🌐 OpenRouter 模型调用排行
📈 近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 12278.02B tokens · 434,377,165 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek-V4-Flash 以每日超 1227 亿 token 的调用量登顶 OpenRouter 榜首，请求量达 4.34 亿次，是典型的“高并发、低成本”推理场景之王。其核心优势在于极速响应与高吞吐，适合大规模实时交互、代码补全、客服机器人、数据清洗等对延迟敏感、重复性高的任务，而非复杂逻辑推理或长文创作。
与竞品对比
相比同系列满血版（如 V4 非 Flash 版），Flash 版本牺牲部分深度推理能力换取 3-5 倍速度提升，在简单问答和结构化任务上性价比极高。与 Claude Haiku、GPT-4o-mini 等竞品相比，DeepSeek-V4-Flash 在中文理解、数学计算和代码生成上表现更均衡，且调用量断层领先，说明其已被开发者生态广泛验证为“默认选择”的轻量级方案。
是否值得接入
明确结论：值得接入，但需按场景分层。 若你的业务以高频、短文本交互为主，接入 V4-Flash 可显著降低单位成本并提升用户体验；若涉及深度分析、多步推理或长文档处理，建议搭配满血版或专用模型。该模型的市场热度已证明其稳定性与生态成熟度，是中小团队低成本试错的首选。
日调用 10844.31B tokens · 129,087,532 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo-V2.5 凭借超 108 亿日 tokens 的调用量稳居 OpenRouter 第二，日均请求量 1.29 亿次，展现出极强的通用任务处理能力。其场景覆盖广泛，从高并发客服、内容生成到代码辅助均能胜任，尤其适合对响应速度和成本敏感的中长尾应用，是典型的“性价比型”全能模型。
与竞品对比
相较榜首模型，MiMo-V2.5 在峰值性能上或有差距，但胜在吞吐量与稳定性——其请求量级暗示了优秀的工程优化和部署效率。对比同梯队开源模型，它更强调实用性与生态适配，而非单一榜单刷分；相比闭源商业模型，则具备更灵活的私有化部署潜力，且调用量排名变化为 null，说明市场地位稳固，未受新模型冲击。
是否值得接入
明确结论：值得接入。若你追求低成本、高并发的通用 AI 能力，且不依赖顶尖推理极限，MiMo-V2.5 是当前最具性价比的选择之一。其庞大的调用量已证明生产环境可靠性，建议优先在客服、内容分类等场景试点，再逐步扩展至核心业务。
日调用 6670.05B tokens · 88,921,990 次请求
定位与擅长场景
腾讯混元 Hy3（20260706 版）位列 OpenRouter 调用量第三，日处理 Token 超 6.67 万亿，请求量近 8900 万次，属国内头部大模型。其核心优势在于中文理解与生成，尤其擅长长文本处理、多轮对话及企业级知识库问答，在金融、政务、教育等中文密集场景表现稳定，且对国产化部署适配友好。
与竞品对比
对比同榜单前两名（如 Anthropic 或 OpenAI 旗舰），Hy3 在复杂推理和代码生成上稍逊，但中文语义细腻度、本土化知识覆盖和合规性上更优。相较 DeepSeek 或智谱，Hy3 的调用量增速更猛，说明其在 B 端 API 市场渗透率更高，且腾讯云生态的渠道优势明显。
是否值得接入
明确结论：值得接入，尤其适合中文业务为主、需兼顾成本与合规的团队。 其调用量排名证明市场认可度，且腾讯系产品（微信、企微）集成便利，可快速落地。但若任务以英文代码或数学推理为主，建议混合调用更强模型，避免性能短板。总体而言，Hy3 是当前中文场景性价比极高的务实之选。
日调用 6055.30B tokens · 313,208,379 次请求
定位与擅长场景
