LLMTR Blog

LLMTR Blog

Türkiye odaklı LLM API, OpenAI uyumlu gateway, model karşılaştırma, fiyatlandırma ve veri politikası rehberleri.

Tüm yazılar

Güven ve uyumluluk · 2026-08-13

BİGR uyumlu yapay zeka mimarisi: kamu kurumlarında veri sınıfına göre model seçimi

Bir kamu kurumu tek bir yapay zeka kararı vermez; işlediği her veri sınıfı için ayrı bir mimari kararı verir. Bu yazı, Bilgi ve İletişim Güvenliği Rehberi'nin varlık grubu ve kritiklik derecelendirme mantığını büyük dil modeli entegrasyonlarına uygular ve veri gizlilik derecesi ile model mimarisi arasında çalışılabilir bir eşleme tablosu sunar.

Ajan ve MCP rehberleri · 2026-08-13

Belediye yapay zeka çağrı merkezi: ihale analizi ve çözüm hattı tasarımı

Belediye çağrı merkezi ve çözüm hattı projelerinde yapay zeka tek bir yazılım değil, farklı model ihtiyacı olan dört ayrı iştir. Bu yazı görev ayrıştırmasını, insan devretme eşiğini, KVKK sınırlarını, en düşük fiyat esaslı ihalenin teklif hesabına etkisini ve kabul kriteri olarak yazılabilecek metrikleri anlatır.

Fiyat ve benchmark · 2026-08-13

Yapay Zekâ Eylem Planı 2026-2030 ve Kamu Bütçesi: Yüzde 2 Payı Nasıl Kullanılır

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı 2026-2030, kamu kurumlarına hem yükümlülük hem kaynak getiriyor. Bu yazı, yüzde 2 maddesinin bütçedeki pratik karşılığını, kurum içi gerekçe dosyasının nasıl kurulacağını ve mevzuat belirsizliğinde taşınabilir mimari seçmenin neden bir risk yönetimi kararı olduğunu ele alıyor.

Model karşılaştırma · 2026-08-23

Tencent Hy3 nedir? 295B MoE modelin API ile kullanımı ve fiyatı

Tencent Hy3'ü kod ajanları ve uzun doküman işleri için değerlendirenlere yönelik teknik rehber: duyurulan 256K ile gerçek 192K sınırı arasındaki fark, düşünme modları, JSON şeması desteği ve prompt cache fiyatlaması.

Model karşılaştırma · 2026-08-23

DeepSeek V4 Flash Vision: görsel anlayan 1M bağlamlı API rehberi

Görsel anlayan DeepSeek modelini değerlendirenler için teknik rehber: görselin hangi biçimlerde verilebildiği, 1M bağlam ve 384K çıktı tavanı, yoğun saat çarpanının Türkiye saatiyle karşılığı ve maliyet planlaması.

Model karşılaştırma · 2026-08-28

Ling 3.0 Tiny: kapanan LLMTR API rotasından Flash'a geçiş

Ling 3.0 Tiny'yi arayanlar için: modelin ne olduğu, sağlayıcının rotayı neden kapattığı, LLMTR'nin isteği neden sessizce yönlendirmediği ve Ling 3.0 Flash'a geçerken kodda değişen iki şey.

Model karşılaştırma · 2026-08-28

Ling 3.0 Tiny mimarisi: toplam ve aktif parametre farkı

Toplam parametre sayısı modelin ağırlıklarını, aktif parametre sayısı ise token işlenirken kullanılan kısmını anlatır. Ling 3.0 Tiny üzerinden bu ayrımın neyi açıklayıp neyi açıklamadığını inceleyin.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-28

Ling-3.0-Tiny yerel API: vLLM ortamı ve model kimliği

Ling Tiny ağırlıklarını kendi sunucunuzda sunarken vLLM ortamı, model yolu ve istemci kimliği aynı kurulumla eşleşmelidir. Bu rehber, yerel API’yi emekli LLMTR erişiminden ayırır.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-28

muse-spark-1.2-contributor: LLMTR model kimliği ve endpoint

Contributor modelini LLMTR üzerinden çağırırken model adı, API taban adresi ve kimlik doğrulama birlikte eşleşmelidir. Hassas veri uyarısıyla başlayan bu rehber, ilk metin isteğini ve temel sözleşme kontrollerini gösterir.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-28

