На агентских задачах платят открытым моделям: оба новых борда OpenRouter возглавили DeepSeek и Kimi

Открытые модели забрали обе вершины новых бордов OpenRouter. На shell execution первым идёт DeepSeek V4 Pro, на tool dispatch первый Kimi K3 (06.08). Место в таблице даёт не бенчмарк, а деньги: OpenRouter считает долю реальных трат на модель внутри задачи за скользящие 7 дней.

Раньше судили прогоны. Модель поднималась в рейтинге, отработав одинаковый набор задач в лабораторных условиях. Новые борды считают, кому разработчики платят за исполнение команд в шелле и за раздачу вызовов инструментам, а доли берутся от классифицированной выборки запросов, не от всего трафика площадки.

Деньги ушли на восток. Год назад американские модели забирали около 70% токенов OpenRouter, к июню 2026 их доля упала примерно до 30% (обзор OfficeChai по данным Bloomberg и OpenRouter, 26.06). Один DeepSeek держит 16.3% всех токенов площадки, а самая высокая американская строчка по объёму принадлежит Claude Opus 4.7.

Двух новых лидеров разделяет цена. DeepSeek V4 Pro обходится почти в семь раз дешевле Kimi K3 по входу и в семнадцать по выходу, при одинаковом окне в 1 млн токенов (карточки моделей OpenRouter, 06.08). Борд меряет модели внутри живых tool-воркфлоу, поэтому в него зашиты и цена, и дефолтные настройки роутера.

Где смотреть. Живые борды лежат в секции «Top models by task» на странице рейтингов OpenRouter. Те же доли достаются кодом: метод classifications.get_task_classifications(window="7d") в Python SDK отдаёт usage_share и token_share по каждой задаче плюс топ моделей внутри неё. Нужен ключ OPENROUTER_API_KEY, потолок 30 запросов в минуту и 500 в сутки.

Окно скользящее: через неделю тот же борд покажет, удержали ли DeepSeek и Kimi верх.