OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 15233.12B tokens · 392,158,319 次请求
定位与擅长场景
gpt-5.6-luna-20260709 位列 OpenRouter 调用量榜首，日消耗约 15.2 万亿 tokens、近 4 亿次请求，是当前平台热度最高的通用旗舰模型。从体量看，它承担的多是高并发、长上下文的主力生产任务，适合通用对话、复杂推理与大规模 Agent 编排等场景。
与竞品对比
其调用量已形成断层式领先，说明在稳定性、上下文长度或综合能力上对开发者具备明显吸引力。榜单首位通常意味着生态适配最广、工具链支持最全，迁移成本低于其他同档模型；但在垂直细分任务上，未必比专用模型更划算。
是否值得接入
值得接入，尤其适合作为默认主力模型。建议先用真实业务流量做 A/B 测试，验证延迟与成本是否符合预期，同时保留一个备选模型以防单点依赖。若预算敏感或任务单一，可再评估更轻量的替代方案。
日调用 12927.50B tokens · 218,200,830 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 位列调用量第 2，日均 Token 近 12.9 万亿、请求超 2.18 亿次，属于典型的“高频走量”主力模型。它主打低延迟、高并发与通用对话、代码补全、批量文本处理等场景，适合对成本敏感、吞吐量大的生产级应用。
与竞品对比
在 OpenRouter 生态中，其调用量仅次于榜首，明显领先多数同级模型，说明它已进入开发者默认选项行列。相比头部闭源模型，它更偏向性价比与稳定性；相比其他开源系模型，它的请求规模体现出更强的工程落地能力，热度处于第一梯队。
是否值得接入
值得接入。若你的业务需要大规模、低成本的稳定推理，它是当前最稳妥的候选之一；但若追求极致复杂推理或特定多模态能力，建议先做小规模对比测试再决定。
日调用 12008.01B tokens · 103,794,290 次请求
定位与擅长场景
腾讯混元 hy4-preview 位列 OpenRouter 调用量第 3，日请求约 1.04 亿次、日消耗约 12 万亿 token，单次请求平均 token 量偏高，说明它被大量用于长上下文、批量生成类任务，而非轻量对话。定位上更贴近中文内容生产、Agent 工作流与企业级集成场景。
与竞品对比
在头部梯队中，它的调用量已进入第一阵营，但并非以单点极致能力取胜，而是靠腾讯云生态、中文语料与工具链整合形成差异化。相比同档竞品，它的优势在于接入门槛和国内合规适配，短板则可能在超长推理与多模态上。
是否值得接入
值得。若你的业务以中文为主、需要稳定吞吐和云厂商级支持，它属于优先试用对象；若追求极致推理或前沿多模态，建议先做小规模 A/B 再决定是否主力接入。
日调用 11624.41B tokens · 330,245,479 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级模型，日调用量约 1.16 万亿 tokens、3.3 亿次请求，在榜单上高居第 4，说明它已被大量生产环境采纳。其定位偏向低成本、低延迟的通用对话与批量推理任务，适合客服问答、内容生成、Agent 工具调用等对响应速度敏感、对极致推理深度要求不高的场景。
与竞品对比
在同梯队中，它直接对标 Gemini Flash、Claude Haiku 等轻量系列。相较之下，GLM-5.3-Flash 的调用规模已进入全球第一阵营，热度不输主流海外轻量模型，且对中文语境和国内生态适配更好，这是其差异化优势。
是否值得接入
值得。如此量级的真实调用量本身就是稳定性和性价比的背书。若你的业务以中文为主、追求吞吐与成本平衡，建议优先将其纳入候选并做 A/B 测试；若任务需要复杂长链推理，则搭配更强模型分层使用。
日调用 10640.16B tokens · 503,983,080 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 是 DeepSeek 面向高并发场景推出的轻量高速版本。单日调用量突破 10.6 万亿 tokens、请求数超 5 亿次，稳居 OpenRouter 第 5 名，说明它已被大量生产级应用采纳。其典型场景是批量推理、Agent 循环、长上下文摘要和成本敏感的对话服务——用速度与吞吐换取单位成本优势。
与竞品对比
与榜首的头部闭源模型相比，Flash 定位不在复杂推理或高难度代码，而在"够用且快"。同价位段它主要面对其他厂商的 mini/flash 类轻量模型，优势在于 DeepSeek 一贯的推理能力底子和中文表现，劣势是极限能力上限低于旗舰型号。榜单中它夹在顶级模型之间，说明用户把它当作主力工作马而非实验玩具。
是否值得接入
