按智能体、模型、请求追踪 AI 使用成本

核心亮点

OpenRouter 推出 Activity 仪表盘与 beta 版 Analytics API，让开发者和团队能像看账单一样，按智能体、模型、请求三个维度追踪 AI 调用成本。它想解决的是多智能体时代最痛的盲区：钱到底花在了哪。

具体能力或事件经过

新面板可实时展示支出金额、token 吞吐量与缓存命中率等关键指标，并支持下钻到单条请求日志，定位某一次调用究竟花了多少钱、走了哪个模型。beta Analytics API 则把这些数据以编程方式开放，方便接入自有看板或成本告警系统，把成本从月底的惊吓变成可实时干预的信号。

技术细节

缓存命中率是这次最值得关注的一项：它直接反映提示词复用程度，命中越高意味着重复前缀不必重新计费，成本越低。按请求下钻则能暴露异常消费，比如某个智能体陷入循环调用而悄悄烧钱。理解缓存行为，正是可控账单与神秘账单之间的分水岭。

与竞品对比

相比只给总账单的多数网关，OpenRouter 把粒度切到“智能体 + 模型 + 单请求”三级，对多智能体编排场景尤其友好，排障与成本分摊都更清晰。竞争对手止步于汇总数字，而 OpenRouter 给了运营者一台显微镜，让每一枚 token 的去向都可被追踪。

行业影响或适用场景

简单来说，当一家公司同时跑几十个智能体与上百个模型时，成本立刻变成黑箱。OpenRouter 这把“透视镜”让 AI 支出第一次可被精细管理，对做 Agent 产品的团队几乎是刚需，当用量超过人工记账能跟上的临界点后更是如此。