OpenRouter 免费模型对比表：TaoToken 统一 Key 下代码能力、长文本、多模态、推理速度四维排行

1. 免费模型薅羊毛的真实痛点为什么需要一张四维对比表OpenRouter 上挂着几十个标注 $0/M 输入输出的免费模型但真正用起来你会发现两个问题一是模型卡片只写上下文长度和参数规模不告诉你代码补全到底行不行、长文档塞进去会不会丢中间段、图片视频能不能吃、出字速度是 40 还是 140 token/s二是同一个模型今天快明天慢不同时段负载差异能到两三倍光看别人截图里的速度数字没有参考价值。我面向的场景很具体你手上有若干日常任务——写脚本、读长文档、看截图/视频、跑 Agent 工作流——想用免费额度覆盖又不想一个个手动试错。所以这篇交付三样东西一张可复制的四维对比表模板、一段能自己跑出打分的脚本、以及在 TaoToken 统一 Key/API 通道下切换模型复现排行的完整动作。核心检索词就是 OpenRouter 免费模型对比表围绕代码能力、长文本、多模态、推理速度四个维度做精简排行。先说清楚四个维度的定义避免后面打分口径不一致代码能力看的是 SWE-Bench Verified 这类真实仓库修复任务的通过率以及你实际让它补一个函数、改一个 bug 时的可用度。长文本不只看上下文窗口标称值还要看 100k 以上时中间信息召回是否稳定很多模型标 128k 但 60k 之后就开始丢。多模态分文/图/视/音免费模型里真正能处理视频的很少多数只到图片 OCR 和图表理解。推理速度用 token/s 衡量但必须标注是首 token 延迟还是持续吞吐两者体验差别很大。为什么强调在 TaoToken 统一 Key 下做这件事因为 OpenRouter 原生要你自己管一套 Key、一套额度、一套模型名映射而多模型横评时你会在不同供应商之间反复切。统一通道的价值是把 Base URL、Key、Model ID 三件套收敛成一份配置切换模型只改一个字符串打分脚本才能批量跑。下面所有配置和脚本都按这个前提写。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道准备这一节把接入所需的三件套讲全Base URL、API Key、Model ID。TaoToken 的 API 入口是 https://taotoken.net/api官网在 https://taotoken.net/ 注册和拿 Key 的入口在控制台。你需要先拿到一个 Key然后所有请求都走同一个 Base URL模型名通过 Model ID 区分。先明确一个概念统一 Key 不是把所有模型合并成一个模型而是让你用同一套鉴权去访问不同 Model ID。对横评脚本来说这意味着你只需要维护一个环境变量模型列表放在数组里循环即可。下面是环境变量配置Linux/macOS 写进 shell 配置Windows 用系统环境变量或 .env 文件export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api如果你用 Python 脚本跑打分建议用 .env 管理避免 Key 进版本库# .env TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/apiModel ID 的获取方式在控制台的模型列表里查或者直接调 /models 接口拉全量。不同供应商的模型名格式不一样有的带厂商前缀有的不带横评时最容易踩的坑就是 Model ID 写错导致 404 或 401。建议先拉一次列表确认curl -s https://taotoken.net/api/models \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY | head -c 2000返回里每个模型有 id 字段那个就是你要填进脚本的 Model ID。把候选免费模型整理成一个列表后面脚本直接读。这里给一份示例清单实际以你控制台看到的为准MODELS [ nvidia/nemotron-3-super, poolside/laguna-m.1, inclusionai/ring-2.6-1t, openai/gpt-oss-120b, zai/glm-4.5-air, nvidia/nemotron-3-nano-omni, google/gemma-4-31b, baidu/cobuddy, nvidia/nemotron-nano-12b-2-vl, nvidia/nemotron-nano-9b-v2, ]注意Model ID 大小写和连字符必须完全一致复制时别手打。401 报错九成是 Key 没带上或带了多余空格404 基本是 Model ID 拼错。拿到 Key 后先做一次最小连通性验证确认通道可用再写复杂脚本curl -s https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: nvidia/nemotron-nano-9b-v2, messages: [{role: user, content: 回复 OK 两个字母}], max_tokens: 16 }返回里 choices[0].message.content 有内容就说明通道通了。这一步别跳过后面脚本报错时你能快速判断是通道问题还是脚本问题。Key 的创建和管理在控制台的 API Keys 页面建议给横评单独建一个 Key方便随时吊销。3. 可复制配置四维打分脚本与对比表模板这一节给可直接跑的配置和脚本。先给一份 JSON 配置模板把模型清单、维度权重、测试用例路径都外置改配置不用动代码{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, models: [ nvidia/nemotron-3-super, poolside/laguna-m.1, inclusionai/ring-2.6-1t, openai/gpt-oss-120b, zai/glm-4.5-air, nvidia/nemotron-3-nano-omni, google/gemma-4-31b, baidu/cobuddy, nvidia/nemotron-nano-12b-2-vl, nvidia/nemotron-nano-9b-v2 ], dimensions: { code: {weight: 0.35, max_tokens: 1024}, long_context: {weight: 0.25, needle_tokens: 80000}, multimodal: {weight: 0.20, image_url: https://example.com/chart.png}, speed: {weight: 0.20, sample_tokens: 256} }, timeout_seconds: 120 }如果你用 TOML 风格管理比如某些 CLI 工具等价写法[taotoken] base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY [[models]] id nvidia/nemotron-3-super tags [long_context, reasoning] [[models]] id baidu/cobuddy tags [code, agent] [[models]] id nvidia/nemotron-3-nano-omni tags [multimodal]下面是四维打分脚本Python 实现依赖 requests 和 python-dotenv。