OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 29579.16B tokens · 502,693,396 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，单日请求超 5 亿次、Token 近 30 万亿，是当前 OpenRouter 上热度最高的模型。从命名与体量看，它主打高并发、低延迟的通用对话与批量推理场景，适合客服、内容生成、Agent 流水线等对吞吐敏感的业务。
与竞品对比
其调用量已形成断层式领先，说明在性价比与稳定性上对同类轻量模型构成强压制。相比同级竞品，它更可能凭借极低的单位成本和成熟的工程生态吸引开发者，而非单纯依赖能力上限。
是否值得接入
值得接入。若你的场景以高频、成本敏感为主，它是当前最稳妥的默认选项；若追求复杂推理上限，可搭配更强模型做分层路由。
日调用 10192.01B tokens · 519,032,015 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 排名第 2，日调用量约 10.19 万亿 token、5.19 亿次请求，属于 OpenRouter 上绝对头部的模型。从命名看，Flash 定位轻量高速，适合高并发、低延迟场景，如批量内容生成、Agent 工具调用、客服与代码补全等对成本敏感、吞吐量大的任务。
与竞品对比
它稳居第一梯队，与榜首模型处于同一量级，明显领先中腰部模型。相比同门的非 Flash 版本，它牺牲部分推理深度换取速度与成本优势；相比其他厂商的轻量型号，其调用体量说明在稳定性和性价比上已获开发者用脚投票。
是否值得接入
值得。日均 5 亿级请求验证了其可用性与生态成熟度，适合作为主力轻量模型或高并发兜底。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；若追求吞吐与成本，它是当前最稳妥的选择之一。
日调用 9874.95B tokens · 117,247,991 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.6 Flash 位列 OpenRouter 调用量第 3，日请求超 1.17 亿、日 Token 近 9.87 万亿，说明它已是平台头部主力。从命名看，Flash 定位高并发、低延迟的通用对话与轻量推理场景，适合客服、内容生成、Agent 高频调用等对成本与吞吐敏感的任务。
与竞品对比
它直接对标 Gemini Flash、GPT 轻量系列等性价比梯队。能挤进前三，说明在价格、速度与稳定性上具备综合竞争力，且承接了海量真实生产流量，而非仅靠评测刷榜。rankChange 为空，暂无法判断其排名是上升还是回落。
是否值得接入
值得。头部调用量本身就是市场验证信号，生态与稳定性风险较低。建议先用于非关键链路压测，确认延迟与输出质量后再逐步放量；若业务对推理深度要求极高，可保留更强模型做兜底。
日调用 6477.12B tokens · 296,845,129 次请求
定位与擅长场景
GPT-6 Luna（20260922）位列调用量第4，日请求近2.97亿、日Token约6.48万亿，单请求Token量偏高，说明它被大量用于长上下文、复杂推理与Agent类任务，而非简单问答。作为OpenAI的旗舰迭代，其优势集中在多步推理、代码生成与工具调用稳定性上。
与竞品对比
它处在第一梯队中段：调用量低于头部两三位，但显著高于后续梯队，属于"高热度但非绝对垄断"的位置。相比同门轻量模型，Luna更贵更重，适合难任务；相比其他厂商旗舰，其生态与工具链成熟度仍是主要护城河。rankChange为空，说明是新上榜或数据窗口内无环比，热度仍在爬坡观察期。
是否值得接入
值得，但建议分层使用：把Luna放在复杂推理、代码与Agent主链路，简单任务路由到更便宜的轻量模型以控成本。若你的场景以高难度任务为主，它是当前稳妥的首选之一；若只是常规对话，则性价比不如降级方案。
日调用 6418.20B tokens · 55,945,430 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 5594 万、日 token 超 6.4 万亿，单请求平均 token 量偏高，说明它更多被用于长上下文、批量生成或 Agent 类重负载任务，而非轻量对话。背靠腾讯生态，中文理解、长文本处理和企业级场景应是其主打方向。
与竞品对比
排名第 5 意味着它已挤进第一梯队，但与前几名仍有量级差距。相比头部通用模型，它的优势可能在于中文语料与国内合规接入；劣势是海外生态和工具链成熟度。作为 preview 版本，稳定性和版本迭代节奏仍需观察。
是否值得接入
值得接入，但建议先小流量验证。若你的业务以中文长文本、批量推理为主，它是高性价比候选；若依赖成熟英文生态或严格 SLA，建议保留主力模型并把它作为备份或补充。
