OpenRouter CLI：Ori、curl、llm 與 aichat

搜尋 OpenRouter CLI 時，通常會得到兩種完全不同的答案。OpenRouter 官方的 ori 指令，主要負責設定並啟動既有的程式代理工具；社群開發的客戶端則各有不同取向，從單次提示、REPL 對話、JSON 輸出，到完整 API 操作都有。如果你只需要在 Shell 管線中送出請求，其實 OpenRouter API 搭配 curl 就已經足夠。

實際上，「OpenRouter CLI」指的是什麼？

「OpenRouter CLI」並不是某個通用官方終端機客戶端的正式名稱。實際上，它涵蓋三種不同工作流程：透過 OpenRouter 啟動程式代理、直接在 Shell 呼叫 API，或使用 llm、aichat 這類第三方終端機工作台。

關鍵差異在於隸屬關係與涵蓋範圍。OpenRouter 的 ori 整合與 @openrouter/cli DevTools 套件 都是官方工具，但兩者都不是一般用途的 openrouter ask 客戶端：DevTools 套件主要用於 SDK 遙測檢視器與 Claude Code 狀態列，而 Ori 的工作則是啟動既有的代理工具。

官方做法：安裝並使用 Ori Harness

Ori 是 OpenRouter 官方推出、用來設定受支援程式代理工具的 CLI。它會以 OpenRouter 驗證身分，把指定模型傳給底層代理，同時保留該代理原本的指令與參數；它並不會取代 Claude Code、Codex、OpenCode 或其他代理工具。

請依照 OpenRouter 公告與指南中的指令安裝：

curl -fsSL https://openrouter.ai/labs/ori/install.sh | bash

接著完成驗證並啟動代理：

ori login
ori claude
ori codex
ori opencode
ori hermes

目前 Ori 文件也將 grok、pi、prime-agent 與 dsh 列為支援的指令。ori dsh 只會設定 DeepSeek Harness，不會直接啟動它；完成後還要另外執行 dsh。若要更新 Ori，則使用 ori update。

換模型，不必更換代理工具

Ori 接受 OpenRouter 模型 ID，並會把不認得的參數轉交給底層代理：

ori claude --model anthropic/claude-sonnet-4.6
ori codex --model openai/gpt-5.2 --full-auto
ori opencode --model openrouter/auto
ori hermes --model openrouter/auto

不同代理使用的端點設定並不完全相同。例如 OpenRouter 的 Claude Code 指南使用 Anthropic 相容的基礎 URL https://openrouter.ai/api；Codex 這類 OpenAI 相容客戶端則使用 https://openrouter.ai/api/v1。Ori 的其中一個用途，就是把這些依代理而異的設定差異藏在後面。

Ori 採用瀏覽器式 OAuth PKCE 驗證，因此一般流程不需要把 OpenRouter API 金鑰逐一貼進每個代理工具。OpenRouter 的 Ori Harness 文件表示，請求會依照標準 OpenRouter 計費並納入活動記錄，不會另外收取 Ori 費用；實際推論成本仍取決於所選模型與底層代理工具。

Ori 不是獨立的聊天 REPL

如果你需要代理工具提供的工具整合、檔案操作或核准機制，就適合使用 Ori。若只是要送出提示、取得結構化回應，或建立不應啟動程式代理的 Shell 管線，則應改用 curl、直接 API 客戶端、llm 或 aichat。

這個界線很重要，因為官方的啟動資料將 Ori 定位為相容性與設定層。官方的 @openrouter/cli 套件也常讓人誤解：目前文件列出的指令是 openrouter devtools 與 openrouter statusline，而 1.0 版本線已移除早期的 start、stop、restart 與 code 等 Proxy 指令。

值得認識的社群 OpenRouter 客戶端

社群客戶端的差異，主要體現在它們提供什麼樣的終端機操作介面。實際選擇時，先釐清你需要的是互動式選擇器、完整 API 覆蓋、小型執行檔、多模型自動化，還是穩定且適合機器處理的輸出格式。

以上是文件中列出的功能，不代表可直接互相比較的效能基準測試。

最精簡可靠的做法：curl 搭配 jq

如果系統已經安裝 curl 與 jq，直接呼叫 OpenRouter API 就是最精簡、也最透明的終端機方案。OpenRouter Quickstart 說明了 Bearer 驗證、OpenAI 相容的 /api/v1/chat/completions 端點、model 欄位、messages 陣列，以及可選用的串流輸出。

先在目前的 Shell 工作階段設定金鑰與模型：

export OPENROUTER_API_KEY='sk-or-v1-...'
export OR_MODEL='openai/gpt-4o'

接著送出單次提示：

curl -sS https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer ${OPENROUTER_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "$(jq -n \
    --arg model "$OR_MODEL" \
    --arg prompt "Explain Unix pipes in three sentences." \
    '{model: $model, messages: [{role: "user", content: $prompt}], stream: false}')" \
  | jq -r '.choices[0].message.content // .error.message'

把模型放在環境變數中，比起將模型 ID 散落在每個腳本裡更容易維護。官方 Models API 會提供 id、上下文長度、定價、支援的參數、服務商限制，以及可選的基準測試中繼資料。

