OpenRouter LLM ルーティングスキル

このスキルがトリガーされる条件

エージェントがモデルを選択する必要があるとき、コストを見積もるとき、または LLM ルーティングチェーンを理解する必要があるときにトリガーされます。

モデル選択ルール

タスクの複雑性別

タスク種別	推奨モデル	ティア	理由
シンプルなルーティング/分類	gemini-3.0-flash	Fast	入力 $0.10/M、最速
一般的なチャット/応答	claude-sonnet-4.5	Standard	品質とコストのバランスが最良
複雑な推論/コーディング	claude-opus-4.6	Premium	最も高機能、1M コンテキスト
研究サマリー	gemini-3-pro	Standard	統合が得意、大規模コンテキスト
高速な抽出/解析	claude-haiku-4.5	Fast	高速、低コスト、十分な性能
予算重視のバッチ処理	llama-3.3-70b	Economy	$0.10/M、API コストなし
ビジュアルエージェント / エージェントスウォーム	moonshotai/kimi-k2.5	Premium	1T MoE、ネイティブマルチモーダル、256K コンテキスト — NVIDIA NIM または platform.moonshot.ai 経由で使用。skills/kimi-k2.5.skill.md を参照
ビデオ理解	moonshotai/kimi-k2.5	Premium	ネイティブビデオ入力に対応した唯一のモデル(公式 API のみ)

コスト意識ルール

1. シンプルなタスクに Premium ティアを使用しない — 分類、ルーティング、Yes/No 質問は Fast ティアを使用
2. Gemini Flash をデフォルトとする — ゲートウェイデフォルト(gemini-3.0-flash)はルーティング判断の 80% で正しい
3. 必要な場合のみエスカレーション — Fast/Standard から始めて、複雑な多段階推論が必要な場合のみ Premium にアップグレード
4. ジョブごとのコストを追跡 — すべての LLMResult.cost.usd が LUC に送られてジョブごとの請求に使用される
5. トークン使用量を監視 — すべての呼び出しで LLMResult.tokens.total をログに記録する必要があります

フォールバックチェーン

1. Vertex AI (GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS が設定されている場合)
   ↓ 失敗時
2. OpenRouter (OPENROUTER_API_KEY が設定されている場合)
   ↓ 失敗時
3. スタブ応答 (エラーメッセージを返す、決してサイレントにしない)

API キーチェック

LLM 呼び出しを行う前に、以下を確認してください:

if (!process.env.OPENROUTER_API_KEY) {
  // ヒューリスティックモードにフォールバック — 実際の LLM 呼び出しなし
  // 警告をログ: エージェントが機能低下モードで動作中
}

アンチパターン

• フロントエンドコードにモデル ID をハードコードしない — 常に UEF Gateway 経由でルーティングする
• ログ/テレメトリに Premium モデルを使用しない
• 402 エラー(支払い必須)を再試行しない — ユーザーにクレジット追加を通知する
• レスポンスが 100 トークン未満の場合はストリーミングしない — オーバーヘッドがメリットを上回る