OpenRouterで使われた100兆トークン分の様々なLLM利用が分析された。
分析においてプロンプトや出力内容は使わず、メタデータ（タイミング、モデル、プロバイダー、ストリーミングの有無など）で分析された。以下が研究からの抜粋

オープンモデル利用は1/3程度が継続し、特にDeepSeek, Kimi, Qwenなどのモデルの利用が大きくなっている。またリリース直後だけでなく、その後も利用は高水準を維持し、実際の本番用途に利用されているとみられる。オープンモデル利用は2024年末にいわゆるDeepSeek Shockから、DeepSeekが支配的となったが、2025年夏からは多様化し、現在はMinimax, Kimi, DeepSeek, Qwen, GPT-OSSなど分散している。

クローズモデルは高信頼性・高性能を求める企業・業務用途に使われ、OSSモデルは低コスト、高速実験サイクルを求める使われ方が多いとみられる。

また、モデルサイズは15B以下の小型モデルと70B異常の大型モデルに２極化されていたが、現在はその中間の中型（15B~70B）の利用が急成長している

オープンモデルは50%がroleplay用途に利用されている。これは、商用モデルよりコンテンツ制限が緩いことが理由であり、創造的対話、キャラクターとの対話、仮想的な設定での会話に適している。その次にProgramming利用、その次が翻訳であった（中英の双方向翻訳が中国オープンモデルが特に強い）。

Reasoningモデルの利用割合は急増に2025年初はほぼ0だったのが、年末には50%超を超えている。ツール呼び出しも増え、平均入力トークンは2024年初頭が1.5Kトークンだったのが、現在は6Kトークンと増えている。これは、コードベースの解析や長い議事録の要約、長期スレッドの再構成などが要因とみられる。平均出力トークン長も推論を含むことから150トークンから約3倍の400トークンに増えている。

AIプラットフォームはこのような状況で、長期会話の状態保持、エージェントの実行ログの管理、ツール統合の権限管理、大規模コンテキストの高速ストレージ、エージェントの復元・再開など多様な要求がされるようになっている

全体の用途でみると、プログラミングが半数超近くとなっている。またプログラミング用途においては、Anthropicが60%以上のシェアを取り続けている。

モデル毎に何の用途に使われているかの傾向はかなり違っており
Anthropic: プログラミングが6割超、
Google: 様々な用途にばらついている
xAI: もともとプログラミングが多かったが高度な質問向けも増えている
OpenAI: 様々案用途にばらついているが、Roleplayが少なめで高度な質問が多い
DeepSeek: ほとんどがRoleplay
Qwen: プログラムが多かったが、直近で金融が急増している

また、地域別での利用はアメリカが50%を超えてはいるがアジアが徐々に増えており30%近くになっている。ヨーロッパが15%ぐらい

利用言語は英語が83%、中国語が5%、ロシアが2.5%、スペイン語が1.4%、タイ語が1%、それ以外が7%である（倭国語は1%以下ということとみられる）

利用傾向として、最初に課題を解決したモデルがその後も使われ続けるという「ガラスの靴」現象が起きている。これは、あるモデルがリリース改善したとき、特定の技術的・経済的制約を満たす瞬間があり、そのときにユーザーが一気に使い始め、一度それが起きるとシステム設計、データパイプライン、ユーザー習慣がそのモデルを中心に構築されるため、乗り換えインセンティブは急激に低下し、ユーザー離脱がおきづらくなるものである。

また、LLMにおいて価格弾力性はほとんどなく、10%の値下げでも0.5~0.7%の利用増にしかなっていない。より詳細には価格帯毎に利用用途が違っており、ミッションクリティカルな用途では価格には鈍感、一方安くてもワークロードに適していないと使えないので一定の性能が必要となる。

コメント
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OpenRouterという（おそらく）世界最大のLLMルーティングサービスが利用状況を解析した興味深い結果であり、これまでAnthropicやOpenAIなど単独LLMでの利用状況解析はあったが、様々なLLMをまたいだ解析は初である。

OpenRouterは統計情報を常に提供しているため、この報告内容の多くが既に知られていたことではあったが、１年という（LLMにとっては）長いスパンで見たときにどういったことが起きていたのかの分析が興味ぶかかった。

