OpenRouter 披露其自研 AI 销售 Agent Rasp 的运行数据：为 5 人销售团队每月省下约 600 小时，每位销售每天多打约 2 通电话，成交周期缩短 34%，成交率提升 2.6 倍（同期定价和市场环境也有变化，非全部归因于 Rasp）。Rasp 负责线索筛选、首触邮件（93% 自动发出）、通话前简报、通话记录整理和 CRM 填写，敏感情况转人工审批。成本约每天 30 美元，此前同类 Agent 每天近 800 美元，且随 Ori 路由到更便宜模型持续下降。
推荐理由每天 30 美元替代 800 美元、成交周期缩短 34%，做销售 Agent 的可直接参考这套指标和 Slack…
OpenRouter 发布文章，对比 OpenAI、Anthropic、Google 及自家 openrouter:shell / openrouter:bash 四种服务端代码执行方案。这类工具让模型在 API 请求内直接调用提供商沙箱运行命令，开发者无需自建容器。OpenRouter 的沙箱按账户和工作区隔离，默认关闭外网访问，限制单条命令的运行时长和输出大小，计费为每秒 0.0001 美元，新建或休眠容器最低按 30 秒计。两个工具均处于 beta 阶段。文章指出，需要自定义基础镜像、GPU 任务或数小时长会…
推荐理由选型前先看这张对比：OpenRouter 沙箱每秒 0.0001 美元、30 秒起计，且默认断网。
OpenRouter 上线 Model Router Benchmarks 页面，对多个模型路由器按质量、速度、成本三项打分，并列出最优性价比与最强智能的单模型作为对照基线。官方称将持续新增路由器并更新分数。文中举例：DeepSeek v4 Flash 与 GPT-6 Astra 相比，后者每 token 平均价格高 48 倍以上，在 Codex 中跑平均 10 到 49 轮会话贵 21 倍。路由器可在任务不同部分切换到低成本模型以省钱。官方同时指出路由的固有难点：切换模型会因重建输入缓存而变贵、仅凭 prompt…
推荐理由想知道 Auto Router 等模型路由到底省不省钱、值不值得用，这页有质量/速度/成本三项实测分数可对比。
OpenRouter 发布教程，介绍如何从生产流量中构建 golden eval 数据集：由人工审核过的生产输入与预期输出配对组成，纳入 Git 版本管理，每次部署前运行。指南给出五步流程，并说明规模选择——约 10 条用于排查单个问题，100 至 1000 条用于完整回归集；强调覆盖失败模式比数量更重要，数据集、评分标准和基线需一起版本化，否则无法区分回归来自模型、提示词还是数据集变化。
推荐理由想给自家产品做回归测试的团队可直接照搬五步流程和 10/100/1000 条规模标准