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# Modelos de pesos abertos processaram 56% dos tokens da Vercel, mas representaram 14% dos gastos

> Em agosto, os modelos de pesos abertos processaram 56% dos tokens encaminhados pelo AI Gateway da Vercel, mas representaram 14% dos gastos estimados. Os números descrevem o tráfego de um único gateway; não provam que os modelos abertos sejam sempre mais baratos.

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.

O relatório de setembro do AI Gateway da Vercel indica que os modelos de pesos abertos processaram 56% dos tokens encaminhados pelo gateway em agosto, mas representaram 14% dos gastos estimados. Esta distribuição mostra como o volume de utilização e a despesa com modelos podem contar histórias diferentes. É um retrato do tráfego de um único gateway, não uma medida de todo o mercado de IA nem das faturas efetivamente pagas pelos clientes.

Aos 20min03s do episódio 290 do podcast [All-In](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s), o painel discute o ritmo dos lançamentos de modelos de pesos abertos e premium e argumenta que modelos mais capazes e baixáveis ampliam o acesso. Essa é a interpretação dos participantes. Um dado distinto e mais limitado vem do [Índice de Produção do AI Gateway de setembro](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026), que apresenta o tráfego até agosto.

## A grande mudança

- **O que mudou:** No AI Gateway da Vercel, os modelos de pesos abertos passaram de uma minoria para 56% dos tokens entre dezembro e agosto, mas representaram 14% dos gastos estimados a preços de tabela em agosto.
- **Por que isso importa:** As equipas que escolhem modelos têm de distinguir a procura em tokens dos gastos e, depois, comparar a qualidade e o custo operacional total nas tarefas que executam. O índice não apresenta resultados por tarefa nem poupanças para uma equipa específica.
- **O que acompanhar:** A questão prática é saber se o modelo escolhido cumpre os requisitos da equipa em termos de qualidade, latência, privacidade e operação, considerando o custo total. A quota de tokens, por si só, não responde a essa questão; também são importantes os termos da licença, o hardware e o tempo de engenharia.

## O que medem os números de 56% e 14%

Segundo a Vercel, os modelos de pesos abertos processaram 56% dos tokens encaminhados pelo AI Gateway em agosto, o primeiro mês em que representaram a maioria do volume do gateway. Foram responsáveis por 14% dos gastos estimados. O gráfico da empresa mostra que a sua quota subiu de 13% em abril para 56% em agosto. O relatório, publicado a 17 de setembro, utiliza dados até agosto.

Esta diferença não significa que a execução destes modelos seja gratuita. Mesmo quando os pesos podem ser descarregados, continuam a ser necessários recursos de computação, eletricidade e operação. Com base nas percentagens arredondadas, o gasto estimado por token no grupo de pesos abertos correspondeu a cerca de um oitavo do gasto dos restantes modelos neste conjunto de dados. O cálculo utiliza os números da Vercel: 14% dos gastos divididos por 56% dos tokens, em comparação com os 86% restantes dos gastos divididos pelos 44% restantes dos tokens. É uma média de vários modelos e tipos de token, não o preço nem a capacidade de um modelo específico.

O índice contabiliza tokens de entrada, de saída, de raciocínio, de entrada em cache e de criação de cache. Estes tipos de token podem ter preços diferentes, pelo que a média de cada grupo também depende do que os respetivos utilizadores enviaram e geraram. A Vercel estima os gastos com base nos preços de tabela publicados pelas empresas de IA e esclarece que as faturas reais podem ser diferentes. Esta abordagem permite comparar o tráfego de equipas que utilizam as suas próprias chaves de acesso aos fornecedores, mas não constitui uma auditoria de faturas nem uma medição do custo de computação da hospedagem própria.

O relatório afirma ainda que o preço médio estimado por token em todo o gateway caiu 23,2% em agosto. Entre as equipas que processaram mais de 10 milhões de tokens em julho e em agosto, o preço mediano estimado por token caiu 7,6%. A Vercel atribui parte da descida ao aumento da utilização de pesos abertos. O relatório não discrimina quanto da alteração resultou dessa mudança, de diferentes combinações de tokens ou de equipas que trocaram de modelos e cargas de trabalho.

## Um gateway não representa todo o mercado

O índice reúne tráfego agregado e anonimizado encaminhado pelo AI Gateway da Vercel. Dá uma visão das solicitações reais de produção que passam pelo serviço, algo mais concreto do que uma classificação de modelos ou um anúncio de lançamento. No entanto, o relatório não demonstra que os clientes do serviço representem todos os utilizadores de IA, não divulga uma amostra representativa do mercado em geral e não mostra a adoção em cargas de trabalho que não utilizam o gateway. Por isso, as percentagens devem ser entendidas como a composição do tráfego do AI Gateway da Vercel.

