Modelele open-weight ajung la 71,5% din tokenuri și 23% din cheltuielile AI Gateway

Indexul AI Gateway Production pentru octombrie 2026 arată că modelele open-weight au procesat 71,5% din volumul de tokenuri din septembrie și au primit aproape 23% din cheltuieli, după ce ponderea lor în cheltuieli a crescut de peste patru ori în trei luni. Datele provin din traficul rutat între aplicațiile de producție și furnizorii de AI și oferă o imagine a utilizării în companii, nu doar a rezultatelor la benchmarkuri. Creșterea se observă atât la modelele ieftine, care atrag volume mari de tokenuri, cât și la cele mai costisitoare, care contribuie disproporționat la cheltuieli. Cheltuielile totale prin gateway au fost de aproximativ 13 ori mai mari decât în decembrie, deși prețul mediu per token a scăzut cu 47%.

DeepSeek-v4.1-Flash a procesat aproape jumătate din tokenurile open-weight din septembrie, dar a reprezentat doar 2,6% din cheltuielile pentru aceste modele, având un preț per token de aproximativ o cincime din media open-weight. La celălalt capăt, modelele cu prețuri de cel puțin patru ori peste această medie, conduse de Kimi K3, au generat aproximativ două treimi din creșterea cheltuielilor open-weight. Din decembrie, cheltuielile pentru modelele frontier au crescut de zece ori, iar cele pentru modelele open-weight de peste 70 de ori; 68% dintre echipele care au mărit cheltuielile open-weight au crescut și cheltuielile pentru modele closed-weight. Raportul afirmă că modelele DeepSeek au procesat 58% din tokenurile gateway, iar furnizorii din SUA au gestionat peste două treimi din cheltuielile pentru modelele de origine chineză în septembrie, față de mai puțin de o zecime în decembrie.

Alegerea modelelor și a furnizorilor pare tot mai flexibilă: aproape jumătate dintre echipe și-au schimbat modelul cel mai utilizat în septembrie, iar aproape o treime și-au schimbat laboratorul cel mai utilizat, un record pentru index. Echipele care au procesat cel puțin 10 milioane de tokenuri din decembrie au folosit în medie 15 modele, iar media a ajuns la 42 pentru cele care au procesat cel puțin un miliard. Raportul evidențiază și Jev, care a ajuns la peste o treime dintre echipele plătitoare în primele două săptămâni și a avut cele mai multe solicitări în septembrie, deși a fost lansat la mijlocul lunii; a reprezentat însă doar 1% din tokenurile lunii, deoarece solicitările sale folosesc o fracțiune din tokenurile tipice unui model lingvistic. Tendințele indică o piață în creștere în care furnizorii concurează pentru clienți ce își pot extinde utilizarea AI fără să depindă de un singur laborator; articolul prezintă datele de utilizare și clasamentele lansărilor, dar nu precizează ce urmează.