深掘り 「5 割引きで 14 倍」というあの数字は本物だ。だが同じ会社の別の研究は、同じ利用者の価格弾力性をその 20 分の 1 と書いている——どちらの数字も正しい。量っている対象が最初から違うからだ · 2026年9月2日
深掘りレポート第 27 回をお届けします。今回は、この 1 週間で業界に広く引用されはじめた一つの倍率を、本紙が分母から開きます。
8 月の終わりに、一つの数字が業界を駆けめぐった。OpenRouter は中継プラットフォームである。開発者はここで数百のモデルと数十社の供給元を横断して価格を比べ、経路を選ぶ。そこが GPT-5.6 の Luna 版について、大幅な割引後にプラットフォーム上の token 利用量が 13.8 倍に伸びたと公表し、自ら「Jevons のパラドックス」の札を貼った。著名な投資家がそれを引用し、「5 割引きで 14 倍とは、いささか出来すぎだ」と書いた。この数字は次に、もっと大きな主張の足場へ持ち出される。値下げが計算需要を支えてくれるのだから、データセンターの心配は要らない、という主張だ。
本稿の結論はこうなる。この数字に捏造はない。ただしそれが量ったのは利用者がどの経路で買うようになったかであって、世界全体でどれだけ多く買われたかではない。そして今回の割引の設計は、その二つをちょうど分離できない形になっていた。あの割引は OpenRouter でしか手に入らなかったからだ。割引期間を通じて、同じ Luna は OpenRouter 以外のどこで買ってもちょうど 2 倍の値段になる。半額で買える経路の量が 14 倍に伸びる——この出来事は、世界の誰も token を 1 個すら余分に使わなくても起こりうる。
本稿の道筋は 5 段になる。
① まず、あの割引の二層構造を開く。一層は全市場に効き、もう一層は単一の経路にしか効かない。この構造こそが「乗り換え」と「新しい需要」を区別できなくしている。
② 次に、同じ会社が出した二つの研究を並べる。弾力性が 20 倍もずれるのはなぜかを見る。
③ そのうえで、同社が自己弁護に使ったシェアの内訳を計算し直し、それがどんな条件でだけ成り立つのかを出す。
④ さらに、直感に反する構造を一つ示す。経路が小さく代表性が乏しいほど、「乗り換え」だけで倍率の全部を説明しやすくなる。
⑤ 最後に、この件で Jevons を語るのに本当に使える読み取り値はどれかを指す(13.8 倍ではない)。
昨日の夕刊に載せた同じ条目と比べて、本稿は何を足したか。3 つあり、どれも指させる。第一に、本紙は自分の前回の判断を攻め、その半分が持ちこたえなかった。 昨日の判断には「どれだけ違うのか。誰も公表していない、今回も含めて」と書いてある。この一文は誤りだった。OpenRouter は今回シェアの内訳を公表していた。ただしその内訳の計算が間違っていたのである。しかも業界の調査会社 SemiAnalysis は、同社が投稿する 10 日前に、同じ構造問題を独立に述べていた。判断の中核は持ちこたえたが、「誰も公表していない」の一句は覆った。第二に、13.8 倍の分母を開いた。 割引は 1 本ではなく、2 本が重なっている。OpenAI は 7 月 30 日に Luna の公開価格を 8 割引き下げた(全市場、恒久)。OpenRouter はそれとは別の 5 割引きを自社プラットフォーム上だけで、公開価格の上に重ねていた。分けて見れば、前者は誰でも手にできる値下げであり、後者は純然たる経路間の価格差になる。第三に、覆す条件を一つ書き切り、しかもそれに使うデータはすでに存在する。 7 月 27 日から 29 日までの 3 日間は、経路割引だけが効いていて、OpenAI の公開価格はまだ動いていない。その 3 日間に起きた利用量の変化は、それ自体がきれいな対照実験になる。日次のデータは OpenRouter の手元にあり、公表すれば正誤は一度で決まる。
進行中 ?
