Nanbeige4.2 3B mi, Ministral 3 3B mi? İki küçük model

Kısa yanıt: Türkiye'de barındırma gerekiyorsa Nanbeige4.2 3B

LLMTR, farklı sağlayıcıların dil modellerine tek bir OpenAI uyumlu API ile erişim veren bir gateway'dir. Nanbeige4.2 3B (llmtr/nanbeige4-2-3b) ve Ministral 3 3B (mistral/ministral-3b-latest), https://llmtr.com/v1 adresindeki /v1/chat/completions uç noktasından llmtr.com hesabınızın aynı API anahtarıyla çağrılır. İsteklerin Türkiye'de barındırılan bir modelde işlenmesi gereken kısa özetleme ve sınıflandırma işleri için LLMTR'de Nanbeige4.2 3B'yi llmtr/nanbeige4-2-3b kimliğiyle çağırın. Görsel okuyan ya da 32.768 token'dan uzun istem taşıyan işler için ve aynı işte daha düşük fiyat arıyorsanız mistral/ministral-3b-latest kimliğiyle Ministral 3 3B'yi kullanın.

Nanbeige4.2 3B, Nanbeige LLM Lab'ın Apache 2.0 lisanslı açık ağırlıklı modelidir; model kartına göre gömme parametreleri hariç 3 milyar parametre taşır. LLMTR, Nanbeige4.2 3B'yi Türkiye'de barındırır; istekler üçüncü taraf bir sağlayıcıya yönlendirilmez. Model kartı daha uzun bir bağlam tanımlar, LLMTR'deki satırda pencere 32.768 token'dır. Ministral 3 3B, Mistral AI'nin Ministral 3 ailesinin 3B üyesidir; Mistral'ın model sayfası onu 2 Aralık 2025'te yayımlanan, Apache 2.0 lisanslı, metin ve görsel anlayan bir model olarak tanıtır.

• Nanbeige LLM Lab, Nanbeige4.2-3B model kartı · 2026-10-26
• Mistral AI, Ministral 3 3B model sayfası · 2026-10-26

Nanbeige4.2 3B mi, Ministral 3 3B mi?

Kararı üç soru belirler: Nanbeige4.2 3B'nin Türkiye'de barındırılması işiniz için gerekli mi, girdide görsel var mı ve istem ne kadar uzun? Fiyat farkı da büyüktür ve Ministral 3 3B'den yanadır. Kalite farkı hakkında bir şey söylemiyoruz; iki modeli kendi örneklerinizle karşılaştırın.

Tablo iki satırı 26 Ekim 2026 itibarıyla LLMTR kataloğundaki değerlerle gösterir; fiyatlar 1 milyon token başınadır.

Aynı sınıflandırma isteği iki modelde ne tutar?

1.500 token'lık sabit bir sistem mesajı, 500 token'lık bir müşteri mesajı ve 200 token'lık bir cevap düşünün; istem 2.000 token eder. Nanbeige4.2 3B'de önbellek isabeti yoksa bu istek 0,0026 $ tutar. Sistem mesajının 1.500 token'ı cached_tokens olarak bildirilirse aynı istek 0,001475 $ olur, çünkü o kısım 0,25 $ tarifesinden faturalanır. Önbellek isabeti garanti değildir: bir önek ilk gönderimde isabet etmez, sonraki tekrarlarda edebilir. Ministral 3 3B'de katalogda önbellek fiyatı olmadığından istemin tamamı girdi fiyatından sayılır ve istek 0,00022 $ tutar. 1.000 istekte toplam Nanbeige4.2 3B için 2,60 $ ya da önbellekle 1,475 $, Ministral 3 3B için 0,22 $ eder.

Aşağıdaki Python örneği aynı müşteri mesajını iki kimliğe gönderir; cevabı, usage değerlerini ve katalog fiyatıyla tutarı yazdırır. Nanbeige4.2 3B yanıtları yavaş ürettiği için istemci zaman aşımı 300 saniyedir. Nanbeige4.2 3B çoğunlukla İngilizce ve Çince eğitilmiştir; bu yüzden Türkçe cevap istendiği sistem mesajında yazar. Token sayısı modelden modele değişir; çıktı kalitesini kendi örneklerinizle karşılaştırın.