值得。单日 5 亿请求是市场用脚投票的结果，生态成熟、稳定性经过验证。建议将其作为默认推理层，复杂任务再路由到旗舰模型，形成分层调用策略。若你的业务以吞吐和成本为先，这是当前性价比最稳的选择之一。
日调用 7294.20B tokens · 99,649,544 次请求
定位与擅长场景
小米的 mimo-v2.5 位列 OpenRouter 调用量第 6，日请求近亿次、日 token 超 7 万亿，热度处于第一梯队。从体量看，它更像是面向消费级场景的高性价比通用模型，适合智能助手、内容生成、IoT 语音交互等高频、成本敏感型任务。
与竞品对比
它挤进头部，说明在中文理解与多模态周边生态上有竞争力，但排名仍落后于头部几家旗舰。与同档竞品相比，优势更可能体现在价格与小米生态协同，而非绝对能力上限。
是否值得接入
值得接入。调用量已验证其稳定性与市场认可度，适合作为主力或备用模型。若追求极致推理能力，建议搭配更高阶模型；若看重成本与中文场景，它是稳妥选择。
日调用 4740.16B tokens · 62,997,048 次请求
定位与擅长场景
腾讯 hy3-20260706 位列 OpenRouter 调用量第 7，日请求约 6300 万、日 Token 超 4.7 万亿，单请求 Token 密度极高，说明它常被用于长上下文、批量生成或 Agent 类重负载任务。其定位偏向中文语境下的通用大模型，适合内容生产、企业知识问答与高并发后端推理。
与竞品对比
排名压过大量国际开源与闭源模型，热度已进入第一梯队。相较同榜头部模型，它的优势不在极致推理，而在中文理解、生态整合与稳定吞吐；与国内其他厂商模型相比，调用体量也处于领先。
是否值得接入
值得。若业务以中文为主、追求高并发与长文本处理，它是当前性价比与稳定性兼顾的稳妥选择；但若任务偏复杂逻辑推理，建议与头部推理模型做 A/B 测试后再定主备。
日调用 4016.84B tokens · 32,587,393 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 8，日调用约 3258 万次、日消耗约 4.02 万亿 token，单次请求平均 token 量偏高，说明其主战场在长上下文、复杂推理与 Agent 类工作流，而非轻量闲聊。NVIDIA 自研模型通常与自家 GPU 栈、NeMo 生态深度绑定，适合已有 NVIDIA 基础设施的团队。
与竞品对比
在开源权重阵营中，它与 DeepSeek、Qwen、Llama 系列正面竞争。其调用量能挤进前十，说明在超大参数 MoE 赛道上具备真实吸引力；但排名不及头部几家，反映开发者对推理成本与部署门槛仍较敏感。NVIDIA 的优势在于软硬件协同优化，劣势是社区微调生态相对薄弱。
是否值得接入
值得接入，但需分场景：若你已在 NVIDIA 平台、追求长上下文与高吞吐推理，它是稳妥选择；若追求最低成本或最丰富的社区微调版本，建议先与 DeepSeek、Qwen 做 A/B 对比。总体属于“实力派但非首选默认项”。
日调用 3952.73B tokens · 404,160,709 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 位列调用量第 9，日处理约 3.95 万亿 token、4.04 亿次请求，单次请求平均约 9800 token，说明它主要承接长上下文、高吞吐的批量任务，如文档处理、代码补全、Agent 流水线。Flash 定位明显偏向“快而省”的通用主力模型，而非深度推理旗舰。
与竞品对比
在 OpenRouter 榜单上稳居前十，意味着它已进入全球开发者日常调用的第一梯队，热度与头部闭源模型同档。相比同门 Pro/Reasoner 版本，它牺牲部分推理深度换取响应速度与成本优势，更适合对延迟敏感、调用量大的场景。
是否值得接入
值得。日请求量破 4 亿是市场用脚投票的结果，生态成熟、稳定性经过验证。若你的业务以高并发、成本可控为首要目标，它是当前性价比极高的默认选项；若任务需要复杂推理，建议搭配更强版本分层使用。
日调用 2831.04B tokens · 34,784,002 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3 位列 OpenRouter 调用量第 10，日均约 2.83 万亿 tokens、3478 万次请求，热度处于第一梯队。其定位偏向通用对话与 Agent 工作流，长上下文、中文理解与工具调用是主要卖点，适合客服、内容生成、代码辅助等高频场景。
与竞品对比
与同榜头部闭源模型相比，GLM 系列主打性价比与开放生态，价格通常更友好；相较 Llama、Qwen 等开源竞品，它在中文语料和指令遵循上更稳，但在极限推理与多模态上未必占优。排名第 10 说明它已进入主流选择，但尚未形成断层优势。
是否值得接入
值得。调用量证明其稳定性与生态成熟度已被市场验证，适合作为主力或备用模型接入。建议先做小流量 A/B，对比延迟与任务通过率，再决定是否扩大配额。