OpenRouter 模型路由平台动态：新模型上架、用量排行与开发者选型的真实市场信号。
Stripe 以 70 亿美元收购了模型路由平台 OpenRouter。这期播客里，联合创始人 Alex Atallah 和投资人 Anjney Midha 聊了它怎么从被 VC 当成“只是个套壳”一路做到每天处理超过 10 万亿个 token。核心判断是：模型实验室能花几十亿训练模型，却搞不定分发，OpenRouter 正好卡住了这个中立分发层的位置...
推荐理由：Stripe 70 亿美元收购 OpenRouter 是今年 AI 基础设施领域最大的退出案例之一。播客首次披露了日处理 10 万亿 token 的数据和收购价格，Alex Atallah 完整复盘了从种子轮到退出的路径。分数没给更高，因为这是事后回顾，不是实时新闻。
月之暗面把 Kimi K3 的模型权重放到了 Hugging Face 上，但这不叫开源，叫开放权重。因为它的许可证是公司自己写的，没上过 OSI 的开源认证名单。模型是个 2.8 万亿参数的 MoE 架构，每次推理激活 1040 亿参数，用 MXFP4 格式存着，省空间。许可证允许商用、修改和分发，但有两个门槛：如果你做模型 API 生意，年收入超过...
推荐理由：OpenRouter 对 Kimi K3 的许可证拆解比官方公告更有信息量，把“开放权重”和“开源”的区别讲清楚了，还点出了商用 API 的收入上限。但没给出具体收入门槛数字，也没有实际跑分，所以整体判断是值得看，但别急着全信。
OpenRouter 刚挂出 OpenAI 两个新模型：GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。定价比上一代 GPT-5.6 便宜一半——Sol 输入每百万 token 2 美元、输出 10 美元，Luna 更便宜，输入 0.1 美元、输出 0.5 美元。在 AutomationBench 测试里，两个模型都超过了之前的最好成绩，而且单任务成本更...
推荐理由：OpenAI 新一代旗舰直接上架，双版本加价格腰斩，属于行业级事件。正文没披露完整 benchmark 和上下文窗口，但光凭定价和 AutomationBench 的跃升就够上 featured。我会先打个折——Luna 那个 0.1 美元输入价确实便宜，但得看实际能力有没有缩水，这点先别太激动。
Anthropic 在 OpenRouter 上放出了 Claude Opus 5.5，这是 5.5 系列的第一个模型。跟 Opus 5 和 Fable 5.1 比，它在让模型自己动手写代码、处理知识类任务和操作电脑这些场景上表现更好。上下文窗口还是 1M token，没缩水。价格方面，每百万输入 token 收 4 美元，输出收 20 美元，比 Op...
推荐理由：Anthropic 把 Claude Opus 5.5 放上 OpenRouter，是 5.5 系列首发，主打智能体编码、知识任务和电脑操作三项提升，对比对象是 Opus 5 和 Fable 5.1。上下文窗口保持 1M token，定价每百万输入 4 美元、输出 20 美元，比 Opus 5 便宜。三个维度都踩中了：时效性上这是当天消息，知识增量有具体对比和场景，相关性直接打中 Claude 生态里的开发者和 agent 用户。没给更高分是因为目前只有平台上线信息，缺技术报告和实测数据，实际提升幅度还得等第三方验证。
Nemotron 3.5 Lightning 是个 30B 参数的混合专家模型，但每次推理只激活大约 3B 参数，所以跑得快、成本低。NVIDIA 把它设计给 Agent 流程里的执行层用：比如选工具、读文件、检查结果这些需要反复调用模型、但单次任务很明确的步骤。它跟 Nemotron 3 Ultra 不是替代关系，Ultra 负责费脑子的规划，Lig...
