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AI网关生产指数
内容提要
2026年4月，Anthropic在支出方面领先，Google在流量方面占优。不同模型适用于不同工作负载，个人助手和后端代理的成本和流量差异显著。生产团队普遍使用超过35种模型，快速适应新版本。AI请求中工具调用比例显著上升，表明应用程序变得更加智能化。
关键要点
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2026年4月，Anthropic在支出方面占据领先地位，Google在流量方面占优。
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不同模型适用于不同工作负载，个人助手和后端代理的成本和流量差异显著。
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生产团队普遍使用超过35种模型，快速适应新版本。
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AI请求中工具调用比例显著上升，表明应用程序变得更加智能化。
延伸解读
支出与流量的差异
在AI模型的使用中，支出和流量的排名存在显著差异。Anthropic在支出方面领先，而Google则在流量上占优。这表明，不同模型适用于不同的工作负载，用户在选择时需考虑成本与性能的平衡。
多模型使用的趋势
随着AI应用的复杂性增加，生产团队普遍使用超过35种模型。这种多模型架构使得团队能够快速适应新版本，提升了系统的灵活性和可靠性。对于开发者而言，设计时应考虑多模型的整合，以应对未来的变化。
工具调用的增长
AI请求中工具调用的比例显著上升，表明应用程序变得更加智能化。2026年4月，工具调用请求占比达到22.2%，而按令牌计算则高达58.9%。这意味着，未来的AI应用将更加依赖于复杂的工具交互，开发者需关注这一趋势以优化用户体验。
延伸问答
2026年4月，Anthropic和Google在AI网关的表现如何？
2026年4月，Anthropic在支出方面占据领先地位，达到61%，而Google在流量方面占优，38%的流量通过AI网关路由到Google。
不同AI模型在工作负载上的适用性如何？
不同模型适用于不同工作负载，个人助手和后端代理的成本和流量差异显著，个人助手的错误成本较低，因此可以使用便宜的模型。
AI请求中工具调用的比例变化如何？
在2026年4月，AI请求中工具调用的比例显著上升，达到22.2%，而按令牌计算，这一比例更高，达到58.9%。
生产团队通常使用多少种AI模型？
生产团队普遍使用超过35种模型，尤其是在处理超过10M请求的团队中，平均使用35种模型。
AI模型的支出和流量之间有什么关系？
支出和流量之间的关系因工作负载而异，支出通常跟随高风险调用，而流量则跟随低风险调用，不同模型在这两方面的表现不同。
AI网关的请求完成率如何？
大约3.5%的请求在AI网关上完成后进行了回退，意味着初始路由遇到错误后，系统迅速将请求转发到健康的替代方案。
