Modelos de pesos abiertos superan a sus rivales de pesos cerrados en el tráfico de tokens de Vercel

Why it matters

Open-weight models now carry most token volume on Vercel's gateway, led by efficiency-focused releases from DeepSeek and StepFun. The split strengthens Vercel's bet that routing and observability will remain valuable as developers spread workloads across competing labs.

Vercel founder and CEO Guillermo Rauch (@rauchg) llamó la atención el martes sobre un cruce en el tráfico de IA de su empresa: los modelos con pesos descargables representaron el 53.9% del volumen de tokens enrutados a través de Vercel AI Gateway el 11 de agosto, frente al 46.1% de los modelos de pesos cerrados.

"Keep an eye on this view," Rauch escribió en X, enlazando las tablas de clasificación de modelos de Vercel y un gráfico que abarca del 13 de junio al 11 de agosto. Los datos muestran que los modelos con pesos descargables ganaron participación durante el periodo de dos meses y se adelantaron a los modelos cerrados cerca del final del gráfico.

Rauch, quien co-creó Next.js antes de construir Vercel alrededor de la infraestructura para desarrolladores, ha posicionado a Vercel como una capa neutral entre aplicaciones de IA y las empresas de modelos. El cruce refuerza esa estrategia: cuando los desarrolladores cambian regularmente de modelos y proveedores, la capa de enrutamiento se vuelve un punto de control duradero.

DeepSeek and StepFun lead token volume

DeepSeek V4 Flash ocupó el primer lugar en la tabla de volumen de tokens de Vercel con una participación del 19.3%. Step 3.7 Flash, cuyos pesos StepFun publica para descarga, quedó en segundo lugar con 12.8%.

El modelo cerrado mejor posicionado, Claude Opus 4.8, alcanzó el 6.6%. DeepSeek V4 Flash 0731 y Claude Sonnet 5 le siguieron con 5.9% cada uno, mientras que GPT 5.6 Luna representó el 5.5%.

Vercel define los modelos con pesos descargables como aquellos que publican sus pesos para su descarga. Esa clasificación no debe interpretarse como un juicio más amplio sobre si un modelo es completamente de código abierto. Las licencias, los datos de entrenamiento, el código fuente y las restricciones de uso pueden seguir siendo cerrados incluso cuando los pesos están disponibles.

Las cifras también describen el tráfico en un intermediario. Vercel dice que sus tablas de clasificación agregan tráfico de producción anonimizado enrutado a través de AI Gateway y se actualizan diariamente. No incluyen solicitudes enviadas directamente a las empresas de modelos ni a través de plataformas de inferencia competidoras, y Vercel no publica el recuento absoluto de tokens detrás de cada participación diaria.

Vercel afirma que los rankings se calculan en trillones de tokens. En julio, Vercel abrió los datos subyacentes de la tabla de clasificación bajo una licencia Creative Commons y añadió descargas en CSV y un endpoint público de exportación, haciendo que las participaciones diarias estén disponibles para análisis externos.

Tokens, requests, and spending tell different stories

El liderazgo de los modelos con pesos descargables en volumen de tokens no se traduce en liderazgo en todas las métricas. La tabla de clasificación por solicitudes de Vercel estuvo encabezada por GPT-5 nano con 15.1%, seguida por text-embedding-3-small de OpenAI con 13.7%. DeepSeek V4 Flash se ubicó en tercer lugar con 5.8% de las solicitudes.

El gasto se concentró en modelos de mayor precio. Claude Opus 4.8 representó el 16.5% del gasto en AI Gateway, y Claude Opus 5 tuvo otro 14.7%. Kimi K3 se ubicó en tercer lugar con 7.6%.

La división sugiere que los desarrolladores envían grandes cargas de tokens a través de modelos eficientes con pesos descargables, mientras reservan los modelos cerrados y más caros para un conjunto más pequeño de solicitudes. La participación por tokens puede estar impulsada por contextos largos, respuestas verbosas, procesamiento por lotes o bucles de agentes, por lo que no puede establecer cuántas aplicaciones o clientes han adoptado un modelo.

Sí establece que los lanzamientos con pesos descargables se han convertido en infraestructura de producción dentro de la base de clientes de Vercel en lugar de un experimento en el margen. Los modelos líderes en la tabla de tokens son ofertas enfocadas en la eficiencia, construidas para cargas de trabajo de alto volumen, donde pequeñas diferencias en el costo por token se acumulan rápidamente.

Vercel benefits from model churn

Vercel puso AI Gateway en disponibilidad general en agosto de 2025. El servicio ofrece una única API para cientos de modelos, con informes de uso, enrutamiento entre proveedores, conmutación por error automática y precios por token vinculados a las tarifas de los proveedores.

Ese argumento agnóstico respecto al modelo se fortalece a medida que el tráfico se fragmenta. Los desarrolladores que alternan entre DeepSeek, StepFun, Anthropic, OpenAI y otros laboratorios generan demanda de una capa común de facturación, observabilidad y enrutamiento. Vercel puede desempeñar ese papel sin predecir qué empresa de modelos ganará.

El gráfico de Rauch subraya el punto estratégico con el propio tráfico de Vercel. Los modelos con pesos descargables han superado el 50% del volumen de tokens en AI Gateway, mientras que los proveedores cerrados aún capturan gran parte del gasto. Vercel se encuentra en el camino de ambos.