OpenRouter 與 GPTProto：定價、模型、路由，以及 2026 年哪個 API 更好？

OpenRouter 與 GPT Proto 一覽

兩個平台並非每一項都勝出。GPT Proto 專注於價格簡潔性和統一的多模態工作流程。OpenRouter 專注於目錄廣度和路由控制。

定價：GPT Proto 真的比 OpenRouter 便宜嗎？

就特定熱門模型而言，是的。差異來自兩個層面：標示的推論費率，以及帳戶加值時收取的費用。

GPT Proto 宣稱存款零費用且沒有平台費。OpenRouter 表示以不加價方式轉傳底層推論價格，然後在使用者購買點數時收取5.5%，最低費用為 0.80 美元。因此，公平的成本比較需要同時納入模型費率和用於支付該費率的點數取得成本。

特定同模型價格比較

下表比較相同模型和相同單位目前的標示費率。價格以每 100 萬個 token 的美金計算，檢查日期為 2026 年 8 月 18 日。

這些例子顯示折扣確實存在，但並不能證明 GPT Proto 在所有情況下都更便宜。之所以挑選這些範例，是因為模型和計費單位可以直接比較。OpenRouter 可能透過多個供應商路由某個模型，而個別供應商路由可能高於或低於標示費率。當所選模型和路由支援時，快取也可以降低任一平台的有效輸入成本。

目前有些開放權重模型透過 OpenRouter 的供應商路由會更便宜。因此我不會把 GPT Proto 描述為「永遠最便宜的 AI API」。更準確的說法是：GPT Proto 在特定模型（包括數個高需求的專有模型）上提供較低的標示價格，而 OpenRouter 則可在其他模型或供應商路由上勝出。

成本計算實例

假設某應用程式在一個計費週期內使用 GPT-5.6 Sol，使用了 1000 萬個輸入 token 和 200 萬個輸出 token，且不使用快取。

在此範例中，GPT Proto 便宜 $28.05，約比 OpenRouter 的加值後成本低 24.2%。這個計算是針對該特定模型和工作量的證據，並非對每個請求的保證。它假設 5.5% 的費用是加在 $110 的購買點數之上，且不含稅金、貨幣轉換、快取、促銷點數、BYOK 安排和價格變動。

實際啟示很簡單：比較你真正會使用的模型。四行的折扣表比平台整體「最高節省」的宣稱更有用，而工作量估算又比這兩者更有用。

模型與模態

OpenRouter 目前公布的目錄較大：超過 400 個模型，來自 70 多個供應商。GPT Proto 則列出超過 200 個模型。如果目標是嘗試盡量多的供應商、冷門模型變體，或同一模型的多條路由，OpenRouter 佔有優勢。

GPT Proto 的目錄較小，但仍涵蓋多數應用程式建構者需要的四種模態：

• 文字和推理模型；

• 圖片生成和圖片編輯模型；

• 影片生成模型；

• 語音和音訊模型。

一個 GPT Proto API 金鑰可以呼叫這些類別中的模型，且所有用量都從同一個帳戶餘額扣款。這在產品不只是聊天機器人時很重要。行銷工作流程可能使用 LLM 撰寫概念、使用圖片模型製作分鏡、使用影片模型將選定影格動畫化，以及使用語音模型產生旁白。比起四個分別加值的供應商帳戶，單一餘額更容易預測。

OpenRouter 也是多模態的。它支援圖片生成、非同步影片生成、文字轉語音、語音轉文字、PDF，以及在所選模型允許的情況下支援圖片、音訊或影片輸入。只因為「OpenRouter 僅支援 LLM」就選擇 GPT Proto，是基於過時資訊。

因此，真正的區別不在於多模態與純文字。而是精選且折扣的全方位目錄，對比更大的模型與供應商市集。

路由、供應商選擇與後備

這是 OpenRouter 技術優勢最明顯的領域。

OpenRouter 讓開發者提供排序的供應商清單、將請求限制在允許清單、要求支援特定參數、指定端點，以及關閉後備。當團隊有合約、地理位置、延遲、隱私或可重現性要求時，這些控制很有用。

GPT Proto 讓使用者在可選擇供應商的情況下選擇供應商，但其路由和後備更偏向平台管理。平台會優先選擇穩定、價格較低的管道，並在生成路由失敗時進行後備。使用者目前無法取得同樣公開記載的控制項來安排自訂供應商順序或停用後備。

