OpenRouter 模型调用排行
近 30 天调用量趋势（Top 6）
日调用 35894.24B tokens · 806,712,764 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4.1 Flash 是当前 OpenRouter 调用量榜首，日请求超 8 亿、日 token 近 36 万亿，热度断层领先。其定位是通用高吞吐主力模型，适合大规模对话、内容生成、批处理与 Agent 后端等对成本和并发敏感的在线场景。
与竞品对比
相比同级闭源旗舰，它胜在性价比与吞吐；相比轻量小模型，它在复杂推理和长上下文上更稳。榜单第一说明开发者已用调用量投票，生态适配与稳定性经过验证，但峰值时段可能面临排队或限流。
是否值得接入
值得。若你的业务以量取胜、对单次延迟容忍度中等，它是当前最具性价比的首选；建议做多供应商兜底，避免单点依赖。
日调用 13928.35B tokens · 70,870,877 次请求
定位与擅长场景
stepfun/step-5-preview-20261008 是阶跃星辰的预览版旗舰，日调用量约 1.39e13 tokens、7087 万次请求，在 OpenRouter 排名第 2，热度极高。其单次请求平均 token 量偏大，说明主要承载长上下文、复杂推理与 Agent 类高负载任务，适合代码生成、多轮工具调用和长文档处理等场景。
与竞品对比
排名仅次于榜首，且 rankChange 为空（新上榜或数据未更新），表明它是近期快速冲量的新模型。与同梯队头部闭源模型相比，它在调用规模上已进入第一阵营，但预览版身份意味着稳定性和能力上限仍可能调整，生产环境需谨慎评估。
是否值得接入
值得接入，但建议先做小流量灰度。其市场热度已验证，适合作为主力或备份模型以分散供应商风险；正式上线前应重点压测长上下文一致性与工具调用成功率。
日调用 12599.16B tokens · 683,502,194 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3-Flash 是智谱面向高并发、低成本场景的轻量级模型，日调用量约 12.6 万亿 token、6.8 亿次请求，位列 OpenRouter 第三，说明它已被大量生产流量验证。适合批量文本处理、Agent 工具调用、内容生成等对延迟和吞吐敏感的任务。
与竞品对比
在 Flash 级赛道，它直接对标 Gemini Flash、GPT 系列的 mini 档位。其优势在于中文语境与性价比，日请求量级已接近头部闭源轻量模型，热度属于第一梯队；但排名变化为空，说明尚处稳定放量期，未见爆发式增长。
是否值得接入
值得接入。调用量本身即是市场投票，适合作为主力廉价模型或降级兜底方案；建议先用小流量做质量与稳定性验证，再逐步放量。
日调用 10337.40B tokens · 127,719,785 次请求
定位与擅长场景
小米的 mimo-v2.6-flash 位列 OpenRouter 调用量第 4，日均 token 超 10 万亿、请求量逾 1.27 亿，热度属第一梯队。从命名看，flash 定位轻量高速，适合高并发、低延迟的对话、内容生成与批处理任务，是典型的走量型主力模型。
与竞品对比
它挤进头部，说明在性价比与吞吐上具备竞争力，与各家 flash/mini 级模型正面争夺开发者流量。但榜单未显示价格，其优势更可能来自稳定供给与生态导流，而非绝对性能领先；复杂推理、长上下文等场景仍需与旗舰模型搭配。
是否值得接入
结论：值得接入，但建议先小流量灰度。适合作为默认高并发模型压成本，同时保留旗舰模型兜底复杂任务；接入前务必实测限流、输出质量与稳定性，避免单一供应商依赖。
日调用 7549.91B tokens · 69,744,744 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 Token 约 7.5 万亿、日请求近 7000 万，属于头部梯队中的高热度模型。从调用结构看，请求量大而单次 Token 适中，说明它被大量用于通用对话、内容生成与轻量 Agent 调用等高频场景，而非少数超长上下文任务。
与竞品对比
排名第 5 意味着它已稳定压过大多数开源与二线闭源模型，但与榜首梯队仍有量级差距。其优势在于腾讯生态内的中文理解、工具调用与成本可控性；短板是海外开发者认知度与第三方评测积累不如头部国际模型，社区调优经验相对少。
是否值得接入
值得接入，但建议作为中文主力或双模型冗余方案，而非唯一依赖。preview 版本存在行为漂移与下线风险，生产环境应做好版本锁定与降级路由，并先用自身业务集做一轮效果与延迟验证。
日调用 6382.59B tokens · 400,193,666 次请求
