OpenRouter + Modelos Gratis: Como Usar 150 IAs

O que é OpenRouter e por que é genial

Imagina um gateway que conecta você a todos os modelos de IA que existem por uma API só. Essa é a proposta do OpenRouter. Em vez de criar conta na OpenAI, na Anthropic, no Google e na Meta separadamente, você cria uma conta no OpenRouter e acessa tudo.

O mais interessante: vários modelos são gratuitos. Llama 3.1 da Meta, Gemma 2 do Google, Phi-3 da Microsoft, Mixtral da Mistral — todos disponíveis sem custo. Com rate limit, claro, mas pra uso pessoal e projetos pequenos é mais que suficiente.

A API do OpenRouter é compatível com o formato da OpenAI. Isso significa que qualquer biblioteca, ferramenta ou código que funciona com a API do ChatGPT funciona com OpenRouter. Basta trocar a URL base e a API key. Simples assim.

Setup passo a passo

1. Criar conta e pegar a API key

2. Configurar variável de ambiente

Pra não ficar colando a chave em todo lugar, configure como variável de ambiente no seu sistema.

# No seu .bashrc, .zshrc ou .profile
export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-sua-chave-aqui"

# Recarregue o terminal
source ~/.zshrc

Modelos grátis que valem a pena

Nem todo modelo grátis é bom. Alguns são experimentais e dão respostas bizarras. Aqui estão os que eu testei e recomendo de verdade.

Usando no terminal com curl

O jeito mais direto de testar é pelo terminal. A API é idêntica à da OpenAI, só muda a URL e o header de autenticação.

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "meta-llama/llama-3.1-405b-instruct:free",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Explique Docker em 3 frases simples"}
    ]
  }'

Repare no :free no final do nome do modelo. Isso indica que você quer usar a versão gratuita. Se omitir, pode ser cobrado do seu crédito.

Usando com Python

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/llama-3.1-405b-instruct:free",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Me dá 5 ideias de micro SaaS"}
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

Como a API é compatível com OpenAI, você usa a biblioteca oficial da OpenAI mudando só a base_url. Qualquer tutorial de OpenAI que você achar por aí funciona com OpenRouter.

Integrando com VS Code e Cursor

Dá pra usar OpenRouter como backend de IA no VS Code e no Cursor. Isso é genial porque você ganha autocomplete e chat de IA usando modelos gratuitos.

No Cursor

O Cursor tem suporte nativo a modelos customizados. Vai em Settings > Models > Add Model. Coloca a URL base do OpenRouter e sua API key. Escolhe o modelo que quer usar e pronto. O chat e o autocomplete passam a usar o modelo que você configurou.

No VS Code com extensão Continue

A extensão Continue é open source e suporta OpenRouter nativamente. Instala a extensão, configura o config.json com sua API key e o modelo, e você ganha chat + autocomplete direto no VS Code.

{
  "models": [
    {
      "title": "Llama 3.1 (OpenRouter)",
      "provider": "openrouter",
      "model": "meta-llama/llama-3.1-405b-instruct:free",
      "apiKey": "sk-or-sua-chave-aqui"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Qwen 2.5 Coder (OpenRouter)",
    "provider": "openrouter",
    "model": "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct:free",
    "apiKey": "sk-or-sua-chave-aqui"
  }
}

Comparando modelos grátis vs pagos

Pra ser honesto, modelos grátis não substituem os melhores modelos pagos em todas as tarefas. Mas pra muita coisa, a diferença é menor do que você imagina.

Benchmark prático: testei os mesmos prompts

Pra não ficar no achismo, testei 5 prompts iguais em modelos grátis e pagos. Avaliei qualidade da resposta de 1 a 10.

Conclusão: pra tarefas de texto (resumo, tradução, brainstorm), modelos grátis resolvem bem. Pra código complexo e debugging, os pagos ainda ganham de lavada.

Dicas pra maximizar o uso sem pagar

Usando OpenRouter na sua própria aplicação

Se você está construindo um produto que usa IA, o OpenRouter é uma forma inteligente de começar. Você pode oferecer IA no seu app usando modelos grátis enquanto valida, e migrar pra modelos pagos quando tiver receita.

// Exemplo: API route no Next.js usando OpenRouter
import { NextResponse } from 'next/server'

export async function POST(request: Request) {
  const { prompt } = await request.json()
  
  const response = await fetch('https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${process.env.OPENROUTER_API_KEY}`,
      'HTTP-Referer': 'https://seuapp.com',
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'meta-llama/llama-3.1-405b-instruct:free',
      messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
    }),
  })
  
  const data = await response.json()
  return NextResponse.json(data)
}

Repare no header HTTP-Referer. O OpenRouter usa isso pra analytics e, em alguns modelos grátis, exige pra liberar acesso. Sempre configure com a URL do seu app.

OpenRouter vs usar APIs diretamente

Pergunta justa: por que usar o OpenRouter em vez de chamar a API da OpenAI ou Anthropic direto? Aqui estão os motivos.

A única desvantagem real é a latência adicional do proxy. São geralmente 50-100ms a mais. Pra 99% dos casos, imperceptível. Pra aplicações real-time com streaming de tokens onde cada milissegundo importa, pode fazer diferença.

Dá pra usar IA de alta qualidade gastando quase nada. O OpenRouter democratizou o acesso a modelos que antes custavam caro. Se você ainda está pagando $20/mês no ChatGPT Plus e usa só pra chat, está jogando dinheiro fora.