AI 模型聚合平台 OpenRouter 的数据显示，上周中国 AI 大模型周调用量达 86.74 万亿 Token，是同期美国的 4.5 倍，且已连续 24 周超过美国。调用量是最接近真实使用的数据，这组数字背后的三个信号值得展开看。
信号一：调用量前五名全部是中国模型
OpenRouter 是全球最大的模型聚合调用平台，开发者在上面按量调用各家模型，数据很难被营销动作扭曲。据中新社 10 月 18 日报道，上周全球调用量前五名均为中国民企大模型：从深度求索的 DeepSeek、阿里的通义千问，到月之暗面 Kimi K3、MiniMax M3、阶跃 Step 5 Preview，密集占据榜单前排。
这意味着中国模型已经不只是”性价比备选项”，而是在全球开发者的日常默认选择里站稳了前排位置。字节豆包、百度文心、智谱 GLM、腾讯混元等也在各自细分场景保持高活跃度，梯队厚度是过去两年里最足的。
信号二：价格差拉开一个数量级
性价比是被高频选择的核心原因。美国研究机构 Artificial Analysis 的测算显示：月之暗面 Kimi K3 每百万 Token 输入 3 美元、输出 15 美元，平均单任务成本约 2 美元；而 Anthropic 的 Claude Fable 5.1 输入 10 美元、输出 50 美元，平均单任务成本 7.63 美元。另有测算指出，Claude Fable 5.1 的平均任务成本是 DeepSeek V4.1 Flash 的 28 倍。
价格差接近一个数量级，对成本敏感的创业公司和出海企业来说，选择并不难做。在各家免费额度普遍收缩的大背景下——免费额度收缩背后的商业化信号一文分析过这一趋势——按量付费场景里性价比的权重只会越来越高。
信号三：性能差距收窄到个位数
便宜如果不耐用，也撑不起连续 24 周的领先。斯坦福大学《2026 年 AI 指数报告》显示，截至 2026 年 3 月，美国顶尖模型与中国顶尖模型的性能差距仅 2.7%，且一年来多次交替登顶。英特尔 CEO 陈立武近日也公开表示，中国前沿模型不仅使用成本较低，性能也已足够好，能满足实际应用需求，市场采用速度非常快。
性能接近、价格悬殊，市场用脚投票的结果自然体现在调用量上。业界普遍认为，成本优势来自两方面：技术路线创新大幅降低了算力消耗和推理成本，稳定的能源供给和完善的基础设施进一步压低了单位算力成本。
出海的突破口：东南亚与新兴市场
值得注意的是，中国模型出海的第一站并不是欧美成熟市场，而是东南亚、非洲等被主流 AI 服务忽视的区域。东南亚有 1200 多种语言在混用，而西方主流模型的训练语料里标准英语占八成以上，当地语言内容占比一度只有 0.5%，”水土不服”明显。
通义千问等模型在预训练阶段就覆盖了当地上百种语言，加上开源策略允许各国用自己的数据做定制化服务，在新市场的适配速度反而更快。非洲多国同步测试中美模型后，也普遍发现中国模型表现更优、成本更低。开源生态的持续推进，开源大模型十月动向里有更完整的观察。
对开发者和企业的三个启示
- 选型时把性价比放进同一杆秤：同样的任务成本差一个数量级时，合理做法是默认用高性价比模型，难题再切换旗舰。
- 多语言场景优先测试国产模型：业务面向东南亚、中东或非洲时，中国模型的语言覆盖是实打实的优势。
- 关注开源的长期价值：权重开放让模型可私有化部署、数据不出域，这在金融、政务等合规敏感行业是硬需求。
结语
调用量是最诚实的数据，因为它直接对应真实付费和真实使用。172 万亿 Token 里中国模型拿下一半以上，意义不在榜单本身，而在它验证了”性能够用、价格减半”的策略可以在全球市场跑通。接下来值得观察的是：这波出海红利能否从语言优势延伸到行业解决方案，以及欧美市场的渗透速度。模型层的成本变化最终都会传导到应用层——智能体落地趋势里提过，性价比提升正是智能体规模化落地的前提条件之一。