deepseek+23,32% 7g
deepseek-v4.1-flash-20261017
token payı
%34,80
token/istek
63.213
GÜNLÜK VERİPENCERE 31 Ekim 2026 – 6 Kasım 2026 · 7 günOKUNDU VERİ YAŞI dün alındıKAYNAK openrouter.ai/rankingsLİSANS CC BY 4.0
Kaynaklar · model gözlem odası
Yapay zekâ model pazar payı: en çok kullanılan LLM’ler
itibarıyla OpenRouter’da son 7 günde en çok token işleyen model deepseek-v4.1-flash-20261017 (%34,80); onu deepseek-v4.1-flash-20260910 (%10,68) ve glm-5.3-flash-20260826 (%8,71) izliyor. Sağlayıcı bazında deepseek %47,69 ile önde; ilk üç sağlayıcı trafiğin %67,97’ini alıyor. Bu veri geliştirici API trafiğidir, ChatGPT ya da Gemini uygulama kullanımı değildir.
Toplam token
161,34 trilyon
161.337.335.342.212 (istem + cevap)
Toplam istek
4,83 milyar
4.826.232.505 çağrı
Model
20
listede izlenen
Sağlayıcı
11
farklı laboratuvar
Token / istek
33.429
liste ortalaması
Bu hafta zirvede
Kısa cevap: bu hafta hangi model önde?
ile biten yedi günde token payına göre ilk üç model. Sağ üstteki rozet, kaynağın bildirdiği 7 günlük değişimdir.
deepseek+13,22% 7g
deepseek-v4.1-flash-20260910
token payı
%10,68
token/istek
33.064
z-ai-12,66% 7g
glm-5.3-flash-20260826
token payı
%8,71
token/istek
29.096
Öne çıkan rakamlar
Tek cümlede alıntılanabilir veriler.
Her madde verinin kendisinden türetildi; tarih ve kaynak içerir. Bağlantı simgesiyle tek bir cümleyi paylaşabilirsiniz.
Sağlayıcıya göre
Sağlayıcı payları: trafik kimde toplanıyor?
31 Ekim 2026 – 6 Kasım 2026 penceresinde, listedeki 20 modelin toplamı üzerinden. Halkadaki dilim sağlayıcının token payı; listede ayrıca istek payı ve model sayısı yazar. İlk üç sağlayıcı trafiğin %67,97'ini alıyor.
- deepseek%47,693 model%36,36 istek
- z-ai%10,962 model%11,48 istek
- openai%9,323 model%17,26 istek
- tencent%9,253 model%2,72 istek
- anthropic%5,732 model%5,22 istek
- stepfun%4,231 model%0,55 istek
- nvidia%3,602 model%1,21 istek
- minimax%3,521 model%1,35 istek
- moonshotai%2,191 model%0,56 istek
- typesafe%1,881 model%21,42 istek
- stealth%1,621 model%1,89 istek
Modele göre
Model sıralaması: ilk 15 model yarışta.
Çubuk uzunluğu lidere göre token payıdır. Aşağıdaki tam tabloda istek sayısına, istek başına token'a ya da istem/cevap oranına göre sıralamak için sütun başlığına tıklayın.
- 01deepseek-v4.1-flash-20261017%34,80+23,32% 7g
- 02deepseek-v4.1-flash-20260910%10,68+13,22% 7g
- 03glm-5.3-flash-20260826%8,71-12,66% 7g
- 04gpt-6-luna-20260922%4,48-33,92% 7g
- 05hy4-20261104%4,377g —
- 06step-5-preview-20261008%4,23+8,37% 7g
- 07claude-opus-5.5-20260921%4,09-9,82% 7g
- 08minimax-m3.1-flash-20261019%3,52+12,48% 7g
- 09hy4-preview-20260827%3,17-45,23% 7g
- 10gpt-5.6-luna-20260709%2,52+30,63% 7g
- 11gpt-6.1-sol-20260929%2,33+0,79% 7g
- 12glm-5.3-20260816%2,25-21,55% 7g
- 13deepseek-v4-flash-20260731%2,21-9,44% 7g
- 14kimi-k3.1-pro-20261023%2,19+73,96% 7g
- 15jev-1.13-20260917%1,88-4,28% 7g
31 Ekim 2026 – 6 Kasım 2026 OpenRouter token payı, listedeki 20 modelin tamamı:
Sütun başlığına tıklayın; tablo o sütuna göre yeniden sıralanır. Veri sayfayla birlikte geldi, sıralama için yeni istek atılmaz. Tablo geniştir: dar ekranda yatay kaydırın.
| # | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | deepseek-v4.1-flash-20261017 | deepseek | standard | 56,15 T | %34,80 | 888,29 Mn | %18,41 | 63.213 | 72,78 : 1 | %0,00 | %0,00 | +%23,32 |
| 2 | deepseek-v4.1-flash-20260910 | deepseek | standard | 17,24 T | %10,68 | 521,35 Mn | %10,80 | 33.064 | 48,17 : 1 | %0,00 | %0,00 | +%13,22 |
| 3 | glm-5.3-flash-20260826 | z-ai | standard | 14,06 T | %8,71 | 483,18 Mn | %10,01 | 29.096 | 39,80 : 1 | %0,00 | %0,00 | −%12,66 |
| 4 | gpt-6-luna-20260922 | openai | standard | 7,22 T | %4,48 | 535,03 Mn | %11,09 | 13.496 | 30,58 : 1 | %0,00 | %0,00 | −%33,92 |
| 5 | hy4-20261104 | tencent | standard | 7,05 T | %4,37 | 49,68 Mn | %1,03 | 142.007 | 97,68 : 1 | %0,00 | %0,00 | — |
| 6 | step-5-preview-20261008 | stepfun | standard | 6,83 T | %4,23 | 26,50 Mn | %0,55 | 257.672 | 215,41 : 1 | %0,00 | %0,00 | +%8,37 |
| 7 | claude-opus-5.5-20260921 | anthropic | standard | 6,59 T | %4,09 | 54,84 Mn | %1,14 | 120.199 | 114,91 : 1 | %0,00 | %0,00 | −%9,82 |
| 8 | minimax-m3.1-flash-20261019 | minimax | standard | 5,67 T | %3,52 | 65,01 Mn | %1,35 | 87.256 | 69,32 : 1 | %0,00 | %0,00 | +%12,48 |
| 9 | hy4-preview-20260827 | tencent | standard | 5,11 T | %3,17 | 46,50 Mn | %0,96 | 109.868 | 109,32 : 1 | %0,00 | %0,00 | −%45,23 |
| 10 | gpt-5.6-luna-20260709 | openai | standard | 4,07 T | %2,52 | 147,50 Mn | %3,06 | 27.563 | 39,59 : 1 | %0,00 | %0,00 | +%30,63 |
| 11 | gpt-6.1-sol-20260929 | openai | standard | 3,76 T | %2,33 | 150,41 Mn | %3,12 | 24.966 | 39,11 : 1 | %0,00 | %0,00 | +%0,79 |
| 12 | glm-5.3-20260816 | z-ai | standard | 3,63 T | %2,25 | 70,66 Mn | %1,46 | 51.341 | 52,95 : 1 | %0,00 | %0,00 | −%21,55 |
| 13 | deepseek-v4-flash-20260731 | deepseek | standard | 3,56 T | %2,21 | 345,19 Mn | %7,15 | 10.316 | 17,96 : 1 | %0,00 | %0,00 | −%9,44 |
| 14 | kimi-k3.1-pro-20261023 | moonshotai | standard | 3,53 T | %2,19 | 26,96 Mn | %0,56 | 130.815 | 130,75 : 1 | %0,00 | %0,00 | +%73,96 |
| 15 | jev-1.13-20260917 | typesafe | standard | 3,03 T | %1,88 | 1,03 Mr | %21,42 | 2.929 | 12,09 : 1 | %0,00 | %0,00 | −%4,28 |
| 16 | nemotron-3-ultra-550b-a55b-20260604 | nvidia | free | 2,91 T | %1,80 | 32,51 Mn | %0,67 | 89.472 | 86,90 : 1 | %0,00 | %0,00 | −%15,59 |
| 17 | nemotron-3.5-super-vl-20261015 | nvidia | free | 2,90 T | %1,80 | 25,88 Mn | %0,54 | 112.057 | 86,11 : 1 | %0,00 | %0,00 | +%37,94 |
| 18 | hy3-20260706 | tencent | standard | 2,76 T | %1,71 | 34,91 Mn | %0,72 | 79.202 | 59,76 : 1 | %0,00 | %0,00 | −%9,12 |