Gemini 2.5 Pro Preview TTS: uzun metin, telaffuz ve maliyet

Uzun seslendirmeyi cümle sınırlarında parçalara ayırın; aynı ses ve anlatım notlarını koruyun, dosya biçimini doğrulayın ve maliyeti gerçek metin/ses token kullanımından değerlendirin.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-28

Qwen-VL-OCR API ile görselden metin: sürüm ve bölge seçimi

Qwen-VL-OCR isteğinde model adı, sağlayıcı bölgesi ve doküman adresi farklı şeylerdir. Bu rehber, kişisel veri içermeyen tek görselle başlayıp doğru API biçimini ve sürüm koşullarını kontrol etmenizi sağlar.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-29

Claude Code’u LLMTR’ye bağlama: Anthropic Messages ucu rehberi

Claude Code için değiştirilmiş bir sürüm gerekmiyor: taban adres, kimlik ve model kimliği ortam değişkeniyle veriliyor. Bu rehber model keşfini, bağlam penceresi uyarısını ve desteklenmeyen alanları ayrı ayrı ele alıyor.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-29

Codex CLI için LLMTR model sağlayıcısı: Responses zorunluluğu

Codex CLI artık yalnızca Responses protokolünü konuşuyor. LLMTR tarafında seçilecek modelin de Responses binding’i olması gerekir; köprü ters yönde çalışmaz. Sağlayıcı tablosu, model seçimi ve hata teşhisi bu kısıt üzerinden kuruluyor.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-29

OpenClaude’a LLMTR gateway girdisi ekleme ve model keşfi

OpenClaude’da LLMTR ayrı bir gateway kaydı olarak tanımlanıyor: kendi taban adresi, kendi kimlik değişkeni ve tohum girdilerle beslenen melez bir katalog. Bu rehber o kaydın alanlarını ve model listesinin nasıl dolduğunu ele alıyor.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-29

OpenClaw LLMTR eklentisi: paket kurulumu ve manifest okuma

OpenClaw, LLMTR sağlayıcısını çekirdeğe gömmez; extensions dizini altında kendi manifesti ve kendi model kataloğu olan bir paket olarak taşır. Bu rehber o paketin kurulumunu ve manifest alanlarını çözümlüyor.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-29

Cline ile LLMTR: editör panelinde sağlayıcı kurulumu

Cline, sağlayıcıyı editör içindeki ayarlar panelinden seçtirir ve seçilen modeli Plan ile Act modları için ayrı ayrı saklar. Bu rehber panel akışını, istek gövdesini ve SDK kaydını inceliyor.

Agent iş akışları · 2026-08-29

PentestCode LLMTR sağlayıcı kurulumu ve yetkili test yapılandırması

PentestCode deposunun LLMTR dalındaki gerçek dosyalarına dayanarak sağlayıcı eklentisinin anahtarı nasıl çözdüğünü, model listesini nereden doldurduğunu ve akıl yürütme alanlarını istek gövdesinde nasıl yeniden yazdığını adım adım kuruyoruz.

Agent iş akışları · 2026-08-29

Strix LLMTR kurulumu: model öneki, tekilleştirme ve rapor zinciri

Strix deposundaki iki ayrı dalın gerçek dosyalarına dayanarak model öneki çözümlemesini, tekilleştirme modelinin ayrı uç nokta ihtiyacını ve Türkiye’de barındırılan satırların araç çağrısı uyumunu tek tek kuruyoruz.

