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# Vercel के टोकनों में 56% ओपन-वेट मॉडलों के थे, लेकिन खर्च में केवल 14%

> Vercel के AI Gateway के अनुसार, अगस्त में उसके ट्रैफ़िक के 56% टोकन ओपन-वेट मॉडलों के थे, जबकि सूची-मूल्य से अनुमानित खर्च में उनका हिस्सा 14% था। यह आँकड़ा पूरे बाज़ार या कुल बिल का नहीं है।

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.

Vercel की सितंबर की AI Gateway रिपोर्ट के अनुसार, अगस्त में उसके Gateway से भेजे गए टोकनों में 56% ओपन-वेट मॉडलों ने संसाधित किए, जबकि अनुमानित खर्च में उनका हिस्सा 14% था। इससे पता चलता है कि उपयोग की मात्रा और मॉडल पर होने वाला खर्च अलग-अलग तस्वीरें दिखा सकते हैं। यह एक Gateway के ट्रैफ़िक का स्नैपशॉट है; पूरे AI बाज़ार या ग्राहकों के वास्तविक बिल का माप नहीं।

एपिसोड 290 के 20:03 वाले हिस्से में [All-In पॉडकास्ट](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s) के पैनल सदस्य ओपन-वेट और प्रीमियम मॉडल जारी होने की गति पर चर्चा करते हैं और तर्क देते हैं कि अधिक सक्षम, डाउनलोड किए जा सकने वाले मॉडल पहुँच बढ़ाते हैं। यह पैनल की व्याख्या है। इससे अलग और अधिक सीमित आँकड़ा Vercel का [सितंबर AI Gateway Production Index](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026) है; इसमें अगस्त तक का ट्रैफ़िक दर्ज है।

## बड़ा बदलाव

- **क्या बदला:** दिसंबर से अगस्त के बीच Vercel AI Gateway पर टोकनों की संख्या में ओपन-वेट मॉडल अल्पमत से बढ़कर 56% हो गए, जबकि अगस्त के सूची-मूल्य से अनुमानित खर्च में उनका हिस्सा 14% था।
- **यह क्यों मायने रखता है:** मॉडल चुनने वाली टीमों को पहले टोकनों की माँग और खर्च में अंतर करना चाहिए, फिर अपने कामों में गुणवत्ता और संचालन की पूरी लागत की तुलना करनी चाहिए। इस सूचकांक में किसी एक टीम के कामों के नतीजे या उसकी बचत का अनुमान नहीं है।
- **अब किन बातों पर नज़र रखें:** व्यावहारिक प्रश्न यह है कि चुना गया मॉडल पूरी लागत पर टीम की गुणवत्ता, विलंब, गोपनीयता और संचालन संबंधी ज़रूरतें पूरी करता है या नहीं। केवल टोकनों में हिस्सेदारी इसका जवाब नहीं दे सकती; लाइसेंस की शर्तें, हार्डवेयर और इंजीनियरिंग का समय भी मायने रखते हैं।

## 56% और 14% के आँकड़े क्या मापते हैं

Vercel के अनुसार, अगस्त में AI Gateway से भेजे गए टोकनों में ओपन-वेट मॉडलों का हिस्सा 56% था; पहली बार उन्होंने उस Gateway की कुल मात्रा में बहुमत हासिल किया। अनुमानित खर्च में उनका हिस्सा 14% था। कंपनी का चार्ट दिखाता है कि यह हिस्सेदारी अप्रैल के 13% से बढ़कर अगस्त में 56% हुई। रिपोर्ट 17 सितंबर की है और अगस्त तक के आँकड़े इस्तेमाल करती है।

इस अंतर का अर्थ यह नहीं कि इन मॉडलों को चलाने की लागत शून्य है। डाउनलोड किए गए मॉडल-वेट चलाने के लिए संगणना, बिजली और संचालन अब भी चाहिए। गोल किए गए हिस्सों के आधार पर, इस आँकड़ा-समूह में ओपन-वेट वर्ग के प्रति टोकन का अनुमानित खर्च अन्य मॉडलों के लगभग आठवें हिस्से के बराबर था। यह हिसाब Vercel के आँकड़ों से है: खर्च का 14% बाँटें टोकनों के 56% से, और उसकी तुलना बाकी 86% खर्च को शेष 44% टोकनों से भाग देने पर मिले अनुपात से करें। यह अलग-अलग मॉडलों और टोकन प्रकारों का औसत है, किसी खास मॉडल की कीमत या क्षमता नहीं।

