AIREITER编程 Agent 和通用聊天机器人，不该共用同一套路由策略。混合请求流量用 openrouter/auto，多轮编程会话用 openrouter/auto-code。但有一点很关键：按已解决任务计算，Auto Code 通常比 Auto 贵；所谓节省 74%，比较对象是 Opus 5.5。
两款路由器均于 2026 年 11 月 5 日上线，OpenRouter 在 11 月 6 日公布。二者使用同一个路由引擎，区别在于起始模型档位，以及失败信号如何影响后续会话。路由本身不收额外费用，每次请求均按实际选中模型的常规价格计费（OpenRouter announcement）。
混合请求选 Auto，持续编程任务选 Auto Code
| 你的工作负载 | 建议选择 | 原因 |
|---|---|---|
| 混合聊天、RAG、通用 Agent、提示词类型未知 | openrouter/auto | 默认采用成本效率更高的中等档位，任务覆盖面广 |
| 编程 Agent、测试框架、带测试的仓库修改 | openrouter/auto-code | 起步即使用更强的编程模型档位，可跨轮次跟踪修改、测试和重复错误 |
| 聊天中一次性的代码问题 | openrouter/auto | 没有可利用的会话上下文；在大多数基准中单任务成本更低 |
| 上下文很大的长时间自主仓库任务 | 先固定一个模型，再试用 Auto Code | 账单与缓存更可预测；见 FAQ |
| 必须在欧盟区域内路由 | 使用带区域策略的 openrouter/auto | Auto Code 不支持通过欧盟区域内路由使用（Auto Code page） |
Auto Code 是面向编程 Agent 的路由器，起始成本档位更高，并综合权衡通过率、速度和每个已解决任务的成本（OpenRouter announcement）。
如果你已经清楚哪个模型最适合自己的工作负载，OpenRouter 的建议也是继续用它。路由器会牺牲一点峰值表现，换取不必追踪每次模型发布、却能持续得到成本效率较高选择的便利（OpenRouter announcement）。
“便宜 74%”这个说法能信吗？
方向可以参考，具体数字要打问号。“低 74%”比较的是 Auto Code 与 Claude Opus 5.5 在五项由 OpenRouter 自行运行的基准测试中的表现，并非与 Auto 对比，也没有经过独立验证。截至 2026 年 11 月 6 日、产品发布后一天，我没有找到独立复现结果（OpenRouter announcement）。
下面是公告中的完整基准表。只看宣传标题，很容易忽略另一半信息：
| 基准测试 | Auto（medium）得分 / 单任务成本 | Auto Code 得分 / 单任务成本 | 旧版 Auto 得分 / 单任务成本 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE | 69.0% / $0.57 | 74.3% / $1.98 | 64.6% / $1.37 |
| SWE-Atlas QA | 59.7% / $0.36 | 62.5% / $0.66 | 44.0% / $0.12 |
| TerminalBench 4.0 | 45.7% / $1.33 | 50.0% / $4.96 | 28.3% / $0.61 |
| Tau-bench Banking | 53.1% / $0.60 | 52.6% / $0.60 | 13.7% / $0.087 |
| MMMU Pro Vision | 80.1% / $0.020 | 82.3% / $0.025 | 74.4% / $0.006 |
从这张表可以得出三点（OpenRouter announcement）：
- Auto Code 在 5 项中有 4 项得分高于 Auto，但在 Tau-bench Banking 中以 52.6% 落后于 53.1%。差距大约是 2 到 5 个点，并不是代际飞跃。
- Auto Code 在 5 项中有 4 项比 Auto 更贵，TerminalBench 上最高达到 3.7 倍（$4.96 对 $1.33）。它在每一项基准中也都比旧版 Auto Router 更贵，例如 TerminalBench 上是 8.1 倍。
- “更便宜”只是在与 Opus 5.5 比较单个已解决任务时成立。单任务成本包含重试次数：按 token 更便宜的模型若失败两次，单个已解决任务的成本可能高于一次通过的昂贵模型。这是衡量 Agent 的合理指标，但不代表你的每 token 账单下降了 74%。
社区的质疑主要针对可验证性，而非整体方向：
“说得很清楚：74% 这个数字来自 OpenRouter 自己的 5 项基准，并非独立验证。可以相信方向，不要迷信具体数字。” —— @LJL06019
还有用户提出了决定你能否复现这一结果的问题：“只有当我的提示词能告诉路由器什么任务很难时，74% 才成立。那到底是什么在告诉路由器什么任务难？”（@harden_369741）。
更准确的理解应是：在这五项偏重编程的基准中，Auto Code 的能力大致接近 Opus 5.5，但每个已解决任务的成本更低；而当原始得分不是硬约束时，Auto 是更便宜的路由器。做预算前，先在自己的仓库任务集上重新跑一遍。