Agent iş akışları · 2026-08-29

HarnessRouter LLMTR sağlayıcısı: tek anahtarla üç harness

HarnessRouter’a llmtr sağlayıcısını bağladığınızda model seçiciye yeni isim eklenmez; zaten listede olan modeller Türkiye üzerinden erişilebilir hale gelir. Kesişim mantığı ve üç harness’ın tel biçimleri.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-29

Hermes Agent LLMTR eklentisi: profil dosyası ve kurulum

Hermes Agent’ta üçüncü taraf sağlayıcılar çekirdek ağaca değil eklenti dizinine kurulur. LLMTR profili özel taşıma kancası olmayan bildirimsel bir ProviderProfile’dır; bu yazı alanlarını ve yaşam döngüsünü anlatıyor.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-29

DeepSeek Harness LLMTR eklentisi: LLM dikişi ve katalog

DeepSeek Harness’ta sağlayıcı entegrasyonu çekirdeğe yazılmaz, ctx.llm dikişine takılan bir eklenti olarak gelir. Model listesi de eklentinin içine gömülmez, uç noktadan okunur.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-29

Trae Agent ile LLMTR: Python yapılandırması ve çalışma kaydı

Trae Agent, LLMTR modellerini iki ayrı istemci sınıfı arasında dağıtan bir yönlendirici sınıfla kullanır. Bu rehber Python yapılandırmasını, yönlendirme kararını ve çalışma kaydında görünen alanları inceliyor.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-29

Pool ile LLMTR: üç ortam değişkeni ve Laguna kimlikleri

pool tarafında LLMTR yapılandırması tamamen ortam değişkeniyle yapılır. Bu rehber üç değişkeni açıklıyor ve README’deki Laguna listesinin bugünkü katalogla neden ayrıştığını gösteriyor.

Agent iş akışları · 2026-08-29

OpenCompany iş akışlarında LLMTR sağlayıcısı kurulumu

İş akışı motorunda bir model node'u, seçilen kimlik bilgisinden istemciyi kurar ve modeli çözer. LLMTR bir gateway olduğu için bu çözüm iki ayrı kaynağa bakar: kablo biçimi satıcıdan, düşünme ayarı gateway'den gelir.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-29

OpenStory'de LLMTR gateway'ini takım anahtarıyla bağlama

OpenStory çok takımlı bir üretim platformu, bu yüzden anahtar tek bir ortam değişkeni değil. LLMTR anahtarı takım ayarlarından girilebiliyor ve modelin taşınabilirliğine göre diğer sağlayıcıların önüne geçiyor.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-29

OpenReview kod inceleme botunu LLMTR'ye bağlama

OpenReview her incelemede depoyu gezdiği için token tüketimi modele göre değişir. Bu dalda gateway'i değiştirmek kod değişikliği değil, üç ortam değişkeni meselesi.

Entegrasyon rehberleri · 2026-08-29

Open SEO’nun SAM ajanını LLMTR üzerinden çalıştırma rehberi

Open SEO açık kaynak bir SEO analiz platformudur ve içindeki ajan özellikleri isteğe bağlıdır. Bu rehber varsayılan sağlayıcıyı kaldırmadan ikinci bir yol ekler, öncelik kuralını ve harcama görünürlüğünün nereye taşındığını gösterir.

Model karşılaştırma · 2026-08-29

models.dev LLMTR sağlayıcı kaydı ve model metadata senkronu

models.dev bir servis değil, model kimliklerini ve yeteneklerini TOML dosyalarında tutan açık bir metadata deposudur. LLMTR kaydının bugünkü içeriğini canlı katalogla karşılaştırıp hangi satırların eksik, hangisinin emekli olduğunu çıkarıyoruz.

GPT-6 Astra rehberleri · 2026-09-05

OpenAI GPT-6 Astra Nedir? Özellikleri ve Erişim

OpenAI GPT-6 Astra modelinin özelliklerini, bağlam penceresini, akıl yürütme seviyelerini ve erişim durumunu geliştiriciler için somut örneklerle inceleyin.

GPT-6 Astra rehberleri · 2026-09-05

GPT-6 Astra API Kullanımı: LLMTR ile İlk İstek

LLMTR üzerinden GPT-6 Astra için ilk Responses API isteğinizi gönderin, desteklenen reasoning seviyesini seçin ve hacmi artırmadan önce kullanımı inceleyin.

