OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 36829.06B tokens · 799,269,605 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 以近 36.8 万亿日 token、约 8 亿次日请求稳居 OpenRouter 调用量榜首，属于典型的高吞吐通用主力模型。Flash 定位强调低延迟与成本效率，适合大批量文本生成、对话路由、内容摘要、代码补全等对单价敏感、对并发要求高的场景，而非极限推理任务。
与竞品对比
其调用量已远超多数同价位开源与闭源模型，说明开发者在"够用即可"的通用任务上明显向它倾斜。相比一线旗舰模型，它在复杂推理和长链任务上不占优势；但在性价比与稳定性维度，它构成了对中端闭源 API 的强替代，形成"旗舰做难任务、Flash 做量"的分层格局。
是否值得接入
值得。若你的业务以高频、标准化请求为主，它是当前热度最高、生态验证最充分的选择之一，接入风险低、迁移成本可控。建议将其设为默认主力模型，复杂任务再路由至旗舰模型，并保留备用供应商以防单点依赖。
日调用 17073.88B tokens · 87,598,005 次请求
定位与擅长场景
Step-5-Preview 是阶跃星辰的旗舰预览模型，OpenRouter 日调用量排名第 2、日请求约 8760 万次、日 Token 超 17 万亿，热度处于第一梯队。从调用规模看，它被大量用于通用对话、长上下文推理与 Agent 类高频调用场景，属于"主力生产型"模型而非小众实验品。
与竞品对比
排名仅次于榜首，说明其在开源/开放平台生态中已具备与头部模型正面竞争的能力。相比同类国产模型，其请求量级表明开发者粘性较高；但作为 preview 版本，稳定性和版本迭代节奏仍是与成熟商用模型对比时的变量。
是否值得接入
值得接入，尤其适合需要高吞吐、低成本试错的中文及多语言场景。建议先小流量灰度验证 preview 版的输出一致性与限流表现，确认稳定后再作为主力模型之一；同时保留备选模型以防版本切换带来的行为漂移。
日调用 12677.04B tokens · 671,812,511 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 是智谱面向高吞吐场景的轻量快速版本，日调用量约 12.7 万亿 tokens、6.7 亿次请求，稳居 OpenRouter 前三，热度属于第一梯队。其定位清晰：低延迟、低成本的大规模推理，适合批量文本处理、Agent 工具调用、内容生成与高并发在线服务等对单位成本敏感的负载。
与竞品对比
与同榜前列的头部通用模型相比，Flash 版本以牺牲部分复杂推理深度换取吞吐与价格优势；相较其他厂商的轻量线，其请求量级说明生态接入和开发者信任度已相当成熟，属于“默认可用”的性价比选项，而非旗舰推理首选。
是否值得接入
值得。若你的业务以高频、短上下文、成本可控为主，GLM-5.3-Flash 是当前市场验证过的稳妥选择；复杂长链推理仍建议搭配旗舰模型分流。结论：推荐作为主力轻量模型接入。
日调用 10901.09B tokens · 134,864,317 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，日 Token 超 10.9 万亿、日请求 1.35 亿次，属于头部高热模型。从命名与调用结构看，它主打高并发、低延迟的通用对话与轻量 Agent 场景，适合批量推理、内容生成和成本敏感型产品。
与竞品对比
其调用量已逼近第一梯队，明显高于多数同代中端模型，说明在“性能够用、吞吐优先”的区间具备强竞争力。相比头部旗舰，它更偏性价比与稳定性，而非极限推理能力。
是否值得接入
值得接入。若你的业务以高频、短上下文、成本可控为主，它是当前热度验证过的稳妥选择；若追求复杂推理或长链路任务，建议搭配更强模型分层使用。
日调用 7852.21B tokens · 72,093,204 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 7209 万、日 Token 近 7.85 万亿，单请求 Token 量偏高，说明调用集中在长上下文、批量生成类任务。结合腾讯生态，它更适合中文内容生产、企业知识库问答、Agent 工作流等场景，在中文语义和本土合规适配上具备天然优势。
与竞品对比
排名前五意味着它已进入国际开发者视野，但 preview 版本、rankChange 为空，说明尚未形成稳定位次。与头部通用模型相比，它在多语言和复杂推理上未必领先；优势在于中文能力、性价比与腾讯云集成，属于“区域强势、全球追赶”的定位。
是否值得接入
值得接入，但建议分级使用：中文密集型业务可优先试用，作为主力或备份模型；对多语言、高难度推理有硬性要求的场景，建议保留头部竞品做 A/B 对比。preview 阶段需关注版本稳定性和接口变更风险，接入前做好灰度与降级方案。
日调用 6547.77B tokens · 387,853,922 次请求
定位与擅长场景
