OpenRouter

OpenRouter 宣布与 Stripe 合并，以加速推动全球经济增长。OpenRouter 目前每日处理来自 400 多个 AI 模型的 10+ 万亿 token，服务超 1000 万开发者与公司，自成立以来推理量每年至少增长 10 倍。合并后 OpenRouter 将继续以原名、原使命独立运营，产品与路线图不变，路由决策仍以用户利益为先，交易预计在未来数周内完成。

OpenRouter 发布 Activity 仪表盘和 beta Analytics API，可按智能体、模型、请求维度查看支出、token 量、缓存命中率等指标，并支持下钻至单条请求日志。

OpenRouter 发布实时排行榜，系统评测模型、搜索引擎、搜索方法与预算四类配置组合。数据显示，将搜索预算从 1 轮增至 25 轮可使 BrowseComp 得分近乎翻倍，成本仅增 2.5-7 倍；模型选择比引擎更重要，平均分差 15 分 vs 10 分。失败率高的任务应降低搜索深度以控制成本。

OpenRouter 基于每周超 55T token 的社区消费数据，推出新版 Auto 路由器（openrouter/auto），其模型选择在多数任务和成本档位上优于旧版。新路由器按约 30 种任务类型匹配近 7 天社区实际消费的模型，支持 cost_tier 参数（low 至 max）并遵循账户隐私设置。在 MMLU Pro 等基准上，新默认档位在多数领域以更低成本达到旧版同等性能。

OpenRouter 推出五项团队 AI 支出控制功能：组织共享信用池、预设模型范围、每密钥限额、护栏（成员预算和模型白名单）及活动仪表盘。本指南按顺序介绍设置流程，包括创建组织、配置预设、通过 Management API 密钥设置每日/每周/每月限额。组织默认支持最多 10 名成员，标准按需付费账户购买信用时收取 5.5% 平台费。

OpenRouter 发布 ori CLI，用户安装并登录后即可获得针对 Claude Code、Codex、OpenCode、Hermes 等 harness 的优化配置，省去手动设置大量环境变量的麻烦。

OpenRouter 发布 Ori Eval，一个能扫描代码库、自动编写 eval 文件并运行评测的智能体，帮助开发者在 500 多款模型中选出最适合自己项目的单一模型。

OpenRouter 发布了 langchain-openrouter（Python）和 @langchain/openrouter（TypeScript）专用包，让 LangChain 应用无需改造即可调用 400+ 模型和 70+ 提供商。ChatOpenRouter 自动处理负载均衡与故障切换，切换模型只需修改 provider/model 格式的字符串。

同一模型在不同提供商端点上的表现因基础设施、量化、负载处理和路由默认设置而异。评估需测量延迟、吞吐量、正常运行时间和精度，并将测量结果转化为路由策略。

OpenRouter 上线 Classifiers 测试版，允许用户通过自定义分类法（最多 8 个维度）自动标记每次 AI 请求的任务类型、部门归属、合规类别等信息。分类异步运行，不增加推理延迟；支持采样率控制成本，推荐使用 Gemini 3.5 Flash Lite 作为分类模型。标记结果写入日志，并可在 Activity Explorer 中按维度聚合分析模型使用分布与成本流向。

OpenRouter 推出 POST /api/v1/audio/transcriptions 端点，用户可使用同一 API key 将 base64 编码音频发送至该端点，返回 JSON 格式文本与用量对象。

OpenRouter 通过 Prompt Caching 与 Sticky Routing 降低多轮 Agent 的 token 成本。缓存读取价格仅为正常输入的 0.1x-0.5x，其中 Claude Sonnet 4.6 缓存读取为 $0.30/M（正常 $3.00/M）。

在5个模型上测试了1730道视觉推理题，发现将图像细节降至"low"会损失准确率，且在gpt-5.5上费用反而上升。真正可靠降低成本的手段是调节推理努力（reasoning effort）。

