LLM Pazar Payı: Kullanım ve Benimsemeyi Karşılaştırın

Biz LLM pazar payını, kullanım tabanlı verileri ve web ziyareti tahminlerini birleştirerek, büyük dil modellerine olan talebin yapay zeka laboratuvarları ve yapay zeka uygulamaları arasında nasıl dağıldığını göstermek için analiz ettik:

• Birleşik Devletler, web ziyaretleri ve marka benimsemesi açısından küresel LLM kullanımında başı çekiyor; bu durum ChatGPT ve Gemini tarafından yönlendiriliyor. Çin ise büyük ölçüde arka planda faaliyet gösteriyor. Çin, görünür tüketici faaliyetlerinden ziyade API ve programatik iş yükleri aracılığıyla yüksek geliştirici kullanımı üretiyor.
• OpenAI’ın ChatGPT’si önde gelen uygulama olmaya devam ediyor, ancak hem tüketici hem de API kullanımında en dengeli ve sürdürülebilir büyümeyi gösteren Google’ın Gemini’sine giderek pay kaybediyor.
• Sohbet tabanlı uygulamalar neredeyse tüm yapay zeka pazarını oluşturuyor; diğer kategoriler ise niş ve parçalı kalmaya devam ediyor.

LLM pazar payı karşılaştırması ülkelere göre

Bu sonuçları nasıl ölçtüğümüzü ve hesapladığımızı görmek için yöntemi okuyun.

Birleşik Devletler, tüm dört ay boyunca web ziyaretlerinde hakimdi ve sürekli olarak 85.5–%90,5 oranına sahipti. Bu, hem tüketici yapay zeka ürünlerinin İngilizce konuşulan pazarlarda yoğunlaşmasını hem de büyük platformların çoğunun ABD merkezli olmasını yansıtıyor.

Çin, farklı bir kullanım profili sergiliyor:

• Kasım 2025'te, Çin BYOK hariç geliştirici kullanımının %50,9'unu oluşturdu, ancak web ziyaretlerinin yalnızca %7,5'ini oluşturdu. Bu, tüketici faaliyetinden ziyade yoğun API veya programatik kullanım olduğunu gösteriyor.
• Şubat 2026'ya gelindiğinde, fark daraldı. BYOK hariç geliştirici kullanım payı %31,9'a düşerken, web ziyaretleri %8,0 civarında kalmaya devam etti; bu da daha dengeli bir kullanım veya yapay zekanın nasıl tüketildiğine dair bir değişim olduğunu gösteriyor.

LLM pazar payı karşılaştırması uygulamalara göre

ChatGPT pazar lideri olmaya devam ediyor, ancak rekabet baskısı artıyor. Pazar payı, Ekim 2025'teki %72,5'ten Şubat 2026'da %60,5'e düştü; bu dört ayda 12 puanlık bir düşüş.

Gemini bu değişimin büyük kısmını, %13,9'ten %23,9'e yükselerek yakaladı. Artışın büyük olasılıkla dağıtım ve istikrarlı model iyileştirmelerinden kaynaklandığı düşünülüyor.

LLM pazar payı karşılaştırması yapay zeka laboratuvarlarına göre

OpenAI, veri setinde en büyük değişimi gördü. Web ziyareti payı Kasım 2025'te %19,5'ten Şubat 2026'da %57,3'e yükselirken, Anthropic'in web ziyaretleri %48,4'ten %13,9'e düştü.

OpenAI'e artan ilginin nedenlerinden biri, Kasım 2025'te ChatGPT'de Spotify, Canva ve Booking.com gibi ortakları içeren Uygulamaların (Apps) tanıtılması olabilir.¹

BYOK hariç geliştirici kullanımı açısından, Qwen'in Kasım 2025'teki %39,3 ile güçlü varlığı, Şubat 2026'da %3,6'e dramatik bir şekilde düştü. Bu arada, Google, %16,7'ten %25,7'e yükselerek en dengeli büyümeyi gösterdi.

Uygulama kategorileri pazar payı karşılaştırması

Sohbet, tüm pazara hakimdir ve sürekli olarak pazar payının 88–92%'sini oluşturmaktadır. Tüketici yapay zeka kullanımı hâlâ genel amaçlı konuşma arayüzlerine odaklanmıştır. Sohbet kategorisinde, Şubat 2026'da ChatGPT ve Gemini pazar payının yaklaşık 84%'ünü oluşturdu.

