Markdown ایڈیشن

AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# Vercel کے ٹوکنز میں اوپن ویٹ ماڈلز کا حصہ 56%، لیکن خرچ کا صرف 14% تھا

> Vercel کے مطابق، اس کے AI Gateway پر اگست کے ٹوکنز کی تعداد میں اوپن ویٹ ماڈلز کا حصہ 56% اور فہرست قیمتوں سے تخمینہ کردہ خرچ میں 14% تھا۔ یہ تقسیم پوری مارکیٹ کا پیمانہ یا صارفین کے بلوں کا مجموعہ نہیں ہے۔

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 کی ستمبر کی AI Gateway رپورٹ کے مطابق، اگست میں اس کے گیٹ وے سے بھیجے گئے 56% ٹوکن اوپن ویٹ ماڈلز نے پراسیس کیے، جبکہ تخمینے کے مطابق خرچ میں ان کا حصہ 14% تھا۔ یہ تقسیم دکھاتی ہے کہ استعمال کا حجم اور ماڈلز پر خرچ کی جانے والی رقوم مختلف کہانی بیان کر سکتی ہیں۔ یہ صرف ایک گیٹ وے کی ٹریفک کا عکس ہے، پوری AI مارکیٹ یا صارفین کے حقیقی بلوں کا پیمانہ نہیں۔

All-In پوڈکاسٹ کی قسط 290 میں 20:03 پر [اوپن ویٹ اور پریمیم ماڈلز کے اجرا کی رفتار پر گفتگو](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s) کے دوران پینل نے دلیل دی کہ زیادہ قابلِ ڈاؤن لوڈ ماڈلز تک رسائی وسیع کرتے ہیں۔ یہ پینل کی تشریح ہے۔ Vercel کے [ستمبر کے AI Gateway Production Index](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026) سے ایک الگ اور زیادہ محدود ڈیٹا پوائنٹ ملتا ہے، جو اگست تک کی ٹریفک رپورٹ کرتا ہے۔

## بڑی تبدیلی

- **کیا بدلا:** Vercel کے AI Gateway پر دسمبر سے اگست کے درمیان اوپن ویٹ ماڈلز اقلیتی حصے سے بڑھ کر ٹوکنز کے 56% تک پہنچ گئے، جبکہ اگست میں فہرست قیمت سے تخمینہ کردہ خرچ کا 14% ان کا تھا۔
- **یہ کیوں اہم ہے:** ماڈل منتخب کرنے والی ٹیموں کو ٹوکنز کی طلب اور خرچ میں فرق رکھنا چاہیے، پھر اپنے کاموں پر معیار اور مکمل عملی لاگت کا موازنہ کرنا چاہیے۔ اس انڈیکس میں کسی ٹیم کے لیے مخصوص کام کے نتائج یا بچت کا حساب موجود نہیں۔
- **کس بات پر نظر رکھیں:** عملی سوال یہ ہے کہ منتخب ماڈل کسی ٹیم کے معیار، تاخیر، رازداری اور کام چلانے کی ضروریات پوری کرتا ہے یا نہیں، اور اس کی مکمل لاگت کیا ہے۔ صرف ٹوکنز کا حصہ اس کا جواب نہیں دے سکتا؛ لائسنس کی شرائط، ہارڈویئر اور انجینئرنگ کا وقت بھی اہم ہیں۔

## 56% اور 14% کے اعداد کیا ناپتے ہیں

Vercel کے مطابق، اگست میں AI Gateway سے بھیجے گئے ٹوکنز میں اوپن ویٹ ماڈلز کا حصہ 56% تھا؛ یہ پہلا مہینہ تھا جب اس گیٹ وے کے حجم میں انہوں نے اکثریت حاصل کی۔ تخمینے کے مطابق خرچ میں ان کا حصہ 14% تھا۔ کمپنی کے چارٹ میں ان کا حصہ اپریل کے 13% سے بڑھ کر اگست میں 56% دکھایا گیا ہے۔ رپورٹ 17 ستمبر کی ہے اور اس میں اگست تک کا ڈیٹا استعمال ہوا ہے۔

