OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 37432.65B tokens · 759,619,987 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，日均 Token 超 37 万亿、请求近 7.6 亿次，属于典型的高吞吐、低成本主力模型。其 Flash 定位适合大规模批处理、Agent 工作流、客服与内容生成等对延迟和成本敏感的高频场景。
与竞品对比
在 OpenRouter 生态中，它已形成断层式领先，说明开发者用真金白银的调用投票。相比同级闭源模型，它在价格与吞吐上更具吸引力；相比同门 Pro 版本，Flash 牺牲部分推理深度换取速度与成本，更适合“跑量”而非复杂推理任务。
是否值得接入
值得。若你的业务以高并发、可控成本的通用生成或 Agent 调度为主，它是当前最具性价比的首选之一；若涉及高难推理或严谨数学，建议搭配更强推理模型分层使用。总体而言，接入风险低、生态成熟。
日调用 18789.28B tokens · 96,133,410 次请求
定位与擅长场景
Step-5 Preview 位列调用量第 2，日请求约 9600 万、日 Token 近 18.8 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，如文档理解、代码生成、Agent 多轮推理等。阶跃星辰在国内多模态与推理场景积累较深，该预览版更像是面向开发者的主力通用模型。
与竞品对比
能挤进 OpenRouter 前二，意味着它已与头部闭源模型同一量级被调用，热度属于第一梯队。相比同类通用模型，它的优势在于中文语境与性价比路线；短板是生态、工具调用规范性和海外开发者认知度仍待补齐，预览版稳定性也需观察。
是否值得接入
值得接入，但建议先小流量灰度。若你的场景以中文、长文本、成本敏感为主，它可以作为主力或备份模型；若依赖复杂函数调用与成熟生态，建议与现有主力模型并行对比后再决定是否放量。
日调用 12940.78B tokens · 575,547,502 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 以日均约 12.9 万亿 tokens、5.76 亿次请求位列 OpenRouter 第 3，热度处于第一梯队。从命名看，Flash 版本主打低延迟与高并发，适合对话、内容生成、批量摘要、Agent 工具调用等高频轻量任务，而非重推理场景。
与竞品对比
它挤进前三，说明在性价比与吞吐上已能与头部闭源及开源模型正面竞争。相比同门旗舰，Flash 更偏工程化落地；相比其他厂商的轻量型号，其调用量级显示开发者复购意愿强，生态接受度较高。
是否值得接入
值得。若你的业务以高并发、成本敏感、响应速度优先，它是当前少数经过大规模真实流量验证的选项，建议作为默认主力或降级备选接入；若涉及复杂推理与长链路规划，则需搭配更强模型分层使用。
日调用 11460.95B tokens · 143,319,131 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.6 Flash 位列调用量第 4，日均 Token 超 11.4 万亿、请求数 1.43 亿，热度处于第一梯队。从命名与体量看，它主打高并发、低延迟的通用对话与轻量推理场景，适合作为流量型产品的默认底座，承担客服、内容生成、Agent 调度等高频任务。
与竞品对比
排名前四意味着它已与头部闭源及开源旗舰同场竞争。相比同档模型，其优势在于 Flash 定位带来的吞吐性价比，以及小米生态的渠道分发能力；短板则可能在复杂推理、长链工具调用上不如更大参数版本稳定。
是否值得接入
值得接入。若你的业务以高频、成本敏感、响应速度优先，它是当前极具竞争力的候选；建议先用真实业务流量做 A/B，重点验证长上下文与结构化输出表现，再决定是否作为主力模型。
日调用 7837.33B tokens · 71,583,903 次请求
定位与擅长场景
腾讯 hy4-preview-20260827 在 OpenRouter 日调用量排名第 5，日请求约 7158 万、日 Token 超 7.8 万亿，单请求平均 Token 量偏高，说明它更多被用于长上下文、重推理或批量生成类任务，而非轻量对话。作为预览版即冲到前五，热度相当可观。
与竞品对比
它处在头部梯队边缘，与前列模型共享同一批高频调用场景，但排名尚未进入前三，说明在通用对话与工具调用上仍有差距。其优势更可能体现在中文语境、长文本处理与性价比上，而非绝对能力领先。
是否值得接入
值得接入测试。调用量已证明其稳定性与生态接受度，适合作为中文长文本场景的主力或备选。但预览版存在版本变动风险，建议先小流量灰度，并与现有头部模型做 A/B 对比后再决定是否放量。
日调用 7503.44B tokens · 58,485,614 次请求
