Индекс использования AI Gateway — ноябрь 2026 года
Каждый месяц AI Gateway передает более 100 триллионов токенов между производственными приложениями и лабораториями ИИ. Этот трафик дает нам представление о том, как выглядит использование ИИ в современных корпорациях и стартапах в разрезе языковых, решающих, голосовых, графических и видеомоделей. Мы публикуем эти данные ежемесячно. Ознакомьтесь с отчетами индекса использования за август, сентябрь и октябрь.
Скопировать ссылку на заголовок: Итоги ноября 2026 года
- За шесть недель модели принятия решений выросли до одного из четырех запросов к шлюзу, при этом на них приходится полцента с каждого потраченного доллара. В октябре почти треть всех платных команд использовали хотя бы одну такую модель. Среди команд, обрабатывающих более 10 миллиардов токенов в месяц, модели принятия решений использовали семь из десяти.
За шесть недель модели принятия решений выросли до одного из четырех запросов к шлюзу, при этом на них приходится полцента с каждого потраченного доллара. В октябре почти треть всех платных команд использовали хотя бы одну такую модель. Среди команд, обрабатывающих более 10 миллиардов токенов в месяц, модели принятия решений использовали семь из десяти.
- Около 11% платных команд использовали голосовую модель в октябре по сравнению с 4% в июле.
Около 11% платных команд использовали голосовую модель в октябре по сравнению с 4% в июле.
- OpenAI и Anthropic теперь охватывают примерно одинаковую долю платных команд, при этом в октябре новые команды выбирали Anthropic почти в два раза чаще. Доля OpenAI в расходах через шлюз, тем временем, выросла на две трети с декабря.
OpenAI и Anthropic теперь охватывают примерно одинаковую долю платных команд, при этом в октябре новые команды выбирали Anthropic почти в два раза чаще. Доля OpenAI в расходах через шлюз, тем временем, выросла на две трети с декабря.
- Более половины запросов к языковым моделям пришлось на модели, которым менее двух месяцев, по сравнению с менее чем тремя из десяти ранее. В течение месяца после пикового использования типичной модели три из четырех команд, которые ее использовали, переходят на другие решения.
Более половины запросов к языковым моделям пришлось на модели, которым менее двух месяцев, по сравнению с менее чем тремя из десяти ранее. В течение месяца после пикового использования типичной модели три из четырех команд, которые ее использовали, переходят на другие решения.
Скопировать ссылку на заголовок: На модели принятия решений приходится 26% всех запросов
Производственный ИИ разделяется на две задачи: генерация и суждение. До недавнего времени, когда программному обеспечению нужно было быстро принять решение, команда могла использовать либо фиксированное правило, которое было дешевым, но жестким, либо языковую модель, которая была умной, но медленной и дорогой.
Модели принятия решений теперь стали третьим вариантом. Они классифицируют, оценивают или выбирают варианты вместо генерации текста и стоят примерно в семьдесят раз меньше за запрос, чем языковая модель.
Они появились на AI Gateway в середине сентября, и сейчас доступно 15 моделей принятия решений от восьми различных поставщиков. В октябре почти треть платных команд на AI Gateway использовали модель принятия решений. Около 11% платных команд использовали модель принятия решений, не отправив ни одного запроса к текстовой генеративной модели.
Модели принятия решений стоят значительно меньше за токен и дают очень короткие ответы, поэтому, хотя на них пришлось около одного из четырех запросов к шлюзу в октябре, они составили всего 0,53% от общих расходов.
Почти весь этот объем запросов пришелся на Jev от TypeSafe AI, которая одна получила почти в четыре раза больше запросов, чем Anthropic. На каждый доллар, который команды тратили на Jev, они тратили 64 доллара на модели Anthropic.
Модели принятия решений наиболее распространены среди команд, которые используют ИИ активнее всего. Чуть более одной из пяти команд, использующих менее 10 миллионов токенов, применяли модель принятия решений в октябре. Среди тех, кто использует от 100 миллионов до 1 миллиарда токенов, их использовали почти половина. Среди тех, кто использует более 10 миллиардов — семь из десяти.
Отчасти это связано с тем, что крупные команды используют больше всего. В топ-1% команд по расходам медианное количество используемых моделей составляет 29, а в нижней десятой части — всего одна. Дело также в объеме. Чем больше запросов отправляет команда, тем больше она выигрывает от модели, которая принимает простые решения быстрее и гораздо экономичнее.
Скопировать ссылку на заголовок: Внедрение голосовых функций выросло в 2,6 раза с июля
Около одной из девяти платных команд использовали голосовую модель в октябре по сравнению с одной из 24 в июле, что составляет рост на 161%.
