Vercel：AI 网关支出自去年12月增长13倍，客户频繁更换模型

Vercel 发布了最新一期 AI Gateway Production Index。该指数基于其模型路由服务上的匿名聚合流量数据，刻画企业在生产环境中如何选择、切换和付费使用各类 AI 模型。最新一期数据显示，企业对 AI 的投入仍在快速上升，但每一单位智能的价格正在明显下降。

最直接的一组数字是：自去年12月以来，经由 Vercel AI Gateway 的支出增长了13倍，而平均每个 token 的成本同期下降了47%。Vercel 表示，其网关每月在生产应用与 AI 实验室之间路由数十万亿 token，因此这组数据被视为观察真实生产负载的一个窗口，而非实验室基准测试。

模型结构的变化同样显著。9月，开源权重模型处理了网关上71.5%的 token，高于8月的56%；它们贡献了23%的支出，是6月份额的四倍以上。与此同时，前沿模型的支出自去年12月以来增长十倍，开源权重模型的支出则增长了七十倍以上——支出绝对额仍在上升，但增量正在快速向低成本模型倾斜。

客户并未固定在任何一家供应商上。9月，近三分之一的团队更换了其最常使用的 AI 实验室，近一半的团队更换了最常使用的模型，两项比例均连续第五个月上升。Vercel 指出，在去年12月至今年9月间处理至少1000万 token 的付费团队，平均使用过15个不同模型；处理量超过1亿和10亿 token 的团队，这一数字分别升至26个和42个。

报告还追踪了中国开发模型的访问路径。9月，中国来源模型支出中近70%通过美国服务商完成，而去年12月这一比例不足10%；折算下来，每一美元经中国服务商花在中国模型上的钱，对应超过2.50美元经美国服务商完成。DeepSeek 的模型处理了网关上58%的 token，却只占6.6%的支出；其中超过五分之四的 token 由 DeepSeek 自身承接，但约五分之二的支出经由美国服务商完成。

对供应商而言，收入增长与客户依赖正在脱钩。企业把工作负载分散到多个模型和多个中间商，单一厂商即使获得更多调用量，也未必能锁定预算份额；排名也可能在几个月内被成本更低的替代品改写。这也解释了为什么调用量的增长与收入份额的流失可以在同一季度同时发生。

接下来值得关注的，是两条曲线能否继续分叉：一条是总支出，另一条是单位 token 成本。如果开源权重模型的支出份额继续从当前的23%向上走，前沿模型厂商的定价空间将被进一步压缩；如果企业继续以按月更换主力模型的方式运行，AI 基础设施的竞争重心将从“最强模型”转向“最灵活的路由与成本控制”。Vercel 的下一期指数，将给出第一批可比证据。