OpenRouter、AIプロジェクト管理機能「Workspaces」を導入
- •独立したAIプロジェクトを整理・管理する「Workspaces」機能が新登場
- •APIキー、ガードレール、ルーティング設定をワークスペースごとに制御可能
- •組織全体での一括請求管理とセキュリティガバナンスを実現
AI実装が大規模化するにつれ、開発者や組織にとって最大の障壁は、モデルへのアクセス権限から複雑なワークフローの統合へと移行している。OpenRouterは、ユーザーが複数のAIプロジェクトを個別にセグメント化し、独立した環境で運用できるようにする「Workspaces」機能を正式に導入した。
この機能は、複数のアプリケーションや社内チーム、あるいはエージェントベースのシステムを管理するうえで極めて重要だ。各プロジェクトで異なる設定を適用し、リスクの重複を避けることが可能になるからだ。特に、開発環境と本番環境を分離したい場合や、Bring-Your-Own-Key（BYOK）構成を用いて専門的なタスクのために異なるプロバイダーを利用する場合に、この分離機能は大きな価値を発揮する。
各ワークスペース内では、APIキーの個別割り当てや、ガードレールの適用、独自のルーティングロジックの実装が可能だ。例えば、コストの閾値やレイテンシの要件、モデルのスループットに応じて柔軟にルーティングを最適化できる。これにより、単一のOpenRouterアカウントをハブとして活用しながら、各プロジェクトの運用ニーズに合わせて構成を変えることが可能となる。
さらに、各ワークスペースではシステムプロンプトのプリセット管理や、異なるプラグイン動作の構成、オブザーバビリティ・プラットフォームの接続も行える。これにより、開発者は機密性の高い領域で厳格なポリシーを適用する一方で、他の領域では実験的な試みを許容するなど、きめ細かな運用が可能になる。
このような高度なコンパートメント化を行いつつも、OpenRouterは組織レベルでの統制を維持している。課金やクレジット管理、グローバルなデータプライバシー・ポリシーは一括して管理されるため、組織の管理者はセキュリティ基準の「上限」を維持できる。各ワークスペースが組織全体のコンプライアンス要件を回避することはない。
また、専用のAPIを通じてワークスペースの作成や構成をプログラムで自動化することも可能だ。プロジェクトレベルと組織レベルで関心を分離することで、OpenRouterはエンタープライズ規模のAIデプロイメントを支える堅牢なインフラストラクチャとしての地位を固めつつある。