OpenRouter 惊人的 token 图表，就是 AI 泡沫之争的一张图
OpenRouter 每周 token 消耗自 2025 年 1 月以来增长超 25000%，但推理模型与未优化 agent 系统会放大 token 计数，该指标并不等同于实际使用量或商业价值；GPT 5.6 Luna token 领先，Astra 收入领先，中国模型增长快但基数小。
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在 OpenRouter 上，一个开发者用来将 AI 模型接入其产品的平台，每周 token 消耗量自 2025 年 1 月以来激增超过 25,000%，从 0.5 万亿增至 126.2 万亿 token。token 是 AI 处理的基本单位，就像汽车消耗的加仑汽油。但这张图表说明的与其说是 AI 采用的繁荣，不如说是 token 指标已经变得多么膨胀。这种激增不应与实际使用量或商业价值的相应跃升混为一谈。推理模型在给出答案前会生成大量“思考”token，从而大幅抬高计数。使用量的小幅上升可能意味着 token 消耗的巨大飙升，尤其是来自未优化的智能体 AI 系统，它们以惊人的速度消耗 token。OpenAI 的 GPT 5.6 Luna 最近在 OpenRouter 的 token 消耗上占据主导，尽管这并不一定意味着更多人在使用它。该模型可能只是在每次提示时生成更多 token。在收入方面，OpenAI 的 Astra 领先。Kimi、GLM 和 DeepSeek 等中国模型也在快速增长，2026 年月度支出增长了十倍，不过基数要小得多。广告 广告 订阅 THE DECODER 可享受无广告阅读、每周 AI 通讯、我们每年六期的独家“AI Radar”前沿报告、完整档案访问以及评论区访问权限。
核心信息
OpenRouter 每周 token 消耗自 2025 年 1 月以来增长超 25000%，但推理模型与未优化 agent 系统会放大 token 计数，该指标并不等同于实际使用量或商业价值；GPT 5.6 Luna token 领先，Astra 收入领先，中国模型增长快但基数小。
- OpenRouter 每周 token 消耗自 2025 年 1 月以来增长超 25000%，但推理模型与未优化 agent 系统会放大 token 计数，该指标并不等同于实际使用量或商业价值；GPT 5.6 Luna token 领先，Astra 收入领先，中国模型增长快但基数小。
- 原贴提到：On OpenRouter, a platform developers use to plug AI models into their pr
- 来源：the-decoder.com
详细解读
这是什么信号：OpenRouter 上每周 token 消耗从 2025 年 1 月的 0.5 万亿涨到 126.2 万亿，增幅超过 25,000%。但原文明确提醒，这张图说明的与其说是 AI 采用大爆发，不如说是 token 指标被膨胀到了什么程度——推理模型会先产生大量“思考”token，未优化的 agentic AI 系统也会以惊人速度消耗 token。GPT 5.6 Luna 在 token 消耗上领先，未必等于更多人使用；收入侧则由 OpenAI 的 Astra 领先。中国模型 Kimi、GLM、DeepSeek 的月度支出在 2026 年增长十倍，但基数小得多。
为什么重要：token 消耗常被当作 AI 采用度的代理指标，甚至被用于支撑“AI 泡沫”或“AI 爆发”的叙事。问题在于它把三类东西混在一起：真实新增使用、单次任务消耗变重、以及模型与 agent 系统的低效。如果只看 token，很容易把“更费 token”误读为“更多人用”或“更大商业价值”。收入与 token 消耗领先者分离，正说明二者不能互相替代。
对谁有价值：对 AI 产品负责人，它是成本与单位经济学的预警；对投资人和分析师，它是拆解 AI 增长叙事的反例；对开发者，它提示 agent 循环、上下文管理、模型选择会直接改变账单；对模型厂商，它说明 token 份额不等于收入份额。
可以怎么行动：第一，把 token 消耗拆成“每活跃用户 token”“每任务 token”“每美元收入 token”，而不是只看总量。第二，对 agent 系统做 token 预算和循环上限，监控重试、工具调用、长上下文带来的隐性消耗。第三，在选型时同时比较 token 效率、输出质量和收入贡献，避免被单一 token 排行榜带偏。第四，面向管理层汇报时，用收入、留存、任务完成率与 token 成本并列，而不是用 token 涨幅替代业务指标。
风险或限制：原文只给出 OpenRouter 这一平台的观察，不能直接外推到全部 AI 市场；不同模型、不同任务、不同计价方式下的 token 含义并不统一；2026 年月度支出十倍增长来自较小基数，不能简单线性外推。把 token 图表当作泡沫证据或繁荣证据，都可能过度解读。
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