Motif 3 nedir? Ücretsiz ajan tabanlı kodlama modeli

Motif 3 nedir?

Motif 3, ajan tabanlı kodlama, araç kullanımı ve terminal tabanlı sorun giderme için geliştirilmiş bir metin modelidir. LLMTR kataloğunda motif/motif-3 kimliğiyle yer alır, OpenAI uyumlu chat completions ucundan çağrılır ve şu anda ücretsiz sunulur.

Adındaki Motif modelin sahibi olan laboratuvardır; LLMTR tarafında sağlayıcı satırı her zaman modelin sahibini gösterir, onu hangi altyapının servis ettiğini değil. Sizin için pratik sonucu şudur: model kimliği değişmez, arkadaki servis düzenlemesi değişse bile kodunuzda motif/motif-3 yazmaya devam edersiniz.

Bu yazıdaki her rakam LLMTR üzerinden gönderilmiş gerçek isteklerden gelir. Bunun bir sebebi var: modelin yayınlanan meta verisi en az bir konuda kendisiyle çelişiyor ve o çelişkiyi ancak istek göndererek çözebilirsiniz.

Model kartı

Aşağıdaki değerler LLMTR kataloğundaki satırın kendisidir, bir tanıtım sayfasından aktarılmış değildir.

Dikkat edilecek tek satır çıktı tavanıdır: ayrı bir üst sınır yoktur, çünkü ölçümde bağlam penceresinin altında uygulanan bir sınır bulunamadı. Sınır istem ile yanıtın toplamıdır.

Ölçülen yetenekler

Aşağıdaki tablonun her satırı bir isteğin sonucudur. Kabul edilen bir parametre ile çalışan bir parametre aynı şey değildir ve bu model tam olarak bu ayrımın önemli olduğu bir satırdır.

Araç çağrısı tarafı sağlamdır: zorunlu ve adlandırılmış seçim dahil üç biçim de çalışır, model tek turda birden fazla araç çağırabilir ve geri verdiğiniz araç sonucunu okuyup cevap üretir. Akış üzerinde de aynı davranır.

Yayınlanan meta veri görsel girdi diyor, model reddediyor

Bu satırdaki en önemli bulgu budur. Modelin yayınlanan meta verisinde görsel desteği açık görünüyor, ancak aynı kayıttaki girdi modalite listesi yalnızca metin diyor. Yani kaynak kendi içinde çelişiyor.

Çelişki ölçümle çözüldü: görsel hem base64 data URL biçiminde hem de herkese açık bir https adresi olarak gönderildi, ikisi de aynı gün, aynı kimlik bilgisiyle 400 ile reddedildi. Hata mesajı modelin çok modlu olmadığını söylüyor. Ses girdisi de aynı şekilde reddediliyor, doküman parçası ise isteğin kendisinde kabul edilmiyor.

LLMTR kataloğu bu yüzden görsel girdi yeteneğini bu satırda tanımlamaz ve gateway görsel içeren bir isteği sağlayıcıya hiç göndermeden reddeder. Bayrağa güvenip çok modlu bir akış kurmak, üretimde ilk görselde kırılan bir boru hattı demekti.

Çıktı bağlam penceresini paylaşır

Modelin ayrı bir çıktı tavanı yoktur ve bu bir eksiklik değil, ölçümün sonucudur. Sınır istem ile yanıtın toplamına uygulanır: ikisi birlikte 262.144 token'ı aşamaz.

Ölçüm net: 257.160 token'lık bir istem, max_tokens 32 ile 200 döndü; aynı istem max_tokens 10000 ile 400 döndü ve hata toplamın 262.145 token'a ulaştığını söyledi. Yani uzun bir istem cevaba daha az yer bırakır.

Bunun ajan iş akışlarındaki karşılığı şudur: uzun bir depo bağlamını tek seferde göndermek, modelin yazabileceği yamanın boyunu doğrudan kısaltır. Bağlamı kırpmak burada bir optimizasyon değil, çıktı bütçesi ayırmanın tek yoludur.

Akıl yürütme her zaman açıktır ve kapatılamaz

Model her yanıttan önce düşünür. Denenen üç kapatma yönteminin üçü de kabul edildi ve hiçbiri işe yaramadı. Her yöntem için beş örnek alındı ve on beş denemenin hiçbirinde boş bir akıl yürütme metni görülmedi.

Ölçüm birimi akıl yürütme metninin karakter uzunluğudur, token sayısı değil. Sebebi basit: bu satır tam bir akıl yürütme metni yayınlarken bile yanıtın içindeki akıl yürütme token sayacını sıfır olarak bildiriyor, yani o sayaç güvenilir bir ölçü değil.

reasoning_effort bu modelde bir denetim değil

Sağlayıcı bu alanı doğruluyor ama uygulamıyor, ki bu en kafa karıştırıcı bileşimdir. none, minimal, xhigh ve max değerleri 400 ile reddediliyor, dolayısıyla alan gerçek bir ölçek gibi görünüyor. Kabul edilen üç değer ise birbirinden ayrışmıyor.

