OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 40476.72B tokens · 762,412,800 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 以日调用量超 40 万亿 token、76 万次请求稳居 OpenRouter 榜首，属于典型的“高频轻量级主力模型”。其 Flash 定位指向低延迟、高并发的通用对话、内容生成与轻量 Agent 场景，适合作为大规模流量的默认底座。
与竞品对比
榜首位置且 rankChange 为空，说明它要么是新晋即登顶，要么长期霸榜。相比同梯队竞品，它的优势不在极限推理，而在吞吐与成本效率——能撑起如此量级的日请求，说明单位调用成本与稳定性已被市场充分验证。
是否值得接入
值得。若你的业务以高频、低复杂度任务为主，它是当前性价比与生态成熟度兼具的首选；但若涉及深度推理或长链复杂任务，建议搭配更强推理模型分层使用，而非单点依赖。
日调用 15051.81B tokens · 78,598,457 次请求
定位与擅长场景
Step 5 预览版以日调用量超 15 万亿 token、近 7860 万次请求稳居 OpenRouter 第 2 名，属于头部通用大模型。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、代码生成与复杂推理任务，而非轻量问答。
与竞品对比
排名仅次于榜首，说明其热度已进入第一梯队，调用量远超中腰部模型。与同类国产模型相比，StepFun 在海外聚合平台能拿到这一位置，表明其 API 稳定性与性价比获得了开发者用脚投票，而非单纯靠品牌。
是否值得接入
值得接入，尤其适合需要大规模 token 吞吐、又希望规避单一供应商风险的团队。建议先做小流量 A/B，验证其在自身任务上的延迟与一致性，再逐步放量。
日调用 12867.62B tokens · 556,632,003 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 位列 OpenRouter 调用量第 3，日均约 1.29 万亿 tokens、5.57 亿次请求，属于典型的“高吞吐主力型”模型。Flash 命名与如此庞大的请求量说明它主打低延迟、低成本的高并发场景，适合批量推理、Agent 循环调用、内容生成与轻量代码补全等对单价敏感、对极致推理要求不高的任务。
与竞品对比
它稳居前三，意味着在开源/开放权重阵营中已与头部通用模型正面竞争，热度远超多数同量级选手。相比同门旗舰版本，Flash 以牺牲部分复杂推理能力换取吞吐与成本优势；相比其他厂商的轻量型号，其调用规模证明它在稳定性与性价比上已被大量开发者用脚投票。
是否值得接入
值得接入。若你的业务是高并发、成本敏感的通用生成或 Agent 场景，它是当前第一梯队中经过大规模验证的稳妥选择；若任务涉及深度推理或长链复杂逻辑，建议搭配更强旗舰模型分层使用。
日调用 11610.49B tokens · 144,490,357 次请求
定位与擅长场景
小米 MiMo v2.6 Flash 在 OpenRouter 日调用量排名第 4，单日约 11610 亿 tokens、1.44 亿次请求，属于头部梯队。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，适合大规模 C 端应用、客服、内容生成等对吞吐敏感的任务。
与竞品对比
它跻身第一梯队，说明在性价比与稳定性上已能与主流国际模型正面竞争。相比同榜头部模型，其请求量极大而单次 token 规模偏小，暗示调用方更偏向短交互、高频次场景，而非长文本深度推理。
是否值得接入
值得接入。排名第 4 的真实调用量是最有力的市场验证，说明其可用性与成本已被大量开发者认可。建议先在小流量场景灰度验证延迟与中文表现，再逐步放量。
日调用 8130.07B tokens · 74,048,749 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 7400 万、日 Token 超 8.1 万亿，单请求上下文极长，说明其主力场景是长文档处理、Agent 多轮推理与高吞吐批处理，而非轻量闲聊。
与竞品对比
它处在第一梯队的腰部位置：调用量低于头部几家海外旗舰，但已明显甩开长尾模型。优势在于腾讯生态协同与中文语料理解，劣势是海外开发者心智与工具链成熟度仍不及头部闭源模型。
是否值得接入
值得。若你的业务以中文为主、需要长上下文且看重国内合规与成本可控，它是稳妥的国产备选；若追求极致推理或海外生态兼容，建议先小流量 A/B 再决定。
日调用 7417.31B tokens · 57,960,291 次请求
定位与擅长场景
