Ox Alpha Wiki
Ox Alphaは、コーディング、長時間にわたるエージェント作業、長期的なソフトウェアエンジニアリング、マルチモーダルAIワークフロー向けに構築された無料のステルス推論モデルです。
Ox Alpha リソース
Ox Alphaステルスモデルを使いこなすために必要なすべてを紹介します：仕様、API、料金、コーディングワークフロー、正体の追跡
Latest Updates
Discover the newest guides, tips, and content
Ox Alpha 1mコンテキスト：セットアップガイド、制限事項と最適な用途
Ox Alphaの1Mコンテキスト、マルチモーダル入力、出力制限、プライバシーに関する主張、プレビューアクセスが実用的なAIワークフローに与える影響を解説します。
Ox Alpha AIモデル：APIセットアップガイドとベンチマーク
Ox Alphaとは何か、OpenRouterを通じてアクセスする方法、コンテキスト、速度、価格、エージェント型コーディングへの適性を評価する方法を解説します。
Ox Alpha api：セットアップガイド、制限事項とベストプラクティス
OpenRouter経由でOx Alpha apiを使用する方法を解説します。セットアップ、マルチモーダル入力、コンテキスト制限、料金、実用的なワークフローのヒントを紹介します。
Ox Alpha chat completions：API設定のステップバイステップガイド
Ox Alpha evals：ベンチマーク、セットアップ、安全対策
Ox Alpha glm 5.4：セットアップガイド、テストと主なトレードオフ
2026年8月時点のOx Alpha glm 5.4の主張、OpenRouterのセットアップ、コンテキスト制限、性能データ、コーディングテストから得られた教訓を解説します。
Ox Alpha glm 5.5：モデル比較と証拠ガイド
Ox Alpha glm 5.5の証拠、ベンチマーク結果、GLMとの関連性、料金、コンテキスト長、2026年に向けた実践的なテスト方法を確認します。
Ox Alpha glm：2026年ベンチマークランキングと分析
Ox Alphaの報告済みベンチマーク結果、GLMとの関連を示す証拠、コンテキストウィンドウ、マルチモーダル動作、実践的な評価ワークフローを解説します。
Ox Alpha minecraft：プロトタイプ機能とテストガイド
報告されたOx Alpha minecraftプロトタイプについて、ワールド構築、サバイバルテスト、アニメーション、クラフト、採掘、既知のバグを紹介します。
Ox Alpha openai sdk：セットアップガイド、パラメータとヒント
OpenRouterのOpenAI互換APIを通じてOx Alphaに接続し、リクエストを設定し、出力をストリーミングし、本番ワークロードを管理する方法を学びます。
Ox Alpha opencode go：アクセス、制限、セットアップガイド
Ox Alpha opencode zen：セットアップガイドとモデル確認
OpenCode Zen で Ox Alpha を確認し、ワークスペースを準備して安全に接続し、モデルへのアクセス問題を解決する方法を説明します。
Ox Alphaのモデル仕様
Ox Alphaは2026年8月20日、OpenRouterのステルス名前空間で公開されました。最大の特徴は1,048,576トークンのコンテキストウィンドウで、非常に大規模なコードベース、ドキュメント、ログ、長時間稼働するエージェントの履歴を1つのコンテキスト内で処理できます。
Ox Alpha
stealth/ox-alpha
OpenRouter Stealth
2026年8月20日
1,048,576トークン
131,072トークン
テキスト、画像、動画
テキスト
推論対応
コーディング、エージェント型ワークフロー、リポジトリ分析、長大なコンテキストを扱うタスク、本番環境でのワークロード
OpenRouter APIから利用可能
Why Ox Alpha Stands Out
- A 1M-class context window large enough for whole repositories, long documents, and full agent histories.
- Multimodal text, image, and video input with up to 131,072 output tokens per response.
- Reasoning-capable and positioned for coding, agentic workflows, and production workloads.
