Sakhanda Wire
NVDA $230.86 +1.09% MSFT $512.80 -0.02% GOOGL $338.24 -1.70% META $725.93 +0.10% AMZN $248.23 -0.37%
← Към новините

Зашеметяващата графика на токените на OpenRouter е дебатът за балона на ИИ в едно изображение

Грандиозната диаграма на OpenRouter за токените е дебатът за балона на AI в едно изображение
Матиас Бастиан
17 септември 2026 г.

В OpenRouter, платформа, която разработчиците използват, за да интегрират AI модели в своите продукти, седмичното потребление на токени е нараснало с повече от 25 000% от януари 2025 г. насам — от 0,5 трилиона до 126,2 трилиона токена. Токените са основната единица за обработка от AI, подобно на галоните гориво за автомобила. Но тази диаграма говори по-малко за бурното навлизане на AI и повече за това колко раздути са станали показателите за токените.

Седмичното потребление на токени в OpenRouter се е увеличило драстично от началото на 2025 г. | Изображение: Питър Уокър / OpenRouter

Ръстът не бива да се бърка със съответен скок в реалното използване или бизнес стойността. Моделите за разсъждение генерират огромни количества токени за „мислене“, преди да създадат отговор, което драстично увеличава броя им. Малък ръст в използването може да означава огромен скок в потреблението на токени, особено при неоптимизирани агентни AI системи, които изразходват токени с потресаваща скорост.

Наскоро GPT 5.6 Luna на OpenAI доминираше по потребление на токени в OpenRouter, макар че това не означава непременно, че повече хора го използват. Моделът може просто да генерира повече токени за всяка заявка. Що се отнася до приходите, Astra на OpenAI е начело. Китайски модели като Kimi, GLM и DeepSeek също се разрастват бързо, като месечните разходи за тях са се увеличили десетократно през 2026 г., макар и от много по-малка база.

AI новини без рекламна шумотевица – подбрани от хора

Абонирайте се за THE DECODER и получете четене без реклами, седмичен AI бюлетин, ексклузивния ни шест пъти годишно издаван доклад за водещите модели „AI Radar“, пълен достъп до архива и достъп до секцията ни за коментари.

Източник: LinkedIn

Преведено автоматично от английски. Оригиналната статия е на връзката по-долу.

Първоначално публикувано от The Decoder на

Прочетете оригинала в The Decoder ↗

Текстът и изображенията са собственост на The Decoder и са възпроизведени тук с посочване на авторството и връзка към оригиналната публикация.

← Към новините

Още новини

Всички последни новини