北京
先看一组数字：开放式模型吃掉了71.8%的令牌消耗量，却只对应26.9%的总支出。反过来，闭源式模型只占28.2%的令牌，账单份额却压到73.1%。
这组对比来自 OpenRouter 的一张可视化图，由 David Hendrickson 整理发布。它把 AI 市场里一条不太被摆上台面的分界线，直接画成了两个不成比例的数字。
正方会说，这就是开放式的胜利。绝大多数调用量流向开放权重模型，说明在高吞吐、价格敏感的场景里，它们已经是默认选项——跑得多、单价低，令牌份额自然被撑起来。
反方则会指着支出那一栏：钱还是流向了闭源。使用频率低不等于价值低，真正愿意掏钱的调用，往往落在对成本不那么敏感的地方。令牌少、账单重，恰恰说明这部分需求买的是别的东西。
我的判断偏向后者，但要把话说清楚：这张图证明的不是谁更强，而是市场已经分成了两层。一层拼吞吐和单价，一层拼愿意为智能本身付溢价。两层的计价逻辑根本不在一个坐标系里。
这种分割会直接影响部署策略。如果一家团队的主要负载是高频、可替换的任务，开放权重模型的成本结构几乎无法拒绝；而当任务本身对结果质量更敏感，账单上的比例就会倒向另一边。
值得注意的是，令牌份额和支出份额之间接近三倍的落差，本身就是一种信号。它说明"用得多"和"花得多"在 AI 市场里已经是两件不同的事，把它们混在一起谈性价比，结论只会越谈越糊。
对做本地部署的人来说，这张图的价值不在于站队，而在于提醒：先分清自己的负载落在哪一层，再谈选型。令牌消耗量告诉你规模，支出份额告诉你钱花在了哪里——两个数字分开看，比合起来看有用得多。
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