推荐理由：OpenRouter 这篇解读把 Nemotron 3.5 Lightning 的定位讲明白了：它不是来跟 Ultra 抢规划任务的，而是专门填 Agent 执行层的坑。30B 参数、每次只激活 3B 这个设计，直接对应高频调用场景下的成本和延迟压力，信息量够，判断也实在。不过话题本身偏技术选型，缺了点能让人主动转发的钩子，所以 R 没给。
OpenRouter 用同一句提示词跑了 20 个图像生成模型，直接看实际扣了多少钱。最便宜的是 GPT Image 2，一张 1024 方形图只要 0.006 美元；最贵的是 Gemini 3 Pro Image，要 0.134 美元。各家计费单位不一样，有的按 token、有的按像素、有的按张数，光看标价根本没法比，得实际跑一张看账单。测试里 6 ...
推荐理由：OpenRouter 用同一句提示词跑了 20 个图像模型，直接看实际扣了多少钱。最便宜的一张 1024 方形图只要 0.006 美元，最贵的要 0.134 美元，价差超过 20 倍。各家计费单位还不一样，有的按 token、有的按像素、有的按张数，光看标价根本没法比，得实际跑一张看账单。这种一手数据对选模型的人来说比任何 benchmark 都管用，我会先打个折——测试只跑了一组提示词，不同复杂度下排名可能会变，但至少给了个真实的比价起点。
作者用 Gemini 3.1 Pro 给 4290 条 Reddit 评论打上刀具品牌、型号和钢材的标签，花了 9 美元。然后用这些标签微调了一个叫 GLiNER 的开源命名实体识别模型。训练好的模型在本地跑，跟 Gemini 的标注结果对比，F1 分数达到 0.83，而直接零样本跑 GLiNER 只有大约 0.65。训练在 Tesla T4 上跑了 ...
推荐理由：一篇很实在的微调实战记录。作者用 Gemini 3.1 Pro 给 Reddit 刀具评论打标，只花了 9 美元就攒出 4290 条训练数据，把开源 NER 模型 GLiNER 的 F1 从 0.65 提到了 0.83。我会先打个折：领域太窄（刀具品牌型号钢材），分数不能给太高。但方法本身是通用的——用大模型蒸馏标签、微调小模型、本地部署省 API 钱——对从业者来说直接能用。正文没披露训练脚本细节和推理延迟，这点有点可惜。
CrofAI 之前到处打广告说自己是全球最便宜的模型推理服务商，结果被开发者 Kendell 抓了个现行。它的套路很简单：你花钱让它调用 Kimi K3 这种贵模型，它转头就在 OpenRouter 上偷偷换成 GLM 5.3 Flash 这种便宜货，中间差价最高能赚到 20 倍。它自己吹嘘的“greg”系列模型也是假的，实际指向的是 GLM 5.2 ...
推荐理由：一个完整的欺诈曝光加公司原地消失的戏码，有技术实锤，HKR 三条全中。分数压在 85 以下，因为信源是 Reddit 帖子而非正式报道，且事件本身是单家服务商的丑闻，不涉及模型或协议层面的变动。
Fusion 不是新模型，而是一套让模型“开会讨论”的流程。你提一个问题，它会同时发给最多 8 个模型（评审团）各自回答，然后由一个裁判模型对比它们的答案，找出共识、分歧和遗漏点，最后让主模型综合这些分析写出最终回复。默认三模型评审团的成本大约是单次调用的 4 到 5 倍，耗时 2 到 3 倍。在 DRACO 深度研究基准测试中，一个由 Gemini ...
推荐理由：Fusion是一套多模型辩论后合成的流程，不是新模型。成本和延迟数字、DRACO基准数据让它比纯营销稿扎实，但本质是路由层的产品更新，不是基础模型突破，所以放在featured低分段。
Seedance 2.5 在 2026 年 8 月上线，主打两件事：一次生成 30 秒的长镜头，以及拿你已有的视频、图片或音频当参考素材来编辑或延长。成本上，生成 480p 视频每秒约 0.103 美元，720p 约 0.231 美元；如果用视频做参考，token 单价还能再打六折，编辑比从零生成更省钱。音频生成不额外收费。最大的短板是分辨率封顶 72...
推荐理由：OpenRouter 这篇上手评测把字节 Seedance 2.5 的账算明白了：480p 每秒一毛钱出头，720p 两毛三，拿已有视频当参考还能再打六折，音频白送。720p 封顶是硬伤，但编辑比从零生成便宜这点对做视频工具的人挺实在。信息量够、有实测感，不过受众面偏窄，放在 featured 刚好。
OpenRouter 上线了 shell 沙箱工具和 Files API，让接入它的模型可以在托管的 Linux 容器里直接执行命令。模型自己决定什么时候调用终端，跑完把 stdout、stderr 和退出码拿回来，看到报错还能自己改脚本重试。沙箱时间按每秒 0.0001 美元计费，跟请求一起结算，Files API 的上传下载不另收钱。网络默认是关的...
推荐理由：OpenRouter 给所有接入模型配了一个托管 Linux 容器，模型可以自己在里面敲命令、看 stdout/stderr 和退出码，出错了还能改脚本重跑。沙箱按秒计费，每秒 0.0001 美元，Files API 上传下载不另收钱，网络默认关着。这比单纯聊天往前迈了一大步，等于让模型有了一个能动手的环境。没给更高分是因为这毕竟是平台层的能力，不是模型本身的突破，而且正文没披露沙箱的资源上限和最长运行时间，实际能跑多重的任务还得自己试。
OpenAI 的新旗舰模型 GPT-6 Astra 今天（9 月 4 日）在 OpenRouter 上架了。官方定位是干重活的：高级分析、软件工程、深度研究、科学计算和文档生成，尤其强调擅长需要长时间运行、涉及操控电脑和浏览器的智能体任务。价格是每百万 token 输入 10 美元、输出 50 美元，上下文窗口能塞进 100 万个 token。在 Op...
推荐理由：OpenAI 的旗舰 GPT-6 悄悄上了 OpenRouter，这事本身就够震动行业的。定位很清晰，就是冲着长时间运行的智能体任务去的，定价和上下文窗口数字都摆出来了，信息密度高。扣 4 分是因为目前只有 OpenRouter 的页面信息，官方还没发技术报告或博客，很多细节比如实际跑分、延迟、智能体任务的具体表现都还没公开，得等后续验证。
OpenRouter 数据显示智能体每周消耗 7.3 万亿 token，名义上是人类用量的 5.2 倍。但这 5.2 倍里 70% 到 85% 是缓存读取，模型服务商对这部分只收原价的一折左右，所以实际账单大概只多出 1 倍。这个数字只能代表 OpenRouter 一家平台，它的流量只占全球推理量的 1%，而且区分人类和智能体的算法权重没公开，没法复现...
推荐理由：三条消息打包，但核心价值在第一篇：终于有人把智能体名义 token 消耗和缓存打折后的真实成本拆开算了，结论是实际账单大概只翻了一倍。OpenAI 芯片跑分和 GitHub 文档压缩原型是附赠信息，密度稍低。跨源聚合的编辑判断清晰，没有硬吹。
Anthropic 把 Claude Fable 5.1 放上了 OpenRouter，直接替换 Fable 5。这次重点强化了四个方向：让模型自己写代码并操作工具（agentic coding）、长时间跑任务不崩、看图生成代码、以及金融和分析类工作。正文没给跑分数据，也没提价格变没变，我会等第三方实测出来再看。
推荐理由：Anthropic 在 OpenRouter 上更新了模型，四个优化方向对开发者很实际，尤其是 agentic coding 和长任务稳定性。但正文没给跑分、没提价格、也没第三方评测，所以重要性停在 78，等实测出来再调整。
唐杰发帖说 GLM-5.3 Flash AA（内部代号 Ox Alpha）在 OpenRouter 上得分 57，价格只有前沿模型的百分之一，周 token 消耗份额接近 20%，排第一。模型完全跑在国产芯片上，但帖子没说是哪款芯片、跟哪些模型比、57 分具体指什么基准测试。如果是真的挺省钱，不过这点先别太激动，等看到具体对比和芯片型号再说。
推荐理由：唐杰发帖说 GLM-5.3 Flash AA 在 OpenRouter 上得分 57、周 token 消耗份额接近 20%、价格是前沿模型的百分之一，还提到模型完全跑在国产芯片上。这几个数字很抓眼球，但帖子没说明 57 分对应哪个基准、跟哪些模型比、国产芯片具体是哪款——这些缺口让判断得先打个折。我会先给 78 分，等看到对比细节和芯片型号再调整。
周末大家还在猜 Ox Alpha 是谁做的，现在确认了：是 Z.ai 的 GLM 系列最新版。这个模型之前匿名挂在 OpenRouter 上，一上线就冲到排行榜第一。Z.ai 说会在周三放出模型权重，开发者可以直接拿来用。官方定位是给写代码、长时间跑任务（agentic work）和需要结合图文推理的场景准备的。我会先打个折，具体跑分和实测表现正文没给...
