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OpenRouter

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。

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2140 条 · 共 143

7月22日

星期三 · 2 条
01:52
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 69/100
OpenRouter 推出 Prompt Caching + Sticky Routing,降低多轮 Agent 调用成本

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)。


推荐理由:Prompt caching 不是新概念,但 OpenRouter 把成本算得明明白白,sticky routing 配合 session_id 解决了缓存漂移的痛点,做 agent 的人该抄作业。

7月8日

星期三 · 3 条
23:25
OpenRouter@OpenRouter精选
AI 评分 65/100
OpenRouter聊天室推出一键零数据保留New: one-click ZDR (zero-data retention) in the ChatroomCompare models side-by-side with full privacy: https://openrouter.ai/chat新功能:聊天室一键ZDR(零数据保留) 在完全隐私保护下横向对比模型:https://openrouter.ai/chat

推荐理由:OpenRouter 聊天室新加了一键 ZDR,对比模型时请求数据不存储,注重隐私的开发者会开心,但毕竟只是个开关,算不上大新闻。
00:24
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 65/100
在LLM中选择最佳图像输入细节级别

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)。


推荐理由:OpenRouter 用 1730 道题的实验告诉你,降图像细节未必省钱,GPT-5.5 上反而更贵,真正靠谱的开关是控制推理努力。做视觉应用的不看这个容易踩坑。

6月30日

星期二 · 2 条
13:53
SiliconFlow@SiliconFlowAI精选
AI 评分 67/100
美团 LongCat 发布旗舰模型 LongCat-2.0The full model behind "Owl Alpha" on @OpenRouter is here🦉 Let's meet @Meituan_LongCat 's latest flagship model, LongCat-2.0 Now Day 0 live on SiliconFlow 🔥 💰 Input Cache/Input/Output: $ 0.015/0.75/2.95 per 1M tokens ⚙️ 1.6T-param MoE (~48B active) · Native 1M context window 🧠 Built for agentic coding from the ground up: ◆ LSA: sparse attention that scales efficiently to 1M ◆ Zero-Compute Experts: dynamic 33B–56B active/token, no wasted compute ◆ MOPD: three specialized expert groups (Agent / Reasoning / Interaction), gate-routed per task 🏆 59.5 SWE-bench Pro: performance on par with mainstream close-sourced modelsStart building with 🐱👇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。
另有 7 家信源报道公众号:龙猫LongCat(美团)X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)X:Testing Catalog (@testingcatalog)公众号:卡尔的AI沃茨Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)IT之家(RSS)X:美团 LongCat (@Meituan_LongCat)
推荐理由:美团龙猫的 LongCat-2.0 专为 agentic coding 设计的 MoE 模型,架构上三种专家分工有点意思,SWE-bench 59.5 接近闭源水平,已经能在硅基流动上直接调,做 coding agent 的可以跑跑看。
05:26
Emad@EMostaque精选
AI 评分 79/100
美团LongCat Owl Alpha:OpenRouter最流行模型,1.6万亿MoE,国产ASIC训练Most popular model on @OpenRouter (10tr tokens) turns out to be a 1.6tr MoE by @Meituan_LongCat (superapp/DoorDash of China)Basically Gemini / Opus 4.6 level35tr tokens trained entirely on 50k Chinese ASICsNo GPUs neededhttps://longcat.chat/blog/longcat-2.0/美团LongCat的1.6万亿参数MoE模型Owl Alpha成为OpenRouter上最流行模型,累计消耗10万亿tokens,性能达Gemini/Opus 4.6级别。该模型使用35万亿tokens训练,完全在5万块国产ASIC上完成。据官方推文,Owl Alpha上线后每日调用量全球Top3,在Hermes Agent排名#1,Claude Code排名#2,OpenClaw排名#3。该模型即将退役,后续版本待公布。

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...


