OpenRouterの初期投資家たちが、投資プロセスを語る。

著者：メンロ・ベンチャーズ

編集：Jia Huan、ChainCatcher

本日、OpenRouterはStripeとの買収合意に達したことを発表しました。これは、OpenRouterが2023年に正式にサービスを開始してからわずか3年後のことです。

OpenRouterは当初「LLMのための統一インターフェース」としてリリースされ、当時サポートしていたモデルはGPT-3.5、GPT-4、TogetherのGPT NeoXT、およびCohere xlargeの4種類のみでした。

同社は2つの核心的な判断に基づいて設立されました。第一に、AIの利用規模はいずれ巨大化し、あらゆる分野に浸透するだろうということ。第二に、市場にはそれぞれ長所と短所を持つ多数の異なるモデルが登場し、ユーザーはそれぞれのニーズに応じて異なるモデルを選択するだろうということ。

結果的に、これらの判決はいずれも当時の予想をはるかに上回るものだった。

OpenRouterプラットフォームのローンチ以来、処理されたトークン数は約3万倍に増加し、現在では年間4500兆トークンを超え、プラットフォーム上での支出規模は驚異的なレベルに達しています。同時に、OpenRouterがサポートするモデル数も、当初の4種類から500種類以上に増加しました。

グラフ：OpenRouterトークンの利用状況（設立から買収まで）の推移。

メンロ・ベンチャーズは、この旅路の一員となれたことを光栄に思います。2025年3月、当社はアントロピック社と共同で設立したアンソロジー・ファンドを通じて、OpenRouterのシードラウンド資金調達に参加しました。

OpenRouterの創業者兼CEOであるアレックス・アタラ氏は、以前はOpenSeaを創業しており、同社はかつて133億ドルの評価額を誇っていた。共同創業者には、Discordで知り合った技術の天才であるルイ・ヴィシー氏と、非常に有能なCOOであるクリス・クラーク氏がいる。

2025年5月、当社はOpenRouterのシリーズA資金調達ラウンドを主導し、マットが同社の取締役会に加わり、ディーディは取締役会オブザーバーを務めました。今年初め、OpenRouterの顧客数と収益の急速な成長、そしてモデル選択と評価に関するより強力な「モデルインテリジェンス」機能を構築する同社の製品ロードマップを見て、当社はシリーズB資金調達ラウンドへの投資を継続しました。

テクノロジー業界では、あるアイデアが少数の人々の判断から業界のコンセンサスになるまでには、何年もかかることが多い。

ほんの数週間前、RampからCursorまで、10社以上の企業がほぼ同時に独自のモデルルーティング製品を発売しました。わずか数年で、OpenRouterはAI時代において最も重要な企業の1つとなりました。

写真：OpenRouterのシリーズA資金調達ラウンドでリードインベスターが確定した際に撮影された集合写真。

一見すると、StripeはOpenRouterの買収先として最も自然な企業には見えないかもしれないが、実際には両社は驚くほど似ている。

どちらも直接アクセス可能なAPIを通じて複雑な取引プロセスを簡素化し、取引手数料として一定の割合を徴収する。ただし、OpenRouterはAIモデルを扱っている。

Stripeの一貫した声明によると、両社は合併後も依然として同じことを行っている。それは「インターネットGDP」を増加させることだ。

実際、OpenRouterは1年以上前にすでに自らを「LLM業界のStripe」と称していた。

OpenRouterのコアバリュー

OpenRouterは、Deedyが2024年にMenloに入社して最初に接触した企業の1つです。この企業は、まさに当社のAIインフラ投資戦略の中核を成す企業と言えるでしょう。

メンロ氏は自身の「 2024年エンタープライズAIレポート」の中で、OpenRouterへの投資を行う上で必要となる2つの前提条件を提示した。それは、AIへの支出が大幅に増加すること、そして開発者は1つのモデルだけでなく、複数のモデルを同時に使用するようになることである。

画像：メンロがOpenRouterに送った最初のメール

私たち自身もコードを書いたり、これらのモデルを実際に使用したりする立場から、コスト、レイテンシ、パフォーマンスの点で、異なるモデル間には非常に大きな違いがあることを早い段階で認識しました。

例えば、テキストからエンティティを認識するような単純な自然言語処理タスクを実行する場合、必ずしもFableのような最先端の強力なモデルを呼び出す必要はありません。

問題は、ユーザーが各モデル会社の公式サイトにアクセスし、アカウントを登録し、APIキーを作成し、キーを安全に保管し、各社のわずかに異なるAPIインターフェース仕様に適応し、最終的にすべてのモデルを自分で管理する必要がある場合、プロセス全体が非常に面倒になるということです。

