Vercelのトークン・トラフィックでオープンウェイトモデルがクローズドな競合を上回る急増

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) drew attention Tuesday to a crossover in his company's AI traffic: models with downloadable weights accounted for 53.9% of token volume routed through Vercel AI Gateway on August 11th, compared with 46.1% for closed-weight models.

「このビューに注目しておいてください」とRauchはXに書き、Vercelのモデルリーダーボードと6月13日から8月11日までをカバーするチャートへのリンクを付けた。データはこの2か月間でオープンウェイトモデルのシェアが増加し、チャートの終盤でクローズドモデルを上回っていることを示している。

RauchはNext.jsを共同で作成し、その後開発者向けインフラを中心にVercelを構築した人物で、AIアプリケーションとモデル企業の間に中立的なレイヤーとしてVercelを位置づけている。このクロスオーバーはその戦略を支持する：開発者が定期的にモデルやプロバイダを切り替えると、ルーティングレイヤーは持続的な制御点となる。

DeepSeek and StepFun lead token volume

DeepSeek V4 Flash がVercelのトークンボリューム表で19.3%のシェアで首位だった。Step 3.7 Flashは、StepFunがその重みをダウンロード可能にしているモデルで、2位の12.8%だった。

最高位のクローズドモデルであるClaude Opus 4.8は6.6%を占めた。DeepSeek V4 Flash 0731とClaude Sonnet 5がそれぞれ5.9%で続き、GPT 5.6 Lunaは5.5%だった。

Vercelはオープンウェイトモデルを、重みをダウンロード可能に公開しているモデルとして定義している。この分類はモデルが完全にオープンソースであるかどうかについての包括的な評価と読んではならない。ライセンス、トレーニングデータ、ソースコード、使用制限は、重みが利用可能であっても閉じられたままであり得る。

この数値はまた一つの仲介者上のトラフィックも示している。Vercelによると、リーダーボードはAI Gateway経由でルーティングされた匿名化された本番トラフィックを集計し、毎日更新している。これにはモデル企業に直接送られたリクエストや競合する推論プラットフォーム経由のリクエストは含まれず、Vercelは各日のシェアの背後にある絶対トークン数を公開していない。

Vercelはランキングが数兆トークンにわたって計算されていると述べている。7月にVercelは基礎となるリーダーボードデータをオープンデータとして公開し、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下でCSVダウンロードと公開エクスポートエンドポイントを追加し、日次シェアを外部分析向けに利用可能にした。

Tokens, requests, and spending tell different stories

トークンボリュームでのオープンウェイトの優位性は、あらゆる指標での優位性に直結するわけではない。VercelのリクエストリーダーボードはGPT-5 nanoが15.1%で首位、続いてOpenAIのtext-embedding-3-smallが13.7%だった。DeepSeek V4 Flashはリクエスト数では5.8%で3位にランクインしている。

支出はより高価格のモデルに集中していた。Claude Opus 4.8はAI Gatewayの支出の16.5%を占め、Claude Opus 5がさらに14.7%を占めた。Kimi K3は7.6%で3位だった。

この分裂は、開発者が効率的なオープンウェイトモデルを通じて大規模なトークンワークロードを送信し、コストの高いクローズドモデルはより少数のリクエストに対して使い分けていることを示唆している。トークンシェアは長いコンテクスト、冗長な出力、バッチ処理、エージェントループなどによって左右されるため、それだけでどれだけのアプリケーションや顧客があるモデルを採用しているかを確定することはできない。

しかしそれは、オープンウェイトのリリースがVercelの顧客基盤内でエッジの実験ではなく本番インフラになっていることを示している。トークン表で上位にあるモデルは、高ボリュームワークロード向けに構築された効率重視の製品であり、トークン当たりのコストの小さな差が急速に膨らむ領域だ。

Vercel benefits from model churn

VercelはAI Gatewayを2025年8月に一般提供（GA）した。このサービスは数百のモデルに対して一つのAPIを提供し、使用状況レポーティング、プロバイダルーティング、自動フェイルオーバー、プロバイダ料金に紐づくトークン価格などを備えている。

トラフィックが断片化するほど、そのモデル非依存の訴求力は強まる。DeepSeek、StepFun、Anthropic、OpenAIなどのラボ間を開発者が切り替えることで、共通の課金、可観測性、ルーティングレイヤーへの需要が生まれる。Vercelはどのモデル企業が勝つかを予測することなく、その役割を担うことができる。

RauchのチャートはVercel自身のトラフィックでその戦略的要点を示している。AI Gateway上でオープンウェイトモデルはトークンボリュームの50%を超えた一方、クローズドプロバイダは依然として支出の大部分を獲得している。Vercelはその両方の経路上に位置している。