相同交易量，用户数相差46倍：Builder Code留存谜题

Phantom 通过 Hyperliquid 累计路由了 $44.8 billion 的全部时段交易量，用户数达 153,128。Insilico 路由了 $36.3 billion，用户数仅为 3,339。交易量几乎相当，用户数却相差46倍。

这个差距不是数据误差，而是 Hyperliquid builder 生态系统中最清晰的信号，揭示了究竟是什么让一些前端产品令用户黏而不走、另一些却只是过客。本文数据均截至2026年7月，来源为 HyperTracker 的 builder 排行榜。

Hyperliquid 上的 builder codes 类似于前端、钱包和交易工具的推荐标签。每一笔通过 builder code 路由的交易都会为该 builder 产生收益，因此这个 code 也成了产品采用情况的代理指标：有多少用户选择了这个前端、交易量如何、留存时长多久。当你对比收益前15名的 builder codes，用户数、交易量和每用户收益所呈现的规律，揭示出三种截然不同的产品原型，它们以各自迥异的方式吸引和留住交易者。

本文将利用真实的 builder 排行榜数据拆解这三种原型，说明为何每用户交易量比原始用户数更能反映留存情况，并演示如何通过编程方式查询 builder 分析数据。

排行榜概览

按全部时段收益排名前15的 builder codes，占据了 Hyperliquid builder 生态系统的绝大部分份额。以下是各领先者在三个维度上的对比：已赚取收益、新增用户数和路由交易量。

| Builder | 收益 | 用户数 | 交易量 | 每用户交易量 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Phantom | $23.6M | 153,128 | $44.8B | $292K | | Based | $15.2M | 42,967 | $44.9B | $1.05M | | MetaMask | $8.1M | 52,534 | $9.0B | $172K | | PVP | $8.0M | 28,223 | $17.1B | $607K | | Insilico | $3.7M | 3,339 | $36.3B | $10.9M | | Infinex | $2.8M | 9,283 | $5.2B | $555K | | Axiom | $2.4M | 34,093 | $23.0B | $676K | | TreadFi | $2.2M | 4,835 | $11.1B | $2.3M |

故事的关键在于"每用户交易量"这一列。Insilico 的用户每人平均贡献了 $10.9M 的生命周期交易量，Phantom 用户的平均值为 $292K，Based 则介于两者之间，达 $1.05M。这些差距并非四舍五入的误差，而是反映了截然不同的用户群体、产品类型和留存动态。

Builder 生态系统的三种原型

每用户交易量这一指标将 builders 清晰地划分为三类。每种原型吸引的交易者类型不同，留住用户的机制不同，创收模式也各异。

流量入口型：用户数多，每用户交易量适中

Phantom（153K 用户，$292K/用户）和 MetaMask（52K 用户，$172K/用户）是以钱包为核心的产品。用户来到 Phantom 并非专门为了交易 Hyperliquid 永续合约，而是因为 Phantom 是他们的钱包，Hyperliquid 只是他们通过它交互的众多协议之一。builder code 捕获了所有经由钱包路由的用户，其中既有每月偶尔交易几笔的普通用户，也有每天活跃的重度用户。

这种原型的留存机制在于生态绑定。用户留在 Phantom，是因为他们整个 DeFi 生活都运行于此：代币兑换、NFT 交易、跨链桥接、质押，当然还有永续合约。Hyperliquid 不过是这个大产品里的一项功能。每用户交易量相对较低，因为这批用户大多不是永续合约专家，他们进来交易一把，再去忙别的事。

这种原型靠规模取胜。Phantom 的 $23.6M builder 收益，来自于拥有生态系统内最庞大的用户基数。每个用户的贡献有限，但15万人加在一起，就足以登顶排行榜。

专业工具型：用户数少，每用户交易量极高

Insilico（3,339 用户，$10.9M/用户）和 TreadFi（4,835 用户，$2.3M/用户）代表了另一个极端。这些是专为高频或算法交易者打造的垂直工具，用户数少，因为产品本身技术门槛高，往往需要 API 集成，并非为普通用户设计。

这种原型的留存机制在于性能依赖。一个通过 Insilico 基础设施运行策略的算法交易者，不会轻易切换前端，因为切换意味着重新改造整个执行管道。离开的代价以开发工时和策略停摆时间计算，这种黏性是任何界面打磨都无法企及的。这些用户持续不断地交易，每个账户的生命周期交易量高达数百万，因为交易本身就是他们的全职工作。

Mass（1,054 用户，$2.4M/用户）也属于这一原型。用户数勉强过千，但每人平均交易量高达 $2.4M，说明这是一批专注于特定技术能力的重度用户群体。

均衡混合型：用户数与交易量两者兼顾

Based（43K 用户，$1.05M/用户）、PVP（28K 用户，$607K/用户）和 Axiom（34K 用户，$676K/用户）处于中间地带。这些产品能吸引数万用户，且每人产生可观的交易量。产品足够易用，能让非技术用户上手，功能又足够丰富，能留住活跃用户。

Based 在这里尤为突出。其全部时段交易量达 $44.9B，与 Phantom 不相上下，但用户数仅为后者的约四分之一。这意味着 Based 的每位用户平均活跃度约是 Phantom 用户的3.6倍。这个产品找到了一种方式，吸引来了真正留下来、频繁交易的用户，而这正是这个生态系统里最难拿捏的平衡。

PVP 的位置同样值得关注。它于2024年7月加入，是前15名中最早的 builder codes 之一，凭借28K用户积累了 $8M 的收益。经历多个市场周期而用户基盘不散，说明这是一个真正经得起时间考验的产品。

每用户收益讲述的故事，与总收益截然不同

收益排名和留存排名并不是同一回事。Phantom 以 $23.6M 领跑总收益，但其每用户收益仅为 $154。Insilico 的每用户收益为 $1,113，高出7倍有余。Based 的每用户收益为 $354。