Новые команды начинают использовать голос, а существующие команды добавляют его в свои процессы. Среди команд, которые платили как в июле, так и в октябре, доля использующих голосовые функции выросла с 5% до 14%.
Команды, использующие голос, также используют его чаще. Доля команд, отправляющих не менее 100 голосовых запросов в месяц, выросла в пять раз, а шесть из десяти голосовых команд сентября вернулись в октябре, по сравнению с менее чем половиной в июле.
Разговор с ИИ-приложением состоит из трех этапов:
- Голосовая модель преобразует речь пользователя в текст
Голосовая модель преобразует речь пользователя в текст
- Языковая модель пишет ответ
Языковая модель пишет ответ
- Другая голосовая модель зачитывает ответ пользователю
Другая голосовая модель зачитывает ответ пользователю
Большинство голосовых команд используют только одну или две из этих частей. Использование моделей преобразования речи в текст выросло почти в три раза с июля, а преобразования текста в речь — более чем в три раза.
Некоторые модели выполняют все три этапа самостоятельно. В июле около четверти голосовых команд использовали одну из таких универсальных моделей, и одна из шести собирала компоненты самостоятельно. К октябрю эти показатели поменялись местами.
Для большинства команд голос — это новый способ взаимодействия пользователей с приложением или агентом, который у них уже есть. Предпочитаемые командами языковые модели остаются в центре, а голосовые функции они могут добавить с одной или обеих сторон.
В декабре прошлого года 70 из каждых 100 платных команд на AI Gateway использовали модель OpenAI, а 48 — модель Anthropic. К октябрю показатели двух лабораторий почти сравнялись: 55 у OpenAI и 54 у Anthropic.
Обе лаборатории теперь охватывают больше команд, которые присутствуют на шлюзе с декабря, но охват Anthropic вырос сильнее. Доля таких команд, использующих Anthropic, выросла примерно с половины до двух третей, в то время как доля OpenAI выросла примерно с трех из четырех до четырех из пяти.
Большая часть прироста Anthropic пришлась на новые команды. В октябре она стала предпочтительной лабораторией почти для вдвое большего числа новых команд, чем OpenAI.
Однако среди крупнейших команд обе лаборатории уже охватили почти всех. Более девяти из десяти команд из топ-1% по расходам используют как Anthropic, так и OpenAI. В работе с этими командами лаборатории теперь конкурируют за то, какая часть задач достанется каждой из них.
По этому показателю Anthropic по-прежнему лидирует, но OpenAI укрепила свои позиции. OpenAI теперь получает почти 15 центов с каждого доллара, потраченного на шлюзе, по сравнению с примерно 9 центами в декабре, в то время как доля Anthropic за тот же период сократилась вдвое, примерно до 32 центов.
Скопировать ссылку на заголовок: Большая часть трафика ИИ теперь приходится на модели, выпущенные менее двух месяцев назад
Команды переходят на новые модели почти так же быстро, как лаборатории выпускают их. Более половины октябрьских запросов к языковым моделям пришлось на модели, выпущенные менее 60 дней назад. До сентября эта доля никогда не превышала трех из десяти.
Внутри каждого семейства моделей новая версия появляется в среднем каждые 61 день, а типичная модель достигает пика использования в течение месяца после запуска. Четыре недели спустя три из четырех команд, использовавших ее на пике, перестают это делать, независимо от того, вышла ли в этом семействе новая версия. Большинство этих команд остаются на AI Gateway, используя другие модели.
Команды часто переключаются на новые модели, обычно выбирая что-то поновее и часто от другой лаборатории. В октябре около половины команд, обрабатывающих не менее 10 миллионов токенов в месяц, сменили свою самую используемую модель. Четыре из пяти таких команд перешли на более свежий релиз, а шесть из десяти — на модель другой лаборатории.
Старые модели продолжают использоваться, часто параллельно с более новой основной моделью. Семь из десяти команд, обрабатывающих не менее 10 миллионов токенов в месяц, в октябре все еще использовали модель, которой исполнилось не менее десяти месяцев, но для типичной команды на нее приходилось менее 3% токенов.
Период полураспада ИИ-моделей сейчас составляет около шести недель. Это означает, что для использующих их команд лаборатории хороши ровно настолько, насколько хороша их последняя модель, и им приходится заново заслуживать доверие клиентов с каждым новым релизом.
Скопировать ссылку на заголовокТакже в октябрьских данных
- Opus 5.5 стала лидером по затратам в свой первый полный месяц. На нее пришлось примерно каждый седьмое из всех потраченных командами средств. Четыре из шести самых используемых моделей на AI Gateway созданы Anthropic: Sonnet 5.5 (на нее приходится 26% платЯщих команд), Haiku 5.5 (22%), Haiku 4.5 (20%) и Opus 5.5 (18%). Jev (28%) и GPT-6 Luna (19%) замыкают этот список.