| 19 | claude-haiku-5.5-20261007 | anthropic | standard | 2,66 T | %1,65 | 197,00 Mn | %4,08 | 13.486 | 17,31 : 1 | %0,00 | %0,00 | −%0,16 |
| 20 | crouton-alpha | stealth | standard | 2,62 T | %1,62 | 91,13 Mn | %1,89 | 28.734 | 102,05 : 1 | %0,00 | %0,00 | — |
Tablo Token sütununa göre azalan sırada.
- Model:
- Kaynaktaki permaslug’ın model kısmı; tarih soneki modelin yayın sürümüdür.
- Sağlayıcı:
- Permaslug’ın eğik çizgiden önceki kısmı.
- Variant:
- Kaynaktaki variant alanı: standard, free vb. Aynı model iki variant’la geldiyse ikisi de yazılır.
- Token:
- total_prompt_tokens + total_completion_tokens
- Token payı:
- tokens ÷ listedeki tüm modellerin toplam token’ı × 100
- İstek:
- Kaynaktaki count alanı: penceredeki istek sayısı.
- İstek payı:
- requests ÷ listedeki toplam istek × 100. Token payından farklıysa modelin bağlam boyu farklıdır.
- Token/istek:
- tokens ÷ requests. Uzun bağlam mı, kısa soru mu olduğunu gösterir.
- İstem : cevap:
- promptTokens ÷ completionTokens. Yüksek değer “çok okuyup az yazan” iş yükü demektir.
- Akıl yürütme:
- total_native_tokens_reasoning ÷ completionTokens × 100
- Önbellek:
- total_native_tokens_cached ÷ promptTokens × 100
- 7 günlük değişim:
- Kaynağın change alanı: son 7 günün token toplamının, ondan önceki 7 güne göre oransal değişimi. Bu sayıyı biz hesaplamıyoruz.
- Hücre dolgusu:
- Sayısal hücrelerin arkasındaki açık mavi dolgu, o sütundaki en büyük değere oranıdır. Tablo yeniden sıralandığında dolgu boyları değişmez.
- Kısaltmalar:
- T = trilyon, Mr = milyar, Mn = milyon. Tam sayı için hücrenin üzerine gelin.
- —
- Kaynak o alanı bu pencerede bildirmedi. Sıfır demek değildir.
Token payı ile istek payı
Token payı ile istek payı neden ayrışır?
Aşağıdaki 3 model, iki payın en çok ayrıştığı satırlar. Listenin tamamında çağrı başına ortalama 33.429 token düşüyor; karşılaştırma bu sayıya göre yapıldı.
typesafe
jev-1.13-20260917
−19,54puanlık fark
Token payı %1,88, istek payı %21,42: aynı hacim çok daha fazla çağrıya bölünmüş. Çağrı başına 2.929 token — liste ortalamasından 11,41 kat kısa. Kısa ve seri çağrılarla çalışan bir iş yükü.
deepseek
deepseek-v4.1-flash-20261017
+16,39puanlık fark
İstek payı %18,41, token payı %34,80: az sayıda çağrı, çok token. Çağrı başına 63.213 token — liste ortalamasından 1,89 kat uzun. Tek çağrıda uzun bağlam gidiyor; büyük belge ya da kod tabanı okuyan iş yükleri böyle görünür.
openai
gpt-6-luna-20260922
−6,61puanlık fark
Token payı %4,48, istek payı %11,09: aynı hacim çok daha fazla çağrıya bölünmüş. Çağrı başına 13.496 token — liste ortalamasından 2,48 kat kısa. Kısa ve seri çağrılarla çalışan bir iş yükü.
