OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 15859.73B tokens · 467,738,062 次请求
定位与擅长场景
gpt-5.6-luna-20260709 是 OpenAI 当前在 OpenRouter 上调用量排名第一的模型，日调用量约 15.86 万亿 token、4.68 亿次请求，属于典型的高并发通用旗舰。从体量看，它更可能被用于大规模生产级任务：通用对话、代码生成、Agent 编排与批处理推理，而非小众垂类。
与竞品对比
排名第一且无 rankChange（新上榜或长期霸榜），说明它在 OpenRouter 生态中已形成明显的虹吸效应。相比同代其他厂商旗舰，它的优势不在单项极限能力，而在稳定性、生态兼容与工具调用成熟度——开发者迁移成本低，聚合平台默认首选，进一步放大调用量。
是否值得接入
值得。若你需要一个高吞吐、低集成风险的主力模型，它是当前最稳妥的默认选项。但建议做 A/B 成本与延迟测试，并保留一个备用模型以防单点依赖。
日调用 11841.87B tokens · 193,675,755 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 定位于高吞吐、低延迟的通用推理场景，适合大规模对话、内容生成与 Agent 调用。单日 1184 亿 Token、1.94 亿次请求的体量，说明它已成为生产级主力模型，而非尝鲜型选择。
与竞品对比
在 OpenRouter 榜单高居第 2，仅次于头部闭源旗舰，明显压过同价位多数开源与半开源模型。其优势不在极限推理，而在单位成本下的稳定输出与极高并发承载能力，属于"走量型"选手。
是否值得接入
值得。若你的业务以高频、成本敏感、时延敏感的批量任务为主，它是当前性价比最优选之一；若追求复杂推理或长链思考，则需搭配更强旗舰模型。建议作为默认主力模型接入，并保留一个高端模型兜底。
日调用 11610.02B tokens · 99,179,973 次请求
定位与擅长场景
腾讯混元 hy4-preview 以日调用量 11.6 万亿 token、近亿次请求稳居 OpenRouter 第三，仅次于头部两家。这一体量说明它已进入生产级主力池，而非尝鲜选项。从调用结构看，高频短请求占比高，推测其强项在中文对话、内容生成与 Agent 工具调用等通用场景，适合承接大规模、低延迟的日常推理负载。
与竞品对比
与榜首模型相比，混元的单次请求 token 均值偏小，走的是"高频轻量"路线，成本与吞吐更占优；相对部分开源系竞品，它在中文语义和本地化合规上更稳，但极限推理与长上下文能力未必领先。排名无变化，说明热度已进入平台期，靠的是稳定供给而非话题拉动。
是否值得接入
值得。若你的业务以中文为主、请求量大且对单价敏感，它是当前性价比与稳定性兼顾的优选；若追求顶尖复杂推理，建议保留备选做 A/B。结论：可作为主力模型接入，但建议保留多模型路由以防单一依赖。
日调用 11415.24B tokens · 318,286,298 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 位列调用量第 4，日均 Token 超 11.4 万亿、请求量约 3.18 亿次，热度处于第一梯队。从命名看，Flash 版本主打轻量高并发，适合批量推理、Agent 工具调用、内容生成等对延迟和吞吐敏感的场景，属于典型的"走量型"主力模型。
与竞品对比
它夹在头部闭源旗舰与开源轻量模型之间：性能上难以对标顶级旗舰，但凭借智谱的中文语料优势和较高的性价比，在中文任务、国内开发者生态中具备差异化竞争力，调用规模已证明其被大量生产环境采纳。
是否值得接入
值得接入。若你的业务以中文为主、追求高吞吐低成本，且需要稳定的国内服务，GLM-5.3-Flash 是稳妥之选；但若追求极致推理能力或复杂长链任务，建议搭配旗舰模型分层使用。
日调用 10617.12B tokens · 508,294,371 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 10.6T tokens、5.08 亿次请求，稳居 OpenRouter 第 5。其轻量命名与巨大请求量说明它主打高频、短平快的批量任务，如对话补全、内容生成、代码辅助与 Agent 工具调用。
与竞品对比
在头部梯队中，它的单次请求平均 token 量偏小，走的是“薄利多销”路线，与主打长上下文、深度推理的旗舰模型形成互补。相比同厂更强版本，Flash 以响应速度和成本效率取胜，适合作为默认流量入口而非复杂推理主力。
是否值得接入
值得。第 5 的排名和 5 亿级日请求已验证其稳定性与生态认可度，rankChange 为空说明它仍在榜内稳固。若你的场景是高频轻量调用、对延迟敏感，它是性价比很高的选择；若需长链推理或超长上下文，建议搭配更强模型分层使用。
