OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 40537.86B tokens · 739,929,062 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 以绝对优势位居调用量榜首，日处理超 400 亿 token、7.4 亿次请求，属于典型的“高并发主力模型”。其 Flash 后缀表明定位偏向低延迟、高吞吐场景，适合大规模批量推理、Agent 工作流、实时对话等对成本与响应速度敏感的任务。
与竞品对比
榜首位置说明它在开源/开放模型中已形成显著的规模壁垒。相比同级别竞品，其调用量级拉开明显差距，反映出开发者用脚投票——在通用能力够用的前提下，吞吐与稳定性成为首要考量。竞品若无法在单位成本或延迟上形成压制，很难撼动其默认选项地位。
是否值得接入
值得。若你的场景以高并发、通用任务为主，它是当前最稳妥的默认选择之一；建议先小流量验证具体任务质量，再逐步放量。
日调用 12666.79B tokens · 615,177,587 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 在 OpenRouter 日调用量排名第 2，日均 token 超 12.6 万亿、请求数逾 6.1 亿，热度处于第一梯队。Flash 命名指向轻量高并发定位，适合对话、批处理、Agent 工具调用等对延迟和成本敏感的大规模场景。
与竞品对比
其量级已逼近头部闭源模型，明显领先多数同代开源/开放权重模型。相比同级竞品，它靠“够用智能 + 极低单位成本”抢占调用份额，而非追求极限推理能力，属于典型的走量型选手。
是否值得接入
值得。若业务以高吞吐、低单价为核心诉求，它是当前性价比最优选之一；若任务需要复杂推理或长链思考，建议搭配更强模型分层使用。
日调用 12085.36B tokens · 63,819,632 次请求
定位与擅长场景
StepFun 的 step-5-preview 位列 OpenRouter 调用量第 3，日请求约 6382 万、日 Token 超 12 万亿，单请求平均 Token 量极高，说明它被大量用于长上下文、高吞吐任务，如长文档理解、Agent 多轮推理与代码生成。预览版能冲到前三，热度相当可观。
与竞品对比
它已挤进头部梯队，与排名前二的模型同处第一阵营，明显领先中腰部模型。其优势更可能体现在性价比与中文/多模态场景，而非绝对能力天花板；对成本敏感的开发者会把它当作头部闭源模型的替代选项。
是否值得接入
值得。调用量是最真实的口碑，预览阶段就有此体量，说明稳定性和效果已过验证。建议接入做 A/B 对比，尤其适合长文本与 Agent 类负载；但预览版存在迭代风险，生产环境需保留回退方案。
日调用 11537.94B tokens · 144,029,212 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.6 Flash 在 OpenRouter 日调用量排名第 4，日请求约 1.44 亿次、日 token 超 11.5 万亿，属于头部梯队中少见的国产厂商模型。从命名看，Flash 定位轻量高速，适合高并发、低延迟的通用对话、内容生成与批量推理场景，尤其在小米生态内可能承担端侧与云侧协同的入口角色。
与竞品对比
它挤进前四，说明在性价比与吞吐效率上已能与主流国际轻量模型正面竞争。相比同档竞品，其优势更可能来自成本与中文场景适配，而非极限推理能力；在复杂 agent、长链推理任务上未必占优。
是否值得接入
值得接入，但建议作为“主力轻量层”而非唯一模型：用其承接高频常规请求控制成本，复杂任务再路由到更强模型。若你的业务以中文、高并发为主，它是当前性价比较优的选择之一。
日调用 8313.65B tokens · 75,521,351 次请求
定位与擅长场景
腾讯混元 hy4-preview 位列 OpenRouter 调用量第 5，日均 Token 约 8.3 万亿、请求约 7552 万，单请求 Token 密度偏高，说明其承载了大量长上下文、文档理解与 Agent 类负载。作为预览版即冲到头部，热度主要来自国内开发者与腾讯生态的导流，擅长中文理解、代码补全和工具调用。
与竞品对比
它处在第一梯队的腰部位置，排在头部闭源旗舰之后，但已压过多数开源与二线厂商模型。相比同梯队竞品，其优势是中文语料与本土合规，短板是预览版稳定性与海外生态适配尚待验证。
是否值得接入
值得接入，但建议作为中文主力、海外备用。若你的业务以中文和国内合规为主，可优先灰度；若依赖全球低延迟与成熟工具链，建议保留原主力模型做双路兜底，待正式版发布后再评估迁移。