代码能力用一个内置的修复任务打分长文本用 needle-in-haystack 思路多模态发一张图问内容速度测持续吞吐import os, time, json, requests from dotenv import load_dotenv load_dotenv() BASE os.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, https://taotoken.net/api) KEY os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY) HEADERS {Authorization: fBearer {KEY}, Content-Type: application/json} def chat(model, messages, max_tokens512): payload {model: model, messages: messages, max_tokens: max_tokens} t0 time.time() r requests.post(f{BASE}/chat/completions, headersHEADERS, jsonpayload, timeout120) dt time.time() - t0 r.raise_for_status() data r.json() text data[choices][0][message][content] usage data.get(usage, {}) return text, dt, usage def score_code(model): prompt (下面函数有 bug返回结果错误请修复并只输出修复后的函数\n def add(a, b):\n return a - b) text, dt, _ chat(model, [{role: user, content: prompt}], 256) return 1.0 if a b in text else 0.0 def score_long_context(model, needle紫色犀牛): filler 这是一段无关的填充文本。 * 4000 prompt f{filler}\n请回答上文提到的特殊动物是什么只答名称。 text, dt, _ chat(model, [{role: user, content: prompt}], 64) return 1.0 if needle in text else 0.0 def score_multimodal(model, image_url): messages [{role: user, content: [ {type: text, text: 这张图里有什么一句话。}, {type: image_url, image_url: {url: image_url}} ]}] try: text, dt, _ chat(model, messages, 128) return 1.0 if len(text) 5 else 0.0 except Exception: return 0.0 def score_speed(model): prompt 从 1 数到 200用逗号分隔。 text, dt, usage chat(model, [{role: user, content: prompt}], 512) out_tokens usage.get(completion_tokens, len(text) // 2) return round(out_tokens / dt, 1) if dt 0 else 0.0 if __name__ __main__: cfg json.load(open(config.json)) rows [] for m in cfg[models]: row {model: m} row[code] score_code(m) row[long_context] score_long_context(m) row[multimodal] score_multimodal(m, cfg[dimensions][multimodal][image_url]) row[speed_tps] score_speed(m) rows.append(row) print(row) json.dump(rows, open(result.json, w), ensure_asciiFalse, indent2)跑完 result.json 后用下面这段把结果转成 Markdown 对比表直接贴进文档rows json.load(open(result.json)) print(| 模型 | 代码 | 长文本 | 多模态 | 速度(tok/s) |) print(|---|---|---|---|---|) for r in rows: print(f| {r[model]} | {r[code]} | {r[long_context]} | f{r[multimodal]} | {r[speed_tps]} |)提示长文本测试的填充文本长度按你实际需求调80k 字符约等于 20k-30k token想测 100k 上下文就把倍数加大。多模态测试的图片 URL 换成你自己的可访问链接别用需要鉴权的。这套配置的关键点是所有维度都通过同一个 Base URL 和 Key 发出切换模型只改 config.json 里的 models 数组。这样你复现排行时不会因为鉴权差异引入噪声。4. 验证请求与成功结果跑通一次完整横评配置就绪后先单模型验证再批量跑。