Vercel gateway verileri: Karar modelleri isteklerin %26'sını aldı, Anthropic yeni ekipleri 2:1 kazandı

Karar modelleri tüm isteklerin %26'sını aldı

Vercel, gateway'in her ay üretim uygulamaları ile AI laboratuvarları arasında yönlendirdiği 100 trilyonun üzerindeki tokena dayanan Kasım 2026 AI Gateway Production Index'i yayınladı. Maneşet bulgusu şu: metin üretmek yerine sınıflandıran, puanlayan veya seçenekler arasından seçim yapan yeni bir kategori olan karar modelleri, yaklaşık altı hafta içinde Ekim ayında tüm gateway isteklerinin %26'sına ulaştı; toplam harcamanın ise yalnızca %0,53'ünü oluşturuyor.

Vercel'e göre karar modelleri eylül ortasında gateway'e geldi ve şimdiden sekiz satıcıdan 15 model var. Ücretli ekiplerin neredeyse üçte biri Ekim ayında en az bir karar modeli kullandı ve yaklaşık %11'i metin üreten tek bir modele bile istek göndermeden yalnızca karar modeli kullandı. Bu modellerin istek başına maliyeti bir dil modelinin yaklaşık yetmişde biri kadar, bu da istek-harcama oranındaki bu dengesizliği açıklıyor.

Kullanım en ağır AI tüketicilerine doğru kayıyor. Ayda 10 milyon tokendan az işleyen ekiplerin yalnızca beşte biri biraz fazlası karar modeli kullandı; 100 milyon ile 1 milyar token arasında bu oran neredeyse yarım; 10 milyar token üzerinde ise onda yedi. Vercel ayrıca harcamaya göre en üst %1'lik ekiplerin medyan olarak 29 farklı model kullandığını, en alt dilimin ise tek model kullandığını belirtiyor. İstek hacminin neredeyse tamamı TypeSafe AI'nın Jev modeline gitti; Jev, Anthropic'in toplam isteklerinin yaklaşık dört katını aldı, ancak ekipler Jev'e harcadıkları her dolar karşılığında Anthropic modellerine 64 dolar harcadı.

Ses kullanımı temmuzdan beri 2,6 kat arttı

Ekim ayında ücretli ekiplerin yaklaşık %11'i bir ses modeli kullandı; bu oran temmuzda %4'tü, yani %161'lik bir artış. Her iki ayda da ödeme yapan ekipler arasında ses kullanımı %5'ten %14'e yükseldi, ayda en az 100 ses isteği gönderen ekiplerin oranı beş kat büyüdü ve eylülde ses kullanan ekiplerin onda altısı ekimde geri döndü; bu oran temmuzda yarısından azdı.

Vercel çoğu ses hattının üç parçadan oluştuğunu söylüyor: konuşmadan metne, bir dil modeli ve metinden konuşmaya. Ekiplerin çoğu bu parçalardan yalnızca birini veya ikisini kullanıyor ve hepsi bir arada modeller ile kendin kurulan hatlar temmuz ile ekim arasında fiilen yer değiştirdi; şimdi daha yaygın yaklaşım kendin kurulan hatlar.

Anthropic ve OpenAI eşitliğe ulaştı

Aralıkta gateway'deki her 100 ücretli ekibin 70'i bir OpenAI modeli, 48'i bir Anthropic modeli kullanıyordu. Ekime gelindiğinde ikisi 55 ve 54 ile neredeyse eşit durumdaydı. Anthropic'in kazandığı payın çoğu yeni ekiplerden geldi: Ekimde Anthropic, OpenAI'nin neredeyse iki katı kadar yeni ekibin ilk tercih edilen laboratuvarıydı.

Harcamaya göre en üst %1'lik ekiplerin yüzde doksanından fazlası her iki laboratuvarı da kullanıyor, dolayısıyla rekabet her birine ne kadar iş gittiğine kaydı. Bu ölçümde Anthropic hâlâ önde ama OpenAI pay aldı; gateway'de harcanan her doların yaklaşık 15 sentini alır oldu, aralıkta bu oran yaklaşık 9 sentti; Anthropic'in payı ise yarıya inerek yaklaşık 32 sent oldu.

Modeller için altı haftalık yarı ömür

Ekimdeki dil modeli isteklerinin yarısından fazlası 60 günden yeni modellere gitti; eylül öncesi bu oran hiç üçte biriyi geçmemişti. Bir model ailesi içinde medyan olarak her 61 günde bir yeni sürüm geliyor ve tipik bir model lansmandan sonraki bir ay içinde zirvesine ulaşıyor. Dört hafta sonra, zirvedeyken onu kullanan ekiplerin dörtte üçü, halefi çıkmiş olsun ya da olmasın, ilerlemiş oluyor.

Ekimde ayda en az 10 milyon token çalıştıran ekiplerin yaklaşık yarısı en çok kullandıkları modeli değiştirdi. Bunların beşte dördü daha yeni bir sürüme geçti, onda altısı farklı bir laboratuvara geçti. Vercel'in özeti: AI modellerinin yarı ömrü artık yaklaşık altı hafta.

Ekim verilerinde ayrıca

Anthropic'in Opus 5.5'ı ilk tam ayında harcamaya göre en üst model oldu ve tüm ekipler arasında her yedi dolardan birini aldı; gateway'deki en yaygın altı modelin dördü Anthropic'in. Görüntü ve video her ikisi de şimdiye kadarki en büyük ayını yaşadı; OpenAI'nin GPT-Image-2.5 Sunburst görüntü harcamasında, ByteDance'in Seedance 2.5 üçüncü ayında video harcamasında liderdi ve Google'ın Veo 3.1 ile Kuaishou'nun Kling 3.0'ının önünde. Vercel, harcamanın yayınlanan liste fiyatlarıyla tahmin edildiği, dolayısıyla gerçek faturaların farklı olabileceği konusunda uyarıyor.

Neden önemli

Bu, AI'nin demolar veya benchmarklar yerine üretimde nasıl kullanıldığına dair nadir bir nicel pencere. İki çıkarım öne çıkıyor. Birincisi, mimari: üretim AI'sı üretim ve değerlendirme iş yüklerine bölünüyor ve istek başına çok daha ucuz olan bir model kategorisi, daha önce bir dil modeli veya elle yazılmış kurallar gerektiren her türlü yüksek hacimli sınıflandırma veya puanlama görevinin ekonomisini değiştiriyor. İkincisi, satıcı dinamiği: ekipler zirvesine ulaşmış bir modeli bir ay içinde terk ediyor ve onda altı kez laboratuvar değiştiriyor; model sadakati neredeyse yok, bu yüzden laboratuvarlar her sürümle işi yeniden kazanmak zorunda ve ekipler geçişi ucuzlatan yönlendirme katmanlarından yararlanıyor. Veriler tek bir gateway'in ücretli ekip popülasyonunu yansıtıyor, ancak ayda 100 trilyon tokenla gerçek dünya AI tüketimine dair daha büyük kamuya açık sinyallerden biri.