推荐理由:中国团队用 5 万块自研 ASIC 训练出 1.6tr 参数 MoE,性能堪比 Gemini,还在 OpenRouter 悄悄成了最热模型——非 GPU 路线跑到量产的第一个真实信号,做推理部署的都应该看一眼。

6月25日

星期四 · 2 条
22:08
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 71/100
OpenRouter MCP 服务器发布

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。

另有 1 家信源报道X:OpenRouter (@OpenRouter)
推荐理由:OpenRouter 这个 MCP 服务器让编码 agent 直接从编辑器里选模型、查价格、跑测试,省掉了切浏览器查资料的15分钟,做 AI 开发的值得立刻装上。它把模型选择变成了 agent 自己能完成的工作流,而不只是人工猜测。
04:07
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 68/100
OpenRouter 零数据留存(ZDR)实践:97 款新模型,流量占比近半

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。


推荐理由:ZDR 远不止“不存数据”这么简单,提示、响应、缓存的区分很多人没搞清楚。OpenRouter 的三层执行算是把自由度给足了,做合规服务的人可以仔细看看。

6月24日

星期三 · 1 条
19:31
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 73/100
OpenRouter推出统一图像API

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。

另有 1 家信源报道X:OpenRouter (@OpenRouter)
推荐理由:OpenRouter 把 30+ 图像模型收进一个 API,参数自动发现和流式预览让频繁切换模型的开发者省去不少适配麻烦,尤其对 Agent 工作流很友好。

6月23日

星期二 · 2 条
09:14
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 72/100
OpenRouter:通过API路由实现AI数据驻留合规

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 orderonly 限定服务商、allow_fallbacksfalse 禁止回退、data_collectiondeny 禁止数据存储或训练、zdrtrue 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。


推荐理由:OpenRouter 这篇指南把数据驻留从一个基建难题退化成一次 API 请求里的路由配置,对需要合规的团队是直接可抄的实操手册。
09:14
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 62/100
AI 治理清单:LLM 架构先行

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。


推荐理由:这不是另一篇泛泛的治理框架文章,它把合规差距直接映射到路由架构上,三张对比表格比政策文档更有用,做 LLM 平台或 infra 的团队值得对照检查自己的堆栈。

6月20日

星期六 · 1 条
04:26
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 68/100
OpenRouter vs LiteLLM:如何选择 LLM 网关

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。

另有 1 家信源报道OpenRouter:Announcements(RSS)
推荐理由:OpenRouter 这份官方对比很坦诚,把成本、延迟、合规的权衡掰开了讲,自建 LiteLLM 和托管谁更划算的算术也给清楚了,做 LLM 网关选型的直接看这篇就够了。

6月19日

星期五 · 3 条
09:27
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 55/100
如何将 SillyTavern 连接到 OpenRouter(2026 指南)

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。


推荐理由:如果你用 SillyTavern 玩角色扮演,这篇官方教程能让你五分钟接上 300+ 模型,但本身只是基础操作指南,没给出新认知。
09:27
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 60/100
OpenClaw 接入 OpenRouter

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。


推荐理由:给用 OpenClaw 搭 agent 的人一个直接可用的集成指南,还附带了常见报错修复,比零散摸索省时间。
08:00
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 73/100
DeepSeek V4 智能体 token 份额持续增长

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。


推荐理由:OpenRouter 独家数据展示了代际转折:DeepSeek V4 靠性价比吃下代理负载,中国模型 token 份额首次超过美国,这个信号比任何 benchmark 排名都真实,做应用选型的人该重新算账了。

6月18日

星期四 · 2 条
09:20
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 64/100
使用OpenRouter连接Claude Code

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。

另有 1 家信源报道OpenRouter:Announcements(RSS)
推荐理由:对于每天在 Claude Code 里敲代码的开发者,这篇教程提供了一个绕过 Anthropic 原生限制的可靠方案,三步配置就能获得模型路由、故障转移和团队限额管理,简洁且可落地。
09:20
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 57/100
如何在 OpenRouter 上使用 OpenAI Codex CLI

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。


推荐理由:这篇教程教开发者如何将 OpenAI Codex CLI 路由到 OpenRouter,配置不复杂,对想用 Codex 又希望多模型切换的朋友是个顺手的小贴士。