Model karşılaştırma · 2026-10-03

Motif 3 nedir? Ücretsiz ajan tabanlı kodlama modeli

Motif 3 modelinin ne işe yaradığı, LLMTR üzerinde ölçülen yetenekleri, yayınlanan meta verisiyle çelişen görsel girdi iddiası ve aynı bağlamı paylaşan diğer ücretsiz modellerle karşılaştırması.

Entegrasyon rehberleri · 2026-10-03

Motif 3 API kullanımı: LLMTR ile ilk istek

Motif 3 modelini mevcut OpenAI uyumlu kodunuzdan çağırmak için gereken adımlar, çalışan örnekler ve ücretsiz satırda kotanın hangi isteklerde tüketildiği.

Entegrasyon rehberleri · 2026-09-19

EVREN nedir? SAYZEK'in LLM API'si nasıl kullanılır

EVREN LLM Çıkarım Servisi'ni kaynaklarıyla anlatır: kimin sunduğu, 1 Kasım'a kadar ücretsiz olduğu, on bir modellik listesi, OpenAI uyumluluğu ve e-Devlet girişinden ilk sohbet isteğine kadar uzanan kurulum akışı.

Güven ve uyumluluk · 2026-09-19

EVREN log tutuyor mu? Kullanım şartları, kayıt ve veri gizliliği

EVREN'in veri ve kayıt tarafında herkese açık olarak neyin bilindiğini, neyin bilinmediğini ve hassas veri göndermeden önce neyin kontrol edilmesi gerektiğini anlatır. LLMTR tarafında neyin tutulup neyin tutulmadığını da aynı açıklıkla yazar.

Fiyat ve benchmark · 2026-09-19

EVREN kota ve kredi sistemi: ücretsiz ama sayaçlı

EVREN'in ücretsiz döneminde bile çalışan sayaçları kaynaklarıyla anlatır: kayan pencereli token tavanı, kredi bakiyesi, istek başına ücret durumu, art arda isteklerdeki bekleme ve auto kipinin tüketime etkisi.

Gateway alternatifleri · 2026-09-19

EVREN alternatifi: aynı OpenAI kodu, LLMTR ile iki satırlık geçiş

EVREN ile LLMTR'yi aynı OpenAI SDK kodu üzerinden karşılaştırır: geçiş için değişen iki satır, EVREN modellerinin LLMTR katalogundaki karşılıkları ve fiyatları, aynı modellerdeki bağlam farkları ve hangi durumda hangi servisin mantıklı olduğu.

Ajan akışları · 2026-09-20

EVREN'den global modele geçiş: istek gövdesinde tek alan değişir

EVREN satırından global bir modele geçmek kod değişikliği gerektirmez: uç nokta, başlık ve gövde şeması aynı kalır, yalnızca model kimliği değişir. Bir ajanın çağırmadan önce yeteneği nasıl doğrulayacağı da aynı yerden okunur.

Gizlilik ve uyum · 2026-09-25

EVREN’e göndermeden önce hassas veri ayıklama rehberi

Hassas verinin bir isteğin hangi köşelerinde saklandığını, tutarlı takma adlarla nasıl çıkarılıp yanıt geldikten sonra geri konabileceğini ve görsellerde nelere bakmak gerektiğini anlatır.

Gizlilik ve uyum · 2026-09-25

EVREN anahtarını paylaşmadan ekip uygulaması kurmak

EVREN anahtarının kime ait olduğunu, LLMTR'de nerede durduğunu, ekip üyelerine ve uygulamalara ne verildiğini ve anahtar sızdığında ya da sahibi ayrıldığında neler yapıldığını açıklar.

Gizlilik ve uyum · 2026-09-25

EVREN ve LLMTR arasında veri akışı nasıl okunur?

