K2 Horizon, DeepSeek V4 Pro, GLM-5.3 ve Nemotron 3 Ultra

Kısa yanıt: ücretsiz iki seçenek K2 Horizon ve Nemotron 3 Ultra, ücretli ikisi DeepSeek V4 Pro ve GLM-5.3

LLMTR, farklı sağlayıcıların dil modellerine tek bir OpenAI uyumlu API ile erişim veren bir gateway'dir. K2 Horizon 375B A23B (ifm/k2-horizon-375b-a23b), Nemotron 3 Ultra 550B A55B (nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b), DeepSeek V4 Pro (deepseek/deepseek-v4-pro) ve GLM-5.3 (zai/glm-5.3) burada https://llmtr.com/v1 adresindeki /v1/chat/completions uç noktasından, llmtr.com hesabınızın aynı API anahtarıyla çağrılır.

K2 Horizon, IFM'in model kartına göre Apache 2.0 lisanslı, 375 milyar toplam ve 23 milyar aktif parametreli bir modeldir; her yanıttan önce düşünür ve 5 Kasım 2026 23:59'a (TSİ) kadar günde 200.000 token hakla ücretsizdir. 6 Kasım 2026 00:00'dan itibaren 410 döner. Tarihi olmayan ücretsiz seçenek Nemotron 3 Ultra'nın günlük kotalı satırıdır. Ücretli tarafta DeepSeek V4 Pro 1 milyon token başına 0,66 $ girdi ve 1,98 $ çıktıyla, GLM-5.3 1,26 $ ve 3,96 $ ile çalışır.

• IFM, K2-Horizon-375B-A23B model kartı · 2026-10-19
• DeepSeek, modeller ve fiyatlar · 2026-10-19

K2 Horizon mu, DeepSeek V4 Pro mu, GLM-5.3 mü, Nemotron 3 Ultra mı?

Kararı dört soru belirler: işin 5 Kasım'dan sonra da sürüp sürmeyeceği, gönderdiğiniz verinin ne kadar hassas olduğu, düşünmeyi nasıl kontrol etmek istediğiniz ve tek yanıtta ne kadar çıktı gerektiği. K2 Horizon ile Nemotron 3 Ultra'nın veri notu istemlerin sağlayıcı tarafından günlüğe kaydedilebileceğini ve modeli geliştirmek için kullanılabileceğini söyler; hassas, kişisel ya da müşteri verisi göndermeyin.

Tablo dört satırı LLMTR kataloğundaki ve dokümanındaki değerlerle gösterir; fiyatlar 1 milyon token başına girdi / önbellekten okunan girdi / çıktı sırasıyladır.

Aynı ajan görevi dört modelde ne kadar tutar?

Düşünme dahil 50.000 token'lık istem ve 8.000 token'lık çıktı taşıyan bir ajan adımı düşünün, önbellek isabeti olmadan. DeepSeek V4 Pro'da bu adım yoğun saat dışında 0,04884 $, hafta içi yoğun saatlerde 0,09768 $ tutar. GLM-5.3'te 0,09468 $ eder. K2 Horizon'da 5 Kasım 2026'ya kadar bakiyenizden ücret düşmez; adım günlük 200.000 token hakkından 58.000 token kullanır, yani hak bu boyutta günde 3 adıma yeter. Nemotron 3 Ultra'da ücret yoktur, istekler günlük kotaya sayılır. İstemin 40.000 token'ı önbellekten okunursa aynı adım DeepSeek V4 Pro'da yoğun saat dışında 0,02332 $'a, GLM-5.3'te 0,05364 $'a iner; K2 Horizon ve Nemotron 3 Ultra önbellek indirimi listelemez.

Aşağıdaki Python örneği aynı planlama istemini dört modele gönderir ve finish_reason, token sayıları ve tutarı yazdırır. reasoning_effort yalnızca kabul eden iki modele, K2 Horizon ve GLM-5.3'e gider; ikisinde de high seçilidir. Gerçek iş akışınızdan alınmış birkaç adımla deneyin: token sayısı modelden modele değişir.

Aynı planlama istemini K2 Horizon, Nemotron 3 Ultra, DeepSeek V4 Pro ve GLM-5.3'e https://llmtr.com/v1/chat/completions üzerinden gönderip token kullanımını ve tutarı yazdıran OpenAI Python SDK örneği.

import os

from openai import OpenAI

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

# Per 1M tokens: (input, output) on 19 October 2026, without cache.
# K2 Horizon: free through 5 November 2026 23:59 (TRT), then retired.
# DeepSeek V4 Pro: off-peak price; every item doubles on weekday peak hours.
PRICES = {
    "ifm/k2-horizon-375b-a23b": (0.0, 0.0),
    "nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b": (0.0, 0.0),
    "deepseek/deepseek-v4-pro": (0.66, 1.98),
    "zai/glm-5.3": (1.26, 3.96),
}
EXTRA = {
    "ifm/k2-horizon-375b-a23b": {"reasoning_effort": "high"},
    "zai/glm-5.3": {"reasoning_effort": "high"},
}
messages = [{"role": "user", "content": "Plan the migration of a 40-table PostgreSQL schema to a new service in numbered steps, with a rollback for each step."}]

for model, (inp, out) in PRICES.items():
    response = client.chat.completions.create(
        model=model, messages=messages, max_tokens=16384, **EXTRA.get(model, {})
    )
    usage = response.usage
    cost = (usage.prompt_tokens * inp + usage.completion_tokens * out) / 1_000_000
    print(model, response.choices[0].finish_reason, usage.prompt_tokens, usage.completion_tokens, f"${cost:.6f}")

Düşünme kontrolü, çıktı sınırı ve yoğun saat

K2 Horizon her yanıttan önce düşünür ve bu kapatılamaz; reasoning_effort ile medium ya da high seçilir, low, none ve minimal 400 döner. IFM'in model kartı high düzeyini önerir. Düşünme token'ları max_tokens sınırına sayılır; yanıt finish_reason: length ile dönerse sınırı yükseltin. K2 Horizon tool_choice'un dört biçimini de kabul eder ve response_format ile json_schema destekler.

