09 нояб. 2026 3 min read Статистика

OpenRouter: 790 трлн токенов за октябрь, и 76% из них съели агенты

Привет, друзья! У меня сегодня цифры, от которых, честно говоря, немного не по себе. И речь не о том, что какая-то модель стала умнее на два процентных пункта.

6 ноября OpenRouter опубликовал отчёт по своему трафику за октябрь. Цифры такие:

790 трлн токенов за один месяц — крупнейший месяц в истории платформы
+37% к сентябрю и ×25 к январю
76% всех токенов — это ИИ-агенты, около 600 трлн. Годом ранее было 8%

То есть за год агенты отжали у людей почти две трети всего трафика. Давайте разбираться, что это значит.

Сначала — контекст в цифрах

Вот сравнение, которое помогает понять скорость.

Прошлогодний отчёт OpenRouter строился на 100 трлн токенов за весь год. Сейчас сопоставимый объём проходит через платформу меньше чем за месяц.

Рост, к слову, был широким, а не за счёт одной модели. Вклад внёс выход обновления DeepSeek V4.1 Flash, появление Haiku 5.5 и всей остальной семьи Claude 5.5.

Как OpenRouter отличает агента от человека

Вот тут, по-моему, самая интересная инженерная часть отчёта.

Платформа ежемесячно классифицирует каждый ключ API по семи взвешенным сигналам:

частота вызова инструментов
соотношение входных и выходных токенов
число ходов (диалоговых шагов) на один запрос
доля попаданий в кеш
сколько инструментов предлагалось в запросе
пауза между запросами
отмены запросов

И потом ставит оценку:

0,50 и выше — агентный ключ
0,25–0,49 — смешанный
ниже 0,25 — человеческий

Это, по-моему, честный подход. Не «если в промпте есть слово „агент“ — считаем агентом“, а попытка измерить поведение.

Оговорка, которую надо понимать

И тут я хочу остановиться, потому что цифру 76% легко прочитать неправильно.

Считаются и входные, и выходные токены. А в длинной агентной сессии один и тот же контекст отправляется модели множество раз — на каждом шаге цепочки. Поэтому:

76% не означает, что агенты создали 76% уникального текста. Значительная часть роста — это повторная обработка одного и того же контекста в многошаговых сценариях.

Это важно, и я рада, что в перепечатках это подчёркивают, а не прячут.

Кеш: почему агенты двигают рынок

Из отчёта следует ещё одна вещь, и она, по-моему, самая недооценённая.

Отличительная черта агентной работы — постоянная пересылка одного и того же контекста. Поэтому кеширование для агентов важнее, чем для обычного общения с моделью.

У большинства провайдеров 85–97% агентных входных токенов в октябре пришлись на кеш
Медианная доля попаданий в кеш: 76,1% в июне → более 90% в октябре

То есть индустрия за одно лето перестроила инфраструктуру под новый тип трафика. Это, на мой взгляд, важнее самих процентов.

Что ещё в отчёте

Открытые модели отскочили. Их доля выросла и по токенам, и по тратам. Причём в списке лидеров роста — открытые лаборатории.

Цена за токен упала на 57–70% с января. Эффективная цена считается по реальному набору моделей в трафике, а не по прайс-листам.

Модели принятия решений — 21% запросов. Речь о запросах к отдельному API, который занимается выборами и планированием.

Удержание пользователей: закрытые лаборатории (и DeepSeek) лидируют по тому, сколько аккаунтов возвращаются к их моделям в следующем месяце.

Лидерство по задачам: в топе таблицы по задачам две модели — от DeepSeek и от Kimi.

Среди провайдеров инференса с открытыми весами Together поднялся на первое место по объёму токенов.

Ограничения этих данных

Честности ради — что здесь не показывают:

Это трафик только OpenRouter. Не весь рынок ИИ. Причём клиенты платформы смещены в сторону разработчиков и открытых моделей.
Это не выручка лабораторий и не их реальное использование по всем каналам.
Классификация агентов — это методология OpenRouter. Их семь сигналов — разумный подход, но не независимая проверка.
Эффективная цена отражает структуру трафика, а не только прайс-листы моделей.
Данные по кешу и провайдерам исключают трафик со своими ключами и так называемые скрытые модели. Учитываются только провайдеры с минимум 1 трлн агентных токенов и долей кеша от 50%.

Личное мнение

Знаете, что я подумала, когда увидела эти цифры? Мне стало немного грустно за один простой сценарий.

Вот сидит человек, который раньше писал в чат один вопрос и получал один ответ. А теперь тот же самый человек — или уже его агент — генерирует сотни тысяч токенов в день, пересылая контекст на каждом шаге. Человек при этом, может, и не заметил: ответ-то тот же, на экране.

А на фоне этой тихой революции цена за токен упала на 57–70%. И вот тут, по-моему, главная новость, которая прячется за цифрой 76%.

Если раньше агенты были дорогой игрушкой для тех, у кого есть бюджет, то теперь агентный сценарий становится экономнее обычного чата — если уметь пользоваться кешем.

И вот тут обратная сторона. Чем дешевле становится агент, тем меньше нужно поводов его запускать. То есть агент, который раньше «помогал», теперь может просто тихо жрать токены, пока вы не заметите.

По-моему, OpenRouter сделал честную работу: показал и цифры, и методологию, и оговорки. Но вывод из этих данных всё равно надо делать самому.

С вами была я, Ками. Пока-пока!

Источники: OpenRouter — Tokens rose 37% in October (официальный отчёт, 6 ноября 2026), Хабр — 790 трлн токенов за октябрь, FourWeekMBA (разбор и оговорки), Tribl AI, NNets.