Solar Pro 4 nedir? Metin ve ajan işleri için kullanım rehberi

Solar Pro 4 hangi işi üstlenir?

Solar Pro 4, Upstage’in metin üretimi, belge metni üzerinde çalışma ve araç kullanan ajan akışları için sunduğu bir dil modelidir. LLMTR üzerinden upstage/solar-pro4 kimliğiyle çağrılır. Özet çıkarma, sınıflandırma, kod inceleme taslağı ve kaynaklı yanıt hazırlama gibi işleri değerlendirmek için kullanılabilir; çıkan sonuç ayrıca doğrulanmalıdır.

Bir modelin ajan işlerine uygun olması, kendi başına dosyalarınıza veya hesabınıza eriştiği anlamına gelmez. Veriyi ve izin verilen araçları uygulamanız sağlar. Model bir araç çağrısı önerebilir; çağrıyı doğrulayan, çalıştıran ve sonucu geri gönderen taraf uygulamadır. Solar Pro 4’ü bu kontrollü döngünün karar ve metin üretme bileşeni olarak düşünün.

İş türüne göre başarı ölçütünü seçin

İlk denemeyi tek bir iş türüyle sınırlayın. Sonuç güzel yazılmış olsa bile gerekli bilgiyi atlayabilir. Aşağıdaki ölçütleri çağrıdan önce belirlemek, yalnızca akıcı görünen bir yanıtla işi doğru tamamlayan yanıtı ayırmanızı sağlar.

PDF ve görseller için önce metin hazırlayın

LLMTR’de Solar Pro 4 metin girdisiyle kullanılır; doğrudan PDF, görsel veya ses çözümleme beklentisi kurmayın. Bir PDF’nin metin katmanını önce çıkarın; taranmış sayfalarda ayrı bir OCR aşaması gerekir. Ardından elde edilen metni kaynak ve sayfa bilgileriyle modele verin.

Tablolarda sütun adlarını ve satır ilişkilerini koruyun. OCR bir sayıyı yanlış okuduysa modelin düzgün cümle kurması bu hatayı düzeltmez. Eksik sayfaları işaretleyin, görevle ilgisiz bölümleri ayıklayın ve cevabın hangi metin parçasına dayandığını isteyin. Uzun bağlam, kaynak doğrulamasının yerini tutmaz.

Türkçe için küçük bir kabul testi kurun

Upstage’in resmî lansman açıklamasında İngilizce, Korece ve Japonca yer alır. Türkçe için aynı düzeyde resmî kapsam veya ölçülmüş başarı varsaymayın. Kendi işinizi temsil eden, kişisel bilgi içermeyen örneklerle başlayın; Türkçe istem gönderebilmek ile görevi güvenilir tamamlamak farklı ölçütlerdir.

• Aynı görevin kısa, uzun ve eksik bilgi içeren sürümlerini hazırlayın.
• İ, I, ı, ş ve ğ içeren adların korunmasını kontrol edin.
• Tarih ve ondalık gösterimlerinin kaynakla aynı kaldığını karşılaştırın.
• Belgede olmayan bilgi sorulduğunda eksikliği açıkça belirtmesini bekleyin.
• Başarılı örnekleri seçmek yerine tüm sonuçları aynı değerlendirme ölçütleriyle puanlayın.

LLMTR üzerinde sınırları belirli bir metin denemesi

Bu örnek kurgusal bir nottan açıkça yazan bilgiyi çıkarmayı dener. LLMTR_BASE_URL değişkenini /v1 bölümünü içeren tam API taban adresine, LLMTR_API_KEY değişkenini LLMTR anahtarınıza ayarlayın. Kod /chat/completions yolunu ekler. Doğrudan Upstage kullanımındaki solar-pro4 kimliği ve sağlayıcı anahtarı, LLMTR kimliğiyle karıştırılmamalıdır.

Reasoning varsayılanı konusunda kaynaklar ayrışıyor: lansman yazısı açık olduğunu belirtirken 11 Ağustos 2026 tarihli LLMTR ölçümü farklı davranış kaydediyor. Bu nedenle örnek reasoning_effort değerini low olarak açıkça gönderir. max_tokens düşünme ve yanıt bütçesini sınırlar; her işin bu bütçeyle tamamlanacağı garanti edilmez. Örnek bu yazı için canlı çalıştırılmadı.

Python standart kütüphanesiyle kurgusal metin denemesi

import json
import os
from urllib.request import Request, urlopen

payload = {
    "model": "upstage/solar-pro4",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "Yalnızca verilen metne dayan. Eksik bilgiyi belirt."},
        {"role": "user", "content": "Not A: Depo pazartesi kapalıdır. Notta belirtilen kapalı günü yaz."}
    ],
    "reasoning_effort": "low",
    "max_tokens": 4096,
    "stream": False
}
request = Request(
    os.environ["LLMTR_BASE_URL"].rstrip("/") + "/chat/completions",
    data=json.dumps(payload).encode("utf-8"),
    headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["LLMTR_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json"
    },
    method="POST"
)
with urlopen(request, timeout=60) as response:
    result = json.load(response)
choice = result["choices"][0]
if choice.get("finish_reason") != "stop":
    raise RuntimeError("Yanıt tamamlanmadı; bitiş nedenini inceleyin.")
answer = choice["message"].get("content")
if not isinstance(answer, str) or not answer.strip():
    raise RuntimeError("Metin yanıtı boş.")

Ajan akışına geçerken denetimi koruyun

Metin denemesi kabul ölçütlerini karşılıyorsa araç kullanımını ayrı değerlendirin. Modelin önerdiği fonksiyon adını izin listesiyle, argümanları şemayla kontrol edin. Kayıt değiştiren veya dışarıya ileti gönderen işlemleri kullanıcı onayına bağlayın. Araç çıktısını talimat değil veri olarak ele alın.

Adım sayısı, toplam süre ve yeniden deneme sayısı için üst sınır koyun. Hata durumunda aynı işlemi otomatik tekrar etmeden önce yan etkisini değerlendirin. Üretim kayıtlarına istem veya müşteri içeriği yazmayın; hata türü ve süre gibi içerik taşımayan ölçümler kullanın. Veri paylaşım kararında çağrının Upstage altyapısında işlendiğini hesaba katın.

Sık sorulan sorular

Solar Pro 4 Türkçe için uygun mu?

İşinize bağlıdır. Türkçe için doğrulanmış bir başarı oranı sunmuyoruz. Kendi örneklerinizde bilgi doğruluğunu, terimleri, biçim korumasını ve eksik bilgiyi belirtme davranışını ölçerek karar verin.

PDF dosyasını doğrudan gönderebilir miyim?

Bu LLMTR model yolunda metin kullanın. PDF’den metin çıkarın; tarama varsa ayrı OCR uygulayın. Kaynak ve sayfa bilgilerini koruyarak modelin yanıtını belgeyle karşılaştırın.

Araç çağrısı desteği hazır bir ajan anlamına gelir mi?

Hayır. Araçları, izinleri, çalıştırma döngüsünü ve durma koşullarını uygulamanız kurar. Modelin önerdiği çağrı otomatik olarak yetkili veya doğru kabul edilmemelidir.

İlgili yazılar

• Solar Pro 4 fiyatları: promosyon, cache ve standart tarife

• upstage/solar-pro4
• Model kataloğu
• Gateway dokümantasyonu
• OpenAI / OpenRouter