日调用 7206.75B tokens · 56,166,261 次请求
定位与擅长场景
Nemotron-3-Ultra-550B-A55B 是 NVIDIA 于 2026 年 6 月推出的超大规模 MoE 模型，550B 总参数、55B 激活，定位旗舰级通用推理与智能体任务。日调用量约 7.2T tokens、5616 万次请求，在 OpenRouter 排名第 6，属于第一梯队热度，说明其已被大量生产级应用采纳，尤其适合高并发、长上下文与工具调用场景。
与竞品对比
它直接对标 GPT、Claude、Gemini 的顶级型号。优势在于 MoE 架构带来的推理成本效率，以及 NVIDIA 在推理栈上的软硬协同优化；劣势是生态与微调工具链不如闭源头部成熟，社区实践积累相对较浅。
是否值得接入
值得。若你追求高吞吐、可控成本且需要强推理能力，它是当前开源权重阵营中极具性价比的选择。建议先在小流量灰度验证稳定性与输出风格，再逐步放量。
日调用 7127.79B tokens · 360,055,294 次请求
定位与擅长场景
GPT-6 Luna（20260922）是 OpenAI 当前主力旗舰的迭代版本，日调用量约 7.13 万亿 tokens、3.6 亿次请求，位列总榜第 7。这一体量说明它已进入生产级默认模型行列，适合复杂推理、长上下文代码生成、多轮 Agent 编排等对稳定性要求高的场景。
与竞品对比
排名第 7 意味着它处在第一梯队但非榜首，前方仍有更高调用量的模型分流。相比同门轻量版本，Luna 的请求量级显示用户愿意为质量支付更高推理成本；与开源系竞品相比，其优势在于生态工具链和指令遵循一致性，劣势是成本与可控性。
是否值得接入
值得。若你的业务需要高可靠通用能力且预算可承受，Luna 是稳妥选项；但建议同时保留一个更便宜的备选模型做降级路由，以应对成本波动。对成本极度敏感的批处理任务，可优先评估榜单更靠前的替代方案。
日调用 5355.46B tokens · 46,005,719 次请求
定位与擅长场景
Claude Opus 5.5 位列调用量第 8，日处理约 5.36 万亿 Token、4600 万次请求，属于头部梯队。其定位是 Anthropic 的旗舰级通用模型，擅长复杂推理、长上下文分析、代码生成与高要求写作，适合对输出质量敏感、预算相对宽裕的场景。
与竞品对比
在同级旗舰中，它面对的是 GPT 系列顶配与 Gemini Pro 级别的直接竞争。相比部分竞品，Opus 系列通常在长文本一致性和指令遵循上口碑较好，但单位成本偏高；调用量能稳居前十，说明其在高端任务中仍有稳定的付费需求，而非靠低价走量。
是否值得接入
值得，但需分层使用：把 Opus 5.5 用于复杂推理、关键代码与高价值内容生成，把日常高频、低难度请求交给更便宜的轻量模型做路由。若你的业务以成本敏感的大批量简单任务为主，则不必全量接入。
日调用 4663.89B tokens · 359,307,246 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 位列调用量第 9，日均 Token 约 4.66 万亿、请求约 3.59 亿次，说明它已是大规模生产环境中的高频主力。Flash 定位轻量高速，适合高并发对话、批量内容生成、Agent 工具调用等对延迟和成本敏感的通用任务，而非极限推理场景。
与竞品对比
在同榜单中，它处于头部梯队但非榜首，量级与头部闭源模型仍有差距。相较同级开源模型，DeepSeek 系列以推理能力和中文表现见长，Flash 版本用速度与吞吐换取部分深度，性价比路线清晰，适合做默认底座而非旗舰替补。
是否值得接入
值得。如此高的请求量本身就是稳定性和生态成熟度的背书，接入风险低、社区与工具链完善。建议将其作为默认通用模型承接大部分流量，把复杂推理任务路由到更强版本，形成分层调用以平衡成本与效果。
日调用 3964.03B tokens · 72,260,596 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3 位列 OpenRouter 调用量第 10，日调用约 3964 亿 tokens、7226 万次请求，属于头部梯队。从量级看，它被大量用于通用对话、内容生成和 Agent 类高频任务，是典型的"主力干活"型模型，而非实验性尝鲜选择。
与竞品对比
它处在第一梯队与第二梯队的分界位置：调用量已远超长尾模型，但与榜首仍有明显差距。相比同源国产模型，其请求数偏高、单次 tokens 适中，说明调用场景偏碎片化、交互频繁，适合成本与响应速度敏感的生产环境。
是否值得接入
值得。排名与请求量证明其稳定性与生态接受度已被市场验证，适合作为主力模型或重要备选。建议先小流量压测，确认延迟与输出质量匹配业务，再逐步放量。