LLM Pazar Payı: Kullanım ve Benimsemeyi Karşılaştırın

Kullanım temelli verileri ve web ziyareti tahminlerini birleştirerek LLM pazar payını analiz ettik; bu sayede büyük dil modellerine olan talebin yapay zeka laboratuvarları arasında ve yapay zeka uygulamalarında nasıl dağıldığını gösteriyoruz.

LLM pazar payı ülkeye göre karşılaştırma

Sonuçları nasıl ölçtüğümüzü ve hesapladığımızı görmek için metodoloji bölümünü okuyun.

Amerika Birleşik Devletleri dört ayın tamamında web ziyaretlerinde baskındı ve sürekli olarak 90–%95 paya sahipti. Bu, hem tüketici yapay zeka ürünlerinin İngilizce konuşulan pazarlarda yoğunlaşmasını hem de çoğu büyük platformun ABD merkezli olmasını yansıtmaktadır.

Çin farklı bir kullanım profili gösteriyor:

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

LLM pazar payı uygulamalara göre karşılaştırma

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 20 puanlık bir düşüş.

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

LLM pazar payı yapay zeka laboratuvarlarına göre karşılaştırma

OpenAI, dataset'te en büyük değişimi gördü. Web ziyaret payı Kasım 2025'te %71'den Ağustos 2026'da %55'e düşerken, Anthropic’in web ziyaretleri %2,5'ten %9'a yükseldi.

BYOK hariç geliştirici kullanımında Qwen’in Kasım 2025'teki güçlü varlığı, %39 seviyesinden Ağustos 2026'da %3'e dramatik şekilde 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 büyük olasılıkla MiMo-V2.5 benimsenmesinden kaynaklandı. 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 çekici hale getirdi.¹

Uygulama kategorileri pazar payı karşılaştırması

Sohbet, web ziyareti payında pazara hakimdir ve sürekli olarak %95'in üzerinde pay alır. Tüketici yapay zeka kullanımı hâlâ genel amaçlı konuşma arayüzlerine odaklanmıştır. Dikkate değer bir değişiklik geliştirici kullanımında yaşandı: sohbet Temmuz 2026'da %24'e düştü ve Kod %51 ile onu geçti.

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

LLM pazar payı metodolojisi

Adım 1: Yapay zeka laboratuvarlarını ve yapay zeka uygulamalarını belirleme

• Yapay zeka laboratuvarları: LLM'leri geliştiren ve bakımını yapan 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'ye dayanan son kullanıcı araçları, platformlar veya ajanlardır.

Daha sonra her yapay zeka uygulaması 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 amacıyla aşağıdaki metrikleri kullandık:

BYOK hariç geliştirici kullanımı

Bir laboratuvarın modellerinin OpenRouter'ın ücretli kredi sistemi üzerinden işlediği token sayısını izler. Kriterler, geliştiricilerin kendi sağlayıcı API anahtarlarını sağladığı ve doğrudan sağlayıcı tarafından faturalandırıldığı BYOK (Bring Your Own Key) üzerinden yönlendirilen istekleri hariç tutar; bu istekler OpenRouter üzerinden faturalandırılmaz.

Burada yüksek pay, bir laboratuvarın modellerinin geliştirici tarafından oluşturulan iş akışlarında yaygın olarak kullanıldığına işaret eder: API ile entegre 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 istekleri 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.

Bu, bölgesel rakamların yorumlanması açısından önemlidir. OpenRouter'ın State of AI raporu, kullanıcı tabanının büyük ölçüde API ile entegre iş akışlarına yöneldiğini ve kullanımın %50'den fazlasının Amerika Birleşik Devletleri dışından kaynaklandığını 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 ilgili 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 üzerinden yapay zeka ürünlerinin web sitelerine yapılan ziyaretleri izler.³Bu metrik, bu ürünleri çevrimiçi olarak aktif şekilde ziyaret eden kişi sayısını gösterir ve web tabanlı talep ile benimsenmeyi ifade eder. Uygulama içi kullanım etkinliğini ölçmez.

Sınırlamalar: Similarweb, toplam ziyaretler gibi metrikler üretmek için örnekleme ve çıkarım uygular; bu da tahminleri kesin olmaktan çok yönlendirici hale getirir. 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 dönük 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 üretkenliği ile yakından ilişkilidir.
• Geliştirici platformları ve araçları: Geliştiricilerin ve kuruluşların yapay zeka uygulamaları oluşturmasına, dağıtmasına veya yönetmesine olanak tanıyan platformlar. Bu araçlar yapay zeka entegrasyonunun merkezinde yer alır ve genellikle bulut sağlayıcıları ile büyük kuruluşlar tarafından kullanılır.
• Arama ve yanıt motorları: Ucu açık sohbet yerine bilgi erişimi ve sentezi için optimize edilmiş uygulamalar. Bu araçlar, daha yüksek doğruluk elde etmek için genellikle dil modellerini internet verileriyle birleştirir.
• Görme ve çok modlu üretim: Genellikle içerik üretimi ve medya ile ilgili endüstri dikeylerinde kullanılan görüntü ve video üretimi veya anlamaya odaklanan 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 Benimsemeyi Karşılaştırın}},
  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.

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