TensorX API: tek API ile AB'de işlenen modeller

Kısa yanıt: TensorX modelleri için tek endpoint

LLMTR (llmtr.com), Türkiye'de ve global sağlayıcılarda barındırılan dil modellerine tek, OpenAI uyumlu API'den erişim veren bir gateway'dir. TensorX modellerini çağırmak için base_url olarak https://llmtr.com/v1 kullanın, model alanına tensorx/kimi-k3-tensorx gibi bir kimlik yazın. Başka bir değişiklik gerekmez; OpenAI uyumlu her SDK çalışır.

Çağrıdan önce hesabınızda TensorX veri aktarım onayını vermeniz gerekir. Onay yoksa istek 403 provider_consent_required döndürür; istek TensorX'e ulaşmaz ve faturalanmaz.

TensorX modellerine tek API'den nasıl erişilir?

LLMTR'de TensorX için 12 sohbet modeli ve 1 embedding modeli bulunur. TensorX sağlayıcı anahtarı tensorx'tir ve her model kimliği tensorx/<model>-tensorx biçimindedir; örneğin tensorx/glm-5.3-flash-tensorx. Sohbet modelleri /v1/chat/completions ve /v1/messages uç noktalarında yanıt verir, embedding modeli /v1/embeddings üzerinden çağrılır. TensorX satırları /v1/responses desteklemez; bu uç noktaya gelen istek 400 unsupported_operation döndürür.

Katalogdaki TensorX satırları TensorX'in kendi USD liste fiyatını taşır ve token fiyatına ek bir oran eklenmez. Fiyatlar milyon token başınadır ve kontrol edildiği tarih tablo başlığında yazılıdır.

Bu kategorideki modeller için Avrupa Birliği içinde işlenme bilgisi sağlayıcının beyanıdır; LLMTR bunu bağımsız olarak doğrulamamıştır. Bu ifade TensorX satırları için de geçerlidir.

• TensorX models · 2026-10-09
• TensorX DPA · 2026-10-09

Seçili TensorX modelleri: bağlam ve fiyat

Tablo, LLMTR'deki TensorX satırlarından bir seçkiyi gösterir; tam liste dokümantasyon sayfasındadır. Fiyatlar milyon token başına USD'dir. Önbellek okuma fiyatı, yalnızca sağlayıcı önbellekten okunan token bildirdiğinde uygulanır; aksi halde girdi, girdi fiyatından hesaplanır. Önbellek isabet oranı için söz verilmez.

Maliyeti hesaplamak için tablodaki fiyatı token sayısıyla çarpmanız yeterlidir. Örneğin tensorx/kimi-k3-tensorx ile 1 milyon girdi ve 100 bin çıktı token'ı, önbellek olmadan 3,00 $ ile 1,50 $ toplamı olan 4,50 $ tutar. tensorx/glm-5.3-flash-tensorx ile aynı hacim 0,20 $ ile 0,05 $ toplamı olan 0,25 $ eder. tensorx/qwen3-embedding-8b-tensorx ile 10 milyon token'ı embedding'e çevirmek 0,20 $ tutar. Embedding vektörleri satırlar arasında karıştırılmamalıdır; satır değiştirirseniz derlemi yeniden embedding'e çevirmeniz gerekir.

• TensorX models · 2026-10-09

Yetenekler ve istek davranışı

On iki sohbet satırının hepsi araç (fonksiyon) çağırmayı ve SSE akışını destekler. Akışta kullanım bilgisi, istemci stream_options içinde include_usage değerini true gönderdiğinde raporlanır.

Görsel girdi yalnızca tablodaki Görsel girdi sütunu Evet olan satırlarda çalışır. Başka bir satıra görsel gönderirseniz istek 400 unsupported_input ile reddedilir ve faturalanmaz. reasoning_effort parametresi TensorX satırlarında desteklenmez; bu alanı taşıyan istek 400 invalid_request ile reddedilir, gönderilmez ve faturalanmaz.

Varsayılan olarak akıl yürüten satırlarda bu token'lar çıktı olarak faturalanır. Yanıtta finish_reason değeri length gelirse max_tokens değerini artırıp isteği yeniden deneyin. Aşağıdaki örnek tensorx/kimi-k3-tensorx modelini bu nedenle geniş bir max_tokens ile çağırır; kod, onay verildikten sonra çalışır.

LLMTR sağlayıcıyı kendiliğinden değiştirmez. Bir çağrı 503, 429 ya da zaman aşımıyla dönerse yeniden deneme veya başka bir model kimliğine geçme kararı istemcidedir. 400 ve 403 yanıtları istek ya da izin hatasıdır; bunlarda başka modele geçmek sorunu çözmez, isteği ya da onayı düzeltmek gerekir.

tensorx/kimi-k3-tensorx modelini LLMTR üzerinden çağıran Python örneği.

import os
from openai import OpenAI

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

# The TensorX data-transfer consent must be granted in Settings first.
# Reasoning tokens are billed as output, so leave room in max_tokens.
reply = client.chat.completions.create(
    model="tensorx/kimi-k3-tensorx",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this paragraph: ..."}],
    max_tokens=1000,
)
print(reply.choices[0].message.content)

Veri aktarım onayı ve tek anahtar

TensorX satırları, GreenPT satırları gibi onaya bağlıdır. Onay Dashboard > Ayarlar > Veri aktarım onayları bölümünden verilir, hesap düzeyindedir ve hesabın tüm API anahtarları için geçerlidir; aynı yerden geri çekilebilir. Onay sağlayıcı başınadır: GreenPT onayı TensorX'i kapsamaz, TensorX onayı da GreenPT'yi kapsamaz. Aktarılan şey yanıtı üretmek için gereken istek içeriğidir; ad ve e-posta gibi hesap bilgileri aktarılmaz.