日调用 5787.95B tokens · 406,222,456 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，日调用量约 5.79T tokens、4.06 亿次请求，位列 OpenRouter 第 6。其单次请求平均 token 量偏高，说明在长上下文、批量生成、Agent 工作流等场景被大量使用，适合对成本敏感又要求稳定输出的生产级任务。
与竞品对比
排名前五通常由头部闭源模型与少数开源旗舰占据，Flash 能稳居第 6，说明它在“性能/成本”曲线上卡位精准：比顶级旗舰更便宜、更快，又比小模型更可靠。相比同门 DeepSeek 系列，Flash 承担了走量角色，是许多开发者的默认档。
是否值得接入
值得。调用量本身已证明其生态成熟、供应稳定，适合作为主力或降级备选模型。若你的场景是高频调用、长文本处理或 Agent 编排，建议优先评测；若追求极致推理上限，则需与头部旗舰搭配使用。
日调用 5703.69B tokens · 45,550,844 次请求
定位与擅长场景
Nemotron-3 Ultra 550B（激活55B）位列 OpenRouter 第7，日调用约5.7万亿token、4555万次请求，热度属于第一梯队。MoE架构下总参550B、激活仅55B，推理成本与延迟接近中型模型，适合高并发通用对话、代码生成与Agent工具调用等对吞吐敏感的场景。
与竞品对比
它夹在头部闭源模型与开源阵营之间：调用量已超过多数同规模开源模型，但与前几名仍有量级差距。优势在于NVIDIA软硬件栈协同带来的部署效率，劣势是生态与微调社区不如Llama、Qwen活跃，第三方工具链适配相对有限。
是否值得接入
值得接入，但建议作为主力备选而非唯一选择。若你的业务重视吞吐成本比、且已有NVIDIA推理环境，它是高性价比选项；若依赖丰富微调生态或需要极致推理能力，应先与头部模型做A/B测试再决定。
日调用 3341.92B tokens · 981,650,096 次请求
定位与擅长场景
typesafe/jev-1.13-20260917 在 OpenRouter 日调用量排名第 8，日 Token 量约 3.34 万亿、日请求近 9.8 亿次，属于头部梯队中偏“高吞吐”的一档。从命名与厂商风格看，它更可能面向通用对话、工具调用与结构化输出场景，适合作为主力推理模型承接大规模线上流量，而非单点极限推理的“炫技型”模型。
与竞品对比
排名第 8 意味着它不在最顶端的第一梯队，但已明显甩开长尾模型。与排名更靠前的模型相比，它在单次请求的 Token 消耗上偏高（约 3400 Token/请求），说明其调用更偏向长上下文、批量生成或多轮代理任务，而非轻量问答。优势在于稳定性与吞吐，劣势可能是极致复杂推理或超长链任务上不如头部旗舰。
是否值得接入
值得接入，但定位应是“高性价比主力模型”而非唯一依赖。若你的业务以高频对话、RAG、Agent 调度为主，它的调用规模已验证了生产可用性；若追求最强推理，建议与排名前 3 的模型做 A/B 兜底。总体结论：可接入，建议作为默认层，旗舰模型作为升级层。
日调用 3227.25B tokens · 380,517,552 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 排名第 9，日调用量约 3.23 万亿 tokens、3.8 亿次请求，单次请求平均约 8.5K tokens，说明它主要承接中等长度的批量任务：对话、摘要、代码补全、Agent 工具调用等。Flash 定位是速度与成本优先，适合高频、低延迟、可容忍略弱推理的流水线场景。
与竞品对比
它处在头部阵营的腰部位置——不及榜首几家旗舰，但调用量已远超多数开源与闭源中端模型。相比同门 Pro/Reasoner 版本，Flash 用推理深度换吞吐；相比其他厂商的轻量款，DeepSeek 系列在中文与代码任务上口碑更稳，价格体系通常也更具侵略性，这是它请求量能堆到 3.8 亿次的直接原因。
是否值得接入
值得。如果你的场景是高频对话、批处理或 Agent 后端，且对单次推理上限要求不高，它是性价比极高的默认选项。建议先用小流量灰度验证质量，再作为主力轻量模型接入；重推理任务则路由到更高阶版本。
日调用 3063.13B tokens · 48,964,777 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3 在 OpenRouter 日调用量排名第 10，日请求约 4896 万、日 Token 超 3.06 万亿，单请求平均 Token 量偏高，说明它更多被用于长上下文、代码生成、文档处理等重负载任务，而非轻量闲聊。作为智谱系模型，其中文理解与工具调用能力是主要卖点。
与竞品对比
排名前十意味着它已进入国际主流聚合平台的头部梯队，与 Claude、GPT、Gemini 等系列同台竞争。它的优势不在绝对能力天花板，而在性价比与中文场景适配；相比同价位开源系模型，工程稳定性和生态支持更成熟。
是否值得接入
值得。若你的业务以中文为主、需要长文本或 Agent 类调用，GLM-5.3 是当前头部梯队中成本可控的务实选择。建议先小流量灰度，重点验证长上下文一致性与工具调用成功率，再决定是否放量。