オープンウェイトが本番トークンの29%に。でも支出は4%未満の二層構造

オープンウェイト は、Vercel が2026年7月13日に公開した実測レポートで本番トークンの29%を占め、支出は4%未満にとどまる二層構造が数値で示されました。

📖 この記事で分かること

• Vercel の実測レポートが示したオープンウェイトの本番浸透
• トークン量29%と支出4%未満という乖離の意味
• DeepSeek と GLM 5.2 が伸びた具体的な数値
• 企業がモデルをどう使い分け始めたか

💡 知っておきたい用語

• オープンウェイト: モデルの重み(パラメータ)が公開され、自前や第三者の基盤で動かせるAIモデル。DeepSeek や GLM 系が代表例。

最終更新日: 2026年7月15日

▶ 公式ページ

• AI Gateway Production Index — July 2026(Vercel)

Vercel「AI Gateway Production Index」が示したもの

Vercel が2026年7月13日に公開した実測レポートで、オープンウェイトモデルが本番環境のトークン流通量の大きな部分を占め始めた実態が数値で示されました。

この記事のポイント

• Vercel が2026年7月13日に公開した「AI Gateway Production Index — July 2026」で、オープンウェイトが Gateway 経由トークンの29%に到達しました(2026年7月時点)。
• 一方で支出シェアは4%未満で、フロンティアラボが総支出の95%を保持する二層構造が定量化されました。
• DeepSeek はトークン量22.6%で3番手、GLM 5.2 は2週間で日次トークン約50倍に伸びました(2026年7月時点)。

このレポートは、Vercel の AI Gateway を経由して実際にどのモデルへトークンが流れているかを集計したものです。ベンチマーク上の性能ではなく、本番アプリで何が選ばれているかという「使われ方」の実測である点が要点になります。

数字が示す本番の実像

最も目を引くのは、トークン量と支出額の乖離です。オープンウェイトモデルは Gateway 経由トークンの29%(2026年7月時点)を占め、4月比でほぼ3倍に伸びました。ところが金額ベースの支出では全体の4%未満にとどまります。逆にフロンティアラボ(Anthropic、OpenAI、Google 等)は総支出の95%を依然として握っています。

個別モデルの動きも具体的です。DeepSeek はトークン量で22.6%に達し、Anthropic と Google に次ぐ3番目のソースとなりました。2位までの差は2ポイント弱です。6月16日にリリースされた GLM 5.2 は、最初の2週間で日次トークン量が約50倍に伸び、最終週にはトークン量で11位に入りました。この期間に同ファミリーの6月トークンの76%を占めたとされ、公開直後の立ち上がりの速さが際立ちます。

なぜ「量は増えても支出は増えない」のか

この乖離は、オープンウェイトモデルの単価の低さと、それを大量のリクエストに割り当てる運用が広がっていることを示します。

トークン量は「どれだけ処理を回したか」、支出は「そこにいくら払ったか」を表します。両者が離れているということは、安価なモデルで膨大な処理をさばきつつ、金額の中心は依然として高価なフロンティアモデルにある、という構図です。分類・要約・整形のような大量かつ定型の処理を安いモデルに逃がし、判断の重い工程に高いモデルを充てる使い分けが、数値の裏側にあると読めます。

企業導入への影響

Vercel のレポートでは、エンタープライズ顧客の約8社に1社が本番でオープンウェイトモデルを稼働させているとされます。実験段階ではなく、本番トラフィックに組み込む企業が一定割合に達したことを意味します。

導入を検討する立場では、単一モデルに全処理を任せる設計から、処理の性質ごとにモデルを振り分ける設計へと選択肢が広がります。オープンウェイト側は自前基盤や対応プロバイダで動かせるため、コストとデータ配置の両面で調整の幅が生まれます。ただし金額シェアが4%未満にとどまる事実は、要所ではフロンティアモデルが引き続き選ばれていることも示しています。

編集部の見方

編集部は、今回の指標で最も重いのは「オープンウェイトが主役になった」という話ではなく、量と金額が別々に動く二層構造が定量化されたことだと見ます。

• 根拠1: トークン29%に対し支出4%未満という乖離は、安いモデルを量で、高いモデルを要所で、という使い分けが本番で定着した証拠になります(2026年7月時点)。
• 根拠2: DeepSeek 22.6%、GLM 5.2 の2週間で約50倍という伸びは、オープンウェイトが「試す対象」から「回す対象」へ移ったことを示します(2026年7月時点)。
• 根拠3: それでもフロンティアが支出95%を握る事実は、収益・付加価値の中心が当面フロンティア側にあることを裏づけます。

この見方が変わる条件は、オープンウェイト側が支出シェアでも二桁に乗ってきた場合です。量だけでなく金額でも存在感を持ち始めたら、二層構造そのものが崩れ、モデル選定の力学が変わります。

よくある質問

Q: オープンウェイトモデルとは何ですか?

A: モデルの重み(パラメータ)が公開され、自前のインフラや対応プロバイダ上で動かせるAIモデルです。DeepSeek や GLM 系が代表例で、フロンティアラボの非公開モデルと対比されます。

Q: トークン量が29%なのに支出が4%未満なのはなぜですか?

A: オープンウェイトモデルの単価が低く、大量の定型処理を割り当てているためです。金額の中心は依然として単価の高いフロンティアモデルにあります。

Q: このレポートはベンチマークの性能比較ですか?

A: いいえ。Vercel の AI Gateway を経由して実際に流れたトークンの集計で、性能ではなく本番での「使われ方」を示す実測データです。

まとめ

Vercel の実測レポートは、オープンウェイトモデルが本番トークンの29%を占める一方、支出は4%未満にとどまる二層構造を数値で示しました。DeepSeek や GLM 5.2 の急伸は、オープンウェイトが本番運用に組み込まれ始めた実態を裏づけます。モデル選定は「一つに任せる」から「処理ごとに振り分ける」段階へ移りつつあります。

【用語解説】

• AI Gateway: 複数のAIモデルへのリクエストを一元的に中継・管理する基盤。経由するトークン量からモデルの利用実態を集計できる。
• トークン: AIモデルが処理する文字列の最小単位。処理量の指標として使われる。
• フロンティアラボ: 最先端の非公開モデルを提供する主要AI企業。Anthropic、OpenAI、Google 等を指す。

引用元:

• [1] AI Gateway Production Index – July 2026(Vercel)

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