Siffran
Vercels gatewayrapport för oktober, publicerad den 15 oktober, säger att Jev nådde 35,3% av bolagets betalande team under sina två första veckor efter lanseringen den 17 september, och kallar det den snabbaste spridningen för någon modell i AI Gatewayens historia.
De fyra följande posterna i samma tabell är Claude Sonnet 5.5 på 18,1%, GPT-6 Luna på 14,9%, Gemini 3.8 Flash på 13,2% och Claude Opus 5.5 på 13,1%. Jevs räckvidd efter två veckor är nära det dubbla mot modellen närmast bakom. Kvarhållandet låg på 55,6%: drygt hälften av de team som prövade den vecka ett kom tillbaka vecka två.
Utgiftssiffran är historiens andra hälft, och rapporten är inte konsekvent om den. Sammanfattningen säger att Jev tog 0,27% av gatewayens utgifter under de två veckorna; brödtexten säger 0,15% och resultattavlan 0,3%. Rapporten förenar inte de tre. Det alla tre är överens om är storleksordningen: en modell hos en tredjedel av de betalande teamen tar långt under en procent av pengarna.
Vad Jev är
Jev kommer från TypeSafe AI och är en beslutsmodell, inte en textgenerator. Utfallen är begränsade till en liten uppsättning förbestämda val — en etikett, ett betyg, ett ja eller nej — och därför är den billig och snabb nog att sätta framför stora datamängder, och därför kan den inte föra ett samtal.
Vercel är här både kund och domare. Bolaget bytte ut GPT-6 Luna mot Jev i den klassificerare som avgör om ett kommando är säkert att köra.
Den kombinationen förklarar siffrornas form. En klassificerare körs på varje förfrågan i stället för på varje samtal, så den når många team; och eftersom varje anrop är kort och begränsat kostar det nästan ingenting. Räckvidd och intäkt skiljs åt.
Förbehållet om datan
Detta är gatewaysiffror, inte branschsiffror. Vercels AI Gateway är en dirigeringstjänst, och utvecklare som anropar OpenAI eller Anthropic direkt syns inte i den, så rapporten underskattar de labb som säljer sitt eget API. TechCrunch, som skrev om publiceringen, gör samma påpekande.
Resten av rapporten är värd att läsa av ett annat skäl. Modeller med öppna vikter tog 71,5% av gatewayens tokens i september och 23% av utgifterna, upp från ungefär en dollar av tjugo i juni. Utgifterna för frontmodeller har tiofaldigats sedan december, och utgifterna för modeller med öppna vikter mer än sjuttiofaldigats. Genomsnittspriset per token föll 47%.
Att följa
Om utgiftsandelen rör sig. En modell som når en tredjedel av teamen och tar en bråkdel av en procent är antingen en mycket billig handelsvara eller början på något — och rapportens egen kolumn för kvarhållande, där GPT-6 Luna leder med 64,8%, är den bättre tidiga indikatorn på vilket.
