提供元の振り分け

LLM の窓口に OpenRouter を使っているとき、Hermes Agent は提供元の振り分けに対応します。要求を実際にさばく AI の提供元をどれにするか、どの順で優先するかを細かく決められます。

OpenRouter は要求を多くの提供元（Anthropic、Google、AWS Bedrock、Together AI など）へ渡します。提供元の振り分けを使うと、費用・速度・品質のどれを重く見るかを決めたり、この提供元でなければならないという条件を通したりできます。

設定

~/.hermes/config.yaml に provider_routing の節を足します。

provider_routing:
  sort: "price"           # How to rank providers
  only: []                # Whitelist: only use these providers
  ignore: []              # Blacklist: never use these providers
  order: []               # Explicit provider priority order
  require_parameters: false  # Only use providers that support all parameters
  data_collection: null   # Control data collection ("allow" or "deny")

設定項目

sort

その要求について、OpenRouter が使える提供元をどの順で並べるかを決めます。

provider_routing:
  sort: "price"

only

使ってよい提供元の名前（slug）を並べます。指定すると、ここに書いた提供元だけを使い、ほかはすべて外れます。名前は OpenRouter が提供元ごとに示している小文字の slug を使います。

provider_routing:
  only:
    - "anthropic"
    - "google"

ignore

使わない提供元の名前を並べます。ここに書いた提供元は、いちばん安くても速くても使われません。

provider_routing:
  ignore:
    - "together"
    - "deepinfra"

order

優先の順番をそのまま書きます。先に書いた提供元ほど優先され、書かなかった提供元は控えとして使われます。

provider_routing:
  order:
    - "anthropic"
    - "google"
    - "amazon-bedrock"

require_parameters

true にすると、OpenRouter は要求に含まれるパラメータ（temperature、top_p、tools など）をすべて扱える提供元にだけ渡します。パラメータが黙って落とされるのを防げます。

provider_routing:
  require_parameters: true

data_collection

自分のプロンプトを提供元が学習に使ってよいかを決めます。値は "allow" か "deny" です。

provider_routing:
  data_collection: "deny"

モデルごとの上書き（models）

モデルごとに別の提供元の組み合わせを固定できます。models の下の鍵はモデル ID で、それぞれに sort / only / ignore / order / require_parameters / data_collection を同じように書けて、そのモデルについてだけ 上の共通の値を上書きします。モデルごとに書かなかったものは、共通の既定値がそのまま使われます。

provider_routing:
  sort: "price"                      # applies to every model
  models:
    "openai/gpt-6-astra":
      only: ["openai"]               # never let a reseller serve this one
    "anthropic/claude-fable-5.1":
      only: ["anthropic"]
    "moonshotai/kimi-k2.6":
      order: ["moonshotai", "together"]
      sort: "throughput"

名前の照合は agent.reasoning_overrides と同じく表記のゆれを吸収します（claude-fable-5.1 と claude-fable-5-1、 openrouter/ を付けても付けなくても構いません）。上書きは、エージェントが*そのとき*使っているモデルに付いていきます。つまり /model での切り替え、控えのモデルへの切り替わり、cron ジョブ、別のモデルで動く委任先のエージェントは、それぞれ自分の 指定を受け取ります。これらの鍵は config.yaml を直に編集してください。モデル ID にはドットが入っていて、hermes config set はドットを階層の区切りとして読んでしまいます。

実際の書き方

費用を抑える

使える中でいちばん安い提供元へ渡します。量を多く使うときや、開発中に向いています。

provider_routing:
  sort: "price"

速さを優先する

対話しながら使うために、返り始めるまでが短い提供元を優先します。

provider_routing:
  sort: "latency"

出る量の多さを優先する

長い文章を書かせるなど、1 秒あたりのトークン数がものを言うときに向いています。

provider_routing:
  sort: "throughput"

提供元を 1 つに固定する

結果を揃えたいときに、すべての要求を決まった提供元に通します。

provider_routing:
  only:
    - "anthropic"

特定の提供元を避ける

使いたくない提供元を外します（データの扱いが気になる場合など）。

provider_routing:
  ignore:
    - "together"
    - "lepton"
  data_collection: "deny"

優先順を決めつつ、控えも用意する

まず希望の提供元を試して、使えなければほかへ回します。

provider_routing:
  order:
    - "anthropic"
    - "google"
  require_parameters: true

仕組み

提供元の振り分けの設定は、エージェントとの会話の要求と、反復の上限に達したときの要約の要求に、extra_body.provider の項目として付いて OpenRouter へ渡ります。（extra_body は OpenAI の Python SDK の引数名で、JSON の要求では最上位の provider という項目になります。）圧縮やタイトル生成といった補助的な処理は、auxiliary.<task>.extra_body の下で別に設定します。

• CLI で使うとき — ~/.hermes/config.yaml に書き、起動時に読み込まれます
• ゲートウェイで使うとき — 同じ設定ファイルです。メッセージングのプラットフォームからのターンは、ゲートウェイの起動時に読み込んだ内容を使います。手元の hermes chat / TUI のセッションは、ゲートウェイがそのセッションを作るときに自分のプロファイルから読み込みます。そのため、編集はゲートウェイを再起動しなくても次の新しいセッションから効き、開いているセッションは作られたときの値のままです

振り分けの設定は config.yaml から読まれ、AIAgent を作るときの引数として渡されます。

providers_allowed  ← from provider_routing.only
providers_ignored  ← from provider_routing.ignore
providers_order    ← from provider_routing.order
provider_sort      ← from provider_routing.sort
provider_require_parameters ← from provider_routing.require_parameters
provider_data_collection    ← from provider_routing.data_collection

何も書かないときの動き

provider_routing の節を書かない場合（既定の状態）は、取りまとめ役が自前の振り分けの決まりを使い、だいたいのところ費用と使えるかどうかを自動で釣り合わせます。