統一モデルゲートウェイは一見単純に聞こえるかもしれないが、実際には見た目よりもはるかに複雑なインフラストラクチャの問題である。長期的に見て、このようなシステムを自ら構築・維持しようとする人はほとんどいない。

ベンチャーキャピタル業界では「堀」という言葉がよく使われますが、たいていはまず技術的な障壁を思い浮かべます。しかし、OpenRouterはごく一般的な規模の堀を持っています。

OpenRouterのユーザー数が増えるほど、モデルの需要予測精度が向上し、より大きな負荷にも対応できるようになります。また、モデルラボとの大規模な契約締結も容易になり、トークンの需給バランスをより安定させることができます。

最終的に、これは悪循環を生み出す。新しいモデルラボは、流通チャネルを獲得するために、OpenRouterへのログ記録を優先的に行うようになるだろう。

私たちは別の傾向も観察しました。

Vibe Codingの人気が高まるにつれ、ソフトウェアスタートアップの数も急速に増加している。企業市場への参入を目指す製品の場合、社内開発者の承認を既に得ているものが、最終的に企業に購入されることが多い。

Anthropic、OpenAI、xAI、Cursor、Cognition、ElevenLabs、Lovable、Fireworksはすべてこのパターンに従っている。まず開発者の支持を獲得し、それから企業市場に参入するのだ。

OpenRouterについても同様です。

投資以来：

OpenRouterは現在、サービス開始時の3万倍ものトークンを処理しており、過去3年間で月間約33%の成長率を維持し、平均して11週間ごとに倍増している。

モデル市場も急速に拡大している。DeepSeek、GLM、Kimiといった優れたオープンソースモデルが中国で登場し、Grok、Meta、Thinking Machinesなどの企業からもモデルが提供されるようになった。現在、OpenRouterは80社以上のモデルプロバイダーから500以上のモデルを統合し、約1000万人のユーザーにサービスを提供している。

OpenAI、X、Metaなどのモデルを含む、多くの重要な新モデルがOpenRouterでのリリースを優先的に行う予定です。普段は他の製品についてツイートしたり発言したりすることはほとんどないマーク・ザッカーバーグ氏も、イーロン・マスク氏と同様に、Muse SparkのOpenRouterでのリリースを具体的に発表しました。OpenAIは、TerraやLunaなどのモデルについても、OpenRouterを通じて限定割引を提供する予定です。

OpenRouterの製品主導型成長モデルは、エンタープライズ市場においても成功を収めています。同社のエンタープライズ向け製品の販売サイクルは、当社がこれまで見てきた中でも最速レベルです。企業はこの製品を利用して、モデルリソースの一元的な割り当て、アクセス権限の制御、社内AI予算の管理を行うことができます。

OpenRouterは、異なるモデルプロバイダーとの契約を統一的に交渉できるため、最先端のモデルであっても非常に高いサービス可用性を提供できます。

OpenRouterはどのようにして今日の地位を築いたのでしょうか？

長年スタートアップを経営してきた人なら誰でも、プロダクトマーケットフィット（PMF）を見つけることは決して一直線ではないと教えてくれるだろう。

OpenRouterについても同様です。

その物語は実際には2023年4月5日に始まる。当時、チームはWindowと呼ばれるChrome拡張機能をリリースした。これにより、ユーザーはインターネット上のさまざまなチャットアプリケーションで複数のモデルに同時に電話をかけることができるようになった。

彼らの当初の目標は、ユーザーが特定のモデルベンダーに縛られることを防ぐとともに、異なるモデルを使用するために異なるアプリケーションにAPIキーを渡す必要性をなくすことだった。

この製品のデザインは暗号通貨ウォレットから着想を得ており、これはアレックスが以前OpenSeaを創業した経験にも関連しています。当時、Windowは合計4つのモデルをサポートしていました。

2023年4月24日、「OpenRouter」という名前がWindowsのGitHubリポジトリに初めて登場した。

約1か月後、彼らは最初のAnthropic v1モデルを統合し、プロンプトに基づいてリクエストを適切なモデルに自動的に割り当て始め、現在では有名なモデルリーダーボードを作成し、OpenRouterという名前を使い始めた。

