Shanghai AI Lab modelleri 1 Kasım 2026 sonrası: geçiş rehberi

Kısa yanıt: görselli işler Nemotron 3.5 Super VL ya da Qwen3.6 35B-A3B'ye, uzun metin Nemotron 3 Ultra, Agnes, DeepSeek ya da MiniMax'e

LLMTR, farklı sağlayıcıların dil modellerine tek bir OpenAI uyumlu API ile erişim veren bir gateway'dir. Shanghai AI Lab'ın beş modeli, Intern-S2 (internlm/intern-s2-free), Atria-Dawn (internlm/atria-dawn-free), Atria-Dawn Preview (internlm/atria-dawn-preview-free), Agents-A1 (internlm/agents-a1-free) ve Sage-A1.5 (internlm/sage-a1.5-free), https://llmtr.com/v1 adresindeki /v1/chat/completions uç noktasında 31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar ücretsizdir; 1 Kasım 2026 00:00'dan (TSİ) itibaren 410 model_retired döner. Yerine aynı uç noktada, llmtr.com hesabınızın aynı API anahtarıyla Nemotron 3.5 Super VL (nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free), Nemotron 3 Ultra (nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b), Agnes 2.5 Flash (agnes/agnes-2.5-flash), Qwen3.6 35B-A3B (qwen/qwen3.6-35b-a3b), DeepSeek V4.1 Flash (deepseek/deepseek-flash) ya da MiniMax M3.1 Flash (minimax/minimax-m3.1-flash) çağrılır.

31 Ekim 2026 tarihi yalnızca beş Shanghai AI Lab satırının bitişidir; bu altı satırdan Nemotron 3.5 Super VL, Nemotron 3 Ultra ve Agnes 2.5 Flash kotayla ücretsizdir, Qwen3.6 35B-A3B, DeepSeek V4.1 Flash ve MiniMax M3.1 Flash ise bakiyenizden token başına ücretlendirilir. Geçişi 1 Kasım 2026'dan önce yapabilirsiniz, çünkü altı satır da aynı uç noktadadır.

1 Kasım 2026'dan sonra bu modellerin yerine hangi model kullanılır?

1 Kasım 2026 00:00'dan (TSİ) itibaren beş kimlik başka bir modele yönlendirilmez ve halefi yoktur; model kimliğini kendiniz değiştirirsiniz. Eşleme işin türüne göredir: görselli bilimsel soru, uzun metinli ajan ya da görselli ajan. Tablodaki her satır bir seri modelini, 31 Ekim 2026'dan sonraki ücretsiz devam seçeneğini ve ücretli seçeneği verir; ücretli satırlar için bakiye yüklemeniz gerekir.

• Qwen, Qwen3.6-35B-A3B model kartı · 2026-10-22
• InternScience (Shanghai AI Lab), Sage-A1.5 model kartı · 2026-10-22

Altı satır arasındaki fark: fiyat, bağlam, JSON ve görsel

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

Önbellek isabeti olmayan, 50.000 token'lık istem ve düşünme dahil 8.000 token'lık çıktı taşıyan bir istek Qwen3.6 35B-A3B'de 0,0091 $, MiniMax M3.1 Flash'ta 0,0123 $ tutar. DeepSeek V4.1 Flash'ta aynı istek yoğun saat dışında 0,0123 $, hafta içi yoğun saatlerde iki katı olan 0,0246 $ eder; yoğun saatler 01:00-04:00 ve 06:00-10:00 UTC'dir (TSİ 04:00-07:00 ve 09:00-13:00), hafta sonları ve Çin resmî tatilleri gün boyu normal fiyattandır. Nemotron 3.5 Super VL, Nemotron 3 Ultra ve Agnes 2.5 Flash bakiyenizden ücret düşmez ve 31 Ekim 2026 bitişi bu üç satır için geçerli değildir: Nemotron satırları günlük kotayla çalışır, Agnes 2.5 Flash'ın kotası ise kayan 24 saatte istek sayar, yani uzun bir istem de tek hak tüketir.

Taşırken neler değişir?

İlk değişen model kimliğidir; istek gövdesinin geri kalanı yeni satıra göre ayarlanır. Intern-S2 response_format kabul etmediği için JSON'u istemde istiyordunuz; Nemotron 3.5 Super VL ve Qwen3.6 35B-A3B json_object ile json_schema kabul eder. Atria satırlarında json_schema kullanıyorsanız Agnes 2.5 Flash da json_schema kabul eder; Nemotron 3 Ultra, DeepSeek V4.1 Flash ve MiniMax M3.1 Flash'ta json_object gönderip şemayı kendi tarafınızda doğrulayın.

tool_choice biçimleri de değişir. Intern-S2 yalnızca auto ile çalışır; Qwen3.6 35B-A3B de required ve adlandırılmış fonksiyonu desteklemez. Agents-A1 ya da Sage-A1.5'te bir aracı adıyla zorluyorsanız Qwen3.6 35B-A3B'de auto gönderin, tools listesini gereken araçlara indirin ve istemde aracın ne zaman kullanılacağını yazın. Agnes 2.5 Flash auto, required ve adlandırılmış fonksiyonu kabul eder; Nemotron 3.5 Super VL'nin dokümanı da bu üç biçimi listeler.

