9月16日、RuntimeWire.comが「OpenAI passes Anthropic in OpenRouter spend after Astra launch」と題した記事を公開した。9月4日にリリースされたGPT-6 Astraを起点に、OpenAIがOpenRouter上の週間支出でAnthropicを逆転した——それも、フラグシップの高単価モデルと80%値下げ済みの超低価格モデルという、価格帯が1オーダー以上異なる2モデルを同時に上位に送り込む形で。そのデータが示す戦略の構造が、APIを選定するエンジニアチームにとっても示唆に富む。
OpenAIが約1年半ぶりにAnthropicを逆転
OpenRouterのインサイト責任者であるPeter Walker（@PeterJ_Walker）がXに投稿したデータによると、2025年9月7日〜13日の週、OpenAIモデルへの支出がAnthropicモデルを上回った。OpenRouter上でOpenAIが週間支出でAnthropicを超えたのは2024年2月26日以来のことだ。
きっかけは9月4日にリリースされたGPT-6 Astraである。リリースからわずか1週間あまりで支出シェア首位に立った。
なお、OpenRouterは多数のLLMプロバイダーへの統一APIを提供するプラットフォームであり、ここで示されるデータはOpenRouter経由のトラフィックに限定される。各社の直販API・エンタープライズ契約は含まれない点は念頭に置く必要がある。
二つの市場を同時に狙うOpenAI
今回のデータが面白いのは、OpenAIが価格帯の異なる2モデルで市場を二分している構図を可視化している点だ。プレミアム支出とコモディティ消費の両端を一社が同時に押さえるという戦略が、数字として現れている。
支出（ドル）ランキング（9月7〜13日）：
| モデル | シェア |
|---|---|
| OpenAI GPT-6 Astra | 19% |
| Anthropic Claude Opus 5 | 16% |
| OpenAI GPT-5.6 Sol | 10% |
| OpenAI GPT-5.6 Luna | 10% |
| Anthropic Claude Sonnet 5 | 7% |
| Anthropic Claude Fable 5.1 | 6% |
一方、トークン処理量ではGPT-6 AstraではなくGPT-5.6 Lunaが圧倒的な首位だという。「支出で勝つのはAstra、トークン量で勝つのはLuna」という二刀流の構造だ。
GPT-6 Astra：高単価フロンティアモデル
OpenRouterでのAstraの価格は入力100万トークンあたり$10、出力100万トークンあたり$50。ソフトウェアエンジニアリング、リサーチ、コンピュータ操作といった長時間・高難度タスク向けのフラグシップモデルと位置づけられている。
Lunaとの価格差は入力で約50倍、出力で約42倍。この差があるため、Astraはトークン量でLunaに遠く及ばなくても支出額で上回れる。初週からこれだけの支出を獲得したことは、有料ワークロードをすぐ移行したユーザーが一定数いたことを示している。ただしWalkerも指摘しているように、ローンチ週特有の評価・移行テスト需要と、継続的な本番トラフィックを区別するにはより長期のデータが必要だ。
GPT-5.6 Luna：80%値下げで量を獲る
Lunaは7月9日にリリースされ、7月30日に価格が80%引き下げられた。現在の価格は入力$0.20/百万トークン、出力$1.20/百万トークン。Astraの価格帯との差は入力で50倍以上に達する。
モデルドキュメントによると、コンテキストウィンドウは105万トークン、Reasoning制御やツール連携にも対応しており、エージェントワークフローにも組み込める。分類、チャット、軽量エージェント、繰り返しサブタスクなど、大量処理が求められる用途で採用が進んでいるようだ。
データの読み方に注意
Walker自身も複数の留保を付けている。
- OpenRouterのデータはOpenRouter経由のトラフィックのみを対象としており、各社の直販API・サブスクリプション契約は含まない
- トークン量ランキングは、リクエスト数・支出額・完了した実作業量を反映しない
- 各モデルのトークナイザーが異なるため、モデル間のトークン数の直接比較には限界がある
- 支出ランキングは単価の高いモデルが有利になる構造上の偏りがある
OpenRouterのランキング方法論およびデータセットドキュメントも参照のこと。
何を示しているのか
Walkerのデータが示す本質は、OpenAIが1オーダー以上の価格差がある2モデルで、プレミアム支出とコモディティ消費の両端を同時に取りに行っているという戦略の成果だ。APIを選定するチームにとっては、生のトークン単価やリーダーボードの順位よりも、リトライや失敗を含めたタスク完了あたりのコストで比較することが、より現実的な指標になってきている。
詳細はOpenAI passes Anthropic in OpenRouter spend after Astra launchを参照していただきたい。
