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.

GPT-6 Astra yazısının konusunu gösteren, LLMTR tarafından Eylül 2026 için hazırlanan açıklayıcı şema.

Modeli ve erişim bilgilerini hazırlayın

Bu rehber LLMTR’de ücretli Astra modeli olan openai/gpt-6-astra kimliğini kullanır. LLMTR API anahtarı, kredisi bulunan bir hesap ve LLMTR_BASE_URL olarak LLMTR servis origin adresini kullanın. Anahtarı işlem ortamında LLMTR_API_KEY değişkeninde saklayın; kaynak koda veya tarayıcı JavaScript koduna yapıştırmayın.

İlk istekten önce güncel model listesini kontrol edin. Sağlayıcı duyurusu her hesabın veya gateway'in ilan edilen bütün araçları desteklediğini kanıtlamaz. Bu rehber tarayıcı veya bilgisayar otomasyonu varsaymadan LLMTR’nin belgelediği metin isteğini kullanır.

Responses API isteğini gönderin

İki ortam değişkenini tanımladıktan sonra bu Bash örneğini çalıştırın. Hassas veri içermeyen küçük bir görevle başlayın. Açıkça verilen high reasoning ayarı hedeflenen yapılandırmayı görünür kılar; değerlendirme için bir başlangıç tercihidir, en iyi maliyet veya kalite vaadi değildir.

LLMTR Responses API — ortam değişkenleri gereklidir

curl --fail-with-body "$LLMTR_BASE_URL/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer $LLMTR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"openai/gpt-6-astra","input":"Explain three ways to evaluate a document summary.","reasoning_effort":"high","max_output_tokens":4096}'

Desteklenen reasoning seviyesini seçin

Astra low, medium, high, xhigh ve max seviyelerini destekler. none veya minimal kabul etmez. LLMTR’de :max eki bu model için gerçek max seviyesini ister. Başka bir modelin yapılandırmasından desteklenmeyen seviyeleri kopyalamayın.

Ayarı belirtmek için tek bir yol seçin. Birden fazla biçim varsa LLMTR’nin belgelenen önceliği reasoning_effort, ardından reasoning.effort, ardından model ekidir. Bu nedenle eski bir açık ayar, yeni değiştirdiğiniz suffix değerini geçersiz kılabilir.

Tekrar denemeden önce çıktıyı ve kullanımı inceleyin

HTTP durumunu, yanıt durumunu, dönen metni ve kullanım değerlerini kontrol edin. Başarılı HTTP yanıtının istenen cevabın tamamlandığı anlamına geldiğini varsaymayın. Dar çıktı bütçesi reasoning sırasında tükenebilir ve görünen metne az yer kalabilir; bütçeyi artırmadan önce yanıtı inceleyin.

Kimlik doğrulama hatasında anahtarı ve servis origin adresini kontrol edin. Yetersiz kredide hesap bakiyesine bakın. Geçersiz parametrede isteği değiştirmeden tekrar göndermek yerine düzeltin. Tekrar denemeler ek ücretli iş oluşturabileceğinden uygulamanızda sınırlı bir tekrar politikası belirleyin.

Mevcut istemciyi kontrollü taşıyın

LLMTR Astra için Chat Completions uyumluluğunu da belgeliyor. İstemciniz bu arayüzü kullanıyorsa mevcut yanıt ayrıştırıcısını koruyun ve bağlantılı dokümanın istek biçimini izleyin. Responses gövdesini değiştirmeden Chat Completions ucuna göndermeyin.

Model temperature ve top_p ayarlarını desteklemiyor. LLMTR bu desteklenmeyen alanları çıkarıp yapılan uyarlamayı bildirdiğini belgeliyor. Sonuca etkisi olmayacak parametrelere güvenmek yerine istemci varsayılanlarını gözden geçirin.

Trafiği artırmadan önce temsilî çıktı kümesini kabul ölçütlerinizle karşılaştırın ve fiyat rehberini kullanarak gerçek token kullanımını inceleyin. Yapılandırmanın yeniden kurulabilmesi için model kimliği ve reasoning ayarını açık tutun.

Sık sorulan sorular

Astra reasoning özelliğini none ile kapatabilir miyim?

Hayır. low, medium, high, xhigh veya max seçin. low hâlâ akıl yürütmedir; kapatma anahtarı değildir.

Örnek doğrudan OpenAI'yi mi çağırıyor?

Hayır. Tanımladığınız LLMTR origin adresini çağırır, LLMTR anahtarı kullanır ve modeli openai/gpt-6-astra olarak belirtir.

İlgili yazılar