299 milyon istekle DeepSeek, Google'ı geride bıraktı

DeepSeek (DeepSeek), OpenRouter'daki haftalık metin API istek hacminde 299 milyon isteğe ulaşarak Google'ı (Google) geride bıraktı. Bu durum, düşük maliyetli açık ağırlıklı (open-weight) modellerin özellikle ajan tipi (agentic) görevlerde kullanımını artırmasının sonucu olarak değerlendiriliyor.

AI veri izleme hizmeti Beating'e (Beating) göre 5'inde açıklanan verilere göre, DeepSeek'in bu haftaki metin istek hacmi OpenRouter'ın toplamının %27,1'ini oluşturdu. Google 277 milyon istekle %25,0'lik paya, OpenAI (OpenAI) ise 185 milyon istekle %16,8'lik paya sahip oldu. Bu sıralama, tekil modellere göre değil, model sağlayıcı başına toplam metin API istek sayısına göre hesaplandı.

DeepSeek'in istek hacmine DeepSeek V4 Flash ve DeepSeek V4 Pro gibi V4 serisi modellere yapılan çağrılar da dahil edildi. OpenRouter, V4 Flash'ı toplam 284 milyar parametreye ve 13 milyar aktif parametreye sahip bir karma uzman (MoE) modeli olarak tanıttı. Modelin bağlam penceresi 1 milyon token büyüklüğünde ve ajan iş akışlarındaki kullanılabilirliği öne çıkan özelliği olarak sunuldu.

V4 serisi, DeepSeek'in kullanımının genişlemesinde öncü rol oynadı. OpenRouter, 30 Haziran'da yayımladığı analizde, 1 Ocak - 14 Haziran 2026 tarihleri arasında 450 trilyondan fazla token örneğini incelediğini ve DeepSeek'in token payının %9'dan %18'e yükseldiğini açıkladı. TokenPost'un önceki haberine göre, Mayıs ayı sonunda V4 Flash, DeepSeek'in ajan tipi token akışının %70'ini oluşturuyordu.

Ajan tipi görevler, tek bir işi tamamlamak için modelin birden fazla adımda çağrılmasını gerektiriyor. OpenRouter, bu tür görevlerin istek başına ortalama insan kullanımına kıyasla yaklaşık 15 kat daha fazla token tükettiğini açıkladı. Ajan tipi kullanımın artmasıyla birlikte istek hacmi ve token kullanımının da eş zamanlı olarak artabileceği bir yapı söz konusu.

OpenRouter, 13 Temmuz'daki analizinde, o dönemki canlı sıralamada model geliştiricisi bazında token payı açısından DeepSeek'in %16,7 ile birinci sırada olduğunu belirtti. V4 Flash ve V4 Pro, toplam kullanımda ilk 10 model arasına girdi. Ancak bu rakam token payı esasına dayanıyor ve bu haftaki metin istek hacmi sıralamasından farklı bir ölçüm kriteri kullanıyor.

Kullanıcı değerlendirmeleri maliyet ve yönlendirme (routing) kalitesi konusunda ikiye ayrıldı. AI By Nick forumundaki bir kullanıcı 19 Temmuz'da V4 Flash'ı ajan tipi görevler ve kodlama için kullandığını belirterek düşük maliyet ve hızı avantaj olarak gösterdi. Buna karşın Reddit'teki DeepSeek topluluğunda uzun vadeli kullanım maliyeti, önbellek (cache) verimliliği ve sağlayıcılar arası yönlendirme farklılıklarına ilişkin şikayetler dile getirildi.

Bu veriler, OpenRouter platformundaki AI model kullanımındaki değişimi ortaya koyuyor. Belirli bir AI token'ı, blok zinciri projesi veya yarı iletken şirketlerinin finansal sonuçlarıyla doğrudan bir bağlantı şu ana kadar doğrulanmadı.

Doğrulama için kullanılan kaynaklar: OpenRouter V4 analiz raporu, OpenRouter DeepSeek yönlendirme analizi, OpenRouter V4 Flash model sayfası.