推荐理由：匿名模型登顶后揭晓身份，本身就有新闻性；Z.ai 还承诺周三开源权重，并明确把模型定位在代码、agent 和多模态推理上。分数没给更高是因为正文没给具体跑分和实测数据，实际能力还得等上手验证。
文章把大家常说的“本地 LLM”拆成了两个市场：成本市场买的是 5 到 20 倍的价差，控制市场买的是 25 到 33 年才能回本的确定性。作者用“权重开闭源”和“按时间/按 token 计费”画出四个格子，指出 OpenRouter 上开放权重模型调用量暴增，其实跑的都是远程 API，不等于本地部署赢了。自建硬件回本周期完全取决于你替代的是哪种云端计...
推荐理由：把“本地 LLM”拆成成本市场和控制市场，用 OpenRouter 调用量数据和硬件回本周期算账，直接回应 infra 决策者最关心的租 vs 买问题。没给更高分是因为它属于评论分析而非产品发布或研究突破，但 HKR 三个维度都踩中了，featured 合理。
Ox Alpha 是 8 月 20 日突然出现在 OpenRouter 上的一个匿名模型。CTGT 通过 11 项分词器测试全部命中，加上参数上限、推理模式等特征，独立确认它来自智谱的 GLM-5.x 系列。在敏感话题上，这个模型的表现很分裂：对新疆、台湾等问题，它回答得和美国模型一样详细，甚至会引用在中国有争议的信源；但碰到习近平个人和另外 6 个国...
推荐理由：匿名模型出身鉴定加上审查行为分裂分析，三个维度都踩中了。11/11 分词器命中是硬证据，分裂的审查模式也是之前没被这么清晰描述过的现象。我会先打个折，因为这是第三方研究而非官方发布，而且模型具体版本号还没完全锁定，但整体信息量和可操作性都很高，值得放在 featured 位置。
OpenRouter 的数据显示，OpenAI 在 7 月 27 日到 8 月 14 日给新模型 Terra 和 Luna 大幅降价后，效果立竿见影。Luna 的每日 token 用量直接翻了 13.8 倍，Terra 也涨了 5.6 倍，而没打折的 Sol 模型只微涨了 1.1 倍。这些新增的用量大约有四分之三是从别家模型抢过来的，OpenAI 家族...
推荐理由：OpenRouter 的一手平台数据，把 GPT 5.6 降价后的市场替代效应用具体倍数和份额变化讲明白了。不是模型能力更新，所以没给更高分，但作为市场信号足够上 featured。
一个叫 Ox Alpha 的免费推理模型周四在 OpenRouter 上线，介绍里说它专为写代码和长时间跑业务流程（agentic work）设计。Stripe 的 CEO Patrick Collison 在 X 上夸它“非常厉害”。OpenRouter 的页面只写了这是匿名第三方提供的“隐身模型”，没透露开发者身份。现在圈子里主要猜两种可能：一是智...
推荐理由：Ox Alpha 周四悄悄上了 OpenRouter，免费、推理向、主打代码和 agent 场景。Patrick Collison 在 X 上夸了一句，直接把关注度拉满。页面只说是匿名第三方的“隐身模型”，没公布开发者，圈子里猜是智谱或 DeepSeek 的手笔。我会先打个折：所有信息都来自外部猜测，正文没披露任何技术细节、基准分或实际跑分，所以目前只能当个信号看。如果后续有实测数据出来，再重新评估不迟。