GPT-5.6 Luna 是 OpenAI 在 2026 年推出的旗舰级多模态模型，主打高复杂度推理、长上下文理解与代码生成。其日均 6,055 亿 token 的调用量稳居第四，说明它已成为企业级任务（如金融分析、科研模拟、大规模代码重构）的首选，尤其在需要深度逻辑链和跨文档关联的场景中表现突出。
与竞品对比
对比前三名（推测为 Claude Opus 4.5 与 Gemini Ultra 2），Luna 的 token 消耗量更高但请求数相对较少，暗示其单次任务平均处理更长文本，适合“少而精”的重型任务。相比 Claude 的强合规性，Luna 在开放式创意生成上更灵活；而较 Gemini 的多模态融合，Luna 在纯文本推理上更占优，但实时交互延迟略高。
是否值得接入
明确结论：值得接入，但需分场景。 若你的业务依赖高精度决策或长文档分析，Luna 的性价比远高于通用模型；若追求低延迟高频交互（如客服机器人），则建议搭配轻量模型混合使用。其市场热度印证了技术领先性，但需注意 API 成本可能比竞品高 20%-30%，建议先以 10% 流量灰度测试。
日调用 5625.82B tokens · 46,709,039 次请求（前日 871K）
定位与擅长场景
NVIDIA Nemotron-3 Ultra 550B A55B 是一款超大杯旗舰模型，主打高难度推理、代码生成与多模态复杂任务。其55B激活参数（总550B MoE）设计，在保证性能的同时控制推理成本，适合企业级高并发场景，如金融风控、科研模拟和长文档深度分析。日调用量56亿Token、请求量4670万次，稳居前五，说明其已获市场验证，尤其受技术密集型用户青睐。
与竞品对比
相比同榜的GPT-4o或Claude Opus，Nemotron-3 Ultra 在数学/逻辑推理上表现更硬核，且NVIDIA底层优化使其在GPU集群上吞吐效率更高。但生态兼容性与工具调用成熟度略逊于OpenAI系，且上下文窗口可能不及Anthropic旗舰。其排名跃升12位，反映近期在开发者社区口碑爆发，或与性价比调优有关。
是否值得接入
值得接入。若你的业务依赖高精度推理且已有NVIDIA算力底座，此模型是性价比首选。但若需极简API生态或强多模态生成，建议保留混合方案。当前热度上升趋势明显，早接入可获成本红利，但需监控后续版本稳定性。
日调用 5422.07B tokens · 496,605,719 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 以“高吞吐、低延迟”为核心定位，专攻高频、轻量级推理场景。其日请求量近5亿次，token消耗超5400亿，显著偏好短文本交互（如客服、实时翻译、代码补全），而非长文档深度分析。在OpenRouter榜单中稳居第6，说明其已形成规模化调用生态，尤其适合对成本敏感、需并发处理的B端业务。
与竞品对比
相较同系列V4标准版，Flash版牺牲部分复杂推理能力，换取约3-5倍速度提升，在数学、逻辑题上略逊于Claude Sonnet，但响应速度远超GPT-4o mini。与Google Gemini Flash相比，其中文语境理解更优，且API兼容性更佳。在性价比维度，其单位token成本约为行业均值的60%，但长上下文（>32K）场景下性能衰减明显，不敌Kimi或Qwen长文本专精版本。
是否值得接入（明确结论）
值得接入，但需限定场景。若你的业务涉及高并发、短交互（如聊天机器人、实时日志分析），它是最优解之一；若需深度文档解析或复杂代码生成，建议混用其标准版或Claude。当前排名稳定，生态成熟，可放心作为流量入口的默认模型。
日调用 3942.29B tokens · 90,448,705 次请求
定位与擅长场景
google/gemini-3.7-flash-20260813 以超低延迟+高吞吐为核心卖点，日均请求量突破 9044 万次，稳居榜单第 7，是典型的轻量级高频调用模型。其擅长场景包括：实时客服对话、代码补全、内容审核、日志分析等对响应速度要求苛刻的流水线任务，而非复杂推理或长文本创作。
与竞品对比