Tabloda görüleceği gibi low, high değerinden yaklaşık iki kat daha uzun düşünüyor ve üç aralık birbirinin içine giriyor. Üç etiket, tek davranış, üstelik ters sırada.

LLMTR bu yüzden bu satırda akıl yürütme seviyesi sunmaz ve model kartında reasoning ile include_reasoning alanlarını desteklenen parametre olarak ilan etmez. Çalışmayan bir düğmeyi arayüze koymak, kullanıcıyı azalttığını sandığı düşünme token'ları için faturalandırmak olurdu.

Aynı bağlamı paylaşan diğer ücretsiz satırlar

LLMTR kataloğunda 262.144 token bağlamlı altı ücretsiz satır var ve tablo altısını da listeliyor, bir seçkiyi değil. Altısı da araç çağrısını destekler, dolayısıyla o sütun ayırt edici değildir ve tabloda yer almaz.

Motif 3 bu tabloda bir sütunu kazanıyor ve iki sütunu kaybediyor. Kazandığı sütun şema zorlamalı JSON: altı satırdan yalnızca bu satır katalogda yapısal çıktı yeteneği taşıyor. Kaybettikleri görsel girdi ve akıl yürütmeyi kapatabilme.

Seçim kuralı buradan çıkıyor. Modelden kesin biçimli bir nesne bekleyen bir ajan adımı yazıyorsanız Motif 3 bu altılı içinde tek adaydır. Görsel okuyacaksanız veya kısa bir cevap için akıl yürütmeyi susturmanız gerekiyorsa aynı listede daha uygun satırlar var.

Hangi işler için uygun, hangileri için değil

Uygun olduğu yerler: araç çağıran ajan adımları, kod okuma ve yama önerme, terminal çıktısı üzerinden hata ayıklama, sonucun belirli bir şemaya uyması gereken çıkarım işleri ve uzun kod tabanlarının tek istemde taranması.

Uygun olmadığı yerler: görsel, ses veya doküman okuması gereken her şey; yanıtın milisaniyelerle ölçüldüğü etkileşimli arayüzler, çünkü model her yanıttan önce düşünür ve bunu kapatamazsınız; ve aynı istemin aynı cevabı vermesini bekleyen testler, çünkü sıcaklık sıfırda bile tekrarlanabilirlik ölçülemedi.

Ücretsiz olması üretim yükü için bir davet değildir. Bu satır istek sayan bir kotayla sunulur ve istekler yurt dışındaki üçüncü taraf altyapıda işlenir. Hassas veriyi bu modele göndermeyin; kotanın nasıl davrandığı serinin entegrasyon yazısında ayrıntılı anlatılıyor.

Sık sorulan sorular

Motif 3 gerçekten ücretsiz mi?

Evet. LLMTR kataloğunda giriş, cache okuma ve çıkış metriklerinin üçü de sıfır fiyatlıdır ve kredinizden düşmez. Karşılığında istek sayan bir kota vardır: harcadığınız token miktarından bağımsız olarak her çağrı bir hak tüketir.

Motif 3 görsel okuyabilir mi?

Hayır. Modelin yayınlanan meta verisinde görsel desteği açık görünse de gönderilen görseller reddedildi; hem base64 data URL hem uzak https adresi 400 döndü. LLMTR bu satırda görsel girdiyi tanımlamaz ve görsel içeren isteği sağlayıcıya iletmeden reddeder.

Akıl yürütmeyi kapatıp daha hızlı yanıt alabilir miyim?

Hayır. Üç farklı kapatma yöntemi denendi, üçü de kabul edilip yok sayıldı. reasoning_effort alanı da bu satırda desteklenmez. Gizli akıl yürütme token'ları çıktı olarak sayılır, dolayısıyla kısa bir cevap beklediğiniz yerde bile model önce düşünür.

Maksimum çıktı uzunluğu nedir?

Ayrı bir çıktı tavanı yoktur. İstem ile yanıt aynı 262.144 token'lık pencereyi paylaşır, yani uzun bir istem cevaba daha az yer bırakır. Uzun bir yanıt bekliyorsanız istem tarafında yer ayırmanız gerekir.

Motif 3 ile aynı bağlamdaki diğer ücretsiz modeller arasında nasıl seçim yaparım?

Şema zorlamalı JSON çıktısı gerekiyorsa 262.144 token bağlamlı altı ücretsiz satır arasında yapısal çıktı taşıyan tek satır Motif 3'tür. Görsel okumanız gerekiyorsa veya akıl yürütmeyi kapatabilmeniz gerekiyorsa aynı listede bunu yapabilen satırlar var.

İlgili yazılar

• Motif 3 API kullanımı: LLMTR ile ilk istek
• Motif 3'te HTTP 200 dönen üç sessiz hata ve çözümleri
• Coding agent için LLM API seçimi: Claude, Codex, Gemini CLI

• Motif 3 modeli
• Motif 3 dokümantasyonu
• Model kataloğu
• Fiyatlandırma