इस सूचकांक में इनपुट, आउटपुट, तर्क, कैश किए गए इनपुट और कैश बनाने वाले टोकन गिने जाते हैं। इन प्रकारों की कीमतें अलग हो सकती हैं, इसलिए किसी समूह का औसत यह भी दर्शाता है कि उसके उपयोगकर्ताओं ने क्या भेजा और तैयार किया। Vercel प्रयोगशालाओं की प्रकाशित सूची-कीमतों से खर्च का अनुमान लगाता है; उसका कहना है कि वास्तविक बिल अलग हो सकते हैं। इससे कंपनी उन टीमों के ट्रैफ़िक की तुलना कर सकती है जो अपनी प्रदाता-कुंजियाँ इस्तेमाल करती हैं, लेकिन यह बिलों का ऑडिट या स्वयं होस्टिंग में लगने वाली संगणना-लागत का माप नहीं है।

रिपोर्ट यह भी कहती है कि Gateway पर प्रति टोकन औसत अनुमानित कीमत अगस्त में 23.2% घटी। जुलाई और अगस्त—दोनों महीनों में दस-दस लाख से अधिक टोकन चलाने वाली टीमों में, मध्यिका टीम की प्रति टोकन अनुमानित कीमत 7.6% गिरी। Vercel इस गिरावट का कुछ हिस्सा ओपन-वेट मॉडलों के बढ़ते उपयोग से जोड़ता है। रिपोर्ट यह अलग से नहीं बताती कि बदलाव का कितना हिस्सा इस बढ़त से, टोकनों के अलग-अलग मिश्रण से या टीमों द्वारा मॉडल और कार्यभार बदलने से आया।

## एक Gateway पूरा बाज़ार नहीं है

यह सूचकांक Vercel AI Gateway से भेजे गए पहचान-रहित, कुल ट्रैफ़िक पर आधारित है। इससे उस सेवा से गुज़रने वाले वास्तविक उत्पादन-अनुरोधों की तस्वीर मिलती है, जो मॉडल की रैंकिंग या रिलीज़ की घोषणा से अधिक ठोस है। फिर भी रिपोर्ट यह साबित नहीं करती कि उसके ग्राहक सभी AI उपयोगकर्ताओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, व्यापक बाज़ार के नमूने की रूपरेखा नहीं बताती और Gateway का उपयोग न करने वाले कामों में अपनाने की स्थिति नहीं दिखाती। इसलिए उसके प्रतिशतों को Vercel के Gateway में मॉडलों के अनुपात के रूप में पढ़ना चाहिए।

Vercel यह भी बताता है कि ओपन-वेट का उसका वर्गीकरण AI Gateway की मौजूदा मॉडल-सूची का अनुसरण करता है, जो पुरानी रिपोर्टों में इस्तेमाल परिभाषा से व्यापक है। Vercel द्वारा तरीका बदलने और अधिक पूरा डेटा मिलने पर पुराने आँकड़े संशोधित हो सकते हैं। महीने-दर-महीने का रुझान जानकारी देता है, लेकिन रिपोर्ट स्वयं चेताती है कि श्रेणी की सीमा बदल गई है।

“ओपन-वेट” और “ओपन सोर्स” एक-दूसरे के बदले इस्तेमाल होने वाले शब्द नहीं हैं। मॉडल-वेट सीखे गए संख्यात्मक पैरामीटर हैं जिन्हें डाउनलोड के लिए जारी किया जा सकता है। Open Source Initiative की [Open Source AI Definition 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) इससे व्यापक मानक तय करती है: वह AI सिस्टम के उपयोग, अध्ययन, संशोधन और साझा करने की स्वतंत्रता माँगती है; साथ ही प्रशिक्षण-डेटा की जानकारी, कोड और मॉडल पैरामीटर को संशोधन के पसंदीदा स्वरूप के हिस्से बताती है। डाउनलोड किए जा सकने वाले मॉडल के लाइसेंस में फिर भी पाबंदियाँ हो सकती हैं, या प्रशिक्षण कोड और डेटा का विवरण न दिया गया हो। टीमों को हर मॉडल का असली लाइसेंस और जारी की गई सामग्री जाँचनी चाहिए।

## AI खरीदने वालों के लिए इस अंतर का अर्थ

Vercel के आँकड़ों से एक सीमित निष्कर्ष निकलता है: इस Gateway पर ओपन-वेट मॉडलों ने सूची-मूल्य से अनुमानित खर्च के छोटे हिस्से में अधिक टोकन संसाधित किए। इससे यह साबित नहीं होता कि वही काम स्थानीय सर्वर पर कम खर्च में होगा या कम लागत वाला मॉडल गुणवत्ता, गति अथवा विश्वसनीयता बदले बिना प्रीमियम मॉडल की जगह ले सकता है।