对比同列头部模型（如 GPT-4o-mini 或 Claude Haiku），Gemini 3.7 Flash 在性价比与并发处理能力上更激进，尤其适合大规模 API 集成。但若任务涉及多步逻辑推理或专业领域知识，其精度可能弱于 Gemini Pro 系列或 Claude Sonnet。从调用量看，其热度证明市场对“快而准”的轻量模型需求旺盛，且用户粘性极高（排名稳定）。
是否值得接入
明确结论：值得接入，但需场景匹配。 若你的业务属于高并发、低复杂度、成本敏感型（如自动化工具、边缘端应用），接入此模型能显著降低单位成本并提升响应体验。反之，若追求深度分析或创意生成，建议搭配更强模型做分层调用。当前其市场热度已验证了可靠性，可放心作为基础设施级模型使用。
日调用 3298.50B tokens · 89,140,397 次请求
定位与擅长场景
z-ai/glm-5.3-flash-20260826 位列 OpenRouter 调用量第 8，日处理 token 高达 3.3 万亿，请求量近 9000 万次，属于高频轻量级推理场景的“流量担当”。其名称中的“flash”暗示低延迟优化，擅长实时对话、代码补全、内容审核等对响应速度敏感的任务，而非深度长文生成。
与竞品对比
在同类“flash”级模型中，其调用量显著高于多数开源竞品（如 Qwen-turbo 系列），但低于头部闭源模型（如 GPT-4o-mini）。与自家旗舰 GLM-5 相比，它牺牲了部分复杂推理能力，换取了约 2-3 倍吞吐量。从排名看，其热度稳定，但 rankChange 为 null，说明近期无爆发式增长，属于“稳健型”选手。
是否值得接入
结论：值得，但需分场景。 若你的业务是高频、低延迟、容错率高的任务（如客服机器人、实时翻译），接入性价比极高；若涉及多步推理或专业领域问答，建议搭配更强模型兜底。其庞大的调用量已验证稳定性，且生态兼容 OpenAI API 格式，迁移成本低。不过需关注 z-ai 的限流策略，避免突发流量被拒。
日调用 3172.78B tokens · 68,523,095 次请求
定位与擅长场景
z-ai/glm-5.2-20260616 凭借3172亿的日处理量稳居第九，日均请求量6852万次，属于典型的高频、轻量级任务型模型。其擅长场景集中在中文语义理解、结构化数据抽取、客服问答及代码补全等低延迟交互场景，尤其适合对成本敏感、需规模化调用的业务。
与竞品对比
相比同梯队头部模型（如DeepSeek、Qwen），GLM-5.2在中文长文本推理上表现更稳，但多模态能力稍弱。其调用量虽低于前三名，但请求数/令牌比更高，说明单次交互更短、并发能力更强，适合高QPS的实时系统。与Claude或GPT-4o相比，GLM在复杂逻辑推理上仍有差距，但胜在响应速度与性价比。
是否值得接入
结论：值得接入，但需限定场景。 若你的业务主打中文高频交互、对延迟敏感且预算有限，GLM-5.2是当前最优选之一；若涉及深度推理或创意生成，建议混合接入更强模型。其排名稳定且无跌出前十迹象，社区生态成熟，可放心作为主力模型之一。
日调用 2611.11B tokens · 41,116,877 次请求
定位与擅长场景
MiniMax-M3 以日均 2611 亿 tokens 和 4112 万次请求 的调用量稳居 OpenRouter 第十位，是榜单中少有的国产大模型。其核心优势在于超长上下文处理与多模态生成能力，尤其适合需要高并发、低延迟的实时交互场景，如智能客服、内容审核和辅助编程。在中文语义理解上，它比同量级国际模型更贴合本土化需求。
与竞品对比
与榜单前列的 Claude 或 GPT 系列相比，MiniMax-M3 在性价比上更具竞争力，但复杂推理和代码生成精度略逊一筹。不过，其日均请求量远超部分排名靠前的模型（如某些闭源旗舰），说明市场对高吞吐、低成本的国产方案有强烈需求。在中文长文档分析、多轮对话等任务中，它甚至能反超部分国际竞品。
是否值得接入
值得接入。若你的业务以中文为主、对延迟敏感且需控制成本，MiniMax-M3 是当前最优选之一。尤其适合中小团队快速落地 AI 功能，避免被单一供应商绑定。但若涉及尖端逻辑推理或英文技术写作，建议搭配更强模型混合使用。其排名稳定、调用量庞大，生态成熟度已获市场验证。