把請求包成可重複使用的 Shell 函式

以下函式交由 jq 編碼提示內容，確保請求本文維持有效 JSON。orask 用來處理命令列參數；orpipe 則會把完整標準輸入當成一則提示。

orask() {
  local prompt="$*"
  local model="${OR_MODEL:?Set OR_MODEL to an OpenRouter model ID}"

  jq -n \
    --arg model "$model" \
    --arg prompt "$prompt" \
    '{model: $model, messages: [{role: "user", content: $prompt}], stream: false}' \
  | curl -sS --fail-with-body \
      https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
      -H "Authorization: Bearer ${OPENROUTER_API_KEY:?Set OPENROUTER_API_KEY}" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d @- \
  | jq -r '.choices[0].message.content // .error.message // "Unknown OpenRouter error"'
}

orpipe() {
  orask "$(cat)"
}

使用方式：

orask "Turn this error message into a likely diagnosis: connection reset by peer"
cat README.md | orpipe

如果腳本還需要中繼資料，就不要只擷取文字，而是保留完整 JSON：

orjson() {
  local prompt="$*"
  local model="${OR_MODEL:?Set OR_MODEL to an OpenRouter model ID}"

  jq -n \
    --arg model "$model" \
    --arg prompt "$prompt" \
    '{model: $model, messages: [{role: "user", content: $prompt}], stream: false}' \
  | curl -sS --fail-with-body \
      https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
      -H "Authorization: Bearer ${OPENROUTER_API_KEY:?Set OPENROUTER_API_KEY}" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d @-
}

如此一來，回應中的 usage 物件仍可用於成本統計，也能分辨 API 錯誤與模型回傳空內容這兩種情況。

從命令列找出相容模型

模型出現在目錄中，不代表它支援所有請求參數。OpenRouter Models API 支援依 supported_parameters 篩選，包括 tools，也能依定價、上下文長度、吞吐量、延遲、熱門程度或新近程度排序。

以下指令會依文件定義的排序方式，從價格較低的一端列出支援工具的模型：

curl -sS -G https://openrouter.ai/api/v1/models \
  --data-urlencode 'supported_parameters=tools' \
  --data-urlencode 'sort=pricing-low-to-high' \
| jq -r '.data[] | [.id, .context_length, .pricing.prompt, .pricing.completion] | @tsv' \
| head -20

把模型放進正式腳本前，先檢查一次模型詳細資料。OpenRouter 將單一模型的詳細端點定義為 /api/v1/model/{author}/{slug}：

curl -sS \
  "https://openrouter.ai/api/v1/model/${OR_MODEL}" \
| jq '.data | {id, context_length, architecture, pricing, supported_parameters, top_provider}'

pricing 的數值是以每個 token 或單位表示，因此不能直接把原始小數當成「每百萬 token 多少美元」來解讀，必須先換算。若要確認一次請求實際消耗多少輸入與輸出 token，回應中的 usage 欄位才是較可靠的依據。

在 Shell 管線中進行批次處理

一個實用的批次流程，是讓文字檔每行放一則提示，並為每個結果輸出一個 JSON 物件。下面的腳本會保留原始提示、回答、用量與錯誤欄位，避免模型文字和機器可讀輸出混在一起。

建立 prompts.txt：

Summarize the release notes in one paragraph.
List three security risks in this configuration.
Extract the names and versions from this sentence.

執行批次工作：

#!/usr/bin/env bash
set -u

: "${OPENROUTER_API_KEY:?Set OPENROUTER_API_KEY}"
: "${OR_MODEL:?Set OR_MODEL}"

while IFS= read -r prompt || [[ -n "$prompt" ]]; do
  [[ -z "$prompt" ]] && continue

  request=$(jq -n \
    --arg model "$OR_MODEL" \
    --arg prompt "$prompt" \
    '{model: $model, messages: [{role: "user", content: $prompt}], stream: false}')

  response=$(curl -sS --fail-with-body \
    https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
    -H "Authorization: Bearer ${OPENROUTER_API_KEY}" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d "$request" || true)

  if jq -e '.choices[0].message.content' >/dev/null 2>&1 <<<"$response"; then
    jq -c --arg prompt "$prompt" \
      '{prompt: $prompt, answer: .choices[0].message.content, usage: (.usage // null)}' \
      <<<"$response"
  else
    jq -c --arg prompt "$prompt" \
      '{prompt: $prompt, answer: null, error: (.error.message // "Request failed"), usage: (.usage // null)}' \
      <<<"$response"
  fi
done < prompts.txt > results.jsonl

