OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 19037.62B tokens · 396,353,004 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 以近 19 万亿日 Token、近 4 亿次日请求稳居 OpenRouter 调用量榜首，且是唯一无明显波动的头部模型。其定位清晰：高吞吐、低延迟的通用对话与批量推理场景，适合客服、内容生成、Agent 流水线等对成本与并发敏感的生产环境。
与竞品对比
与同梯队竞品相比，它的优势不在单项能力天花板，而在“够用 + 极稳 + 极便宜”的组合。头部闭源模型推理质量可能略优，但调用规模差出一个量级；开源同量级模型则少有如此稳定的日请求曲线。调用量本身就是市场投票——开发者用真金白银选择了它作为默认底座。
是否值得接入
值得，且应作为首选基线模型接入。建议用它承担 70% 以上常规流量，仅在复杂推理、长链任务上路由到更强模型。若你的业务对单次响应质量极度敏感，可先小流量灰度验证；否则直接接入即可，它已是当前事实上的性价比基准。
日调用 18906.13B tokens · 320,482,837 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 位列调用量第二，日请求超 3.2 亿、日 Token 近 19 万亿，热度极高。从命名看，Flash 定位轻量高速，适合高并发对话、批量推理、Agent 工具调用等对延迟和成本敏感的场景，是典型的“走量”主力模型。
与竞品对比
它稳居头部，说明在开源/低价梯队中具备强竞争力。相比同级轻量模型，其调用规模已形成明显领先，通常意味着在吞吐、稳定性或性价比上更受开发者认可，而非单纯靠品牌。
是否值得接入
值得接入。若你的业务需要大规模、低延迟、可控成本的推理，它是当前最稳妥的选项之一；建议先用小流量验证输出质量与你的场景匹配度，再逐步放量。
日调用 12348.40B tokens · 108,000,911 次请求
定位与擅长场景
腾讯 hy4-preview-20260827 在 OpenRouter 日调用量排名第 3，日请求约 1.08 亿、日 token 超 12 万亿，属于头部梯队。如此体量通常来自高频通用对话、内容生成与 Agent 工作流，说明它在中文理解、长上下文和稳定吞吐上已被大量生产流量验证，而非仅靠尝鲜。
与竞品对比
它排在头部闭源与主流开源模型之间，但 rankChange 为空，缺少趋势信号，难以判断是稳居还是新晋。相比同梯队竞品，其优势更可能体现在中文场景与腾讯生态协同，而非绝对推理上限；单请求 token 量偏高，也暗示长文本或批量任务占比较大。
是否值得接入
值得接入，尤其面向中文业务、需要高并发与成本可控的团队。建议先做小流量 A/B，重点验证长上下文稳定性与工具调用表现，再决定是否作为主力或备用模型。
日调用 8711.91B tokens · 302,573,019 次请求
定位与擅长场景
GPT-5.6 Luna 位列 OpenRouter 调用量第 4，日调用约 3.03 亿次、日消耗 8.7 万亿 token，单次请求平均 token 量偏高，说明它更多被用于长上下文、复杂推理类任务，而非轻量问答。适合代码生成、长文档分析与 Agent 工作流等对推理深度要求高的场景。
与竞品对比
排名第 4 意味着它处在第一梯队，但并非榜首。头部位置通常被性价比更高或延迟更低的模型占据，Luna 的调用量更多来自对能力而非成本敏感的开发者。与同门其他版本相比，它承担的是"高质量输出"角色，而非走量角色。
是否值得接入
值得，但建议作为分层策略中的"重任务"档位。若你的场景以简单对话或高并发为主，用它成本与延迟都不划算；若涉及复杂推理、长上下文或 Agent 编排，它的稳定性和能力值得接入，并可与其他轻量模型搭配使用。
日调用 8301.78B tokens · 542,005,676 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 是一款主打高吞吐、低延迟的轻量级模型，从日均 5420 万次请求、8.3 万亿 token 的调用量看，它更像是被高频调用的“生产级主力”，适合批量推理、Agent 工具调用、内容生成等对成本与响应速度敏感的场景。
与竞品对比
在 OpenRouter 榜单上排名第 5，说明它已进入头部梯队，但明显低于榜首几位顶级闭源模型。相比同门的 DeepSeek 旗舰版本，Flash 以牺牲部分复杂推理能力换取更高的性价比和并发能力，属于“够用且便宜”的定位，与 Gemini Flash、GPT-mini 类产品正面竞争。
是否值得接入
值得接入。如果你的业务以高频、短输出、成本敏感为主，它是当前性价比较优的选择之一；但若涉及复杂推理或长链思考，建议搭配旗舰模型分层使用。
日调用 5008.94B tokens · 38,445,835 次请求
定位与擅长场景
