Ekim 2026'da LLMTR'ye eklenen modeller: tablo ve rehber

Kısa yanıt: sekiz yeni model, tek API

LLMTR (llmtr.com), Türkiye'de ve global sağlayıcılarda barındırılan dil modellerine tek, OpenAI uyumlu API'den erişim veren bir gateway'dir. Ekim 2026'da kataloğa eklenen modeller arasında Glimpse (elorian/glimpse), Muse Spark Open (meta/muse-spark-open), Nemotron 3.5 Super VL (nvidia/nemotron-3.5-super-vl ve ücretsiz nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free), Moondream 3.1 (moondream/moondream3.1-9b-a2b), EmbeddingMagibu 200M (llmtr/embeddingmagibu-200m), Jev 1.14 (typesafe/jev-1.14.0) ve Beam 1.0 (reflection/beam-1.0-501b-a23b) vardır. Liquid AI'nin karar modeli d1-ultra (liquid/d1-ultra) de Ekim 2026'da eklendi. Hepsi https://llmtr.com/v1 adresinden çağrılır: sohbet modelleri /v1/chat/completions, embedding modeli /v1/embeddings, karar modelleri /v1/systemone uç noktasını kullanır.

Ekim'de eklenen başka modeller de vardır; güncel listenin tamamı model kataloğundadır. Tablodaki ücretsiz Qwen3.8 27B satırı (qwen/qwen3.8-27b-free) Ekim'den önce eklendi; Ekim'de gelen görsel modellerle birlikte kullanılabilecek ücretsiz bir satır olduğu için burada yer alıyor.

Ekim 2026'da LLMTR'ye hangi modeller eklendi?

Tablo her satırın kimliğini, uç noktasını, girdi türlerini, bağlam penceresini ve 1 milyon token fiyatını katalogdaki değerleriyle verir. Tarihli fiyatlar iki dönemiyle birlikte yazıldı; her istek işlendiği andaki katalog fiyatıyla faturalanır. Aşağıdaki yetenekler modellerin LLMTR kartlarından alınmıştır.

Görsel ve video anlayan modeller

Glimpse, Elorian'ın görsel akıl yürütme ajanıdır. Kartına göre yanıt vermeden önce kod çalıştırabilir ve web'de arama yapabilir; bu yüzden bir yanıt birkaç saniyeden birkaç dakikaya sürebilir, uzun işlerde stream: true gönderin. Ajanın adımları çıktı token'ı olarak faturalanır. Gönderilen metin, görsel ve videolar sağlayıcı tarafından saklanabilir ve Elorian modellerinin eğitimi için kullanılabilir; hassas, kişisel veya müşteri verisi göndermeyin.

Muse Spark Open, Meta'nın açık ağırlıklı yayımladığı uzman karışımı (MoE) reasoning modelidir: toplam 816 milyar, token başına yaklaşık 42 milyar aktif parametre. Ajan kodlama için eğitilmiştir; araç çağrısı ve JSON Schema çıktı üretir. Her yanıttan önce düşünür; reasoning_effort ile low, medium, high ya da xhigh seçilir, alan gönderilmezse yüksek eforla düşünür.

Nemotron 3.5 Super VL, NVIDIA'nın açık ağırlıklı multimodal MoE modelidir (120 milyar toplam, 12 milyar aktif parametre). Araç çağrısı ve JSON Schema çıktı sunar; düşünme varsayılan olarak açıktır ve istek bazında kapatılabilir. İki satırda da istemler sağlayıcı tarafından günlüğe kaydedilebilir; ücretsiz satıra gönderilen metin, görsel ve videolar ayrıca modeli geliştirmek için kullanılabilir, oraya hassas, kişisel veya müşteri verisi göndermeyin.

Moondream 3.1, Moondream'in 9 milyar parametreli (token başına 2 milyar aktif) küçük vision-language modelidir; görsel soru-cevap, görsel açıklama, görseldeki metni okuma ve görsel akıl yürütme için kullanılır. Düşünme varsayılan olarak kapalıdır, reasoning: true ile açılır. Ücretsiz Qwen3.8 27B satırının kartı görsel girdi, araç çağırma ve JSON çıktı listeler; yanıt başına en fazla 16.384 token üretir. Bu satırda istemler ve tamamlamalar sağlayıcı tarafından günlüğe kaydedilebilir ve modeli geliştirmek için kullanılabilir.

