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# Vercel AI Gateway에서 오픈 웨이트 모델은 토큰의 56%를 처리했지만 지출 추정액은 14%였다

> Vercel의 AI Gateway 보고서에 따르면 8월 게이트웨이 트래픽에서 오픈 웨이트 모델은 토큰량의 56%, 정가 기준 추정 지출액의 14%를 차지했다. 이 비중은 시장 전체나 실제 청구액을 나타내지 않는다.

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.

Vercel의 9월 AI Gateway 보고서는 8월 게이트웨이를 통과한 토큰 중 오픈 웨이트 모델이 56%를 처리했으며, 추정 지출액 비중은 14%였다고 밝혔다. 이 격차는 사용량과 모델 예산이 서로 다른 이야기를 할 수 있음을 보여준다. 이는 단일 게이트웨이 트래픽의 한 시점일 뿐, AI 시장 전체나 고객의 실제 청구액을 측정한 결과가 아니다.

팟캐스트 290회 20분 3초 무렵의 [All-In 팟캐스트](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s)에서는 패널들이 오픈 웨이트와 프리미엄 모델 출시 속도를 논의하며, 더 성능이 뛰어난 다운로드 가능 모델이 접근성을 넓힌다고 주장한다. 이는 패널들의 해석이다. 이와 별개로 범위가 더 제한적인 데이터는 Vercel의 [9월 AI Gateway 프로덕션 지수](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026)에 담겼으며, 이 보고서는 8월까지의 트래픽을 다룬다.

## 큰 변화

- **달라진 점:** Vercel AI Gateway에서 오픈 웨이트 모델이 차지하는 비중은 12월 소수에서 8월 토큰의 56%로 늘었지만, 8월 정가 기준 추정 지출액에서는 14%를 차지했다.
- **중요한 이유:** 모델을 선택하는 팀은 토큰 수요와 지출을 구분한 다음, 실제 수행하는 작업에서 품질과 전체 운영 비용을 비교해야 한다. 이 지수에는 특정 작업의 결과나 개별 팀의 절감액이 제시되어 있지 않다.
- **지켜볼 점:** 실질적으로 따져야 할 점은 선택한 모델이 전체 비용을 고려했을 때 팀의 품질, 지연 시간, 개인정보 보호 및 운영 요건을 충족하는지다. 토큰 비중만으로는 답할 수 없다. 라이선스 조건과 하드웨어, 엔지니어링 시간도 중요하다.

## 56%와 14%가 측정하는 것

Vercel은 8월에 AI Gateway를 거친 토큰 중 오픈 웨이트 모델이 56%를 처리했으며, 해당 게이트웨이에서 이들이 과반의 트래픽을 차지한 것은 이번이 처음이라고 밝혔다. 추정 지출액 비중은 14%였다. 회사 차트에는 비중이 4월 13%에서 8월 56%로 오른 것으로 나타난다. 보고서는 9월 17일자로, 8월까지의 데이터를 사용한다.

이 격차가 해당 모델의 실행 비용이 없다는 뜻은 아니다. 다운로드 가능한 가중치도 연산 자원과 전력, 운영 비용이 들 수 있다. 반올림된 비중을 바탕으로 계산하면 이 데이터에서 오픈 웨이트 그룹의 토큰당 추정 지출액은 다른 모델 그룹의 약 8분의 1이다. 계산은 Vercel 수치를 사용한다. 지출액의 14%를 토큰의 56%로 나눈 값을 나머지 지출액 86%를 토큰 44%로 나눈 값과 비교했다. 이는 서로 다른 모델과 토큰 종류를 아우르는 평균이지, 특정 모델의 가격이나 성능을 뜻하지 않는다.

이 지수는 입력, 출력, 추론, 캐시된 입력 및 캐시 생성 토큰을 센다. 토큰 종류마다 가격이 다를 수 있으므로, 그룹별 평균에는 사용자가 보내고 생성한 내용도 반영된다. Vercel은 각 연구소가 공개한 정가를 바탕으로 지출액을 추정하며, 실제 청구액은 다를 수 있다고 밝혔다. 이 방식은 자체 공급자 키를 가져오는 팀의 트래픽을 비교하게 해 주지만, 청구서 감사나 자체 호스팅에 필요한 연산 비용 측정은 아니다.

보고서는 게이트웨이 전체의 토큰당 평균 추정 가격이 8월에 23.2% 하락했다고도 밝혔다. 7월과 8월 각각 1천만 토큰 넘게 처리한 팀들 가운데 중앙값 팀의 토큰당 추정 가격은 7.6% 하락했다. Vercel은 하락의 일부를 오픈 웨이트 사용 증가에 귀속했다. 그러나 이 변화 중 얼마가 그러한 이동, 서로 다른 토큰 구성, 팀의 모델 및 작업 변경에서 비롯됐는지 보고서는 분리해 보여주지 않는다.

## 한 게이트웨이가 시장 전체를 대표하지는 않는다

이 지수는 Vercel AI Gateway를 통해 라우팅된 익명화 집계 트래픽이다. 해당 서비스에서 실제 프로덕션 요청이 어떻게 처리되는지 보여주므로 모델 순위표나 출시 발표보다 구체적인 관점을 제공한다. 그러나 보고서는 고객이 모든 AI 이용자를 대표한다고 입증하거나, 더 넓은 시장의 표본 추출 방식을 공개하거나, 이 게이트웨이를 쓰지 않는 작업의 도입 현황을 보여주지 않는다. 따라서 비중은 Vercel 게이트웨이의 모델 구성으로 읽어야 한다.

