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OpenRouter 最新动态

OpenRouter 平台的新模型上架、价格变化与开发者调用量排行。

3 条精选近 30 天 3 条共收录 9 条

11月11日 08:00更新

OpenRouter

11月11日周三第 1–3 条 / 共 3 条
  1. OpenRouter Announcements65

    OpenRouter 在一个 GitHub 任务上测量了 MCP、CLI 和 skill 的上下文成本

    OpenRouter 在 Claude Sonnet 5.5、GPT-6 Luna 和 Gemini 3.8 Flash 上，用 GitHub MCP server、gh CLI 和一个 gh skill 测量了同一个 GitHub 任务。在 Sonnet 5.5 上三者都回答正确，但 CLI 用了 1,421 个输入 token，skill 用了 3,315 个，而 MCP server 用了 59,417 个——它带有 46 个默认工具，仅这些工具的定义每次请求就增加 19,436 个 token。把 server 限定为两个工具后，该任务降到 23,228 个 token；将结果上限设为 4,000 字符后降到 5,357 个；Tool Search 把 46 个工具的前置成本降到 600 个 token 以下，不过在 Sonnet 5.5 上它把整个任务的成本减半，在 Claude Haiku 5.5 上却提高了。

    推荐理由：OpenRouter 的实测对比展示了 MCP server、CLI 和 skill 在同一个 GitHub 任务上各自消耗多少上下文，以及裁剪工具结果或延迟加载定义会在哪里改变账单。

  2. OpenRouter Announcements60

    OpenRouter 测试 fp8 和 fp4 量化对 LLM 质量与价格的影响

    OpenRouter 于 2026 年 10 月 20 日针对 Qwen3.8 27B 的六个端点运行了 280 个精确答案任务，未发现 fp16、fp8 和 fp4 之间存在准确率差异，六个端点的得分均在 98.3% 至 99.2% 之间。在 1,455 个端点中，59.5% 完全未报告精度，fp8 是最常见的标注格式，占 23.6%。对大多数模型而言，较低精度更便宜，但并非所有模型都如此；提供商选择对价格的影响大于精度，同精度下最贵端点的价格中位数是最便宜端点的 1.72 倍。

    推荐理由：OpenRouter 在一个模型的 fp8、fp4 和 fp16 端点上测量了 240 个精确答案任务，未发现可检测的准确率差距，而价格差异更多与提供商相关，而非精度。

11月10日周二
  1. OpenRouter Announcements72

    OpenRouter 对 15 个视觉模型和 Mistral OCR 在扫描文档上进行基准测试

    OpenRouter 在八份自制的退化扫描件上测试了 15 个视觉模型、Mistral OCR 和 Tesseract，Claude Opus 5.5 最准确，264 个关键值中答对 262 个，每 1,000 页成本 16.42 美元；Mistral OCR 性价比最高，264 个中答对 258 个，成本 2.02 美元。在一张褪色收据上，GPT-6 Luna 和 GPT-6.1 Sol 编造了卡号数字、一个服务器名称和 wifi 密码，这些错误是字符错误率无法揭示的。文章附有代码，可转录扫描件、关闭推理、交叉核对来自不同实验室的两个模型，并通过 file-parser 插件运行 Mistral OCR。

    推荐理由：对 15 个视觉模型以及 Mistral OCR 和 Tesseract 在八份退化扫描件上的实测基准，附可运行代码，用于交叉核对两个模型以捕捉编造的数值。