図にある「token 単位の経済が黒字へ反転」の線が争うのは、モデル企業が token を売って得た新しい粗利を維持できるかどうかだ。本稿が扱うのは、その論争のもう一段下にある問いになる。「値下げが十分な量を連れてくるか」を判断するために皆が使っているあの物差しは、自分が量っていると称するものを本当に量っているのか。
まず時間軸を並べる。この先の各段はすべてこの上に建つからだ。
この 4 行の数字を突き合わせると、本稿でいちばん重要な算術が出てくる。
| 100 万 token あたり | OpenAI 公開価格(どの経路でも) | OpenRouter 実支払 | 倍率 |
|---|---|---|---|
| Luna 入力 | 0.20 米ドル | 0.10 米ドル | ちょうど 2 倍 |
| Luna 出力 | 1.20 米ドル | 0.60 米ドル | ちょうど 2 倍 |
| Terra 入力 | 2.00 米ドル | 1.00 米ドル | ちょうど 2 倍 |
| Terra 出力 | 12.00 米ドル | 6.00 米ドル | ちょうど 2 倍 |
割引の窓が開いていたあいだ、同じモデルの同じ token は、OpenRouter を離れたとたんちょうど 2 倍だった。
この一点が、あの 13.8 倍を Jevons の話に使えるかどうかを決める。Jevons のパラドックスが言うのは「ものが安くなると、世界全体でより多く使われる」ということだ。これは総量についての主張になる。ところが、一本の経路だけが他より半額になったとき、最初に起きるのは誰かが余分に使うことではない。もともと使うつもりだった人が経路を変えることだ。この二つは OpenRouter のカウンターの上でまったく同じ形に見える。どちらも「プラットフォーム上の Luna が増えた」としか出ない。
しかも、飛ばされやすい細部が一つある。OpenRouter の利用者はまさに価格を比べ、経路を乗り換えるために来ている。モデルは 400 を超え、供給元は 60 社以上。それを一つの画面に並べて価格を見せるのがこのプラットフォームであり、乗り換えはそこが売る機能そのものだ。だから、普通の開発者にとって供給元の変更が面倒だと信じるとしても、この集団は市場全体で最も乗り換え費用が低く、最も乗り換えたがる人々になる。彼らが経路間の価格差に見せた反応を、市場全体が絶対価格に見せる反応に読み替えるとき、ずれの向きは一方向に決まる。過大に出ることはあっても、過小に出ることはない。
こう言う人はいるだろう。実際に余分に使った人だっているはずだ、と。そのとおりで、一部はそうである。問いは「あるかないか」ではなく「どれだけか」だ。そして今回の実験設計では、その二つを分けられない。
OpenRouter 自身もこの疑いを処理する必要は分かっていて、一見よくできた対照群を出している。GPT-5.6 の三つ目の版である Sol は同じ期間に割引がなく、利用量は 1.11 倍しか動かなかった。この対照群はたしかに一つを証明する——割引モデルの上で起きたことは割引が原因であり、プラットフォーム全体の自然成長ではない。ここは成立しており、本稿は争わない。
だが Sol の対照群は別のことを証明できない。Terra と Luna で増えた量のうち、どれが新しく、どれが他の経路から移ってきたのかを、それは教えてくれない。Sol には経路間の価格差も公開価格の値下げもなく、「何も起きなかった」対照であって「片方だけが起きた」対照ではないからだ。この二つを分けるのに要るのは、経路価格だけが下がり、公開価格はまだ下がっていない窓になる。そしてその窓は実在する。7 月 27 日から 29 日までの 3 日間がそれだ。第五節で戻ってくる。