Bir EVREN isteğinin uygulamadan LLMTR'ye, oradan EVREN'e ve geri dönüşünü adım adım izler; her durakta neyin görüldüğünü ve neyin tutulduğunu tablo hâlinde verir.

EVREN rehberleri · 2026-09-25

EVREN model seçimi: metin, görsel ve video

Altı EVREN satırını girdi türüne ve EVREN'in tanımladığı role göre karşılaştırır; metin, görsel ve video işleri için hangi satırların öne çıktığını anlatır.

EVREN rehberleri · 2026-09-25

EVREN uzun belge, bağlam ve çıktı bütçesi

Bağlam penceresine nelerin girdiğini, çıktı bütçesinin nasıl ayarlandığını, belgeyi tek istekte göndermek ile bölmek arasındaki farkı ve uzun girdinin EVREN kotasına etkisini açıklar.

EVREN rehberleri · 2026-09-25

EVREN akış deneyimi: yanıt beklemeyi tasarlamak

Gerçek akış ile tamamlandıktan sonra parça parça iletim arasındaki farkı, EVREN satırlarında bekleme süresini belirleyen etkenleri ve zaman aşımı ile yeniden deneme davranışını açıklar.

EVREN rehberleri · 2026-09-25

EVREN API hataları: doğru çözümü göstermek

EVREN satırlarındaki hata türlerini, üç ayrı 403 hatasının anlamını, upstreamStatus alanını ve hata olarak dönmeyen ama beklenmedik sonuç veren durumları açıklar.

EVREN rehberleri · 2026-09-25

EVREN görsel belge incelemesinde kaynak doğrulama

Görsel belgeler için uygun EVREN satırlarını, modelden değerle birlikte kaynağını istemeyi, hata riski taşıyan alanları ve insan incelemesinin nerede devreye girdiğini anlatır.

Agent iş akışları · 2026-09-25

Jev ile Noul, Choice ve Score seçimi

Evet/hayır, sırasız seçenek ve sıralı seviye kararlarının Jev'deki karşılıklarını, criteria biçimlerini ve üç tipin tek istekte nasıl birlikte kullanıldığını açıklar.

Agent iş akışları · 2026-09-25

Jev ile destek talebini doğru ekibe yönlendirme

Destek yönlendirmesini tek bir Choice sorusu, onu tamamlayan Noul soruları ve bir confidence eşiğiyle kurmayı; yönlendirmenin sonradan nasıl ölçüleceğini anlatır.

Agent iş akışları · 2026-09-25

Jev confidence eşiğiyle insan onayı tasarlama

confidence değerinin olasılık dağılımından nasıl çıktığını, Noul için neden ayrı bir yaklaşım gerektiğini ve eşiklerin kendi verinizle nasıl ayarlandığını açıklar.

Agent iş akışları · 2026-09-25

Jev ile tek belgede çoklu bağımsız soru

Tek istekte çoklu soru ile her soru için ayrı istek arasındaki maliyet farkını hesaplar; bağımsız soruların sınırını, soru anahtarlarının rolünü ve istek limitlerini açıklar.

Agent iş akışları · 2026-09-25

Jev kararını sohbet modeliyle kullanıcıya açıklama

Kararı Jev'den, kullanıcıya dönük metni bir sohbet modelinden alan iki adımlı akışı; sohbet modeline giden bağlamı, veri politikasını ve maliyet ile gecikme dengesini açıklar.

Model karşılaştırmaları · 2026-09-25

Ember-1 araştırma önizlemesi nasıl değerlendirilir?

Ember-1'in ne vaat ettiğini, önizleme süresinin ne anlama geldiğini, halefi moonshot/kimi-k3 ile hangi yeteneklerin taşınmadığını ve iki modelin aynı görevlerde nasıl karşılaştırılacağını açıklar.

Model karşılaştırmaları · 2026-09-25

Ember-1'de düşünme tokenı, kalite ve maliyet

Düşünmenin aç/kapa ayarlarını, reasoning_effort seviyelerinin neden desteklenmediğini, düşünme tokenlarının maliyete etkisini ve düşünme içeriğinin akışta nasıl okunduğunu açıklar.