這個腳本會循序執行；只有在確認速率限制與預算後，才值得加入並行處理，因為平行請求可能很快推高成本。OpenRouter 的 定價頁面列出免費方案每天 50 次請求，以及隨用隨付方案 5.5% 的平台費，因此免費模型不代表可以無限制進行批次處理。

llm 與 aichat 適合放在哪裡？

llm 與 aichat 都是支援 OpenRouter 的通用終端機工作台。當你需要可重複使用的提示、工作階段、附件、工具、本機模型，或想保留過往操作記錄時，它們會比簡單的 Shell 包裝函式更合適。

llm-openrouter：具備記錄與擴充能力的選項

先安裝基礎的 llm 指令，再加入 OpenRouter 外掛：

llm install llm-openrouter
llm keys set openrouter

外掛文件將 OPENROUTER_KEY 列為環境變數名稱。它會以 openrouter/anthropic/claude-sonnet-5 這類名稱提供 OpenRouter 模型，並把模型清單快取一小時；若要重新整理，可執行：

llm openrouter refresh
llm models list

一般提示與 Shell 管線可以這樣寫：

llm -m openrouter/anthropic/claude-sonnet-5 \
  "Give me five short names for a pet tarantula"

cat app.py | llm -m openrouter/anthropic/claude-sonnet-5 \
  -s "Review this code for a security bug"

外掛文件列出結構描述、附件、工具呼叫、推理選項、服務商路由 JSON、OpenRouter 網路工具，以及金鑰檢視等功能。它介於原始 curl 與自主程式代理之間，但模型快取可能會落後於即時目錄。

aichat：功能更完整的終端機工作台

aichat 是以 Rust 開發的 CLI，除了 OpenRouter，也支援 20 多個具名服務商與 OpenAI 相容端點。文件列出的功能包括 CMD 模式、Chat-REPL、Shell 輔助、工作階段、巨集、RAG、函式呼叫、MCP 工具、代理，以及提供聊天、嵌入與重新排序端點的本機伺服器。

它的 OpenRouter 設定方式，是將 OpenAI 相容客戶端指向 https://openrouter.ai/api/v1；專案範例則使用 openrouter:<model> 格式指定模型。如果終端機逐漸成為你的應用程式介面，可以考慮這類工作台；如果想要更精簡、也更容易檢查的請求路徑，則可使用 curl 或 llm。

排查那些看起來像 CLI 問題的故障

OpenRouter CLI 的故障可能發生在 Shell、客戶端、指定模型與帳戶之間的任一層。與其立刻更換工具，不如先分層確認問題所在。

在一篇討論 OpenCode 與 Kilo Code 的 Reddit 討論中，使用者 u/GrevireDev 寫道：

「Kilo Code 與 OpenCode 都使用硬編碼／預先載入的 OpenRouter 模型清單，而不是動態抓取完整目錄。」— r/openrouter

使用者 u/DrunkenRobotBipBop 也在另一篇 OpenRouter 討論中提到成本與快取問題：

「請留意你在 OpenRouter 中處理快取的方式。每次服務商變更，快取就會失效，而你將支付完整價格。」— r/openrouter

這些內容可以當作排錯線索，但不要視為計費規則；實際成本仍應透過請求用量、服務商資料與目前的 OpenRouter 定價進行確認。

OpenRouter CLI 常見問題

以下整理的是搜尋 openrouter cli 時最常見的安裝與選擇問題。簡短答案會把問題導向正確層級：官方啟動器、原始 API、社群客戶端或模型目錄。

OpenRouter 有官方 CLI 嗎？

有。OpenRouter 官方文件目前介紹的是 ori CLI，但 Ori 的定位是既有程式代理工具的啟動器與設定層。OpenRouter 的 @openrouter/cli npm 套件則是另一個 DevTools 工具；至於 @aaronjmars/openroutercli 這類直接處理聊天與 API 的 CLI，則屬於社群專案。

不安裝 CLI，也能從終端機使用 OpenRouter 嗎？

可以。只要對 https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions 發送帶有 Bearer 驗證的 curl 請求，就能完成單次提示；再搭配 jq，即可擷取文字或在管線中保留完整 JSON。

哪個 OpenRouter CLI 最適合 JSON 管線？

對小型腳本來說，直接使用 curl 的隱藏行為最少。若需要更完整的指令介面，可選擇明確文件化 JSON 模式的客戶端，例如 @aaronjmars/openroutercli；也可以使用 llm，並明確保留腳本真正需要的回應資料。

為什麼我的 CLI 顯示的模型比 OpenRouter 網站少？

客戶端可能會快取模型目錄，或直接附帶預先載入的模型清單。請將選擇器內容與 curl https://openrouter.ai/api/v1/models 的結果比對，在支援的情況下重新整理客戶端快取，並使用 API 回傳的確切模型 ID，而不是顯示名稱。

Ori 需要 OpenRouter API 金鑰嗎？

OpenRouter 的 Ori 文件表示，一般登入流程使用 OAuth PKCE，因此使用者不需要建立並貼上另一組 API 金鑰。原始 curl、llm-openrouter 與大多數社群客戶端，仍需要金鑰或各自的驗證設定。

開始自動化 OpenRouter CLI 工作流程前

在固定使用某個模型前，先查詢即時 Models API；同時記錄模型 ID 與回應中的 usage，並設定帳戶或金鑰預算。CLI 只是前端介面：真正決定工作流程是否可靠、是否負擔得起的，仍是 OpenRouter 模型、服務商路由、上下文大小與帳戶限制。