LLM pazar payı metodolojisi

Adım 1: Yapay zeka laboratuvarlarının ve yapay zeka uygulamalarının belirlenmesi

• 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: Bir veya daha fazla LLM'ye dayanan son kullanıcı araçları, platformlar veya ajanlar; örneğin ChatGPT, Claude, Grok ve Gemini.

Her yapay zeka uygulaması daha sonra şunlarla eşleştirilir:

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

Adım 2: Uygulama ve laboratuvar düzeyinde pazar payının hesaplanması

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

BYOK hariç geliştirici kullanımı

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

Burada yüksek bir pay, bir laboratuvarın modellerinin geliştirici tarafından oluşturulan iş akışlarında yaygın olarak kullanıldığını gösterir: API ile entegre uygulamalar, ajan işlem hatları, RAG sistemleri ve kod oluşturma araçları. Bu, OpenRouter platformundaki geliştirici etkinliğine bağlı, arz tarafı bir sinyaldir.

Sınırlamalar:

OpenRouter verileri, kendi kendini seçen bir popülasyonu yansıtır: birden fazla model arasında istekleri yönlendirmek için API erişimine ödeme yapan geliştiriciler. ChatGPT, Gemini veya Claude'un kendi yerel uygulamaları aracılığıyla 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 ile entegre iş akışlarına yöneldiğini ve kullanımın 50%'sinden fazlasının Amerika Birleşik Devletleri dışından kaynaklandığını belirtmektedir. Çinli geliştiriciler, özellikle DeepSeek ve Qwen üzerine inşa edenler, programatik erişim için OpenRouter'ı aktif olarak kullanmaktadır. Bu, Çin'in token payını gerçek tüketici varlığına kıyasla şişirmektedir.²

BYOK ayrıca bir veri boşluğu yaratır. Geliştiriciler kendi API anahtarlarını kullandıklarında, OpenRouter isteği yönlendirir, ancak temeldeki 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 yapay zeka ürünlerinin web sitelerine masaüstü ve mobil web üzerinden yapılan ziyaretleri izler.³ Bu metrik, bu ürünleri çevrimiçi olarak aktif olarak ziyaret eden kişi sayısını göstererek web tabanlı talep ve benimsemeyi belirtir. Uygulama içi kullanım etkinliğini ölçmez.

Sınırlamalar: Similarweb, toplam ziyaret gibi metrikler üretmek için örnekleme ve çıkarım uygular; bu da tahminleri kesin olmaktan ziyade yönlü hale getirir. Metrik ayrıca özel, kuruma özgü veya bölgesel olarak kısıtlı dağıtımları yetersiz temsil edebilir.

Adım 3: Yapay zeka uygulamalarının kategorize edilmesi

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 kısmını oluşturur ve müşteri etkileşimlerinde merkezi bir rol oynar.
• Programlama ve kodlama asistanları: Kod oluşturma, hata ayıklama ve yazılım geliştirme iş akışları. Bu kategori, kurumsal kullanım ve geliştirici verimliliği ile yakından bağlantılıdır.
• Geliştirici platformları ve araçları: Geliştiricilerin ve işletmelerin yapay zeka uygulamaları oluşturmasına, dağıtmasına veya yönetmesine olanak tanıyan platformlar. Bu araçlar, yapay zeka entegrasyonunun merkezinde yer alır ve genellikle bulut sağlayıcıları ve büyük işletmeler tarafından kullanılır.
• Arama ve yanıt motorları: Açık uçlu sohbetten ziyade bilgi alma ve sentez için optimize edilmiş uygulamalar. Bu araçlar, daha yüksek doğruluk elde etmek için genellikle dil modellerini internet verileriyle birleştirir.
• Görüntü ve çok modlu üretim: görüntü ve video üretimi veya anlamaya odaklanan, genellikle içerik oluşturma ve medya ile ilgili sektör dikeylerinde kullanılan uygulamalar.
• Ses ve konuşma: Ses üretimi, konuşma etkileşimi veya ses işleme odaklı araçlar.
• Oyun ve etkileşimli yapay zeka: Öncelikle eğlence, rol yapma veya etkileşimli deneyimler için tasarlanmış uygulamalar.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

SSS'ler

Bu benchmarkı 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  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-market-share}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 2 Temmuz 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Introducing apps in ChatGPT and the new Apps SDK | OpenAI

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'ta e-posta pazarlama ve satış videolarına odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans 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