Bu trafiği ne üretiyor?
Token’ı gönderen yazılımlar.
Kaynağın 7 günlük uygulama sıralaması. Bu liste model tablosundan bağımsızdır; sıra numaraları kaynağın kendi sırasıdır ve herkese açık olmayan uygulamalar listede yer almaz.
| # | Uygulama | Kategori | Token | İstek | Token/istek |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Hermes Agent hermes-agent.nousresearch.com | personal-agentcli-agent | 12,59 trilyon | 116.473.048 | 108.074 |
| 02 | Claude Code claude.ai | cli-agent | 9,95 trilyon | 99.469.407 | 99.996 |
| 03 | OpenClaw openclaw.ai | personal-agentcli-agent | 5,05 trilyon | 32.583.603 | 154.878 |
| 04 | Kilo Code kilocode.ai | cli-agentide-extension | 4,8 trilyon | 45.069.240 | 106.498 |
| 05 | pi pi.dev | cli-agent | 4,2 trilyon | 41.763.456 | 100.467 |
| 06 | Portkey AI portkey.ai | programming-app | 3,09 trilyon | 131.205.616 | 23.538 |
| 07 | omp omp.sh | cli-agent | 3,08 trilyon | 35.872.982 | 85.793 |
| 08 | Codex openai.com | cli-agent | 2,55 trilyon | 45.313.249 | 56.346 |
| 09 | DeepSeek Harness github.com | — | 2,15 trilyon | 13.795.206 | 155.715 |
| 10 | Strix strix.ai | cli-agent | 1,86 trilyon | 17.107.277 | 108.901 |
| 11 | Minds by Authentic Intelligence megpt.app | — | 920,31 milyar | 24.442.976 | 37.651 |
| 12 | Freebuff freebuff.com | — | 899,63 milyar | 7.913.256 | 113.687 |
| 13 | Cline cline.bot | ide-extensioncli-agent | 844,63 milyar | 9.710.754 | 86.979 |
| 14 | OpenHands docs.all-hands.dev | cli-agent | 766,22 milyar | 8.532.000 | 89.805 |
| 15 | Hello Minds, powered by Ethoswarm hellominds.ai | roleplaypersonal-agentcreative-writing | 590,87 milyar | 7.581.269 | 77.939 |
| 16 | ISEKAI ZERO isekai.world | game | 584,63 milyar | 8.488.887 | 68.870 |
| 17 | Proto Agent proto.erp.ai | personal-agentgeneral-chatcli-agent | 564,02 milyar | 5.711.962 | 98.744 |
| 18 | HighLevel gohighlevel.com | — | 440,59 milyar | 7.550.410 | 58.354 |
| 19 | LangChain docs.langchain.com | — | 439,69 milyar | 10.149.878 | 43.320 |
| 20 | CodeGPT codegpt.co | ide-extensioncli-agentcloud-agent | 438,66 milyar | 2.403.525 | 182.509 |
Listenin üst sıralarında kod asistanları ve ajan çerçeveleri varsa, bu yönlendiricideki token hacminin sohbetten değil otomasyondan geldiği anlamına gelir; sizin içeriğinizi okuyan tarayıcılar da o yazılımların içinde çalışır.
Dürüst okuma
Bu veri neyi ölçmez?
Müşterinizin ChatGPT, Gemini ya da Claude uygulamasına ne sorduğunu ölçmez; o uygulamalar bu yönlendiriciden geçmez. Burada gördüğünüz, geliştiricilerin kendi yazılımlarının içinde hangi modeli çalıştırdığıdır. Tüketici tarafını yapay zekâ modelleri rehberimizde ayrıca anlatıyoruz. İki ölçüm birbirinin yerine geçmez.
