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OpenRouter 最新動態

OpenRouter 平臺的新模型上架、價格變化與開發者呼叫量排行。

3 條精選近 30 天 3 條共收錄 9 條

11月11日 08:00更新

OpenRouter

11月11日星期三第 1–3 條 / 共 3 條
  1. OpenRouter Announcements65

    OpenRouter 在同一項 GitHub 任務上測量 MCP、CLI 與技能的上下文成本

    OpenRouter 在 Claude Sonnet 5.5、GPT-6 Luna 與 Gemini 3.8 Flash 上，以 GitHub MCP 伺服器、gh CLI 與 gh 技能測量同一項 GitHub 任務。在 Sonnet 5.5 上，三者皆正確作答，但 CLI 用了 1,421 個輸入 token，技能用了 3,315 個，而 MCP 伺服器用了 59,417 個，其 46 個預設工具單是定義就讓每次請求增加 19,436 個 token。將伺服器範圍縮減至兩個工具後，該任務降至 23,228 個 token；將結果上限設為 4,000 字元後，降至 5,357 個；Tool Search 將 46 個工具的前期成本降至 600 個 token 以下，不過它在 Sonnet 5.5 上將整項任務的成本減半，在 Claude Haiku 5.5 上卻提高了成本。

    推薦理由：OpenRouter 的實測比較顯示，MCP 伺服器、CLI 與技能在同一項 GitHub 任務上各自消耗多少上下文，以及精簡工具結果或延後載入定義會在何處改變帳單。

  2. OpenRouter Announcements60

    OpenRouter 測試 fp8 與 fp4 量化對 LLM 品質與價格的影響

    OpenRouter 於 2026 年 10 月 20 日對 Qwen3.8 27B 的六個端點執行了 280 項精確答案任務，未偵測到 fp16、fp8 與 fp4 之間有準確率差異，六個端點的得分皆介於 98.3% 至 99.2% 之間。在 1,455 個端點中，59.5% 完全未回報精度，而 fp8 是最常見的標示格式，佔 23.6%。對多數模型而言，較低精度較便宜，但並非全部皆然；供應商選擇對價格的影響大於精度，同精度端點中最貴者為最便宜者的中位數 1.72 倍。

    推薦理由：OpenRouter 對同一模型的 fp8、fp4 與 fp16 端點進行了 240 項精確答案任務的測量，未發現可偵測的準確率差距，而價格差異與供應商的關聯大於與精度的關聯。

11月10日星期二
  1. OpenRouter Announcements72

    OpenRouter 對 15 個視覺模型與 Mistral OCR 進行掃描文件基準測試

    OpenRouter 在八份自製的劣化掃描檔上測試了 15 個視覺模型、Mistral OCR 與 Tesseract，Claude Opus 5.5 最準確，264 個關鍵值中答對 262 個，每 1,000 頁成本 $16.42，而 Mistral OCR 性價比最佳，264 個中答對 258 個，成本 $2.02。在一張褪色收據上，GPT-6 Luna 與 GPT-6.1 Sol 捏造了卡片數字、一個伺服器名稱與 wifi 密碼，這些錯誤無法從字元錯誤率中看出。文章包含轉錄掃描檔、關閉推理、交叉核對兩個不同實驗室的模型，以及透過 file-parser 外掛執行 Mistral OCR 的程式碼。

    推薦理由：對 15 個視覺模型加上 Mistral OCR 與 Tesseract 在八份劣化掃描檔上進行實測基準測試，並附上可執行的程式碼，可交叉核對兩個模型以揪出捏造的值。