国产大模型包揽OpenRouter前五：DeepSeek V4 Flash登顶全球Token调用榜

2026年8月11日，全球模型聚合平台OpenRouter发布了最新一期的周度Token调用排行榜。这份榜单在全球AI开发者社区引发了远超以往的讨论热度，原因只有一个——前五名被中国大模型厂商全部包揽。这是该榜单发布以来的第一次。其中，DeepSeek V4 Flash 0731官方发布版以9.39万亿Token的周调用量登顶，周增长率高达302%。

这不是一次简单的排名变化。它意味着全球开发者在用真金白银的Token消耗为国产模型投票，也意味着过去两年围绕"国产模型到底行不行"的争论，正在被一组组冰冷却真实的数据终结。本文将从排行榜数据解读出发，逐步拆解这一事件背后的技术逻辑、商业规律与产业趋势。

一、OpenRouter排行榜深度解读：国产模型的历史性包揽

OpenRouter是一个聚合了全球数十家模型供应商的统一API网关平台，开发者可以通过一个接口调用各家模型。它的周度Token调用排行榜被视为大模型实际采用率的"晴雨表"，比厂商自己公布的发布会数据更有说服力，因为它反映的是真实的、付费的调用行为。

下面是2026年8月11日当周的排行榜核心数据：

| 排名 | 模型 | Token调用量 | 周增长率 | 归属厂商 |
|------|------|------------|---------|---------|
| 1 | DeepSeek V4 Flash 0731（官方发布版） | 9.39万亿 | +302% | 深度求索 |
| 2 | Tencent Hy3 | 8.05万亿 | +67% | 腾讯 |
| 3 | DeepSeek V4 Flash 0423（预览版） | 5万亿+ | — | 深度求索 |
| 4 | 另一中国模型 | — | — | 中国厂商 |
| 5 | 另一中国模型 | — | — | 中国厂商 |

从这张表中可以提炼出几个关键信号：

二、DeepSeek V4 Flash登顶的技术与商业原因

一个模型能登顶全球Token调用榜，绝不只是因为便宜。价格只是入场券，真正让开发者长期留存的是"性价比的甜点"——即能力与价格的交叉点刚好落在大多数应用场景的舒适区内。DeepSeek V4 Flash恰好踩中了这个点。

2.1 技术侧：Agent能力的显著跃升

DeepSeek V4 Flash相比前代最大的进步在于Agent（智能体）能力。在过去，大模型更多被当作"对话引擎"使用——用户提问，模型回答。但随着AI应用走向深水区，重度用户的需求已经从"问答"转向了"任务完成"。

一个典型的Agent工作流是这样的：模型需要自主拆解任务、调用外部工具、读取中间结果、根据反馈调整策略，最终完成一个多步骤的复杂目标。这对模型提出了远高于单纯对话的要求：

DeepSeek V4 Flash在这几个维度上都有明显提升，这正是为什么在OpenAI Signals的数据中也能看到类似趋势——ChatGPT本身正从问答转向任务完成。整个行业的需求重心在迁移，而DeepSeek恰好把产品对准了这个迁移的方向。

2.2 商业侧：极致低价带来的规模效应

DeepSeek V4 Flash的定价约为$0.14/百万输入Token，这在高性能模型中几乎是地板价。作为对比，海外头部厂商的同级别模型定价往往在数美元量级。这种十倍乃至数十倍的价格差，对Token密集型应用产生了决定性影响。

可以算一笔账：一个日均消耗10亿Token的Agent应用，使用DeepSeek V4 Flash的月成本大约在400美元左右，而使用海外高端模型可能需要数千甚至上万美元。对于中国的中小开发者、独立开发者以及大量AI创业公司来说，这个成本差距直接决定了项目能不能活下去。

更重要的是，低价并不等于低质。DeepSeek在保持价格优势的同时，能力已经进入了全球第一梯队。这种"高能力+低价格"的组合，才是它能在OpenRouter这种按真实调用计费的平台上一骑绝尘的根本原因。

三、国产模型包揽前五的历史意义

国产大模型包揽OpenRouter前五，这件事的历史意义需要放在更长的时间维度上看。

两年前，全球大模型的话语权几乎完全掌握在OpenAI、Anthropic、Google等少数几家美国公司手中。彼时中国厂商的模型在英文基准测试上排名靠后，在国际开发者社区的能见度也有限。很多人甚至认为，中国大模型只能在国内市场靠政策保护生存，无法走向全球。