对于评估自身产品健康度的 builder 而言，每用户收益才是衡量可持续性的关键指标。1,000 个用户、每人产生 $500 builder 费用的前端，比50,000 个用户、每人仅产生 $10 的前端更加稳健，因为前者的集中用户基盘不太可能因为竞品上线或费率调整而大规模流失。这些用户留下来，是因为产品满足了他们特定的功能需求，而这种功能依赖比单纯的品牌认知更难被打破。

对任何 builder 来说，真正该问的问题是：你的用户在这个坐标轴上处于哪个位置？如果你是流量入口型，你的护城河是分发能力；如果你是专业工具型，你的护城河是技术深度；如果你是均衡混合型，两者都需要，而失去任何一方的风险，正是驱使你持续精进的动力。

加入时间揭示的生态成熟度

builder 排行榜包含加入时间，为留存情况增添了时间维度。PVP（2024年7月）和 Okto（2024年4月）是前15名中最早入场的。Phantom、Based 和 Dreamcash 于2025年中加入。MetaMask、Infinex 和 Rabby 于2025年8月到来。Minara AI 则是最近才加入，时间为2025年12月。

两个规律浮现出来。第一，钱包集成类产品（Phantom、MetaMask、Rabby）集中出现在2025年中至年末，这很可能反映了 Hyperliquid 在该时期对基于钱包的 builder codes 进行了启用或推广。第二，专业工具类（PVP、Insilico、Okto）入场较早，这在情理之中，因为算法交易者和基础设施建设者通常是最先在新协议上构建产品的人。

收益速率（收益除以活跃月数）呈现出类似的分化。Phantom 自2025年6月上线，活跃约13个月，收入 $23.6M，折算月均约 $1.8M。PVP 活跃24个月，收入 $8M，月均约 $333K。Phantom 的月收益运行速率是 PVP 的5倍，这比原始收益数字本身更能体现钱包分发渠道的威力。

自行查询 builder 留存数据

builder 排行榜可通过 HyperTracker 的 API 获取。/builders/list 接口返回所有活跃 builder codes 的收益、用户数、交易量和加入时间。你可以按时间维度（全部时段、月度、周度）筛选，从而区分长期用户与一次性访客。

import requests

API_BASE = "https://ht-api.coinmarketman.com/api/external"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_JWT_TOKEN"}

# 获取全部时段 builder 排行榜
builders = requests.get(
    f"{API_BASE}/builders/list/timeframe/all",
    headers=headers
).json()

# 计算每个 builder 的每用户交易量
for b in builders[:15]:
    vol_per_user = b["volume_usd"] / max(b["users"], 1)
    rev_per_user = b["revenue_usd"] / max(b["users"], 1)
    print(f"{b['refCode']:15s}  users={b['users']:>8,}  "
          f"vol/user=${vol_per_user:>12,.0f}  "
          f"rev/user=${rev_per_user:>8,.0f}")

对于留存分析，可将全部时段接口与月度或周度时间维度进行对比。一个全部时段用户数5万、但月活仅2,000的 builder code，与一个全部时段5,000用户、月活4,000的产品，留存特征截然不同。月活与全部时段用户数之比，是衡量产品黏性的粗略代理指标，追踪其变化趋势，可以判断一个前端是在持续扩大活跃用户基盘，还是只是在吃历史注册量的老本。

你还可以将 builder 数据与用户群组分析交叉比对。提取关联某个 builder code 的钱包地址，再查看这些钱包所属的行为群组。如果一个前端的用户集中在 Money Printer 和 Smart Money 群组，说明它留住的是高价值交易者；如果用户集中在 Exit Liquidity 和 Semi-Rekt，则留住的是亏损交易者，从生态系统健康角度来看，这比完全不留存还要糟糕。

对 builder 和分析师的启示

如果你正在 Hyperliquid 上搭建交易前端，builder 排行榜能告诉你生态系统中哪些赛道已经拥挤，哪些还有空间。流量入口型赛道已被拥有巨大分发优势的成熟钱包所主导，对新入场者来说，与 Phantom 拼用户数几乎毫无胜算。机会在于专业工具型和均衡混合型，这两个空间里，产品差异化的价值远超现有装机量。

对于分析师和基金经理而言，builder code 数据是判断生态健康度的领先指标。一个协议的交易量高度集中在少数几个 builder codes 上，比交易量分散时更加脆弱。如果前3名 builder codes 占据了全部交易量的一半，一旦某个集成掉线，就可能对协议的流动性造成实质性冲击。持续追踪 builder code 集中度的变化，是对标准 DEX 交易量指标的有益补充。

对于交易者而言，了解你所使用的前端及其用户群体的行为特征，有助于判断执行质量。一个只有3,000用户的专业工具前端，你的对手盘大概率是认真的算法交易者。一个有15万用户的流量入口，你的对手盘则涵盖了从专业做市商到初次接触 DeFi、小仓试水的所有人。执行环境不同，在行情剧烈波动时，成交质量也会因此有所差异。

通过编程方式追踪 Builder Code 指标

HyperTracker 的 API 提供完整的 builder 排行榜数据，包含收益、用户数、交易量及历史时间维度。查询 builder codes，与钱包群组交叉比对，在我们的数据基础上构建留存分析仪表板。

探索免费版

在 Hyperliquid 上，留存的本质不是拥有最多的用户，而是拥有最适合你产品类型的用户，并让他们持续活跃。Phantom 以广度取胜，Insilico 以深度制胜，Based 在两者之间找到了平衡。builder code 数据让这一切都变得可见，而那些学会解读这些数据的前端团队，终将比只会数注册量的对手构建出更好的产品。