OpenRouter는 400개 이상 모델을 하나의 API로 묶습니다. 주간 토큰 볼륨은 리더보드 데모가 아니라, 프로덕션에서 실제로 라우팅되는 대상을 보여 줍니다. 이 글은 2026년 6월 Top10을 Claude, Gemini, DeepSeek, Kimi 네 축으로 읽습니다.
헤드라인에 「유일한 승자」는 없습니다. 팀마다 최적화 축이 다릅니다 — 토큰량, 단가, 가장 어려운 5% 작업을 누가 맡는지. 아래 표는 그 렌즈를 정리해 스택에 맞게 쓸 수 있게 했습니다.
1. OpenRouter를 보는 이유
벤치마크는 단발 상한을 측정합니다. OpenRouter는 누가 API 호출을 받는지 측정합니다 — IDE 기본값, 에이전트 프레임워크 라우터, SaaS 폴백이 주간 토큰 곡선에 그대로 찍힙니다. 산량 인프라 전쟁과 같은 논리입니다. 2026년 승부는 점수만이 아니라 토큰을 안정적·저비용으로 전달할 수 있는가로 옮겨졌습니다.
랭킹을 읽기 전, 세 가지 전제를 확인하세요(멀티턴 에이전트는 단가 격차를 키웁니다 — 에이전트 과금 참고):
| 전제 | 의미 |
|---|---|
| 토큰 ≠ 매출 | 저렴한 모델일수록 토큰이 자연히 쌓임 |
| ≠ 글로벌 API 전체 | ChatGPT, Azure, 온디바이스 트래픽은 이 차트에 없음 |
| 에이전트는 격차 증폭 | 다단 도구 호출이 토큰 단가 차이를 곱함 |
2. 벤더 Top10 (2026년 6월)
수치는 OpenRouter 공개 Rankings와 주간 플랫폼 토큰을 추적하는 서드파티(OfficeChai, Digital Applied 등) 기준입니다. Top10 벤더 합계는 대략 주 19T 토큰. 정확한 값은 주마다 바뀌므로 공식 페이지를 기준으로 하세요.
이 표가 답하는 건 「트래픽이 어디에 있나」입니다. 컨슈머 앱이 아니라 API를 라우팅한다면, 벤치마크보다 벤더 점유율이 조달 신호로 더 낫습니다.
| # | 벤더 | 대표 모델 | 점유율 | 포지셔닝 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek | V3.2 / V4 | ~16.3% | 볼륨 1위, 에이전트 배치 기본값 |
| 2 | Anthropic | Claude Sonnet / Opus 4.x | ~15.5% | 어려운 작업에서 프리미엄 유지 |
| 3 | Gemini 3.x | ~13.2% | 긴 컨텍스트 + 생태계 배포 | |
| 4 | OpenAI | GPT-5.x | ~8.7% | 브랜드는 강하지만 OpenRouter 점유율 하락 |
| 5 | Xiaomi | MiMo-V2-Pro | ~8.6% | 저가 볼륨 전략 |
| 6 | Tencent | Hy series | ~7.8% | 코딩 / 에이전트 |
| 7 | MiniMax | M2.5 / M2.7 | ~7.2% | 에이전트 네이티브, OpenClaw 시대 급등 |
| 8 | OpenRouter | 플랫폼 집계 | ~5.9% | 기본 라우팅 / 무료 티어 |
| 9 | Qwen | Qwen 3.6 Plus | ~4.7% | 오픈 웨이트 + 클라우드 배포 |
| 10 | Moonshot | Kimi K2.x | ~3–5%* | 단일 모델이 Top10 진입, 벤더 점유율은 변동 큼 |
* 중국 발 벤더 Top10 합계 ~44%+. Kimi는 특정 주에 모델 단위 #2까지 오를 수 있어도 벤더 점유율은 상위 3사 아래에 머무는 경우가 많습니다.
상위 4사 — DeepSeek, Anthropic, Google, OpenAI — 가 트래픽 절반 이상을 차지합니다. #5부터는 Xiaomi, Tencent, MiniMax 같은 볼륨 추격자입니다. 대부분 팀의 실무 선택지는 상위 4사 + Kimi면 충분합니다.
