OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 29623.73B tokens · 689,581,030 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 是当前 OpenRouter 调用量第一的模型，日请求近 6.9 亿次、日 token 近 29.6 万亿，热度断层领先。从命名与用量看，它定位为高吞吐、低延迟的通用对话与批量推理主力，适合客服、内容生成、Agent 编排等对成本和并发敏感的场景。
与竞品对比
榜首位置说明它在“性能足够好 + 单位成本可控”的平衡点上压过了同级闭源模型。相比头部旗舰模型，它更偏向性价比与吞吐，而非极限推理能力；竞品若在复杂推理上更强，但在大规模常规调用上难以匹敌其调用规模。
是否值得接入
值得。若你的业务以高频、标准化请求为主，它是当前最具规模验证的选择；复杂推理任务建议搭配更强模型分层使用。
日调用 11942.24B tokens · 677,241,512 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-flash 是智谱面向高并发场景的轻量快速版本，日调用量约 11.9 万亿 tokens、6.77 亿次请求，在 OpenRouter 排名第 2，属于平台头部主力模型。其定位明显偏向通用对话、批量内容生成、Agent 工具调用等对延迟和成本敏感的高频任务，而非深度推理或长上下文重负载。
与竞品对比
从调用量看，它已进入与头部闭源轻量模型同一梯队的竞争区间，请求量级说明其在开发者侧形成了较强的默认选择惯性。相比同价位竞品，其优势更多体现在中文语料、工具调用稳定性和生态接入便利度上；但在复杂推理与多模态能力上，仍难以与旗舰级模型正面抗衡。
是否值得接入
值得接入。对于需要低成本、高吞吐的通用任务，它是当前性价比较优的选项之一；建议将其作为默认快模型使用，复杂任务再路由至更强模型，形成分层调用策略。
日调用 9569.73B tokens · 121,313,992 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.6 Flash 排名第 3，日调用量约 9.57 万亿 token、1.21 亿次请求，热度处于第一梯队。从命名看，Flash 定位为高吞吐、低延迟的轻量模型，适合高频对话、内容生成、批量摘要与 Agent 工具调用等对成本敏感的场景。
与竞品对比
其调用量已逼近头部闭源与开源模型，说明在性价比维度具备明显竞争力。相比同梯队模型，它更偏向"走量"路线：单次请求 token 规模适中、请求数极高，反映开发者把它当作默认主力而非实验性选择。rankChange 为空，暂无法判断趋势，但绝对量级足以证明生态采纳度。
是否值得接入
值得接入。若你的业务以高并发、低成本推理为主，它可作为主力或降级备用模型；建议先用小流量做质量与延迟基准测试，再逐步放量。对追求极致推理质量的复杂任务，仍建议搭配更强模型分层使用。
日调用 8222.44B tokens · 41,231,409 次请求
定位与擅长场景
stepfun/step-5-preview-20261008 在 OpenRouter 日调用量排名第 4，单日 token 约 8.2 万亿、请求约 4123 万次，属于头部梯队。其单次请求平均 token 量较高，说明更适合长上下文、复杂推理、代码与 Agent 工作流等重负载场景，而非轻量问答。
与竞品对比
排名压在其后的模型众多，能稳定进入前四，表明它在“能力/成本”曲线上有竞争力。与同梯队通用旗舰相比，它更可能以性价比和中文/工具调用见长；但作为 preview 版本，稳定性和生态成熟度仍逊于头部闭源旗舰。
是否值得接入
值得接入，但建议以灰度方式：先用非核心链路验证长上下文与工具调用表现，确认延迟和一致性后再放量。若业务对版本稳定性要求极高，应保留可切换的备选模型。
日调用 7824.77B tokens · 73,519,299 次请求
定位与擅长场景
腾讯 hy4-preview-20260827 在 OpenRouter 日调用量排名第 5，日请求约 7352 万、日 Token 约 7.82 万亿，单请求 Token 密度很高，说明它被大量用于长上下文、批量生成或 Agent 类重负载任务，而非轻量闲聊。作为预览版就能冲到前五，市场热度相当可观，背后大概率有腾讯云生态和中文场景需求的支撑。
与竞品对比
它处在第一梯队边缘：调用量低于头部几家国际主力模型，但已明显甩开第二梯队。优势在于中文理解、长文本吞吐和性价比路线；短板是预览版稳定性、工具调用生态和海外开发者认知度仍待验证，rankChange 为空也说明缺少连续趋势数据。
是否值得接入
值得接入，但建议以“中文长文本 + 高并发批处理”场景先做 A/B 测试，并保留可切换的备选模型。预览版阶段不宜作为唯一生产依赖，待正式版和价格策略明朗后再扩大流量。
