OpenRouter 令牌使用量暴增解析 | AI生成和翻译

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1. 13 trillion tokens 这一数字是每天还是每周？

13 trillion tokens 数字指的是每周 token 使用量，不是每天。

其他报告确认了类似规模：

近似每日等价值

如果平台每周处理13T tokens：

因此正确解释是：

Metric Approx value
Weekly tokens ~13 trillion
Daily tokens ~1.8 trillion

2. 增长时间线（简化）

增长极其迅速。

Time Weekly tokens
2024 ~0.5T/week
Early 2025 ~1T/week
Sept 2025 ~5T/week
Jan 2026 ~6.4T/week
Feb 2026 ~13T/week

来源确认了这一轨迹，包括从2025 年 9 月的 ~5T 每周跃升至2026 年初的超过 13T。citeturn0search1turn0news12

这意味着：

3. token 使用量为什么增长如此迅速

几个结构性原因解释了这一爆发。

1. AI agents 取代简单聊天

最大的变化是agentic workflows。

不再是：

human → prompt → answer

现在许多系统运行：

AI agent → search → code → call APIs → think → retry → answer

这些 workflow 会产生许多内部模型调用，从而成倍增加 token 消耗。citeturn0search3

诸如自主编码工具和工作流自动化系统的 agent 平台现在已成为主要驱动力。citeturn0news12

2. 编码用例主导

编程任务现在消耗 OpenRouter 上超过一半的所有 tokens。citeturn0search7

示例：

这些 workflow 需要长上下文和重复调用，从而大幅增加 token 量。

3. 模型价格大幅降低

一些模型比 frontier models 便宜 10–20×。citeturn0search3

示例定价比较：

Model type Price per million tokens
Cheap open models ~$0.30
Frontier models ~$5–25

更低成本 → 开发者运行更多查询。

4. AI 开发者工具爆发

OpenRouter 位于许多工具的背后：

它通过一个 API 聚合了来自 60+ 提供商的 400+ 模型。citeturn0search3

这使其成为LLM infrastructure的枢纽，因此使用量随着整个生态系统增长。

4. 预计 token 使用量（未来 2 年）

没有官方预测，但我们可以基于历史增长进行估算。

观察到的增长

从 2025 → 2026：

~1T → ~13T 每周
≈ 13× 年增长

增长很可能放缓但仍保持很高。

保守情景（每年 5×）

Year Weekly tokens
2026 ~13T
2027 ~60T
2028 ~300T

中等情景（每年 3×）

Year Weekly tokens
2026 ~13T
2027 ~40T
2028 ~120T

激进情景（agent 爆发）

如果 AI agents 大规模扩展：

5. 重要视角

OpenRouter 只是一个 API gateway，不是整个 AI 生态系统。

大量量也来自：

因此全球总 LLM tokens 远大于 OpenRouter 的统计数据。

✅ 关键要点

如果您想看，我也可以展示全球总 LLM tokens 估算（OpenAI + Anthropic + Google + 中国模型）——真实数字可能是 OpenRouter 的 10–20×，这相当惊人。

References:

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