OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 40975.67B tokens · 705,916,577 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 定位高吞吐、低延迟的通用推理模型，从单日约 70 万次请求、超 40 万亿 token 的调用量看，它已是 OpenRouter 上的绝对主力，典型场景是高频对话、批量内容生成与 Agent 流水线中的默认执行层。
与竞品对比
其调用量断层领先，说明在“性价比 + 稳定供给”这条赛道上压过了多数同级闭源模型。相比主打极致推理的旗舰款，Flash 更偏向成本与速度平衡；相比其他开源系模型，DeepSeek 的生态接入与工具兼容性更成熟，开发者迁移成本低。
是否值得接入
值得。若你的业务以高并发、可控成本为先，它可作为默认主力模型；仅在复杂推理或长链任务上再叠加更强旗舰。排名第一的调用量本身就是市场验证，接入风险低。
日调用 12237.20B tokens · 723,309,739 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 以日均 12.2 万亿 tokens、7.2 亿次请求位列 OpenRouter 第 2，属于典型的“高频轻量”主力模型。Flash 定位意味着低延迟、高并发，适合大批量文本处理、Agent 工具调用、内容生成和长链路自动化任务，而非深度推理场景。
与竞品对比
它挤进头部，说明在国产模型中已具备与国际主流轻量档正面竞争的能力。相比同梯队竞品，其优势不在单次推理上限，而在吞吐与成本效率——单请求平均约 1.7 万 tokens，说明被大量用于长上下文或批量任务，用户粘性强。
是否值得接入
值得。排名第 2 且请求量巨大，证明其稳定性与生态适配已通过大规模验证。若你的场景是成本敏感、高并发的生产级调用，它是当前最稳妥的选项之一；若需复杂推理，建议搭配更强推理档模型分层使用。
日调用 11457.38B tokens · 142,400,886 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.6 Flash 在 OpenRouter 调用量榜单位列第 3，日请求 1.42 亿次、日 Token 超 11.4 万亿，热度处于第一梯队。从命名与体量看，它主打高并发、低延迟的轻量推理场景，适合大规模对话、内容生成、Agent 批量调用等对吞吐敏感、对深度推理要求不极端的任务。
与竞品对比
它挤进前三，说明在开源/开放路由生态中已具备与头部通用模型正面争夺流量的能力。相比同榜的旗舰级模型，Flash 版本通常以更低单次成本换取更高调用规模，优势在性价比与稳定性，短板可能集中在复杂推理、长链路任务上。
是否值得接入
值得。若你的业务以高频、短平快请求为主，它是当前性价比与热度双优的候选，可作为主力或降级兜底模型；若涉及高难度推理，建议与更强模型搭配使用。
日调用 8836.31B tokens · 47,719,581 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 8.8 万亿 token、4772 万次请求，稳居 OpenRouter 第 4 名。这一量级说明它已进入头部梯队，热度并非短期冲榜。从调用结构看，单次请求平均 token 偏高，推测其主力场景是长上下文推理、Agent 多轮任务和代码生成，适合需要稳定吞吐的生产级应用。
与竞品对比
它处在第一梯队与第二梯队的分界位置：上方是少数几家顶级闭源模型，下方是一众国产与开源模型。相比同价位竞品，它的优势在于请求量大、生态验证充分，说明延迟与稳定性经得起高频调用考验；劣势是品牌与工具链成熟度仍不及头部厂商。
是否值得接入
值得。若你的场景是长文本处理、Agent 或批量推理，且需要兼顾成本与稳定性，它是当前性价比很高的选择。建议先小流量灰度，验证其在中文指令遵循与函数调用上的表现，再决定是否作为主力模型之一。
日调用 8279.45B tokens · 74,756,323 次请求
定位与擅长场景
腾讯混元 hy4-preview 以预览版身份冲上 OpenRouter 日调用量第 5，日请求约 7475 万、日 Token 超 8.2 万亿，单请求平均 Token 量偏高，说明负载集中在长上下文、长输出场景，如文档理解、代码生成、Agent 多轮推理。其定位偏向中文生态与企业级集成，适合需要微信/腾讯云体系协同的国内业务。
与竞品对比
在榜单前列中，它介于头部通用模型与开源低价模型之间：调用规模已进入第一梯队，但预览版身份意味着稳定性和限流策略仍可能波动。相较国际主流闭源模型，优势在中文语料与合规部署；相较同价位开源模型，优势在工程配套而非单纯性价比。
是否值得接入
值得接入，但建议以灰度方式。若业务以中文、长文本、腾讯云栈为主，可直接纳入候选并做 A/B；若对版本稳定性要求极高，建议等待正式版再放量。总体判断：热度真实，适合作为主力备选而非唯一依赖。
