LLM Pazar Payı: Kullanım ve Benimsemeyi Karşılaştırın

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

LLM pazar payı ülkelere göre karşılaştırması

Bu sonuçları nasıl ölçtüğümüzü ve hesapladığımızı görmek için metodolojiyi okuyun.

ABD, dört ay boyunca web ziyaretlerinde açık ara öndeydi ve sürekli olarak 90–%95 oranını oluşturdu. Bu, hem tüketici yapay zeka ürünlerinin İngilizce konuşulan pazarlarda yoğunlaşmasını hem de çoğu büyük platformun ABD merkezli olmasını yansıtıyor.

Çin farklı bir kullanım profili gösteriyor:

• Kasım 2025'te Çin, BYOK'suz geliştirici kullanımının %51'ini, ancak web ziyaretlerinin yaklaşık %7'ini oluşturdu. Bu, tüketici etkinliğinden ziyade yoğun API veya programatik kullanımı işaret ediyor.
• BYOK'suz geliştirici kullanımı metriğinde Çin ile ABD arasındaki fark yıl boyunca değişiyor. Bununla birlikte, Temmuz 2026'dan sonra Çin, BYOK'suz geliştirici kullanımı payında büyük bir farkla liderliği alıyor.

LLM pazar payı uygulamalara göre karşılaştırması

ChatGPT pazar lideri olmaya devam ediyor, ancak rekabet baskısı artıyor. Pazar payı Ekim 2025'te %74'ten Temmuz 2026'da %53'e düştü; bu, 9 ayda 21 puanlık bir düşüş.

Gemini, bu değişimin çoğunu %14'ten %26,5'e büyüyerek yakaladı. Artış muhtemelen dağıtımdan ve istikrarlı model iyileştirmelerinden kaynaklandı.

LLM pazar payı yapay zeka laboratuvarlarına göre karşılaştırması

OpenAI, veri setindeki en büyük değişimi yaşadı. Web ziyareti payı Kasım 2025'te %71'ten Ağustos 2026'da %55'e düşerken, Anthropic'in web ziyaretleri %2,5'ten %9'e yükseldi.

BYOK'suz geliştirici kullanımında, Qwen'in Kasım 2025'te %39 olan güçlü varlığı, Ağustos 2026'da %3'e dramatik biçimde düştü.

Bu arada, Xiaomi en yüksek büyümeyi gösterdi; Mayıs 2026'da yaklaşık %3'ten Temmuz 2026'da %70'e yükseldi. Xiaomi'nin Temmuz ayındaki yükselişi muhtemelen MiMo-V2.5'in benimsenmesinden kaynaklanıyor. Fiyat indirimleri, API plan kotalarında 5–8× artış, OpenAI/Codex uyumlu API'ler ve güçlü kodlama/ajan performansı MiMo'yu yüksek hacimli geliştirici iş yükleri için özellikle cazip hale getirdi.¹

Uygulama kategorileri pazar payı karşılaştırması

Sohbet, web ziyareti payında pazarı domine ediyor ve sürekli olarak %95'in üzerinde oran oluşturuyor. Tüketici yapay zeka kullanımı hâlâ genel amaçlı konuşma arayüzlerine odaklanmış durumda. Dikkate değer bir değişiklik ise geliştirici kullanımında: sohbet Temmuz 2026'da %24'e düştü ve Kod, %51 ile onu geçti.

Sohbet kategorisinde, Temmuz 2026'da ChatGPT ve Gemini pazar payının ~%80'ini oluşturdu.

LLM pazar payı metodolojisi

Adım 1: Yapay zeka laboratuvarlarını ve yapay zeka uygulamalarını belirleme

• Yapay zeka laboratuvarları: LLM'ler 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'e dayanan son kullanıcı araçları, platformlar veya ajanlar.

Her yapay zeka uygulaması daha sonra şunlarla 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 faturalandırmanın OpenRouter yerine doğrudan sağlayıcı tarafından yapıldığı BYOK (Bring Your Own Key) üzerinden yönlendirilen istekleri hariç tutar.

Burada yüksek pay, bir laboratuvarın modellerinin geliştirici tarafından oluşturulan iş akışlarında yaygın olarak kullanıldığına işaret eder: API entegreli uygulamalar, ajan pipeline'ları, RAG sistemleri ve kod üretim araçları. Bu, OpenRouter platformundaki geliştirici etkinliğine bağlı, arz tarafı bir sinyaldir.

Kısıtlamalar:

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

Bölgesel rakamları yorumlamak için bu önemlidir. OpenRouter'ın State of AI raporu, kullanıcı tabanının büyük ölçüde API entegreli iş akışlarına kaydığını ve kullanımın %50'den fazlasının ABD 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.²

BYOK 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 anlaşması olan yüksek hacimli kurumsal kullanıcıları kapsamadığı anlamına gelir. Aynı zamanda, OpenRouter kredileriyle ödeme yapan ekiplere daha fazla ağırlık verir.

Web ziyaretleri

Similarweb tahminlerini kullanarak masaüstü ve mobil web üzerinden yapay zeka ürünlerinin web sitelerine yapılan ziyaretleri izler.³ Bu metrik, bu ürünleri çevrimiçi olarak aktif biçimde ziyaret eden kişi sayısını gösterir ve web tabanlı talebi ve benimsenmeyi işaret eder. Uygulama içi kullanım etkinliğini ölçmez.

Kısıtlamalar: Similarweb, toplam ziyaretler gibi metrikleri üretmek için örnekleme ve çıkarım uygular; bu da tahminleri kesin değil yönlü kılar. Bu metrik ayrıca özel, kurumsala özgü veya bölgesel olarak kısıtlı dağıtımları eksik temsil edebilir.

Adım 3: Yapay zeka uygulamalarını kategorize etme

Yapay zeka uygulamalarını birincil kullanım durumlarına göre kategorilere ayırdık. Birçok araç birden fazla işlevi kapsasa da veri analizinde tutarlılık 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 dönük LLM kullanımının büyük bir kısmını 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 bağlantılıdır.
• Geliştirici platformları ve araçları: Geliştiricilerin ve kurumsal şirketlerin yapay zeka uygulamaları oluşturmasını, dağıtmasını veya yönetmesini sağlayan platformlar. Bu araçlar yapay zeka entegrasyonunda merkezi öneme sahiptir ve genellikle bulut sağlayıcıları ile büyük kurumsal şirketler tarafından kullanılır.
• Arama ve yanıt motorları: Açık uçlu sohbet yerine bilgi getirme ve sentez için optimize edilmiş uygulamalar. Bu araçlar daha yüksek doğruluk elde etmek için genellikle dil modellerini internet verileriyle birleştirir.
• Görüntü ve multimodal üretim: görüntü ve video üretimi veya anlama üzerine odaklanan uygulamalar; genellikle içerik üretimi ve medya ile ilgili sektör dikeylerinde kullanılır.
• 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 Benimsemeyi Karşılaştırın}},
  year   = {2026},
  month  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-market-share}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 13 Ekim 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.

Xiaomi MiMo Home

2.

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

OpenRouter

3.

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