定位与擅长场景
GPT-6 Luna 是 OpenAI 面向通用高并发场景的主力模型，日调用量约 6.38 万亿 tokens、4 亿次请求，稳居 OpenRouter 第 6 位。如此量级说明它已被大量生产工作负载采纳，适合对话、内容生成、Agent 编排等对稳定性和吞吐要求高的通用任务。
与竞品对比
排名第 6 意味着它处在第一梯队但并非榜首，前面仍有更强的头部模型分流。它的优势不在极限推理，而在生态成熟度、工具调用兼容性与供应稳定性；相比开源或中小厂商模型，单位成本未必最低，但工程接入风险更小。
是否值得接入
值得。若你的业务以通用生成和规模化调用为主，它是低风险、可预期的选择；若追求极致性价比或特定垂直能力，建议同时评测榜首模型与开源方案再做分流。
日调用 6053.62B tokens · 48,830,185 次请求
定位与擅长场景
Claude Opus 5.5 是 Anthropic 的旗舰级通用模型，日调用量约 6.05 万亿 tokens、4883 万次请求，在 OpenRouter 榜单排名第 7，属于高热度第一梯队。其典型场景是复杂推理、长上下文代码工程、多步骤 Agent 编排与高质量写作，适合对输出可靠性要求高、对成本相对不敏感的生产级任务。
与竞品对比
同层级对手主要是 GPT 系列旗舰与 Gemini 高端型号。Opus 系列的优势在于指令遵循稳定、长任务一致性较好、工具调用规范；劣势是单位 token 成本偏高、响应速度不及轻量模型。从调用量看，它稳居前十但未进前五，说明市场认可度高，却被更便宜的中端模型分流了大量高频请求。
是否值得接入
值得，但建议分层使用：核心链路（复杂 Agent、代码审查、关键决策）接入 Opus 5.5，高频简单请求路由到更轻的模型以控制成本。若预算紧张或延迟敏感，可先小流量灰度验证收益。
日调用 5373.94B tokens · 43,078,810 次请求
定位与擅长场景
Nemotron-3 Ultra 550B（A55B 激活）是英伟达面向高吞吐推理场景的旗舰级 MoE 模型，日调用量约 5.37 万亿 tokens、4300 万次请求，稳居 OpenRouter 第 8 位，热度属于第一梯队。其超大参数配合稀疏激活，适合长上下文推理、Agent 工具调用与批量生成等对吞吐和成本敏感的负载。
与竞品对比
排名紧邻头部闭源与开源旗舰之间，说明它已被大量生产流量验证，而非仅靠榜单曝光。相比同量级稠密模型，MoE 结构在单位 token 成本上更具优势；但与排名更靠前的几家相比，生态工具链与微调资源仍稍逊。
是否值得接入
值得。调用量本身就是最硬的口碑指标，适合作为主力推理或高并发备选。建议先小流量灰度，重点验证延迟稳定性与工具调用准确率，再决定是否扩大配额。
日调用 5341.19B tokens · 67,233,136 次请求
定位与擅长场景
GLM-5.3 在 OpenRouter 日调用量排名第 9，日请求约 6723 万、日 Token 超 5.3 万亿，单请求平均 Token 量偏高，说明其被大量用于长上下文、代码生成、Agent 多轮推理等重负载场景，而非简单问答。智谱系模型在中文理解与工具调用上积累较深，适合国内开发者做智能体与代码助手底座。
与竞品对比
排名第 9 处于第一梯队边缘：低于头部闭源旗舰与少数高性价比开源模型，但明显高于多数中腰部模型。其调用结构偏向"高 Token、中高频"，与低价小模型走量的路线不同，更像被 B 端工作流稳定接入的生产级选择。
是否值得接入
值得接入，但建议先做小流量灰度。若你的场景是中文 Agent、代码或长文档处理，它的性价比与生态适配度有竞争力；若追求极致低价走量或超低延迟，则需与榜单前列模型做 A/B 对比后再定。
日调用 4711.62B tokens · 329,104,294 次请求
定位与擅长场景
DeepSeek V4 Flash 位列 OpenRouter 调用量第 10，日请求约 3.29 亿、日 token 约 4.71 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，而非短对话。Flash 定位是低成本高吞吐的主力模型，适合大规模内容生产、Agent 工具调用和 RAG 流水线等对延迟与成本敏感的场景。
与竞品对比
在开源/低价梯队中，它的调用规模已进入第一阵营，与 Llama、Qwen 系列的高性价比版本正面竞争。相比旗舰级推理模型，Flash 在复杂推理上让步，但换来了更稳的吞吐和更低的单位成本，属于“够用且便宜”的工程型选择。
是否值得接入
值得。调用量本身证明了生态成熟度和稳定性，适合作为默认基座模型接入；复杂任务可搭配旗舰模型做路由分流，避免单一模型承担全部负载。