OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 37600.95B tokens · 607,473,322 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 6 亿次、日 Token 逾 37 万亿，热度断层领先。其定位明显偏向高并发、低延迟的通用推理场景，适合对话、批量内容生成、Agent 流水线等对吞吐敏感的负载。
与竞品对比
相比同价位开源与闭源模型，它以 Flash 命名，主打速度与成本效率，而非极限推理深度。榜首位置说明开发者在日常任务中更看重稳定吞吐与响应速度，而非单次复杂推理能力。
是否值得接入
值得。若你的业务以高频、短链路调用为主，它是当前性价比与生态验证度兼具的首选；若涉及重推理或长链复杂任务，建议搭配更强推理模型分层使用。
日调用 11200.10B tokens · 697,448,020 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 在 OpenRouter 日调用量排名第 2，日请求约 6.97 亿、日 Token 超 11 万亿，属于绝对头部的通用对话与推理模型。Flash 后缀说明其主打低延迟、高并发，适合大规模线上问答、Agent 工具调用、内容生成等对响应速度和成本敏感的批量场景。
与竞品对比
它稳居第一梯队，直接对标各家的轻量高速版本。相比同门旗舰，Flash 牺牲部分深度推理换取吞吐；相比其他厂商的廉价档位，它凭借超大调用量证明了稳定性与生态认可度，在中文任务和长上下文吞吐上更具优势。
是否值得接入
值得。排名第 2 的调用量本身就是市场投票，说明其在延迟、稳定性和综合能力上经受了高并发检验。若你的业务需要高吞吐、低成本的通用推理，建议优先接入并做 A/B 测试；若追求极致复杂推理，可搭配旗舰模型分层使用。
日调用 10931.25B tokens · 132,496,056 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.6 Flash 以日均约 10.9 万亿 tokens、1.32 亿次请求位列 OpenRouter 总榜第三，热度属于第一梯队。从命名与调用结构看，它主打高并发、低延迟的轻量推理场景，适合对话补全、内容生成、Agent 工具调用等高频次任务，单次请求 token 量适中，说明用户以规模化调用而非长文本处理为主。
与竞品对比
能挤进前三，意味着它在响应速度和成本效率上对主流闭源轻量模型形成了实质替代压力。相比同类 Flash 级模型，它的差异化更多来自小米生态的渠道与价格策略，而非能力上限的突破；在复杂推理、长上下文等维度预计仍让位于头部旗舰模型。
是否值得接入
值得。若你的业务是高频、短请求、成本敏感的批量推理，它是当前性价比与稳定性都经过大规模验证的选项，建议接入并做 A/B 对比；若涉及深度推理或超长上下文，仍应保留旗舰模型作为兜底。
日调用 7962.84B tokens · 71,385,906 次请求
定位与擅长场景
腾讯混元 hy4-preview 位列 OpenRouter 调用量第 4，日处理约 7.96 万亿 token、7138 万次请求，属于头部梯队。其高请求数配合高 token 量，说明既承接高频轻量对话，也吃下长上下文任务，适合中文内容生成、Agent 工具调用与通用对话场景。
与竞品对比
排名紧咬前三，与头部闭源模型同处第一梯队，热度已明显甩开中腰部模型。作为预览版即冲到第 4，说明渠道分发与开发者试用意愿都很强，但预览版通常稳定性与最终定价仍待观察。
是否值得接入
值得接入测试。建议先用于非核心链路做 A/B 验证，重点观察中文指令遵循与长文本一致性；若表现稳定，可作为主力备选之一。生产环境需留意预览版随时迭代的风险。
日调用 6965.79B tokens · 326,281,396 次请求
定位与擅长场景
GPT-6 Luna（20260922）位列 OpenRouter 调用量第 5，日调用约 3.26 亿次、日消耗约 6.97 万亿 token，单次请求平均 token 量偏高，说明它更多被用于长上下文、复杂推理与代码生成类任务，而非轻量闲聊。作为 OpenAI 旗舰迭代版，它在通用对话、Agent 编排与工具调用上应属第一梯队。
与竞品对比
排名第 5 意味着它处在“头部但非榜首”的位置：前有更强或更便宜的模型分流，后有开源与低价模型追赶。它的优势是生态成熟、稳定性与指令遵循，劣势是成本与延迟通常高于同级开源方案。rankChange 为空，说明是新上榜或数据窗口内无环比，热度处于快速爬升期。
是否值得接入
值得，但建议分层使用：核心链路、复杂 Agent 和高价值生成任务接入 Luna；高频、低难度请求用更便宜的模型兜底。若预算敏感或需私有化，可先观望其价格与限流策略，再决定是否作为主力。
