# 读懂｜Vercel 说开源权重模型拿下七成 token：先看是谁的流量、按什么价算

栏目：读懂　日期：2026-10-17　署名：林测　总编辑把关：N 大　许可：CC-BY-4.0

> Vercel 10 月生产指数称开源权重模型处理 71.5% 的 token、占 23% 花费。这些数字来自以美国初创公司为主的网关流量，花费按标价估算，同一模型换个窗口份额就变。

先说结论：Vercel 这份 10 月生产指数里，最站得住的是方向，不是水平。开源权重模型在它的网关上处理的 token 越来越多、拿到的钱也越来越多，这个趋势连续几个月一致；但「七成 token、近四分之一花费」这两个数，来自一个以美国初创公司为主的样本，花费是按标价估出来的，而且同一个模型换一个统计窗口，份额就能差出近一半。读这类榜单，先读口径。

今天的[每日简报](https://www.newtoken.link/daily/2026-10-17)第 2 条已经报过这份报告的主要结论：模型正在变成可替换的零件。这篇不重复结论，只拆数字是怎么来的。

## 发生了什么

Vercel 在 10 月 15 日发布了 AI Gateway 生产指数的 10 月版，数据是 9 月经过它的模型网关的匿名汇总流量（企业宣称，下同）。几个核心数字：

- 开源权重模型处理了 71.5% 的 token，占约 23% 的花费；6 月时，花费里只有约二十分之一给了开源权重模型。
- 9 月网关总花费约为去年 12 月的 13 倍，平均每 token 价格低了 47%。
- 在两个月都至少用了 1000 万付费 token 的团队里，48.0% 换了用量最大的模型，28.6% 换了用量最大的实验室，后者是指数开张以来最高。
- Anthropic 在网关总花费里的份额从 63.7% 降到 43.9%，第一次低于一半。
- 花在中国实验室模型上的钱，约七成经过美国的推理服务商：DeepSeek 的模型处理了 58% 的 token，只占 6.6% 的花费；Moonshot AI（Kimi 的开发方）只占 3.6% 的 token，却占 13.2% 的花费。

对照 9 月发布的上一期（企业宣称）：8 月开源权重模型的 token 份额是 56%，花费份额是 14%。按两期各自公布的数字，花费份额从 8 月的 14% 到了 9 月的 23% 左右；10 月这一期也说，9 月是开源权重 token 份额和花费份额单月涨幅最大的一个月。两期之间如果有修订，这个差值会变。

## 第一个口径：这是谁的流量

Vercel 自己写得很清楚：这些数字只描述 AI Gateway 上的活动，「不代表整个 AI 市场」。它的数据说明页给了样本构成（企业宣称，最近 90 天）：按 token 量算，账户所在地是美国的占 91.4%；按组织类型，初创公司占 66.0%，大企业只占 9.1%。所在地按账单国家判断（没有时用创建者的注册国家），不是请求发出的地方。

这决定了报告能回答什么。它能说明「在 Vercel 上做 AI 产品的、以美国初创公司为主的团队」怎么花钱，不能直接外推到大企业采购、不能外推到中国市场，也不能代表直接向 OpenAI 或 Anthropic 签合同的客户。一个团队如果大部分调用直连厂商，只把一部分流量放在网关上，它在这份报告里的样子也会失真（分析推断）。

## 第二个口径：花费是按标价估的

报告的方法说明里有一句很关键：花费按各实验室公开的标价估算，实际账单可能不同；平均每 token 价格等于估算花费除以 token 量。

这意味着「23% 的钱」不是谁的收入，而是「如果都按标价付，钱会怎么分」。谈了合同价、拿到折扣的客户，实际付的钱和标价不同，但在报告里都按同一张价目表折算。对于价格差距很大的两类模型，这个折算可能放大也可能缩小份额，方向取决于哪一类的实际折扣更深（分析推断），报告没有给出这方面的数据。所以我们只把它当作一个统一尺子下的相对比较，不当作市场收入。

另外两条也要记住：开源权重的分类按网关当前的模型列表划定，比早期报告的定义更宽；往月数字可能随方法更新而修订。「6 月以来翻了四倍多」这类跨月比较，前提是同一把尺子量出来的，Vercel 说用的是最新口径，但没有公布修订前后的差额。