底层到底有哪些不同
引擎相同，策略不同。两款路由器每次调用都会评估 11 个请求因素，包括任务类型、难度、速度是否重要、是否需要视觉或代码库知识、是否值得使用更大的模型或更多推理；随后再结合实时价格、提供商健康状态、提示词缓存状态、基准数据和会话历史作出决策（OpenRouter announcement）。
在此基础上，Auto Code 又增加了三项面向编程的权重（OpenRouter announcement 和 Auto Code page）：
- 起步使用更强、也更贵的编程模型档位，而不是 Auto 强调成本效率的中等档位。
- 更看重延迟，并对失败的代码修改施加更高惩罚。
- 修改未通过测试或反复出现同一错误时，会更快切换模型。
升级顺序很重要：会话卡住时，Auto Code 会先提高推理强度，之后才切换模型。OpenRouter 表示，借助这一机制和会话粘性，测试阶段的 Agent 回合中近 9 成仍停留在同一模型上；相较旧路由器，无效工具调用减少 4 倍，因输出截断而中止的 Agent 回复减半（OpenRouter announcement）。p90 路由延迟则从 1.96s 降至 0.65s，约快 3 倍（OpenRouter announcement）。
Auto 的通用途径更早推出，也有单独文档：轻量级分类器会将请求划分为约 30 种细分任务类型，例如 code:debugging、agent:multi_step_planning；再按各任务近 7 天的社区消费份额对模型排序，应用你的成本档位和限制条件，最后选出主模型和后备模型（Auto Router docs）。新一代仍保留这一市场信号，但加入了会话层。
实时路由构成也能说明“更强档位”在实际中意味着什么。11 月 6 日的一个快照显示，Auto Code 最近 24 小时的流量共 992 次请求，其中 GPT-6.1 Sol 占 70.4%，Claude Opus 5.5 占 14.8%，GLM 5.3 占 11.0%（Auto Code page）。Auto 的通用流量则更偏向低成本模型，仅 DeepSeek V4 Flash 的各个变体就在概览页面显示的量中占约 47%（Auto overview）。价格和新模型发布都会让比例在数天内变化，因此把它当作天气看，不要当作固定阵容。
模型切换的代价：缓存重建与提供商粘性
泛泛的产品发布报道往往跳过这一点，但它会决定你的实际账单。会话中途切换模型会丢掉提示词缓存：新模型必须以全价重新读取上下文。OpenRouter 也承认这一机制——路由器会让多轮对话持续使用同一模型，直到它不再是领先选择，目的正是降低缓存重建（OpenRouter announcement）。
真实用户从不同角度都报告过这个问题：
“大家不断尝试按请求粒度构建路由器，但这行不通……脱离周边上下文的提示词，根本没有足够信号判断复杂度……我们无法以经济的方式在一个会话中频繁换模型。一两次判断失误……花的钱就可能比一开始直接用最好的模型还多。” —— @kunchenguid
这类批评背后最直观的数据来自 OpenCode 的作者：修复 OpenRouter 缓存问题后，一次测试账单从 $50 降到 $6（@thdxr）。Reddit 上，一名测试 openrouter/auto 的用户称：“我们测试时它的缓存命中率基本为 0”（u/tankerkiller125real）；另一位用户发现：“每次 Auto 切换 id，下一次调用的 cache_discount 都变成 0，而固定模型的运行仍在读取缓存”（u/Michael_Jeffords）。VS Code 讨论帖中点赞最高的建议很直接：“为了更好的结果，请固定模型和提供商，这样缓存能节省成本；否则你会把大上下文发送给随机提供商。”（u/Zealousideal-Part849）
这会带来两个实际后果：
- 缓存命中率才是账单关键，不是标价。一位用户估算，如今约 87% 的 Agent token 来自缓存（@shu8ham_）。因此，破坏粘性的路由器可能比能复用上下文的高价固定模型更贵。这名用户把时间戳从系统提示词开头移到末尾，就修复了每次调用都会失效的缓存（@shu8ham_）。
- 粘性也可能让你被困在不佳的主机上。只要缓存仍是热的，后续请求会继续留在同一提供商；因此，一个较弱的量化端点可能拖累整个会话。“相同模型名不代表是相同模型。要固定的是提供它的服务。”（@webtkdev）切换后若质量波动，记录提供商，而不只是模型名。
Auto Code 的应对方式——先提高推理强度，只有出现明确失败时才快速切换——方向是对的（Auto Code page）。但在你亲眼看到自己的 cache_discount 在整个会话中持续非零之前，应把模型切换视为需要纳入预算的风险，而不是免费操作。
真正能控制账单的成本设置
cost_tier 是价格区间，不是价格上限。五个档位——low、medium、high、xhigh、max——各自对应一段可选模型的成本区间；高于或低于该区间的模型都可能被排除。经典文档路径中，未设置档位的行为大致接近 low（Auto Router docs）。Reddit 上的总结值得记住：“cost_tier 是区间，不是上限……当账单必须可预测时，请固定精确模型。”（u/conifer_v11）