• Elorian, Introducing Glimpse · 2026-10-17
• Meta, Build with Muse Spark Open · 2026-10-17
• Moondream, Moondream 3.1 model sayfası · 2026-10-17

Embedding ve karar modelleri

EmbeddingMagibu 200M, Türkçe metin için eğitilmiş ve Türkiye'de barındırılan bir embedding modelidir; metni normalize edilmiş 768 boyutlu vektöre çevirir. Dokümanlar prompt_name değeri document, arama sorguları query ile gönderilir. 20 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar süren ücretsiz dönemde her hesabın günlük hakkı 500.000 girdi token'ıdır.

d1-ultra, Liquid AI'nin karar modelidir: metin ya da JSON olarak gönderdiğiniz duruma ve isteğe bağlı görsellere karşı tiplenmiş soruları değerlendirir; her soru için bir seçim, bir puan ya da bir ifadenin doğru olma olasılığını döndürür ve serbest metin üretmez. Her soru durumun ve görsellerin tamamıyla birlikte okunur ve faturalanır. Gönderilen metin ve görseller sağlayıcı tarafından saklanabilir ve Liquid modellerinin eğitiminde kullanılabilir; hassas, kişisel veya müşteri verisi göndermeyin.

Jev 1.14, TypeSafe'in karar modeli Jev'in 14 Ekim 2026'da yayımlanan sürümüdür. Tiplenmiş sorulara seçim, puan ya da olasılık döndürür; Box sorusuyla bir görseldeki nesnenin yerini bulur. Görseller ve uzun bağlam modu sağlayıcının hâlâ değiştirebileceği deneysel özelliklerdir. Önceki sürüm Jev 1.13 kendi kimliğinde kalır.

• Hugging Face, alibayram/embeddingmagibu-200m model kartı · 2026-10-17
• Liquid AI, d1-ultra duyurusu · 2026-10-17
• TypeSafe, Models · 2026-10-17

Beam 1.0: 22 Ekim 2026 23:59'a kadar ücretsiz, sonra emekli

Beam 1.0, Reflection AI'nin kodlama, muhakeme ve ajan iş yükleri için geliştirdiği uzman karışımı modelidir: 501 milyar toplam, 23 milyar aktif parametre. Reflection, modelin erken sürümünü seçili kullanıcılara açtığını duyurur. LLMTR'de yalnızca metin kabul eder; araç çağrısı ve JSON Schema ile yapılandırılmış çıktı desteklenir. Model her yanıttan önce düşünür ve bu kapatılamaz; reasoning_effort low, medium, high, xhigh ya da max olabilir, gönderilmezse max uygulanır.

Bütün fiyat kuralları 0 $'dır: model 22 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar günlük kotayla ücretsiz hizmet verir. 23 Ekim 2026 00:00'dan (TSİ) itibaren emeklidir; bu kimliğe gelen istekler HTTP 410 model_retired alır ve hata mesajı ücretsiz dönemin bittiğini ve LLMTR'de başka bir Reflection modeli olmadığını söyler. İstemler ve tamamlamalar sağlayıcı tarafından günlüğe kaydedilebilir ve modeli geliştirmek için kullanılabilir; hassas, kişisel veya müşteri verisi göndermeyin.

• Reflection AI, Introducing Beam · 2026-10-17
• Reflection AI, Models · 2026-10-17

Hangi iş için hangisi?

Video: Glimpse videoyu https adresiyle, Nemotron 3.5 Super VL base64 data URL ile alır; Muse Spark Open videonun yanında ses de kabul eder. Yalnızca görsel için Moondream 3.1 ve ücretsiz Qwen3.8 27B satırı da kullanılabilir.

Uzun bağlam: Muse Spark Open 1.048.576, ücretsiz Nemotron satırı 1.000.000 token bağlam sunar; Beam 1.0'ın 1.048.576 token'lık bağlamı 22 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar kullanılabilir. Türkçe arama ve RAG için EmbeddingMagibu 200M /v1/embeddings ucundadır. Yönlendirme ve sınıflandırma gibi işlerde serbest metin yerine olasılıklı yanıt gerekiyorsa /v1/systemone ucundaki karar modellerine bakın; görseldeki nesnenin konumu için Jev 1.14'ün Box sorusu kullanılır. Aşağıdaki kod aynı istemciyle bir sohbet ve bir embedding isteği gönderir.

Aynı OpenAI istemcisiyle meta/muse-spark-open'a sohbet, llmtr/embeddingmagibu-200m'e embedding isteği.

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://llmtr.com/v1", api_key=os.environ["LLMTR_API_KEY"])

# Chat models use /v1/chat/completions.
reply = client.chat.completions.create(
    model="meta/muse-spark-open",
    messages=[{"role": "user", "content": "List three checks for a pull request that adds a database migration."}],
    reasoning_effort="medium",
    max_tokens=4096,
)
print(reply.choices[0].message.content)

# The embedding model uses /v1/embeddings; prompt_name goes in extra_body.
vectors = client.embeddings.create(
    model="llmtr/embeddingmagibu-200m",
    input=["Faturalar her ayın ilk iş günü kesilir."],
    extra_body={"prompt_name": "document"},
)
print(len(vectors.data[0].embedding))

Ücretsiz satırlar ve başlamak

Nemotron 3.5 Super VL'nin ücretsiz satırında, Qwen3.8 27B ücretsiz satırında ve 22 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar Beam 1.0'da HTTP 429, ücretsiz kullanım sınırlarından birine ulaşıldığını bildirir; bu sınır günlük ya da dakika başına olabilir ve yanıt Retry-After başlığını taşır.