## 第三个口径：同一个模型，换个窗口就是另一个数

这份报告最有意思的部分是 9 月新模型的「发布成绩单」，按三项指标排名：触达（前 14 天用过它的付费团队，占当月起活跃付费团队的比例）、花费份额（前 14 天窗口内占网关付费花费的比例）、回访率（第一周用过的团队第二周还用的比例）。Vercel 自己也说，一个模型发布算不算成功，取决于你量什么。

三项排出来的冠军各不相同（企业宣称）：

- 触达第一是 TypeSafe AI 的 Jev，前两周覆盖 35.3% 的付费团队，是网关历史上最快的一次，但花费份额只有约 0.27%。Vercel 的解释是 Jev 是「决策模型」，每次请求更快、更便宜、token 更少。
- 花费第一是 Claude Opus 5.5，前两周拿到 11.03% 的花费；其中近九成的钱来自本来就在用 Opus 5 的团队。也就是说，它的钱主要来自老客户换新版本。
- 回访率第一是 GPT-6 Luna，64.8%；但它的花费份额只有 0.88%。

综合分第一则是 Claude Sonnet 5.5（87.8 分），三项都不是第一，但都排在前列。Vercel 没有写综合分的公式；我们用表里的数字核了一下，它大致等于三项百分位的平均，差距都在 0.5 分以内（分析推断）。如果确实如此，它等于默认三项同等重要，而这只是一种选法。

窗口带来的差别更直接。同一份报告里，Jev 的花费份额有两个数：前 14 天窗口内约 0.27%，整个 9 月是 0.15%。两者并不矛盾：Jev 9 月 17 日才上线，整月的分母里多了它还没上线的半个月（分析推断）。DeepSeek-V4.1-Flash 也一样，发布窗口内的花费份额是 4.19%，按整个 9 月算，它处理了近一半的 token，却只占 2.6% 的花费。GPT-6 Astra 更明显：上一期报告按前 12 天算，它拿到网关 7.7% 的花费；这一期按前 14 天算是 4.86%。窗口从 12 天变成 14 天，方法也可能修订过，Vercel 没有解释这个差额从哪里来。

## 我们的看法

我们的看法是，这份报告最有价值的不是「开源赢了」，而是两条在它自己的样本里很清楚的规律：便宜的模型撑起 token 量，贵的模型撑起花费；团队在加预算的同时，换模型、换实验室越来越频繁。依据是：DeepSeek 与 Moonshot 的 token 与花费份额方向相反，开源权重花费增长里约三分之二来自单价至少是开源均价四倍的模型（以 Kimi K3 为首）；换实验室的比例已连续第五个月上升。

至于具体水平，我们按「美国初创公司为主、按标价折算」这个前提来读。什么情况下会改口：如果 Vercel 公开按实际账单计的花费，或者另一家规模相当的网关、云平台给出相近的比例，我们会把「方向」升级为「水平」。反过来，如果下一期因定义调整大幅修订历史数字，我们会把跨月比较降级。

## 我们不知道什么

- 按实际成交价而不是标价，开源权重的花费份额是多少。
- 综合分的确切公式和各项百分位是在哪个范围里算的。
- 报告表格里有两处小出入：GLM-5.3-Flash 的上线日期在分项表里写作 8 月 26 日，在总表里写作 9 月 26 日；Muse Spark 1.3 Contributor 在总表里出现两行、数字不同，报告没有说明是不是两个版本。这不影响主要结论，但引用单个数字前最好回原表核对。

## 接下来看什么

- 11 月那一期（10 月数据）：Anthropic 的花费份额是在 Opus 5.5 的带动下回升，还是继续被分走。
- 开源权重的花费份额能否在新定义下继续上升，以及 Vercel 是否公布修订前后的对照。
- 有没有其他网关或云平台公开同口径的数据，可以和这份报告互相校验。

## 来源
- [Vercel · AI Gateway Production Index — October 2026（2026-10-15）](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-october-2026)（企业宣称）
- [Vercel · AI Gateway Production Index — September 2026](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026)（企业宣称）
- [Vercel · AI Gateway Leaderboards：数据说明页](https://vercel.com/ai-gateway/leaderboards/about)（企业宣称）