GPT-6 Luna（20260922）在 OpenRouter 日调用量排名第 6，日请求约 3.88 亿、日 Token 高达 6.5 万亿，单请求平均 Token 量偏大，说明它更多被用于长上下文、复杂推理与内容生成类任务，而非轻量问答。OpenAI 系模型在通用对话、代码与工具调用上的稳定性，使其成为生产环境的主力候选。
与竞品对比
排名第 6 意味着它处于第一梯队但非榜首，热度低于头部旗舰，却明显高于长尾模型。与同门更轻量的型号相比，它承担的是“重活”；与开源或低价竞品相比，其优势在一致性与生态，劣势在成本敏感场景的性价比。
是否值得接入
值得接入，但建议作为高价值任务的默认模型，并对简单请求做路由降级。若你的业务以长文本、复杂推理为主，它是稳妥选择；若以高频轻量调用为主，需搭配更便宜的模型分层使用。
日调用 6381.19B tokens · 50,648,078 次请求
定位与擅长场景
NVIDIA Nemotron-3 Ultra 550B（A55B 激活）是典型的大参数、稀疏激活旗舰模型，日调用量约 6.38 万亿 tokens、5065 万次请求，在 OpenRouter 排名第 7，热度处于第一梯队。其擅长高复杂度推理、长上下文与代码任务，适合作为高价值工作负载的主力模型。
与竞品对比
与榜单前列的头部闭源模型相比，它凭借 NVIDIA 生态和相对开放的接入方式占据差异化位置；与同量级开源旗舰相比，稀疏激活带来更优的推理成本结构，但峰值能力仍略逊于顶级闭源模型。排名第 7 说明它已进入主流选择，但尚未形成压倒性优势。
是否值得接入
值得接入。调用量证明其生产可用性与稳定性已被市场验证，适合对推理质量和成本都敏感的场景。建议作为主力或备选模型接入，并通过路由与头部模型互补，而非单独依赖。
日调用 5953.25B tokens · 47,558,626 次请求
定位与擅长场景
Claude Opus 5.5 是 Anthropic 的旗舰级模型，日调用量约 5.95 万亿 tokens、4756 万次请求，在 OpenRouter 榜单排名第 8，属于第一梯队中的高热度选手。其典型场景是复杂推理、长上下文文档分析、代码生成与 Agent 编排——这类高单价、高质量需求的任务，正是 Opus 系列的主要定位。
与竞品对比
排名第 8 意味着它落后于若干更便宜或更快的模型（如 Gemini Flash、GPT 轻量版），但单次请求的 token 密度极高，说明用户主要用它处理“重活”，而非高频轻量调用。与同门的 Claude Sonnet 相比，Opus 5.5 走的是质量优先路线，在深度推理和代码可靠性上更强，但成本与延迟也更高；与 GPT 旗舰相比，二者在复杂任务上互有胜负，Opus 通常在长文档与代码理解上口碑更稳。
是否值得接入
值得，但要有选择性。建议将其作为“高价值任务专用通道”——复杂推理、关键代码审查、长文档分析走 Opus 5.5，高频轻量请求分流到更便宜的模型。若预算敏感或追求低延迟，则不宜作为默认主力模型。总体而言，它是当前值得纳入技术栈的高端选项之一。
日调用 5228.00B tokens · 66,196,465 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3（z-ai/glm-5.3-20260816）在 OpenRouter 日调用量排名第 9，日请求约 6620 万、日 Token 约 5.23 万亿，单请求平均 Token 量偏高，说明它更多承担长上下文、复杂推理或批量生成类任务，而非轻量问答。适合中文语境下的内容生产、代码辅助与 Agent 编排等通用场景。
与竞品对比
排名前十意味着它已进入主流可选池，但位列第 9，热度仍落后于头部几家通用大模型。其优势在于国产模型的中文理解与成本结构，劣势是生态工具链与海外开发者认知度不及一线竞品；单请求 Token 偏高也提示它在长文本场景更具性价比。
是否值得接入
值得接入，但建议作为“第二供应商”而非唯一主力：先用小流量验证其在你的任务上的稳定性与延迟，再与现用模型做 A/B。若你的场景以中文长文本为主，它的调用热度已证明可用性，接入风险较低。
日调用 4669.47B tokens · 326,412,366 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash（2026-07-31 版）在 OpenRouter 日调用量排名第 10，日请求约 3.26 亿、日 Token 约 4.67 万亿，单请求平均 Token 量偏高，说明它被大量用于长上下文、批量生成类任务。Flash 定位是低延迟、高吞吐的通用主力模型，适合客服对话、内容批产、RAG 问答和 Agent 的常规推理环节。
与竞品对比
在同梯队中，它的调用规模已接近头部闭源模型，但排名第 10 意味着仍落后于更便宜或更强的旗舰型号。相比同门 Pro 版本，Flash 牺牲部分复杂推理换取成本与速度；相比其他厂商的轻量模型，其单请求 Token 承载量更大，更适合长文档场景而非短问答。
是否值得接入
值得。日请求量级证明其生产可用性和生态成熟度，适合作为默认主力模型接入，复杂任务再路由到更强模型。建议先小流量灰度验证延迟与输出稳定性。