OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 18627.67B tokens · 319,161,825 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 以日均约 18.6 万亿 tokens、3.19 亿次请求稳居 OpenRouter 调用量榜首，是当前平台事实上的流量中心。其定位清晰：高并发、低延迟的通用推理主力，适合大规模 Agent 流水线、批量内容生成、代码补全与日常对话等对吞吐敏感的场景。
与竞品对比
榜首位置说明它在“性能/成本”曲线上压过了多数同级模型。相比闭源旗舰，它未必在复杂推理单项上夺冠，但胜在稳定、便宜、生态成熟；相比其他开源模型，其请求量级形成明显断层，社区验证充分，踩坑成本低。
是否值得接入
值得，且应作为默认主力模型接入。若你的业务以高频调用为主，它是当前性价比与稳定性最平衡的选择；复杂难题可再路由到更强推理模型。唯一需留意的是榜首模型易成众矢之的，建议保留备用路由。
日调用 17818.68B tokens · 403,872,947 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 在 OpenRouter 日调用量排名第 2，日请求超 4 亿次、日 token 近 17.8 万亿，热度属于第一梯队。其“Flash”命名指向低延迟、高吞吐场景，适合批量推理、Agent 工具调用、长上下文摘要等对成本与响应速度敏感的任务。
与竞品对比
它稳居头部，说明在同等定位的轻量高速模型中具备强竞争力，通常与各家“小模型/快速版”正面争夺开发者默认调用位。排名第 2 意味着其生态接入和稳定性已被大规模验证，但榜首位置仍被更强对手占据。
是否值得接入
值得。若你的业务需要高并发、低延迟且预算可控，GLM-5.3-Flash 是当前最稳妥的选项之一；建议先小流量灰度，验证中文与工具调用表现后再放量。
日调用 10611.42B tokens · 92,625,770 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，日均 Token 超 10.6 万亿、请求数逾 9262 万，属于第一梯队的高热度模型。其定位偏向通用对话与中文场景，适合内容生成、客服问答、Agent 编排等高频调用任务，预览版即被大量接入，说明基础能力已获开发者认可。
与竞品对比
排名仅次于头部两强，稳居国产模型第一阵营。相比同类通用模型，它的优势在于腾讯生态整合与中文语境理解；劣势是预览版稳定性、长上下文与工具调用生态仍待验证，与榜首模型在复杂推理上可能存在差距。
是否值得接入
值得接入，但建议灰度。若业务以中文高频调用为主，可将其作为主力或备份模型，利用高并发与成本优势；同时保留竞品做 A/B 对比，待正式版发布后再决定是否全量迁移。
日调用 9866.41B tokens · 110,371,382 次请求
定位与擅长场景
Space Bunny Alpha 以近 9.87 万亿日 Token、1.1 亿次日请求稳居 OpenRouter 第 4，属于典型的 stealth 匿名测试模型。如此庞大的调用量通常来自免费或极低门槛的限时开放策略，用户多为尝鲜者与自动化压测流量。它大概率定位为通用对话与长上下文任务，适合批量文本生成、代码补全等对成本敏感的探索性场景。
与竞品对比
与榜单前列的成熟商用模型相比，它缺乏稳定文档、速率承诺与合规背书，但凭借 stealth 身份往往在推理风格或上下文长度上带来新鲜感。其调用量已超过多数中型厂商主力模型，热度真实，但持续性存疑——一旦转为收费或下线，流量会迅速迁移。
是否值得接入
结论：仅建议用于实验与压测，不建议作为生产依赖。可短期接入做效果对比和成本套利，但必须设计好降级与切换方案，避免因模型突然消失导致业务中断。
日调用 8636.17B tokens · 277,067,167 次请求
定位与擅长场景
gpt-5.6-luna-20260709 位列 OpenRouter 调用量第 5，日请求约 2.77 亿、日 Token 超 8.6 万亿，单请求 Token 密度极高，说明它被大量用于长上下文、高吞吐任务，如文档理解、代码库分析与复杂推理代理，而非轻量闲聊。
与竞品对比
排名前五意味着它已进入头部梯队，与同门旗舰及其他厂商顶级模型正面竞争。相比更便宜的轻量模型，它的单位调用成本更高，但复杂任务的一次通过率与稳定性更优；rankChange 为空，缺乏趋势数据，暂难判断是稳居还是新晋。
是否值得接入
值得接入，但建议分层使用：把高难度推理、长文档与 Agent 主链路交给它，简单分类、抽取类请求下沉到低价模型以控成本。若你的场景对延迟和预算敏感，先小流量灰度，用真实任务成功率验证其溢价是否划算。