Ox Alpha APIセットアップガイド
Ox Alphaではモデル識別子としてstealth/ox-alphaを使用します。OpenRouterのOpenAI互換チャット補完エンドポイントを通じて呼び出せるため、OpenAI互換APIをすでに利用しているアプリケーションへ簡単に統合できます。
OpenRouter APIキーを作成する
OpenRouter APIキーを作成し、OPENROUTER_API_KEYなどの環境変数として安全に保存します。
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...Ox AlphaのモデルIDを使用する
すべてのリクエストでmodelパラメーターにstealth/ox-alphaを設定します。
"model": "stealth/ox-alpha"curlでリクエストを送信する
OpenRouterのチャット補完エンドポイントを呼び出し、AuthorizationヘッダーにAPIキーを指定します。
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"stealth/ox-alpha","messages":[{"role":"user","content":"このコードベースのアーキテクチャを説明してください。"}]}'PythonでOx Alphaを使用する
OpenAI Python SDKは、標準のチャット補完インターフェースを維持したままベースURLを変更することで、OpenRouterに接続できます。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"]
)
response = client.chat.completions.create(
model="stealth/ox-alpha",
messages=[{"role": "user", "content": "この実装をレビューしてください。"}]
)
print(response.choices[0].message.content)TypeScriptでOx Alphaを使用する
OpenAI JavaScript SDKは、stealth/ox-alphaモデル識別子を使い、OpenRouter互換の同じエンドポイントに接続します。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1",
apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "stealth/ox-alpha",
messages: [{ role: "user", content: "この関数のバグを修正してください。" }]
});
console.log(response.choices[0].message.content);ストリーミングを有効にする
完全なレスポンスを待たず、トークンを逐次返したい場合はstreamをtrueに設定します。
"stream": trueOx Alphaの料金と無料アクセス
stealth/ox-alphaは、OpenRouterで無料アクセスモデルとして提供されています。ステルスプレビューの進展に伴って料金や提供状況が変わる可能性があるため、現在のアクセス状況についてはOpenRouterのモデルページが主な情報源となります。
無料
$0
$0
stealth/ox-alpha
1,048,576トークン
OpenRouter
OpenRouter APIキー
OpenRouterを通じた無料プレビューアクセス
OpenRouterのアカウント、プロバイダー、無料モデルのレート制限が適用されます
Free Access Notes
- OpenRouterでステルス展開が継続している間は、無料プレビュー料金が適用されます。
- 無料モデルへのリクエストには、モデルごとおよびアカウントごとのレート制限が適用されます。
- ステルスプレビューが終了した場合、OpenRouterのモデルページに更新後の料金体系が掲載されます。
- OpenRouter上の匿名ステルスプロバイダーは、不正利用の監視を目的としてプロンプトと補完結果を保持しますが、トレーニングには使用しません。
Ox Alphaのコーディングおよびエージェントワークフロー
Ox Alphaは、モデルが十分なプロジェクトコンテキストを保持しながら、多数のファイルや複数のタスク段階にわたって推論する必要があるワークフロー向けに構築されています。OpenRouterのAPIとツール呼び出しのサポートにより、モデルを自律型または人間が監督するコーディングエージェントに組み込むことができます。
リポジトリ分析
リポジトリの大部分、アーキテクチャに関するメモ、設定ファイル、ドキュメントを提供することで、Ox Alphaがプロジェクト全体の関係性について推論できるようにします。
