ScaleDown görev modelleri

ScaleDown'ın görev modelleri tek bir iş yapar: metni özetler, metinden tarif ettiğiniz alanları çıkarır ya da metin hakkında tiplenmiş soruları yanıtlar. Sohbet etmezler; yanıtları kodunuzun okuyacağı bir biçimde gelir. Üçü de scaledown/ önekiyle, katalogda yazdığı gibi çağrılır.

Model	Uç nokta	Bağlam	Giriş / Çıkış ($/1M token)
`scaledown/summarize-free`	`/v1/chat/completions`	131.072	0 / 0
`scaledown/extract-free`	`/v1/chat/completions`	131.072	0 / 0
`scaledown/classify-free`	`/v1/systemone`	131.072	0 / 0

Ücretsiz dönem

Üç model 20 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar ücretsizdir. Ücretsiz kullanım için ayrılan kota daha önce biterse o tarihten önce kapanırlar; üçü birlikte kapanır. Hesap başına günlük ücretsiz kullanım sınırlıdır.

Hesabınıza hiç ödeme yapmadıysanız kısa bir kullanımdan sonra istekler 402 ile döner ve hesabınızı bir kez bakiye yükleyerek doğrulamanız istenir. Model ücretsiz kalır; yüklediğiniz tutar bakiyenizde durur ve bütün modellerde kullanılır.

Dönem bittiğinde istekler 410 model_retired ile döner. İstekleriniz başka bir modele yönlendirilmez. Model sayfası aynı işi yapan ücretli modelleri, her birinin uç noktasıyla listeler. Sınıflandırma için önerilen modeller aynı /v1/systemone isteğini alır, yalnızca model değeri değişir. Özetleme ve alan çıkarma için önerilenlerin uç noktası ve istek biçimi farklı olabilir; seçtiğiniz modelin sayfasındaki örneği izleyin.

Özetleme

scaledown/summarize-free son kullanıcı mesajını özetler. Sistem mesajıyla özetin biçimini, odağını ya da dilini belirleyebilirsiniz.

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "scaledown/summarize-free",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "İki madde halinde, Türkçe özetle." },
      { "role": "user", "content": "Belediye meclisi salı günü yeni toplu taşıma planını onayladı. ..." }
    ]
  }'

Yanıt bir chat.completion nesnesidir. choices[0].message.content düz metin değil, bir JSON metnidir; ayrıştırıp alanlarını okuyun:

{
  "summary": "Belediye meclisi yeni toplu taşıma planını onayladı. ...",
  "input_chars": 538,
  "output_chars": 462,
  "input_tokens": 266,
  "finish_reason": "stop",
  "notice": null,
  "ocr_text": null
}

finish_reason değeri length ise özet çıktı sınırında kesilmiştir ve notice bunu açıklar. Tek özet en fazla 1.000 token olabilir; max_tokens bu değerden büyük gönderilirse 400 invalid_request döner.

import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://llmtr.com/v1", api_key="llmtr-your_key")
response = client.chat.completions.create(
    model="scaledown/summarize-free",
    messages=[{"role": "user", "content": "Özetlenecek metin ..."}],
)
summary = json.loads(response.choices[0].message.content)["summary"]

Alan çıkarma

scaledown/extract-free her istekte, neyi arayacağını söyleyen bir şema ister. response_format alanına type: "json_schema" ile bir şema gönderin; properties altındaki her alan aranacak bir bilgi türüdür ve description ile düz dilde tarif edilir. Son kullanıcı mesajı aranacak metindir.

