OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 19737.50B tokens · 171,774,757 次请求
定位与擅长场景
腾讯 hy4-preview-20260827 以近 19.7 万亿日 token、1.72 亿次日请求稳居 OpenRouter 榜首，属于典型的通用旗舰级预览模型。从调用体量看，它已被大量生产级应用采纳，适合长上下文对话、内容生成、Agent 编排等高频主力场景，而非边缘试验用途。
与竞品对比
榜首位置意味着它在同一周期内压过众多国际主流模型，热度处于第一梯队。其优势更可能来自中文语境、腾讯生态集成与稳定性，而非单点极限推理；在纯英文硬核任务上，未必对头部竞品形成碾压。
是否值得接入
值得。如此规模的调用量本身就是最强的可用性背书，工程风险低、社区反馈充分。建议先以主力模型接入并做 A/B 评测，同时保留一个备选模型以防预览版行为漂移。
日调用 12894.29B tokens · 586,797,485 次请求
定位与擅长场景
gpt-5.6-luna-20260709 在 OpenRouter 日调用量排名第 2，单日 token 约 12.89 万亿、请求约 5.87 亿次，属于绝对头部梯队。从量级看，它更像是通用主力模型：高频对话、批量内容生成、代码与工具调用等长上下文场景都能承接，是很多应用默认的“生产级底座”。
与竞品对比
排名第 2 意味着它稳定压过绝大多数同级模型，仅落后于榜首一个身位。与同类通用大模型相比，它的优势不在单点极致，而在调用规模验证过的稳定性与生态适配度——如此高的请求量说明其延迟、并发和输出一致性已被大量开发者反复验证。rankChange 为空，暂看不出明显升降趋势，热度处于高位平台期。
是否值得接入
值得接入。若你需要一个经过海量真实流量检验、生态成熟、风险低的通用模型，它是优先选项之一；除非你的场景对成本或某垂直能力有极端要求，否则直接接入不会踩坑。
日调用 12331.64B tokens · 342,504,719 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 位列调用量第 3，日请求约 3.4 亿、日 token 超 12 万亿，单请求 token 量偏高，说明它被大量用于长上下文、批量生成类任务，而非单纯的轻量问答。Flash 命名指向低延迟、高吞吐场景，适合作为 Agent 工作流、文档处理、代码补全的主力模型。
与竞品对比
它处在头部阵营，与排名前两位的模型同属第一梯队，但明显领先于第 4 名之后的产品。相比同门非 Flash 版本，它牺牲部分推理深度换取速度与成本优势；相比其他厂商的旗舰模型，其调用量证明它在性价比维度上更具吸引力，尤其在需要海量并发的生产环境中。
是否值得接入
值得。排名第 3 且 rankChange 为空，说明它新上榜即站稳高位，市场热度处于快速上升期。若你的场景是高频、长文本、对延迟敏感，建议优先接入并做 A/B 对比；若追求极限推理质量，可保留旗舰模型兜底。
日调用 12322.95B tokens · 515,899,489 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 位列 OpenRouter 调用量第 4，日处理约 12.3 万亿 tokens、5.16 亿次请求，属于第一梯队的绝对主力。从命名与量级看，它面向高并发、低延迟的通用推理场景，适合对话、批量内容生成、Agent 工具调用等对吞吐敏感的负载。
与竞品对比
它的调用量已与头部闭源模型同处一个数量级，说明在性价比与稳定性上具备强竞争力。相比同门 Pro 版本，Flash 更偏速度与成本；相比其他厂商旗舰，它靠开源生态和低价策略抢占开发者份额，热度由真实请求量支撑，而非营销声量。
是否值得接入
值得。若你的业务以高频、可并行的推理任务为主，它是当前性价比最优选之一；建议先用小流量灰度验证延迟与输出质量，再逐步放量。对极致推理精度要求高的场景，可搭配 Pro 级模型做兜底。
日调用 4840.16B tokens · 514,870,806 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 排名第 5，日调用量约 4.84 万亿 tokens、5.15 亿次请求，属于头部梯队中偏“高频轻量”的一档。从命名和调用结构看，它面向高并发、低延迟的通用对话、批量推理与 Agent 工具调用场景，单次请求平均 token 量不大，说明用户更多把它当作日常主力模型而非长文本深推理工具。
与竞品对比
它处在第一梯队边缘：调用量足以证明市场热度，但与榜首仍有明显差距。相比同门的 Pro 级模型，Flash 主打性价比与吞吐；相比其他厂商的旗舰，它在请求数上占优，说明开发者更看重稳定与成本，而非极限能力。
是否值得接入
值得。若你的业务是客服、内容生成、RAG 问答或高频 Agent 调用，它是当前性价比较优的默认选项；若涉及复杂推理或长链规划，建议搭配更强模型分层使用。