SiliconFlow@SiliconFlowAI精选

AI 评分 67/100

美团 LongCat 推出旗舰模型 LongCat-2.0，采用 1.6T 参数 MoE 架构（约 48B 活跃参数），原生支持 1M 上下文窗口。定价为 Input Cache $0.015/1M tokens、Input $0.75/1M tokens、Output $2.95/1M tokens。模型专为 Agentic Coding 设计，包含三大技术：LSA 稀疏注意力实现高效 1M 扩展；Zero-Compute Experts 动态激活 33B–56B 参数/token，无算力浪费；MOPD 将专家分为 Agent / Reasoning / Interaction 三组，按任务门控路由。在 SWE-bench Pro 上取得 59.5 分，性能接近主流闭源模型。现已上线 SiliconFlow Day 0 服务。

Emad@EMostaque精选

AI 评分 79/100

Meituan LongCat: 你们有些人猜对了。👀 Owl Alpha 已经上线 @OpenRouter -- 那就是我们。 自上线以来，Owl Alpha 的日活量已跻身全球前三，并在 Hermes Agent 上排名第一，在 Claude Code 上排名第二，在...

OpenRouter 推出 MCP 服务器，为编程智能体提供实时模型数据、基准排名、定价和文档查询。开发者通过一键安装（支持 Claude Code、Codex CLI、Cursor 等客户端），即可在编辑器内完成模型筛选、价格对比和测试推理，无需切换标签页。服务器整合 Artificial Analysis、Design Arena 及 OpenRouter 自身排名数据，例如推荐 GLM-5.2 作为性价比最佳的编码模型。工具集包括 models-list、model-get、model-endpoints、benchmarks 等，支持通过 chat-send 发送测试提示，比较不同模型（如 Claude Opus 4.8、GPT-5.5、DeepSeek V4 Pro）的响应、成本和延迟。API 密钥附带 7 天有效期和 10 美元消费上限，可随时撤销。

OpenRouter 的零数据留存（ZDR）保证用户提示词和模型响应不被存储，元数据一般安全。自 1 月以来新增 97 款支持 ZDR 的模型，月度 token 量增长 4.3 倍，约占全部路由流量一半。ZDR 在三个层面执行：账户级（整个供应商开启）、护栏级（按 API Key 或组织成员限定）、单次请求级（传参数仅路由至 ZDR 端点）。企业用户可灵活选择控制粒度，避免锁定单一供应商。

OpenRouter推出统一图像API，整合Google、OpenAI、Black Forest Labs、Recraft、ByteDance、Sourceful、Microsoft、xAI等30+模型。新API提供标准化请求格式，通过/api/v1/images/models端点返回每个模型的分辨率、宽高比、输出数量、输入参考图数量、种子等能力描述；通过/api/v1/images/models/{id}/endpoints端点获取具体服务商的定价与参数支持（如Seedream 4.5每张$0.04、FLUX.2 Pro每百万像素$0.03、GPT-5.4 Image 2按token计费）。OpenAI的GPT 5系列图像模型支持SSE流式预览，启用"stream": true即可边生成边返回预览。新图像模型将仅添加至专用API，建议现有用户切换。

Deloitte 报告显示 77% 的公司将供应商国籍纳入 AI 选型考量。OpenRouter 将数据驻留视为路由决策：通过 API 请求中的 provider 对象设置 order 或 only 限定服务商、allow_fallbacks 为 false 禁止回退、data_collection 为 deny 禁止数据存储或训练、zdr 为 true 要求零数据保留。示例以 anthropic/claude-sonnet-4.6 调用，首选 Anthropic 直连和 Amazon Bedrock。针对欧盟需求，可限制仅 Mistral 等欧盟总部供应商。若无可合规供应商，API 返回错误而非路由至不合规服务商。

Deloitte 报告显示企业 AI 抱负与治理成熟度之间差 53 个百分点，74% 计划两年内部署智能体 AI，仅 21% 拥有成熟治理模型。路由架构是首个治理层。三种姿态——托管网关（如 OpenRouter、Portkey）、自托管网关（如 LiteLLM）和直接 API——默认治理能力不同，直接 API 缺乏统一控制面，造成治理盲区。治理清单可映射为资产盘点、问责制、访问控制、证据记录与合规性五大支柱。路由层能提供跨团队可见性与审计证据，而电子表格不能。