Opus 5.5 стала лидером по затратам в свой первый полный месяц. На нее пришлось примерно каждый седьмое из всех потраченных командами средств. Четыре из шести самых используемых моделей на AI Gateway созданы Anthropic: Sonnet 5.5 (на нее приходится 26% платЯщих команд), Haiku 5.5 (22%), Haiku 4.5 (20%) и Opus 5.5 (18%). Jev (28%) и GPT-6 Luna (19%) замыкают этот список.
- Для изображений и видео октябрь стал рекордным месяцем на AI Gateway. Траты на них совершает больше команд, чем когда-либо, причем самые крупные команды внедряют их быстрее всего. Около трети из топ-1% команд по затратам теперь используют модель для генерации изображений по сравнению с четвертью в июле. Каждая шестая команда использует видеомодель по сравнению с каждой десятой ранее.
Для изображений и видео октябрь стал рекордным месяцем на AI Gateway. Траты на них совершает больше команд, чем когда-либо, причем самые крупные команды внедряют их быстрее всего. Около трети из топ-1% команд по затратам теперь используют модель для генерации изображений по сравнению с четвертью в июле. Каждая шестая команда использует видеомодель по сравнению с каждой десятой ранее.
- Новейшая модель для генерации изображений от OpenAI, GPT-Image-2.5 Sunburst, захватила лидерство по затратам в свой первый полный месяц, за ней следуют модели Flare и GPT-Image-2. Seedance 2.5 от ByteDance лидирует по затратам на видео уже третий месяц подряд, опережая Veo 3.1 от Google и Kling 3.0 от Kuaishou.
Новейшая модель для генерации изображений от OpenAI, GPT-Image-2.5 Sunburst, захватила лидерство по затратам в свой первый полный месяц, за ней следуют модели Flare и GPT-Image-2. Seedance 2.5 от ByteDance лидирует по затратам на видео уже третий месяц подряд, опережая Veo 3.1 от Google и Kling 3.0 от Kuaishou.
Скопировать ссылку на заголовокОб этих данных
В этом отчете используется обезличенный совокупный трафик, проходящий через Vercel AI Gateway по октябрь 2026 года включительно.
Несколько примечаний по поводу измерений:
- Затраты оцениваются по опубликованным прейскурантным ценам; фактические счета могут отличаться.
Затраты оцениваются по опубликованным прейскурантным ценам; фактические счета могут отличаться.
- Платные команды — это команды, совершившие хотя бы один платный запрос за месяц. Размер команды измеряется общим количеством токенов команды за этот месяц.
Платные команды — это команды, совершившие хотя бы один платный запрос за месяц. Размер команды измеряется общим количеством токенов команды за этот месяц.
- Модели принятия решений — это модели, классифицированные как модели принятия решений в списке моделей AI Gateway.
Модели принятия решений — это модели, классифицированные как модели принятия решений в списке моделей AI Gateway.
- Каждая версия модели учитывается отдельно. Возраст модели отсчитывается с первого дня появления этой версии на AI Gateway, при этом история шлюза начинается 20 октября 2025 года.
Каждая версия модели учитывается отдельно. Возраст модели отсчитывается с первого дня появления этой версии на AI Gateway, при этом история шлюза начинается 20 октября 2025 года.
- Показатели переключения сравнивают платные команды, у которых было не менее 10 миллионов токенов как в сентябре, так и в октябре. Наиболее используемая модель команды определяется по количеству токенов.
Показатели переключения сравнивают платные команды, у которых было не менее 10 миллионов токенов как в сентябре, так и в октябре. Наиболее используемая модель команды определяется по количеству токенов.
- Статистика голосовых функций начинается с 22 июня 2026 года. Команды, «собравшие пазл», использовали преобразование речи в текст, языковую модель и синтез речи в тот же день.
Статистика голосовых функций начинается с 22 июня 2026 года. Команды, «собравшие пазл», использовали преобразование речи в текст, языковую модель и синтез речи в тот же день.
- Лабораторией первого выбора для новой команды является та лаборатория, в которую она направила больше всего запросов к языковым моделям в свой первый месяц.
Лабораторией первого выбора для новой команды является та лаборатория, в которую она направила больше всего запросов к языковым моделям в свой первый месяц.
- Во всех расчетах используются самые свежие доступные данные и протоколы; данные за предыдущие месяцы могут быть пересмотрены по мере обновления методологии.
Во всех расчетах используются самые свежие доступные данные и протоколы; данные за предыдущие месяцы могут быть пересмотрены по мере обновления методологии.