下面是一套适用于两款路由器的可行配置：
- 试验仓库任务集时，Auto Code 从默认设置开始；如果你喜欢旧版的低价行为，Auto 则从
low开始。OpenRouter 把新的默认定价提高到“大约几个月前”的水平，以纳入能力更强的模型（OpenRouter announcement）。 - 用
allowed_models/excluded_models通配符限定候选池，例如anthropic/*。排除规则优先于允许列表；候选池为空时会以 404 失败关闭（Auto Router docs）。还要注意插件 ID 的陷阱：openrouter/auto读取auto-router设置，而openrouter/auto-beta读取auto-beta-router；把设置交叉提交会被静默忽略（Auto Router docs）。 - 叠加
provider.max_price和工作区支出限制，才能形成硬上限；仅靠档位不够（Auto Router docs）。 - 多轮任务传入明确的
session_id，让粘性依据你的对话会话，而非消息指纹（Auto Router docs）。 - 逐请求记录
model、提供商、token、价格快照和cache_discount。只有这份日志能算出每个被接受任务的成本——这既是 Auto Code 优化的指标，也是你的预算真正关心的指标。
本站延伸阅读：Auto Router 配置指南、OpenRouter 定价指南、提示词缓存指南，以及用于了解自托管路由替代方案的 LiteLLM vs OpenRouter。
一行调用路由器，并查看实际运行的模型
凡是接受模型字符串的地方，两款路由器都可以使用（Auto overview）：
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openrouter/auto-code",
"messages": [{"role": "user", "content": "Add a retry with backoff to fetchUser in api/users.ts"}]
}'通用流量只需替换为 openrouter/auto。响应中的 model 字段会标明实际回答的模型，务必记录它（Auto Router docs）。发送 X-OpenRouter-Metadata: enabled 可以获取任务分类信息（Auto Router docs）；也可以打开 chatroom 的路由洞察面板，查看模型为何被选中，包括任务类型、难度判断和候选份额（OpenRouter announcement）。两款路由器都支持工具调用、流式输出、图像、PDF、音频和视频输入，以及文本/图像输出；路由上限为 2,000,000 token，实际上下文窗口仍取决于所选模型的支持情况（Auto overview 和 Auto Code page）。
还有一点 IDE 端的注意事项：Codex CLI、Cline、Kilo Code、OpenCode、Continue 和 Copilot 风格的 VS Code 配置，可能会在你的提示词之外附加自己的子调用、重试和大上下文。一位用户对比发现，直接通过 Python 的请求约 20 token，而插件请求达到 20k–40k token（r/openrouter routing thread）。看似很小的请求却产生高账单时，先确认 token 来自路由器还是运行框架，再怪路由器。两款路由器背后的 OpenRouter 模型目录覆盖 600+ 个模型（OpenRouter announcement）。
OpenRouter Auto 与 Auto Code 常见问题
Auto Code 比 Auto Router 更贵吗？
通常按任务计算是的。OpenRouter 自己的表格中，Auto Code 在五项基准里有四项成本高于 Auto，第五项持平。Auto Code 所谓“更便宜”，仅限于与固定前沿模型比较每个已解决任务的成本。
路由器会额外收费吗？
不会。openrouter/auto 和 openrouter/auto-code 均按实际选中模型的常规价格计费，路由器不加收费用（Auto overview）。
切换模型会破坏提示词缓存吗？
会，有这种可能。更换模型或提供商后必须重建缓存，用户记录过切换后 cache_discount 立即降为 0。Auto Code 优先提升推理强度，且在测试阶段约 9/10 回合保持粘性（OpenRouter announcement），但仍应在自己的会话中验证。
它们能选哪些模型？我能排除某些模型吗？
在应用你的安全护栏、零数据保留、提供商、允许列表和排除列表过滤后，可以选择目录中的任何模型（Auto Code page）。支持 anthropic/* 这样的通配符，且排除规则优先（Auto Router docs）。
什么情况下应该固定模型，而不是使用路由器？
当账单必须可预测、审计或数据驻留要求使用已知模型，或者你固定的模型在自己仓库上的质量已超过路由器平均水平时。一个不错的流程是先用 Auto 探索，再固定或白名单化最终胜出的模型。
有一项取舍无法靠提示词解决：Auto Code 以更高档位和会话感知能力，换来几个百分点的额外通过率；但每次切换都会消耗缓存。会话越长、上下文越重，最便宜的路由器往往就是最少切换的那个。