OpenRouter 推出 Shell 沙箱与 Files API
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OpenRouter 把两项能力同时放进了服务端工具清单：openrouter:shell 与 Files API。前者让平台上任意模型在托管的 Linux 容器里执行命令，后者负责把文件送进工作区、再把运行产物取回。两项能力目前都处于 beta 阶段，已经可以直接调用。它们被归入同一组 server tools，与联网搜索等工具并列，意味着调用方可以在不改动业务代码结构的前提下，把服务端行为挂到不同模型上。材料给出的组合示例是：让模型先检索网页，再把结果写成脚本生成图表，整个执行过程都发生在服务端算力里，不需要本地环境配合。想先看效果的人可以在 chatroom 中打开 shell 工具试用；接口层面的细节则分散在 shell、containers 与 Files API 三份指南中。
工具调用如何触发
使用方式是把 openrouter:shell 放进请求的 tools 数组，前提是所选模型本身支持工具调用。模型自行判断何时需要终端、何时发起调用，调用方不预先规定执行步骤。材料中的请求示例把 model 设为 deepseek/deepseek-v4-pro-0813，输入是一句自然语言任务：先查看 Python 版本，再写一个打印前 20 个素数的脚本并运行；tools 里声明 openrouter:shell，parameters 中 engine 取值为 openrouter。模型决定调用后，会一次性发出一批命令，这些命令在容器内逐条执行，每条各自独立调用，执行结果以 stdout、stderr 和退出码的形式回传给模型。模型据此判断下一步动作，例如脚本解析出错时可以改写后重跑，形成读输出、再行动的循环。
三块拼成的执行面
支撑这套流程的是三项互相配合的能力。其一是 Shell 与 Bash：既支持 OpenAI 兼容的 Shell 工具，可走 Responses API 与 Anthropic Messages API；也提供 openrouter:bash，即 Anthropic 兼容的 Bash 工具，走 Messages API。两者都对任意模型开放，不绑定特定厂商。其二是 Files API，工作区存储挂在 /api/v1/files 下，可以上传文件、按 id 把文件挂到容器上，并保留一次运行产生的文件。其三是容器，也就是命令实际执行的沙箱；只要多次请求共享同一个容器 id，写进去的文件就会在请求之间留存，容器内容可通过 /api/v1/containers 接口访问。三者叠在一起，才构成从上传、执行到取回结果的完整链路。
按秒计费与适用边界
费用方面，沙箱时间按每秒 0.0001 美元计价，随请求一并结算，Files API 的使用也包含在这笔费用里，具体条目写在 Pricing 一节。对读者来说，这意味着接入门槛主要落在两件事上：所选模型需要具备工具调用能力，以及按实际占用的沙箱秒数付费。容器是命令运行的边界，文件在共享同一容器 id 的请求之间延续，换一个 id 就是另一份工作区。材料没有给出容器的资源规格、单次运行的时长上限或并发限制，这些需要查阅 containers 与 Files API 指南确认。整体上，这套工具把「模型写脚本、服务端跑脚本、结果回给模型」的闭环收进了 API 请求内部。
为什么值得看
赋予模型执行代码与操作文件能力，降低构建智能体门槛。
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