开放权重模型占token的71.5%、支出的23%
内容提要
2026年10月AI网关生产指数显示，开放权重模型已占网关token七成以上、支出近四分之一，份额自6月翻两番。9月网关支出约为12月的13倍，单token均价下降47%。近三分之一团队更换主力实验室，创纪录。中国模型支出近七成经美国供应商，较12月不足一成大幅上升。Jev采用最快但支出仅0.27%，Opus 5.5首两周占超一成支出。前沿模型支出增十倍，开放权重增逾七十倍。
延伸解读
开放权重模型：量价齐升，但内部差异显著
开放权重模型在网关中的token份额已超七成，支出份额近四分之一，较6月翻两番。其增长来自价格区间的两端：最便宜的模型推动token增长，而昂贵模型推动支出增长。例如，DeepSeek-v4.1-Flash处理了近半数的9月token，但仅占2.6%的支出；Kimi K3则贡献了近半的开放权重支出增长。这表明开放权重并非单一市场，不同模型在用量和支出上的角色差异巨大。
模型与实验室切换率创新高，多模型策略成常态
9月，近一半团队更换了最常用模型，近三分之一更换了最常用实验室，均创指数纪录。自12月以来，处理至少1000万token的团队平均使用15个不同模型，而处理至少10亿token的团队平均使用42个。模型正成为可替换的组件，企业可以在持续改进AI产品的同时，灵活调整底层模型，而不必过度依赖单一实验室。
中国模型通过美国供应商变现，支出流向值得关注
9月，中国模型近七成网关支出通过美国供应商完成，而12月这一比例不足一成。例如，DeepSeek模型处理了58%的网关token，其中超八成由DeepSeek自身服务，但每5美元支出中有2美元流向美国供应商。Moonshot AI的Kimi模型有九成token由美国供应商服务。这意味着中国模型在参与竞争的同时，也为美国供应商带来了可观收入。
新模型发布表现分化：采用率与支出份额不匹配
9月新模型中，Jev采用最快，两周内覆盖35%的付费团队，但仅占0.27%的网关支出，因其请求更快、更便宜且消耗token少。Opus 5.5则拿下超一成的网关支出，主要来自现有Opus用户。GPT-6 Luna留存率最高，但支出份额不足1%；GPT-6 Astra覆盖团队较少，却占据近5%的支出。评估模型成功需区分采用广度、使用深度和支出贡献。
Q&A
开放权重模型在AI网关中的token和支出占比是多少？
开放权重模型处理了超过70%的网关token，并占据了近25%的支出。其支出份额自6月以来翻了两番多。
2026年9月AI网关的支出和单token成本变化如何？
9月网关支出约为12月的13倍，增长了1180%，而平均每token价格下降了47%。
团队更换主力实验室的比例有多高？
近三分之一的团队在9月更换了最常用的实验室，创下指数记录。
中国模型通过美国供应商的支出比例是多少？
9月，中国模型近70%的网关支出通过美国供应商，而12月这一比例不到10%。
Jev模型的采用率和支出份额如何？
Jev是AI网关历史上采用最快的模型，前两周达到35%的付费团队，但同期仅占网关支出的0.27%。
Opus 5.5在发布初期的支出份额是多少？
Opus 5.5在发布前两周占据了超过10%的网关支出，是9月所有模型发布中支出份额最大的。