日调用 7112.20B tokens · 347,821,098 次请求
定位与擅长场景
gpt-6-luna-20260922 位列 OpenRouter 调用量第 6，日 tokens 约 7.1 万亿、日请求约 3.48 亿，单请求平均 token 量偏高，说明它更多承担长上下文、复杂推理与高质量生成任务，而非轻量问答。适合代码代理、长文档分析和多步工具调用等场景。
与竞品对比
排名第 6 意味着它处在第一梯队但并非绝对头部，前面仍有更高调用量的模型分流。它的优势在 OpenAI 生态兼容性与稳定性，劣势是同类通用大模型中替代品众多，价格与延迟敏感型用户容易流向更便宜的竞品。
是否值得接入
值得接入，但建议作为“高质量主力 + 可降级备选”组合中的一环，而非唯一依赖。若业务看重推理质量与生态成熟度，可直接采用；若成本敏感，应搭配更低成本模型做路由分流。
日调用 6909.53B tokens · 54,449,151 次请求
定位与擅长场景
NVIDIA Nemotron-3 Ultra 550B（激活55B）是典型的超大 MoE 旗舰，日调用量约 6.9 万亿 token、5445 万次请求，稳居 OpenRouter 第 7。这一量级说明它已被大量生产流量验证，适合高并发通用对话、Agent 工作流与复杂推理等对吞吐和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边缘：上方是少数几个头部闭源与开源旗舰，下方是大量中型模型。它的优势在于 NVIDIA 自研栈的推理效率与生态整合，激活参数仅 55B 让单位成本可控；劣势是品牌在纯模型侧不如头部实验室强势，社区微调生态相对薄。
是否值得接入
值得。日请求量已证明其服务承载力和真实需求，若你的场景需要大参数容量又在意推理成本，它是性价比明确的选项。建议先小流量 A/B 对比头部模型，确认质量差距可接受后再放量。
日调用 5025.15B tokens · 44,154,862 次请求
定位与擅长场景
Claude Opus 5.5 在 OpenRouter 日调用量排名第 8，日请求约 4415 万、日 token 超 5 万亿，单请求平均 token 消耗很高，说明它主要被用于长上下文、高复杂度的任务：代码重构、长文档分析、多步 Agent 编排等。它属于 Opus 线的高端定位，面向对推理深度和稳定性要求高、对成本相对不敏感的场景。
与竞品对比
在头部梯队中，它的调用量低于同门的 Sonnet 系列以及 Gemini、DeepSeek 等主打性价比的模型，但单请求 token 量偏大，说明用户把它当作"重活专用"而非日常高频调用。相比 Sonnet 类均衡型模型，Opus 5.5 更偏向质量优先；相比开源低价模型，它的优势在复杂推理与指令遵循的一致性。
是否值得接入
值得，但要有选择性。建议将其作为高难度任务的兜底模型，配合更便宜的模型做路由分层：简单请求走轻量模型，复杂请求升级到 Opus 5.5。若你的业务以高频短请求为主，直接全量接入性价比不佳；若涉及长链路 Agent、专业代码或深度分析，它是当前第一梯队中可靠的选择。
日调用 4916.13B tokens · 373,663,920 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 位列日调用量第 9，日均约 4.92 万亿 tokens、3.74 亿次请求，是榜单上典型的高吞吐轻量模型。其定位偏向高频、低延迟场景：批量文本处理、Agent 工具调用、客服与内容流水线等对成本敏感、对极致推理要求不高的任务。
与竞品对比
与同门旗舰相比，Flash 以牺牲部分复杂推理能力换取吞吐与响应速度；对标其他厂商的轻量档位，它的调用量级说明其在“够用即好”的性价比区间具备明显吸引力。请求数极高而单次 tokens 适中，反映其被大量用于短交互与自动化调用。
是否值得接入
值得。若你的业务是规模化、可容错的通用任务，它是低成本高并发的稳妥选择；但涉及复杂推理或长链条决策，建议搭配旗舰模型分层使用。
日调用 3786.14B tokens · 71,642,858 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3 位列 OpenRouter 调用量第 10，日请求约 7164 万、日消耗约 3.79 万亿 token，单请求 token 量偏高，说明它更多被用于长上下文、Agent 编排、代码库理解等重负载任务，而非轻量闲聊。智谱系模型一贯在中文理解、工具调用和结构化输出上表现稳健，适合国内业务落地。
与竞品对比
排名前十意味着它已进入全球主流选择区间，与头部闭源模型同台竞争。其优势不在绝对能力天花板，而在中文场景适配、接口稳定性和成本可控性；相比同梯队开源系模型，工程化成熟度更高，但生态与插件丰富度仍略逊于头部厂商。
是否值得接入
值得。若你的场景以中文、Agent、长文本为主，且需要稳定吞吐，GLM-5.3 是性价比明确的选择；建议先小流量灰度，与现有主力模型做 A/B 对比后再决定是否作为主链路。