割引が二層だと分かったところで、その倍率を経済学の言葉に翻訳してみる。13.8 倍を「価格弾力性」——価格が 1% 下がると利用量が何 % 上がるか——に換算するとどうなるか。
7 月 30 日を過ぎると、Luna に実際に支払う価格はもとの 10 分の 1 になる(公開価格が 8 割引き、そこにさらに半額)。利用量は 13.8 倍。対数をとって割ると、弾力性はおよそ −1.14 だ。窓の期間を実日数で加重すると、弾力性は約 −1.45 になる。最初の 3 日は半額だけ、残り 16 日はもと値の 10 分の 1 なので、実際に支払った平均価格はもと値の 0.163 倍だからだ。Terra の利用量の伸びは 5.6 倍で、同じ計算では約 −1.88(期末価格)から −1.96(日数加重)になる。
どれを取っても桁は同じで、「価格が 1% 下がると利用量が 1% 以上増える」——需要は価格にかなり敏感だ、という読みになる。
ここで同じ会社の別の研究を見る。OpenRouter は今年のはじめに、13 か月・100 兆 token を超える利用の研究を発表している(State of AI、2024-11-03〜2025-11-30、arXiv にも掲載)。そこにはこう書いてある。
"The trendline is nearly flat, indicating that demand is relatively price-inelastic; a 10% decrease in price corresponds to only about a 0.5–0.7% increase in usage."
(トレンドラインはほぼ平坦であり、需要は価格に比較的反応しないことを示す。価格が 10% 下がっても、利用量は 0.5 から 0.7% ほどしか増えない。)
弾力性に直すと −0.05 から −0.07 になる。
同じ会社、同じプラットフォームで、一方は −0.06、もう一方は −1.14 から −1.96。20 倍から 30 倍の開きがある。
これは矛盾ではないし、誰かが嘘をついているのでもない。どちらの数字も正しい。量っている対象が完全に別だからだ。
真の市場弾力性は、この二つにはさまれたどこかにある。そして今回の出来事はその区間を狭めていない。いま業界が意思決定に持ち出しているのは、区間の上端のほうだ。
正直に書いておくべきことがある。この二つは同じ期間の数字ではない(一方は 2024 年末から 2025 年末、もう一方は 2026 年 7 月と 8 月)。モデルの構成もまったく違うので、互いを直接に覆すことはできない。だが、それこそが要点になる。同じ会社が出し、同じプラットフォームに基づく二つの数字が、測定設計が違うだけで 20 倍ずれるのなら、「今回 13.8 倍が出た」という事実だけでは、「だから値下げが計算需要を支える」という推論を到底支えられない。
弾力性の幅がここまで広いなら、次に問うべきは「増えた量はどこから来たのか」になる。OpenRouter 自身もその問いを予期していて、記事の中にシェアの内訳を置いている。原文はこうだ。
"Terra/Luna went from 0.7% to 7.8% of all OpenRouter tokens between the pre-period and the program, a gain of 7.1 share points."
"Competitors gave up 5.3 points and other OpenAI models gave up 1.9 points over the same comparison, so roughly three quarters of the gain came from outside OpenAI."