NVIDIA Nemotron-3 Ultra 550B（A55B 激活）是典型的超大稀疏 MoE 模型，日均调用量约 7.4 万亿 token、5800 万次请求，在 OpenRouter 排名第 6，属于第一梯队的常驻选手。其场景集中在高吞吐的通用对话、Agent 工具调用与合成数据生成，NVIDIA 自家的推理优化让长上下文与批处理性价比突出。
与竞品对比
它卡在头部闭源模型与开源中量级模型之间：调用量级已接近第一梯队，但低于榜首几款顶级闭源模型；相比同尺寸开源模型，其优势在于工程稳定性和 NVIDIA 生态绑定，劣势是品牌在纯模型层面的号召力弱于头部实验室。
是否值得接入
值得。若你的业务需要稳定的大规模推理、且已在 NVIDIA 栈上，它是高性价比的主力候选；若追求极致推理能力，仍需与榜首模型做 A/B 对比。建议先小流量灰度验证。
日调用 7126.64B tokens · 365,479,598 次请求
定位与擅长场景
gpt-6-luna-20260922 位列 OpenRouter 调用量第 7，日请求约 3.65 亿次、日 Token 超 7.1 万亿，单次请求平均 Token 量偏高，说明它更多被用于长上下文、复杂推理或批量生成类任务，而非轻量问答。OpenAI 系模型在指令遵循、工具调用和结构化输出上通常较稳，适合 Agent、代码助手、文档处理等生产级场景。
与竞品对比
排名第 7 意味着它处在第一梯队边缘：既没有被头部爆款模型甩开，也没有形成压倒性优势。相比同门更轻量的版本，它的调用量不算最高，但单请求负载更重，定位偏向“高价值任务”而非“走量”。与 Anthropic、Google 等竞品相比，差距主要体现在生态工具链和开发者惯性上，而非单纯的调用规模。
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选择。若你的场景需要稳定的复杂推理与工具调用，它可以优先测试；若追求极致成本或低延迟，应同时保留一个更轻量的备选。结论：可接入，先小流量灰度验证。
日调用 5645.44B tokens · 47,641,028 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 4764 万、日 Token 超 5.6 万亿，单请求平均 Token 极高，说明它被大量用于长上下文、复杂推理、代码库级分析与 Agent 长链路任务，而非轻量问答。其典型场景是高质量代码生成、多步规划和高难度写作。
与竞品对比
在 OpenRouter 生态中，它处于第一梯队但非榜首，落后于头部几款高性价比模型。与同门 Sonnet 系列相比，Opus 主打能力上限而非成本效率；与 Gemini、GPT 旗舰相比，它在长文本稳定性和指令遵循上口碑较好，但调用量说明多数开发者仍会在简单任务上选择更便宜的替代品，形成"旗舰做难活、中端跑量"的组合。
是否值得接入
值得，但有条件。若你的业务以复杂推理、长上下文和代码为主，且对质量敏感，Opus 5.5 是可靠选择；若以高并发、低单价为目标，建议仅将其作为难例兜底，主力仍用中端模型。结论：作为高端档位接入，而非全量默认。
日调用 4424.41B tokens · 344,880,444 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 是一款高吞吐、低延迟的通用模型，从日请求量 3.4 亿次、日 Token 超 4.4 万亿的体量看，它主要承接大规模、高频次的轻量到中等复杂度任务，例如批量对话、内容生成、Agent 工具调用与代码补全。Flash 定位明显偏向“跑量”场景，而非深度推理。
与竞品对比
在 OpenRouter 榜单排名第 9，说明它已进入头部梯队，但尚未撼动前几名。相比同门的 DeepSeek 主力版本，Flash 以速度与成本优势换取部分推理深度；对比其他厂商的轻量型号，它的调用规模处于领先区间，热度稳定，属于“基础设施型”选择。
是否值得接入
值得。若你的业务对延迟和单位成本敏感、请求量大且任务难度中等，它具备很强的性价比与稳定性；若需要复杂推理或高精度输出，建议搭配更强模型分流。总体结论：适合作为默认主力模型接入。
日调用 4180.40B tokens · 71,800,249 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 7180 万、日 Token 超 4.18 万亿，单请求 Token 密度极高，说明它被大量用于长上下文、批量生成或 Agent 类高吞吐任务。作为智谱新一代主力模型，它在中文理解、工具调用与代码场景上具备竞争力，适合作为通用生产级底座。
与竞品对比
排名前十意味着它已进入全球主流调用梯队，与头部闭源模型同场竞争。其优势在于中文语料与性价比取向，劣势是生态与多模态能力相对头部厂商仍有差距。rankChange 为空，缺少趋势信号，热度判断以存量规模为主。
是否值得接入
值得。若你的业务以中文、Agent、批量推理为主，GLM-5.3 是当前前十中成本与能力较均衡的选择；建议先小流量灰度，验证工具调用与长文本稳定性后再放量。