日调用 7523.83B tokens · 102,168,781 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.5 位列 OpenRouter 调用量第 6，日请求量超 1.02 亿次、日 Token 消耗超 7.5 万亿，属于头部梯队中的高吞吐选手。从量级看，它承接了大量通用对话、内容生成与轻量 Agent 类负载，适合作为大规模、成本敏感型业务的主力模型，而非高难度推理或专业代码场景。
与竞品对比
排名第 6 意味着它已挤进第一梯队的第二集团，与前列的头部模型存在调用量差距，但明显领先于长尾。其优势不在能力上限，而在生态入口（小米终端与开发者体系）带来的稳定流量与性价比定位，与同类中端模型正面竞争。
是否值得接入
值得接入，但建议作为「主力通用层」而非「能力天花板」。若你的场景是高频、低复杂度、对成本敏感的批量任务，它是稳妥选择；若涉及复杂推理、长链路 Agent 或专业领域，仍需搭配更强模型做兜底。建议先小流量灰度，用真实数据验证质量与延迟后再放量。
日调用 4690.02B tokens · 66,262,209 次请求
定位与擅长场景
腾讯 hy3（20260706）在 OpenRouter 日调用量约 4.69 万亿 token、6626 万次请求，排名第 7，属于头部阵营。如此高的请求密度说明它被大量用于高频、短平快的通用对话、内容生成与轻量 Agent 场景，中文语境和国内生态适配是其天然优势。
与竞品对比
它处在第一梯队边缘：调用量远超多数开源与中小厂商模型，但与榜单前列的头部模型仍有量级差距。相比同价位竞品，腾讯的强项在于中文理解、微信/云生态整合与企业级稳定性，而非极限推理或超长上下文。
是否值得接入
值得。若你的业务以中文交互、规模化调用和国内合规部署为主，它是性价比与稳定性兼顾的稳妥选择；若追求顶尖推理或英文能力，则建议搭配头部模型做路由分流。整体属于“主力可用、按需组合”的一档。
日调用 4093.57B tokens · 428,059,783 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 位列日调用量第 8，单日约 4.09 万亿 tokens、4.28 亿次请求，属于头部梯队中偏“走量”的型号。从命名看，Flash 定位高并发、低延迟的通用场景，适合对话、批处理、Agent 工具调用等对吞吐敏感的任务，而非极限推理。
与竞品对比
在同榜单中它稳居前十，说明其综合性价比已获开发者用脚投票。相比同门 Pro 级模型，Flash 牺牲部分深度换取速度与成本；对比其他厂商的轻量档，它的调用规模处于第一梯队，热度不低。
是否值得接入
值得。若你的业务以高频、短链路请求为主，它是当前性价比较优的选择之一；但复杂推理或长链任务建议搭配更强型号分流。总体：可作默认主力，按任务分层使用。
日调用 3671.95B tokens · 30,737,423 次请求
定位与擅长场景
Nemotron-3 Ultra 550B（A55B 激活）是 NVIDIA 面向高吞吐推理场景的旗舰级 MoE 模型，550B 总参数、约 55B 激活，兼顾大模型能力与推理成本。适合复杂推理、长上下文企业级任务与合成数据生成，尤其在 NVIDIA 自家软硬件栈上有优化红利。
与竞品对比
日调用量约 3.67 万亿 tokens、3073 万次请求，稳居 OpenRouter 第 9，热度属第一梯队。相比同量级的 Llama、Qwen 旗舰，它更偏“生产级基础设施”定位，而非社区话题型模型；调用量说明已有相当规模的开发者把它当作稳定主力，而非尝鲜。
是否值得接入
值得。若你的场景重视吞吐、稳定性与推理成本，且有较强工程能力，它是可靠的高端选项；若追求生态插件与社区微调资源，则通用开源旗舰更省心。建议先小流量压测再放量。
日调用 2563.01B tokens · 32,554,634 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3 位列 OpenRouter 调用量第 10，日均约 2.56 万亿 token、3255 万次请求，属于头部梯队。其定位偏向通用对话与 Agent 工作流，长上下文与中文任务表现稳定，适合作为高频调用的主力模型，承接代码辅助、内容生成与工具调用等场景。
与竞品对比
与同榜前列的头部闭源模型相比，GLM 系列主打性价比与开放生态，在中文理解和国内合规适配上更具优势；相较其他开源系竞品，其调用规模已证明工程稳定性与生态认可度，差距主要在极端推理与多模态深度上。
是否值得接入
值得接入。若你的业务以中文为主、追求成本可控且需要稳定吞吐，GLM-5.3 是可靠的主力或备份选择；若任务高度依赖复杂推理或前沿多模态，建议与头部模型做 A/B 对比后再定主次。