导语：Vercel 发布 AI Gateway 生产指数 10 月报。
摘要
Vercel 发布 AI Gateway 生产指数 10 月报。开源权重模型处理的 token 已超过网关总 token 量的七成，支出占比接近四分之一，份额自 6 月以来翻了两番以上。9 月网关支出约为 12 月的 13 倍，而平均每 token 价格下降 47%；近三分之一团队在 9 月更换了最常用模型厂商，创指数历史纪录。9 月流向中国模型的网关支出中近 70% 经由美国供应商完成，高于 12 月时的不足十分之一。TypeSafe AI 的 Jev 成为史上采纳最快的模型，两周内触达 35% 的付费团队，却只占同期支出的 0.27%；Opus 5.5 上线两周即拿走超过十分之一的网关支出。Anthropic 整体支出份额首次跌破半数，从 63.7% 降至 43.9%。
正文（译文）
开源权重占据 71.5% 的 token 与 23% 的支出作者：Amelia Charles、Harpreet AroraAI Gateway 生产指数 · 2026 年 10 月
每个月，AI Gateway 都会在生产应用与各家 AI 实验室之间路由数十万亿 token。这些流量让我们得以观察当下企业里 AI 使用的真实样貌，我们按月在此发布。7 月、8 月、9 月的生产指数报告可另行查阅。
2026 年 10 月摘要
前沿模型支出增长 900%，支出份额下降 22%
8 月，开源权重模型首次处理了 AI Gateway 的多数 token。资金正在跟上。开源权重的支出份额在过去三个月增长超过三倍，从 6 月每 20 个网关美元中的 1 个，升至 9 月接近每 4 个中的 1 个。
开源权重的增长来自其价格区间的两端，这与整个网关的情况一致。最便宜的模型驱动 token 增长，最贵的模型驱动支出增长。
以 Kimi K3 为首，定价至少为开源权重平均每 token 成本四倍的模型，贡献了开源权重支出增量的约三分之二。
相比之下，仅 DeepSeek-v4.1-Flash 一个模型就处理了 9 月接近一半的 token，却只拿走 2.6% 的支出。它的每 token 价格约为开源权重平均水平的五分之一。
客户在市场两端都在追加预算。自 12 月以来，前沿模型的支出增长十倍；开源权重模型的支出增长超过七十倍。
9 月，在开源权重模型上增加投入的团队中，有 68% 同时在闭源权重模型上增加了投入。超过五分之二已经在为前沿模型付费的团队，9 月的投入高于 8 月，为今年最高比例。
前沿模型的支出仍在增长，但替代方案的支出增长更快。一家公司可以在某家前沿实验室上花更多钱，同时依赖它处理的负载更少，于是实验室拿到了更多钱，却在客户业务中占的份额更小。
AI 支出增长 13 倍，而每 token 成本腰斩
市场份额的易手，发生在一个变得更大也更便宜的市场内部。
9 月的网关支出约为 12 月的 13 倍，增幅 1,180%，而平均每 token 价格下降了 47%。在 12 月与 9 月均活跃的中位数付费客户，其支出翻了一倍以上。
团队的支出在增加，但实验室必须持续赢得这笔生意。9 月，接近二分之一的团队更换了最常用的模型，接近三分之一更换了最常用的厂商，创指数纪录。
即便 token 量较低的团队，也在使用广泛的模型组合。自 12 月以来，期间处理至少 1,000 万 token 的团队平均使用了 15 个不同模型；处理至少 1 亿 token 的团队平均升至 26 个；处理至少 10 亿 token 的团队为 42 个。
模型正在变成一项更大投资中可以替换的部件。企业可以持续改进自己的 AI 产品与工作流，同时更换驱动它们的模型。它们可以在 AI 上花更多钱，而不必对任何一家实验室变得更加依赖。
中国模型是美国供应商的大生意
9 月网关上流向中国来源模型的支出中，超过三分之二流向了美国供应商，而 12 月时还不到十分之一。中国实验室造模型，美国供应商跑模型并售卖访问。
DeepSeek 的模型处理了全部网关 token 的 58%，只占支出的 6.6%。这些 token 中超过五分之四由 DeepSeek 自己提供服务，但花在其模型上的每 5 美元中有 2 美元经由美国供应商完成。
总部位于北京、Kimi 的开发方 Moonshot AI，占 9 月网关 token 的 3.6%、支出的 13.2%。这些 token 中十分之九由美国供应商提供服务。
同样位于北京、GLM 的开发方 Z.ai 占全部 token 的 7.2%、支出的 4.5%。其中十分之七由美国供应商提供服务。
客户可以通过美国供应商售卖的访问来使用中国模型。9 月在中国模型上追加投入的团队，其相关支出平均有 53% 经由美国供应商完成，41% 经由中国供应商完成。
同一个中国模型，可以在与美国模型竞争的同时，为美国供应商创造收入。
9 月模型发布成绩单：Jev、Opus 5.5 与 GPT-6
一次模型发布算不算成功，取决于你衡量什么：它被试用的广度、获得的用量与支出，还是初始用户的回访比例。我们按这些指标为 9 月所有具备至少两周数据的新发模型做了排名，下表列出各项前十。完整成绩单见报告末尾。
Jev 是采纳最广、调用最多的模型
上线两周内，Jev 触达了超过三分之一的付费团队，接近第二名 Sonnet 5.5 的两倍。这是 AI Gateway 历史上最快的模型采纳速度。