उत्पाद बनाने वाली टीम के लिए प्रासंगिक तुलना यह है कि एक ही स्वीकार्यता-मानक तक वही काम पूरा करने की लागत कितनी है। इसमें इनपुट और आउटपुट की मात्रा, दोबारा कोशिशें, टूल, रूटिंग, विलंब और मानवीय समीक्षा शामिल करें; फिर प्रदाता के बिल की तुलना मॉडल-वेट सीधे चलाने के लिए आवश्यक हार्डवेयर और संचालन से करें। सितंबर का सूचकांक प्रति-कार्य ऐसी तुलना नहीं देता। इसकी उपयोगिता यह संकेत देने में है कि एक उत्पादन Gateway पर ओपन-वेट मॉडल अब पर्याप्त उपयोग सँभालते हैं, जबकि खर्च का बड़ा हिस्सा अब भी दूसरी ओर केंद्रित है।

All-In पैनल के व्यापक तर्क—कि मॉडलों की उपलब्धता बढ़ रही है—को इस तरह के उपयोग-आँकड़ों के संदर्भ में परखा जा सकता है। लेकिन Vercel सूचकांक चर्चा में किए गए हर मॉडल-संबंधी दावे की पुष्टि नहीं करता और न ही आगे अपनाने की दिशा बताता है। फिलहाल उपयोगी अंतर यह है कि कोई श्रेणी कितने टोकन संसाधित करती है, प्रदाताओं के अनुमानित शुल्क कितने हैं और भरोसेमंद नतीजा पाने में टीम को कुल कितना खर्च आता है।

## स्रोत और आगे पढ़ें

- [Vercel, “ओपन-वेट मॉडलों के हिस्से में टोकन मात्रा का 56%” (17 सितंबर 2026)](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026) — Vercel के अगस्त के Gateway आँकड़े, टोकनों की परिभाषाएँ, सूची-मूल्य से खर्च का अनुमान लगाने का तरीका, वर्गीकरण की चेतावनी और संशोधन संबंधी टिप्पणी।
- [Open Source Initiative, Open Source AI Definition 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) — ओपन-सोर्स AI को परिभाषित करने के लिए संस्था जिन स्वतंत्रताओं और घटकों का उपयोग करती है; यह केवल मॉडल-वेट की उपलब्धता से अलग है।
- [All-In एपिसोड 290: 20:03 पर ओपन-मॉडल चर्चा](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s) — रिलीज़ की गति और मॉडल तक पहुँच पर पैनल की चर्चा; इसे टिप्पणी के रूप में उद्धृत किया गया है, Vercel के उपयोग या खर्च के आँकड़ों का साक्ष्य नहीं।

## Sources

- [Vercel: AI Gateway Production Index — सितंबर 2026](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026) — अगस्त के Gateway टोकन और खर्च की हिस्सेदारी, महीने-दर-महीने के आँकड़े तथा मापन की सीमाओं का प्राथमिक मात्रात्मक स्रोत। रिपोर्ट पहचान-रहित, Vercel AI Gateway के कुल ट्रैफ़िक का उपयोग करती है, कई प्रकार के टोकन शामिल करती है, प्रयोगशालाओं की प्रकाशित सूची-कीमतों से खर्च आँकती है, कहती है कि बिल अलग हो सकते हैं, पुरानी रिपोर्टों से व्यापक ओपन-वेट वर्गीकरण अपनाती है और चेताती है कि पिछले आँकड़े संशोधित हो सकते हैं। यह पूरे बाज़ार का आँकड़ा या स्वतंत्र सर्वेक्षण नहीं है।
- [Open Source Initiative: Open Source AI Definition 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) — ओपन-सोर्स AI की स्वतंत्रताओं और संशोधन के लिए पसंदीदा स्वरूप को परिभाषित करती है; इसमें प्रशिक्षण-डेटा की जानकारी, कोड और पैरामीटर शामिल हैं। ओपन-वेट उपलब्धता और OSI की व्यापक परिभाषा में अंतर दिखाने के लिए इसका उपयोग किया गया है; किसी खास मॉडल के लाइसेंस का ऑडिट नहीं हुआ।
- [All-In एपिसोड 290, YouTube वीडियो और कैप्शन, 20:03–24:20](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s) — माँगे गए एपिसोड-अध्याय का संदर्भ: मॉडल जारी करने की गति और ओपन-वेट तक पहुँच पर पैनल की चर्चा। निर्माता के कैप्शन में गलतियाँ हो सकती हैं और भरोसेमंद वक्ता-लेबल नहीं हैं। इनका उपयोग केवल टिप्पणी के रूप में है, Vercel के आँकड़ों या उसमें बताए गए किसी खास मॉडल के दावे के साक्ष्य के रूप में नहीं।