DeepSeek单周调用量登顶全球，大模型进入用量竞赛

最近，OpenRouter公开的周度模型调用榜出现一个变化：DeepSeek系列模型在单周token消耗量上升至全球首位，排在OpenAI、Anthropic和Google的旗舰模型之前。

OpenRouter是聚合多家大模型API的路由平台，开发者可以在同一界面切换模型，榜单按真实token调用统计。这个第一不是下载量，也不是融资额，而是开发者一次次API请求投出的票。

调用榜为什么有分量

大模型商业化常被参数、榜单和演示掩盖，token消耗更接近真实生产。企业把模型接进业务系统，每一次请求都会变成token。OpenRouter把这种使用公开出来，让外界看到哪些模型被持续调用，而不是只在演示视频里出现。

DeepSeek-R1和DeepSeek-V3同时进入前列，说明用户不只在试用。R1擅长推理，V3适合通用任务，两个模型覆盖了不同场景。调用量集中到一个系列，背后是开发者在成本、效果和接入难度之间做了选择。

价格是显性推手

DeepSeek开放平台定价页显示，DeepSeek-V3每百万token输入0.27美元、输出1.10美元。OpenAI GPT-4o的公开价格是输入2.50美元、输出10美元。差距接近十倍。对高频调用应用，这个差距会直接改变产品模型。

OpenRouter这类路由平台放大了比价效应。开发者可以把同一请求发给不同模型，按价格和延迟选择。模型切换成本下降后，高价模型必须证明自己值那个价。调用量榜首因此不只是技术问题，也是定价问题。

低价背后的工程账

DeepSeek-V3技术报告披露，模型总参数671B，激活参数37B，训练用了14.8T tokens，按GPU租赁成本估算训练费用约557.6万美元。MoE架构让每次推理只激活部分参数，MLA和FP8训练降低显存与计算开销。

成本结构变了，API定价才有下探空间。很多模型公司也能买GPU，也能堆数据，难的是把训练和推理效率一起做上去。DeepSeek把工程优化写进技术报告，等于把低价逻辑公开，同行可以学，也必须跟。

开源把调用量推向更大范围

DeepSeek-R1以MIT许可证开放权重，企业可以本地部署，云厂商也能托管。微软在Azure AI Foundry和GitHub Models上架R1，国内阿里云、华为云、腾讯云、百度智能云相继接入。模型不再被单一API锁定。

开发者可以先在本地或小规模环境试用，再把稳定任务迁到云端。开源降低了试错成本，也让DeepSeek出现在更多入口。OpenRouter上的调用量，只是这个生态外溢到聚合平台后的一个切面。

竞争坐标正在变化

过去一年，模型厂商比的是榜单分数和多模态能力。现在，OpenRouter把每美元能买多少智能摆到台面上。OpenAI推出GPT-4o mini，Anthropic调整Claude定价，Google主推Gemini Flash，都是对成本敏感的回应。

2025年1月27日，DeepSeek-R1发布后引发美股AI板块震荡，英伟达单日下跌17%，市值蒸发创纪录。投资者担心的不是某一款模型，而是低成本推理会不会削弱高端GPU的稀缺溢价。单周调用量登顶，给这种担心补了一份使用侧证据。

用量之后看什么

调用量不等于收入，也不等于牢固的护城河。OpenRouter榜单会受免费额度、应用集成和短期促销影响。DeepSeek今年2月因资源紧张暂停API充值，说明流量暴涨对算力调度是压力测试。企业客户还会看数据合规、服务稳定性和长期支持。

模型路由的长期影响更值得关注。开发者可以按任务切换模型，代码任务选推理强的，摘要任务选便宜的，长文本任务选上下文长的。单一模型的用户黏性会下降，调用量榜首也可能轮换，真正沉淀的是路由平台和云厂商的入口。

对国内大模型公司，DeepSeek提供了一条可复制的路径：用工程效率压低成本，用开源扩大生态，用API承接流量。这条路也有前提，算力要稳，迭代要快，定价要经得起同行跟进。

Aiii人工智能创研院（Aiii.org.cn）持续跟踪公开榜单，开发者对价格和延迟的敏感度正在超过对参数规模的关注。调用量证明模型被使用，收入证明被需要，留存证明被信任。

DeepSeek单周登顶是一个清晰信号：大模型已经进入按量计价的真实市场。谁能用更低成本稳定交付智能，谁就能拿到下一轮入口。用量榜只是开始，下一场竞争在token之外。