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "scaledown/extract-free",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "2026-118 numaralı fatura, Acme Lojistik tarafından 3 Ekim 2026 tarihinde kesildi; toplam 4.250,00 EUR." }
    ],
    "response_format": {
      "type": "json_schema",
      "json_schema": {
        "name": "fatura",
        "schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "sirket": { "type": "string", "description": "Şirket adları" },
            "tutar": { "type": "string", "description": "Para birimiyle tutarlar" },
            "tarih": { "type": "string", "description": "Tarihler" }
          }
        }
      }
    }
  }'

choices[0].message.content bir JSON metnidir; entities ve structured_result alanlarının ikisini de okuyun. Düz alanlarda her eşleşme entities listesinde döner ve bulunan metni (text), alan adını (type), güven değerini (confidence), metindeki konumunu (start, end) ve çevresindeki metni (context) taşır; structured_result bu durumda null'dır. Şemada iç içe bir nesne ya da nesne dizisi varsa sonuç structured_result alanında, şemanızın biçiminde gelir. Güven değeri düşük eşleşmeleri kodunuzda eleyebilir ya da incelemeye gönderebilirsiniz.

Şemasız istek 400 invalid_request döner; hata yanıtı eklenecek alanı ve bir örneğini taşır. Şemada $ref ve $defs desteklenmez; her alanın tanımını yerinde yazın.

Sınıflandırma

scaledown/classify-free Yapılandırılmış Kararlar uç noktasında çalışır: bir state ve tiplenmiş sorular alır, her soru için seçim, puan ya da evet olasılığı döndürür.

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/systemone" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "scaledown/classify-free",
    "state": "Entegrasyonumuz 20 dakikadır her istekte 500 hatası veriyor, sipariş alamıyoruz.",
    "questions": {
      "acil_mi": { "type": "noul", "instructions": "Mesaj aciliyet bildiriyor mu?" },
      "ekip": {
        "type": "choice",
        "instructions": "Bu talebi hangi ekip karşılamalı?",
        "criteria": { "faturalama": "Ödeme ve iade", "teknik": "Hata ve entegrasyon", "satis": "Fiyat ve hesap" }
      }
    }
  }'

Durum her soru için ayrı sayılır; yalnızca kullanacağınız soruları gönderin.
Score sorusu 2 ile 10 arası seviye alır.
state ya da instructions yalnızca text anahtarı taşıyan bir nesneyse ({ "text": "..." }) modele o metin verilir. Başka bir nesne ya da dizi, modele JSON metni olarak verilir.

Sınırlar

Üç model de yalnızca metin okur. document alanı, mesajlarda görsel ya da state içinde görsel veya PDF gönderilirse 400 invalid_request döner.
Araç çağrısı yoktur; tools ya da tool_choice gönderilirse 400 invalid_request döner. Her istek tek yanıt döndürür, n 1'den büyük olamaz.
Özetleme ve alan çıkarmada stream: true kabul edilir; yanıt tamamlandıktan sonra parçalar halinde iletilir, ilk parça yanıt bitince gelir. /v1/systemone akış desteklemez.
Özetleme ve alan çıkarma modelleri LLMTR Chat'te ve Playground'da listelenmez; API ile çağrılır.

Hatalar

Durum	Anlamı
`400 invalid_request`	İstek bu modellerin kabul etmediği bir şey taşıyor: şemasız alan çıkarma, belge ya da görsel, araç çağrısı, üst seviye `text`, `instructions` ya da `entities` alanı, özetlemede 1.000'i aşan `max_tokens`, 131.072 tokenı aşan istem ya da durum, 10'dan fazla seviyeli Score sorusu. Mesaj neyin değişmesi gerektiğini söyler.
`402 insufficient_credits`	`details.reason` değeri `account_verification_required`: hesabınızı bir kez bakiye yükleyerek doğrulayın. Model ücretsiz kalır.
`402 insufficient_quota`	Hesabınızın bu ücretsiz dönemdeki kullanım hakkı doldu.
`410 model_retired`	Ücretsiz dönem bitti. Model sayfasındaki ücretli modellerden birine geçin.
`429 rate_limit_error`	Günlük ücretsiz kullanım sınırı ya da API anahtarının istek limiti aşıldı. Yanıt `Retry-After` başlığı taşıyorsa o süre kadar bekleyin.
`503 model_unavailable`	Model geçici olarak yanıt veremiyor; biraz sonra tekrar deneyin.

Hata biçimi için Hatalar sayfasına bakın.