LLM Pazar Payı: Kullanım ve Benimseme Karşılaştırması

Kullanım tabanlı verileri ve web ziyareti tahminlerini birleştirerek LLM pazar payını analiz ettik; büyük dil modellerine yönelik talebin yapay zeka laboratuvarları ve yapay zeka uygulamaları arasında nasıl dağıldığını gösteriyoruz.

LLM ülkelere göre pazar payı karşılaştırması

Bu sonuçları nasıl ölçtüğümüzü ve hesapladığımızı görmek için metodolojiyi okuyun.

Amerika Birleşik Devletleri dört ayın tamamında web ziyaretlerinde baskındı; sürekli olarak 85–%95 paya sahipti. Bu, hem tüketiciye yönelik yapay zeka ürünlerinin İngilizce konuşulan pazarlardaki yoğunlaşmasını hem de büyük platformların çoğunun ABD merkezli olmasını yansıtıyor.

Çin farklı bir kullanım profili gösteriyor:

• Kasım 2025'te Çin, BYOK'suz geliştirici kullanımının %50,9'unu, ancak web ziyaretlerinin %7,5'ini oluşturdu. Bu, tüketici etkinliğinden ziyade yoğun API veya programatik kullanım anlamına gelir.
• Şubat 2026'ya gelindiğinde Çin ile ABD arasındaki fark daraldı. Ancak Temmuz 2026'dan sonra Çin, BYOK'suz geliştirici kullanım payında büyük bir farkla (%68) öne geçiyor.

LLM uygulamalara göre pazar payı karşılaştırması

ChatGPT pazar lideri olmaya devam ediyor, ancak rekabet baskısı artıyor. Pazar payı Ekim 2025'teki %74,2'den Temmuz 2026'da %53,8'e düştü; bu, 9 ayda 20 puanlık bir düşüş anlamına geliyor.

Gemini bu kaymanın büyük bölümünü yakalayarak %14,4'ten %26,5'e yükseldi. Artış büyük olasılıkla dağıtımdan ve model iyileştirmelerindeki istikrardan kaynaklandı.

LLM yapay zeka laboratuvarlarına göre pazar payı karşılaştırması

OpenAI veri setindeki en büyük değişimi yaşadı. Web ziyaret payı Kasım 2025'te %19'den Temmuz 2026'da %62,6'ye yükselirken, Anthropic'in web ziyaretleri %47,4'ten %8'e düştü.

OpenAI'ye yönelik artan ilginin nedenlerinden biri, Kasım 2025'te ChatGPT'de Spotify, Canva ve Booking.com gibi ortakları içeren Uygulamalar'ın tanıtılması olabilir.¹BYOK'suz geliştirici kullanımında Qwen'in Kasım 2025'teki güçlü varlığı %39,3'ten Temmuz 2026'da %4,8'e dramatik bir şekilde düştü.

Bu arada, Xiaomi en yüksek büyümeyi gösterdi; Haziran 2026'da %2,2'den Temmuz 2026'da %59,3'e yükseldi. Xiaomi'nin Temmuz ayındaki yükselişi büyük olasılıkla MiMo-V2.5 benimsenmesinden kaynaklanıyor. Fiyat indirimleri, API plan kotalarındaki 5–8 kat artış, OpenAI/Codex uyumlu API'ler ve güçlü kodlama/ajan performansı, MiMo'yu yüksek hacimli geliştirici iş yükleri için özellikle cazip hale getirdi.²Uygulama kategorileri pazar payı karşılaştırması

Chat tüm pazarı domine ediyor; pazar payının sürekli olarak %95'inden fazlasını oluşturuyor. Tüketici yapay zeka kullanımı hâlâ genel amaçlı konuşma arayüzlerine odaklanmış durumda. Chat kategorisinde Temmuz 2026'da ChatGPT ve Gemini, pazar payının yaklaşık %80'ini oluşturdu.

LLM pazar payı metodolojisi

Adım 1: Yapay zeka laboratuvarlarını ve yapay zeka uygulamalarını belirleme

• Yapay zeka laboratuvarları: LLM'leri geliştiren ve sürdüren kuruluşlar. Örneğin OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek, Qwen, X, Mistral AI ve Meta Llama, yapay zeka uygulamaları geliştiren en önde gelen yapay zeka laboratuvarları arasındadır.
• Yapay zeka uygulamaları: ChatGPT, Claude, Grok ve Gemini gibi bir veya daha fazla LLM'lere dayanan son kullanıcı araçları, platformlar veya ajanlar.

Her yapay zeka uygulaması daha sonra şunlara eşleştirilir:

• Bir veya daha fazla temel yapay zeka laboratuvarı.
• Bir işlevsel kategori.

Adım 2: Uygulama ve laboratuvar düzeyinde pazar payını hesaplama

Uygulamalar ve yapay zeka laboratuvarları için pazar payını hesaplamak üzere aşağıdaki metrikleri kullandık:

BYOK'suz geliştirici kullanımı

Bir laboratuvarın modellerinin OpenRouter'ın ücretli kredi sistemi üzerinden işlediği token sayısını izler. Kriterler, geliştiricilerin kendi sağlayıcı API anahtarlarını sağladığı ve OpenRouter yerine doğrudan sağlayıcı tarafından faturalandırıldığı BYOK (Kendi Anahtarını Getir) üzerinden yönlendirilen istekleri hariç tutar.

Burada yüksek pay, bir laboratuvarın modellerinin geliştirici iş akışlarında yaygın olarak kullanıldığını gösterir: API entegreli uygulamalar, ajan pipeline'ları, RAG sistemleri ve kod üretim araçları. Bu, OpenRouter platformundaki geliştirici etkinliğine bağlı arz yönlü bir sinyaldir.