Ölçüm kapsamı
Bu sayfa buzdağının görünen kısmı.
Yukarıdaki pano yalnız model tarafını gösteriyor. Yanıt IO bunun dışında sitenizin kendisini, sizi okuyan tarayıcıları ve müşterinizin asistana yazdığı cümleleri de ölçüyor.
20
Bu sayfada izlenen model
11 sağlayıcı, 20 uygulama — hepsi aşağıdaki tablolarda.
24
Tanınan yapay zekâ tarayıcısı
12 operatör, her birinin doğrulama yöntemiyle; ayrıca 2 robots.txt izin jetonu.
5
Sitenizin puanlandığı eksen
Önce cevap, Kaynak ve otorite, Yapay zekânın anlayabilmesi, Teknik altyapı, Tazelik.
366
Soru bankasındaki gerçek müşteri cümlesi
14 sektör için ayrı ayrı yazıldı; her cümle 5 satın alma aşamasından birine işaretli.
28
Paneldeki GEO aracı
7 tanesi yapay zekâ kullanıyor; diğerleri deterministik tarayıcıyla çalışıyor.
9
Sektör sayfası
Toplam 27 kontrol adımı ve 45 sektör sorusu içeriyor.
67
Kaynağı yazılı veri kalemi
26 tanesi Türkiye ölçümü; her kalemde kaynak adı, ölçüm yılı ve bağlantı var.
6
Asistan profili
Bot adı, web erişimi ve kaynak gösterme davranışı doğrulanarak yazıldı.
Bu sayıların hepsi kodun kendi kayıtlarından sayılır, sayfaya elle yazılmaz: bir araç yayına alındığında ya da bot kaydına yeni bir tarayıcı girdiğinde buradaki rakam kendiliğinden değişir.
Geliştiriciler için
Ham veri: tek uç, kimlik yok.
Sayfadaki her sayı tek bir salt-okunur uçtan gelir. IP başına dakikada 60 istek sınırı vardır ve kalan hak X-RateLimit-Remaining başlığında döner. Türetilmiş alanların formülü yanıtın fields anahtarında yazılıdır. Görünürlük verisi için Public API belgesine bakın.
$ curl -s https://yanit.io/api/public/model-rankings | jq '.models[0]'Yöntem
Bu veriyi nasıl alıyoruz, neyi hesaplıyoruz?
Kaynak ve pencere
Veri OpenRouter sıralama sayfasından okunur. Sayfanın React Query durumundaki ["rankings","models",{"view":"week"}] ve ["rankings","apps"] sorgularının verisi alınır; tarayıcı çalıştırılmaz. Bu görünüm, en son tamamlanmış günlük kovayla biten yedi günlük bir penceredir.
Tazeleme ve hata hâli
Günlük ölçüm turumuzun sonunda otomatik olarak yeniden okunur ve kaydedilir. Bu bir sözleşmeli API değil, sayfa ayrıştırmasıdır: kaynak yapısını değiştirirse okuma sessizce boşa düşmez, hata fırlatır. O durumda önceki kayıt korunur, ölçüm anı eskimeye başlar ve üç günü geçerse uyarı çıkar.
Formüller
Payda her zaman listenin toplamıdır, platformun tamamı değil.
token = total_prompt_tokens + total_completion_tokens
token payı = token ÷ Σ(liste) token × 100
istek = count
istek payı = istek ÷ Σ(liste) istek × 100
token/istek = token ÷ istek
istem : cevap = total_prompt_tokens ÷ total_completion_tokens
akıl yürütme % = total_native_tokens_reasoning ÷ total_completion_tokens × 100
önbellek % = total_native_tokens_cached ÷ total_prompt_tokens × 100
7 günlük değişim = kaynağın change alanı (biz hesaplamıyoruz)- Payda sıfırsa bölme yapılmaz: sonuç “—” olur. Sıfır ile “veri yok” sayfada hiçbir yerde aynı görünmez.
