OpenRouter代币暴增揭示AI泡沫争论
The Decoder··作者 Matthias Bastian
关键信息
推理模型可能在返回答案前生成大量隐藏或内部推理代币，而智能体工作流还可能通过规划、工具调用和编排循环反复调用模型。报道称，OpenAI的GPT 5.6 Luna在OpenRouter代币消耗量方面领先，但OpenAI的Astra在收入方面领先，这说明代币数量和支出额未必指向同一个领先者。
资讯摘要
OpenRouter是一个平台，开发者可以通过统一接口把AI模型接入自己的产品。文章称，该平台的每周代币消耗量已从2025年1月的0.5万亿代币增长到126.2万亿，增幅超过25,000%。代币是语言模型处理信息的基本单位，但文章提醒，统计代币并不等同于统计用户数量、请求数量或商业价值。推理模型在生成最终答案之前，可能会产生大量内部思考代币，因此提示词数量只小幅增加，也可能带来更大幅度的代币消耗增长。
未经优化的智能体系统还会通过规划、反思、工具调用或其他步骤反复调用模型，进一步放大这种差异。文章称，OpenAI的GPT 5.6 Luna近期占据了OpenRouter代币消耗量的首位，但这可能是因为它每次提示生成的代币更多，而不一定意味着使用者更多。在收入方面，据报道OpenAI的Astra处于领先位置；Kimi、GLM和DeepSeek等中国模型也在快速增长，其月度支出据称在2026年增长了十倍，但起点规模要小得多。
资讯正文
在 OpenRouter 这个供开发者将 AI 模型接入其产品的平台上，每周 token 消耗量自 2025 年 1 月以来激增逾 25,000%，从 0.5 万亿增至 126.2 万亿。Token 是 AI 处理的基本单位，就像汽车使用的汽油以加仑计量一样。但与其说这张图表反映了 AI 应用蓬勃增长，不如说它体现了 token 指标已经膨胀到何种程度。
这种激增不应被误解为实际使用量或商业价值也出现了同等幅度的跃升。推理模型在给出答案之前会生成大量“思考”token，从而大幅推高统计数字。使用量的小幅增长就可能导致 token 消耗量急剧上升，尤其是那些未经优化的智能体式 AI 系统，会以惊人的速度消耗 token。
OpenAI 的 GPT 5.6 Luna 最近在 OpenRouter 的 token 消耗量中占据主导地位，但这并不一定意味着有更多人在使用它。该模型可能只是每次提示都会生成更多 token。从收入来看，OpenAI 的 Astra 位居首位。Kimi、GLM 和 DeepSeek 等中国模型也在快速增长，2026 年的月度支出已增长至原来的十倍，不过其起点要低得多。
来源与参考
收录于 2026-09-18