2026年8月，一条消息震动了整个AI圈——支付巨头Stripe以超过70亿美元的价格，与AI模型聚合平台OpenRouter达成收购协议。而仅仅三个月前，这家公司完成B轮融资时的估值还只有13亿美元。不到三个月，身价暴涨五倍。
一家成立仅三年、不造模型、不囤算力的“AI中间商”，凭什么卖出这样的天价？
最“轻”的AI生意
OpenRouter的商业模式，简单到令人意外。
它不训练大模型，不买GPU，不建数据中心。它做的事情只有一件：把OpenAI、Anthropic、谷歌、xAI、DeepSeek等各家大模型的接口打包在一起，让开发者通过一个统一的入口调用全球的模型。
你可以把它理解成AI时代的“路由器”——数据从开发者的应用发出，经过OpenRouter的平台，被路由到最合适的模型，再把结果返回。每次调用，OpenRouter抽取大约5%到5.5%的平台服务费。
就这么简单。但就是这5%的抽佣，撑起了一门惊人的生意。
据研究机构Sacra今年6月估算，OpenRouter的年化收入约为5000万美元。而《The Information》7月份的报道给出了更高的数字：年化收入约1.4亿美元，成本年化约4000万美元，年化毛利润高达1亿美元，毛利率约71%。
71%的毛利率，放在任何一个行业都是令人艳羡的数字。更关键的是，它的成本结构极其“轻盈”——最大头的支出是向上游模型供应商支付的推理成本，这些成本直接传递给客户，平台本身并不承担模型运行的基础设施开销。
对比一下就知道这个模式有多“香”。正在冲刺IPO的中国AI平台硅基流动(SiliconFlow)，2025年整体毛利率跌至-24%，其中最接近OpenRouter业务形态的“公有云Token服务”，毛利率更是低至-119%。同样是做模型调用，一个卖得越多赚得越多，一个卖得越多亏得越多。差别就在于：OpenRouter不碰算力，只做调度。
从OpenSea到OpenRouter：一个“中间商”的两次创业
OpenRouter的创始人Alex Atallah，此前最知名的身份是NFT交易平台OpenSea的联合创始人。
这段经历乍看和AI没什么关系，其实底层逻辑一脉相承。NFT牛市最疯狂时，Atallah亲历了典型的互联网“流量毒打”：需求突然爆发、服务器过载、搜索索引崩溃。他回忆自己当时最重要的任务，就是别让OpenSea变成那个频繁宕机的“Fail Whale”。
这种对突发流量和稳定性的执念，后来几乎原封不动地被带到了OpenRouter。两次创业，他本质上都在做同一件事——双边市场。OpenSea不生产NFT，它连接买卖双方；OpenRouter也不生产模型，它连接算力供给和模型需求。
不碰重资产，让它的规模飞轮转得极快。2025年初，OpenRouter只有约250万开发者；到2026年5月，这个数字已经突破800万。目前，平台注册开发者超过800万，每月处理约100万亿个Token，接入60多家供应商和超过400款模型。每周处理的Token量从半年前的5万亿涨到25万亿，涨至五倍。
模型越多，路由越值钱
OpenRouter的爆发，踩上了一个结构性趋势：大模型正在从“一家独大”走向“百花齐放”。
过去两年，全球可用的主流大模型从十几个爆炸式增长到数百个。OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta、Mistral、DeepSeek……每家接口规范不同，计费方式不同，稳定性也参差不齐。对于开发者来说，今天想试试Claude，明天想切换到Llama，后天某个模型宕机了需要自动切换——每换一次，就得重写一段对接代码。
OpenRouter的价值就在于提供了一把“万能钥匙”。开发者只需要接入一个接口，就可以访问不同模型，不需要为每一家供应商单独开发和维护接口。如果某个模型出现故障，平台还可以自动切换到其他供应商。
更重要的是，随着AI智能体(Agent)的兴起，一个应用往往需要在执行不同任务时调用不同模型。写代码用一个模型，做客服用另一个，处理长文档又换一个。OpenRouter把所有这些供应商集中在一个平台上，也把模型选择和使用成本放在了同一套系统里。
这种需求的爆发直接反映在了收入上。OpenRouter的年化收入从2025年10月的约1000万美元，猛增至2026年4月的超5000万美元。约半年时间，收入增至五倍。
70亿美元买的是什么？
Stripe花70亿美元买OpenRouter，买的不是技术，不是模型，而是“位置”。
OpenRouter坐在800万开发者和400多个AI模型之间。它不拥有GPU，不训练任何模型，只做一件事：决定每一次AI调用去哪家模型。Stripe原本就已经在为OpenRouter提供支付、开票和结算服务。收购之后，路由决策和账单结算进了同一家公司——OpenRouter决定用哪个模型、花多少钱，Stripe负责收钱。
有分析师把这一逻辑说得更直白：Stripe此前通过API把分散的金融基础设施变成了可编程服务，而OpenRouter正在对数百个AI模型做类似的事情。在多模型环境下，连接模型供给和开发者需求的基础设施，可能具有与模型本身类似的战略价值。
从另一个角度看，这笔交易也反映了AI产业权力重心的转移。2025年中期，美国来源的模型还占OpenRouter约70%的Token流量；一年后，这个比例降到了约30%，被价格更低的中国开源模型吞噬了差额。在OpenRouter上，中国开源模型的输入费用低至每百万Token约14美分，而美国旗舰模型则约为5美元。谁掌握了路由的默认选项，谁就在这个价格战中握着方向盘。
挑战：中立性的代价
当然，OpenRouter并非没有隐忧。
最大的问题是中立性。OpenRouter一直以来的卖点就是“不站队”——它不押注任何单一模型，不强迫应用接受某一种工作流。这种中立让它赢得了开发者的信任。但现在它被Stripe收购了，而Stripe同时还在为OpenAI、Anthropic等模型厂商提供支付服务。开发者开始担心：路由决策会不会被商业利益左右？平台的中立性还能保持多久？截至发稿，Stripe与OpenRouter均未就收购事项置评。
另一个挑战来自巨头。亚马逊、微软、谷歌等云服务商都提供多模型访问能力，虽然这些平台往往倾向于推广自家模型，在中立性上有天然局限。但它们的体量和生态优势不容忽视。此外，PortKey以及以网站和AI应用托管见长的Vercel，也在提供类似的模型路由服务。
OpenRouter的创始人Atallah在早期访谈中曾明确表示，平台最初没有替客户做跨模型的自动选择，因为开发者希望保留模型控制权。但随着Fusion等新产品的推出——它把多个便宜模型的答案合并成一个，用一半成本实现了接近顶级旗舰模型的性能——OpenRouter正在从“被动路由”走向“主动编排”。这条路能走多远，取决于它能不能在“做得太轻”和“做得太重”之间找到平衡。
从2023年成立到2026年以超过70亿美元的价格达成收购，OpenRouter只用了三年。它证明了一件事：在AI时代，不一定要造模型才能赚钱。有时候，把别人造的模型用最好的方式送到需要的人手里，本身就是一门足够大的生意。
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