Sınırlamalar:

OpenRouter verileri kendi kendini seçen bir kitleyi yansıtır: birden fazla model arasında istek yönlendirmek için API erişimi ödeyen geliştiriciler. ChatGPT, Gemini veya Claude'un yerel uygulamaları üzerinden tüketici kullanımı yakalanmaz; veriler öncelikle OpenRouter'ın platformu üzerinden yönlendirilen istekleri yansıtır.

Bu, bölgesel rakamların yorumlanması açısından önemlidir. OpenRouter'ın Yapay Zeka Durumu raporu, kullanıcı tabanının büyük ölçüde API entegreli iş akışlarına eğildiğini ve kullanımın %50'sinden fazlasının Amerika Birleşik Devletleri dışından geldiğini belirtiyor. Özellikle DeepSeek ve Qwen üzerine geliştirme yapan Çinli geliştiriciler programatik erişim için OpenRouter'ı aktif olarak kullanıyor. Bu, Çin'in token payını gerçek tüketici varlığına kıyasla şişiriyor.³BYOK ayrıca bir veri boşluğu yaratır. Geliştiriciler kendi API anahtarlarını kullandığında, OpenRouter isteği yönlendirir ancak temel sağlayıcı onları doğrudan faturalandırır. Sonuç olarak bu token'lar, OpenRouter'ın platform kullanım istatistiklerinde görünmez.

Bu, OpenRouter'ın token verilerinin BYOK anlaşmaları olan yüksek hacimli kurumsal kullanıcıları kaçırdığı anlamına gelir. Aynı zamanda, OpenRouter kredileriyle ödeme yapan ekiplere daha fazla ağırlık verir.

Web ziyaretleri

Similarweb tahminlerini kullanarak masaüstü ve mobil web genelinde yapay zeka ürünlerinin web sitelerine yapılan ziyaretleri izler.⁴Bu metrik, bu ürünleri çevrimiçi olarak aktif şekilde ziyaret eden kişi sayısını gösterir ve web tabanlı talep ile benimsenmeyi işaret eder. Uygulama içi kullanım etkinliğini ölçmez.

Sınırlamalar: Similarweb, toplam ziyaretler gibi metrikleri üretmek için örnekleme ve çıkarım uygular; bu da tahminlerin kesin olmaktan çok yönlü olmasına neden olur. Metrik ayrıca özel, kuruluşa özgü veya bölgesel olarak kısıtlı dağıtımları eksik temsil edebilir.

Adım 3: Yapay zeka uygulamalarını kategorilere ayırma

Yapay zeka uygulamalarını birincil kullanım durumlarına göre kategorilere ayırdık. Birçok araç birden fazla işlevi kapsasa da veri analizinde tutarlılığı sağlamak için her uygulamaya tek bir birincil kategori atadık.

• Genel amaçlı sohbet: Konuşma etkileşimi, akıl yürütme ve geniş görev desteğine odaklanan uygulamalar. Bu araçlar, tüketiciye yönelik LLM kullanımının büyük bir bölümünü oluşturur ve müşteri etkileşimlerinde merkezi bir rol oynar.
• Programlama ve kodlama asistanları: Kod üretimi, hata ayıklama ve yazılım geliştirme iş akışları. Bu kategori, kurumsal kullanım ve geliştirici üretkenliğiyle yakından ilişkilidir.
• Geliştirici platformları ve araçları: Geliştiricilerin ve kuruluşların yapay zeka uygulamaları oluşturmasına, dağıtmasına veya yönetmesine olanak tanıyan platformlar. Bu araçlar yapay zeka entegrasyonu için merkezidir ve genellikle bulut sağlayıcıları ile büyük kuruluşlar tarafından kullanılır.
• Arama ve yanıt motorları: Açık uçlu sohbet yerine bilgi alma ve sentez için optimize edilmiş uygulamalar. Bu araçlar, daha yüksek doğruluk elde etmek için genellikle dil modellerini internet verileriyle birleştirir.
• Görü ve çok modlu üretim: görüntü ve video üretimi veya anlama odaklanan, genellikle içerik oluşturma ve medya ile ilgili sektör dikeylerinde kullanılan uygulamalar.
• Ses ve konuşma: Ses üretimi, konuşma etkileşimi veya ses işlemeye odaklanan araçlar.
• Oyun ve etkileşimli yapay zeka: Öncelikle eğlence, rol yapma veya etkileşimli deneyimler için tasarlanmış uygulamalar.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla},
  title  = {{LLM Pazar Payı: Kullanım ve Benimseme Karşılaştırması}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-market-share}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 25 Eylül 2026}
}

Değişiklik günlüğü

3 güncelleme

2026

1. 31 Ağu

   Uygulama kategorileri pazar payı karşılaştırmasına, geliştirici kullanımında %59,3'e ulaşan lider satıcı olarak Xiaomi eklendi.

2. 20 Nis

   Token payı ve trafik payı metrikleri, BYOK hariç geliştirici kullanımı ve web ziyaretleri ile değiştirildi.

3. 13 Nis

   Metodoloji bölümü token payı, trafik payı ve güç endeksi metrik tanımlarıyla değiştirildi.

Referans Linkleri

1.

Introducing apps in ChatGPT and the new Apps SDK | OpenAI

2.

Xiaomi MiMo Home

3.

State of AI 2025: 100T Token LLM Usage Study | OpenRouter

OpenRouter

4.

Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır.
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine ve Uluslararası İlişkiler alanında lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder