毎月、AI Gateway は本番アプリケーションと AI ラボの間で数十兆トークンをルーティングしており、ランキングやベンチマークとは別に実際の AI 利用状況を可視化しています。このデータを毎月「AI Gateway プロダクションインデックス」として公開しています。
Copy link to heading2026年5月サマリー
AI Gateway の総トークン量は前月比 +20% で推移し、総支出は前月比 +43% と増加しました。顧客が支払う平均単価は4月比で約20%上昇しています。
DeepSeek のトークンシェアは1ヶ月で 1% 未満から17% へ急増しましたが、支出シェアは約1% でほぼ横ばいでした。
Anthropic の支出シェアは5月に 61% から65% へ拡大し、AI アプリ生成、バックオフィスエージェント、コーディングエージェントといったすべてのハイステークスユースケースで70〜80%の支出シェアを維持しています。
コスト意識の高まりにより、低価格モデルとフロンティアモデルの間でより意図的なルーティングが行われるようになりました。顧客はどのモデルにどのタスクを割り当てるかをより慎重に判断しつつ、全体の利用量は引き続き増加しています。
先月はトークンバジェットの超過に関するニュースが大きく取り上げられました:Uber は Q1 直後に年額の Claude Code 予算を使い切ったとされ、Amazon は KiroRank を停止して無駄なトークン消費を抑制しようとしました。コストの急増は現実の問題ですが、今月のレポートでは本番ユースケースでの支出は依然として増加していることが示されています。
5月の AI Gateway データから2つのインサイトが得られました:
低価格モデルが本番環境に参入: 新しいモデルが既存ラボをさらに高価に見せる価格でリリースされ、本番環境での利用に耐えうる性能を備えています。
支出は増加しているが、モデル構成はより賢くなっている: チームはトークンバジェットを拡大し続けていますが、1ドルあたりの価値を最大化するためのルーティング戦略を導入しています。
Copy link to heading低価格モデルが初めて本番規模のボリュームを獲得
2月から4月にかけて AI Gateway 上のラボ別ボリューム分布は緩やかな変化にとどまっていましたが、5月に DeepSeek V4 がリリースされトークンシェアが大きく変動しました。4月にはほとんど存在しなかった低価格帯が、5月には AI Gateway で3番目に大きなボリュームプロバイダーになりました。全体の支出への影響は限定的でした。
4月時点で DeepSeek のシェアはトークンで1%未満、支出で0.2%未満でした。5月にはトークンシェアが17%まで跳ね上がり、OpenAI を抜いて3位に浮上しました。ボリュームのほとんどは5月にリリースされた2つのモデル deepseek/deepseek-v4-flash と deepseek/deepseek-v4-pro によるものです。
支出の状況は対照的です。DeepSeek のトークンシェアが17%まで拡大した一方で、コストシェアは約1% に留まりました。
DeepSeek V4 Flash は100万トークンあたり $0.14(入力)/$0.28(出力)でリリースされ、Anthropic の同等モデルと比べて20〜50倍、Qwen 3.6 Plus や Kimi K2.6 などのバリューティアフラッグシップと比べても8〜12倍安価です。この価格差の大きさから、チームは V4 Flash を急速に採用しました。
価格だけでは1ヶ月でここまでシェアが伸びなかったことを考えると、チームが既存の評価で DeepSeek V4 をテストした結果、単に安いだけでなく本番投入に十分な品質であると判断したことがわかります。
これまで AI Gateway でもバリューティアモデルは利用可能でしたが、この規模でトークンシェアを獲得したことはありませんでした。つまり DeepSeek V4 は同価格帯で初めて本番利用に耐えうる品質基準をクリアしたモデルと言えます。
Copy link to headingフロンティアラボが新規支出の大部分を獲得し続けている
低価格帯のボリューム成長が最も速かった一方で、高価格帯の支出成長はさらに速いペースで進みました。
Anthropic のトークンシェアは26%から32%へ、支出シェアは61%から65%へ上昇しました。OpenAI のトークンシェアは13%前後で横ばいでしたが、支出シェアは12%から13%へ増加し、顧客は OpenAI のトークン1つあたりに支払う金額が増えています。
