OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 20827.41B tokens · 359,957,360 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 位列 OpenRouter 调用量榜首，日均请求近 3.6 亿次、Token 超 20 万亿，热度断层领先。其定位是高并发、低延迟的通用对话与批量推理场景，适合客服、内容生成、Agent 工具调用等对成本与吞吐敏感的负载。
与竞品对比
相比同梯队闭源旗舰，它以更激进的轻量化路线换取吞吐优势；相较其他开源系模型，其生态接入成熟度和稳定性更受开发者青睐。榜首位置说明它在“够用智能 + 极致性价比”这一区间几乎没有对手。
是否值得接入
值得。若你的场景以高频调用、可控成本为先，它是当前最稳妥的默认选项；若追求极限推理深度，可保留一个更强模型做兜底。建议直接接入并做 A/B 验证。
日调用 18179.59B tokens · 261,011,186 次请求
定位与擅长场景
Space Bunny Alpha 以匿名 stealth 身份空降 OpenRouter 调用量第 2 名，日请求 2.61 亿次、日消耗 18.18 万亿 tokens，热度属于顶级梯队。从量级看，它更像被高频用于通用对话、长文本生成与批量推理的“主力干活模型”，而非垂直小众工具。
与竞品对比
它没有公开定价与厂商背书，却能在调用量上压过绝大多数具名模型，说明其免费或极低门槛策略对开发者吸引力极强。相比头部闭源模型，它胜在可得性与成本预期；劣势是身份不透明、稳定性与合规性存疑，随时可能下架或转正。
是否值得接入
结论：可以短期试用，不建议作为生产核心依赖。适合做压测、成本敏感型实验和备选路由；若业务对稳定性、数据合规有硬要求，应等其正式发布并明确条款后再评估。
日调用 13277.54B tokens · 364,272,423 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 位列 OpenRouter 调用量第 3，日请求约 3.64 亿、日 Token 超 13 万亿，单次请求均值约 3.6 万 Token，说明它主要吃的是长上下文、高吞吐场景：Agent 编排、代码库级理解、批量文档处理与 RAG 生成。Flash 命名也印证其定位是低延迟主力档，而非旗舰推理档。
与竞品对比
它处在头部第一梯队，与榜单前二的通用旗舰形成直接竞争。优势在于单请求承载 Token 量大，适合"少次多量"的调用模式，能压低编排层开销；劣势是复杂推理与多轮工具调用上，通常不及同门非 Flash 版本或顶级闭源模型，属于"够用且快"的性价比路线。
是否值得接入
值得。调用量排名第 3 是市场用真金白银投出的票，生态成熟、SDK 与兼容性风险低。建议将它作为默认工作模型承接 80% 的常规流量，把最难的任务路由给更强模型。若你的场景以长文本吞吐和成本敏感为主，可直接作为主力接入。
日调用 8970.20B tokens · 77,952,959 次请求
定位与擅长场景
腾讯 hy4-preview-20260827 在 OpenRouter 日调用量排名第 4，日均 token 约 8.97 万亿、请求近 7800 万次，属于头部梯队。从体量看，它更适合高并发、长上下文、通用对话与内容生成类场景，尤其在中文语境和腾讯生态集成上具备天然优势。preview 版本能冲到这一位置，说明其推理效率与稳定性已通过大规模真实流量验证。
与竞品对比
它处在第一梯队的腰部位置，落后于榜首但明显领先中长尾模型。与同量级的国际主流模型相比，hy4 的优势在于中文理解、成本可控和国内合规接入；短板可能在于多模态与复杂 Agent 工具调用的生态成熟度。调用量高不代表单项能力最强，更多反映综合性价比与渠道分发能力。
是否值得接入
值得接入，尤其面向中文业务、需要高吞吐且看重国内合规与低延迟的团队。建议先做小流量 A/B，重点验证长文本稳定性与工具调用表现，再决定是否作为主力模型。若业务强依赖多模态或海外生态，可保留竞品作为补充。
日调用 8505.78B tokens · 238,396,353 次请求
定位与擅长场景
gpt-5.6-luna-20260709 位列 OpenRouter 调用量第 5，日调用约 8.5 万亿 token、2.38 亿次请求，属于头部梯队。从命名看是 OpenAI 面向高并发通用场景的迭代版本，适合对话、代码生成、Agent 编排等对稳定性与吞吐要求高的任务。
与竞品对比
排名第 5 说明它既非绝对垄断，也未被边缘化——上方仍有更强或更便宜的选项分流，下方则有大量开源模型以低价抢占长尾。它的优势在于生态成熟、工具链兼容好，劣势是成本通常高于同档开源替代。
是否值得接入
值得接入，但建议作为主力候选之一而非唯一依赖。若你的场景重视稳定性和开箱即用，优先选它；若对成本敏感或需私有化，应同时评估开源方案做兜底。排名变化为空，暂无法判断热度趋势，建议持续观察其调用量波动再决定是否加大投入。
