OpenRouterとa16z所属の著者らによるOpenRouter 上で実際にやり取りされた100Tトークン超のログを分析し、
「LLM が現実世界でどう使われているか」を示した分析レポートが出ていた。

分析対象もモデル種別（オープン/クローズド）、用途カテゴリ、地域、コスト、など多角的

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（以下、LLMまとめ＋手編集）
1. オープンソース vs クローズドソース
・結論「高信頼・高性能が必要な領域はクローズド、コスト効率やカスタマイズ重視はOSS という「二層構造」
・トークン量ベースでは依然として クローズドモデルが多数派 だが、オープンウェイトモデル（以下OWM）が2025年末時点で約1/3 まで拡大
・特に中国発OWM（DeepSeek, Qwen, Moonshot/Kimi など）の伸びが顕著
・OWM内の勢力図も変化：
・以前は DeepSeek 系がOWMの過半を占める“準独占”状態
・2025年後半には Qwen、Kimi、GPT-OSS等が台頭し、複数モデルが分散して使われる状態
で共存
２：モデルサイズ
・Smallモデル(<15B)は数は多いが、利用シェアは減少傾向（群雄割拠で決め手に欠ける）
・Mediumモデル（15–70B）が急成長。Qwen2.5 Coder 32B を皮切りに、Mistral Small 3、GPT-OSS 20B などが台頭「性能とコストのバランスが良い“モデル・マーケットフィット”ゾーン」として確立
・Largeモデル（>70B）は一社独占ではなく複数フロンティアが並立

3. 何に使われているか（カテゴリ別）
・OSS 全体での利用傾向
・Roleplay（創作・キャラ会話）と Programming（コーディング支援）が圧倒的多数
・OWM トークンの 約半分以上が Roleplay、2番手が Programming。
・背景
・Roleplay：検閲や制約が比較的緩く、創作・ゲーム・キャラチャット用途で OWM が好まれる。
・Programming：ローカル・社内環境での利用やコスト面で、OWM コードモデルが選ばれやすい

4. Agentic Inference（エージェント的推論）の台頭
・推論特化モデルへのトークン比率が 2025年中に 50% を超える
・Tool callingを伴うリクエストも増加
・入出力トークン長も大きく伸長：
・平均プロンプト長：約1.5K → 6K トークン超（約4倍）
・平均出力長：約150 → 400 トークン（約3倍）。
・特に Programming 系プロンプトが桁違いに長く、20K トークン超も普通

５. ユーザー定着（リテンション）と「ガラスの靴」現象
・多くのモデルで初期ユーザーの離脱は激しいが、
一部モデルでは 特定の「初期コホート」が長期にわたり残り続け、これを 「シンデレラのガラスの靴（Glass Slipper）効果」 と呼ぶ：
・あるモデルが 特定の高価値ワークロードを“初めて本当に解決”した瞬間、そのユーザー群がそのモデルに強くロックインされる現象
・そのコホートは後発モデルが出ても乗り換えにくく、長期的な基盤ユーザー（foundational cohort） となる
・逆に、最初から「決定的なフィット」がないモデルは、どのコホートも同じように浅いリテンションしか得られない

６. コスト vs 利用量のダイナミクス
・各モデルの 実効トークン単価（キャッシュ等を織り込んだ 1M tokens あたりコスト） と総トークン量 を log–log プロット
・マクロには価格と利用量の相関は弱く、需要はかなり価格非弾力的：
・高価でも高品質・高信頼ならよく使われる（Claude, GPT-4/5 Pro など）
・OSS や中国モデルなど 低価格モデルは膨大なボリュームを捌く「高ボリューム・低マージン」ポジションに
・ポイント
・安さだけでは売れず、「タスクをきちんと解決できるか」の方が重要
・同時に、Flash 系や DeepSeek V3 のような「そこそこ高性能かつ安い」モデルは、開発環境や長文ワークロードで“デフォルト選択肢”化しやすい

７. 各プロバイダごとの利用プロファイル
Anthropic（Claude）
→ Programming＋Technology が 8割超。コーディング・推論・業務タスクに特化した使われ方
Google（Gemini）
→ Programming 比率は減少気味だが、翻訳・科学・法律・一般知識など多様な用途で使われる
xAI
→ 当初はほぼ Programming 一色。後半、無料提供などで一般ユーザーが増え、Roleplay や Academia も増加
OpenAI
→ 2025年初は Science が半分以上だったが、年末には Programming＋Technology が 5割超になり、より「開発・ビジネス寄り」の利用にシフト
DeepSeek
→ Roleplay・カジュアルチャットが大部分。エンタメ・会話色が強い
Qwen
→ Programming が 40–60% と一貫して高い。技術・開発系用途に強い December 12, 2025

フランツロアーのマミミディアム白、ほぼ新品で出てる…欲しいけど今月奨学金返済で死んでるわ😮‍💨誰か買って自慢して？

フランツロアー mami medium ホワイト
https://t.co/LC5dPaykrB December 12, 2025

@arisu__0830 i7→MEDiUM
TRIGGER→Hidden Region、DIAMOND FUSION
Re:vale→星屑マジック
ŹOOĻ→輪舞、STRONGER & STRONGER

かなぁ☺︎
全部好きだから選べない…！！！ December 12, 2025

「元興寺の鬼」妖怪好きには結構知られてるとのことで、この面はその鬼を退治した男の子の形相を神格化したものになるそうです。
　
＜南都元興寺＞八雷神面を戻し倭国仏教発祥に縁ある寺院として復興開始のためご協力が必要です。sns_share_token=&utm_source=pj_share_twitter&utm_medium=social December 12, 2025