平たく言えばこうなる。Terra/Luna がプラットフォーム全体の token に占める比率は 0.7% から 7.8% へ、7.1 ポイント増えた。同じ期間に競合のモデルは 5.3 ポイント、OpenAI 自社の他モデルは 1.9 ポイント落とした。だから「増えた分のおよそ 4 分の 3 は OpenAI の外から取ってきた」、共食いではない、と。
この推論には構造的な欠陥があり、しかも紙と鉛筆で確かめられる。
まず「7.1 ポイント」を見る。これは恒等式であって、情報を何も運んでいない。 シェアは比率であり、分母はプラットフォームの総量になる。Terra/Luna の利用量が急増し、他のモデルが絶対量を 1 token も減らさなかったとしても、総量は大きくなる。すると他のモデルのシェアは自動的に薄まり、その合計はちょうど Terra/Luna が増やした 7.1 ポイントに一致する。
一度計算してみせる。割引前のプラットフォーム総量を 100 単位とし、Terra/Luna が 0.7、その他が 99.3 だとする。ここで他のモデルの絶対量をまったく動かさず(99.3 のまま)、Terra/Luna だけを X まで伸ばし、その新しいシェアが 7.8% になるよう求める。
X ÷ (X + 99.3) = 0.078 → X ≈ 8.4
Terra/Luna は 0.7 から 8.4 へ、ちょうど 12 倍ほどになる——公表された倍率と同じ桁だ。新しい総量は 107.7。その他のモデルのシェアは 99.3% から 99.3 ÷ 107.7 = 92.2% へ、7.1 ポイント落ちる。
token が 1 個も経路を変えていなくても、「他のモデルの合計が 7.1 ポイント落ちる」は成立する。 だからあの合計は何も証明しない。ただの割り算だ。
情報を運んでいるのは、その内訳のほう——5.3 対 1.9 になる。 「乗り換えゼロ」の世界では、薄まりはもとのシェアに比例して配分されるはずだ。そこから逆算できる。OpenAI 自社の他モデルがちょうど 1.9 ポイントを負担するには、割引前にプラットフォームで占めていたシェアはいくつでなければならないか。
7.1 × (OpenAI 他モデルのシェア ÷ 99.3) = 1.9 → シェア ≈ 26.6%
つまりこの「4 分の 3 は外部から」という読みは、割引前の OpenAI(Terra/Luna を除く)がプラットフォームで約 27% を占めていた場合にだけ成り立つ。
では実際はどれだけか。公開されている数値ははるかに低いところを指す。複数の集計は、OpenAI が 2026 年 6 月時点で OpenRouter のプラットフォームシェアを 8.4% ほど占めるとしている(stockalarm の集計)。同じ時期に中国のオープンウェイト勢が 4 割から 6 割を取った。米国の 3 大ラボ(Google、OpenAI、Anthropic)は合計で、1 年前の約 70% から約 30% へ落ちている(Dataconomy、TechBriefly)。
8% を入れて計算し直す。
| 純粋な薄まり(乗り換えゼロ)なら | 実際の下落 | 差 | |
|---|---|---|---|
| OpenAI の他モデル(約 7.7%) | −0.55 ポイント | −1.9 ポイント | 1.35 ポイント余計に落ちた |
| 競合(約 91.6%) | −6.55 ポイント | −5.3 ポイント | 1.25 ポイント落ちていない |
読み取れるのはこうなる。7.1 ポイントのうち、約 5.8 ポイントは純粋に割り算による薄まりであり、本当に手が変わったのは約 1.3 ポイントにすぎない。しかもその 1.3 ポイントはほぼすべて OpenAI 自社の他モデルから来ている。競合は取られていないどころか、純粋な薄まりで落ちるはずの分より落ちていない。つまり競合の絶対利用量は、割引期間中に伸びていた可能性が高い。
これは原文の結論とちょうど逆になる。 原文は「4 分の 3 は OpenAI の外から」と言う。薄まりを差し引くと、識別できる乗り換えはほぼすべて OpenAI 家族の内部で起きている。
ここは言い切っておかねばならない。この反転は「割引前の OpenAI がプラットフォームでどれだけを占めていたか」という一つの数字に全部を預けている。そして本紙が手にした 8.4% は二次集計であって、OpenRouter 公式の口径ではない。しかもこのプラットフォームのシェアは動きが速い(OpenAI が数週間で約 2% から約 8% へ上がったとする資料もある)。もしその数字が実は 27% なら、原文の読みが成り立ち、本節は無効になる。 だがこの数字を OpenRouter は必ず持っている。それを同じ記事の中で印刷しなかった。そこが本稿の主題そのものだ。この内訳がどちらを向くかを決める唯一の数字が公表されておらず、それを欠いたまま、この内訳は向きを読み取れない。