這個差異可以表達為一種取捨：

• GPT Proto 要求平台為你管理更多的路線選擇。

• OpenRouter 讓應用程式自行管理更多的路線選擇。

GPT Proto 也會在請求失敗後立即退回已扣款餘額。這是計費保護，不是成功容錯移轉的替代品。即使成本已退款，請求仍可能失敗，需要應用程式層級的處理。

當上游供應商的身分和順序屬於應用程式邏輯的一部分時，請選擇 OpenRouter。當你寧可選擇模型或可用供應商，並讓平台處理一般的路線選擇工作時，請選擇 GPT Proto。

API 相容性與遷移成本

兩個平台都支援常見模型工作流程的 OpenAI 相容請求。這可以讓遷移比重寫整個整合小得多：建立新的金鑰、變更 base URL、視需要更新模型 ID，並驗證回應格式。

例如，GPT Proto 為 GPT-5.6 Sol 記載了這個請求：

curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Summarize the key risks in this plan."
      }
    ]
  }'

OpenAI 相容不應被理解為所有請求都完全相同。工具呼叫、結構化輸出、推理控制、提示詞快取、媒體輸入和供應商特定參數，可能因模型和路由而異。圖片和影片生成可能使用非同步任務建立、狀態輪詢和 webhook，而不是上面顯示的同步 chat-completions 模式。

GPT Proto 支援非同步圖片和影片任務、輪詢和 webhook。在轉移正式流量之前，請檢查特定模型頁面的回應欄位、錯誤狀態，以及所選媒體模型的回呼行為。

由於這份比較是基於文件，因此並不聲稱未修改的 OpenRouter 應用程式已針對 GPT Proto 進行測試。受控的遷移應一次驗證一個模型和一個工作流程。

預算、API 金鑰與用量可見性

GPT Proto 允許 API 金鑰帶有三個實用的限制：

1. 以美元計算的金額上限；

2. 限制期間；

3. 允許的模型清單。

將欄位留空表示該維度不受限制。因此，開發者可以為正式環境建立一個金鑰、為承包商建立另一個，再為實驗建立第三個，而不必讓每個工作負載都能不受限制地使用整個餘額或目錄。

這對小型團隊特別有用。暫存腳本可以限制為每月 $20 和兩個模型。客戶專案可以擁有自己的金鑰和模型允許清單。影片實驗可以在其成本變得難以預測之前，與主要文字工作負載分開。

GPT Proto 也從帳戶儀表板提供用量和支出可見性。失敗的請求會立即退回已扣款餘額，因此上游生成失敗不會變成已完成的收款。

OpenRouter 也提供預算和支出控制，以及活動日誌、匯出、管理功能和 BYOK。其路由記錄和供應商資訊，對想要分析每個請求由哪條上游路由處理的團隊更有用。

這不是「有控制與無控制」的比較。兩者都有控制。GPT Proto 的強項是在共享餘額上提供直接的金鑰層級預算和模型限制。OpenRouter 的強項是更深入的路由可見性和閘道管理。

隱私與資料政策控制

OpenRouter 發布了關於提示詞記錄、供應商資料政策和零資料保留路由的詳細指引。它預設不記錄提示詞和完成內容，但所選上游供應商的政策仍然適用。開發者可以使用路由控制來避開不符合其需求的供應商。

GPT Proto 目前沒有公開相同深度的逐供應商資料政策控制。對於一般原型，這可能不影響決定。但對於醫療保健、法律、金融、政府或其他受監管的工作負載，就應該納入考量。

在這些情況下，不要從 API 相容性或模型名稱推斷合規性。在傳送敏感資料之前，請先確認適用的資料處理條款、保留政策、供應商路由、地區和合約控制。OpenRouter 更詳細的公開路由和隱私文件，在評估時讓它佔有優勢。

GPT Proto 的第二個優勢：圍繞 API 的創作者工作流程

GPT Proto 主要是平價的全方位 AI API。其創作者工具是第二層，不是該 API 的替代品。

這一層會改變誰能使用平台。非開發者可以在圖片工作區嘗試圖片概念、在影片工作區生成短片、在Canvas繼續編輯，或從提示詞和功能展示區的點子開始。開發者之後可以將成功的手動工作流程轉變為由 API 驅動的產品。