OpenRouter 是托管在 Cloudflare 边缘的 LLM 网关，无需管理基础设施，收取 5.5% 平台费（前 100 万次请求免费），支持 70+ 提供商和自动故障转移。LiteLLM 是自部署代理（Docker/PostgreSQL/Redis），数据不离开内网，免费开源，但需承担基础设施成本（生产部署约数百美元/月）。当模型月支出超过约 $3,600（基础设施 $200/月）或 $9,100（基础设施 $500/月）时自托管更划算。LiteLLM 提供六种路由策略和自定义 Python 路由；OpenRouter 具备 SOC 2、GDPR 认证和零数据保留选项。两者可串联使用。

一个 OpenRouter API 密钥即可在 SillyTavern 的下拉菜单中解锁 300 多个模型，其中许多免费。指南包含五步连接流程、推荐尝试的角色扮演模型以及常见错误的修复方法。

OpenClaw 已内置 OpenRouter 支持，一条命令即可为 AI 智能体配置统一密钥、统一账单，并实现跨 300 多个模型的自动故障转移。同时提供具体设置步骤以及常见错误的修复方法。

DeepSeek 于4月24日发布新一代旗舰模型 V4 系列。OpenRouter 数据显示，V4 发布后其 token 份额从年初的9%增长至6月初的18%，自5月中旬起成为 OpenRouter 最受欢迎模型。V4 是首个足以胜任智能体工作负载的 DeepSeek 模型，到5月底 V4-Flash 已占 DeepSeek 智能体 token 流量的70%。V4-Flash 最便宜端点价格为每百万 token 输入 $0.09、输出 $0.18，远低于 GPT-5.5 的 $5/$30。中国模型整体 token 份额于6月初超过美国模型，DeepSeek 是主要驱动力。

设置三个环境变量即可将Claude Code连至OpenRouter，无需本地代理或Docker。OpenRouter提供供应商故障转移、预算控制与用量监控，支持Anthropic Skin原生协议，保留Thinking、工具调用、流式输出。可为Opus（架构推理）、Sonnet（日常编码）、Haiku（快速转换）分别指定模型。Fast Mode最高2.5倍速度，仅限Claude Opus 4.6/4.7/4.8，需Claude Code v2.1.96+。团队场景：一个OpenRouter密钥统一计费、设置每密钥限额，活动仪表板查看会话成本。

Codex CLI 支持自定义 OpenAI 兼容提供商，只需在 config.toml 中配置即可将请求路由到 OpenRouter。用户无需修改 Codex 本身，就能获得提供商故障转移、使用跟踪以及跨所有模型的统一密钥。

OpenRouter 推出 openrouter:subagent 服务器工具，允许前沿模型在生成过程中将独立的琐碎任务（如文档总结、结构化数据提取、文本重格式化）委托给更小、更便宜、更快的 worker 模型执行，从而节省前沿模型的 token 消耗。

Anthropic 在 Claude Fable 5 发布仅数天后便对其进行了限制。如果代码硬编码模型 slug，该限制也会导致服务中断。OpenRouter 的 Presets 功能将模型选择移至服务器端，使用户无需重新部署即可切换模型、设置回退策略并强制执行数据策略。

智能体AI使用量将在未来两年急剧上升，但治理滞后——仅五分之一企业拥有成熟治理模型。典型事故：销售智能体重试失败调用后自行升级到GPT-5.5，一夜消耗200美元。API路由层位于智能体与模型之间，是强制执行预算上限、模型白名单、提供方准入和请求日志的理想点。IBM报告指出97%遭遇AI安全事件的组织缺乏AI访问控制。最小可行治理方案：为每个智能体工作流分配独立API密钥，在API密钥层面实现预算控制、模型准入和审计追踪。

13个平台提供免费LLM API，含永久免费层与试用额度。OpenRouter拥有20+免费模型，单密钥无需信用卡；Groq以约320 tokens/秒运行Llama 3.3 70B；Google AI Studio支持1M上下文；Mistral实验层约10亿token/月但需同意数据训练；Cerebras约1M token/天；GitHub Models提供GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等前沿模型。各免费层有速率限制、数据训练授权、上下文缩减等隐藏成本，建议早期测试2-3个方案并设置故障转移。