定位与擅长场景
NVIDIA Nemotron-3 Ultra 550B（A55B 激活）是典型的超大参数 MoE 模型，日调用量约 7.5 万亿 token、5848 万次请求，位列第 6。这种量级说明它已被大量生产流量验证，擅长高复杂度推理、长上下文理解与代码生成等重负载任务，属于「旗舰级通用底座」定位。
与竞品对比
它处在 GPT、Claude、Gemini 顶级梯队与开源阵营之间的夹层：参数规模对标一线闭源旗舰，但以 NVIDIA 自研 + 开放权重路线切入，对希望自托管或深度定制的团队更有吸引力。相比同榜轻量模型，它的单次请求成本更高，但换来的推理深度明显占优。
是否值得接入
值得。若你的场景是复杂 Agent、代码或高难推理，且能承受较高延迟与算力开销，Nemotron-3 Ultra 是可靠选择；若只是分类、抽取等轻任务，则性价比不如中小模型。建议先小流量 A/B 验证再放量。
日调用 7106.86B tokens · 374,698,380 次请求
定位与擅长场景
GPT-6 Luna（20260922）位列 OpenRouter 调用量第 7，日均约 7.1 万亿 token、3.75 亿次请求，属于第一梯队的通用旗舰模型。从命名与体量看，它面向高频通用对话、复杂推理与 Agent 工作流，适合对稳定性和吞吐要求高的生产级场景。
与竞品对比
排名第 7 意味着它处在头部但非榜首，前面仍有若干更强或更便宜的选项。它的优势在于 OpenAI 生态成熟、工具调用与结构化输出可靠；劣势是同类竞品在特定任务（长上下文、代码、低价批处理）上更具性价比，用户往往按场景分流而非独家使用。
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。若你的业务重度依赖 OpenAI 工具链与稳定性，可直接采用；若成本敏感或任务垂直，建议与排名更靠前的竞品做 A/B 对比后再定。
日调用 5648.52B tokens · 47,600,911 次请求
定位与擅长场景
Claude Opus 5.5 位列调用量第 8，日调用约 4760 万次、日均 token 超 5.6 万亿，单次请求平均 token 量极高，说明其核心场景是长上下文、高复杂度的深度任务——代码重构、长文档分析、多步 Agent 工作流，而非高频轻量对话。
与竞品对比
在同榜单中，它夹在头部旗舰与高性价比中端模型之间。相比 GPT 系列与 Gemini 旗舰，Opus 5.5 的调用量不算最高，但单请求 token 消耗显著偏大，反映出用户把它当"重活专用"而非日常问答。真正的对手是自家 Sonnet 系列——后者以更低成本承接了大量常规流量，Opus 守住的是质量天花板位置。
是否值得接入
值得，但要有选择性。若你的业务对推理深度、长文本一致性和代码质量敏感，且成本可承受，Opus 5.5 是稳妥的旗舰选项；若只是分类、摘要、客服问答等高频轻任务，用中端模型更划算。建议采用分层路由：重任务走 Opus，日常流量走轻量模型，兼顾效果与开销。
日调用 4706.66B tokens · 338,998,400 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 定位为高吞吐、低延迟的通用对话与批量推理模型，适合客服、内容生成、Agent 工具调用等高频场景。单日请求约 3.39 亿次、Token 消耗达 4.7 万亿，说明其被大量用于规模化生产环境，而非尝鲜测试。
与竞品对比
在 OpenRouter 榜单排名第 9，处于第一梯队尾部。相比同门旗舰或头部闭源模型，Flash 版本以响应速度和成本效率取胜；与同类轻量模型相比，其调用量已形成明显规模优势，生态接入度和稳定性经过高频验证。
是否值得接入
值得接入。若你的场景对延迟敏感、调用量大且预算可控，它是当前性价比较为均衡的选择之一。建议先用小流量灰度验证输出质量，再逐步放量；对复杂推理要求高的任务，可搭配更强模型分层使用。
日调用 4427.89B tokens · 72,231,846 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3 位列 OpenRouter 调用量第 10，日均约 4428 亿 tokens、7223 万次请求，热度处于第一梯队。其单次请求平均 token 量偏高，说明更多承担长上下文、复杂推理与代码生成类任务，而非轻量问答，适合作为通用主力模型接入。
与竞品对比
在同榜单中它稳居前十，与头部闭源模型同场竞争仍能保持稳定调用规模，说明在中文理解、Agent 工具调用和性价比维度具备替代能力。相比排名更靠前的模型，它缺少明显的生态溢价，但胜在输出稳定、接入成本可控。
是否值得接入
值得接入。若你的场景以中文任务、长文本处理和 Agent 编排为主，GLM-5.3 可作为主力或重要备选；建议先小流量灰度，与现有模型做 A/B 对比后再决定是否放量。