不想在每次 API 呼叫前手動挑模型,OpenRouter 的 Auto Router 提供了一個自動化選項。只要使用 openrouter/auto,它便會將提示分類為約 30 種任務,並參考平台每週超過 55T+ token 消費量實際流向的模型來決定路由,而不是依賴固定排行榜。自 2026 年 8 月 10 日起,OpenRouter 以滾動 7 天的社群消費訊號取代原本基於 NotDiamond 的路由機制:預設層級主打更低成本,最高層級則瞄準前沿模型品質。它不會額外收取單次路由費,但最後選中的模型仍會決定你的帳單;若沒有加以設定,即使是簡單提示也可能被送往高價模型。
新版 Auto Router 到底做了什麼
Auto Router 是一個中介路由器。你在請求中把模型名稱指定為 openrouter/auto,它會再將提示轉送給某個實際的底層模型。計費依該模型的標準價格計算,不會疊加路由費。API 回應中的 model 欄位會顯示最終選中的模型,因此每一筆請求都能追查。
2026 年 8 月的這次更新,將舊有的路由引擎——此前由 NotDiamond 驅動——換成 OpenRouter 所稱的「市場智慧」。不再由固定的分類模型判斷哪個模型「最好」,而是改看前 7 天的匿名消費資料。假如上週有數千名開發者把程式開發工作從某一模型轉移至另一模型,路由器會在數天內跟上這個遷移趨勢。
路由器會在請求進行中完成提示分類,不需要保留提示內容。它可辨識約 30 個類別,包括程式碼生成、除錯、多步驟 Agent 規劃、知識問答、數學、客服與研究報告等。若分類或排名資料暫時無法使用,系統會退回預設模型集合,避免路由失敗連帶讓請求失敗。
目前提供兩個 slug:
| Slug | 用途 | Plugin ID |
|---|---|---|
openrouter/auto | 正式穩定版路由器 | auto-router |
openrouter/auto-beta | 搶先體驗路由更新的頻道 | auto-beta-router |
新版路由器先在 auto-beta 運行了數週,才於 2026 年 8 月 10 日移至穩定 slug。若把設定送到錯誤的 Plugin ID,系統會悄悄忽略它,這是相當常見的設定陷阱。
模型怎麼選:任務分類加上 5 檔成本層級
路由器的決策取決於兩項因素:任務分類與成本層級。它會先從提示判斷任務類型,再根據過去 7 天的社群使用占比,替該類型中的候選模型排序;同時也會套用你帳戶的限制條件,例如允許模型、guardrail、隱私設定與 ZDR 政策。
成本層級決定路由器願意爬到價格階梯的哪個區間。由便宜到能力最強,共有五檔:low、medium、high、xhigh 與 max,預設值為 low。這些層級代表價格帶,而不是價格上限;低於或高於該價格帶的模型都會被排除。
OpenRouter 在 2026 年 8 月 10 日公開的路由矩陣涵蓋所有約 30 種任務。以下列出 15 個代表性案例,說明任務類型與成本層級如何影響模型選擇:
| 任務類型 | Low | Medium | High | Xhigh | Max |
|---|---|---|---|---|---|
| 程式碼生成 | glm-5.2 | claude-4.6-sonnet | kimi-k3 | claude-opus-5 | claude-5-fable |
| 除錯 | deepseek-v4-pro | glm-5.2 | gemini-3.6-flash | claude-4.8-opus | claude-opus-5 |
| 程式碼審查 | glm-5.2 | claude-sonnet-5 | kimi-k3 | gpt-5.6-sol | claude-opus-5 |
| SQL 與資料庫 | deepseek-v4-flash | glm-5.2 | claude-sonnet-5 | kimi-k3 | claude-opus-5 |
| 前端與 UI | glm-5.2 | claude-sonnet-5 | gpt-5.6-sol | kimi-k3 | claude-5-fable |
| DevOps 與設定 | deepseek-v4-flash | glm-5.2 | gpt-5.6-sol | kimi-k3 | claude-opus-5 |
| 多步驟規劃 | deepseek-v4-pro | glm-5.2 | claude-4.8-opus | kimi-k3 | claude-5-fable |