OpenRouter这份榜单彻底打破了这种叙事。它证明了几件事：

四、Token调用量爆发背后的应用层繁荣

排行榜上的数字背后，是一个正在爆发的应用层。

有一组宏观数据值得重点关注：中国日均Token调用量在两年间从约1000亿次飙升至100万亿次，增长了一万倍。这个量级的跃迁，不可能仅靠聊天机器人实现，它一定意味着大量Agent、自动化工作流、代码生成、数据处理等深度应用已经大规模落地。

然而，这里存在一个看似矛盾的现象：调用量爆炸式增长，但2025年公有云MaaS（模型即服务）营收仅为30.7亿元。万亿级的Token调用，只换来了三十多亿元的收入。这说明什么？

这实际上是一个健康的产业信号。如果模型层赚走了所有钱，应用层就无法繁荣；只有当模型层足够便宜，应用层才有空间去试错、去创新、去找到真正的商业模式。中国正在走的是这条路。

五、中美AI商业模式分化：低价Token vs 高价订阅

东北证券在近期的一份分析中提出了一个很有洞察力的观点：中美AI的增量价值正在呈现截然不同的沉淀路径。

| 维度 | 美国 | 中国 |
|------|------|------|
| 价值沉淀位置 | 高价软件订阅 | 低价Token红利外溢至应用层 |
| 典型定价策略 | $20/月起步的订阅制 | 按Token计费，极致压低单价 |
| 收入集中度 | 模型/平台层集中收割 | 模型层薄利，应用层分散获益 |
| 开发者生态 | 围绕少数平台构建 | 多模型并存，自由组合 |
| 用户付费习惯 | 习惯为软件订阅付费 | 更接受按使用量付费 |

美国模式的核心是"软件订阅"。以ChatGPT Plus为代表，OpenAI通过每月20美元甚至更高的订阅费，直接在模型/平台层完成价值收割。这种模式的前提是用户已经养成了为软件付费的习惯，且愿意为单一平台的体验支付溢价。好处是模型厂商能获得可观的直接收入，坏处是应用层的创新空间被头部平台挤压。

中国模式的核心是"低价Token"。模型厂商把单价压到极致，自身利润微薄，但廉价的算力红利像水一样流向了下游的应用层。无数中小开发者得以用极低的成本构建AI产品，进而催生了丰富多样的应用生态。这种模式短期内模型层赚不到大钱（30.7亿元营收就是证明），但长期看，它培育的是一个更广阔、更有韧性的应用市场。

两种模式没有绝对的优劣，它们各自适配了不同的市场土壤。但OpenRouter这份榜单说明，至少在"全球开发者的实际采用"这个维度上，中国模式正在展现出强大的渗透力。

六、DeepSeek涨价的信号：从烧钱到可持续

在调用量飙升的同时，DeepSeek近期宣布API服务即将大幅涨价，并坦言"涨幅较大"。这个看似矛盾的动作，其实传递了非常明确的产业信号。

过去两年，中国大模型行业经历了惨烈的价格战。各家厂商为了争夺开发者和市场份额，不断压低Token单价，甚至出现过"赔本赚吆喝"的局面。这种模式在扩张期是有效的——用亏损换规模、换数据、换生态。但它不可能永远持续。

DeepSeek的涨价意味着行业正在跨过一个拐点：

对开发者来说，涨价短期内确实会增加成本。但从长远看，一个能持续盈利、有资金投入研发的模型厂商，比一个靠融资烧钱、随时可能倒闭或大幅涨价的厂商更可靠。可持续性本身就是一种产品力。

七、对开发者选型的实际建议

面对琳琅满目的模型和不断变化的价格，开发者该如何做选型？以下是几条实用建议。

7.1 选型的核心原则

7.2 Python API调用代码示例

以下是通过OpenRouter调用DeepSeek V4 Flash的Python代码示例，使用OpenAI兼容接口，方便开发者快速上手：

import os
from openai import OpenAI

# 通过OpenRouter聚合平台调用，兼容OpenAI SDK
client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key=os.environ.get("OPENROUTER_API_KEY"),
)

# 基础对话调用
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4-flash-0731",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的技术助手，回答简洁准确。"},
        {"role": "user", "content": "用三句话解释什么是Token经济。"},
    ],
    temperature=0.3,
    max_tokens=512,
)

print(response.choices[0].message.content)
print(f"
本次消耗Token: 输入{response.usage.prompt_tokens}, 输出{response.usage.completion_tokens}")

如果需要使用Agent能力进行工具调用，可以这样写：

import json

# 定义可用的工具
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "获取指定城市的天气信息",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "城市名称"}
                },
                "required": ["city"],
            },
        },
    }
]

