Model karşılaştırmaları · 2026-10-28

Giotto Alto nedir? API fiyatı, istek başına maliyet ve reasoning seviyeleri

İsviçreli Giotto.ai'nin Giotto Alto modelini LLMTR üzerinden kullanın: giriş ve çıkış fiyatı, her isteğe eklenen yaklaşık 8.000 tokenlık talimat, medium ve high reasoning ve ilk istek.

Giotto Alto modelinin LLMTR üzerindeki giriş ve çıkış fiyatını ve reasoning seviyelerini gösteren, LLMTR tarafından hazırlanan açıklayıcı şema.

Kısa yanıt: Giotto Alto nedir?

Giotto Alto, Lozan merkezli Giotto.ai şirketinin ana modelidir. LLMTR üzerinde giotto/giotto-alto kimliğiyle, mevcut LLMTR API anahtarınızla ve OpenAI uyumlu POST /v1/chat/completions ucuyla çağrılır; ayrı bir Giotto hesabı gerekmez.

Model metin ve görsel girdisini kabul eder, çıktısı metindir. Görseli image_url içinde base64 olarak ya da https adresiyle gönderebilirsiniz. Bağlam penceresi 120.000 tokendır. İstekler üçüncü taraf bir sağlayıcı olan Giotto.ai tarafından işlenir; gizli veri göndermeden önce sağlayıcının koşullarını okuyun.

Fiyat ve sınırlar

Fiyatlar 1M token başınadır. Bu modelde cache fiyatı yoktur: istekteki her giriş tokenı aynı giriş fiyatından faturalanır. Reasoning tokenları çıkış tokenı olarak sayılır.

Giotto Alto, 28 Ekim 2026 itibarıyla LLMTR kataloğu (fiyatlar 1M token başına)
AlanGiotto Alto
Giriş$2,5862
Çıkış$12,931002
Bağlam120.000 token
GirdiMetin, görsel
Reasoning seviyelerimedium, high

Maliyet: her istekte yaklaşık 8.000 token taban

Giotto Alto her isteğe kendi talimatını ekler. Bu talimat yaklaşık 8.000 giriş tokenıdır ve sizin mesajınızın üstüne faturalanır. Tek kelimelik bir soru bile yaklaşık $0,02 tutar, çünkü 8.000 × 2,5862 / 1.000.000 yaklaşık bu kadardır.

Örnek olarak 500 tokenlık bir mesaj ve 400 tokenlık bir yanıt düşünün. Giriş 8.000 + 500 = 8.500 token, çıkış 400 token olur: (8.500 × 2,5862 + 400 × 12,931002) / 1.000.000 yaklaşık $0,027 eder. Kısa istekleri çok sayıda göndermeyi planlıyorsanız asıl kalemin sabit talimat olduğunu unutmayın.

Model bir isteği tek adımda çözmeyebilir; örneğin web araması gibi birden fazla adım atarsa her adım ayrı faturalanır ve maliyet adım sayısıyla artar. Gerçek tutarı her yanıttaki usage alanından okuyun, tahmininizi bu alanla karşılaştırın ve bütçenizi gerçek kullanıma göre güncelleyin.

Reasoning: medium ve high

reasoning_effort için iki değer vardır: medium (varsayılan) ve high. high seviyesinde model yanıtı vermeden önce kendi cevabını kontrol eder. Bu daha yavaştır ve pratikte aynı isteğin medium seviyesindeki token sayısının kabaca iki katını harcar; maliyet de aynı oranda artar.

Reasoning kapatılamaz. none, low gibi değerler desteklenmez. Doğruluğun önemli olduğu, yavaşlığın sorun olmadığı işlerde high deneyin; geri kalan her şey için medium ile başlayın.

Desteklenmeyenler ve yanıtın davranışı

Fonksiyon araçları (tools), response_format, stop, n değeri 1'den büyük istekler ve logprobs desteklenmez. temperature, top_p ve max_tokens uygulanmaz: LLMTR bu alanları isteğinizden çıkarır ve yanıttaki llmtr_dropped_parameters alanında listeler. Bu yüzden yanıt uzunluğunu sınırlayamazsınız.

Hesaba bağlı kişisel araçlar (hafıza, takvim, e-posta, Slack, doküman arama) LLMTR üzerinden kullanılamaz; bunlara ulaşmaya çalışan istek reddedilir.

Yanıt tek parça gelir. stream: true gönderseniz de tam yanıt hazır olduğunda iletilir. Bir yanıt birkaç saniyeden bir dakikayı aşan sürelere kadar sürebilir; istemcinizin zaman aşımını buna göre ayarlayın.

Ne zaman uygun, ne zaman değil?

Sabit talimat her istekte yeniden faturalandığı için Giotto Alto, az sayıda ve bol içerikli istekte daha verimlidir. Uzun bir belgeyi ya da birkaç ilişkili soruyu tek istekte göndermek, aynı soruları ayrı ayrı göndermekten belirgin biçimde ucuzdur; her ayrı istek 8.000 tokenlık tabanı yeniden öder.

Yüksek hacimli kısa sınıflandırma, anlık sohbet ya da yanıt uzunluğunun sınırlanması gereken işler bu modele uygun değildir: taban maliyet yüksektir, yanıt süresi değişkendir ve max_tokens ile çıktı kısıtlanamaz. Fonksiyon aracı çağıran ajanlar için de başka bir model seçin.

Görsel içeren bir isteği sınamak için image_url alanını mesajın içeriğine ekleyin ve ilk denemede usage alanında giriş sayısının nasıl arttığına bakın. Sonuçları üretime almadan önce doğruluğu kendi örnek verinizle ölçün.

İlk istek: Chat Completions

İstek, LLMTR API anahtarınızla https://llmtr.com/v1/chat/completions adresine gönderilir. OpenAI SDK'sında yalnızca base_url ve model kimliğini değiştirmeniz yeterlidir.

İlk denemede yanıttaki usage alanını okuyun: giriş sayısı talimat dahil görünür ve ücret bu sayılardan hesaplanır. Ayrıntılar için Giotto rehberine bakın.

POST /v1/chat/completions için Giotto Alto isteği

{
  "model": "giotto/giotto-alto",
  "reasoning_effort": "medium",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Bu sözleşme maddesini iki cümleyle özetle."
    }
  ]
}

Sık sorulan sorular

Giotto Alto'nun API fiyatı nedir?

Giriş 1M token başına $2,5862, çıkış $12,931002'dir. Cache fiyatı yoktur. Her istek modelin yaklaşık 8.000 tokenlık talimatını da içerir ve bu tokenlar giriş fiyatından faturalanır.

Giotto Alto tool calling ve temperature destekliyor mu?

Hayır. Fonksiyon araçları, response_format, stop ve logprobs desteklenmez. temperature, top_p ve max_tokens uygulanmaz; LLMTR bunları çıkarır ve llmtr_dropped_parameters alanında bildirir.

Giotto Alto'da reasoning kapatılabilir mi?

Hayır. reasoning_effort yalnızca medium (varsayılan) ve high değerlerini kabul eder. high seviyesinde model yanıtı kontrol eder, daha yavaştır ve kabaca iki kat token harcar.

İlgili yazılar