這對發現工作流程的人與撰寫整合的人不是同一個人的團隊很有用。設計師可以用視覺方式找出合適的模型和提示詞。開發者之後可以使用同一個更廣泛的平台和餘額將其自動化。

OpenRouter 更專注於 API 存取、供應商路由和模型探索。這種較狹窄的定位對工程團隊來說不是弱點。只是表示瀏覽器為基礎的創作流程不是選擇它的主要原因。

何時 GPT Proto 是更好的選擇

當下列大部分情況成立時，選擇 GPT Proto：

• 你需要的模型出現在 GPT Proto 的折扣目錄中；

• 你想要用一個 API 金鑰和餘額處理文字、圖片、影片和音訊；

• 你偏好隨用隨付的加值方式，不需要訂閱或平台費；

• 簡單的金額、期間和模型限制就足以滿足你的專案；

• 你不需要定義自訂的上游供應商順序；

• 創作者或非開發者需要在工作流程自動化之前先有瀏覽器工作區。

GPT Proto 最有力的論點不是「我們擁有所有模型」，而是「我們以優惠的總成本提供這個產品需要的模型，並減少帳戶和計費碎片化。」

何時 OpenRouter 是更好的選擇

當下列大部分情況成立時，選擇 OpenRouter：

• 你需要最廣泛的可用模型和供應商選擇；

• 你的應用程式必須控制供應商順序或使用嚴格的供應商允許清單；

• 你需要因可重現性或政策原因停用後備；

• BYOK 是你供應商策略的一部分；

• 供應商層級的路由日誌和資料政策控制很重要；

• 特定 OpenRouter 路由比 GPT Proto 上的相同模型更便宜。

OpenRouter 仍然是更強的路由產品。其目錄也讓開發者有更多空間比較同一模型的上游供應商。當這些控制或路由能解決 GPT Proto 無法解決的問題時，支付點數購買費是合理的。

實用決策表

如何用自己的工作量評估兩個平台

你不需要大型基準測試就能做出明智的決定。從一個小型試算表和會產生大部分帳單的模型開始。

對每個模型，記錄：

• 目前的輸入、輸出、圖片、影片或音訊費率；

• 預期的每月用量；

• 任何平台或點數購買費；

• 相關的快取讀取和快取寫入定價；

• 你需要的供應商路由或後備行為；

• 可用的金鑰層級預算控制；

• 失敗和退款行為；

• 適用於該路由的資料保留條款。

然後計算預期總額，而不是只比較單一標示數字。對於文字，通常意味著分別估算輸入和輸出。對於圖片或影片，請比較相同的解析度、長度、品質設定和輸出數量。短片的單次生成低價，不能與更長或更高解析度結果的較高價格相提並論。

最後，在轉移正式流量之前，請在你自己環境中執行小型測試。本文刻意不發布延遲排名，因為我們沒有在兩個服務上執行相同的提示詞、地區、並行層級和路由。供應商正常運行時間數據和孤立的速度宣稱，不能取代針對工作負載的證據。

最終結論

OpenRouter 與 GPT Proto 的選擇，不是「開發者平台」與「創作者平台」之間的競爭。兩者都是 API 平台。差異在於各自最佳化的方向。

OpenRouter 最佳化目錄廣度、供應商選擇和路由控制。當開發者需要在請求時選擇、排序、限制或替換上游供應商時，它是更好的選擇。

GPT Proto 最佳化平價的全方位模型存取。當所需模型以較低的標示費率提供、單一共享餘額需要涵蓋文字、圖片、影片和音訊，且簡單的金鑰層級成本控制比詳細的路由編排更有價值時，它是更好的選擇。

我的建議是根據實際模型的簡短清單來做決定。在GPT Proto 模型展示區查看這些價格，加上 OpenRouter 的點數購買費，考量快取和供應商路由差異，並計算預期工作量。如果 GPT Proto 以所列折扣提供你需要的模型，其較低的總成本和統一的餘額就很有說服力。如果應用程式依賴 OpenRouter 較大的目錄或路由控制，請繼續使用 OpenRouter。

這比「某個平台永遠更好」更狹隘的結論。但它也是開發者可以驗證的結論。