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# Les modèles à poids ouverts ont traité 56 % des jetons de Vercel, mais représenté 14 % des dépenses

> Selon AI Gateway de Vercel, les modèles à poids ouverts représentaient 56 % du volume de jetons acheminés par son service en août et 14 % des dépenses estimées aux tarifs catalogue. Cette répartition ne vaut ni pour l’ensemble du marché ni comme total de facturation.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-09-27T03:43:31.964Z
Updated: 2026-09-27T03:43:31.964Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/open-weight-models-vercel-token-volume-spend

![Conceptual charcoal illustration of network cables connected to a rack-mounted switch, with one orange cable among dark cables.](https://bigchange.ai/api/media/file/open-weight-gateway-hero-v2.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE.

Le rapport de septembre d’AI Gateway de Vercel indique que les modèles à poids ouverts ont traité 56 % des jetons acheminés par son service en août, tout en représentant 14 % des dépenses estimées. Cette répartition montre que le volume d’utilisation et les budgets consacrés aux modèles peuvent raconter des histoires différentes. Il s’agit d’un instantané du trafic d’un seul service, et non d’une mesure de l’ensemble du marché de l’IA ni des factures réellement payées par ses clients.

À la 20e minute et 3e seconde de l’épisode 290 du [podcast All-In](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s), les intervenants évoquent le rythme de sortie des modèles à poids ouverts et des modèles haut de gamme, et soutiennent que des modèles téléchargeables plus performants élargissent l’accès. C’est leur interprétation. Une donnée distincte, plus limitée, provient de l’[indice de production d’AI Gateway publié en septembre](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026), qui présente le trafic jusqu’en août.

## Le grand changement

- **Ce qui a changé :** La part des modèles à poids ouverts sur AI Gateway de Vercel est passée d’une minorité à 56 % des jetons entre décembre et août, tandis qu’ils représentaient 14 % des dépenses d’août estimées aux tarifs catalogue.
- **Pourquoi c’est important :** Les équipes qui choisissent des modèles doivent distinguer la demande en jetons des dépenses, puis comparer la qualité et le coût total d’exploitation pour les tâches qu’elles exécutent. L’indice ne fournit aucun résultat par tâche ni aucune économie pour une équipe en particulier.
- **À suivre :** La question pratique est de savoir si le modèle choisi répond aux exigences de qualité, de latence, de confidentialité et d’exploitation de l’équipe, pour son coût total. La seule part des jetons ne permet pas de trancher : les licences, le matériel et le temps d’ingénierie comptent également.

## Ce que mesurent les chiffres de 56 % et 14 %

Vercel indique que les modèles à poids ouverts ont traité 56 % des jetons acheminés par AI Gateway en août ; c’est le premier mois où ils ont représenté la majorité du volume de ce service. Ils comptaient pour 14 % des dépenses estimées. Le graphique de l’entreprise montre que leur part est passée de 13 % en avril à 56 % en août. Le rapport, daté du 17 septembre, porte sur des données allant jusqu’en août.

Cet écart ne signifie pas que l’exécution de ces modèles est gratuite. Des poids téléchargeables nécessitent toujours des ressources de calcul, de l’électricité et de l’exploitation. D’après les parts arrondies, les dépenses estimées par jeton du groupe à poids ouverts représentaient environ un huitième de celles des autres modèles de ce jeu de données. Ce calcul utilise les chiffres de Vercel : 14 % des dépenses divisés par 56 % des jetons, contre les 86 % restants des dépenses divisés par les 44 % restants des jetons. Il s’agit d’une moyenne portant sur des modèles et des types de jetons différents, et non du prix ou des capacités d’un modèle particulier.

L’indice comptabilise les jetons d’entrée, de sortie, de raisonnement, d’entrée mis en cache et de création de cache. Ces types de jetons peuvent avoir des prix différents ; la moyenne d’un groupe reflète donc aussi ce que ses utilisateurs ont soumis et généré. Vercel estime les dépenses à partir des tarifs catalogue publiés par les laboratoires et précise que les factures réelles peuvent différer. Cette méthode permet à l’entreprise de comparer le trafic des équipes qui utilisent leurs propres clés auprès des fournisseurs, mais ce n’est ni un audit des factures ni une mesure des coûts de calcul liés à l’auto-hébergement.

Le rapport indique également que le prix moyen estimé par jeton sur l’ensemble du service a baissé de 23,2 % en août. Parmi les équipes qui ont chacune traité plus de 10 millions de jetons en juillet et en août, le prix estimé médian par jeton a diminué de 7,6 %. Vercel attribue une partie de la baisse à la progression de l’utilisation des modèles à poids ouverts. Le rapport ne précise pas quelle part du changement vient de cette évolution, de la composition différente des jetons ou des changements de modèles et de charges de travail des équipes.

## Un service ne représente pas l’ensemble du marché

L’indice porte sur le trafic agrégé et anonymisé acheminé par AI Gateway de Vercel. Il donne un aperçu de requêtes de production réellement passées par ce service, ce qui est plus concret qu’un classement de modèles ou qu’une annonce de lancement. Mais le rapport n’établit pas que ses clients représentent l’ensemble des utilisateurs de l’IA, ne décrit pas d’échantillonnage permettant d’étendre les résultats au marché et ne mesure pas l’adoption pour les charges de travail qui n’utilisent pas ce service. Il faut donc lire ces pourcentages comme la répartition du trafic d’AI Gateway selon Vercel.