GLM-5.3'te de düşünme her yanıtta çalışır; derinliği low, high ve max ile ayarlanır ve alan gönderilmezse low uygulanır. DeepSeek V4 Pro hafta içi 01:00-04:00 ile 06:00-10:00 UTC arasında, Türkiye saatiyle 04:00-07:00 ile 09:00-13:00 arasında her kalemi iki katından faturalar; hafta sonları ve Çin resmî tatilleri gün boyu normal fiyattandır. Nemotron 3 Ultra'nın ücretsiz satırında düşünme varsayılan olarak kapalıdır ve önbellek indirimi yoktur; kota dolduğunda istekler ertesi güne kadar sınırlanır.

• IFM, K2-Horizon-375B-A23B model kartı · 2026-10-19

Hangi durumda hangisi?

Aşağıdaki seçimler dört modelin süre, fiyat, veri notu ve parametre farkından çıkar; çıktı kalitesini kendi görevlerinizle karşılaştırın.

• 5 Kasım 2026'ya kadar ücretsiz, her yanıtta düşünen ve required ya da adlandırılmış tool_choice ile JSON Schema gereken bir ajanı denemek: K2 Horizon.
• Tarihi olmayan ücretsiz bir seçenek, 1.000.000 token'lık bağlam ve düşünmesi kapalı başlayan uzun belge işleri: Nemotron 3 Ultra.
• Ücretli, tek yanıtta 393.216 token'a kadar çıktı ve yoğun saat dışında planlanabilen toplu işler: DeepSeek V4 Pro.
• Ücretli, düşünme derinliğini low, high ve max ile ayarlamak istediğiniz kod ve ajan işleri: GLM-5.3.
• Hassas, kişisel ya da müşteri verisi: K2 Horizon ile Nemotron 3 Ultra'yı kullanmayın; veri notları bu içeriğin modeli geliştirmek için kullanılabileceğini söyler.

Dördünü aynı anahtarla denemek

llmtr.com'da bir hesap açın ve Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun. K2 Horizon ve Nemotron 3 Ultra bakiyenizden ücret düşmeden çalışır; DeepSeek V4 Pro ve GLM-5.3 için Dashboard > Faturalandırma'dan bakiye yükleyin. Aynı anahtar dört modelde de çalışır ve dört üreticide ayrı hesap açmanız gerekmez.

K2 Horizon ile kurduğunuz bir akışı 6 Kasım 2026'dan önce başka bir modele taşıyın: o tarihten itibaren istekler 410 döner ve başka bir modele yönlendirilmez. Taşırken reasoning_effort değerini de değiştirin; her model farklı seviyeler kabul eder ve listelemediği seviye 400 döner.

Dört akıl yürütme modelini aynı görevle karşılaştırma

Aynı LLMTR anahtarıyla aynı görevi K2 Horizon, Nemotron 3 Ultra, DeepSeek V4 Pro ve GLM-5.3'e gönderin, sonucu ve tutarı karşılaştırın.

1. Anahtar. llmtr.com'da bir API anahtarı oluşturun; ücretli iki model için bakiye yükleyin.
2. Aynı görev. Kendi görevlerinizi dört model kimliğiyle https://llmtr.com/v1/chat/completions uç noktasına gönderin.
3. Seçim. Sonuçları, token sayılarını, tutarı ve veri notunu karşılaştırıp model kimliğini seçin.

Sık sorulan sorular

K2 Horizon 6 Kasım 2026'dan sonra ne olur?

İstekler 410 model_retired ile yanıtlanır ve başka bir modele yönlendirilmez. Ücretsiz devam etmek için Nemotron 3 Ultra'yı, ücretli bir model için DeepSeek V4 Pro ya da GLM-5.3'ü seçip model kimliğini değiştirin.

DeepSeek V4 Pro hangi saatlerde iki kat fiyatlıdır?

Hafta içi 01:00-04:00 ve 06:00-10:00 UTC arasında, Türkiye saatiyle 04:00-07:00 ve 09:00-13:00. Bu saatlerde girdi, önbellek ve çıktı iki katına çıkar; hafta sonları ve Çin resmî tatilleri normal fiyattandır.

K2 Horizon'da düşünme kapatılabilir mi?

Hayır. reasoning_effort ile medium ya da high seçilir; low, none ve minimal 400 döner. Düşünme token'ları max_tokens sınırına ve günlük hakka sayılır.

İlgili yazılar

• K2 Horizon API'si: 375B parametreli açık ağırlıklı model
• K2 Horizon'da reasoning_effort ve max_tokens ayarı
• Nemotron 3 Ultra 550B A55B 262K: NVIDIA'nın açık ağırlıklı MoE modeli
• GLM-5.3'te reasoning kapatılamaz: low, high, max arasında seçim
• Arapça için Jais 3 mü, Claude Haiku 5.5 mi?

• K2 Horizon 375B A23B model sayfası
• Nemotron 3 Ultra 550B A55B model sayfası
• DeepSeek V4 Pro model sayfası
• GLM-5.3 model sayfası
• IFM Jais dokümantasyonu
• Z.AI düşünme modu
• DeepSeek yoğun saat fiyatlandırması