Offene Modelle verarbeiten bei Vercel 71,5 % der Tokens

Die Zahl stimmt

Von zehn Tokens, die durch das KI-Gateway von Vercel laufen, gehen sieben an ein offenes Modell. Gemeint sind Modelle, deren Gewichte veröffentlicht und herunterladbar sind, etwa von DeepSeek, Moonshot (Kimi) oder Z.ai (GLM). Im September waren es exakt 71,5 %.

Die Zahl stammt von Vercel selbst, aus dem Monatsbericht vom 15. Oktober. Zwei Tage später griff The Register sie auf, mit einer Überschrift, laut der offene Modelle Herzen, Köpfe und Geldbeutel gewinnen.

Wir haben den Bericht vollständig gelesen, dazu die Methodikhinweise und die drei vorherigen Berichte. Erster Befund: Die 71,5 % sind korrekt. Und Vercel nennt die andere Zahl ehrlicherweise gleich in der eigenen Überschrift: Dieselben Modelle machen 23 % der Ausgaben aus.

Ein Gateway sieht, was bei ihm durchläuft

AI Gateway ist ein Produkt von Vercel. Eine Anwendung schickt ihre Anfragen dorthin, und das Gateway leitet sie an Hunderte Modelle bei verschiedenen Anbietern weiter. Man kann es sich wie eine Telefonzentrale vorstellen: Sie weiß genau, wer bei ihren Teilnehmern wen anruft, und nichts über Gespräche außerhalb ihres Netzes.

Was der Zentrale entgeht, ist erheblich. Ein Unternehmen, das OpenAI oder Anthropic direkt anspricht, ein anderes Gateway nutzt oder ein Modell auf eigenen Servern betreibt, kommt in diesen Zahlen nirgends vor. Vercels Kunden sind Entwicklerteams, die sich bewusst für ein Werkzeug entschieden haben, mit dem sich das Modell leicht wechseln lässt, und sie nutzen das auch: Laut demselben Bericht hat im September fast jedes dritte Team seinen wichtigsten Anbieter gewechselt.

Diese Einschränkung steht nicht im Bericht. Sein erster Satz sagt sogar das Gegenteil: Der Datenverkehr zeige, wie KI in Unternehmen heute tatsächlich genutzt werde. Erst der Fließtext des Register-Artikels erinnert daran, dass das Gateway weder andere Gateways noch Direktzugriffe noch den Betrieb auf eigenen Servern sieht. Diesmal ist die Berichterstattung vorsichtiger als ihre Quelle.

Ein Token ist kein Euro

Ein Token ist ein Textbaustein, die Einheit, in der ein Modell liest und schreibt und in der Anbieter abrechnen. Nur berechnen sie längst nicht alle denselben Preis.

Tokens zu zählen heißt, an der Mautstelle Fahrzeuge zu zählen, ohne darauf zu achten, ob Kleinwagen oder Lastwagen durchfahren. Auf dem Gateway von Vercel sind die Kleinwagen chinesisch und billig.

DeepSeek allein macht 58 % aller Tokens im September aus, bei 6,6 % der Ausgaben. Ein einziges Modell davon, DeepSeek-v4.1-Flash, verarbeitet fast die Hälfte aller Tokens des Monats, bei 2,6 % des Geldes. Sein Preis pro Token liegt bei etwa einem Fünftel des Durchschnitts der offenen Modelle.

Am anderen Ende steht Moonshot, das Labor hinter Kimi: 3,6 % der Tokens, 13,2 % der Ausgaben. Vercel vermerkt, dass der Anstieg der Ausgaben für offene Modelle zu etwa zwei Dritteln auf die teuren Modelle der Familie zurückgeht, allen voran Kimi K3.

Die Überschrift des Register übertreibt also, und der Untertitel korrigiert sie sogleich, indem er von knapp einem Viertel der geschätzten Ausgaben spricht. Drei Viertel des Geldes, genau 77 %, fließen weiterhin an geschlossene Modelle. Und dieser Betrag ist selbst eine Schätzung zum Listenpreis: Die Methodikhinweise warnen, dass die tatsächlichen Rechnungen abweichen können.