日调用 8098.94B tokens · 521,660,012 次请求（前日 23.9M）
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 是 DeepSeek 面向高并发、低成本场景推出的轻量高速版本，主打快速响应与大规模吞吐，适合批量推理、Agent 工具调用、内容生成等对延迟敏感、对极致推理深度要求不高的任务。
与竞品对比
日调用量约 8.1T tokens、52 万次请求，稳居 OpenRouter 第 6，属于第一梯队尾部。相比头部闭源模型，它在价格与吞吐上更具优势；相比同级开源竞品，DeepSeek 生态成熟度和稳定性是加分项。不过排名下滑 2 位，说明近期竞争加剧，热度略有回落。
是否值得接入
值得接入。若你的场景以高并发、成本敏感为主，Flash 版本性价比突出，可作为主力或降级兜底模型。但若任务需要复杂推理或长链思考，建议搭配更强版本使用。排名波动属正常竞争，不影响其工程可用性。
日调用 5470.41B tokens · 42,340,670 次请求
定位与擅长场景
NVIDIA Nemotron-3 Ultra 550B（激活 55B）位列 OpenRouter 调用量第 7，日调用约 5470 亿 tokens、4234 万次请求，热度属于第一梯队。MoE 架构配合超长上下文，适合复杂推理、代码生成与 Agent 工作流，NVIDIA 自家推理栈优化也带来吞吐优势。
与竞品对比
它夹在头部闭源模型与开源阵营之间：调用量已逼近前列，但排名变动为空，说明位置尚不稳定。相比同量级开源模型，其参数规模与激活比更激进，单位算力效率是主要卖点，生态成熟度则不及头部闭源。
是否值得接入
值得。若你追求高吞吐、可控成本的开源级方案，它是当前性价比突出的候选；建议先用小流量灰度验证稳定性与任务适配度，再决定是否规模化迁移。
日调用 4276.28B tokens · 51,989,275 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.6 Flash 位列 OpenRouter 调用量第 8，日均请求约 5200 万次、日均 Token 超 4.2 万亿，单次调用 Token 量偏高，说明它更多承担长上下文、批量生成或 Agent 类任务，而非简单问答。Flash 命名指向低延迟、高吞吐，适合成本敏感的规模化推理场景。
与竞品对比
它夹在头部闭源旗舰与开源轻量模型之间：调用量已进入第一梯队，但排名第 8 意味着尚未撼动前几名的生态位。相比同级竞品，其优势更可能来自小米生态内的集成与性价比，而非绝对能力上限。
是否值得接入
值得。若你的场景是高频、长文本、成本敏感型任务，它具备明确的性价比与稳定性信号；若追求极致推理质量，建议仍以前几名旗舰为主、MiMo 作为分流或降级方案。
日调用 3495.30B tokens · 52,493,600 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.5 位列 OpenRouter 调用量第 9，日均约 3.5 万亿 tokens、5249 万次请求，热度处于第一梯队。其单次请求平均 token 量偏高，说明更多承载长上下文、Agent 编排或文档处理类任务，而非轻量闲聊。适合已在使用小米生态、需要高并发稳定吞吐的开发者。
与竞品对比
排名紧咬头部开源与闭源模型，量级上已具备与主流旗舰正面竞争的基础。相比同榜前列的通用大模型，MiMo 的优势更可能体现在中文场景、端云协同与成本控制上；但在复杂推理、多模态等维度，仍需与头部模型拉开差距。
是否值得接入
值得接入，但建议作为主力或备选之一而非唯一依赖。调用量已验证其服务稳定性与生态认可度，适合对中文和高并发有要求的团队先做小流量灰度，再根据实际任务表现决定是否放量。
日调用 3366.62B tokens · 350,991,012 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快速版本，从命名和调用结构看，主打低延迟、高吞吐的通用对话与批量任务处理，适合客服机器人、内容生成、代码补全等对响应速度敏感、对极致推理深度要求不高的场景。
与竞品对比
日调用量约 35 亿次请求、3.36 万亿 token，稳居 OpenRouter 第 10 名，属于第一梯队尾部。相比同门的 Pro/Reasoner 系列，Flash 以牺牲部分复杂推理能力换取成本与速度优势；与 Gemini Flash、GPT 轻量版等竞品相比，其调用规模说明在价格敏感型开发者中已形成稳定基本盘，但尚未进入头部前五。
是否值得接入
值得接入。若你的业务以高频、短文本、成本可控为核心诉求，它是性价比极高的选择；若需要复杂多步推理或长链思考，建议搭配更强模型分流。整体看，其真实调用量已验证了生产环境的稳定性，可作为默认轻量层的主力候选。