LLMTR / llmtr/gemma-4
Gemma 4 - LLMTR üzerinden erişim
Türkiye'de barindirilan birinci taraf modeldir; istemleriniz ucuncu taraf rotaya cikmadan islenir. 128K baglam, gorsel girdi ve function calling destekler, bu yuzden kurum ici yardimci, dokuman analizi ve arac kullanan ajan akislarinda yerli bir default olarak kullanilabilir. Gorselleri base64 `data:image/...` biciminde gonderin; uzak https adresleri desteklenmez. Tekrar eden istemler onek onbelleginden indirimli ve cok daha hizli doner. Model kendi donanimimizda calisir ve kapasitesi paylasimlidir. Kutu bostayken 256 tokenlik bir cikti yaklasik 8 saniyede doner (saniyede ~30 token); yogun saatlerde ayni is birkac kat uzayabilir, uretim ortalamasi saniyede ~7 tokendir. Uzun istemler ek maliyet getirir: 20.000 tokenlik ve onbellege girmemis bir istem, cevap uretilmeden once tek basina ~45 saniye harcar; ayni istemin tekrari onek onbelleginden hem indirimli hem cok daha hizli doner. Bu yuzden `stream: true` kullanin, gerekmedigi durumlarda `max_tokens` ile ciktiyi sinirlayin ve istemci okuma zaman asiminizi en az 300 saniyeye cikarin; cogu HTTP istemcisinin 60 saniyelik varsayilani bu modelde yetersiz kalir.
Teknik özellikler
| Canonical ID | llmtr/gemma-4 |
|---|---|
| Sağlayıcı | LLMTR |
| Context penceresi | 131.072 tokens |
| Operasyonlar | CHAT_COMPLETIONS |
| Modaliteler | text, image |
Fiyatlandırma
Kredi yüklemede %8 platform marjı uygulanır; model kullanım fiyatları ayrıca yükseltilmez.
| Operation | Metric | Unit | Price |
|---|---|---|---|
| CHAT_COMPLETIONS | INPUT_TEXT | PER_1M_TOKENS | $2.00 |
| CHAT_COMPLETIONS | CACHE_READ | PER_1M_TOKENS | $0.500000 |
| CHAT_COMPLETIONS | OUTPUT_TEXT | PER_1M_TOKENS | $5.00 |
Örnek kullanım
Mevcut OpenAI SDK akışında yalnızca base URL ve model kimliğini değiştirirsiniz.
curl https://llmtr.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"llmtr/gemma-4","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'Bu model hakkında rehberler
- OpenClaude’a LLMTR gateway girdisi ekleme ve model keşfi - OpenClaude’da LLMTR ayrı bir gateway kaydı olarak tanımlanıyor: kendi taban adresi, kendi kimlik değişkeni ve tohum girdilerle beslenen melez bir katalog. Bu rehber o kaydın alanlarını ve model listesinin nasıl dolduğunu ele alıyor.
- OpenCode yapılandırmasında LLMTR sağlayıcı bloğu ve model adları - OpenCode’da ilk taraf llmtr rotaları hazır gelir, diğer katalog kimliklerini yapılandırma dosyasına elle eklersiniz. Bu rehber bağlantı akışını, sağlayıcı bloğunun şeklini ve model adlandırmasını ele alıyor.
- OpenClaw LLMTR eklentisi: paket kurulumu ve manifest okuma - OpenClaw, LLMTR sağlayıcısını çekirdeğe gömmez; extensions dizini altında kendi manifesti ve kendi model kataloğu olan bir paket olarak taşır. Bu rehber o paketin kurulumunu ve manifest alanlarını çözümlüyor.
- Cline ile LLMTR: editör panelinde sağlayıcı kurulumu - Cline, sağlayıcıyı editör içindeki ayarlar panelinden seçtirir ve seçilen modeli Plan ile Act modları için ayrı ayrı saklar. Bu rehber panel akışını, istek gövdesini ve SDK kaydını inceliyor.
- PentestCode LLMTR sağlayıcı kurulumu ve yetkili test yapılandırması - PentestCode deposunun LLMTR dalındaki gerçek dosyalarına dayanarak sağlayıcı eklentisinin anahtarı nasıl çözdüğünü, model listesini nereden doldurduğunu ve akıl yürütme alanlarını istek gövdesinde nasıl yeniden yazdığını adım adım kuruyoruz.
- Strix LLMTR kurulumu: model öneki, tekilleştirme ve rapor zinciri - Strix deposundaki iki ayrı dalın gerçek dosyalarına dayanarak model öneki çözümlemesini, tekilleştirme modelinin ayrı uç nokta ihtiyacını ve Türkiye’de barındırılan satırların araç çağrısı uyumunu tek tek kuruyoruz.
- DeepSeek Harness LLMTR eklentisi: LLM dikişi ve katalog - DeepSeek Harness’ta sağlayıcı entegrasyonu çekirdeğe yazılmaz, ctx.llm dikişine takılan bir eklenti olarak gelir. Model listesi de eklentinin içine gömülmez, uç noktadan okunur.
- OpenBot’u LLMTR ile çalıştırmak: tek taban URL, iki ajan çalışma zamanı - OpenBot her ajana kendi bilgisayarını veren, kendi altyapınızda çalışan bir sistemdir. Entegrasyon kod değil ortam değeri düzeyindedir ve tek bir taban URL üç ayrı okuyucuyu birden yönlendirir.
- Open WebUI’yi LLMTR’ye bağlama: sohbet listesini temiz tutan filtre - Open WebUI bir gateway’e bağlandığında katalogun tamamını sohbet modeli sanar. Bu rehber bağlantıyı kurar, katalogu anahtarsız inceler ve sohbet listesini gerçekten sohbet edebilen modellerle sınırlar.
- models.dev LLMTR sağlayıcı kaydı ve model metadata senkronu - models.dev bir servis değil, model kimliklerini ve yeteneklerini TOML dosyalarında tutan açık bir metadata deposudur. LLMTR kaydının bugünkü içeriğini canlı katalogla karşılaştırıp hangi satırların eksik, hangisinin emekli olduğunu çıkarıyoruz.
İlgili modeller
- Qwen 3.6 35B-A3B llmtr/qwen3-6-35b
- Trendyol Asure 12B llmtr/trendyol-asure-12b
- Magibu 11B v8 llmtr/magibu-11b-v8
- Muse Glimmer 30B (Türkiye) llmtr/muse-glimmer-30b-tr
- EmbeddingGemma 300M llmtr/embeddinggemma-300m
- Qwen 3.5 4B llmtr/qwen3-5-4b
- Trendyol 7B llmtr/trendyol-7b
- GPT-6 Astra openai/gpt-6-astra