DeepSeek が平均単価を押し下げているにもかかわらず、5月は平均トークン単価が上昇しました。これはフロンティアモデルを必要とするワークロードの成長が、それ以外を上回ったためです。AI コーディングエージェントのユースケースでは低価格/フロンティアの分割が最も明確に表れています:
DeepSeek は同セグメントのトークンボリュームの49%を占めましたが、コストは4%のみでした。
Anthropic はトークンの28%を占め、コストの70%を占めました。
低価格モデルは本番ワークフローの重要な一部になりつつありますが、フロンティアモデルの利用も引き続き増加しており、全体の支出を押し上げています。
フロンティアモデルのトークン単価は上昇しており、顧客はその価格を依然として支払っています。Anthropic は5月の全ゲートウェイ支出の65%を占め、すべてのハイステークスユースケースで70〜80%の支出シェアを維持しています。
Copy link to headingコスト管理がルーティング戦略になった
5月の支出増加は AI 需要の継続的な成長を示していますが、チームはルーティングを通じて予算にさらに精度を加えています。高ボリュームで安価な作業は低価格モデルに振り向け、品質が最も重要な場面でフロンティアモデルを使用するようになりました。Google の最新 Flash モデルの採用が緩やかであることは、その典型例です。
Gemini 3.5 Flash は Gemini 3.0 Flash より高い価格で5月にリリースされましたが、大規模な移行は発生しませんでした。月末時点で 3.5 は Flash ファミリーのトークンの7%しか占めず、3.0 が90%を維持しています。
2月から3月にかけて Gemini 3.1 Pro が急速に採用されたのに対し、3.5 Flash への移行が遅いことは、3.0 Flash に満足しているチームがまだ高いコストを払う意思がないことを示しています。
Copy link to heading結論:コストパフォーマンスと性能を両立した選択肢により、より賢いモデル構成が可能に
今月のレポートは、全体の支出とトークンボリュームが増加している中でも、市場の価格感応度が高まっていることを示しています。つまり、開発者は1ドルあたりの価値を最大化する方法を模索しているということです。
データからは2つの最適化戦略が明らかになりました:
リスクの低い高ボリュームタスクに DeepSeek の低価格で高性能な V4 ファミリーを活用する
ROI が明確になるまでモデルファミリーのアップグレードを延期する
ルーティングにより、チームはラボが異なるレイヤーの本番 AI ワークロードを争う中で、モデル構成と予算をリアルタイムで調整することが可能になります。
Copy link to heading付録
トークンシェアとコストシェア(B2B 分類別)
B2B アプリケーションは件数は少ないが高単価の呼び出しを行う一方、B2C アプリケーションは大量の低単価呼び出しを行います。5月時点で B2B は B2C と比べてトークン単価が約60%高くなっています。
Copy link to headingトークンとリクエストにおけるエージェントのツール利用
リクエストの約4分の1がツール呼び出しで終了しますが、それらのリクエストは全トークンの半分以上を占めています。両指標ともに前月比でほぼ横ばいです。
Copy link to headingリクエストボリューム別モデル多様性分布
アプリが処理するリクエスト数が多いほど、本番で使用するモデル数も増加します。最低ボリューム層では単一モデル構成が支配的ですが、100万リクエスト以上のアプリでは大多数が11モデル以上をルーティングしています。
ユースケース別コストシェアとボリュームシェア
ユースケース別のコストシェアは、誤った回答のコストの高さを示しており、消費トークン量とは異なります。パーソナルアシスタントやコーディングエージェントはトークン単価が低く、バックオフィスやリクルーティング業務ははるかに高コストです。
Copy link to heading過去のレポート
2026年4月 AI Gateway プロダクションインデックス をご覧ください。
Copy link to headingデータについて
本分析は2026年5月までの Vercel AI Gateway の匿名化・集計されたルーティングデータに基づいています。
測定に関する注意点:
支出 は、独自の API キーを使用するチーム間での正規化されたビューを提供するため、市場価格(公開リスト価格)を使用しています。
ボリューム は AI Gateway を通じてルーティングされたトークン数をカウントしています。
B2C、B2B、および ユースケース の分類 は集計値であり、個別のチームやワークロードは特定されません。
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