モデルレーダー · OPENROUTER

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
631
プロバイダー
86
最終同期
2026/09/29
631 モデル
heygen logoheygen

HeyGen: Avatar IV

HeyGen: Avatar IV is an image-to-video model that animates a single photo into an expressive, lip-synced talking-head video. Rather than only matching mouth shapes to words, it interprets the vocal...

コンテキスト
情報なし
入力
text · image · audio
出力
video
動画出力: $0.05 1秒あたり
モデル詳細を見る →
meta logometa

Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

Muse Spark 1.2 contributor tier is a reasoning model from Meta designed for developers who want to start building at an even lower cost. It’s meaningfully cheaper than Muse Spark...

コンテキスト
1.0M
入力
text · image · video · file
出力
text
入力: $0.1出力: $0.2100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
deepseek logodeepseek

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp is an experimental vision-enabled version of DeepSeek V4 Flash 0731 from DeepSeek, adding image understanding while matching the base model on text capabilities including agents,...

コンテキスト
1.0M
入力
text · image
出力
text
入力: $0.2156出力: $0.6468100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
tencent logotencent

Tencent: Hy-MT2-1.8B

Hy-MT2-1.8B is a compact 1.8B-parameter translation model from Tencent. It supports 33 language pairs and five Chinese dialect and minority-language pairs, with workflows for structured, delimiter-based, contextual, glossary-based, and style-guided...

コンテキスト
8K
入力
text
出力
text
入力: $0.044出力: $0.177100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
tencent logotencent

Tencent: Hy-MT2-30B-A3B

Hy-MT2-30B-A3B is Tencent's flagship translation model in the Hy-MT2 family. It supports 33 language pairs and five Chinese dialect and minority-language pairs, with workflows for structured, delimiter-based, contextual, glossary-based, and...

コンテキスト
8K
入力
text
出力
text
入力: $0.074出力: $0.295100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
black-forest-labs logoblack-forest-labs

Black Forest Labs: FLUX Video Upscale

FLUX Video Upscale is a video upscaling model from Black Forest Labs. It enlarges a single source video by 1.5× to 3× while preserving its duration, with an optional prompt...

コンテキスト
情報なし
入力
text · video
出力
video
Video Upscale Output: $0.075 メガピクセル秒あたり
モデル詳細を見る →
~z-ai logo~z-ai

Z.ai: GLM Latest

This model always redirects to the latest GLM model from Z.ai.

コンテキスト
1.3M
入力
text
出力
text
入力: $0.1949出力: $4.4100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
tencent logotencent

Tencent: Hy-MT2-7B

Hy-MT2-7B is a 7B-parameter translation model from Tencent. It supports 33 language pairs and five Chinese dialect and minority-language pairs, with workflows for structured, delimiter-based, contextual, glossary-based, and style-guided translation.

コンテキスト
8K
入力
text
出力
text
入力: $0.074出力: $0.295100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
z-ai logoz-ai

Z.ai: GLM 5.3

GLM-5.3 is a large-scale reasoning model from Z.ai, built for complex software engineering and long-horizon agent tasks. It supports text input and output with a 1M-token context window, and improves...

コンテキスト
1.3M
入力
text
出力
text
入力: $1.4出力: $4.4100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
z-ai logoz-ai

Z.ai: GLM 5.3 (batch)

GLM-5.3 is a large-scale reasoning model from Z.ai, built for complex software engineering and long-horizon agent tasks. It supports text input and output with a 1M-token context window, and improves...

コンテキスト
1.0M
入力
text
出力
text
入力: $0.45出力: $2100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
liquid logoliquid

LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)

LFM2.5-Embedding-350M is a text embedding model from Liquid AI. It produces 1,024-dimensional embeddings for retrieval and semantic search. Successful OpenRouter requests and embeddings may be retained and used to train...

コンテキスト
1K
入力
text
出力
embeddings
入力: 無料100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
qwen logoqwen

Qwen: Qwen3.8 27B

Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be...

コンテキスト
1M
入力
text · image · video
出力
text
入力: $0.0507出力: $4.4100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
qwen logoqwen

Qwen: Qwen3.8 27B (free)

Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be...