اس فرق کا مطلب یہ نہیں کہ ان ماڈلز کو چلانا مفت ہے۔ ڈاؤن لوڈ کیے جا سکنے والے وزنوں کے باوجود حسابی وسائل، بجلی اور آپریشن درکار ہو سکتے ہیں۔ گول کیے گئے حصص کی بنیاد پر، اس ڈیٹا میں اوپن ویٹ گروپ کے فی ٹوکن تخمینہ شدہ خرچ کا تناسب دوسرے ماڈلز کے مقابلے میں لگ بھگ آٹھواں حصہ تھا۔ یہ حساب Vercel کے اعداد استعمال کرتا ہے: خرچ کا 14%، ٹوکنز کے 56% پر تقسیم کیا گیا؛ اس کا موازنہ باقی 86% خرچ کو باقی 44% ٹوکنز پر تقسیم کرنے سے کیا گیا۔ یہ مختلف ماڈلز اور ٹوکن اقسام کی اوسط بیان کرتا ہے، کسی مخصوص ماڈل کی قیمت یا صلاحیت نہیں۔

انڈیکس میں ان پٹ، آؤٹ پٹ، استدلال، کیش شدہ ان پٹ اور کیش بنانے کے ٹوکن شمار کیے جاتے ہیں۔ ان ٹوکن اقسام کی قیمتیں مختلف ہو سکتی ہیں، اس لیے گروپ کی اوسط اس بات سے بھی متاثر ہوتی ہے کہ اس کے صارفین نے کیا بھیجا اور کیا تیار کیا۔ Vercel لیبز کی شائع کردہ فہرستی قیمتوں سے خرچ کا تخمینہ لگاتی ہے؛ اس کا کہنا ہے کہ اصل بل مختلف ہو سکتے ہیں۔ اس طریقے سے کمپنی ان ٹیموں کی ٹریفک کا موازنہ کر سکتی ہے جو فراہم کنندہ کی اپنی API چابیاں استعمال کرتی ہیں، مگر یہ بلوں کا آڈٹ یا خود ہوسٹ کرنے کی کمپیوٹنگ لاگت کی پیمائش نہیں۔

رپورٹ یہ بھی کہتی ہے کہ اگست میں گیٹ وے پر فی ٹوکن اوسط تخمینہ شدہ قیمت 23.2% کم ہوئی۔ ان ٹیموں میں سے، جن میں ہر ایک نے جولائی اور اگست دونوں میں 10 ملین سے زیادہ ٹوکن چلائے، درمیانی ٹیم کی فی ٹوکن تخمینہ شدہ قیمت 7.6% کم ہوئی۔ Vercel اس کمی کا ایک حصہ اوپن ویٹ ماڈلز کے بڑھتے استعمال سے منسوب کرتی ہے۔ رپورٹ الگ سے یہ نہیں بتاتی کہ اس تبدیلی میں اس رجحان، ٹوکنز کی مختلف آمیزش، یا ٹیموں کے ماڈلز اور ورک لوڈ بدلنے کا کتنا حصہ تھا۔

## ایک گیٹ وے پوری مارکیٹ نہیں

یہ انڈیکس Vercel AI Gateway سے گزرنے والی شناخت سے پاک، مجموعی ٹریفک ہے۔ اس سے اس سروس سے گزرنے والی حقیقی پیداواری درخواستوں کی جھلک ملتی ہے، جو ماڈل لیڈر بورڈ یا اجرا کے اعلان سے زیادہ ٹھوس ہے۔ لیکن رپورٹ یہ ثابت نہیں کرتی کہ اس کے صارفین AI کے تمام صارفین کی نمائندگی کرتے ہیں، پوری مارکیٹ کے لیے نمونے کے انتخاب کا طریقہ نہیں بتاتی، اور ایسے ورک لوڈز میں اپنانے کا رجحان نہیں دکھاتی جو یہ گیٹ وے استعمال نہیں کرتے۔ اس لیے ان فیصدوں کو Vercel کے گیٹ وے میں ماڈلز کی آمیزش کے طور پر پڑھنا چاہیے۔