| 網路搜尋 | deepseek-v4-flash | glm-5.2 | gpt-5.6-sol | kimi-k3 | claude-4.6-opus |
| 數學 | deepseek-v4-pro | glm-5.2 | gemini-3.1-pro | kimi-k3 | claude-4.6-opus |
| 內容寫作 | glm-5.2 | gemini-3.6-flash | claude-4.8-opus | claude-4.6-opus | gpt-5.6-sol |
| 研究報告 | deepseek-v4-pro | glm-5.2 | claude-sonnet-5 | gpt-5.6-sol | claude-opus-5 |
| 問答與知識 | glm-5.2 | gemini-3.6-flash | claude-sonnet-5 | kimi-k3 | gpt-5.6-sol |
| 翻譯 | deepseek-v4-flash | gemini-3-flash | gemini-3.5-flash | claude-sonnet-5 | gpt-5.6-sol |
| 分類 | gemini-3-flash | gemini-3.5-flash | gemini-3.6-flash | gemini-3.1-pro | gpt-5.6-sol |
| 客戶支援 | gemini-3-flash | gpt-4.1 | gemini-3.6-flash | claude-4.6-sonnet | claude-opus-5 |
low 層級在程式任務上偏好 GLM-5.2、DeepSeek V4 Flash 這類較便宜的模型;分類與客服任務則多採 Gemini Flash 系列。至於 max,會依任務將請求導向 Claude Opus 5、Claude 5 Fable 或 GPT-5.6 Sol。
成本層級與已淘汰的 cost_quality_tradeoff 有何不同
舊版數值參數 cost_quality_tradeoff 已被淘汰,但仍可使用。它的範圍是 0–10,0 代表品質優先、10 代表成本優先,預設值為 7。新的 cost_tier 則改用具名價格帶。若兩者同時傳送,cost_quality_tradeoff 會優先套用。這是為了向下相容,卻可能讓正在遷移舊程式碼的團隊遇到非預期路由;改用 cost_tier 時,記得移除舊參數。
透過 API 請求設定:
{
"model": "openrouter/auto",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Debug this Python function" }],
"plugins": [{
"id": "auto-router",
"cost_tier": "max",
"allowed_models": ["anthropic/*", "openai/*"]
}]
}
allowed_models 可接受像 anthropic/* 這樣的萬用字元模式,將候選模型限縮至特定供應商。excluded_models 會在 allowed_models 之後執行,進一步縮小候選範圍。若篩選後沒有任何模型可用,API 會回傳 404。
實測對比:新版與舊版 Auto Router
OpenRouter 以五項不同類型的基準測試,比較新舊路由器在預設與最高設定下的表現。舊路由器的預設值是 cost_quality_tradeoff=7;新路由器的預設值則是 cost_tier=low。
在預設層級下,新路由器於 5 項測試中有 3 項追平或勝過舊版,其中以 DSQA(研究,+45.6%)及 WideSearch(搜尋,+16.0%)進步最明顯;MMLU Pro(-1.6%)與 tau-bench Banking(-1.9%)則小幅下滑,SWE-Atlas QnA 持平。預設層級在 MMLU Pro(-64.2%)、tau-bench(-51.3%)與 SWE-Atlas(-35.9%)的成本較低,但 DSQA 成本高出 87.6%($276 對 $147.11)。切換至 max 層級後,新路由器贏下全部 5 項測試:tau-bench Banking 從 7.2% 升至 31.6%(+338.9%),SWE-Atlas QnA 更從 2.4% 躍升至 60.7%(+2429.2%);不過 max 層級在 5 項中有 4 項成本更高,SWE-Atlas 的成本為 $1,325,對比舊版的 $205。這些都是特定時間點的結果;OpenRouter 也提醒,社群偏好改變時,路由行為也會跟著調整。
