OpenRouter 教程：233 行脚本做一个会「真跑一遍」的 AI 代码审查

OpenRouter 近日发布教程，介绍如何仅用标准库编写一个 233 行的 AI 代码审查脚本。该脚本借助 Responses API，让模型在托管的 Linux 沙箱中实际运行检查、复现 Bug，再给出补丁，而不是只阅读 diff 做静态判断。

脚本通过 Files API 把改动文件、传入的上下文文件和 Git diff 上传到 OpenRouter 工作区，模型在审查期间可读取这些内容；上传文件无法下载回来，且只能用于 OpenRouter 的 shell 沙箱，脚本退出前会在 finally 块中删除全部上传文件。沙箱默认没有外网访问，模型无法执行 pip install，若检查需要 PyPI 包，可通过 shell 工具的 network_policy 放行 pypi.org 等主机。

在针对一个含五个植入 Bug 的改动所做的三轮测试中，每次审查平均费用为 Claude Haiku 5.5 的 0.0153 美元、GPT-6 Luna 的 0.0167 美元、DeepSeek V4.1 Flash 的 0.0307 美元和 Claude Sonnet 5.5 的 0.0447 美元，费用包含模型 token 与每秒 0.0001 美元的沙箱时间。沙箱计费从第一条 shell 命令开始直到响应结束，模型思考时间也计入，因此较慢的模型即使 token 便宜，沙箱费用也更高。

教程还给出 CI 集成方式：在 GitHub 的 Actions secrets 中配置 OPENROUTER_API_KEY，并把 review 设为分支保护规则中的必需状态检查。脚本用 git show "$BASE:review.py" 读取基础分支中的脚本副本，避免拉取请求改动审查器本身，python -I 则阻止拉取请求文件进入导入路径，来自 fork 的拉取请求会跳过该任务，timeout-minutes: 15 覆盖一到四分钟的审查耗时。

OpenRouter 表示，仅看 diff 的 Chat Completions 审查器在 Haiku 5.5 上每次约 0.001 美元，而在沙箱中运行代码的成本高出 10 到 40 倍，换来的是带复现证据的发现和经过测试的补丁。模型提出补丁时，脚本会先应用到临时副本并告知模型是否成功，只有传入 --apply 标志才会更新工作区。