ロールプレイやエンタメ用途での利用が多く（3割）、特に消費者向けアプリとしては大きくなるだろう。この場合はモデルの正確性よりもキャラクターとのしての一貫性、自然・魅力的な対話能力などが重要となり、現在とは異なる観点での評価が必要だろう。

また、想定されている多くの利用でまだ必要な技術水準を満たしていないと思われ、最初に課題解決することができれば競争が激しい中、「ガラスの靴」として長期利用継続するユーザー群を獲得できるだろう。これは暗黙的な特許制度のように今後の技術開発のドライバーとして機能すると思われる。 December 12, 2025

GM web 3
@FolksFinance がシーズン2ポイントを正式に開始

シーズン1を振り返りましょう。
シーズン1はFolksポイントプログラムの成功を象徴するシーズンとなり、8つのチェーンにまたがる5,770人のユーザーに150万$FOLKSが配布されました。1人あたり平均約300$FOLKSの報酬と、わずか100万ポイント（1～2週間で数百米ドル相当）という最低獲得要件は、このプログラムがアクセスしやすく、真の価値をもたらすことを証明しました。

シーズン2に向けて：
Folks Financeは、TGEスナップショット後にリーダーボードをリセットしただけでなく、ポイントメカニズム全体をアップグレードし、システムを単なる報酬プログラムからプロトコル全体の「成長エンジン」へと変貌させました。

1. ポイント獲得機会の強化により、TVLインセンティブが大幅に向上

SS2は多くの新しいポイントソースを追加します。

利息返済：10,000ポイント/USD

Folks Router経由のスワップ：100ポイント/USD

Algorandでのフラッシュローン：100ポイント/USD

Monad EVM、xChain V2などの新しいアセットとチェーン向けの多くの乗数も追加

→ 潜在的可能性：TVLの大幅な増加、クロスチェーンオペレーションの拡大、そしてマルチチェーン機能とスムーズなエクスペリエンスにより、FolksがAave/Compoundと直接競合できるようになります。

2. コミュニティの成長を促進するための紹介

招待：ログイン時に10,000ポイント

紹介者：新規ユーザー獲得ポイントの3%

→ 潜在的可能性：バイラルユーザーの増加。SS1のユーザー数5,770人を超え、8つ以上のチェーンで強力なネットワーク効果を生み出すことが期待されます。これにより、FolksはマルチチェーンDeFiハブとしての地位を強化し、特にAlgorandエコシステムにおいてその地位を確固たるものにします。

3. 透明性と競争力のあるリーダーボード

すべてのアクティビティ（貸借、交換、紹介など）はリアルタイムで更新され、透明性と自然なFOMO（取り残される可能性）を生み出します。

→ ポテンシャル：

ユーザーを長期的に維持

再投資を促し、アクティビティを増加

SS1の成功と同等の成長モメンタムを維持

4. $FOLKSトークンへの影響

現在（2025年12月）、$FOLKSは約11,207ドルで、24時間で17.5%上昇し、最高値の11,225ドルに迫っています。
分析ソース（altFins、YouTube crypto、Chaincatcher、Coinbase）はすべて以下のことを示しています。

短期目標：15ドル

中期：24～30ドル

長期的期待：TVLとアクティビティが引き続き増加すれば、40ドルまで上昇する可能性あり

TGE後のFDVは約7,500万ドルですが、マルチチェーンの可能性、コミュニティベースのモデル、そして実用性と比較すると、評価額はまだ低い水準です。

→ 可能性：SS2は、アクティビティの増加 → トークン需要の増加 → 長期的な価値の確立を促進する触媒となります。

結論

SS1からSS2への移行は、Folks Financeにとって戦略的な飛躍です。

エンゲージメントの向上

TVLの増加

マルチチェーンへの採用拡大

$FOLKSトークンは価格上昇のための確固たる基盤を備えています。

SS2により、Folks Pointsは包括的なインセンティブシステムへと変貌し、成長ループが生まれました。

アクティビティの増加 → ポイントの増加 → ユーザーの増加 → TVLの増加 → トークン価値の増加

早期参加をご希望の場合は、以下のリンクからリーダーボードをご覧になり、ポイントを貯めることができます。
👉 https://t.co/WKMYQCxifh

（注：情報は分析目的のみに使用されており、投資前にご自身でご確認ください。）
@FolksFinance @AiraaAgent $FOLKS December 12, 2025