3. 모델 단위 Top10 (2026 Q2)
벤더 점유율은 돈의 흐름, 모델 랭킹은 어떤 model ID가 호출되는지 보여 줍니다. 한 벤더가 같은 차트에 두 티어(Sonnet + Opus, Gemini Pro + Flash)를 올리는 일도 많습니다 — 브랜드가 아니라 ID를 고르세요.
| 순위 구간 | 모델 | 벤더 | 전형적 용도 |
|---|---|---|---|
| 1–2 | MiMo-V2-Pro / MiniMax M2.5 | Xiaomi / MiniMax | 초저가 에이전트 배치 |
| 2–4 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | IDE 에이전트 기본값 |
| 3–5 | DeepSeek V3.2 / V4 | DeepSeek | 추론 / 코드 / 셀프호스트 옵션 |
| 4–6 | Qwen 3.6 Plus | Alibaba | 다국어 MoE |
| 5–7 | Claude Opus 4.6 / 4.7 | Anthropic | 아키텍처 / 보안 리뷰 |
| 6–8 | Gemini 3.1 Pro / Flash Lite | 초장문 컨텍스트 / 멀티모달 | |
| 7–9 | Kimi K2 / K2.5 / K2.6 | Moonshot | 에이전트 병렬 / 코딩 |
Kimi의 전형은 「단일 모델이 Top10 진입, 벤더 점유율은 뒤처짐」 — 브레이크아웃 SKU 이야기입니다. DeepSeek은 반대로 보드에 계속 남는 제품 라인입니다. 다음은 네 곳을 한 표로 비교합니다.
4. 4자 비교: Claude vs Gemini vs DeepSeek vs Kimi
| 차원 | DeepSeek | Claude | Gemini | Kimi |
|---|---|---|---|---|
| 벤더 점유율 | ~16.3% (#1) | ~15.5% (#2) | ~13.2% (#3) | ~3–5% (#10) |
| 핵심 강점 | 지능 단위 비용 | 가장 어려운 작업에서도 프리미엄 지불 | 긴 컨텍스트 + GCP 생태계 | 에이전트 병렬 / 코딩 급등 |
| 맞는 용도 | 대량 도구 호출, 로그 요약 | 아키텍처 상담, 보안 리뷰 | 백만 토큰급 문서, 멀티모달 | 실리콘밸리형 에이전트, 멀티 서브에이전트 |
| 상대적 약점 | 컴플라이언스 / 지연 / 영어 크리에이티브 | 단가 | GitHub 중심 코딩에서는 Sonnet 아래 화제성 | 점유율 변동, 버전 추격 리스크 |
| 「승자」 태그 | 볼륨 챔피언 | 프리미엄과 신뢰 | 배포력과 기본 선택지 | 에이전트 코딩 급등 |
문서: Claude · Gemini API. 네 곳 모두 모든 축을 지배하지는 않습니다 — DeepSeek은 볼륨, Claude는 어려운 작업 지불 의지, Gemini는 생태계 기본값, Kimi는 에이전트 코딩권 급채택, 역할이 갈립니다.
5. 「진짜 승자」는 자에 따라 다름
| 렌즈 | 선두 |
|---|---|
| 토큰 점유율 (라우팅 표) | DeepSeek > Anthropic > Google |
| 단가 × 점유율 (매출 근사) | Anthropic, Google이 순위 뒤집을 수 있음 |
| 가장 어려운 5% 작업 | Claude Opus / Gemini Pro |
| 에이전트 배치 비용 | DeepSeek, MiniMax, Kimi, MiMo 로테이션 |
같은 차트도 읽는 사람이 셋으로 갈립니다. 재무는 단가×점유율, 엔지니어링은 최난이도 생존률, 운영은 에이전트 규모 최저가 — 선이 갈라지니 Top10은 매달 갱신할 가치가 있습니다.
6. 계층 라우팅 참고표
누가 #1인지 싸우지 말고 작업 티어로 나누세요. 아래 표는 2026년 6월 Top10을 반영한 일반적인 트래픽 배분입니다. 컴플라이언스 민감 작업은 직접 API나 셀프호스트 웨이트로 바꾸세요.