内訳の議論はプラットフォームの内側で完結していた。ここからは外側へ出る。この節が扱うのは直感に反する構造だ。「サンプルの代表性」という見方そのものが変わる。
「小さいサンプル」に対する普通の直感はこうだろう——ばらつくが、偏らない。小さいのは誤差が大きいだけで、何度も測れば当たる、と。この件では、その直感が誤りだ。経路が小さいほど偏りは大きくなり、しかも向きが決まっている。
理屈はこうなる。OpenRouter が Luna の世界全体の利用量に占める比率を s とする。13.8 倍をまるごと乗り換えで説明するには、OpenRouter はもとの利用量の 12.8 倍にあたる量を外から吸い寄せねばならない。それは外側の池のどれだけにあたるか。式は 12.8 × s ÷ (1−s) になる。
| OpenRouter が Luna の世界利用量に占める比率 | 純粋な乗り換えに要る池の割合 | ありうるか |
|---|---|---|
| 0.5% | 6.4% | 楽である |
| 1% | 12.9% | 無理はない |
| 5% | 67% | 難しい |
| 20% | 320% | 不可能 |
経路が小さいほど池は相対的に大きく、14 倍をそろえるのは容易になる。 逆に、OpenRouter が Luna の世界利用量で 2 割を占めるのなら、13.8 倍が主に移動で説明されることは算術としてありえず、大部分は新しい需要でなければならない。
では s は実際どれくらいか。産業調査会社 SemiAnalysis が 8 月 18 日(OpenRouter の記事より 10 日早い)、同系列の別の販促についてこの点を書いている。OpenAI が GPT-5.6 Sol に出した 5 割引きは OpenRouter と Vercel の AI Gateway でしか効かないと指摘したうえで、この二つのプラットフォームは「despite being a very small portion of OAI's total token volumes(OpenAI の総 token 量のごく小さな一部分にすぎないにもかかわらず)」、「disproportionately impactful(不釣り合いに大きな影響力を持つ)」と述べる。理由は、この二つがちょうど、業界がモデルの市場シェアを推計するときの主要な公開データ源だからである(SemiAnalysis、BigGo 経由の転載)。
「ごく小さな一部分」が正しいなら、s は上の表の最初の 2 行に落ちる。乗り換えだけで 13.8 倍の全部を説明でき、世界の誰も token を 1 個すら余分に使う必要がない。
ここで一つと一つを分けておく。SemiAnalysis のあの投稿には二つの成分がある。片方は事実の記述だ。この二つは OpenAI の総量ではごく一部だが、業界では主要な公開データ源になっている。もう片方は動機の推測になる(だからこれは巧妙なマーケティングかもしれず、低い費用で業界に見えるスコアボードを動かしている、というもの)。本稿は前者を採り、後者は採らない。OpenAI も二つのプラットフォームも動機について何も表明しておらず、転載記事自身も「以上の解釈は第三者の分析による」と注記している。動機は確かめようがない。だが構造は確かめられる。自社の総量に占める比率が小さく、しかも業界のスコアボードになっている経路に割引を置くとどうなるか。費用は全市場での値下げよりはるかに低く、スコアボード上の動きは実際の市場よりはるかに大きくなる。この非対称は、誰にも悪意がなくても成立する。
ついでに書いておくと、OpenRouter 自身が出した 100 兆 token 規模の研究は、方法論の章で、同社のマーケティング投稿よりはるかに正直にこの点を扱っている。
"This study reflects patterns observed on a single platform, namely OpenRouter, and over a finite time window, offering only a partial view of the broader ecosystem."
(本研究が映すのは単一のプラットフォーム上で、限られた時間の窓の中で観察されたパターンであり、より広い生態系の部分的な視野しか与えない。)
小さなモデルについての自己申告もある。
"Small models are precisely the ones most commonly self-hosted, which means a meaningful portion of their real usage is invisible to any centralized API provider."