日调用 4189.39B tokens · 79,176,104 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.5 位列 OpenRouter 调用量第 6，日均约 4.19 万亿 tokens、7918 万次请求，热度处于第一梯队。作为手机厂商自研模型，它更适合端云协同场景：系统级助手、IoT 指令理解、中文对话与轻量 Agent 任务，长上下文与多模态能力通常也是迭代重点。
与竞品对比
它直接对标 GPT、Claude、Gemini 的中端档位，以及国内 DeepSeek、Qwen 等开源系模型。优势在于小米生态入口带来的天然流量与设备侧集成；劣势是第三方开发者生态和工具链成熟度可能不及头部通用模型，海外社区口碑仍在积累。
是否值得接入
值得接入，但建议作为“中文场景 + 成本敏感型”主力候选之一。若你的产品面向小米生态或需要高并发中文推理，优先测试；若依赖复杂函数调用与海外生态，建议与头部模型做 A/B 对比后再定。总体结论：可作为主力或备选，不建议单点绑定。
日调用 3689.84B tokens · 31,443,054 次请求
定位与擅长场景
NVIDIA Nemotron-3 Ultra 550B（A55B 激活）位列 OpenRouter 调用量第 7，日处理约 3.69 万亿 token、3144 万次请求，热度属于第一梯队。其 MoE 架构以 550B 总参数、约 55B 激活量运行，兼顾大模型能力与推理成本，适合通用对话、代码生成、Agent 工具调用及需要长上下文的高吞吐生产场景。
与竞品对比
排名紧咬头部闭源与开源旗舰，说明它在性价比区间具备真实吸引力。相比同级稠密模型，MoE 稀疏激活带来更低单位推理开销；相比小参数模型，又保留了更强的复杂推理与指令遵循。NVIDIA 自研栈在 GPU 侧优化上有天然优势，稳定性和吞吐表现值得关注。
是否值得接入
值得接入。若你追求接近顶级能力的通用模型、又对成本与延迟敏感，它是当前第 7 名中颇具竞争力的选择。建议先小流量 A/B 验证其在自身任务上的表现，再决定是否作为主力或备份模型。
日调用 3563.01B tokens · 53,083,668 次请求
定位与擅长场景
腾讯 hy3（20260706 版本）在 OpenRouter 日调用量排名第 8，日请求约 5308 万、日 token 高达 3.56 万亿，单请求 token 密度极高，说明它被大量用于长上下文、批量生成类任务，而非轻量对话。其定位偏向中文内容生产、企业级文档处理与 Agent 工作流。
与竞品对比
排名第 8 意味着它处在第一梯队边缘，热度稳定但并非头部爆款。相比同榜前列的海外旗舰模型，hy3 的优势在于中文语义与本土合规场景；劣势是生态工具链和海外开发者认知度仍偏弱。rankChange 为空，无法判断近期涨跌，但如此体量说明已有稳定付费客户群。
是否值得接入
值得，但需分场景。若你的业务以中文为主、调用量大且对成本敏感，hy3 是性价比合理的候选；若追求极致推理或英文能力，建议先做 A/B 测试再决定。总体结论：可作为主力备选或中文专用通道接入。
日调用 3272.14B tokens · 47,393,675 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3 位列 OpenRouter 调用量第 9，日请求约 4740 万、日 token 超 3.27 万亿，单请求 token 密度偏高，说明它更多被用于长上下文、代码库理解、文档处理等重负载任务，而非轻量闲聊。作为智谱系新版本，通用对话、中文理解与 Agent 工具调用是其主场景。
与竞品对比
它处在第一梯队尾部：调用量已被头部闭源模型拉开差距，但明显高于多数开源同侪。相比同价位开源模型，GLM 系列在中文与函数调用上更稳；相比顶级闭源模型，则在复杂推理与生态成熟度上仍有距离。排名未标注变化，说明热度处于稳定区间，而非爆发式增长。
是否值得接入
值得。若你的场景以中文、长文本、Agent 编排为主，且对成本敏感，GLM-5.3 是性价比合理的选择，建议作为主力或备选双跑。若追求极致推理上限，可保留一个顶级闭源模型兜底。
日调用 2510.64B tokens · 47,077,404 次请求
定位与擅长场景
Gemini 3.8 Flash 是谷歌面向高并发场景的轻量旗舰，日调用量约 2.51 万亿 token、4700 万次请求，稳居 OpenRouter 前十。其核心优势在于超长上下文、原生多模态与极低延迟，适合大规模文档处理、Agent 流水线、实时对话和批量化内容生成等对吞吐敏感的任务。
与竞品对比
在同价位区间，它主要对标 GPT 系列的 mini 版本与 Claude Haiku。相比竞品，谷歌凭借 TPU 自研算力和 Flash 系列一贯的性价比，在单位成本吞吐上更具优势；多模态与工具调用生态也更成熟。劣势是复杂推理深度仍不及 Pro 级模型。
是否值得接入
值得。若你的业务以高并发、多模态、成本可控为首要目标，它是当前最稳妥的默认选项之一；若追求极致推理质量，则建议搭配 Pro 级模型分层使用。