| 작업 티어 | 추천 모델 | 트래픽 비중 |
|---|---|---|
| 경량 / 서브에이전트 | DeepSeek Chat / Gemini Flash Lite / Kimi K2 | ~80% |
| 일상 코딩 | Claude Sonnet 4.6 / DeepSeek V3.2 / Qwen 3.6 | ~15% |
| 아키텍처 / 리뷰 | Claude Opus 4.6 | ~5% |
| 초장문 / 멀티모달 | Gemini 3.1 Pro | 온디맨드 |
OPENROUTER_MODEL_FAST=deepseek/deepseek-chat OPENROUTER_MODEL_CODING=anthropic/claude-sonnet-4.6 OPENROUTER_MODEL_HARD=anthropic/claude-opus-4.6 OPENROUTER_MODEL_LONG=google/gemini-3.1-pro
Model Routing 폴백과 함께 쓰면 프라이머리에서 429가 나와도 에이전트 파이프라인 전체가 죽지 않습니다. 실무에서는 고정 평가 세트(실제 작업 10~20개)를 일주일 돌리고 통과율·토큰 비용을 로그한 뒤 위 비율을 고정하는 편이 리더보드 고르기보다 낫습니다.
1인 개발은 2티어면 됩니다 — 일상은 Sonnet 또는 DeepSeek, 리뷰는 Opus. 팀은 긴 문서에 Gemini, 멀티에이전트 서브태스크에 Kimi를 더합니다. 라우팅 표는 Rankings 기준으로 매달 점검하고, 신규 릴리스가 1~2주 안에 Top10을 뒤집을 수 있다고 가정하세요.
7. 흔한 오해 세 가지
| 오해 | 실제 |
|---|---|
| DeepSeek #1 = Claude 패배 | 서브태스크 80% DeepSeek + 리뷰 20% Opus — 보완 관계 |
| Kimi Top10 = Kimi 올인 | model ID 고정 + 평가, 브랜드 추격 금지 |
| OpenRouter = 글로벌 시장 | API / 에이전트 개발자 라우팅만 반영 |
오해는 대개 「이번 주 #1 = 총승」으로 읽을 때 생깁니다. DeepSeek과 Claude 모두 OpenRouter 상위 3에 있고, 개발자는 진영이 아니라 작업 티어별로 과금합니다.
8. FAQ
선택 시 자주 나오는 여섯 질문을 짧게 정리했습니다. model ID와 가격은 OpenRouter 콘솔에서 최종 확인하세요.
| 질문 | 짧은 답 |
|---|---|
| 1인 개발 기본값? | 코딩: Sonnet 4.6 또는 DeepSeek V3.2, 절약: Flash Lite |
| OpenRouter vs 직접? | 개발 집약은 OpenRouter, 프로덕션 SLA/컴플라이언스는 직접 |
| DeepSeek은 볼륨 게임? | 자체 평가 일주일, 글로벌 합계는 무시 |
| Kimi vs DeepSeek? | 멀티 서브에이전트 실험 → Kimi, 안정 저비용 → DeepSeek |
| Gemini에 베팅할 가치? | GCP 사용 / 긴 컨텍스트 필요 → 예, GitHub 중심 코딩만 → Sonnet/DeepSeek |
| 데이터는 얼마나 빨리 변하나? | 롤링 7일, 신모델이 1~2주 안에 Top10 재편 가능 |
9. 마무리
헤드라인으로 돌아가면, DeepSeek이 볼륨 선두, Claude가 프리미엄 유지, Gemini가 생태계 탑승, Kimi가 급등 중입니다. OpenRouter Top10은 계층화된 시장을 보여 줍니다 — 이기는 팀은 슬로건이 아니라 표로 고르고, 라우팅을 아키텍처에 씁니다.
다음 단계: Rankings를 열고 작업 유형을 매핑하고, 4자 비교표에서 두 티어를 A/B한 뒤 결과를 팀 모델 라우팅 스펙에 남기세요. 차트는 움직이지만, 계층 라우팅은 그대로입니다.
라우팅으로 아낀 토큰, 불안정한 실행 환경에서 날리지 마세요
모델 라우팅은 L2 API 비용을 깎지만, 에이전트가 노트북에서 슬립하거나 CI에서 큐에 서거나 캐시를 잃으면 풀 재실행이 L3/L4에서 아낀 만큼 다시 태웁니다. Nuvcloud M4 Mac mini는 SSH/VNC 상시 macOS — OpenClaw, Claude Code 같은 장시간 에이전트 스택용입니다.
실제 에이전트 작업에 OpenRouter 계층 라우팅과 일일 대여를 붙여 토큰 청구서와 TCO를 비교해 보세요 — 요금 보기.