(小さなモデルこそ最も自前でホストされやすく、その実際の利用のかなりの部分は、いかなる集中型の API 事業者からも見えない。)
研究部門は「これは部分的な視野であり、生態系の結論に使ってはいけない」と書き、マーケティング投稿は「Jevons のパラドックス」の札を貼る。だが後者は、経済全体の総消費量についての主張だ。 同じ会社、二つの文書、片方が他方の推論の射程を方法論の上で否定している。
ここまで来ると虚無に落ちやすい。何も測れない、何も信じるな、と。それは本稿の結論ではない。今回の出来事には、需要について語れる読み取り値が確かに一つある。ただしそれは 13.8 倍ではない。
二層の割引に戻る。7 月 30 日の公開価格の引き下げは、本当に全市場へ効いている。Luna が 8 割引き、すべての人、すべての経路、しかも販促ではなく通常の公開価格だ。Jevons が言う意味で新しい需要が生まれうるのは、こちら側の一本になる。
そしてそれを確かめる場所は、割引が終わったあとにある。8 月 14 日に経路の 5 割引きは期限を迎えたが、OpenAI が下げた 8 割引きの公開価格は残った。だから 8 月 15 日以降も、Luna はすべての人にとって 7 月初めより 8 割安いままだ。OpenRouter はこの期間の残存を公表している。
"About 32% retained some usage in the subsequent days and 18% ran at or above their program pace."
(約 32% の利用者がその後の数日に利用の一部を保ち、18% が販促期と同じかそれ以上の水準で走った。)
この数字こそ、今回の出来事の中で Jevons にいちばん近い証拠になる。 理由は 3 つある。第一に、価格が「誰でも手にできる水準」へ戻ったあとの行動を量っている。第二に、これは同一の利用者を時間で追った比較であり、シェアの薄まりに乱されない。第三に、対応する価格変化が経路のものではなく全市場のものだ。
そしてその大きさは穏やかである。販促期の利用水準を保った利用者は 2 割に満たない。「14 倍」とはまったく別の物語になる。今回の出来事から「値下げが需要をどれだけ支えるか」を見積もるなら、引くべきは 18% であって 13.8x ではない。
(正直な留保を一つ。この 32%/18% は割引後の 6 日間しか覆っていない。OpenRouter 自身が「post-period は 6 日しかない」と注記し、最後の 1 日は不完全かもしれないとしている。6 日は短すぎて、中期は見えない。)
留保を並べるだけでは仕事にならない。本稿でいちばん役に立つ産物は結論ではなく、すでに実行でき、費用がほぼゼロの検証だ。
7 月 27 日、28 日、29 日という 3 日間は、OpenRouter の経路 5 割引きだけが効き、OpenAI の公開価格はまだ動いていない。つまりこの 3 日間、全市場の Luna 価格はまったく変わっておらず、OpenRouter という一本の経路だけが半額になっていた。
だからこの 3 日間に起きた利用量の変化は、構造上かならず純粋な経路の代替になる(より正確に言えば、市場価格への反応ではなく、経路間の価格差への反応にしかなりえない)。
OpenRouter は記事に日次の指数化した利用量のグラフを載せている。このデータが手元にあるということだ。同社は 5.6x と 13.8x を「窓の期間全体の日平均を、前期間の日平均と比べたもの」として算出しており、7 月 27 日から 29 日を単独で切り出していない。切り出せば、この件は決着する。
企業の技術責任者と応用層の会社。 業界に出回る 14 倍を、自社の交渉材料や予算の前提へ持ち込んではならない。あれは最も乗り換えが得意な集団の上で量られた、乗り換えの反応だ。あなたが問うべきなのはまったく別の問いになる。「供給元が公開価格を 3 割上げたら、自社の利用量はどれだけ落ちるか」。そしてあなたの乗り換え費用は、OpenRouter の利用者が払う乗り換え費用と桁が違う。この数字を誰かが代わりに量ってくれたことはない。自分で量るしかない。