Bu kategorideki modeller için Avrupa Birliği içinde işlenme bilgisi sağlayıcının beyanıdır; LLMTR bunu bağımsız olarak doğrulamamıştır. Sağlayıcının beyanına göre girdiler model eğitiminde kullanılmaz. GDPR değerlendirmesi sizin sorumluluğunuzdadır; bu bilgi değerlendirmenize destek olur, sonucu belirlemez.

Tek bir API anahtarı ve tek bir kredi bakiyesi TensorX, GreenPT ve katalogdaki diğer tüm modeller için çalışır. Sağlayıcı değiştirmek, model dizgesini değiştirmek demektir. Anahtarı seçili modellerle sınırlayabilirsiniz; kapsam dışı bir modele yapılan çağrı 403 model_not_allowed döndürür.

• TensorX DPA · 2026-10-09

LLMTR ile başlamak: hesap, kredi, onay, anahtar ve ilk istek

Adım 1: llmtr.com'da hesap oluşturun ve e-posta adresinizi doğrulayın. Adım 2: Dashboard'dan kredi yükleyin. İstenen tutara bir kez yüzde 8 platform marjı eklenir; örneğin 10,00 $ kredi için 10,80 $ tahsil edilir. Her çağrı, modelin katalog fiyatıyla bakiyeden düşülür.

Adım 3: Ayarlar'da TensorX veri aktarım onayını verin. Adım 4: Dashboard > API Anahtarları altında anahtar oluşturun; ham anahtar yalnızca bir kez gösterilir, LLMTR_API_KEY gibi bir ortam değişkeninde saklayın. Ardından yukarıdaki kodla ilk isteği https://llmtr.com/v1 adresine gönderin. Onayı atlarsanız ilk istek 403 provider_consent_required ile döner.

Kullanım ve anahtar bazlı harcama Dashboard kullanım sayfasında görünür. LLMTR istem ve yanıt gövdelerini saklamaz; yalnızca model kimliği, token sayıları, gecikme, HTTP durum kodu, USD maliyet ve anahtarın ilk 12 karakteri gibi meta verileri tutar. Ayrıntılar için TensorX dokümantasyon sayfasına bakın.

• LLMTR docs, TensorX · 2026-10-09

TensorX modellerini LLMTR ile çağırma

Hesap açıp kredi yükleyin, TensorX veri aktarım onayını verin, API anahtarı oluşturun ve https://llmtr.com/v1 adresine ilk TensorX isteğini gönderin.

1. Hesap ve kredi. llmtr.com'da hesap oluşturup e-postanızı doğrulayın, ardından Dashboard'dan kredi yükleyin. Yükleme tutarına bir kez %8 marj eklenir; 10,00 $ kredi için 10,80 $ tahsil edilir.
2. TensorX veri aktarım onayı. Dashboard > Ayarlar > Veri aktarım onayları bölümünde TensorX onayını verin. Onay olmadan istekler 403 provider_consent_required döndürür.
3. API anahtarı. Dashboard > API Anahtarları altında anahtar oluşturun. Ham anahtar yalnızca bir kez gösterilir; LLMTR_API_KEY ortam değişkeninde saklayın.
4. İlk istek. OpenAI uyumlu bir SDK ile https://llmtr.com/v1 adresine model olarak tensorx/kimi-k3-tensorx vererek ilk isteği gönderin.

Sık sorulan sorular

LLMTR'de kaç TensorX modeli var?

12 sohbet modeli ve 1 embedding modeli. Kimlikler tensorx/<model>-tensorx biçimindedir ve hepsi https://llmtr.com/v1 üzerinden OpenAI uyumlu API ile çağrılır.

TensorX isteği neden 403 provider_consent_required döndürür?

Hesapta TensorX veri aktarım onayı verilmemiştir. Dashboard > Ayarlar > Veri aktarım onayları bölümünden onayı verin. Onaysız istek TensorX'e ulaşmaz ve faturalanmaz; GreenPT onayı TensorX'i kapsamaz.

TensorX için ayrı hesap veya anahtar gerekir mi?

Hayır. Aynı LLMTR API anahtarı ve aynı kredi bakiyesi TensorX, GreenPT ve diğer tüm modellerde çalışır. Yalnızca TensorX veri aktarım onayını vermeniz gerekir.

İlgili yazılar

• TensorX fiyatları: 1 milyon token maliyeti
• AB'de barındırılan modelde hata: yedek model rehberi
• Avrupa'da barındırılan modeller: 54 satırlık kataloğun okuması
• Kimi K3 AB'de barındırılan API ile kullanılır mı?
• GDPR'ı gözeten RAG için AB'de barındırılan embedding API'si

• TensorX dokümantasyonu
• AB'de barındırılan modeller
• Model kataloğu
• Fiyatlandırma