Başlamak için llmtr.com'da bir hesap oluşturun, ücretli modeller için Dashboard > Faturalandırma'dan bakiye yükleyin, Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturup LLMTR_API_KEY ortam değişkeninde saklayın ve OpenAI uyumlu SDK'nızda base_url değerini https://llmtr.com/v1 yapın. Aynı anahtar katalogdaki her modelde geçerlidir; serinin diğer yazıları her modeli API kullanımı, girdi türleri ve fiyatıyla ayrı ayrı anlatır.

Ekim 2026'da eklenen bir modeli LLMTR üzerinden çağırma

Hesap açın, API anahtarı oluşturun ve model türüne uygun uç noktaya https://llmtr.com/v1 üzerinden ilk isteği gönderin.

1. Hesap. llmtr.com'da bir hesap oluşturun; ücretli modeller için Dashboard > Faturalandırma'dan bakiye yükleyin.
2. API anahtarı. Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun. Ham anahtar yalnızca bir kez gösterilir; LLMTR_API_KEY ortam değişkeninde saklayın.
3. İlk istek. base_url değerini https://llmtr.com/v1 yapın; sohbet modellerini /v1/chat/completions, EmbeddingMagibu 200M'i /v1/embeddings, karar modellerini /v1/systemone ucuna model kimliğiyle gönderin.

Sık sorulan sorular

Ekim 2026'da LLMTR'ye eklenen modellerden hangileri ücretsiz?

nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free günlük kotayla ücretsizdir. Beam 1.0 22 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar ücretsizdir ve 23 Ekim 2026 00:00'dan (TSİ) itibaren emeklidir. EmbeddingMagibu 200M 15 Ekim 2026 00:00 ile 20 Ekim 2026 23:59 (TSİ) arasında 0 $, 21 Ekim 2026 00:00'dan (TSİ) itibaren 1 milyon girdi token'ı için 0,01 $'dır. Ekim'den önce eklenen qwen/qwen3.8-27b-free de günlük kotayla ücretsizdir.

Beam 1.0 23 Ekim 2026'dan sonra kullanılabilir mi?

Hayır. 23 Ekim 2026 00:00'dan (TSİ) itibaren reflection/beam-1.0-501b-a23b kimliğine gelen istekler HTTP 410 model_retired alır; hata mesajı LLMTR'de başka bir Reflection modeli olmadığını söyler. Katalogdan etkin bir model seçin.

Bu modellerin hepsi aynı API anahtarıyla mı çağrılır?

Evet. Hepsi https://llmtr.com/v1 adresinden aynı LLMTR anahtarıyla çağrılır; uç nokta model türüne göre değişir: sohbet modelleri /v1/chat/completions, EmbeddingMagibu 200M /v1/embeddings, karar modelleri /v1/systemone.

İlgili yazılar

• Glimpse API: görsel ve video için akıl yürüten ajan
• Video analizi API: Glimpse ile videoya soru sorma
• Muse Spark Open API: OpenAI SDK ile kullanım ve fiyat
• Muse Spark Open'a görsel, video ve ses gönderme
• Ücretsiz Nemotron 3.5 Super VL API: görsel ve video girdi
• Nemotron 3.5 Super VL: ücretsiz ve ücretli satır farkı
• Ücretsiz Qwen3.8 27B'ye görsel gönderme: API rehberi
• Moondream 3.1 API: base64 görsel, düşünme ve fiyat
• Türkçe embedding API'si: EmbeddingMagibu 200M rehberi
• Türkçe semantik arama: EmbeddingMagibu ile adım adım
• Liquid d1-ultra API: /v1/systemone ile olasılıklı kararlar
• Jev 1.14 Box: görselde nesnenin konumunu API ile bulmak
• Glimpse reasoning_effort ve maliyet: low, medium, xhigh
• Muse Spark Open reasoning_effort: düzey seçimi ve maliyet
• Ücretsiz Nemotron 3.5 Super VL ile araç çağıran ajan
• Ücretsiz Qwen3.8 27B ile JSON çıktı: json_object rehberi
• Moondream 3.1 mi, Moondream 3 Preview mı? Fark ve fiyat
• d1-ultra ile ürün kataloğu kategorilendirme ve inceleme
• Jev 1.14 mü, Jev 1.13 mü? Farklar, fiyat ve geçiş

• Model kataloğu
• Chat Completions dokümantasyonu
• Embeddings dokümantasyonu
• Yapılandırılmış kararlar (System One) dokümantasyonu
• Fiyatlandırma