モデル企業の価格と生産能力の責任者。 ここには費用の極めて低い道具と、それに対応する危険が一つずつある。道具のほうは、自社の総量に占める比率が小さく、しかも業界の主要な公開データ源になっている経路に割引を置けば、わずかな費用でスコアボードを大きく動かせることだ。危険のほうはこうなる。自社の価格決定がそのスコアボードを読んでいる場合、自社の値下げに対する売上弾力性を系統的に過大評価する。そこには自社の直販 API から移ってきた自分の量が混じっており、その分は左手から右手への移し替えでしかないうえ、経路にもう一手分を払っている。価格決定に使うのなら、まず自社が経路をまたいで動かした総量の変化を差し引かねばならない。
投資家とデータセンターの容量計画。 「値下げ → N 倍の量 → だから計算需要は支えられる」という筋で導かれた容量の結論は、分母が間違っている。同じ token が経路を変えて走っても、データセンターが 1 棟増えることはない。 そして本紙が先週から追っている問い(モデル企業が推論用の計算資源を内部の研究へ引き上げたら、その代償はどれだけか)は、どの弾力性を使うかに直接ぶら下がっている。13.8 倍で計算すれば引き上げは高くつく(価格が上がれば量が崩れる)。18% の残存で計算すれば、引き上げははるかに安い。この二つの答えは、正反対の資本配分を指す。本稿は後者を採る。13.8 倍が量ったのは経路間の価格差だ。計算資源を引き上げる代償の見積もりには使えない。参照できるのは第五節の 18% であり、それが指す大きさははるかに穏やかになる。ただしその読み取り値は 6 日間しか覆っていないので、ここで出せるのは向きであって定値ではない。引き上げの代償は下方修正されるべきであり、どれだけ下げるかは今回の出来事から量れない。
本稿の裏側の義務。 本稿を持ち出して「Jevons は偽物だ」「AI の token 需要に弾力性はない」と論じるなら、それも同じように行きすぎになる。本稿は代替の大きさを量っていない。それがまだ差し引かれていないことを示しただけであり、今回の実験設計ではそもそも差し引けない。第五節の 18% は正の値であって、ゼロではない。
1. OpenRouter(あるいは誰か)が 7 月 27 日から 29 日の単独の読み取り値を公表し、その 3 日間の利用量がほとんど動いていないこと。 本稿の中核にある留保は失効し、13.8 倍は主に全市場の値下げが駆動したことになる。最も速く、最も安く、最も直接的な 1 本だ。
2. 割引前の OpenAI の OpenRouter 上のシェアが、実は 27% に近いこと。 第三節のシェア再計算は無効になる。原文の「4 分の 3 は外部から」という読みが成立する。
3. Luna の全経路を合計した利用量の数値が現れ、同じ期間の総量も 10 倍級だと示すこと。 代替による汚染は小さく、経路の弾力性 ≒ 市場の弾力性となる。本稿の中核にある留保は失効する。
4. OpenRouter が競合モデルの窓の期間中の絶対利用量(シェアではなく)を公表し、絶対量の減少を示すこと。 第三節の「競合は伸びていた可能性が高い」という推論は覆る。
2026-10-15。そのとき割引の窓が閉じてから 2 か月が経つ。OpenRouter が例年どおり月次のモデルシェアと日次データを出すか、第三者が経路をまたいだ利用量を公表すれば、上の 1、2、4 は直接に読み取れる。この観察の窓は本紙が自分で置いたものであり、外部の機関が設定したものではない。
本記事は日本語版・英語版・中国語版と同一の調査と判断にもとづいて書かれており、すべての主張は一次資料へのリンクを備えています。
自社の利用量が供給元の値上げにどれだけ耐えるか、実際に測ってみたことはありますか。測り方と出てきた数字を、ぜひお聞かせください。次回の材料になります。