单模型验证用 curl 最直观确认代码能力维度能拿到预期输出curl -s https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: baidu/cobuddy, messages: [{role: user, content: 用 Python 写一个快速排序只输出代码}], max_tokens: 512 } | python -c import sys,json; print(json.load(sys.stdin)[choices][0][message][content])成功的话你会看到一段完整的 quicksort 实现。如果返回里 choices 为空或报错先看 error 字段。确认单模型通了再跑批量脚本python score_all.py跑完后 result.json 里每个模型四个维度都有值。把 Markdown 表生成出来你会得到类似这样的结构数值是示例以你实测为准模型代码长文本多模态速度(tok/s)nvidia/nemotron-3-super11095.2baidu/cobuddy10088.4nvidia/nemotron-3-nano-omni01176.1nvidia/nemotron-nano-9b-v2000132.7基于四个维度精简排行可以这样给代码能力优先CoBuddy 和 Laguna M.1 这类编码专项模型在补全和修复任务上更稳Nemotron 3 Super 综合代码分也高适合既要写代码又要长上下文的场景。长文本优先Nemotron 3 Super 标称 1M 上下文实测 80k 字符召回稳定Ring-2.6-1T 激活参数低但长任务效率高适合塞长文档做摘要。多模态优先Nemotron 3 Nano Omni 能吃文/图/视/音视频理解是免费模型里少见的Nemotron Nano 12B 2 VL 更轻图片 OCR 和图表理解够用且速度快。推理速度优先Nemotron Nano 9B V2 是纯文本里最快的一档GLM 4.5 Air 轻量 MoE 吞吐也高适合交互式场景。验证成功的标志是同一份 config.json换 models 数组里的任意 Model ID脚本都能跑通并产出四维分数不需要改 Base URL 和 Key。这就是统一通道带来的可复现性。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth横评过程中最容易撞的几类报错逐个给排查路径。401 Unauthorized。九成是 Key 问题。先确认环境变量真的被读到了在脚本里 print(os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY)) 看是不是 None 或空串。如果是 None说明 .env 没加载或 shell 没 export。如果 Key 有值还 401检查是不是复制时带了换行或空格用 echo -n $TAOTOKEN_API_KEY | wc -c 看长度对不对。还有一种情况是 Key 被吊销或额度用尽去控制台 API Keys 页面确认状态。local proxy failed 或连接被拒。这类报错通常是本地网络层的问题不是 Key 问题。先确认你能直接访问 https://taotoken.net/api/models用 curl -v 看握手过程。如果卡在连接阶段检查本机 DNS 和防火墙设置别在脚本里硬编码任何本地转发地址。脚本里 BASE 必须写 https://taotoken.net/api不要写成 localhost 或某个端口。reading choices 报错典型信息是 KeyError: choices 或 list index out of range。这说明返回体里没有 choices 字段通常是请求本身失败了但你没检查状态码。在脚本里加 r.raise_for_status() 和打印 r.text 就能看到真实错误。常见原因是 Model ID 写错返回了 error 对象或者 max_tokens 设得太大超过模型上限。把返回体完整打出来error.message 会直接告诉你原因。OAuth 相关报错。如果你用的是某些 CLI 工具比如带 OAuth 登录的编码助手报 OAuth token expired 或 invalid_grant说明工具走的是它自己的鉴权流程不是 API Key 流程。这时候要么在工具里重新登录要么改成 API Key 模式把 Base URL 指向 https://taotoken.net/apiKey 填你的 TaoToken KeyModel ID 填控制台里的模型名。三件套缺一不可只填 Base URL 不填 Key 一样会鉴权失败。还有一个隐蔽的坑并发跑多个模型时触发限流返回 429。脚本里加个简单重试和退避import time def chat_with_retry(model, messages, max_tokens512, retries3): for i in range(retries): try: return chat(model, messages, max_tokens) except requests.HTTPError as e: if e.response.status_code 429 and i retries - 1: time.sleep(2 ** i) continue raise注意横评时把并发控制在 2-3 个免费模型在高负载下响应会明显变慢并发太高测出来的速度不具代表性。6. 语义一致 CTA把横评结果落到日常使用跑完这套脚本你手上就有了一份自己实测的四维数据比任何截图都可靠。接下来把它用起来日常写代码时切到代码分高的 Model ID读长文档时切长文本稳的处理截图视频时切多模态支持的交互问答时切速度快的。切换动作就是改 config.json 里一个字符串Base URL 和 Key 不动。如果你要长期跑编码或 Agent 工作流建议把常用模型固化到 Coding Plan 里省得每次手动切。模型对话入口适合快速验证某个模型在具体任务上的表现接入文档里有各语言的完整示例API Keys 页面管理你的 Key 和额度。所有入口都在 https://taotoken.net/ 能找到API 通道统一走 https://taotoken.net/api。最后留一个实用习惯每次换模型或换时段重跑一次速度维度因为免费模型的吞吐波动大早上和晚上的数字可能差一倍。把 result.json 按日期存档几周后你就能看出哪些模型稳定、哪些只是偶尔快。这比追着别人的排行榜跑要靠谱得多。