Model karşılaştırmaları · 2026-09-25

Ember-1 ile tool calling ve JSON Schema

auto, required ve adlandırılmış tool_choice davranışlarını, json_object ile strict json_schema arasındaki farkı, şemanın neyi garanti edip neyi etmediğini ve Kimi K3'e geçişte şema doğrulamasının nereye taşındığını anlatır.

Model karşılaştırmaları · 2026-09-25

Ember-1 ile ekran görüntüsü ve hata analizi

Görsel girdinin biçimlerini, ekran görüntüsüyle birlikte hangi metnin gönderilmesi gerektiğini, çıktının neden bir hipotez listesi olarak okunduğunu ve moonshot/kimi-k3'e geçişte görsel biçiminin nasıl değiştiğini anlatır.

Model karşılaştırmaları · 2026-09-25

Ember-1 bağlam, cache ve kullanım maliyeti

Ember-1'in fiyat kalemlerini, cache'e uygun istem düzenini, cache'li ve cache'siz bir isteğin örnek maliyetini ve moonshot/kimi-k3'e geçişte maliyetin nasıl değiştiğini açıklar.

Entegrasyon rehberleri · 2026-09-22

Gemini API mobil uygulamalarda rate limit ve kota yönetimi

Mobil istemciye gömülü bir API anahtarı, uygulamayı paketten çıkarabilen herkesin harcama yapabilmesi anlamına gelir. Bu yazı isteği sunucu tarafında toplayan bir proxy mimarisiyle kota ve rate limit kontrolünü nasıl merkezileştireceğinizi ele alır.

Entegrasyon rehberleri · 2026-09-22

OpenAI uyumlu gateway ile embeddings ve rerank API kullanımı

Bir gateway geçişi çoğu zaman sohbet uçlarıyla sınırlı düşünülür, ama aynı kimlik ve base URL ile embeddings ve rerank uçları da çağrılabilir. Bu yazı üç ucun ne zaman birlikte kullanılacağını gösterir.

Model karşılaştırma · 2026-09-22

Yerli LLM modellerinde fine-tuning mi, prompt mühendisliği mi?

Yerli LLM stratejisi yazısı hangi modelin hangi göreve uygun olduğunu ele alıyor. Bu yazı, seçilen modeli belirli bir görevde nasıl iyileştireceğinizi, fine-tuning ile prompt mühendisliği arasında seçerek anlatıyor.

Agent iş akışları · 2026-09-22

Yapay zeka ajanlarında hata yönetimi ve fallback stratejisi

Yapay zeka ajanı rehberi mimariyi ve araç kullanımını anlatır. Bu yazı, o mimarinin bir parçası olan hata yönetimini: bir araç başarısız olduğunda ajanın ne yapması gerektiğini ele alır.

Güven ve güvenlik · 2026-09-22

Gemini API key rotasyonu ve en az yetki (least privilege) pratiği

Google API key çalındıysa ne yapmalı yazısı olay sonrası müdahaleye odaklanır. Bu yazı, aynı olayın bir daha büyük hasar vermeden yaşanması için önceden kurulacak rotasyon ve yetki daraltma pratiğini ele alır.

RAG ve veri · 2026-09-22

Muse Spark 1.2 ile RAG pipeline'ında kaynak sıralama

Uzun bağlam bütçesi yazısı girdi ve çıktı arasındaki alanı nasıl paylaştıracağınızı anlatır. Bu yazı, o girdi alanına birden çok kaynak belge parçası sığdırırken sıralamanın neden önemli olduğunu ele alır.

Entegrasyon rehberleri · 2026-09-22

Muse Spark Contributor'da timeout ve bağlantı hataları yönetimi

Muse Spark Contributor'da 429 yeniden deneme yazısı kota tükenmesini ele alıyor. Bu yazı, farklı bir hata ailesini: zaman aşımı ve bağlantı kopmalarını, ve bunların neden farklı bir tepki gerektirdiğini ele alıyor.