- Araç çağrısı hata oranı hesaplanmıyor: kaynakta doğru payda (araç çağrısı yapan istek sayısı) yok. Ham sayılar JSON ucunda durur.
- Aynı model birden çok variant ile geldiyse token ve istek toplanır; o satırda “7 günlük değişim” gösterilmez.
- Çin merkezli sağlayıcı payı, sağlayıcının şirket merkezine göre sayılır; modelin açık ya da kapalı ağırlıklı olmasına göre değil.
- Sayılar Türkçe biçimlenir (binlik nokta, ondalık virgül). Ham JSON’da ondalık nokta ile, işlenmemiş hâlde durur.
Bunun sizin için anlamı ne?
- Model tarafı hızlı değişiyor. Bugün trafiğin başında olan model üç ay sonra listede olmayabilir; tek bir modele göre yazılmış içerik bu yüzden kırılgandır.
- Sizin görünürlüğünüz bu tablodan çıkmaz. Görünürlük, asistanlara gerçek sorular sorularak ölçülür.
- Bot erişimini tek bir sağlayıcıya göre açmayın. Sıralama değiştikçe hangi tarayıcının sitenizi okuduğu da değişir.
- İstek başına token yüksekse orada uzun bağlam vardır: o iş yükü sitenizin tamamını okuyan bir ajan olabilir.
Görünürlüğünüz nasıl ölçülür?Hangi modellerde ölçüyoruz?Tarayıcımız ne okur?Bekleme listesine katılın
Terimler için sözlük, konuya giriş için GEO 101 rehberi.
Sıkça sorulanlar
Bu veriye dair sorular.
Şu an en çok kullanılan yapay zekâ modeli hangisi?
OpenRouter'ın 6 Kasım 2026 ile biten 7 günlük verisine göre deepseek-v4.1-flash-20261017 (deepseek), token payının %34,80'ini alıyor. Sıralama haftalık değişir; bu sayfa her gün yeniden okunur.
OpenRouter nedir, verisi tüm pazarı temsil eder mi?
OpenRouter, yüzlerce modele tek bir API üzerinden erişim sağlayan bir yönlendiricidir. Buradaki veri bu yönlendiriciyi kullanan geliştiricilerin trafiğidir; OpenAI veya Anthropic’in doğrudan API müşterileri ve tüketici uygulamaları dahil değildir. Pazarın tamamını değil, geliştirici tarafındaki eğilimi gösterir.
ChatGPT neden listenin başında değil?
ChatGPT uygulaması ve OpenAI’nin doğrudan API müşterileri OpenRouter’dan geçmez. Yönlendiricide fiyata duyarlı iş yükleri akar; ucuz ve açık ağırlıklı modeller bu yüzden öne çıkar. Tüketici tarafındaki sıralama bambaşka olabilir.
Token payı gelir payı demek mi?
Hayır. Ucuz modeller çok token işler ama token başına az gelir üretir; pahalı modellerin gelir payı token paylarından yüksek olabilir. Bu sayfa hacmi ölçer, geliri ölçmez.
Tüketici tarafında hangi asistan daha çok kullanılıyor?
Bu sayfa o soruyu cevaplamaz. Tüketici asistanlarının (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity gibi) ne için kullanıldığını Yapay zekâ modelleri rehberimizde ayrıca anlatıyoruz: /resources/yapay-zeka-modelleri.
Bu tablo müşterimin hangi asistanı kullandığını gösterir mi?
Hayır. Bu veri OpenRouter adlı API yönlendiricisinden geçen geliştirici trafiğini ölçer. ChatGPT, Gemini, Claude gibi tüketici asistanlarının kendi uygulamaları bu yönlendiriciden geçmez, dolayısıyla burada görünmez. Tablo “yazılımların içinde hangi model çalışıyor” sorusunun cevabıdır; “insanlar hangi asistana soruyor” sorusunun değil.
