Moondream 3.1 mi, Moondream 3 Preview mı? Fark ve fiyat

Kısa yanıt: aynı istek, aynı fiyat, farklı sürüm

LLMTR, farklı sağlayıcıların dil modellerine tek bir OpenAI uyumlu API ile erişim veren bir gateway'dir. Moondream 3.1 burada moondream/moondream3.1-9b-a2b, Moondream 3 Preview ise moondream/moondream3-preview kimliğiyle sunulur; ikisi de https://llmtr.com/v1 adresindeki /v1/chat/completions uç noktasından aynı API anahtarıyla çağrılır. Birinden ötekine geçmek, model dizgesini değiştirmektir.

LLMTR kataloğunda iki satırın bağlamı, fiyatı, yetenekleri ve veri notu aynıdır. Fark sürümdedir: katalog Moondream 3.1'i ailenin daha yeni sürümü olarak listeler ve model sayfasında New etiketiyle gösterir; Moondream 3 Preview, Moondream 3'ün önizleme sürümüdür ve etiket taşımaz. Yeni bir entegrasyona başlıyorsanız 3.1 ile başlayın. 3 Preview ile kurulmuş ve sonuçları değerlendirilmiş bir akışınız varsa geçişi kendi örneklerinizle karşılaştırarak yapın.

Moondream 3.1 mi, Moondream 3 Preview mı?

Katalogdaki olgular kararı fiyata ya da isteğin biçimine bağlamaz. İki model de 32.000 token bağlam sunar, 1 milyon token başına 0,30 $ girdi ve 2,50 $ çıktı ile faturalanır, görseli yalnızca base64 data URL olarak kabul eder, düşünmeyi varsayılan olarak kapalı tutar ve araç çağırma, response_format ve stop dizilerini desteklemez. Seçim, hangi sürümün sizin görsellerinizde istediğiniz cevabı verdiğine bağlıdır. Katalogda 3 Preview'a özgü bir fiyat ya da yetenek avantajı yoktur; katalog açısından 3 Preview'da kalmanın gerekçesi, mevcut akışınızın bu sürümle kurulmuş ve değerlendirilmiş olmasıdır.

Moondream'in kendi sayfalarına göre 3 Preview Eylül 2025'te Moondream 3'ün önizleme sürümü olarak, 3.1 ise Temmuz 2026'da yayımlandı. Tablo LLMTR kataloğundaki değerleri yan yana gösterir; iki sütunun ayrıştığı yerler yalnızca ad, katalogdaki tanım ve etikettir.

Moondream'in sürüm notlarına göre fark

Moondream, 3 Preview duyurusunda modeli Moondream 3'ün önizleme sürümü olarak tanıtır: 9 milyar parametreli, 2 milyar parametresi aktif bir uzmanlar karışımı (MoE) modeli. Duyuruya göre bağlam uzunluğu bu sürümde 2.000 token'dan 32.000 token'a çıkarıldı. Aynı duyuru önizlemenin bazı çekincelerle geldiğini ve modelin eğitiminin sürdüğünü yazar. Duyurunun tarihi 18 Eylül 2025'tir; Moondream 3.1 model sayfası ise sürümü 3.1.0, yayın tarihini 7 Temmuz 2026 olarak verir.

Moondream 3.1 model sayfasındaki değişiklik günlüğü 3.1 için daha iyi konumlandırma (grounding) ve yoğun nesne tespitinde kazanımlar yazar. 3.1 duyurusu da bu sürümün öne çıkardığı ilerlemenin raflar, kalabalıklar ve parça kutuları gibi kalabalık sahnelerdeki yoğun tespit olduğunu söyler.

Bu notlar Moondream'in kendi beceri arayüzleri, örneğin nesne tespiti ve işaretleme, üzerinden yazılmıştır. LLMTR'de iki model de /v1/chat/completions üzerinden metin yanıtı verir. Sürüm farkının sizin işinizdeki etkisini görmek için iki modeli aynı görsellerle deneyin.

• Moondream, Moondream 3 Preview announcement · 2026-10-17
• Moondream, Moondream 3.1 9B A2B model page · 2026-10-17
• Moondream, Moondream 3.1: Beyond Benchmarks · 2026-10-17

Aynı istek iki modelde ne kadar tutar?

Fiyat kartları aynı olduğu için aynı token sayıları aynı tutarı verir. Görsel dahil istemi 1.500 token, yanıtı 300 token olan bir istek iki modelde de (1.500 x 0,30 $ + 300 x 2,50 $) / 1 milyon = 0,0012 $ tutar.

Gerçek fark token sayılarından çıkar: iki model aynı görsele farklı uzunlukta yanıt verebilir ve düşünme açıkken üretilen token'lar çıktı fiyatından faturalanır. Aşağıdaki Python örneği aynı görseli ve soruyu iki modele gönderir; her biri için girdi ve çıktı token'larını ve bu fiyatlarla hesaplanan tutarı yazdırır. Düşünme açıkken iz token'ları iki modelde de completion_tokens içinde sayılır; karşılaştırmayı düşünme kapalı ve açık olarak ayrı ayrı yapın, iki durumu tek ortalamada birleştirmeyin.

