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。
OpenRouter 发布视频生成 API 教程，通过 POST /api/v1/videos 提交任务、轮询状态、下载 MP4，同一集成可用 Seedance 2.0、Veo 3.1、Wan 2.7，切换模型只需改 model 标识符。
推荐理由：OpenRouter 官方教程给出完整的异步视频生成集成代码，包括轮询、失败状态处理和换模型时需注意的参数差异，可直接迁移到自己的项目。
OpenRouter 发布模型选型教程，提出六步框架：定义任务、用实时使用数据和第三方基准筛选候选、对比各提供商价格与延迟、用自己的提示词测试、按每次完成任务的成本而非每 token 成本衡量，再决定或改用 openrouter/auto-beta 按请求路由。
推荐理由：OpenRouter 官方给出以成本每完成任务为核心的选型框架，并用自家 MCP 服务器让整个评测流程在编辑器内完成。
OpenRouter 发布 Visual Image Benchmarks，帮助用户评估其平台上的 39 个图像模型（截至 2026 年 8 月）。挑战提示词分七类：不太可能的场景、计数、文字、空间关系、否定、编辑和一致性，结果以网格展示并支持按价格和生成时间排序。视频和音频等更多模态的评估即将推出，用户也可通过 OpenRouter API 或 Chat 试用模型。
推荐理由：原文给出七类挑战提示词和按价格与生成时间排序的结果网格，读者可直接用它对比 39 个图像模型的真实能力。
OpenRouter 官方宣布将并入 Stripe，交易待惯例交割条件完成，预计数周内close。OpenRouter 称其每天处理 10+ 万亿 token、覆盖 400+ AI 模型和 1000 多万开发者，并入后名称、产品、路线图和使命不变，路由决策继续以用户利益为准。
推荐理由：OpenRouter 官方说明并入 Stripe 后产品与中立承诺不变，并披露每日 token 与开发者规模，读者可据此评估对其现有集成的影响。
OpenRouter 发布 Activity 仪表盘和 Analytics API，可按 Agent、模型、用户和请求维度查看支出、token 用量、缓存命中率和延迟等指标。
推荐理由：原文给出仪表盘各项功能、Analytics API 端点和内部降本案例，读者可以据此评估如何排查自家 Agent 用量成本。
OpenRouter 发布实时网络搜索基准榜单，覆盖 BrowseComp、DeepSearchQA、WideSearch 和 HLE 四套评测，比较模型、引擎（Exa、Parallel、Perplexity 及 OpenAI、Anthropic、Google 原生搜索）、搜索方法与预算的组合。
推荐理由：原文用四套实时榜单量化搜索预算、引擎与模型对质量和成本的影响，还给出可直接套用的参数配置方法。
OpenRouter 发布重大更新的 Auto 路由器（openrouter/auto），基于平台每周超 55T token 的真实消费数据选择模型，并已向所有用户开放。
推荐理由：基于 55T 周消费数据的市场化路由思路，附各任务基准与成本对比，读者可据此评估是否切换自己的 Auto 路由配置。
OpenRouter 官方详解治理团队 AI 支出的 6 项控制：per-key 信用限额、guardrails、workspace 预算、presets、组织角色和 Activity 仪表盘，分别覆盖花多少、花在哪和谁在花。
推荐理由：官方详解 6 项团队支出控制的功能边界和叠加规则，读者可按团队规模选择最省成本的控制组合。
OpenRouter 发布 Ori Eval，在其 500 多个可选模型中为具体应用找出最合适的模型。工具会扫描代码库中所有模型调用点，通过问答确定你关心的成本、速度或准确率，生成 *.eval.ts 评测文件，用 bun test 断言智能体调用的工具并用 LLM judge 评开放性回答；运行期间固定 harness 与模型使结果可归因于模型变化。
推荐理由：原文说明评测如何固定环境、覆盖代码中模型调用点并接入 CI，读者可据此判断选型流程能否落地到自己的项目。
OpenRouter 上线 POST /api/v1/audio/transcriptions 音频转写端点，复用 Chat Completions 的同一 API key 和鉴权。
推荐理由：官方教程给出了完整的请求参数、限制和计费细节，读者可以直接照抄接入而不必自建 Whisper 服务。
OpenRouter 发布教程讲解提示词缓存与粘性路由如何降低 Agent 多轮成本。缓存读取为输入价格的 0.1x 到 0.5x，Anthropic 缓存写入为 1.25x（5 分钟 TTL）或 2.0x（1 小时 TTL），未被复用的单次写入比不缓存更贵。
推荐理由：原文给出各厂商缓存读写倍率、session_id 粘性路由用法和缓存未命中排查方法，读者可以直接照做降低 Agent 多轮成本。
OpenRouter 在 MMMU-Pro Vision（1,730 题）上基准测试 OpenAI 和 Google 五款模型的图像 detail 设置，发现 gpt-5.5 用 low 比 auto 低 13.8 分（65.2% vs 79.0%）且每题更贵（5.1¢ vs 4.5¢），原因是模型为看清热压缩图像多花 1.6x 推理 token。
推荐理由：基于 MMMU-Pro Vision 实测五款模型，给出推理模型保持 auto 细节、改调 reasoning effort 省钱的可操作结论。
OpenRouter 基于 2026 年 1 月 1 日至 6 月 14 日超 450 万亿 token 的日志分析，DeepSeek V4 于 4 月 24 日发布后，DeepSeek token 份额从年初约 9% 升至 6 月初近 20%，并自 5 月中旬起成为 OpenRouter 上用量第一的模型，智能体工作负载贡献了主要增量。
推荐理由：基于 OpenRouter 450 万亿 token 日志分析 V4 上线后的份额变化，并区分智能体与人类流量，数据口径和价格对比都有可参考价值。
OpenRouter 认为 2026 年 6 月最值得关注的四款开放权重模型是 DeepSeek V4 Flash、GLM 5.2、MiniMax M3 和 NVIDIA Nemotron 3 Ultra，并指出开放权重模型与美国前沿实验室的能力差距已连续 18 个月保持在 3-6 个月且未在扩大。
推荐理由：OpenRouter 用自家价格与吞吐数据逐一点评四款开放权重模型的适用场景，读者可以按成本、质量和模态对号入座选型。