日调用 7336.09B tokens · 129,839,994 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 是 DeepSeek 面向高吞吐场景推出的轻量快速版本，从命名与调用结构看，主打低延迟、高并发推理，适合批量文本处理、Agent 工具调用、代码补全与实时对话等对响应速度敏感的任务。日均约 7.3 万亿 tokens、1.3 亿次请求，单次请求平均约 5.6 万 tokens，说明其被大量用于长上下文或批量生成类工作负载。
与竞品对比
在 OpenRouter 调用量榜位列第 6，处于第一梯队中段，热度稳健但非头部爆款。相较榜单前列的旗舰模型，Flash 版本以速度与成本效率取胜，牺牲部分复杂推理深度；与同类轻量模型相比，其单请求 token 规模偏大，显示用户更倾向把它当作"能扛长输入的生产力工具"而非闲聊模型。
是否值得接入
值得接入。若你的场景是高频、可并行的推理或长文本批处理，它是性价比与吞吐兼顾的可靠选择；若任务依赖深度推理或高精度复杂决策，建议搭配旗舰模型分层使用。
日调用 6473.73B tokens · 52,200,879 次请求
定位与擅长场景
Claude Opus 5.5 是 Anthropic 的旗舰级模型，日调用量约 6.47 万亿 token、5220 万次请求，在 OpenRouter 榜单上排第 7。这个量级说明它已进入主流生产环境，而非仅靠尝鲜拉动。它更适合长上下文推理、复杂代码生成、多步骤 Agent 编排与高价值文档分析等对输出质量敏感的场景。
与竞品对比
排名第 7 意味着它处在第一梯队但并非榜首，前面多为性价比更高的中端或开源模型。Opus 系列的定位是“质量优先”，单 token 成本与延迟通常高于竞品，因此在批量、低难度任务上不占优势；但在需要少返工、少人工校验的任务里，综合成本反而可能更低。
是否值得接入
值得，但有条件。若你的业务对准确率、长链路推理要求高，且调用量可控，Opus 5.5 是稳妥选择；建议采用分层路由——高价值请求走 Opus，常规请求降级到轻量模型，以平衡质量与成本。纯高并发、低复杂度场景则不建议作为主力。
日调用 6361.22B tokens · 417,285,764 次请求
定位与擅长场景
GPT-6 Luna（20260922）排名第 8，日调用量约 6.36 万亿 tokens、日请求约 4.17 亿次，单次请求平均 token 量偏高，说明其更多承担长上下文、复杂推理与多轮任务，而非轻量问答。适合代码生成、长文档分析与 Agent 工作流等高质量输出场景。
与竞品对比
在 OpenRouter 生态中处于第一梯队但非头部：调用量落后于排名更前的旗舰模型，却明显高于中腰部模型。其优势是 OpenAI 生态兼容性与稳定性，劣势是相对成本与延迟不占优；对价格敏感的批量任务，竞品更具性价比。
是否值得接入
值得接入，但建议作为“高质量主模型”而非唯一模型：核心链路用它保证效果，高频轻量请求分流至更便宜模型。若团队已使用 OpenAI 工具链，迁移成本低，接入优先级高。
日调用 5286.08B tokens · 67,188,913 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3（z-ai）在 OpenRouter 日调用量排名第 9，日请求约 6719 万、日 Token 约 5.29 万亿，单请求平均 Token 量偏高，说明它更多被用于长上下文、代码生成、Agent 工具调用等重负载任务，而非轻量闲聊。其定位偏向“高性价比通用+代码/推理”路线，适合需要中文能力与结构化输出的生产场景。
与竞品对比
排名第 9 意味着它已进入第一梯队边缘：热度不及头部闭源旗舰，但明显高于多数开源/中小厂商模型，属于“被真实流量验证过”的选项。与同价位国产模型相比，其调用规模说明生态接入和稳定性已获开发者认可；与顶级闭源模型相比，复杂推理与多模态仍是短板。
是否值得接入
值得接入，但建议作为主力备选而非唯一依赖：先用小流量做 A/B，验证其在你的代码与工具调用链路上的稳定性，再逐步放量。若成本敏感且任务以中文生成、Agent 编排为主，性价比优势明显。
日调用 4725.05B tokens · 351,609,500 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 定位为高吞吐、低延迟的通用推理模型，日调用量约 4.7 万亿 tokens、3.5 亿次请求，稳居 OpenRouter 前十，说明它已成为开发者日常批处理、Agent 工具调用与大规模内容生成的主力选项。其"Flash"命名指向速度与成本效率优先，适合对响应时延敏感、调用量巨大的生产型负载。
与竞品对比
在榜单前十中，它属于少数以超高请求数而非单次长上下文取胜的模型，与主打深度推理的旗舰模型形成互补：前者承担"量"，后者承担"质"。相较同价位轻量模型，其请求规模已具备明显的生态惯性，接入方多、社区反馈充分，踩坑成本较低。
是否值得接入
值得。若你的场景是高频短请求、批量生成或 Agent 编排，它是当前性价比较为稳妥的选择；若追求复杂推理与长链思考，则建议搭配旗舰模型分层使用。建议先小流量灰度验证稳定性与输出风格，再逐步放量。