-1 is a structured decision model from ScaleDown, served through OpenRouter's Decisions API. It scores text or a document against caller-defined choice, yes/no, and ordered-scale questions and returns calibrated probabilities...

コンテキスト
1M
入力
text · image · file
出力
decisions
入力: $0.04 100万トークンあたり出力: 無料 100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
nace-ai logonace-ai

Nace.AI: Drex v2.0

Drex v2.0 is a 35B mixture-of-experts decision model (3B active) from Nace.AI, the larger successor to Drex v1.5. Given a state (text or JSON) and typed questions (yes/no, multiple choice,...

コンテキスト
131K
入力
text
出力
decisions
入力: $0.06 100万トークンあたり出力: 無料 100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
meta logometa

Meta: Muse Wonder

Muse Wonder is a frontier reasoning model from Meta, designed for complex personal and professional agentic tasks. It accepts text, images, video, audio, and PDF documents and returns text, with...

コンテキスト
1.0M
入力
text · image · video · file · audio
出力
text
入力: $4出力: $20100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
microsoft logomicrosoft

Microsoft: Microsoft-Decision-1

Microsoft-Decision-1 is a small model built for fast decision-making. Instead of generating text, it reads the provided content and returns a calibrated probability for each fixed answer option, so the...

コンテキスト
33K
入力
text
出力
decisions
入力: $0.042 100万トークンあたり出力: 無料 100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
nace-ai logonace-ai

Nace.AI: Drex v1.5

Drex v1.5 is a 9B decision model from Nace.AI. Given a state (text or JSON) and typed questions (yes/no, multiple choice, or ordinal score), it returns a calibrated probability for...

コンテキスト
131K
入力
text
出力
decisions
入力: $0.04 100万トークンあたり出力: 無料 100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
cloudflare logocloudflare

Cloudflare: Clef Omni

Clef Omni is the mixture-of-experts member of Cloudflare's open-source Clef decision model family, a fine-tune of Qwen3-Omni-30B-A3B (30B total, 3B active parameters) served on Workers AI. It turns a state...

コンテキスト
66K
入力
text · image · audio · video
出力
decisions
入力: $0.15 100万トークンあたり出力: 無料 100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
stepfun logostepfun

StepFun: Step 5 Preview

Step 5 Preview is StepFun's flagship model for agentic work, built on a sparse Mixture-of-Experts architecture (27B active / 600B total parameters). It performs strongly in software engineering and professional...

コンテキスト
1.0M
入力
text · image · video
出力
text
入力: $1出力: $2.7100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
upstage logoupstage

Upstage: Solar Decide Flash

Solar Decide Flash is Upstage's low-latency structured decision model, a faster variant of Solar Decide built on Solar Mini 4 and served through the System One (/v1/systemone) API. Instead of...

コンテキスト
524K
入力
text
出力
decisions
入力: $0.05 100万トークンあたり出力: 無料 100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
anthropic logoanthropic

Anthropic: Claude Haiku 5.5

Claude Haiku 5.5 is Anthropic's small, fast model for high-volume, cost-sensitive work such as summarization, subagents, and browser use. It succeeds Claude Haiku 4.5 with stronger coding, computer use, and...

コンテキスト
1M
入力
text · image · file
出力
text
入力: $0.1出力: $0.5100万トークンあたり
モデル詳細を見る →