Vercel یہ بھی بتاتی ہے کہ اوپن ویٹ کی درجہ بندی AI Gateway کی موجودہ ماڈل فہرست پر مبنی ہے، جو پہلے کی رپورٹوں میں استعمال ہونے والی تعریف سے زیادہ وسیع ہے۔ Vercel کے طریقۂ کار میں تبدیلی اور زیادہ مکمل ڈیٹا ملنے سے پہلے کے اعداد بدل سکتے ہیں۔ ماہ بہ ماہ رجحان معلوماتی ہے، لیکن رپورٹ خود واضح کرتی ہے کہ زمرے کی حد بھی بدل گئی ہے۔

“اوپن ویٹ” اور “اوپن سورس” ایک دوسرے کے متبادل نہیں۔ ماڈل کے وزن سیکھے گئے عددی پیرامیٹرز ہیں جو ڈاؤن لوڈ کے لیے جاری کیے جا سکتے ہیں۔ Open Source Initiative کی [Open Source AI Definition 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) ایک وسیع تر معیار مقرر کرتی ہے: اس کے تحت AI نظام کو استعمال کرنے، مطالعہ کرنے، اس میں ترمیم کرنے اور اسے بانٹنے کی آزادی درکار ہے؛ نیز ترمیم کے لیے ترجیحی شکل کے اجزا میں تربیتی ڈیٹا کی معلومات، کوڈ اور ماڈل پیرامیٹرز شامل ہیں۔ ڈاؤن لوڈ کے قابل چیک پوائنٹ پر پھر بھی لائسنس کی پابندیاں ہو سکتی ہیں، یا اس میں تربیتی کوڈ اور ڈیٹا کی تفصیل موجود نہ ہو۔ ٹیموں کو ہر ماڈل کے اصل لائسنس اور اجرا کے مواد کی جانچ کرنی چاہیے۔

## AI خریداروں کے لیے اس فرق کا مطلب

Vercel کے اعداد ایک محدود نتیجے کی تائید کرتے ہیں: اس گیٹ وے پر اوپن ویٹ ماڈلز نے فہرستی قیمتوں سے تخمینہ کردہ خرچ میں نسبتاً کم حصہ رکھتے ہوئے ٹوکنز کا زیادہ حجم سنبھالا۔ یہ نہیں دکھاتے کہ یہی ورک لوڈ مقامی سرور پر سستا پڑے گا، یا کم لاگت والا ماڈل معیار، رفتار یا قابلِ اعتماد ہونے میں تبدیلی کے بغیر پریمیم ماڈل کی جگہ لے سکتا ہے۔

مصنوعاتی ٹیم کے لیے متعلقہ موازنہ یہ ہے کہ ایک ہی کام کو ایک ہی قبولیت کے معیار پر مکمل کرنے کی قیمت کیا ہے۔ اس میں ان پٹ اور آؤٹ پٹ کا حجم، دوبارہ کوششیں، ٹولز، درخواستوں کی تقسیم، تاخیر اور انسانی جائزہ شامل ہونا چاہیے؛ پھر فراہم کنندہ کے بل کا ان ہارڈویئر اور آپریشن کے خرچ سے موازنہ کیا جائے جو ماڈل کے وزن براہِ راست چلانے کے لیے درکار ہوں۔ ستمبر کا انڈیکس ہر کام کے لیے ایسا تقابل نہیں دیتا۔ اس کی اہمیت اس اشارے میں ہے کہ ایک پیداواری گیٹ وے میں اوپن ویٹ ماڈلز اب خاصی تعداد میں استعمال ہو رہے ہیں، جبکہ خرچ کا زیادہ حصہ دوسرے ماڈلز پر مرتکز ہے۔