Görselin gönderim biçimi satıra göre değişir. Intern-S2, Agents-A1 ve Sage-A1.5 görseli URL ya da base64 olarak alır; Agnes 2.5 Flash görseli ve videoyu yalnızca base64 data URL olarak kabul eder ve herkese açık bir https bağlantısını reddeder. Nemotron 3.5 Super VL'nin LLMTR kartı da görselin base64 data URL ile gönderilmesini söyler; DeepSeek V4.1 Flash ve MiniMax M3.1 Flash base64 ya da https adresi alır. Nemotron 3 Ultra görsel kabul etmez.

Düşünme kontrolü de satıra göre değişir. Nemotron 3.5 Super VL, Qwen3.6 35B-A3B ve Agnes 2.5 Flash varsayılan olarak düşünür ve "reasoning": false ya da :fast ile kapanır, yani extra_body={"reasoning": False} satırınız çalışmaya devam eder. Nemotron 3 Ultra'nın bu satırında düşünme varsayılan olarak kapalıdır. DeepSeek V4.1 Flash varsayılan olarak düşünür ve kartında kapatma seçeneği listelenmez. MiniMax M3.1 Flash'ta düşünme kapatılamaz: "reasoning": false 400 döner, derinlik reasoning_effort ile low, medium, high, xhigh ya da max olarak seçilir ve alan gönderilmezse max uygulanır. Bu on bir satırdan reasoning_effort'u yalnızca MiniMax M3.1 Flash kabul eder.

Çıktı sınırına da bakın: tek yanıt Agnes 2.5 Flash'ta en fazla 65.536, DeepSeek V4.1 Flash'ta 393.216, MiniMax M3.1 Flash'ta 524.288 token'dır. max_tokens değerini buna göre verin.

410 model_retired gelince yedek kimliğe geçen istemci

1 Kasım 2026'dan itibaren bu kimliklere gelen istek HTTP 410 ile döner; hata gövdesinde error.type model_retired, error.details.retirement_date 2026-11-01 olur ve replacement_model alanı yoktur. Aşağıdaki istemci openai.APIStatusError'u yakalar; status_code 410 ve type model_retired ise haritadaki bir sonraki kimliği dener ve yanıt veren kimliği hatırlar. Diğer hatalar (402, 429 ve geri kalanı) olduğu gibi yükselir; onları kendi hata işleyicinizde ele alın. İstemci yalnızca mesajları ve max_tokens'ı gönderir; response_format, tool_choice ve düşünme ayarını yukarıdaki farklara göre aday başına ekleyin.

410 model_retired hatasını yakalayıp yapılandırılmış bir haritadan yedek model kimliğine geçen, https://llmtr.com/v1 üzerinde çalışan OpenAI Python SDK istemcisi.

import os

import openai
from openai import OpenAI

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

# From 1 November 2026, 00:00 (TRT) the Shanghai AI Lab ids answer 410
# model_retired and are not redirected. Candidates are tried in order;
# paid candidates need a balance.
FALLBACKS = {
    "internlm/intern-s2-free": ["nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free", "qwen/qwen3.6-35b-a3b", "deepseek/deepseek-flash"],
    "internlm/atria-dawn-free": ["nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b", "agnes/agnes-2.5-flash", "deepseek/deepseek-flash", "minimax/minimax-m3.1-flash"],
    "internlm/atria-dawn-preview-free": ["nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b", "agnes/agnes-2.5-flash", "deepseek/deepseek-flash", "minimax/minimax-m3.1-flash"],
    "internlm/agents-a1-free": ["nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free", "qwen/qwen3.6-35b-a3b"],
    "internlm/sage-a1.5-free": ["nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free", "qwen/qwen3.6-35b-a3b"],
}
chosen = {}  # requested id -> index of the candidate that answered


def is_retired(error):
    body = error.body if isinstance(error.body, dict) else {}
    body = body.get("error", body)
    return error.status_code == 410 and body.get("type") == "model_retired"


def chat(model, messages, **options):
    candidates = [model] + FALLBACKS.get(model, [])
    for index in range(chosen.get(model, 0), len(candidates)):
        try:
            response = client.chat.completions.create(model=candidates[index], messages=messages, **options)
        except openai.APIStatusError as error:
            if is_retired(error):
                continue  # retired: try the next candidate
            raise  # 402, 429 and the rest: handle them in your own code
        chosen[model] = index
        return candidates[index], response
    raise RuntimeError("every candidate for " + model + " answered 410 model_retired")


used, response = chat(
    "internlm/atria-dawn-free",
    [{"role": "user", "content": "Summarise the trade-offs of event sourcing in five bullet points."}],
    max_tokens=8192,
)
print(used, response.choices[0].finish_reason, response.usage.total_tokens)

Hangi durumda hangisi?