日调用 7566.26B tokens · 495,641,619 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 位列调用量第 6，单日约 7.57 万亿 token、4.96 亿次请求，请求量级极大而单次调用偏轻，说明它主打高并发、低延迟的通用对话与批量任务场景，适合客服、内容生成、Agent 流水线等对成本敏感的高频调用。
与竞品对比
它身处第一梯队尾部，与头部模型仍有量级差距，但已明显甩开中长尾。相比同门旗舰，Flash 以牺牲部分推理深度换取吞吐与响应速度，定位类似各家「轻量快速版」，是性价比路线而非能力天花板路线。
是否值得接入
值得。若你的业务是高频、短输出、对延迟和成本敏感，它是当前验证过的稳妥选项；若需要复杂推理或长链思考，建议搭配更强模型分层路由。总体属于可放心纳入生产的主力备选。
日调用 6928.64B tokens · 84,989,342 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.6 Flash 位列 OpenRouter 调用量第 7，日调用约 8500 万次、日消耗近 6.9 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。Flash 定位明显偏向高并发、低延迟场景，适合端侧助手、内容批处理、Agent 工具调用等对吞吐敏感、对极致推理要求不高的业务。
与竞品对比
它挤进前十，热度已与一线开源/低价模型同档，但排名变化为空，说明是近期新上榜或数据刚纳入统计，热度仍在爬坡。相比同梯队竞品，小米的优势在于生态协同与成本控制潜力，短板是复杂推理、代码与多模态能力尚未被大规模验证。
是否值得接入
值得接入，但建议作为"高吞吐主力 + 复杂任务兜底"组合中的性价比层。先用小流量灰度验证稳定性与中文表现，确认延迟和限流策略后再放量，不建议在核心推理链路上单点依赖。
日调用 5919.68B tokens · 47,151,184 次请求
定位与擅长场景
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B（A55B 稀疏激活）在 OpenRouter 日调用量排名第 8，日 Token 近 5.9 万亿、请求超 4700 万，热度处于第一梯队。其 550B 总参、55B 激活的 MoE 架构，适合高吞吐推理、长上下文与复杂 Agent 任务，尤其在需要强推理又控制单位成本的场景中表现均衡。
与竞品对比
相比同榜头部闭源旗舰，它背靠 NVIDIA 生态，在 CUDA 优化、NIM 部署与企业私有化上更有优势；相较其他开源大 MoE，其调用规模已证明生产可用性，而非仅榜单分数亮眼。
是否值得接入
值得。若你已在 NVIDIA 技术栈内，或需要高性价比的大参数 MoE 主力模型，建议接入并做 A/B 评测；若追求极致前沿推理，可保留一个闭源旗舰作为对照。
日调用 3719.20B tokens · 166,221,749 次请求
定位与擅长场景
GPT-6 Luna（20260922）位列 OpenRouter 调用量第 9，日均 Token 约 3.72 万亿、请求约 1.66 亿次，属于绝对头部的通用旗舰。从命名与体量看，它面向高并发通用对话、复杂推理与 Agent 工作流，适合对稳定性和生态兼容性要求高的生产级场景。
与竞品对比
排名前十意味着它直接与 Anthropic、Google 及开源头部模型争夺同一批高频流量。其优势在于 OpenAI 生态的工具调用、结构化输出与 SDK 成熟度；劣势是同级竞品在长上下文或性价比上常有针对性打法，用户切换成本并不高。
是否值得接入
值得。日均万亿级 Token 的调用量说明它已被大量开发者验证，rankChange 为空表明排名稳定。若你的业务看重生态完善与低集成风险，可将其作为主力模型；同时建议保留一个备选模型做成本与故障冗余。
日调用 3291.78B tokens · 331,470,527 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 位列调用量第 10，日处理约 3.29 万亿 tokens、3.31 亿次请求，单次请求平均约 1 万 tokens，说明其主力场景是长上下文、高并发的通用对话与批量任务。Flash 定位轻量快速，适合客服、内容生成、Agent 工具调用等对延迟敏感、成本敏感的环节。
与竞品对比
在 OpenRouter 榜单上稳居前十，热度已进入第一梯队，与头部闭源模型的调用规模处于同一量级。相比同级竞品，它的优势在于中文理解与推理性价比，劣势是复杂多步推理和超长链任务上仍不及更大参数版本。
是否值得接入
值得。日请求量级证明其稳定性与生态成熟度已被大量开发者验证，适合作为默认主力模型或高并发降级方案。建议对质量要求极高的核心链路搭配更大模型做兜底。