Aynı görseli ve soruyu moondream/moondream3.1-9b-a2b ve moondream/moondream3-preview'a gönderip token kullanımını ve tutarı yan yana yazdıran OpenAI Python SDK örneği.

import base64
import os

from openai import OpenAI

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

with open("street.png", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("ascii")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_b64}"}},
            {"type": "text", "text": "Describe this image in two sentences."},
        ],
    }
]

for model in ["moondream/moondream3.1-9b-a2b", "moondream/moondream3-preview"]:
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0,
        max_tokens=256,
    )
    usage = response.usage
    cost = (usage.prompt_tokens * 0.30 + usage.completion_tokens * 2.50) / 1_000_000
    print(model, usage.prompt_tokens, usage.completion_tokens, f"${cost:.6f}")
    print(response.choices[0].message.content)

Geçiş: yalnızca model kimliği değişir

İki modelin istek biçimi aynıdır: aynı image_url parçası, aynı reasoning alanı ve :think / :fast son ekleri, aynı desteklenmeyen alanlar. 3 Preview'dan 3.1'e geçerken model dizgesini moondream/moondream3.1-9b-a2b yapmanız yeterlidir. İçi dolu tools, JSON response_format ya da içi dolu stop iki modelde de 400 aldığı için bu alanlar zaten isteğinizde olmamalıdır.

Geçişten önce kendi görsellerinizden küçük bir değerlendirme seti ayırın ve iki modelin cevaplarını yan yana karşılaştırın; örnekteki temperature 0 karşılaştırmadaki değişkenliği azaltır. Türkçe metin içeren görsellerle çalışıyorsanız iki modeli Türkçe örneklerle ayrıca deneyin; Moondream'in 3.1 sayfası OCR ve istemlerin İngilizce ve Latin alfabesindeki metinlerde daha iyi sonuç verdiğini yazar. Sonuçlar işiniz için yeterliyse kimliği değiştirin. İki satır da 17 Ekim 2026 itibarıyla katalogda canlıdır.

LLMTR'de iki modeli aynı anahtarla denemek

llmtr.com'da bir hesap açın, Dashboard > Faturalandırma'dan bakiye yükleyin ve Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun. OpenAI uyumlu SDK'nızda base_url değerini https://llmtr.com/v1 yapın; aynı anahtar iki modelde de çalışır. Her istek işlendiği andaki katalog fiyatıyla bakiyeden düşülür. Akış da iki modelde aynı çalışır: stream: true desteklenir ve stream_options içinde include_usage: true gönderirseniz usage son parçada gelir. Görselsiz, yalnızca metin içeren istekler de iki modelde kabul edilir.

İki modelin kartındaki veri notu aynıdır: bu model üçüncü taraf bir sağlayıcı üzerinden sunulur. Ayrıntılı istek örnekleri ve desteklenmeyen alanların tam listesi Moondream dokümantasyon sayfasındadır.

Moondream 3 Preview'dan Moondream 3.1'e geçiş

İki modeli aynı anahtar ve aynı görsellerle yan yana deneyin, sonuçları karşılaştırın ve model kimliğini moondream/moondream3.1-9b-a2b yapın.

1. Yan yana deneme. Aynı görseli ve soruyu moondream/moondream3-preview ve moondream/moondream3.1-9b-a2b ile gönderin.
2. Karşılaştırma. İki modelin cevaplarını ve usage içindeki token sayılarını kendi değerlendirme setinizde karşılaştırın.
3. Kimlik değişikliği. Sonuç yeterliyse model dizgesini moondream/moondream3.1-9b-a2b yapın; isteğin geri kalanı aynı kalır.

Sık sorulan sorular

Moondream 3.1 ile Moondream 3 Preview arasındaki fark nedir?

LLMTR kataloğunda bağlam (32.000 token), fiyat (1 milyon token başına 0,30 $ girdi / 2,50 $ çıktı) ve yetenekler aynıdır. Fark sürümdedir: 3.1 ailenin daha yeni sürümüdür, 3 Preview ise Moondream 3'ün önizleme sürümüdür.

Moondream 3.1 daha mı pahalı?

Hayır. İki model de 1 milyon token başına 0,30 $ girdi ve 2,50 $ çıktı ile faturalanır; tutar farkı yalnızca token sayılarından çıkar.

3 Preview'dan 3.1'e geçerken kodda ne değişir?

Yalnızca model kimliği: moondream/moondream3-preview yerine moondream/moondream3.1-9b-a2b yazın. Görsel biçimi, reasoning alanı ve desteklenmeyen alanlar iki modelde aynıdır.

İlgili yazılar

• Moondream 3.1 API: base64 görsel, düşünme ve fiyat
• Ekim 2026'da LLMTR'ye eklenen modeller: tablo ve rehber

• Moondream 3.1 model sayfası
• Moondream 3 Preview model sayfası
• Moondream dokümantasyonu