YandexGPT 5 Lite API: yüksek hacimli kısa işler ve fiyat

Kısa yanıt: model kimliği yandex/yandexgpt-5-lite, istek OpenAI biçiminde

LLMTR (llmtr.com), Türkiye'de ve global sağlayıcılarda barındırılan dil modellerine tek, OpenAI uyumlu API'den erişim veren bir gateway'dir. YandexGPT 5 Lite'ı burada yandex/yandexgpt-5-lite model kimliğiyle, https://llmtr.com/v1 adresindeki /v1/chat/completions uç noktası üzerinden çağırırsınız.

YandexGPT 5 Lite, YandexGPT 5'in hafif sürümüdür; LLMTR kataloğu onu hızlı ve kararlı kısa cevaplar gereken sohbet ve kullanıcıya dönük işler için tanımlar. Bağlam penceresi 32.768 token'dır, metin alır ve metin döndürür. Girdi ve çıktı aynı birim fiyattan faturalanır: 1 milyon token için 1,639344 $. Bu yüzden sabit bir etiket kümesine sınıflandırma, gelen mesajı doğru kuyruğa yönlendirme ve kısa cevaplar gibi çok sayıda küçük istekten oluşan işlerde maliyeti önceden hesaplamak kolaydır.

• Yandex AI Studio, available generative models · 2026-10-12

YandexGPT 5 Lite API'si yüksek hacimli kısa işlerde nasıl kullanılır?

Yüksek hacimli kısa işlerde her istek aynı kalıbı izler: kısa ve sabit bir sistem istemi, tek bir kullanıcı mesajı ve tek kelimelik bir cevap. Aşağıdaki Python örneği bir destek mesajını beş etiketten birine ayırır. İstek temperature 0 ve max_tokens 10 ile gider; max_tokens çıktıyı yaklaşık etiket uzunluğunda sınırlar.

Kod iki kontrol yapar. finish_reason değeri length ise cevap kesilmiştir ve etiket yarım kalmış olabilir; bu durumda mesaj yedek yola gider. Aksi halde dönen metin küçük harfe çevrilir ve etiket listesiyle karşılaştırılır; listede olmayan her cevap da yedek yola düşer. Yedek yol bir insan kuyruğu ya da ayrı bir inceleme adımı olabilir. Böylece model beklenmeyen bir kelime döndürdüğünde mesaj yanlış kuyruğa gitmez.

OpenAI Python SDK ile yandex/yandexgpt-5-lite üzerinden destek mesajı sınıflandırma; finish_reason ve etiket listesi kontrol edilir, cevap yalnızca etikettir.

import os
from openai import OpenAI

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

LABELS = ["billing", "delivery", "refund", "technical", "other"]
SYSTEM = "Classify the support message. Reply with exactly one label from: " + ", ".join(LABELS) + "."


def classify(message: str) -> str:
    response = client.chat.completions.create(
        model="yandex/yandexgpt-5-lite",
        messages=[
            {"role": "system", "content": SYSTEM},
            {"role": "user", "content": message},
        ],
        temperature=0,
        max_tokens=10,
    )
    choice = response.choices[0]
    if choice.finish_reason == "length":
        return "fallback"  # the answer was cut off
    label = (choice.message.content or "").strip().strip(".").lower()
    return label if label in LABELS else "fallback"


print(classify("I was charged twice for the same order."))

YandexGPT 5 Lite fiyatı: girdi ve çıktı aynı fiyattan

LLMTR'de yandex/yandexgpt-5-lite için 1 milyon token fiyatı girdi ve çıktıda aynıdır: 1,639344 $. Bu fiyat Yandex'in yayımladığı USD liste fiyatıyla aynıdır; Yandex fiyatı 1.000 token başına verir, katalog 1 milyon token başına gösterir. Fiyat 2026-10-12 tarihinde kontrol edildi. Bu modelin fiyatına marj eklenmez; LLMTR'nin %8 platform payı yalnızca kredi yüklerken alınır.

Girdi ve çıktı aynı fiyatta olduğu için maliyet tek bir çarpımdır: toplam token x 1,639344 $ / 1 milyon. Örnek hesap: her biri 250 girdi ve 10 çıktı token'ı olan 100.000 destek mesajı toplam 26.000.000 token eder. Tutar 26.000.000 x 1,639344 $ / 1 milyon = 42,622944 $ olur. Sistem istemi her istekte girdiye eklendiği için bu 250 token'ın içinde sayılmalıdır; bu modelde önbellek indirimi yoktur.