All-In پینل کی وسیع دلیل—کہ ماڈلز کی دستیابی بڑھ رہی ہے—کو اس نوعیت کے استعمال کے شواہد کے مقابلے میں پرکھا جا سکتا ہے، لیکن Vercel کا انڈیکس گفتگو میں کیے گئے ہر ماڈل کے دعوے کی تصدیق نہیں کرتا اور نہ ہی آئندہ اپنانے کے رجحان کی پیش گوئی کرتا ہے۔ فی الحال مفید فرق یہ ہے کہ ماڈلز کا کوئی زمرہ کتنے ٹوکن پراسیس کرتا ہے، فراہم کنندگان کے تخمینہ شدہ چارجز کیا ہیں، اور قابلِ اعتماد نتیجہ حاصل کرنے میں کسی ٹیم کی کتنی لاگت آتی ہے۔

## ماخذ اور مزید مطالعہ

- [Vercel، “اوپن ویٹ ماڈلز نے ٹوکنز کے حجم کا 56% حاصل کیا” (17 ستمبر 2026)](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026) — Vercel کے اگست کے گیٹ وے ڈیٹا، ٹوکنز کی تعریف، فہرستی قیمتوں سے خرچ کے تخمینے کے طریقے، درجہ بندی سے متعلق احتیاط اور اعداد میں ترمیم کے نوٹ کا ماخذ۔
- [Open Source Initiative، Open Source AI Definition 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) — اوپن سورس AI کی تعریف میں ادارے کی مقرر کردہ آزادیاں اور اجزا، جو صرف وزن دستیاب ہونے سے مختلف ہیں۔
- [All-In کی قسط 290، اوپن ماڈلز پر گفتگو 20:03 پر](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s) — اجرا کی رفتار اور ماڈلز تک رسائی پر پینل کی گفتگو؛ اسے تبصرے کے طور پر درج کیا گیا ہے، Vercel کے استعمال یا خرچ کے اعداد کے ثبوت کے طور پر نہیں۔

## Sources

- [Vercel: AI Gateway Production Index — ستمبر 2026](https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-september-2026) — اگست میں گیٹ وے کے ٹوکنز اور خرچ کے حصص، ماہ بہ ماہ اعداد اور پیمائش کی حدود کا بنیادی مقداری ماخذ۔ رپورٹ Vercel AI Gateway کی شناخت سے پاک مجموعی ٹریفک، ٹوکن کی متعدد اقسام اور لیبز کی شائع کردہ فہرستی قیمتوں سے خرچ کا تخمینہ استعمال کرتی ہے؛ یہ بھی کہتی ہے کہ بل مختلف ہو سکتے ہیں، پہلے کی رپورٹوں سے زیادہ وسیع اوپن ویٹ درجہ بندی اپناتی ہے، اور متنبہ کرتی ہے کہ سابقہ اعداد میں ترمیم ہو سکتی ہے۔ یہ پوری مارکیٹ کا ڈیٹا یا آزاد سروے نہیں۔
- [Open Source Initiative: Open Source AI Definition 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) — اوپن سورس AI کی آزادیوں اور ترمیم کی ترجیحی شکل کی تعریف، جس میں تربیتی ڈیٹا کی معلومات، کوڈ اور پیرامیٹرز شامل ہیں۔ اسے اوپن ویٹ ماڈلز کی دستیابی اور OSI کی وسیع تر تعریف میں فرق واضح کرنے کے لیے استعمال کیا گیا؛ کسی مخصوص ماڈل کے لائسنس کا آڈٹ نہیں کیا گیا۔
- [All-In کی قسط 290، یوٹیوب ویڈیو اور کیپشنز، 20:03 تا 24:20](https://youtu.be/cvP_1jmnkmM?t=1203s) — مطلوبہ قسط کے باب کا سیاق: ماڈلز کے اجرا کی رفتار اور اوپن ویٹ تک رسائی پر پینل کی گفتگو۔ تخلیق کار کے خودکار کیپشنز میں غلطیاں ہیں اور مقررین کی شناخت قابلِ اعتماد نہیں؛ اسے صرف تبصرے کے طور پر استعمال کیا گیا، نہ Vercel کے اعداد کے ثبوت کے طور پر اور نہ ہی اسی گفتگو میں کیے گئے مخصوص ماڈل دعووں کے ثبوت کے طور پر۔