OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 37063.45B tokens · 775,523,907 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 位列调用量榜首，日请求超 7.7 亿、日 Token 逾 37 万亿，热度断层领先。其定位显然是高并发、低延迟的通用主力模型，适合大规模对话、批量推理、Agent 编排等对吞吐和成本敏感的在线场景。
与竞品对比
相比同级闭源模型，它在调用量上已形成压倒性优势，说明开发者用真金白银投票认可其性价比与稳定性。竞品若在价格或延迟上无显著突破，很难撼动其默认选项地位。
是否值得接入
值得。如此量级验证了工程成熟度与生态适配度，接入风险低、社区资料充足，适合作为首选基座模型；建议同时保留一个备选以防限流。
日调用 19482.20B tokens · 100,416,271 次请求
定位与擅长场景
Step-5-Preview 由阶跃星辰推出，日调用量约 19.48 万亿 tokens、1 亿次请求，稳居 OpenRouter 第二位，热度属于第一梯队。其场景偏向通用对话、长上下文推理与 Agent 工作流，适合需要高并发、低延迟的生产级应用。
与竞品对比
与榜首模型差距不大，明显领先第三名之后的梯队。相比同类国产模型，它在海外聚合平台的真实调用规模更具说服力；与头部闭源模型相比，生态与工具链成熟度仍有追赶空间，但性价比与稳定性已构成竞争力。
是否值得接入
值得接入。若你的业务以通用推理、批量生成或 Agent 编排为主，它是当前少数经过大规模真实流量验证的选项。建议先小流量灰度，重点验证长上下文一致性与峰值限流表现，再决定是否作为主力模型。
日调用 12946.86B tokens · 674,052,171 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 定位于高性价比通用主力模型，Flash 后缀说明其在延迟与成本上做了明显取舍，适合高并发对话、批量内容生成、Agent 工具调用等对吞吐敏感的场景。单日请求超 6.7 亿次、Token 量达 12.9 万亿，说明它已被大量生产级应用当作默认底座使用，而非尝鲜型模型。
与竞品对比
在 OpenRouter 榜单上位列第三，处于第一梯队。相比头部闭源旗舰，它在单次推理深度和复杂推理上可能略逊；但相对同级开源系模型，其调用规模已形成明显的生态优势，稳定性和工具链适配更成熟，属于"够用且便宜"的路线。
是否值得接入
值得。若你的业务以高频、标准化任务为主，它是当前性价比与稳定性兼顾的优选；若涉及高难推理或长链路规划，建议搭配更强模型做分层路由。总体结论：可作为默认主力接入，但保留升级通道。
日调用 11220.42B tokens · 139,455,207 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.6 Flash 定位为高吞吐、低延迟的通用对话与轻量推理模型，适合大规模 C 端应用、智能助手、内容生成等高并发场景。单日请求量突破 1.39 亿次，说明其在短平快任务上具备极强的工程稳定性。
与竞品对比
在 OpenRouter 调用量榜单中排名第 4，日处理 token 超 11.2 万亿，热度已进入第一梯队，与头部闭源及主流开源模型同场竞争。相比同量级竞品，其优势更偏向成本效率与响应速度，而非复杂推理或长上下文深度任务。
是否值得接入
值得接入。若你的业务以高频、轻量、成本敏感型调用为主，MiMo v2.6 Flash 是当前市场上经过真实流量验证的优选之一；但若涉及高难推理或专业领域深度任务，建议搭配更强模型分层使用。
日调用 7879.71B tokens · 71,748,799 次请求
定位与擅长场景
腾讯混元 hy4-preview 位列 OpenRouter 调用量第 5，日请求约 7175 万、日 Token 近 7.88 万亿，单次请求平均 Token 量极高，说明其负载以长上下文、批量生成类任务为主，而非轻量对话。适合中文内容生产、Agent 长链路推理、文档级处理等场景。
与竞品对比
排名压过大量开源与海外模型，仅次于头部几家，但作为 preview 版本即冲进前五，热度明显由腾讯生态内部流量与国内开发者迁移共同推高。与同梯队模型相比，它的优势不在极致推理，而在中文语料、成本与接入便利性。
是否值得接入
值得接入，尤其面向中文业务与国内合规部署的团队。建议先小流量灰度，重点验证长上下文稳定性与限流表现，preview 阶段不宜作为唯一主力模型。
日调用 7309.31B tokens · 57,464,498 次请求
定位与擅长场景
