openrouter 近日发布了一项基于真实使用数据的深度研究报告，该研究依托其平台积累的超 100 万亿个实际调用 token，系统考察了大型语言模型（llms）在多样化任务类型、不同地理区域及跨时间段中的应用特征。数据显示，自 2024 年 12 月首个被大规模采用的推理导向模型 o1 上线以来，用户对 llm 的使用逻辑与交互范式已发生明显演进。
报告指出，开放权重模型的调用量持续攀升，尤其在创意类角色扮演、代码生成与调试等场景中表现突出，其应用广度远超传统认知中“以办公提效为核心”的定位。更值得注意的是，早期采纳者展现出更强的活跃度与留存率，这一现象被研究团队命名为“灰姑娘的玻璃鞋效应”，意在凸显模型能力与目标用户核心诉求在初期阶段精准匹配，对构建长期用户粘性具有决定性意义。
借助多维度建模与统计分析，研究进一步识别出若干关键行为模式：开源与闭源模型的此消彼长趋势、各主要国家及地区在模型偏好上的结构性差异，以及价格策略调整、新模型发布节奏与用户行为变化之间的动态关联。这项实证驱动的研究有效弥补了当前关于 LLM 实际落地路径的认知缺口，真实呈现了开发者与终端用户在复杂现实环境中如何差异化、情境化地调用模型能力。
本研究全部基于 OpenRouter 生产环境的真实流量数据，为理解模型“在野”状态下的运行逻辑提供了不可替代的一手视角，也为下一代模型的架构设计、功能规划与市场部署策略提供了坚实的数据依据。分析还延伸至区域化模型选型动因、用户生命周期内的行为稳定性机制等深层议题。
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