Best for: コードベースの導入、アーキテクチャレビュー、依存関係分析、リファクタリング計画
長期的なコーディング
複数段階のエンジニアリングタスクに取り組む際、要件、実装の詳細、過去の変更、テスト結果をコンテキスト内に保持します。
Best for: 機能開発、移行、大規模なリファクタリング、複数ファイルの変更
デバッグワークフロー
ソースコード、ログ、スタックトレース、設定、再現手順を1つのプロンプトにまとめることで、モデルが複数のコンポーネントにまたがって障害を追跡できるようにします。
Best for: バグ診断、本番インシデント調査、リグレッション分析
ツール呼び出しエージェント
ファイル検索、リポジトリの調査、テストの実行、サービスへのクエリ、アプリケーション固有の操作を行えるツールにOx Alphaを接続します。
Best for: コーディングエージェント、開発者アシスタント、自動化されたエンジニアリングワークフロー
計画・実行・レビューのループ
まずモデルにタスク計画を作成させ、ツールを通じて個々の手順を実行し、結果を確認したうえで、発生した内容に基づいて次のアクションを修正させます。
Best for: 複数の依存するアクションを必要とする複雑なタスク
大規模なドキュメントタスク
拡張コンテキストウィンドウを使用して、仕様、APIリファレンス、技術ドキュメント、ソースコードをまとめて分析します。
Best for: ドキュメント生成、実装計画、仕様からコードへのワークフロー
コードレビュー
孤立した差分をレビューするのではなく、関連ファイルと周辺の実装コンテキストを提供することで、動作や保守性についてより広範に推論できるようにします。
Best for: プルリクエストレビュー、セキュリティチェック、保守性分析
本番エージェントパイプライン
構造化プロンプト、ツール呼び出し、ストリーミング応答、検証、アプリケーション側の制御を組み合わせて、Ox Alphaを本番ワークフローに統合します。
Best for: 社内開発者向けツール、自動化システム、エージェント型アプリケーション
Ox Alphaの1Mコンテキストおよびマルチモーダルガイド
Ox Alphaは、1,048,576トークンのコンテキストウィンドウに加え、テキスト、画像、動画の入力をサポートしています。大容量のコンテキストにより、コードベース、長文ドキュメント、複数ファイルの分析、長時間にわたるエージェントワークフローに適しており、テキストベースの応答はOpenRouter APIを通じて返されます。
1,048,576トークンのコンテキストウィンドウ
1,048,576トークン
大容量のコンテキストウィンドウには、広範なプロンプト、ソースファイル、ドキュメント、会話履歴、取得した記録、その他の補足資料を1つのモデルコンテキスト内に保持できます。
大規模なコードベース
長文の技術ドキュメント
リポジトリ全体の分析
長時間にわたる会話
大規模コードベースの分析
複数ファイルのコンテキスト
開発者は、関連する多数のソースファイル、設定ファイル、ログ、テスト、ドキュメントをまとめて提供できます。これによりOx Alphaは、ファイルを個別に分析するのではなく、依存関係をまたいで推論できます。
リポジトリの調査
ファイル横断デバッグ
リファクタリング
アーキテクチャ分析
長文ドキュメントの処理
長文コンテキスト分析
コンテキストウィンドウは、長大なレポート、仕様書、書き起こし、研究資料、契約書、技術マニュアル、関連ドキュメントの集合を扱うために使用できます。
ドキュメントの要約
情報抽出
ドキュメント間の比較
質問応答
テキスト入力
サポート対象
標準的なテキストプロンプト、ソースコード、構造化テキスト、会話メッセージ、長文ドキュメントをモデル入力として提供できます。
チャット
コーディング
推論
抽出
画像入力
サポート対象
マルチモーダル分析ワークフローでは、テキストプロンプトとともに画像コンテンツを含めることができます。
スクリーンショット分析
視覚的なドキュメント理解
UI分析
画像ベースの推論
動画入力
サポート対象
Ox Alphaは動画を受け付ける入力モダリティとして提供しており、アプリケーションで動画素材とテキストによる指示を組み合わせることができます。
動画理解
シーン分析
コンテンツレビュー
マルチモーダルエージェント
テキスト出力
テキスト
モデルの生成結果はテキストとして返されます。これには自然言語による回答、コード、ツール関連の応答、適切なAPI機能を使用した場合の構造化テキストが含まれます。
アプリケーションの応答
生成コード
レポート
構造化データ
拡張エージェントコンテキスト
長時間実行されるコンテキスト