Aynı Türkçe müşteri mesajını Nanbeige4.2 3B ve Ministral 3 3B'ye https://llmtr.com/v1/chat/completions üzerinden gönderip cevabı, token kullanımını ve tutarı yazdıran OpenAI Python SDK örneği.

import os

from openai import OpenAI

# Nanbeige4.2 3B answers slowly: keep the client timeout at 300 seconds or more.
client = OpenAI(base_url="https://llmtr.com/v1", api_key=os.environ["LLMTR_API_KEY"], timeout=300.0)

# Per 1M tokens on 26 October 2026: (input, cache read, output); None = no cache price.
PRICES = {
    "llmtr/nanbeige4-2-3b": (1.00, 0.25, 3.00),
    "mistral/ministral-3b-latest": (0.10, None, 0.10),
}
messages = [
    {"role": "system", "content": "Her zaman Türkçe ve tek kelimeyle cevap ver: olumlu, olumsuz ya da nötr."},
    {"role": "user", "content": "Kargo iki gün gecikti ama ürün sağlam geldi."},
]

for model, (inp, cache, out) in PRICES.items():
    response = client.chat.completions.create(model=model, messages=messages, max_tokens=16)
    usage = response.usage
    details = usage.prompt_tokens_details
    cached = (details.cached_tokens or 0) if details and cache is not None else 0
    cost = ((usage.prompt_tokens - cached) * inp + cached * (cache or 0) + usage.completion_tokens * out) / 1_000_000
    print(model, response.choices[0].message.content, usage.prompt_tokens, cached, usage.completion_tokens, f"${cost:.6f}")

Araç çağırma, JSON ve düşünme: iki modelde ne değişir?

Nanbeige4.2 3B'de yapılandırılmış çıktı için response_format kullanılamaz; JSON nesnesi ya da JSON şeması isteyen istek 400 invalid_request döner. Alanları sabit bir sonuç istiyorsanız bir fonksiyon tanımlayıp araç çağırmayı kullanın: fonksiyonun parameters şeması modelin dolduracağı alanları belirler. tools gönderdiğinizde düşünme o istekte kendiliğinden açılır ve düşünme token'ları çıktı olarak faturalanır. :fast, "reasoning": false ya da chat_template_kwargs.enable_thinking: false ile düşünmeyi kapatıp tools gönderen istek 400 döner. tool_choice için yalnızca auto kullanılır; required ya da adıyla seçilmiş bir fonksiyon 400 döner, araçları kapatmak için tools alanını istekten çıkarın.

Ministral 3 3B'nin LLMTR kartında araç çağırma ve görsel girdi listelenir; kart bir düşünme ayarı ya da JSON çıktı yeteneği listelemez, bu iki parametreyi kendi örneklerinizle denemeden akışa koymayın. Nanbeige4.2 3B'de görsel, ses ya da dosya parçası gönderen istek 400 unsupported_input döner. Yanıt süresi de farklıdır: Nanbeige4.2 3B yanıtları yavaş üretir. Kullanıcıya gösterilen yerlerde "stream": true kullanın; max_tokens göndermezseniz cevap 4.096 token'da kesilir ve finish_reason length olur.

Hangi durumda hangisi?

Aşağıdaki seçimler fiyat, bağlam, girdi türü ve barındırma farkından çıkar; çıktı kalitesini kendi örneklerinizle karşılaştırın.

