> 数据图表怎样理解OpenRouter 2026 年 2 月 16 日，Token 用量已达 13.9T，相比于 1 月 12 日 7.64T，月增速 81%2026-3-2转向多步骤审慎推理，加速了模型的部署、实验以及新型应用的开发。然而，在这一转变快速推进的过程中，对这些模型在实际应用中的具体使用情况的实证理解却滞后了。 在这项研究中，借助 OpenRouter 平台（一个支持多种 LLM 的 AI推理服务提供商），分析了超过 100 万亿 tokens 的真实世界 LLM 交互数据，涵盖不同任务、地区和时间段。在实证研究中，发现开源权重模型被大量采用，创意角色扮演（远超许多人认为占主导地位的生产力任务）和代码辅助类应用格外受欢迎，同时智能体推理也在兴起。此外，OpenRouter 的留存分析识别出了基础用户群体：早期用户的参与度比后期用户群体持久得多。这一现象被称为灰姑娘“水晶鞋”效应。这些发现表明，开发者和终端用户在“实际场景”中与 LLM 的交互方式是复杂且多层面的。 OpenRouter 2026 年 2 月 16 日，Token 用量已达 14T，相比于 1 月 26 日 8.25T，周增速近 70%（图 9）。OpenRouter 2026 年 3 月 5 日的统计数据，Top10 大模型月度用量 1.98T-6.42T（图 10），单模型用量相对分散，模型 tokon 用量持续加速。国泰海通科技传媒