Seçimler satırların fiyat, bağlam, girdi ve ayar farkından çıkar; çıktı kalitesini kendi örneklerinizle karşılaştırın. Hassas, kişisel ya da müşteri verisi için ücretsiz satırları, 31 Ekim 2026'ya kadarki Shanghai AI Lab satırları dahil, kullanmayın; Nemotron satırlarının veri notu da istemlerin günlüğe kaydedilebileceğini ve modeli geliştirmek için kullanılabileceğini söyler. Her satırın veri notunu model sayfasında okuyun.

• 31 Ekim 2026'dan sonra görselli bilimsel sorulara ya da görselli bir ajana ücretsiz devam etmek: Nemotron 3.5 Super VL (nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free); 1.000.000 token bağlam, json_schema ve aç/kapat düşünme.
• 31 Ekim 2026'dan sonra uzun metinli ajan işine ücretsiz devam etmek: 1.000.000 token bağlam için Nemotron 3 Ultra (nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b), json_schema ve required tool_choice için Agnes 2.5 Flash (agnes/agnes-2.5-flash).
• Ücretli, Agents-A1 ve Sage-A1.5'in boyut sınıfında, görsel ve json_schema isteyen bir ajan: Qwen3.6 35B-A3B (qwen/qwen3.6-35b-a3b); tool_choice için auto.
• Ücretli, 1.000.000 token bağlam ve önbellek indirimi isteyen, yoğun saat dışına alınabilen toplu işler: DeepSeek V4.1 Flash (deepseek/deepseek-flash).
• Ücretli, düşünmeyi kapatmadan derinliğini reasoning_effort ile ayarlamak ve video girdisi göndermek: MiniMax M3.1 Flash (minimax/minimax-m3.1-flash).

Shanghai AI Lab satırlarından 1 Kasım 2026'dan önce geçiş

Kullandığınız her kimlik için yedek satırı seçin, istek ayarlarını uyarlayın ve 410 model_retired hatasını yakalayan istemciyi devreye alın.

1. Eşleme. Her kimlik için tablodan 31 Ekim 2026 sonrasında kullanılacak bir ücretsiz ve bir ücretli satır seçin; ücretli satırlar için Panel > Faturalandırma'dan bakiye yükleyin.
2. Ayarlar. response_format, tool_choice, görsel biçimi ve düşünme ayarını yeni satırın kabul ettiği değerlere çevirip aynı görevle deneyin.
3. İstemci. 410 model_retired yakalayan istemciyi 1 Kasım 2026 00:00'dan (TSİ) önce yayına alın ve hangi adayın yanıt verdiğini loglarınızda izleyin.

Sık sorulan sorular

internlm/intern-s2-free gibi kimliklere 1 Kasım 2026'dan sonra ne olur?

Beş model 31 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar ücretsizdir. 1 Kasım 2026 00:00'dan itibaren istekler 410 model_retired ile döner ve başka bir modele yönlendirilmez; hata gövdesinde replacement_model alanı yoktur. Model kimliğini kendiniz değiştirmeniz gerekir.

DeepSeek V4.1 Flash hangi saatlerde iki kat fiyatlıdır?

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

Sage-A1.5 yerine neden Qwen3.6 35B-A3B?

Sage-A1.5'in model kartı modelin Qwen3.6 ve Agents-A1 üzerine kurulduğunu söyler; Qwen3.6 35B-A3B 35 milyar toplam ve 3 milyar aktif parametreyle aynı boyut sınıfındadır. 262.144 token bağlam, görsel ve json_schema kabul eder; tool_choice için auto kullanın. 31 Ekim 2026'dan sonra ücretsiz devam isterseniz Nemotron 3.5 Super VL'yi seçin.

İlgili yazılar

• Shanghai AI Lab modelleri: Intern-S2'den Sage-A1.5'e beş model
• Agents-A1, Sage-A1.5 ve Qwen3.6 35B-A3B karşılaştırması
• Intern-S2, Qwen3.8 27B, Nemotron 3.5 Super VL ve Agnes 2.5 Flash
• Ücretsiz Nemotron 3.5 Super VL API: görsel ve video girdi
• Nemotron 3 Ultra 550B A55B 262K: NVIDIA'nın açık ağırlıklı MoE modeli
• MiniMax M3.1 Flash API: ilk istek, reasoning_effort ve fiyat
• Intern-S2 API ile bilimsel grafik ve tablo okuma
• Atria-Dawn ile Atria-Dawn Preview arasındaki fark

• Intern-S2 model sayfası
• Atria-Dawn model sayfası
• Atria-Dawn Preview model sayfası
• Agents-A1 model sayfası
• Sage-A1.5 model sayfası
• Nemotron 3.5 Super VL (ücretsiz) model sayfası
• Nemotron 3 Ultra 550B A55B model sayfası
• Agnes 2.5 Flash model sayfası
• Qwen3.6 35B-A3B model sayfası
• DeepSeek V4.1 Flash model sayfası
• MiniMax M3.1 Flash model sayfası
• Hata kodları
• Düşünme kontrolü dokümantasyonu
• Araç çağırma dokümantasyonu
• Görsel girdi dokümantasyonu