Noch ein Detail zur Einheit: Vercel zählt unter den Tokens auch jene, die ein Modell aus einem Zwischenspeicher erneut liest, zusätzlich zu denen, die es tatsächlich liest und schreibt. Das steht ausdrücklich im Bericht und ist ein weiterer Grund, Tokens nicht mit geleisteter Arbeit zu verwechseln.

Derselbe Juli, zweimal gemessen

Erst beim Zurückgehen durch die früheren Berichte kommt die Kurve in Bewegung.

Der Bericht vom 11. August nannte für Juli einen Anteil offener Modelle von 36 % der Tokens. Der Oktoberbericht weist in seiner Grafik für denselben Juli 46,5 % aus. Für Juni schrieb der Julibericht 29 %, der Oktoberbericht zeigt 34,4 %. Weder ein Fehler noch eine heimliche Korrektur: Die Regel hat sich geändert.

Bis zum Augustbericht zählte Vercel nur jene Tokens als offen, die von vier Laboren ausgeliefert wurden, die ihre eigenen Modelle hosten (DeepSeek, MiniMax, Moonshot und Z.ai). Diese Definition bezeichnete der Julibericht selbst als vorsichtig. Seit dem Septemberbericht gilt die Modellliste des Gateways. Der Julibericht beschrieb diese andere Zählweise, nach Modell statt nach Anbieter, bereits für eine andere Kennzahl. Die Methodikhinweise vermerken es in einer Zeile: eine weiter gefasste Definition als zuvor, und vergangene Monate können überarbeitet werden.

Das ist, als würde man ein Kind jeden Monat messen und mitten im Jahr den Zollstock wechseln. Das Wachstum ist real, aber der Sprung im Monat des Wechsels geht teilweise auf den Zollstock zurück.

In den beiden jüngsten Berichten vergleicht Vercel seine Monate mit einer einheitlichen Regel. Nicht alle tun das.

Am 18. September schrieb The New Stack, der vorherige Bericht setze Juli bei 36 %, unmittelbar nachdem er für August 56 % gemeldet hatte. Am 22. sprach Techstrong.ai von einem großen Sprung gegenüber den 36 % im Juli, im Text, in der Zusammenfassung und in den FAQ. Bei gleichbleibender Regel beträgt der Anstieg von Juli auf August etwa neun Punkte (46,5, dann 55,8), nicht zwanzig.

Beide Artikel sind im Übrigen solide: Sie erklären die Lücke zwischen Tokens und Ausgaben, und Techstrong weist sogar darauf hin, was das Gateway nicht sieht. Der Fehler liegt in einer Zeile der Methodikhinweise, die niemand bemerkt hat.

Was bleibt

Mit der aktuellen Regel, auf alle Monate angewandt, hält der Trend. Der Anteil offener Modelle steigt von 34,4 % der Tokens im Juni auf 71,5 % im September, bei den Ausgaben von 4,9 % auf 22,6 %. Mehr als vervierfacht, wie Vercel schreibt, und diesmal mit demselben Zollstock gerechnet.

Ein weiterer belastbarer Befund, und vielleicht der überraschendste des Berichts: Fast 70 % des Geldes, das auf dem Gateway für chinesische Modelle ausgegeben wird, geht an Hosting-Anbieter mit Sitz in den USA. Das chinesische Labor liefert das Modell, ein amerikanisches Unternehmen betreibt es und kassiert.

Bleibt, was die Zahl nicht misst und was keine Berichterstattung ihr zuschreiben kann: den Anteil offener Modelle an der KI insgesamt. Das kann ein Gateway nicht liefern. Es weiß nur, was seine eigenen Kunden ihm im September anvertraut haben, und es hat die Regel gewechselt, um das zu zählen.