Vercel précise aussi que sa classification des modèles à poids ouverts suit la liste actuelle d’AI Gateway, plus large que la définition employée dans ses rapports antérieurs. Les chiffres précédents peuvent changer à mesure que Vercel révise sa méthode et reçoit des données plus complètes. La tendance mensuelle est instructive, mais le rapport lui-même signale que les contours de la catégorie ont évolué.

« À poids ouverts » ne signifie pas non plus « open source ». Les poids d’un modèle sont des paramètres numériques appris qui peuvent être publiés en téléchargement. La [définition 1.0 de l’Open Source AI Initiative](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) établit une norme plus large : elle exige la liberté d’utiliser, d’étudier, de modifier et de partager un système d’IA, et identifie les informations sur les données d’entraînement, le code et les paramètres du modèle comme des éléments de la forme privilégiée pour la modification. Un point de contrôle téléchargeable peut tout de même être soumis à des restrictions de licence ou ne pas être accompagné du code d’entraînement et des informations sur les données. Les équipes doivent vérifier la licence et les ressources publiées pour chaque modèle.

## Ce que cet écart signifie pour les acheteurs d’IA

Les chiffres de Vercel étayent une conclusion limitée : sur ce service, les modèles à poids ouverts ont traité une plus grande part des jetons tout en ne représentant qu’une part plus faible des dépenses estimées aux tarifs catalogue. Ils ne montrent pas que les mêmes tâches coûteraient moins cher sur un serveur local, ni qu’un modèle moins coûteux pourrait remplacer un modèle haut de gamme sans changement de qualité, de rapidité ou de fiabilité.

Pour une équipe produit, la comparaison pertinente porte sur le coût nécessaire pour accomplir la même tâche selon les mêmes critères d’acceptation. Il faut tenir compte du volume d’entrée et de sortie, des nouvelles tentatives, des outils, du routage, de la latence et de toute vérification humaine, puis comparer la facturation du fournisseur au matériel et à l’exploitation nécessaires pour exécuter directement les poids. L’indice de septembre ne fournit pas ces comparaisons par tâche. Il montre néanmoins que les modèles à poids ouverts représentent désormais une part importante de l’utilisation sur un service de production, tandis que les dépenses restent concentrées ailleurs.

L’argument plus général du panel d’All-In — selon lequel l’offre de modèles s’élargit — peut être confronté à ce type de données d’utilisation, mais l’indice de Vercel ne vérifie pas toutes les affirmations faites sur les modèles durant la discussion et ne prédit pas l’évolution de l’adoption. Pour l’instant, il est utile de distinguer le nombre de jetons traités par une catégorie, les frais estimés de ses fournisseurs et le coût, pour une équipe, d’obtenir un résultat fiable.

## Sources et lectures complémentaires

- [Vercel, « Les modèles à poids ouverts représentent 56 % du volume de jetons » (17 septembre 2026)](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026) — Données d’août d’AI Gateway, définitions des jetons, méthode d’estimation des dépenses aux tarifs catalogue, réserve sur la classification et note sur les révisions.
- [Open Source Initiative, « Open Source AI Definition 1.0 »](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) — Libertés et composants retenus par l’initiative pour définir l’IA open source, au-delà de la seule disponibilité des poids.
- [All-In, épisode 290, discussion sur les modèles ouverts à 20 min 03 s](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s) — Discussion du panel sur le rythme de publication et l’accès aux modèles ; elle est citée comme un commentaire, non comme une preuve des chiffres d’utilisation ou de dépenses de Vercel.

## Sources

- [Vercel : AI Gateway Production Index — septembre 2026](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026) — Source quantitative principale sur les parts de jetons et de dépenses du service en août, les chiffres mensuels et les limites de mesure. Le rapport porte sur le trafic agrégé et anonymisé d’AI Gateway de Vercel, inclut plusieurs catégories de jetons, estime les dépenses à partir des tarifs catalogue publiés par les laboratoires, précise que les factures peuvent différer, applique une classification des modèles à poids ouverts plus large que dans les rapports précédents et prévient que les chiffres antérieurs peuvent être révisés. Il ne s’agit ni d’une mesure de tout le marché ni d’une enquête indépendante.
- [Open Source Initiative : Open Source AI Definition 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) — Définit les libertés de l’IA open source et sa forme privilégiée pour la modification, notamment les informations sur les données d’entraînement, le code et les paramètres. Cette source permet de distinguer la disponibilité de poids ouverts de la définition plus large de l’OSI ; aucune licence de modèle en particulier n’a été auditée.
- [All-In, épisode 290, vidéo YouTube et sous-titres, de 20 min 03 s à 24 min 20 s](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s) — Contexte du passage demandé : discussion du panel sur le rythme de publication des modèles et l’accès aux modèles à poids ouverts. Les sous-titres du créateur comportent des erreurs et n’identifient pas fiablement les intervenants. La source sert de commentaire uniquement, et non de preuve des indicateurs de Vercel ou des affirmations précises de l’émission sur les modèles.