# 模拟工具执行函数
def execute_tool(name, args):
    if name == "get_weather":
        return json.dumps({"city": args["city"], "temp": "26℃", "condition": "晴"}, ensure_ascii=False)
    return json.dumps({"error": "未知工具"})

# Agent多轮工具调用循环
messages = [{"role": "user", "content": "帮我查一下北京和上海的天气，然后总结哪个更热。"}]

for _ in range(5):  # 最多循环5轮，防止无限调用
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek/deepseek-v4-flash-0731",
        messages=messages,
        tools=tools,
        tool_choice="auto",
    )
    msg = response.choices[0].message
    messages.append(msg)

    # 如果模型没有再请求工具调用，说明任务完成
    if not msg.tool_calls:
        print("最终回答:", msg.content)
        break

    # 执行模型请求的工具
    for tool_call in msg.tool_calls:
        args = json.loads(tool_call.function.arguments)
        result = execute_tool(tool_call.function.name, args)
        messages.append({
            "role": "tool",
            "tool_call_id": tool_call.id,
            "content": result,
        })
        print(f"工具调用: {tool_call.function.name}({args}) -> {result}")

这段代码展示了一个最小可用的Agent循环：模型自主判断需要调用哪些工具、以什么参数调用，并在获取结果后继续推理直到完成任务。DeepSeek V4 Flash在这类场景下的稳定性，正是它登顶Token调用榜的重要技术支撑。

八、价格战后的新竞争维度：Agent能力

当Token单价已经被压到分毫级别，单纯比拼价格已经没有多少空间。行业竞争正在转向新的维度，而Agent能力正是其中最核心的一个。

这背后的逻辑很清晰：价格战把所有模型拉到了同一个低价区间后，开发者选择模型的依据就从"谁更便宜"变成了"谁更能干活"。一个能稳定完成多步任务、准确调用工具、处理复杂工作流的模型，即使比竞品贵一倍，对很多应用来说也更划算——因为它减少了重试、兜底和人工干预的成本。

除了DeepSeek，其他厂商也在Agent方向上密集布局：

可以预见，未来一段时间的竞争焦点将集中在以下几个Agent相关能力上：

谁能在这些维度上领先，谁就能在下一轮洗牌中占据高地。

九、未来趋势：中国AI应用的爆发拐点

把以上所有线索串联起来，我们可以尝试勾勒出中国AI产业正在进入的阶段。

第一，基础设施已经就绪。万亿级Token的日调用量、$0.14/百万Token的价格、多家厂商的集团军优势，这些构成了一个足够廉价、足够强大的模型底座。任何有想法的开发者，都可以用极低的成本把创意变成产品。

第二，应用层正在迎来质变。当模型便宜到可以"不计后果"地调用时，Agent、自动化工作流、AI原生应用就有了大规模落地的经济基础。中国日均Token调用量两年增长一万倍，这个曲线还在加速。OpenAI Signals显示ChatGPT正从问答转向任务完成，这同样是全球性的趋势——应用形态正在从"聊天框"进化为"数字员工"。

第三，商业模式正在收敛。低价Token红利外溢至应用层的模式，已经在催生一批真正赚到钱的应用公司。当模型层薄利、应用层厚利的格局稳定下来，中国AI产业就完成了一次从"技术追赶"到"商业闭环"的跨越。30.7亿元的MaaS营收看起来不多，但它背后支撑的是远大于此的应用层经济。

第四，竞争维度已经升级。价格战的基本结束、Agent能力的崛起、超大参数模型的持续迭代，说明行业已经走出"有没有"的阶段，进入"好不好用"的阶段。这个阶段的竞争更拼工程能力、产品理解和生态运营，而这些恰恰是中国科技行业一直以来的强项。

结语

DeepSeek V4 Flash登顶OpenRouter Token调用榜、国产模型包揽前五，表面上是一份排行榜的更迭，实质上是中国大模型产业两年厚积薄发的一个缩影。从被质疑到被采用，从价格战到能力战，从模型层薄利到应用层繁荣，一条清晰的产业升级路径已经展开。

对于开发者而言，当下是一个难得的窗口期：模型足够强、价格足够低、工具链足够成熟。抓住这个窗口，把廉价算力转化为真正解决问题的产品，或许就是下一个时代的机会所在。而对于整个行业，DeepSeek的涨价与调用量飙升并行出现，恰恰说明一个健康的产业正在形成——既能烧得起钱换规模，也能在规模建立后走向可持续。

Token在流动，应用在生长，拐点已至。