Veri ne sıklıkla güncelleniyor?
Günlük ölçüm turumuzun sonunda otomatik olarak yeniden okunuyor. Sayfada verinin penceresi ve ölçümün alındığı an yazar. Kaynak sayfa erişilemezse eski kayıt yerinde kalır ve tarih eskir; bunu gizlemeyiz, tarih olduğu gibi görünür.
Paylar neye göre hesaplanıyor?
OpenRouter’ın yayımladığı token toplamları kullanılır: her model için istem ve cevap token’ları toplanır, listedeki tüm modellerin toplamına bölünür. Payda listenin toplamıdır, platformun tamamı değil. Bu bir istek sayısı değil token hacmidir; uzun bağlamlı modeller aynı istek sayısıyla daha yüksek pay alabilir. Tabloda istek payı ayrı bir sütun olarak durur, iki sayıyı karşılaştırabilirsiniz.
İstek başına token neden önemli?
Çünkü “hangi model önde” sorusunun cevabını tek başına token hacmi çarpıtır. İstek başına 100 bin token yakan bir model, kod tabanı okuyan ya da uzun belge işleyen bir iş yükünde çalışıyordur; 10 bin token yakan bir model kısa, seri çağrılarla çalışıyordur. Kendi ürününüzde maliyet ve gecikme tahmini yapacaksanız bakmanız gereken sayı budur, toplam hacim değil.
“7 günlük değişim” sütunundaki sayıyı siz mi hesaplıyorsunuz?
Hayır, kaynağın kendi alanı. OpenRouter aynı sayfada şöyle tanımlıyor: son yedi gün, ondan önceki yedi günle karşılaştırılır ve modeller token’daki yüzde değişime göre sıralanır; küçük bir tabanın büyük yüzde üretmemesi için pencerede en az bir milyon token’ı olmayan modeller listeye alınmaz. Biz bu oranı olduğu gibi gösteriyoruz, yeniden hesaplamıyoruz.
Akıl yürütme ve önbellek sütunları neden sıfır görünüyor?
Çünkü kaynak bu pencerede o alanları sıfır bildiriyor. Sıfırı gizlemiyoruz; alan hiç gelmediğinde “—”, sıfır geldiğinde “%0,00” yazıyoruz. İkisi farklı şeydir: biri “veri yok”, diğeri “veri var ve sıfır”.
Ham veriye ulaşabilir miyim?
Evet. Sayfadaki her sayı tek bir JSON ucundan gelir: GET /api/public/model-rankings. Kimlik istemez, sayfadaki tabloyla aynı kaydı döndürür ve her türetilmiş alanın formülünü yanıtın içinde “fields” anahtarında yazar. IP başına dakikada 60 istek sınırı vardır; kayıt henüz alınmadıysa 404 ile standart hata gövdesi döner.
Bu veriyi kendi içeriğimde kullanabilir miyim?
Evet. Derlememiz CC BY 4.0 lisanslıdır: kaynak göstererek alıntılayabilir, tablo ya da grafik olarak yeniden yayımlayabilirsiniz. Atıf: Yanıt IO (yanit.io/resources/model-pazar-payi) — ham veri: OpenRouter (openrouter.ai/rankings). Aynı lisans JSON ucunun yanıtında “license” alanında da yazar.
Yanıt IO bu veriyi ne için kullanıyor?
Ölçüm setimizi hangi modellerle çalıştıracağımıza karar verirken ve model tarafındaki kaymaları erken görmek için. Sizin görünürlüğünüz bu tablodan hesaplanmaz; o ölçüm ayrıca, asistanlara gerçek sorular sorularak yapılır.
Erken erişim
Yanıtta yerinizi şimdiden ayırın.
Bekleme listesine katılın: hesabınız açılır, markanızı ve sorularınızı kaydedersiniz. Ödeme açıldığında aboneliğinizi başlatır başlatmaz ölçüm başlar.