日调用 6416.36B tokens · 50,294,452 次请求
定位与擅长场景
Nemotron-3 Ultra 550B（A55B 稀疏激活）位列 OpenRouter 调用量第 6，日请求约 5029 万、日 Token 超 6.4 万亿，单请求平均 Token 量极高，说明它被大量用于长上下文、批量生成类任务，如长文档理解、代码库级推理与合成数据生产。NVIDIA 自研路线使其在推理优化与自家生态（NIM、TensorRT-LLM）上具备协同优势。
与竞品对比
排名压过多数开源旗舰，但落后于头部闭源模型。相比同级稠密模型，MoE 稀疏结构带来更低单位推理成本，性价比是其冲量的核心武器；短板在于工具调用与指令跟随的精细度通常不及顶级闭源对手。
是否值得接入
值得。若你的场景是长文本、高吞吐、成本敏感型批处理，它是当前第一梯队的高性价比选择；若追求极致 Agent 稳定性，建议保留闭源模型作兜底，采用混合路由策略。
日调用 5211.39B tokens · 399,851,164 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 位列调用量第 7，日处理约 5.2 万亿 tokens、近 4 亿次请求，属于典型的高吞吐主力模型。从命名与用量看，它主打低延迟、低成本的大规模推理场景，适合批量文本处理、Agent 工具调用、客服与内容生成等对单价敏感、并发量大的任务。
与竞品对比
在同梯队中，它面对的是各家"轻量高速"型号。其优势在于单日请求量极大，说明开发者已把它当作默认工作马使用；相比头部推理型模型，它更偏性价比与稳定性，而非复杂推理上限。排名第 7 也意味着它处在"高频刚需"区间，而非话题热度型。
是否值得接入
值得。若你的业务以高并发、成本可控为首要目标，它是稳妥候选；建议先用真实流量做 A/B 压测，确认延迟与质量满足后再全量迁移。
日调用 4321.90B tokens · 39,432,010 次请求
定位与擅长场景
Claude Opus 5.5 位列 OpenRouter 调用量第 8，日请求约 3943 万、日 Token 高达 4.32 万亿，单请求平均 Token 量极大，说明它主要被用于长上下文、高复杂度任务：代码重构、长文档分析、Agent 多步推理等。它不是走量的轻量模型，而是承接高价值、高消耗场景的旗舰型号。
与竞品对比
在 Anthropic 产品线内，Opus 定位高于 Sonnet 与 Haiku，价格与算力成本也更高，因此调用量排名靠后属正常现象——它靠单次消耗而非请求数撑起 Token 规模。与同榜的 Gemini、GPT 旗舰相比，Opus 系列在代码与长链路 Agent 任务上口碑稳固，但吞吐与成本不占优势，用户往往在难题上才切到它。
是否值得接入
值得，但建议作为“分层路由”中的顶配档：日常任务交给轻量模型，遇到复杂推理、长文档或代码生成再路由到 Opus 5.5。4.32 万亿日 Token 证明其真实需求扎实、生态成熟，接入风险低、稳定性有保障。
日调用 3422.25B tokens · 68,662,188 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3 位列 OpenRouter 调用量第 9，日均约 3.42 万亿 token、6866 万次请求，属于第一梯队的通用旗舰模型。如此高的请求密度说明它被大量用于高频、短平快的场景，如对话、代码补全、Agent 工具调用与批量文本处理，而非单纯的长文生成。
与竞品对比
它处在头部闭源模型与开源系之间的卡位：调用量已接近前列阵营，但尚未进入前三。相比同门的轻量版本，它承担的是质量优先的主力角色；相比海外旗舰，它在中文语境和性价比上更有优势，这也是国内开发者高频选用的原因。
是否值得接入
值得接入。日均请求量级证明其稳定性和生态成熟度已过验证期，适合作为主力模型或与轻量模型做分级路由。建议先在小流量灰度对比任务质量与延迟，若满足要求即可规模化使用。
日调用 3316.19B tokens · 999,412,242 次请求
定位与擅长场景
typesafe/jev-1.13-20260917 位列调用量第 10，日请求约 9.99 亿次、日 Token 超 3.3 万亿，单次请求平均 Token 量偏高，说明它更多被用于长上下文、批量生成或 Agent 类负载，而非轻量问答。其命名带版本日期，属于快速迭代的通用文本模型，适合代码辅助、结构化输出和中等复杂度推理场景。
与竞品对比
它处在第一梯队的尾部：调用量已属头部，但与更靠前的模型相比仍有明显差距，且榜单未给出排名变化，热度更可能是稳定爬升而非爆发。相比同层级竞品，它的优势不在极致推理，而在吞吐与稳定性，属于“够用且便宜好接”的实用型选择。
是否值得接入
值得接入，但建议作为主力备选而非唯一依赖。若你的业务看重高并发、长文本与成本可控，它可以承担大部分通用任务；关键推理链路仍建议保留第二家模型做兜底，避免单一供应商风险。