Nemotron-3 Ultra 550B（A55B 激活）是英伟达自研的旗舰级开源权重模型，日调用量约 5 万亿 token、3844 万次请求，稳居 OpenRouter 第 6 位。这一量级说明它已进入生产级主力池，而非尝鲜型模型。其超大规模 MoE 结构适合高复杂度推理、长上下文分析与 Agent 工作流，在需要强逻辑与代码能力的场景中表现突出。
与竞品对比
排名前列多为头部闭源与开源旗舰，Nemotron 能与之同处第一梯队，说明其综合能力已获开发者用脚投票。相比同级竞品，它的差异点在于英伟达生态协同（NIM、TensorRT 等），对已用 NVIDIA 栈的团队迁移成本更低；但在通用对话的性价比上未必占优。
是否值得接入
值得。若你的业务涉及复杂推理、Agent 或已深度绑定英伟达工具链，它是可靠的主力候选；若只是轻量问答，建议先用中小模型控成本，再按需升级。
日调用 4927.65B tokens · 69,437,942 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.5 位列 OpenRouter 调用量第 7，日请求近 6944 万、日 Token 超 4.9 万亿，单请求平均 Token 量偏高，说明它被大量用于长上下文、长输出任务，如文档处理、代码生成与 Agent 工作流。其定位偏向通用旗舰，而非轻量闲聊模型。
与竞品对比
能挤进前十，意味着它已与主流头部模型同处一个量级，热度属于第一梯队。rankChange 为空，暂无法判断是稳定盘踞还是新晋冲榜。相比同榜的海外旗舰，它的优势更可能体现在中文场景与小米生态协同上，而非单纯拼通用推理天花板。
是否值得接入
值得接入测试。调用量是真实需求的投票，近 7000 万次日请求说明其稳定性与性价比已被市场验证。建议先在小流量长文本或中文任务上灰度对比，确认延迟与成本后再决定是否作为主力或备份模型。
日调用 3557.05B tokens · 54,369,426 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 3.56 万亿、请求 5437 万次，单次请求平均 token 量偏高，说明它更多被用于长文本生成、代码补全或 Agent 类重负载任务，而非轻量问答。作为腾讯自研模型，它在中文语境、国内合规与生态集成上具备天然优势。
与竞品对比
排名第 8 意味着它处于第一梯队的边缘位置：热度稳定，但尚未撼动头部几家海外模型的统治地位。与同梯队模型相比，它的请求数不算突出，但 token 吞吐量可观，性价比取向明显，适合对成本敏感、又需要中文能力的团队。
是否值得接入
值得接入，但建议作为「主力备选」而非唯一依赖。若你的业务以中文为主、需要稳定合规供应，它可以承担主力；若追求极致推理能力，仍应保留头部模型做兜底。总体而言，这是一个热度扎实、风险可控的接入选项。
日调用 3407.85B tokens · 363,531,370 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 位列调用量第 9，日请求约 3.64 亿次、日 Token 超 3.4 万亿，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。Flash 定位是低延迟、高吞吐的通用主力模型，适合对话、RAG、代码补全和 Agent 流水线等高频场景。
与竞品对比
它处在头部阵营的中段：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。相比同门的 Pro 版本，Flash 以更低成本换取速度，是典型的“走量”型号；相比其他厂商的轻量款，它的单请求 Token 规模更大，说明用户更愿意把它当主力而非兜底。
是否值得接入
值得。日请求量级证明其稳定性和生态成熟度已经过大规模验证，适合作为默认主力模型接入，并在成本敏感或需要更强推理时再切换其他型号。若你的场景以高并发、长文本为主，它是当前性价比与可靠性兼顾的稳妥选择。
日调用 3203.06B tokens · 40,496,608 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3 位列 OpenRouter 调用量第 10，日均约 3203 亿 tokens、4050 万次请求，属于国产模型中热度靠前的一档。从体量看，它更偏向高并发、通用型场景：日常对话、内容生成、代码辅助和批量 Agent 调用都能承接，是典型的"主力干活"型模型，而非只在榜单上刷存在感的样品。
与竞品对比
它处在第一梯队与第二梯队之间的位置：调用量足以证明生产环境认可度，但与头部闭源旗舰相比仍有差距。相比同价位国产竞品，GLM 系列的优势在于中文语感、工具调用稳定性和生态配套；劣势是极限推理与长上下文复杂任务上，未必压得住顶级闭源模型。
是否值得接入
值得。请求量级说明它已通过大规模真实流量验证，稳定性和成本可控性有保障。建议将其作为主力模型之一接入，用于中高并发通用任务；对推理精度要求极高的关键链路，可保留顶级闭源模型做兜底或对比。