• İsteklerin Türkiye'de barındırılan bir modelde işlenmesi gereken kısa özetleme ve sınıflandırma: LLMTR'de Nanbeige4.2 3B, llmtr/nanbeige4-2-3b; istekler üçüncü taraf bir sağlayıcıya yönlendirilmez.
• Her istekte aynı uzun sistem mesajını tekrarlayan bir Nanbeige4.2 3B akışı: sabit içeriği mesaj dizisinin başında tutun; cached_tokens olarak bildirilen kısım 1 milyon token başına 0,25 $ tarifesinden faturalanır.
• Yüksek hacimli ve fiyatın belirleyici olduğu bir iş: LLMTR'de Ministral 3 3B, mistral/ministral-3b-latest; 1 milyon token başına 0,10 $ girdi ve 0,10 $ çıktı.
• Görsel okuyan küçük bir model: Ministral 3 3B; Nanbeige4.2 3B yalnızca metin kabul eder.
• 32.768 token'dan uzun istem: Ministral 3 3B; LLMTR kartında bağlam penceresi 128.000 token'dır.

İki modeli aynı akışta kullanmak

İki kimlik aynı uç noktada aynı mesaj biçimini kabul eder; yalnızca model alanını değiştirerek istekleri işe göre ayırabilirsiniz. Nanbeige4.2 3B'ye response_format ve görsel göndermeyin, tool_choice'u auto bırakın ve istemci zaman aşımını en az 300 saniye yapın. Ministral 3 3B'ye düşünme ayarı göndermeyin; LLMTR kartı bir düşünme ayarı listelemez.

Bakiye iki model için de aynı hesaptan düşer; Panel > Faturalandırma'dan yüklenir. Bir kimliği değiştirmeden önce aynı örnekleri iki modelde çalıştırıp cevapları ve usage değerlerini yan yana koyun.

Nanbeige4.2 3B ile Ministral 3 3B'yi aynı istekle karşılaştırma

Aynı LLMTR anahtarıyla aynı mesajı iki modele gönderin; cevabı, token kullanımını, tutarı ve barındırma ihtiyacınızı karşılaştırın.

1. Anahtar. llmtr.com'da bir API anahtarı oluşturun ve Panel > Faturalandırma'dan bakiye yükleyin.
2. Aynı istek. Kendi örneklerinizi iki model kimliğiyle https://llmtr.com/v1/chat/completions uç noktasına gönderin; istemci zaman aşımını en az 300 saniye yapın.
3. Seçim. Cevapları, token sayılarını, tutarı ve barındırma ihtiyacınızı karşılaştırıp model kimliğini seçin.

Sık sorulan sorular

Nanbeige4.2 3B'de response_format ile JSON alınabilir mi?

Hayır. JSON nesnesi ya da JSON şeması isteyen istek 400 invalid_request döner; { "type": "text" } kabul edilir. Alanları sabit bir sonuç için bir fonksiyon tanımlayıp araç çağırmayı kullanın; tools gönderdiğinizde düşünme o istekte açılır.

Hangisi daha düşük fiyatlı?

26 Ekim 2026 itibarıyla LLMTR kataloğunda Ministral 3 3B: 1 milyon token başına 0,10 $ girdi ve 0,10 $ çıktı. Nanbeige4.2 3B 1,00 $ girdi, 3,00 $ çıktı ve 0,25 $ önbellek okumadır. 2.000 token istem ve 200 token cevaplı bir istek Ministral 3 3B'de 0,00022 $, Nanbeige4.2 3B'de önbellek isabeti olmadan 0,0026 $ tutar.

İki model aynı API anahtarıyla mı çağrılır?

Evet. llmtr.com hesabınızın API anahtarı ve https://llmtr.com/v1 adresi iki model için de aynıdır; yalnızca model alanı değişir. Nanbeige4.2 3B için istemci zaman aşımını en az 300 saniye yapın.

İlgili yazılar

• Nanbeige4.2 3B mi, Qwen 3.8 27B mi? Türkiye'de iki model
• Türkçe metin sınıflandırma: Nanbeige4.2 3B mi, Leyla mı?
• Nanbeige4.2 3B mi, GPT-5 nano mu? Küçük model seçimi

• Nanbeige4.2 3B model sayfası
• Ministral 3 3B model sayfası
• Nanbeige4.2 3B dokümantasyonu
• Araç çağırma dokümantasyonu
• Zaman aşımları dokümantasyonu