阿里云与「中国版OpenRouter」合作，路由层加强与上游厂商协同

OpenRouter不做模型也不做算力，但日处理超过10万亿Token，接入400多个模型。模型聚合与路由平台正在成为连接模型供给与应用需求的关键枢纽。

中国作为全球最大的Token生产及调用中心，国家数据局数据显示，今年3月，国内日均Token调用量突破140万亿，较2024年初增长超千倍。随着Agent任务链条变长、模型调用增多，如何选择模型、控制成本并保持运行稳定，正在成为规模化落地需要解决的问题。

随着大模型全面落地，Token调用量激增，不同环节对模型能力、速度和成本的要求不同，模型选择一旦出现偏差，其影响会被连续调用不断放大，路由层的重要性由此显现。路由平台从单一掉配API，全面转向承担模型选择、任务调度和推理资源调配等功能，成为模型调度的大动脉。

基元律动成立于2026年4月，除提供模型聚合服务之外，还覆盖Agent运行、模型调度和模型训练等服务，旗下TokenRhythm API连接不同模型，OpenSquilla承载Agent运行，Routing Harness负责模型选择与协同，NeoHorse-1则补充了模型训练能力TokenRhythm API单日Token调用量已超过5000亿。

9月23日，基元律动与阿里云在杭州签署战略合作协议，双方将在Qwen系列模型协同优化、云计算基础设施及MaaS服务供应、市场生态建设等方面展开合作。

双方将在模型侧围绕典型Agent场景开展测试与评测，探索模型能力与Agent系统的协同优化。还将在云服务侧围绕GPU算力、百炼大模型API和PAI人工智能平台等开展合作。本月早些时候，基元律动已与无问芯穹建立合作，在模型训练与推理等基础设施展开合作。

9月8日，基元律动发布基于Qwen3.5后训练的Agent-Native模型NeoHorse-1，尝试通过场景化评测和训练，提升模型在Agent任务中的表现。

路由层的重要性，来自模型供给的持续分化。复杂Agent需要连续完成规划、推理和工具调用，不同环节对模型能力、速度和成本的要求不同。随着调用次数增加，模型选择直接影响任务效果和运行成本，路由平台也由统一API升级为模型与算力的配置环节。

虽然路由层是桥接各种产品及能力重要中转站，但对于大部分企业而言自建并非最优选。模型厂商和云厂商现有的调度系统更适合服务自身产品，如果另建一套与已有一定调用规模的独立路由平台合作，可以更快补充跨厂商调度能力，同时扩大模型分发和算力调用。

上游厂商提供模型和算力，路由平台负责连接与调度，Agent应用根据需求调用。基元律动同时具备模型接入、Agent运行、任务调度和模型训练能力，能够承接三者之间的协同需求。正如基元律动创始人兼CEO王云鹤所说，模型和算力的异构，都涉及不同资源的组织与调度，需要不同层次的技术能力协同解决。路由层的价值，在于让每一步任务用对模型、用得起模型。

基元律动把路由、Agent运行时和自有模型放在同一个平台，上游与模型、算力原厂协同，下游延伸至企业私有化交付，业务边界更宽，定价逻辑也更复杂。

阿里云与无问芯穹相继选择合作，说明国内上游厂商已经开始识别路由层的独立价值，无论OpenRouter还是基元律动，都在验证同一个命题：当多模型共存成为常态，连接和调度模型本身已成为关键枢纽。