コンテキスト
262K
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 →
dots-studio logodots-studio

Dots Studio: Dots3-Note Preview (free)

Dots3-Note Preview is an open-weight mixture-of-experts model from Dots Studio, with 16B active parameters out of 280B total. It is the lightest model in the Dots 3 family and is...

コンテキスト
512K
入力
text · image
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 →
nvidia logonvidia

NVIDIA: Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B

Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B is a speech recognition model from NVIDIA. Its prompt-conditioned, cache-aware FastConformer-RNNT design targets low-latency transcription across more than 40 languages for real-time captioning, voice...

コンテキスト
情報なし
入力
audio
出力
transcription
音声の長さ: $0.000003 1秒あたり
モデル詳細を見る →
mistralai logomistralai

Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT

Voxtral Small 24B 2507 STT is a speech transcription model from Mistral AI. It is suited for transcription, translation, and audio understanding workloads that benefit from its larger model capacity.

コンテキスト
情報なし
入力
audio
出力
transcription
音声の長さ: $0.00005 1秒あたり
モデル詳細を見る →
mistralai logomistralai

Mistral: Voxtral Mini 3B 2507

Voxtral Mini 3B 2507 is a speech and audio understanding model from Mistral AI. It is suited for transcription, translation, and compact audio processing workloads.

コンテキスト
情報なし
入力
audio
出力
transcription
音声の長さ: $0.000017 1秒あたり
モデル詳細を見る →
bytedance-seed logobytedance-seed

ByteDance Seed: Seedream 5.0 Lite

Seedream 5.0 Lite is an image generation model from ByteDance Seed. It is suited for professional visual creation that benefits from web-connected retrieval, complex-prompt comprehension, visual references, and broad knowledge...

コンテキスト
情報なし
入力
text · image
出力
image
画像入力: 無料 画像1枚あたり画像出力: $0.035 画像1枚あたり
モデル詳細を見る →
google logogoogle

Google: Gemini 3.7 Flash

Gemini 3.7 Flash is a multimodal model from Google for fast agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning. It is designed for tasks that require responsive performance and reliable multi-step...

コンテキスト
1.0M
入力
text · image · video · file · audio
出力
text
入力: $0.75出力: $3.75100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
google logogoogle

Google: Gemini 3.7 Flash (batch)

Gemini 3.7 Flash is a multimodal model from Google for fast agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning. It is designed for tasks that require responsive performance and reliable multi-step...

コンテキスト
1.0M
入力
text · image · video · file · audio
出力
text
入力: $0.375出力: $1.875100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
voyageai logovoyageai

VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4

voyage-code-4 is a code embedding model from Voyage AI, a MongoDB company. It is designed for coding agents and code retrieval, with Matryoshka embeddings at 2048, 1024, 512, and 256...

コンテキスト
32K
入力
text
出力
embeddings
入力: $0.12100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
qwen logoqwen

Qwen3 Reranker 8B

Qwen3 Reranker 8B is a text reranking model from Alibaba Cloud built on the Qwen3 architecture. It evaluates query-document pairs to produce relevance scores for use in retrieval and RAG...

コンテキスト
41K
入力
text
出力
rerank
入力: $0.2 100万入力トークンあたり
モデル詳細を見る →
qwen logoqwen

Qwen: Qwen3 ASR 1.7B

Qwen3 ASR 1.7B is an automatic speech recognition model from Qwen. It supports multilingual language identification and transcription across 30 languages and 22 Chinese dialects, with streaming and offline inference...

コンテキスト
情報なし
入力
audio
出力
transcription
音声の長さ: $0.000008 1秒あたり
モデル詳細を見る →
qwen logoqwen

Qwen: Qwen3 ASR 0.6B

Qwen3 ASR 0.6B is a compact automatic speech recognition model from Qwen. It supports multilingual language identification and transcription across 30 languages and 22 Chinese dialects, with streaming and offline...

コンテキスト
情報なし
入力
audio
出力
transcription
音声の長さ: $0.000003 1秒あたり
モデル詳細を見る →