TensorX'i doğrudan mı, LLMTR üzerinden mi kullanmalı?

Kısa yanıt: tek anahtar mı, doğrudan hesap mı

LLMTR (llmtr.com), Türkiye'de ve global sağlayıcılarda barındırılan dil modellerine tek, OpenAI uyumlu API'den erişim veren bir gateway'dir. TensorX modellerini https://llmtr.com/v1 üzerinden, tensorx/glm-5.3-tensorx gibi model id'lerle çağırırsınız; token fiyatı TensorX'in USD liste fiyatıdır.

Kısa karar: birden fazla sağlayıcı kullanacaksanız ya da çağırdığınız model 503, 429, başka bir 5xx veya zaman aşımı verdiğinde aynı aileden bir satıra geçebilmek istiyorsanız LLMTR işinizi görür. Yalnızca TensorX kullanacaksanız ve kredi yüklemedeki yüzde 8 marjdan kaçınmak istiyorsanız doğrudan kullanım daha uygun olabilir. TensorX'in kendi hesabı, faturası veya limitleri hakkında bu yazıda iddia yoktur.

TensorX'i doğrudan mı, LLMTR üzerinden mi kullanmalıyım?

LLMTR'de yüzde 8 platform marjı bir kez, kredi yüklemede alınır: 100,00 $ kredi için 108,00 $ tahsil edilir. Marj token fiyatına eklenmez; her çağrı, TensorX'in USD liste fiyatıyla bakiyenizden düşülür. Fiyatlar tensorx.ai/models sayfasında 2026-10-09 tarihinde kontrol edildi.

Bu marj karşılığında dört şey alırsınız. Birincisi, TensorX, GreenPT ve global modeller için tek anahtar ve tek bakiye. İkincisi, çağırdığınız model 503, 429, başka bir 5xx veya zaman aşımı verirse, diğer AB'de barındırılan sağlayıcının aynı aileden satırına model dizgesini değiştirerek geçebilmeniz (GreenPT'den TensorX'e ya da TensorX'ten GreenPT'ye); aynı anahtar, aynı bakiye, yeni sözleşme yok. Üçüncüsü, anahtarı en fazla 50 modele sınırlama ve harcama limiti koyma. Dördüncüsü, Türkçe ve İngilizce dokümantasyon. Yalnızca TensorX kullanacaksanız bu maddelerin bir kısmı sizin için önemli olmayabilir.

Geçiş istemci tarafında yapılır; LLMTR sağlayıcıyı otomatik değiştirmez. Hatayı sizin kodunuz yakalar ve eşleşen model id'yi çağırır.

Anahtar kapsamı pratikte şöyle çalışır: bir anahtarı yalnızca onayladığınız modellerle sınırlarsanız, kapsam dışındaki bir model id'si 403 model_not_allowed döndürür. Harcama limiti ise bir uygulamanın bakiyeyi beklenenden hızlı tüketmesini önler. Her uygulama için ayrı anahtar kullanmak bu iki ayarı uygulama başına ayırmanızı sağlar.

LLMTR istem ve yanıt gövdelerini saklamaz; istek başına model id, token sayıları, gecikme, HTTP durum kodu, USD maliyet ve anahtarın ilk 12 karakterini tutar. Kullanım sayfasında anahtar bazlı harcamayı bu meta verilerden görürsünüz.

• TensorX, models · 2026-10-09
• LLMTR docs, TensorX · 2026-10-09

Aynı ailede iki sağlayıcı: somut geçiş çiftleri

Geçişin anlamlı olması için aynı model ailesinin iki sağlayıcıda bulunması gerekir. Örnek çift: greenpt/glm-5.3-eu ve tensorx/glm-5.3-tensorx. Bir diğeri greenpt/deepseek-v4.1-flash ve tensorx/deepseek-v4.1-flash-tensorx çiftidir. Geçiş iki yönde de aynıdır. Listede eşi olmayan satırlarda ihtiyacınıza göre başka bir AB'de barındırılan model seçip kendi istemlerinizle denemeniz gerekir.

Geçiş planını kurmadan önce iki sağlayıcı için de veri aktarım onayını verin ve eşleşen modeli kendi istemlerinizle deneyin; aynı aileden olmak, çıktıların birebir aynı olacağı anlamına gelmez. Bu kontrolü kodunuzu yazmadan önce yaparsanız, geçiş anında sürpriz yaşamazsınız.

Her satırın fiyatı kendi model sayfasındadır. Model değiştirmeye değer hatalar 503 model_unavailable, 429, başka bir 5xx ve zaman aşımıdır. 400 ve 403 yanıtlarında model değiştirmeyin; bunlar istek ya da izin hatasıdır. LLMTR sağlayıcıyı otomatik değiştirmez, her sağlayıcı kendi onayını ister.

Bu kategorideki modeller için Avrupa Birliği içinde işlenme bilgisi sağlayıcının beyanıdır; LLMTR bunu bağımsız olarak doğrulamamıştır. Sağlayıcı beyanı için TensorX'in veri işleme sözleşmesine bakın.