Vercel은 오픈 웨이트 분류가 현행 AI Gateway 모델 목록을 따르며, 이전 보고서의 정의보다 범위가 넓다고도 설명한다. Vercel이 방법론을 바꾸거나 더 완전한 데이터를 받으면 과거 수치도 달라질 수 있다. 월별 추세는 유용하지만 보고서 자체가 분류 경계가 바뀌었다고 밝힌다.

‘오픈 웨이트’와 ‘오픈 소스’도 같은 뜻이 아니다. 모델 가중치는 다운로드 형태로 공개될 수 있는 학습된 수치 매개변수다. 오픈소스 이니셔티브(OSI)의 [Open Source AI Definition 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition)은 더 폭넓은 기준을 세운다. AI 시스템을 사용하고 연구하고 수정하고 공유할 자유를 요구하며, 수정에 적합한 선호 형태의 구성 요소로 학습 데이터 정보와 코드, 모델 매개변수를 든다. 다운로드 가능한 체크포인트에도 라이선스 제한이 있을 수 있고 학습 코드나 데이터 정보가 빠져 있을 수 있다. 팀은 각 모델의 실제 라이선스와 공개 자료를 확인해야 한다.

## AI 구매자에게 이 격차가 의미하는 것

Vercel 수치가 뒷받침하는 결론은 제한적이다. 이 게이트웨이에서 오픈 웨이트 모델은 더 적은 정가 기준 추정 지출액으로 더 많은 토큰을 처리했다. 같은 작업을 로컬 서버에서 더 낮은 비용으로 수행할 수 있다거나, 품질·속도·신뢰성을 바꾸지 않고 저렴한 모델로 프리미엄 모델을 대체할 수 있다는 점은 보여주지 않는다.

제품팀이 비교해야 할 것은 같은 승인 기준을 충족하는 동일 작업의 비용이다. 입력과 출력량, 재시도, 도구, 라우팅, 지연 시간, 사람의 검토를 포함하고, 공급자 청구액을 가중치를 직접 실행하는 데 필요한 하드웨어 및 운영 비용과 비교해야 한다. 9월 지수에는 작업별 비교가 없다. 이 자료의 가치는 오픈 웨이트 모델이 한 프로덕션 게이트웨이에서 상당한 사용량을 차지하는 반면, 지출 구성은 다른 쪽에 집중되어 있다는 신호에 있다.

모델 선택지가 확대되고 있다는 All-In 패널의 더 큰 주장은 이러한 사용량 자료와 대조해 살펴볼 수 있다. 그러나 Vercel 지수는 토론에서 나온 모든 모델 관련 주장을 확인하지 않으며, 앞으로 도입이 어디로 향할지도 예측하지 않는다. 현재 유용한 구분은 각 범주가 얼마나 많은 토큰을 처리하는지, 공급자가 청구할 것으로 추정되는 금액이 얼마인지, 팀이 신뢰할 만한 결과를 얻는 데 얼마가 드는지다.

## 출처 및 더 읽을거리

- [Vercel, 「오픈 웨이트 모델이 토큰량의 56%를 차지」(2026년 9월 17일)](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026) — Vercel의 8월 게이트웨이 데이터와 토큰 정의, 정가 기반 지출 추정 방식, 분류상의 주의점 및 수정 관련 고지.
- [오픈소스 이니셔티브, Open Source AI Definition 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) — 단순한 가중치 공개와 구별되는 오픈소스 AI의 자유와 구성 요소에 관한 이니셔티브의 정의.
- [All-In 290회, 20분 3초 무렵의 오픈 모델 토론](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s) — 모델 출시 속도와 접근성에 관한 패널 토론. Vercel의 사용량 및 지출 수치에 대한 증거가 아니라 논평으로 인용했다.

## Sources

- [Vercel: AI Gateway 프로덕션 지수 — 2026년 9월](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026) — 8월 게이트웨이의 토큰·지출 비중, 월간 수치 및 측정 한계를 보여주는 주요 정량 자료다. 익명화된 Vercel AI Gateway 집계 트래픽을 사용하고 여러 토큰 종류를 포함하며, 연구소가 공개한 정가로 지출액을 추정하고 실제 청구액은 다를 수 있다고 설명한다. 이전 보고서보다 넓은 오픈 웨이트 분류를 적용하고 과거 수치가 수정될 수 있다고 경고한다. 시장 전체 자료나 독립 조사 결과는 아니다.
- [오픈소스 이니셔티브: Open Source AI Definition 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) — 오픈소스 AI의 자유와 수정에 적합한 선호 형태를 정의하며, 학습 데이터 정보와 코드, 매개변수를 포함한다. 가중치 공개와 더 넓은 OSI 정의를 구분하는 데 사용했다. 특정 모델의 라이선스를 감사한 것은 아니다.
- [All-In 290회, YouTube 영상 및 자막, 20:03–24:20](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s) — 요청된 에피소드 구간의 맥락으로, 모델 출시 속도와 오픈 웨이트 접근성에 관한 패널 토론이다. 제작자 자막은 오류가 있고 신뢰할 만한 발언자 표시가 없다. 논평으로만 사용했으며 Vercel 지표나 특정 모델 주장에 대한 근거로 삼지 않았다.