A Vercel observa também que a sua classificação de modelos de pesos abertos segue a lista atual do AI Gateway, que é mais ampla do que a definição utilizada em relatórios anteriores. Os números históricos podem mudar à medida que a empresa reveja a metodologia e receba dados mais completos. A tendência mensal é informativa, mas o próprio relatório sublinha que os limites da categoria foram alterados.

«Pesos abertos» também não é sinónimo de «código aberto». Os pesos de um modelo são parâmetros numéricos aprendidos que podem ser disponibilizados para descarregamento. A [Definição de IA de Código Aberto 1.0 da Open Source Initiative](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) estabelece um padrão mais abrangente: exige a liberdade de utilizar, estudar, modificar e partilhar um sistema de IA, e considera as informações sobre os dados de formação, o código e os parâmetros do modelo componentes da forma preferencial para modificação. Um modelo descarregável pode continuar sujeito a restrições de licença ou não incluir detalhes do código e dos dados de formação. As equipas devem verificar a licença e os materiais de lançamento de cada modelo.

## O que essa diferença significa para quem compra IA

Os números da Vercel sustentam uma conclusão limitada: neste gateway, os modelos de pesos abertos processaram um volume maior de tokens e representaram uma parcela menor dos gastos estimados a preços de tabela. Não mostram que a mesma carga de trabalho custaria menos num servidor local nem que um modelo mais barato pudesse substituir um modelo premium sem alterações na qualidade, velocidade ou fiabilidade.

Para uma equipa de produto, a comparação relevante é o custo de concluir a mesma tarefa com o mesmo padrão de aceitação. Isso implica contabilizar o volume de entradas e saídas, as novas tentativas, as ferramentas, o encaminhamento, a latência e qualquer revisão humana e, depois, comparar a fatura do fornecedor com o hardware e a operação necessários para executar diretamente os pesos. O índice de setembro não apresenta estas comparações por tarefa. O seu valor está em indicar que os modelos de pesos abertos já representam uma parte substancial da utilização num gateway de produção, enquanto os gastos continuam concentrados noutros modelos.

O argumento mais amplo do painel do All-In — de que a disponibilidade de modelos está a aumentar — pode ser comparado com este tipo de prova de utilização, mas o índice da Vercel não verifica todas as afirmações sobre modelos feitas na conversa nem prevê a evolução futura da adoção. Para já, é útil distinguir quantos tokens uma categoria processa, quais são os gastos estimados com o fornecedor e quanto custa a uma equipa obter um resultado fiável.

## Fontes e leitura complementar

- [Vercel, “Modelos de pesos abertos representam 56% do volume de tokens” (17 de setembro de 2026)](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026) — Dados de agosto do gateway da Vercel, definições de tokens, método de estimativa dos gastos a preços de tabela, ressalva sobre a classificação e aviso de que os dados podem ser revistos.
- [Open Source Initiative, Definição de IA de Código Aberto 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) — As liberdades e os componentes usados pela iniciativa para definir IA de código aberto, que vão além da simples disponibilização dos pesos.
- [All-In, episódio 290, discussão sobre modelos abertos aos 20min03s](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s) — Discussão do painel sobre o ritmo de lançamento e o acesso a modelos; citada como comentário, não como prova das métricas de utilização ou gastos da Vercel.

## Sources

- [Vercel: Índice de Produção do AI Gateway — setembro de 2026](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026) — Fonte quantitativa primária para as participações de tokens e gastos do gateway em agosto, números mensais e limites da medição. O relatório usa tráfego agregado e anonimizado do AI Gateway da Vercel, inclui várias classes de tokens, estima os gastos com base nos preços de tabela publicados pelas empresas de IA, informa que as faturas podem diferir, adota uma classificação de pesos abertos mais ampla que em relatórios anteriores e alerta que números passados podem ser revisados. Não representa todo o mercado nem é uma pesquisa independente.
- [Open Source Initiative: Definição de IA de Código Aberto 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) — Define as liberdades da IA de código aberto e a forma preferencial para modificação, incluindo informações sobre os dados de formação, código e parâmetros. Usada para distinguir a disponibilidade de pesos abertos da definição mais ampla da OSI; nenhuma licença de modelo específica foi auditada.
- [All-In, episódio 290, vídeo no YouTube e legendas, 20min03s–24min20s](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s) — Contexto para o capítulo solicitado do episódio: discussão do painel sobre o ritmo de lançamento de modelos e o acesso a pesos abertos. As legendas do criador têm erros e não identificam os interlocutores de forma confiável. Usado apenas como comentário, não como evidência das métricas da Vercel nem das afirmações específicas sobre modelos feitas no episódio.