• TensorX, DPA · 2026-10-09

LLMTR üzerinden TensorX: neler dahil

Tablo yalnızca LLMTR'nin sunduklarını listeler; TensorX'in kendi hesap koşulları hakkında bilgi vermez. Doğrudan kullanımın daha mantıklı olduğu iki durum vardır: yalnızca TensorX kullanacaksınız ve kredi yüklemedeki marjdan kaçınmak istiyorsunuz, ya da TensorX'in konuşma (speech) modellerine ihtiyacınız var; konuşma modelleri LLMTR üzerinden sunulmaz. LLMTR'de TensorX satırları /v1/chat/completions ve /v1/embeddings üzerinden çağrılır; /v1/responses için 400 unsupported_operation döner.

Aynı istemciyle iki sağlayıcının aynı aile satırı

Aşağıdaki kod tek OpenAI uyumlu istemci kullanır ve tensorx/glm-5.3-tensorx modelini çağırır; yorumda diğer AB'de barındırılan sağlayıcının aynı aile satırı olan greenpt/glm-5.3-eu görünür. Bu satıra geçmek için yalnızca model dizgesini değiştirirsiniz; ters yön de aynıdır.

TensorX ve GreenPT satırları veri aktarım onayı ister. Onay yoksa istek 403 provider_consent_required döndürür, sağlayıcıya ulaşmaz ve faturalanmaz. GreenPT onayı TensorX'i kapsamaz, tersi de geçerlidir; iki sağlayıcıyı da kullanacaksanız ikisini de önceden verin.

TensorX satırını çağıran ve diğer sağlayıcının aynı aile satırını yorumda gösteren Python örneği.

import os
from openai import OpenAI

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

# Same-family row at the other EU-hosted provider: greenpt/glm-5.3-eu
# Switching is a client-side change of the model string; each provider needs its own consent.
reply = client.chat.completions.create(
    model="tensorx/glm-5.3-tensorx",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this paragraph: ..."}],
    max_tokens=500,
)
print(reply.choices[0].message.content)

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

Adım 1: llmtr.com'da hesap oluşturun ve e-postanızı doğrulayın. Adım 2: Dashboard'dan kredi yükleyin. İstenen tutara bir kez yüzde 8 marj eklenir; 10,00 $ kredi için 10,80 $ tahsil edilir. Her API çağrısı, modelin katalog fiyatıyla hesap bakiyesinden düşülür. Böylece TensorX satırlarında ödediğiniz token fiyatı, TensorX'in yayımladığı USD liste fiyatıyla aynı kalır ve marj tek bir yerde, yüklemede görünür.

Adım 3: Dashboard > Ayarlar > Veri aktarım onayları bölümünde TensorX onayını verin; hesap düzeyindedir, tüm anahtarlarınız için geçerlidir ve aynı yerden geri çekilebilir. Aktarılan şey yanıtı üretmek için istek içeriğidir; ad ve e-posta aktarılmaz. Adım 4: Dashboard > API Anahtarları altında anahtar oluşturun, LLMTR_API_KEY ortam değişkeninde saklayın ve ilk isteği https://llmtr.com/v1 adresine gönderin.

LLMTR üzerinden TensorX kullanımı

Hesap oluşturun, kredi yükleyin, TensorX veri aktarım onayını verin, anahtar üretin ve https://llmtr.com/v1 adresine ilk isteği gönderin.

1. Hesap ve kredi. llmtr.com'da hesap oluşturun, e-postanızı doğrulayın ve kredi yükleyin. Yüzde 8 marj yüklemede bir kez eklenir; 10,00 $ kredi için 10,80 $ tahsil edilir.
2. TensorX veri aktarım onayı. Dashboard > Ayarlar > Veri aktarım onayları bölümünde TensorX onayını verin. Onay yoksa istek 403 provider_consent_required döndürür.
3. API anahtarı. Dashboard > API Anahtarları altında anahtar oluşturun, isterseniz seçili modellerle ve harcama limitiyle sınırlayın; LLMTR_API_KEY ortam değişkeninde saklayın.
4. İlk istek. OpenAI uyumlu bir SDK ile https://llmtr.com/v1 adresine tensorx/glm-5.3-tensorx model id'siyle ilk isteği gönderin; yalnızca base_url ve api_key değişir.

Sık sorulan sorular

LLMTR üzerinden TensorX kullanmak neyi değiştirir?

TensorX modellerine LLMTR üzerinden, TensorX'in USD liste fiyatıyla erişirsiniz. Tek anahtar ve tek bakiye TensorX, GreenPT ve global modelleri kapsar. Yüzde 8 marj yalnızca kredi yüklemede bir kez alınır.

TensorX API anahtarı yerine LLMTR anahtarı kullanabilir miyim?

Evet. LLMTR anahtarıyla tensorx/ ile başlayan model id'leri çağırırsınız; önce Ayarlar'da TensorX veri aktarım onayını vermeniz gerekir, aksi halde 403 provider_consent_required döner. Anahtarı en fazla 50 modele sınırlayabilirsiniz.

Ne zaman TensorX'i doğrudan kullanmalıyım?

Yalnızca TensorX kullanacaksanız ve yüzde 8 kredi yükleme marjından kaçınmak istiyorsanız ya da konuşma modellerine ihtiyacınız varsa doğrudan kullanım daha uygun olabilir.

İlgili yazılar

• TensorX fiyatları: 1 milyon token maliyeti
• AB'de barındırılan modelde hata: yedek model rehberi
• Gateway üzerinden AB veri ikametgahı: yönlendirmeyi nasıl kontrol edersiniz?

• TensorX dokümantasyonu
• Fiyatlandırma
• API anahtarları
• AB'de barındırılan modeller