2023年8月10日、チームは正式に製品名をOpenRouterに変更し、「LLMのための統一インターフェース」というスローガンを掲げた。

当時、OpenRouterは週に約30億トークンを処理していました。当時のリーダーボードモデルは、今日私たちがよく知っているモデルとは全く異なっていました。

その後、チームはPlaygroundをリリースした。これにより、ユーザーは単一のチャットインターフェースを通じて、複数のモデルから同時に応答を受け取ることができるようになった。

同年11月までに、OpenRouterは52のモデルをサポートし、2,000以上のアプリケーションに接続し、週に約80億トークンを処理するようになった。

この時点で、彼らはついにPMFを発見した。

モデルルーティングの未来

一般的に信じられていることとは異なり、OpenRouterの中核となる製品は単に「ユーザーのトークンルーティングを支援する」ことではなく、最もユーザーフレンドリーなAIゲートウェイになることである。

OpenRouterには、モデルを自動的に選択できる自動ルーティング機能が備わっていますが、ほとんどの開発者は、OpenRouterを主に単一のエントリポイントからさまざまなモデルにアクセスし、その後、自身のニーズに応じてモデルのルーティング方法を決定するために使用しています。

近年、企業によるLLM（法務学習モジュール）への支出が急増しており、Uber、Coinbase、Microsoftといった企業にとって深刻な問題となっている。

したがって、「モデルルーター」はコスト削減策として非常に魅力的に映る。

AIエージェントはタスクを多くのサブタスクに分解するのだから、なぜ各タスクに最も高価なモデルを使用する必要があるのだろうか？単純なタスクは、より低コストのモデルで処理できるはずだ。

ここ数週間で、業界全体が一斉にこのことに気づいたようだ。RampからCursorまで、10社以上の企業が独自のルーターモデルを発表している。

しかし、問題は、プロンプトのみに基づいてモデルを選択することは、特に効果的な方法ではないということである。

エージェントベースのシナリオでは、タスクの完了に非常に長い時間がかかる場合があります。特定の要求をどのモデルで処理すべきかを判断するには、かなりの量のコンテキストを理解する必要があります。

例えば、「コードリポジトリ内でこのファイルを探す」という簡単なコマンド。

必要なのは安価でシンプルなLLM（論理言語モデル）だけかもしれないし、最先端のモデルを呼び出す必要があるかもしれない。それはコードベースの規模と、これまでのタスクによって構築されたコンテキストによって異なる。

複数ステップのエージェントタスクにおいて、ルーターがどのステップでも誤ったモデルを選択した場合、このエラーによるコストは後続のステップで増幅し続け、最終的にはタスク結果の全体的な品質が著しく低下することになります。

したがって、真に差別化されたモデルルーティング製品の基盤となるのは、単純な「モデル選択アルゴリズム」ではなく、優れた統一APIと十分な規模の実際のユーザーベースである。

OpenRouterが外部にほとんど気づかれることなく、膨大なデータセットを徐々に蓄積できたのは、まさにこうしたユーザーのおかげです。このデータセットには、ユーザーが送信したプロンプト、これらのプロンプトが最終的に使用したモデル、タスク実行中に使用されたコンテキスト、そして得られた結果などが含まれています。

ここでこそ、モデルルーティングが真に重要になるのです。

実際の運用環境において、OpenRouterは、より合理的なモデルルーティングを通じてパフォーマンスを可能な限り維持することで、企業がコストを管理するのに役立ちます。

将来的には、開発者は複雑な評価システムを自ら構築する必要がなくなり、また、異なるモデルに合わせてプロンプトを継続的に修正する必要もなくなるでしょう。

バックエンドにログインすると、次のようなメッセージが表示される場合があります。「お客様のコードベースの一部は主に要約処理に使用されています。GPT 5.6 SolからMuse Sparkに切り替えることで、年間10万ドルのコスト削減が可能です。関連する評価は自動的に実施済みです。」

これこそが、モデルルーティングの真の未来だ。

決済インフラからAIインフラまで

StripeとOpenRouterは非常に似た開発経緯を辿ってきた。両社ともまず開発者層を獲得し、その後徐々に大企業市場へと進出した。製品設計の手法も非常にシンプルで分かりやすい。

アンドレイ・カルパシーはかつてOpenRouterをAIのための「スイッチ」と呼んだ。Stripeも同様のことをしている。決済処理システムにおいて、Stripeはまさにその「スイッチ」となっているのだ。

今回の買収は、AI時代のインフラ分野における初期の大型取引の一つであり、決して最後ではないだろう。モデル管理、コスト管理、そしてコンピューティング能力を支えるインフラは、徐々に形を成しつつある。このインフラは、かつてない速さで新世代の巨大企業を生み出すことを可能にしている。