Nemotron-3-Ultra-550B（A55B 激活）是 NVIDIA 面向高吞吐推理场景的旗舰级 MoE 模型，日调用量约 7.3T tokens、5746 万次请求，稳居 OpenRouter 第 6 位。其超稀疏激活结构适合长上下文、批量生成、Agent 编排等高并发任务，在需要稳定吞吐而非极致单次推理的场景表现突出。
与竞品对比
排名上它紧咬头部闭源模型，说明其市场热度已进入第一梯队，但与前几名仍有明显调用量差距。相比同级开源 MoE，NVIDIA 的软硬件协同与 TensorRT 优化是其差异化优势；劣势在于生态工具链与社区微调资源不如 Llama 系丰富，第三方部署成本也偏高。
是否值得接入
值得接入，但需分场景。若你的业务依赖高并发、低单位成本推理，且能接受 NVIDIA 技术栈，它是当前性价比极高的选择；若追求灵活微调或轻量本地部署，建议先做小规模对比测试再决定。
日调用 6805.14B tokens · 379,561,465 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 6.8 万亿 token、3.8 亿次请求，属于第一梯队的通用旗舰模型。从体量看，它更适合高并发、长上下文的生产级场景，如智能体编排、代码生成、企业知识问答与多轮客服，属于“什么都能干、且扛得住量”的主力型选手。
与竞品对比
排名第 7 意味着它处在头部但非榜首，前面还有若干更强或更便宜的对手分流。它的优势在于 OpenAI 生态成熟、工具调用与指令遵循稳定，迁移成本低；劣势是性价比通常不如部分开源或轻量模型，纯价格敏感型任务容易被替代。
是否值得接入
值得接入，但建议作为“主力+兜底”而非唯一选择。若你的业务看重稳定性、生态与复杂推理，直接接入；若以成本为第一优先级，可用它做难题路由、用更便宜的模型承接简单请求。排名变化为空，说明热度尚处稳态，未见爆发或滑坡信号。
日调用 5850.15B tokens · 47,186,790 次请求
定位与擅长场景
Claude Opus 5.5 位列调用量第 8，日请求约 4719 万、日 Token 高达 5.85 万亿，单请求均值超 12 万 Token，说明它被大量用于长上下文、高复杂度任务——代码库级重构、深度研究、长文档推理、Agent 多步规划这类"重活"。它不是聊天型走量模型，而是高价值任务的主力引擎。
与竞品对比
在 Anthropic 自家产品线中，Opus 定位顶配，与 Sonnet 走量、Haiku 走快的分层形成互补。横向看，它和 OpenAI 的旗舰推理模型、Google Gemini 的 Pro 级模型同处第一梯队，竞争焦点在长上下文稳定性、工具调用可靠性和指令遵循度。其 Token/请求比明显偏高，反映用户愿为复杂任务付出更高成本。
是否值得接入
值得，但需按场景分层。若你的业务涉及长文档分析、复杂 Agent、代码生成等高价值环节，Opus 5.5 的调用量已证明其生产可用性，接入风险低。若只是简单问答或高并发轻任务，建议搭配更轻量的同级模型以控成本。结论：作为"重任务主力"接入，而非"全场景默认"。
日调用 4831.37B tokens · 62,904,005 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3 位列 OpenRouter 日调用量第 9，日均约 4.83 万亿 token、6290 万次请求，热度处于第一梯队。作为智谱新一代旗舰，它主要承接通用对话、长上下文理解与 Agent 工具调用类负载，适合需要稳定中文能力与性价比的生产级场景。
与竞品对比
在同榜单中，它与头部闭源模型及开源系旗舰正面竞争。相比同量级的国际模型，GLM 系列在中文语境、本地化部署和成本控制上更有优势；相比纯开源权重方案，它的托管体验和吞吐稳定性更好。排名未出现明显波动，说明调用量已进入稳态，而非短期爆发。
是否值得接入
值得接入。若你的业务以中文为主、需要高并发与工具调用能力，GLM-5.3 是当前性价比与成熟度兼顾的可靠选择；建议先用小流量灰度验证，再逐步放量。
日调用 4729.57B tokens · 333,846,706 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 定位为高吞吐、低延迟的通用推理模型，适合大规模批处理、Agent 工具调用、代码补全与内容生成等高频场景。其单日请求量突破 3.3 亿次，说明它已被大量生产级应用作为默认主力模型使用。
与竞品对比
在同价位开源/开放模型中，它面对的是 Llama、Qwen、Mistral 系列的同类轻量版本。相比这些竞品，DeepSeek 系列在中文理解、推理链稳定性和长上下文表现上通常更均衡，而 Flash 版本牺牲部分深度换取速度与成本优势，更适合对延迟敏感、调用量巨大的业务。
是否值得接入
值得。单日 4.7 万亿 token 的调用量意味着它已通过大规模真实流量验证，稳定性和生态成熟度较高。若你的场景是高并发、成本敏感、以中文或代码为主，建议优先接入并作为主力模型；若需要极复杂推理，可搭配更高阶版本做分层路由。