Jev 也是 9 月收到请求最多的模型，尽管它是在月中才上线的。第一周试用 Jev 的团队中，有 55.6% 在第二周回访，回访率排名第五。
按触达率排名（前 10）
TypeSafe AI，Jev，9 月 17 日上线，触达 35.3%，百分位 99
Anthropic，Claude Sonnet 5.5，9 月 28 日，18.1%，93
OpenAI，GPT-6 Luna，9 月 22 日，14.9%，89
Google，Gemini 3.8 Flash，9 月 2 日，13.2%，87
Anthropic，Claude Opus 5.5，9 月 22 日，13.1%，86
Z.ai，GLM-5.3-Flash，8 月 26 日，9.5%，68
DeepSeek，DeepSeek-V4.1-Flash，9 月 8 日，8.4%，62
OpenAI，GPT-6 Sol，9 月 22 日，6.9%，51
OpenAI，GPT-6 Astra，9 月 4 日，6.6%，49
Anthropic，Claude Fable 5.1，9 月 1 日，5.8%，38
Jev 是一个决策模型。与典型的语言模型请求相比，一次 Jev 请求更快、更便宜，使用的 token 也只是零头。因此尽管它采纳快、覆盖广，却只占当月 token 的 1% 和支出的 0.15%。
9 月，Jev 迅速成为生产环境中受欢迎的模型，同时仍是推理账单里极小的一部分。
Opus 5.5 拿走超过十分之一的网关美元
获得最多美元的是 Opus 5.5，份额超过 9 月其他任何新发模型的两倍以上，其后是 GPT-6 Astra 与 DeepSeek-v4.1-Flash。
按支出份额排名（前 10）
Anthropic，Claude Opus 5.5，9 月 22 日，11.03%，百分位 92
OpenAI，GPT-6 Astra，9 月 4 日，4.86%，89
DeepSeek，DeepSeek V4.1 Flash，9 月 8 日，4.19%，84
Anthropic，Claude Sonnet 5.5，9 月 28 日，3.21%，80
OpenAI，GPT-6 Sol，9 月 22 日，2.25%，72
Google，Gemini 3.8 Flash，9 月 2 日，2.21%，71
xAI，Grok 4.7，9 月 21 日，2.00%，68
Anthropic，Claude Fable 5.1，9 月 1 日，1.94%，66
OpenAI，GPT-6 Luna，9 月 22 日，0.88%，51
Z.ai，GLM-5.3-Flash，8 月 26 日，0.60%，47
Opus 5.5 的走红很快，接近十分之九的美元来自已经在用 Opus 5 的团队。老客户在试用新版本，而整个 Opus 家族的市场份额在流失。
计入所有版本，Opus 在 9 月占网关支出接近三分之一，低于 8 月的二分之一。Anthropic 的整体份额首次跌至网关总支出的一半以下，从 63.7% 降至 43.9%。
Luna 拉回了用户，Astra 拉来了支出
GPT-6 Luna 在上线两周内触达了接近每 20 个付费团队中的 3 个，位列 Jev 与 Sonnet 5.5 之后的第三名。但它的回访率是当月最高的，第一周试用的团队中有接近三分之二在第二周回来。
按回访率排名（前 10）
OpenAI，GPT-6 Luna，9 月 22 日，64.8%，百分位 98
Anthropic，Claude Sonnet 5.5，9 月 28 日，60.5%，90
DeepSeek，DeepSeek-V4.1-Flash，9 月 8 日，60.3%，89
Google，Gemini 3.8 Flash，9 月 2 日，60.0%，86
TypeSafe AI，Jev，9 月 17 日，55.6%，65
Anthropic，Claude Opus 5.5，9 月 22 日，54.9%，62
Z.ai，GLM-5.3-Flash，8 月 26 日，51.0%，51
OpenAI，GPT-6 Sol，9 月 22 日，46.1%，50
OpenAI，GPT-6 Astra，9 月 4 日，45.8%，49
Meta，Muse Spark 1.3 Contributor，9 月 2 日，45.0%，46
GPT-6 Astra 触达的受众更小，却拿走了更多预算。上线两周内，它占网关支出约二十分之一；Luna 占不到百分之一。Luna 触达的团队接近 Astra 的三倍，而 Astra 获得的支出份额是 Luna 的五倍以上。
OpenAI 用 Luna 吸引更多客户，却用 Astra 拿到多得多的钱，尽管使用 Astra 的团队更少。
9 月完整成绩单（节选）
Anthropic，Claude Sonnet 5.5，9 月 28 日，触达 18.1%（93），支出份额 3.2%（80），回访率 60.5%（90），总分 87.8
Google，Gemini 3.8 Flash，9 月 2 日，13.2%（87），2.2%（71），60.0%（86），81.3
Anthropic，Claude Opus 5.5，9 月 22 日，13.1%（86），11.0%（92），54.9%（62），（分值见报告）
（文章为作者独立观点，不代表艾瑞网立场）