• Yandex AI Studio, pricing · 2026-10-12

Yüksek hacimde pratik ipuçları

Sistem istemini kısa ve sabit tutun. Her mesajla birlikte yeniden gönderilir ve girdi fiyatından sayılır; sistem istemine eklediğiniz her 100 token, 100.000 mesajda 10.000.000 token, yani 16,39344 $ ek maliyet demektir.

max_tokens değerini küçük tutun. Bir etiket birkaç token'dır; küçük bir max_tokens, modelin açıklama yazmaya başladığı durumlarda çıktı maliyetini sınırlar. Dönen etiketi her zaman kendi listenizle doğrulayın ve bilinmeyen cevapları yedek yola gönderin. finish_reason değeri sık sık length olarak geliyorsa max_tokens değerini biraz yükseltin.

Etiketin yanında kısa bir alan daha gerekiyorsa, örneğin bir öncelik değeri, response_format {"type": "json_object"} ile JSON isteyin ve istemde JSON beklediğinizi açıkça yazın; Yandex'in biçimlendirme sayfası da bunu önerir. Kullanıcıya dönük kısa cevaplarda stream: true gönderebilirsiniz; usage, stream_options.include_usage ile akışın sonunda gelir.

• Yandex AI Studio, formatting model responses · 2026-10-12

Sınırlar: yalnızca metin, reasoning_effort yok

YandexGPT 5 Lite yalnızca metin kabul eder. Görsel içeren bir istek 400 unsupported_input ile reddedilir ve ücretlendirilmez. reasoning_effort alanı da desteklenmez: bu alanı gönderen istek 400 invalid_request alır, bu yüzden istemcinizin alanı varsayılan olarak eklemediğinden emin olun.

32.768 token'lık bağlam kısa mesajlar için geniş bir alan bırakır; uzun belgeleri göndermeden önce parçalara bölün. Araç çağırma OpenAI tools biçimiyle çalışır; bir mesajın bir işlem başlatması gerekiyorsa etiket yerine bir araç tanımlayabilirsiniz.

LLMTR ile başlamak: hesap, anahtar ve ilk istek

Adım 1: llmtr.com'da bir hesap oluşturun ve ön ödemeli kredi yükleyin. Adım 2: Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun; ham anahtar yalnızca bir kez gösterilir, onu LLMTR_API_KEY gibi bir ortam değişkeninde saklayın. Adım 3: OpenAI uyumlu SDK'nızda base_url değerini https://llmtr.com/v1 yapın, model olarak yandex/yandexgpt-5-lite yazın ve ilk isteği gönderin.

Her istek, işlendiği andaki katalog fiyatıyla krediden düşülür; aynı anahtar katalogdaki her modelde çalışır.

YandexGPT 5 Lite'ı LLMTR üzerinden çağırma

Hesap açın, API anahtarı oluşturun ve yandex/yandexgpt-5-lite ile https://llmtr.com/v1 adresine ilk isteği gönderin.

1. Hesap. llmtr.com'da bir hesap oluşturun ve ön ödemeli kredi yükleyin.
2. API anahtarı. Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun. Ham anahtar yalnızca bir kez gösterilir; LLMTR_API_KEY ortam değişkeninde saklayın.
3. İlk istek. OpenAI uyumlu bir SDK'da base_url değerini https://llmtr.com/v1 yapın ve model olarak yandex/yandexgpt-5-lite ile ilk isteği gönderin.

Sık sorulan sorular

YandexGPT 5 Lite API'sinin fiyatı ne kadar?

LLMTR'de 1 milyon token için girdi ve çıktı aynı fiyattadır: 1,639344 $. Bağlam penceresi 32.768 token'dır.

100.000 kısa mesajı YandexGPT 5 Lite ile sınıflandırmak ne kadar tutar?

Mesaj başına 250 girdi ve 10 çıktı token'ıyla toplam 26.000.000 token eder ve 42,622944 $ tutar. Sistem istemini bu 250 token'ın içinde sayın.

YandexGPT 5 Lite görsel ya da reasoning_effort kabul eder mi?

Hayır. Model yalnızca metin kabul eder; görsel içeren istek 400 unsupported_input ile reddedilir ve ücretlendirilmez. reasoning_effort gönderen istek 400 invalid_request alır.

İlgili yazılar

• Yandex modelleri karşılaştırma: Alice AI LLM, Flash, YandexGPT Pro ve Lite
• Rusça metin için LLM API: özetleme ve sınıflandırma

• YandexGPT 5 Lite model sayfası
• Yandex dokümantasyonu
• Chat Completions dokümantasyonu
• Streaming dokümantasyonu