Pareto Code Routerをローカルで実行したりウェイトをダウンロードできますか？

openrouter | 2,000,000トークンコンテキスト | 入力$-1,000,000.00/M、出力$-1,000,000.00/M。Pareto Routerは強力なコーディングモデルの階層化されたショートリストを保持し、Artificial AnalysisOpens in new tabのコーディングパーセンタイルでランク付けしています。pareto-routerプラグインOpens in new tabでmin_coding_scoreを0から1の間で設定し、必要なコーダーの強さを制御できます。スコアが高いほど強力（かつ通常は高価）なモデルが選択されます。min_coding_scoreを省略すると、ルーターはデフォルトでHighティアを使用します。バリアントドロップダウンからNitroを選択すると、ティア内のモデルをスループットでランク付けし、最速のモデルにリクエストをルーティングするため、モデルの多様性を犠牲にしてレイテンシを低減します。完全な選択ロジック、フォールバック動作、ルーティングカスタマイズについてはPareto RouterのドキュメントOpens in new tabを参照してください。別のルーティング方法としてAuto Routerもあります。

このモデルのガイド

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キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

Pareto Code RouterはOpenRouterのメタルーターで、設定したスコア閾値に基づきコーディング特化モデルの上位候補から自動で選択します。単一モデルを選ぶのではなく、選択した階層内で品質や速度の好みに合うモデルにリクエストを委譲します。コーディング性能を重視しつつ、どのモデルが最適か手動で追跡したくない開発者に適しています。

得意分野

人工分析のコーディングパーセンタイルに基づく上位コーディングモデルへのルーティング
min_coding_scoreパラメータでコストとコーディング性能のトレードオフ調整可能
Nitroバリアントはスループット優先でレイテンシ削減、モデル多様性は犠牲に
スコアパラメータなしではHighコーディング階層がデフォルト

注意点

料金は公開されておらず、実際のコストはリクエストを処理するモデルによって異なる。
オープンウェイトなしでローカル実行不可。OpenRouterアカウントとAPIアクセスが必要。
モデルそのものではなく他モデルへのルーティングなので、挙動や出力スタイルはリクエストごとに変わる。

最適な用途

コーディング

エージェントとツール利用

高速

試してみるプロンプト

可読性向上のリファクタリング

以下のPython関数を読みやすく保守しやすいようリファクタリングしてください。型ヒントを追加し、不明瞭な変数名は変更し、必要なら小さなヘルパー関数に分割してください。変更点は該当行の上に短いコメントで説明してください。 def proc(d, x, flag=False): r = [] for i in d: if flag and i > x: r.append(i * 2) elif not flag and i < x: r.append(i) return r

非同期コードのデバッグ

以下の非同期Pythonコードはスクリプト実行時にイベントループに関するRuntimeErrorを発生させます。バグを特定し、なぜ起きるか説明し、標準的なPythonエントリーポイントから動作する修正版を示してください。 import asyncio async def fetch(): return 42 result = asyncio.get_event_loop().run_until_complete(fetch()) print(result) asyncio.run(fetch())

RESTエンドポイント作成

POSTリクエストで/textフィールド（文字列、最大5000文字）を含むJSONを受け取り、入力検証を行い、失敗時は明確なメッセージで422を返し、成功時はテキストの最初の200文字をsummaryフィールドとしてJSONで返す最小限のFastAPIエンドポイントを書いてください。

比較する

DeepSeek V4.1 Flash
オープンウェイトモデル
1,048,576トークンのコンテキスト · $0.04/M 入力、$0.68/M 出力
GLM 5.3 Flash
オープンウェイトモデル
1,048,576トークンのコンテキスト · $0.02/M 入力、$0.72/M 出力
Hy4 preview
オープンウェイトモデル
1,048,576トークンのコンテキスト · $0.83/M 入力、$2.50/M 出力
MiMo-V2.6-Flash
オープンウェイトモデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.14/M 入力、$0.28/M 出力

openrouterの他のテキストモデル

よくある質問

Pareto Code Routerをローカルで実行したりウェイトをダウンロードできますか？: いいえ。OpenRouterのAPI専用メタルーターで、オープンウェイトもHugging Faceリポジトリもありません。
実際の料金は？: OpenRouterはこのルーターの固定価格を公開しておらず、選択された基盤モデルの料金に依存します。
OpenRouterのAuto Routerとどう違う？: Pareto Code Routerはコーディングに特化して高評価のモデルに限定し、min_coding_scoreで品質下限を調整可能。Auto Routerは全タスク対象の汎用セレクターです。

キャプテンの評価
モデルランキングを手動で追うことなく競争力のあるコード生成を求めるなら実用的な選択肢。ただしコスト変動や実行モデルの透明性がない点は留意。

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

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Updated Oct 22, 2026

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このスコアの計算方法

このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。

類似モデル

MiniMax M2.7

TEXT / LLM

Mistral 7B Instruct v0.2

画像・動画・テキスト生成のための AI モデル

Pareto Code Router は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認できます。

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