OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 17752.31B tokens · 151,867,511 次请求
定位与擅长场景
腾讯 hy4-preview-20260827 在 OpenRouter 日调用量榜单中位居第一，单日 token 量约 17.75 万亿、请求数约 1.52 亿次，属于典型的高并发通用主力模型。从体量看，它更适合承接大规模对话、内容生成、Agent 编排等需要稳定吞吐的生产级场景，而非小众垂直任务。
与竞品对比
榜单第一意味着它在开放聚合平台上的实际流量已压过多数同代通用模型，热度由真实调用而非宣传驱动。相比部分靠低价冲量的模型，它的请求数与 token 数同处高位，说明单次调用长度不低，偏向真实业务负载而非简单探针调用。
是否值得接入
值得接入测试。若你的业务看重高并发稳定性与生态兼容，它可以作为主力候选；但 preview 版本存在迭代风险，建议先做小流量灰度，并保留可切换的备选模型，避免单点依赖。
日调用 14578.74B tokens · 726,549,136 次请求
定位与擅长场景
gpt-5.6-luna-20260709 位列调用量第 2，日请求约 7.27 亿、日 token 约 14.58 万亿，单请求 token 密度很高，说明它被大量用于长上下文、复杂推理和批量生成类任务。作为 OpenAI 旗舰线的最新迭代，它适合对稳定性、指令遵循和综合能力要求高的通用场景。
与竞品对比
排名第 2 意味着它处在第一梯队，但并非绝对垄断——榜首模型在调用量上仍压它一头，说明市场存在明显的替代选择。它的优势在于生态成熟、工具链完善；劣势是同类竞品在特定垂直任务上可能更具性价比。
是否值得接入
值得接入，尤其适合作为主力通用模型。但鉴于其高 token 消耗特征，建议对成本敏感的场景做分层路由，把简单请求分流到更轻量的模型，避免预算被长上下文任务快速吃掉。
日调用 12077.73B tokens · 305,421,182 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 位列 OpenRouter 调用量第 3，日请求量超 3 亿、日消耗 token 高达 12 万亿，单请求平均约 4 万 token，说明它被大量用于长上下文、高吞吐场景，如文档批处理、Agent 循环调用与代码库级推理。Flash 命名也印证其主打低延迟、高并发。
与竞品对比
能挤进前三，意味着它已与头部闭源模型和主流开源托管版本正面竞争。相比同级竞品，它的优势在于国产模型常见的性价比与中文/代码能力均衡；短板通常在超长链推理的稳定性与生态工具链成熟度上，需按任务实测。
是否值得接入
值得。如此量级的真实调用是市场认可度的硬指标，rankChange 为空说明其排名稳定、非短期冲量。建议将其作为高并发、成本敏感型任务的主力或备选，先小流量对比延迟与失败率，再决定是否替换现有默认模型。
日调用 12030.53B tokens · 533,705,404 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 排名第 4，日调用量约 12 万亿 token、5.3 亿次请求，属于第一梯队的轻量高速型号。从命名与调用结构看，它主打低延迟、高并发场景，适合大规模批处理、Agent 工具调用、代码补全和客服类高频对话，而非深度推理任务。
与竞品对比
它处在“旗舰之下、迷你之上”的甜点区间：比同门 Pro 版更便宜更快，比小参数模型更稳。与 GPT、Claude 的中端型号相比，其优势是单位成本下的吞吐能力，劣势通常在复杂长链推理和指令细腻度上，需按任务分层使用。
是否值得接入
值得。日均 5 亿级请求说明生态验证充分、稳定性有保障，是性价比路线的稳妥选择。建议将其作为默认主力模型处理高频常规请求，把复杂推理任务路由给更强旗舰，形成成本与效果的组合。
日调用 6077.89B tokens · 80,853,608 次请求
定位与擅长场景
小米的 mimo-v2.5 日调用量约 6.08 万亿 tokens、8085 万次请求，稳居 OpenRouter 第 5，属于头部梯队。从体量看，它更像是面向 C 端高频交互与轻量 Agent 场景的主力模型：单次请求平均约 7.5 万 tokens，说明长上下文、多轮对话或批量任务占比不低，适合对话、内容生成、端侧智能助手等规模化落地。
与竞品对比
排名前五意味着它已与主流闭源、开源旗舰同台竞争，热度不靠单日爆发，而是稳定的高并发调用支撑。相比同类国产模型，小米的优势在于自有硬件与生态入口带来的天然流量，调用量含金量需结合生态内循环来看。
是否值得接入
值得接入，尤其适合需要高吞吐、低门槛试用的团队。建议先用真实业务流量做 A/B，重点验证长上下文稳定性与工具调用能力，再决定是否作为主力或备用模型。