Entegrasyon rehberleri · 2026-09-22

Gemini TTS ile iki konuşmacılı diyalog seslendirme

Uzun metin seslendirme yazısı tek bir sesle uzun içeriği parçalara ayırmayı ele alıyor. Bu yazı, iki konuşmacılı bir diyaloğu seslendirirken karşılaşılan farklı kurulum ihtiyacını ele alıyor.

Agent iş akışları · 2026-09-22

Gemini Spark ile araştırma görevi: kaynak doğrulama neden kritik

Gmail ve Takvim yazısı hesabınızda değişiklik yapan görevleri ele alıyor. Bu yazı, hesabı değiştirmeyen ama bilgi toplayan bir görev türünü, araştırma görevini ve kaynak doğrulamanın neden ayrı bir adım olması gerektiğini ele alıyor.

Gateway temelleri · 2026-09-22

Kamu yapay zeka mimarisinde tedarikçi kilitlenmesinden kaçınma

Kamu API mimarisi yazısı veri yerelliği ve sağlayıcı bağımsızlığı kararlarını ele alıyor. Bu yazı, o bağımsızlığın kod seviyesinde nasıl korunacağını, yani tedarikçi kilitlenmesini önleme pratiğini ele alıyor.

Entegrasyon rehberleri · 2026-09-30

Ling 3.0 Flash Fin'de reasoning ve zorunlu araç çağırma ile finansal analiz

Ling 3.0 Flash Fin, çok adımlı yatırım araştırması için ayarlanmış bir modeldi; ücretsiz sunumu 30 Eylül 2026'da sona erdi ve satır emekli edildi. Bu yazı, düşünmeyi ne zaman açık ne zaman kapalı tutacağınızı ve aracı ne zaman zorunlu kılacağınızı anlatır; aynı akış halefi olan ücretli Ling 3.0 Flash'ta da çalışır.

RAG ve veri · 2026-09-22

MiMo V2.5 Pro'da 1M bağlamla uzun belge araştırma akışı

MiMo V2.5 Pro'nun 1M bağlam penceresi uzun belgeleri tek istekte taşır. Model tarafındaki web_search aracı LLMTR'de şu an kullanılamadığı için bu yazı, güncel bilgiyi sizin tarafınızda toplayıp bağlama ekleyen bir akışı ele alır ve kapanış tarihine hazırlığı unutmaz.

Güven ve güvenlik · 2026-09-22

qwen3.6-27b-free emekli oldu: qwen3.8-27b-free'de günlük kota yönetimi

Bu satırı arayanlar için: eski kimlik artık 410 model_retired döner. Halef qwen3.8-27b-free de ücretsizdir ve aynı temel yetenekleri (araç çağırma, JSON modu, görsel girdi) taşır; bu yazı ücretsiz katmanın günlük kota davranışını ele alır.

Model karşılaştırma · 2026-09-22

Qwen3.8-Max ile karmaşık reasoning ve video analiz görevleri

Qwen3.8-Max katalogda 'Latest' etiketiyle öne çıkan bir modeldir. Bu yazı, onu karmaşık, çok adımlı görevlere uygun kılan üç özelliğin (1M bağlam, video girdi, varsayılan düşünme) birlikte nasıl çalıştığını ele alır.

Fiyat ve bütçe · 2026-09-22

GPT-5.6 Terra Pro ayrı bir model değil: pro mode farkı ne demek

Terra Pro model sayfası, bunun ayrı bir OpenAI modeli olmadığını açıkça belirtir; yanıtı GPT-5.6 Terra üretir ve pro reasoning modu varsayılan olarak açık gelir. Bu yazı, bu farkın pratikte ne anlama geldiğini ele alır.

RAG ve veri · 2026-09-22

Voyage Rerank 2.5 ile iki aşamalı retrieval'ın maliyetini hesaplama

Voyage Rerank 2.5, bir sorgu ile aday doküman listesini birlikte değerlendirir. Bu yazı, iki aşamalı bir retrieval hattında rerank maliyetinin nasıl hesaplandığını ve bu maliyetin dil modeli tarafında nasıl bir tasarrufa dönüştüğünü ele alır.

