最近在使用 Claude Code 的过程中，常有人推荐我通过 OpenRouter 来代理调用模型，既能规避 IP 封锁，又可以灵活使用 BYOK（Bring Your Own Key）。起初我只是将它当作一个临时工具，但深入了解后，发现它远不止是一个“中转代理”。
这个平台背后其实有不少值得研究的东西，尤其是我在前阵子调研 AI Gateway（如 Portkey、Kong AI Gateway、Envoy AI Gateway、LiteLLM）时也碰到过它，因此这次借 Claude Code 的契机，把它作为一个研究对象做了些观察与梳理。
下面是关于 OpenRouter 作为 AI 模型聚合网关的功能、生态与对比分析的思维导图。
查看/隐藏 - Openrouter 思维导图
OpenRouter 是什么？
OpenRouter 提供了一个统一的 API 接口，让开发者可以同时调用多个大模型供应商的 API，如 OpenAI、Anthropic、Mistral、Google Gemini，甚至包括一些国内的如 Kimi、Qwen 等。
它的特点是：
- 提供统一格式的
/v1/chat/completions接口，兼容 OpenAI API - 支持模型路由、流量限额控制、fallback 策略
- 可以用自己的 API Key（BYOK），也可以充值使用平台提供的 Key
- 开源了部分 SDK，并搭建了活跃的 Discord 社区
我观察到的亮点
在调研 OpenRouter 时发现如下亮点：
- 模型接入速度非常快，几乎新的热门模型出来没多久，就能在 OpenRouter 上看到（如 Kimi K2、Claude 3.5、Command R+ 等）
- 社区运营氛围偏开发者，很多人用它来快速集成新模型或避开某些访问限制
- 提供可视化配置界面，路由与调用配置门槛低
- 定价机制透明，采用 token 收费，BYOK 则收取 5% 的平台费用
另外，它提供的大模型排行榜，跟我的实际使用体验比较符合，比如今日（2025.07.15）的编程模型调用量排行榜，Claude 4 Sonnet 排名第一，我也基本只使用这个模型，是目前我觉得最经济也效果最好的模型。
跟其他 AI Gateway 有何不同？
在做 AI Gateway 调研时，我也研究过几个主流方案，简单对比如下：
| 产品 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| OpenRouter | 即插即用、接口聚合、社区活跃 | 轻量级集成、多模型试用、绕墙访问 |
| Portkey | 侧重路由与限流、提供商业 SLA | 企业部署、限额控制、弹性策略 |
| LiteLLM | 开源 Python 中间层，支持统一接口 | 快速集成自托管模型或 BYOK 模型 |
| Kong AI Gateway | 与 Kong 网关结合，强在插件机制 | 已有 API Gateway 的用户做 AI 扩展 |
| Envoy AI Gateway | 基于 Envoy 做 AI 流量管控与可观测性 | 服务网格 + AI 统一管控场景 |
OpenRouter 更像是一个“开发者友好型的 AI 模型聚合器”，它并不强调企业级安全与 SLA，而是强调 开放性、灵活性与快速上线体验。
商业模式分析
OpenRouter 并未收取订阅费用，而是：
- 提供官方 API Key：按 token 收费
- 支持 BYOK 模式：用户使用自己的模型 key，平台仅收取 5% 的附加费用
- 有简单的信用积分系统，用于限额与优先级管理
- 暂未开放私有部署
它的核心价值在于：解决模型调用的“统一入口”问题，并围绕这一入口做服务（限流、日志、路由、fallback 等），很像早期的 API Gateway 产品。
我的几点思考
- OpenRouter 更像是一个“模型之间的 Cloudflare”，它试图在 LLM 供应商和应用开发者之间建立统一中枢
- 尽管现在功能偏轻量，但由于切中模型调用的刚需入口，其长期可演进为 AI 基础设施的一环
- 也正因如此，不少厂商希望“做一个 OpenRouter”，甚至作为构建 AI 入口与生态数据的战略手段
写在最后
目前我还在持续体验 OpenRouter 的能力，也在评估它是否适合嵌入我自己的开发环境。如果你也在做多模型接入、AI Gateway、Agent Infra 相关工作，不妨关注一下这个项目。
如果后续我有机会试用其他 AI Gateway 的企业级功能（如 Portkey Pro 或自托管方案），也会进一步写一篇横评博客来分享。