日调用 4627.68B tokens · 497,290,591 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 位列 OpenRouter 调用量第 6，日请求近 5 亿次、日 Token 超 4.6 万亿，属于头部高吞吐模型。从命名看，Flash 主打低延迟、高并发，适合批量推理、Agent 流水线、实时对话等高调用量场景，是典型的"性价比主力模型"。
与竞品对比
在 OpenRouter 榜单前六中，它与 Gemini Flash、GPT 系列轻量档位处于同一梯队。其优势在于开源生态与中文能力，Token 消耗量级说明开发者已把它当作日常默认选项，而非尝鲜对象。相比闭源轻量模型，它在成本与可控性上更具吸引力。
是否值得接入
值得接入。近 5 亿次日请求是真实市场投票，稳定性和吞吐已被大规模验证。建议作为默认推理层或备用主力的首选，尤其适合成本敏感、中文密集、需要自托管选项的团队。结论：可直接纳入生产链路。
日调用 3620.88B tokens · 30,897,954 次请求
定位与擅长场景
NVIDIA Nemotron-3 Ultra 550B（A55B 激活）以日均 3.62 万亿 token、3090 万次请求位列第 7，属于第一梯队。其超大规模 MoE 架构适合高复杂度推理、长上下文理解与企业级 Agent 工作流，在需要强逻辑与代码能力的场景表现突出。
与竞品对比
与同榜前列的闭源旗舰相比，Nemotron 系列以开放权重和 NVIDIA 生态绑定为差异点，推理优化与部署成本更可控。相比中小型开源模型，它在复杂任务上的能力上限更高，但延迟与显存门槛也更高。
是否值得接入
值得接入，但需按场景分层：核心推理链路可用它兜底，高频轻量任务则搭配小模型降本。若团队已在 NVIDIA 栈上，迁移与调优成本低，性价比明显；若追求极致低延迟，建议先做 A/B 压测再决定。
日调用 3510.96B tokens · 62,228,507 次请求
定位与擅长场景
腾讯 hy3-20260706 在 OpenRouter 日调用量排名第 8，日均 token 约 3.51 万亿、请求约 6223 万，单请求 token 量偏高，说明它更多承担长上下文、批量生成或 Agent 类重负载任务，而非轻量问答。适合中文内容生产、企业知识库与高并发 API 场景。
与竞品对比
排名前十意味着它已进入全球主流调用池，与头部闭源模型同台竞争。相比同梯队模型，它的优势更可能体现在中文语义、腾讯生态集成与稳定性，而非绝对推理上限；rankChange 为空，说明热度处于相对稳态，暂无明显爆发或滑坡。
是否值得接入
值得接入，尤其面向中文业务与成本敏感型高并发场景。建议先做小流量 A/B，验证长上下文质量与延迟，再决定是否作为主力或备用模型。
日调用 2788.81B tokens · 39,098,666 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 3909 万、日 token 近 2.79 万亿，单请求 token 量偏高，说明其主力场景是长上下文、高吞吐任务，如长文档理解、代码库级推理与 Agent 工作流，而非轻量闲聊。
与竞品对比
排名前十意味着它已进入全球第一梯队，与 Claude、GPT、Gemini 及 DeepSeek 等头部模型同场竞争。其优势在于国产模型的价格弹性与中文、代码表现，短板则是海外生态工具链与多模态能力相对头部闭源模型仍有差距。
是否值得接入
值得接入。调用量是最真实的口碑指标，第 9 名说明它已通过大规模生产验证，稳定性与性价比可信。建议作为主力或备份模型纳入路由，尤其适合中文与成本敏感型长文本场景；若强依赖多模态或极致推理，可保留头部闭源模型做兜底。
日调用 2553.39B tokens · 50,237,266 次请求
定位与擅长场景
Gemini 3.8 Flash 是 Google 面向高吞吐场景的主力中端模型，单日调用量约 2.55 万亿 token、5000 万次请求，稳居 OpenRouter 前十。它适合大规模内容生成、Agent 工具调用、长上下文批处理等对延迟和成本都敏感的任务，属于典型的"日活型"生产模型。
与竞品对比
在同价位区间，它主要对标 Anthropic 的 Haiku 系列与 OpenAI 的 mini 级模型。凭借 Google 自研 TPU 带来的推理成本优势和超长上下文能力，它在调用量上通常压过同类竞品，是许多开发者的默认兜底选项。相比旗舰级 Pro 模型，它牺牲部分复杂推理深度换取吞吐与价格。
是否值得接入
值得。若你的业务以高频、中等复杂度请求为主，它是当前性价比与稳定性兼顾的优选；建议作为主力模型接入，复杂推理任务再路由到 Pro 级模型。