大容量のコンテキストは、複雑なタスク全体で指示、ツール結果、取得したドキュメント、コード、会話履歴を蓄積するエージェントワークフローに役立ちます。
コーディングエージェント
リサーチエージェント
自動化
本番ワークフロー
Ox Alphaの推論設定
Ox Alphaは推論指向のモデルであり、サポート対象のリクエストではOpenRouterの推論制御を使用できます。タスクの複雑さ、レイテンシ要件、トークン使用量に応じて推論の強度を調整してください。複雑なコーディングや計画には高い設定、迅速なテストや単純なタスクには低い設定が適しています。
難しい複数ステップの問題、計画、分析、応答速度よりも解決策の品質が重要なタスクに、より多くの推論リソースを割り当てます。
{
"reasoning": { "effort": "high" }
}リポジトリレベルのデバッグ、アーキテクチャ上の判断、難しい実装タスク、リファクタリング、複数の依存する推論ステップを必要とする問題に役立ちます。
{
"reasoning": { "effort": "high" }
}日常的なプログラミング、技術的な質問、データ変換、アプリケーションロジック、中程度の推論負荷に適したバランスのよい設定です。
{
"reasoning": { "effort": "medium" }
}単純なプロンプト、API統合チェック、書式設定タスク、軽量な変換、低レイテンシが望ましいワークフローで推論の負荷を軽減します。
{
"reasoning": { "effort": "low" }
}リクエストに割り当てる推論能力の量を開発者がより直接的に制御したい場合に、トークンベースの推論予算を指定します。
{
"reasoning": { "max_tokens": 4000 }
}モデルが内部で推論を行うことを許可したまま、返される推論情報を除外します。アプリケーションが最終応答のみを必要とする場合に便利です。
{
"reasoning": { "effort": "high", "exclude": true }
}OpenRouterは、サポート対象の推論メタデータを保持または処理するワークフロー向けに、reasoning detailフィールドを通じて推論関連のレスポンスデータを公開できます。
{ "response_field": "reasoning_details" }Ox Alphaのツール呼び出しと構造化出力
ツール呼び出しを使用すると、アプリケーションはタスク中にモデルが選択できる外部関数を記述できます。一方、構造化出力は生成データをソフトウェアが確実に利用できる形式に制約します。これらを組み合わせることで、Ox Alphaをより大規模なアプリケーションワークフロー内の推論レイヤーとして動作させられます。
利用可能なツールを定義する
toolsモデルがリクエストできる操作を記述した関数定義を送信します。関数名、目的、想定される引数を含めます。
ツール選択を制御する
tool_choiceツール選択の処理方法を設定し、エージェントが関数選択を自動化できるようにしたり、ワークフローに適したツールへモデルを誘導したりします。
リクエストされた関数を実行する
tool_callsOx Alphaが関数をリクエストすると、アプリケーションは生成されたツール呼び出しを読み取り、引数を検証し、対応する外部関数を実行して、結果を取得します。
ツールの結果をOx Alphaに返す
tool外部関数の結果をツール出力として会話に戻します。これにより、モデルは返されたデータを利用して推論を続け、次のレスポンスを生成できます。
JSONレスポンスを要求する
response_formatアプリケーションコードで自由形式の自然言語レスポンスではなく、機械可読なJSONが必要な場合に、レスポンス形式の制御を使用します。
JSON Schemaを適用する
response_format.json_schema構造化出力を使用すると、生成データを定義済みのJSON Schemaに制約できます。これにより、バックエンドアプリケーションで予測可能なフィールド名、データ型、オブジェクト構造を利用できます。
エージェントループを構築する
tools + structured output推論、ツール呼び出し、返されたツール結果、Schemaで制約された最終出力を組み合わせることで、アクションを実行し、アプリケーションですぐに利用できる形式でデータを返す本番環境向けエージェントを構築します。
Ox Alphaのベンチマークとモデルの正体
Ox Alphaを比較する最も有用な方法は、公開されているOpenRouterの仕様と、stealth識別子の背後にあるモデルに関する議論を分けて考えることです。APIに表示されるモデル名、コンテキストサイズ、モダリティ、推論機能、本番環境でサポートされる機能は、基盤となるモデルファミリーを特定しようとするコミュニティの試みとは独立して追跡できます。