Entegrasyon rehberleri · 2026-09-22

Ministral 8B ile edge ve özel hosting akışlarında function calling

Ministral 8B, gecikme ve kaynak kullanımını kontrol etmek isteyen ekipler için orta nokta olarak konumlanır. Bu yazı, bu boyutun edge/özel hosting akışlarında function calling ve belge girdisiyle birlikte ne zaman yeterli kaldığını ele alır.

Fiyat ve bütçe · 2026-09-22

GPT-5.6 Sol Pro, Terra Pro karşısında ne zaman değerli

Terra Pro yazısı bu yapıyı (ayrı bir OpenAI modeli olmadığını) anlatıyordu. Bu yazı, aynı mekanizmanın Sol Pro'da nasıl işlediğini ve Sol Pro'nun Terra Pro'ya göre belirgin biçimde yüksek fiyatının ne zaman gerekçeli olduğunu ele alıyor.

Model karşılaştırma · 2026-09-22

Apertus 70B Instruct: v1.5 70B ile aynı fiyata hangisi seçilmeli

v1.5 70B yazısı geniş bağlam ve görsel girdinin ne zaman gerektiğini ele alıyordu. Bu yazı, aynı fiyata gelen 70B Instruct'ın v1.5'e göre strict olarak daha az yetenek taşımasına rağmen ne zaman tercih edilebileceğini ele alıyor.

Entegrasyon rehberleri · 2026-09-22

Codestral: editör entegrasyonunda ne zaman genel modele tercih edilmeli

Codestral katalog sayfasında 'Code' statü etiketiyle listelenir ve açıklaması genel sohbetten çok yazılım geliştirme akışlarında değer ürettiğini belirtir. Bu yazı, bir editör entegrasyonunda bu odaklı seçimin ne zaman mantıklı olduğunu ele alır.

Model karşılaştırma · 2026-09-22

OpenAI o3: üç seviyeli reasoning_effort ile matematik, bilim ve kod analizi

GPT-5.6 Terra yazısı altı seviyeli bir reasoning_effort aralığını ele alıyordu. o3, yalnızca low, medium ve high olmak üzere üç seviye taşır. Bu yazı, bu daha sade aralığı matematik, bilim ve kod analizi görevlerinde nasıl kullanacağınızı ele alır.

RAG ve veri · 2026-09-22

Voyage 4 Lite ile milyonlarca parçayı indekslemenin maliyet hesabı

Voyage 4 Lite, milyonlarca parçayı indekslemeniz gereken ve birim maliyetin toplamı belirlediği işler için tasarlanmıştır. Bu yazı, bu ölçek ekonomisinin nasıl hesaplanacağını ve kalite tavanından ne ölçüde ödün verildiğini ele alır.

Model karşılaştırma · 2026-09-22

Aion-RP 1.0 (8B): 32K bağlamla öngörülebilir roleplay maliyeti

Aion 2.0 yazısı reasoning_effort seviyelerinin roleplay kalitesini nasıl etkilediğini ele alıyordu. Bu yazı, aynı ailenin daha küçük üyesinin ne zaman tercih edilmesi gerektiğini ele alır; iki modelin token fiyatı aynıdır.

Entegrasyon rehberleri · 2026-09-27

Gemini Spark ve Muse Spark arasındaki fark nedir?

İsim benzerliği iki ürünü birbirinin alternatifi yapmaz. Önce hazır bir kişisel görev uygulamasına mı, kendi yazılımınıza ekleyeceğiniz modele mi ihtiyaç duyduğunuzu belirleyin.

Entegrasyon rehberleri · 2026-09-27

Solar Pro 4 ile iki belge arasındaki çelişkileri bulma

İki belgede farklı cümleler bulunması her zaman çelişki değildir. Karşılaştırılacak kapsamı tanımlayın, kaynakları numaralandırın ve modelin bulgularını asıl metinden kontrol edin.