OpenRouter 实测最佳 OCR 模型：Claude Opus 5.5 最准，Mistral OCR 性价比最高

Deloitte 报告显示 77% 的公司将供应商国籍纳入 AI 选型考量。OpenRouter 将数据驻留视为路由决策：通过 API 请求中的 `provider` 对象设置 `order` 或 `only` 限定服务商、`allow_fallbacks` 为 `false` 禁止回退、`data_collection` 为 `deny` 禁止数据存储或训练、`zdr` 为 `true` 要求零数据保留。示例以 `anthropic/claude-sonnet-4.6` …

13个平台提供免费LLM API，含永久免费层与试用额度。OpenRouter拥有20+免费模型，单密钥无需信用卡；Groq以约320 tokens/秒运行Llama 3.3 70B；Google AI Studio支持1M上下文；Mistral实验层约10亿token/月但需同意数据训练；Cerebras约1M token/天；GitHub Models提供GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等前沿模型。各免费层有速率限制、数据训练授权、上下文缩减等隐藏成本，…

Simon Willison 针对 Mistral Large 4 的基准饱和评论，用 llm 工具分别调用 claude-opus-5.5、gpt-6.1-sol、gemini-3.8-flash 和 mistral/mistral-large-4 生成"火星上穿网袜乱穿马路的犰狳"SVG。该测试源于 Hacker News 用户 wren6991 对前沿模型基准饱和的调侃。

OpenRouter 实测 Claude Opus 5.5、Sonnet 5.5 与 Haiku 5.5 三档模型，建议默认用 Sonnet 5.5，高频与子智能体任务用 Haiku 5.5，长且容错成本高的任务用 Opus 5.5。

OpenRouter 用 Banking77 测试集的 3,080 条客服语料对比 Jev 1.13 与 Claude Opus 5 的意图分类表现。Jev 准确率 81.0% 比 Opus 的 84.4% 低 3.3 个百分点，但中位延迟 175 ms 约为 Opus（2,266 ms）的 1/13，每千次请求成本 $0.11 对 $2.42（启用提示词缓存）。

OpenRouter 发布教程，实测 TypeSafe 的决策模型 Jev 1.13 与 GPT Luna、Claude Opus 在工单分诊和提示词注入筛查上的表现：Jev 每 1000 张工单成本 $0.0248、中位延迟 194ms，准确率与 LLM 相当。

OpenRouter 通过 Prompt Caching 与 Sticky Routing 降低多轮 Agent 的 token 成本。缓存读取价格仅为正常输入的 0.1x-0.5x，其中 Claude Sonnet 4.6 缓存读取为 $0.30/M（正常 $3.00/M）。

设置三个环境变量即可将Claude Code连至OpenRouter，无需本地代理或Docker。OpenRouter提供供应商故障转移、预算控制与用量监控，支持Anthropic Skin原生协议，保留Thinking、工具调用、流式输出。可为Opus（架构推理）、Sonnet（日常编码）、Haiku（快速转换）分别指定模型。Fast Mode最高2.5倍速度，仅限Claude Opus 4.6/4.7/4.8，需Claude Code v2.1.96+。团队场景：一个O…

Anthropic 在 Claude Fable 5 发布仅数天后便对其进行了限制。如果代码硬编码模型 slug，该限制也会导致服务中断。OpenRouter 的 Presets 功能将模型选择移至服务器端，使用户无需重新部署即可切换模型、设置回退策略并强制执行数据策略。

OpenRouter 在 30 场机器人冲刺对决中测试了 11 款大语言模型，共耗 482 美元推理成本。结果指向一个发现：应该重新审视模型 benchmark 的解读方式。