避免帳單失控:Auto Router 的成本控管方法
使用 Auto Router 時,最常見的疑慮就是意外產生高額費用。一位 r/openrouter 使用者這樣說:
「它可能就一直用 Opus。」——u/xtekno-id,針對工程團隊情境下未受控的高價模型選擇提出警告。
以下五個做法能讓成本更可預測:
1. :free 後綴和你想的不一樣。 openrouter/auto:free 並不會把 Auto Router 限制在免費模型,依然可能路由至付費模型。若你需要零成本路由,請改用只允許免費層端點的 openrouter/free。OpenRouter 的說明中心已確認這一點。
2. 同時設定 cost_tier 與 allowed_models。 單獨設定 cost_tier=low,不代表路由器不會挑到對你的使用量而言偏貴的模型。可再加上 allowed_models,限制模型家族範圍;例如 ["deepseek/*", "google/*"],可讓多數任務維持在預算型選項。
3. 以 provider.max_price 設下硬性上限。 此參數會依價格篩選可用端點,提供每 token 成本上限,且獨立於路由器的層級選擇機制。
4. 別忽略 5.5% 平台費。 根據 OpenRouter 的說明,購買點數時會收取 5.5% 費用,最低為 $0.80,並非逐 token 計費。儲值 $20 點數,實際費用是 $21.10。無論是否使用 Auto Router 都會適用這筆費用;這是平台的營利機制,不是路由附加費。
5. 留意工作階段黏著性與快取成本。 路由器若在同一段對話中切換模型,輸入快取就必須重建,因而增加 token 成本。為此,路由器提供工作階段黏著性:它會透過明確指定的 session_id 或訊息指紋辨識對話;每回合仍會重新排序候選模型,但若原模型仍位居前列,就會優先沿用。當任務本質出現明顯變化,路由器仍會切換模型,而你也會承擔重建快取的成本。
何時該用 Auto Router,何時該固定模型
如果工作負載的任務類型變化很大,手動選模型已成為瓶頸,Auto Router 會很合適。路由矩陣也可作為起點,協助你理解社群針對不同任務類型信任哪些模型。
| 情境 | 建議 |
|---|---|
| 工作負載多變、一般用途 | 使用 openrouter/auto 搭配 cost_tier=low |
| 大規模、對成本敏感的正式環境 | 固定特定模型,或使用備援模型清單 |
| 需要保留上下文的多輪程式開發 | 使用 openrouter/auto 搭配 session_id 維持黏著性 |
| 不計成本、需要前沿品質 | 使用 openrouter/auto 搭配 cost_tier=max |
| 必須零成本 | openrouter/free,而非 auto:free |
| 想在穩定版發布前取得路由更新 | openrouter/auto-beta |
對工程團隊而言,實務上的折衷方案是採用受限制的 auto-router 設定:以 cost_tier 對應預算價格帶,用 allowed_models 限縮至核准供應商,並以 provider.max_price 設下硬性上限。
常見問題
OpenRouter Auto Router 需要額外付費嗎?
不需要。使用 Auto Router 沒有附加費,你只需支付它最終選中模型的標準費率。OpenRouter 的收入來自購買點數時收取的 5.5% 費用。
openrouter/auto:free 真的免費嗎?
不是。:free 後綴不會限制路由只能選免費模型。請改用專門只提供免費模型的路由器 openrouter/free。
可以把 Auto Router 限制在特定供應商嗎?
可以。在 auto-router plugin 中,使用 allowed_models 參數搭配萬用字元模式,例如 ["anthropic/*", "openai/*"]。
如何查看最終選了哪個模型?
查看 API 回應中的 model 欄位。它會列出實際處理你請求的模型識別碼,而不是 openrouter/auto。
auto 和 auto-beta 有什麼差別?
openrouter/auto 是穩定版路由器;openrouter/auto-beta 會在路由改進推送到穩定版之前率先取得更新。
Auto Router 支援串流與工具呼叫嗎?
支援。最終選中模型的完整功能集,包括串流、工具呼叫與視覺能力,都可以使用。