Teknoloji
Yapay zeka, API ve geliştirici araçları
Teknoloji Hesaplayıcıları
Ücretsiz token hesaplayıcımızla AI projelerinizin gerçek maliyetini tahmin edin. Beklenen giriş ve çıkış token hacimlerini girin, GPT-4o, Claude Sonnet veya Gemini Pro gibi bir model seçin ve API harcamalarınızın doğru tahminini anında alın.
İster AI destekli bir ürün prototipliyor olan geliştirici, ister aylık API bütçesini planlayan teknik lider, isterse büyük dil modellerinin ekonomisini analiz eden araştırmacı olun — bu araç soyut token sayılarını somut dolar ve lira rakamlarına dönüştürür.
LLM API Maliyet Hesaplayıcısı
Token hesaplayıcısı, model belgeleri ile gerçek harcamalar arasındaki boşluğu kapatır. Beklenen token hacimlerini girin, dil modelini seçin ve 1.000, 100.000 veya 1 milyon istek için maliyeti anında görün.
Giriş tokenları ve çıkış tokenları, tüm büyük sağlayıcılar tarafından ayrı ayrı fiyatlandırılır — çıkış genellikle 2 ila 5 kat daha pahalıdır. Bu farkı anlamak, verimli prompt tasarımı ve üretim için doğru model seçimi açısından kritik öneme sahiptir.
AI Tokenleri Nedir?
Token, bir dil modelinin işlediği en küçük metin birimidir. İngilizcede bir token yaklaşık 0,75 kelime veya 4 karaktere eşittir. Türkçe, eklemeli yapısı ve uzun kök-ek kombinasyonları nedeniyle İngilizceye kıyasla token verimliliği açısından benzer bir konumdadır, ancak uzun sözcükler token sayısını artırabilir.
Geliştirmeye başlamadan önce token bütçenizi bilmek, fatura sürprizlerini önler. Prompt uzunluğu ve yanıt boyutu için gerçekçi sınırlar belirlemek üzere hesaplayıcıyı kullanın.
Modeller ve Sağlayıcılar Karşılaştırması
2025 yılında, LLM fiyat yelpazesi ucuz açık kaynaklı modellerden premium sınır modellerine kadar uzanmaktadır. DeepSeek ve Llama tabanlı API'ler genellikle milyon token başına 0,10 dolardan azdır; GPT-4o ise giriş token başına yaklaşık 5 dolar, Claude Opus ise 15 dolara kadar çıkabilmektedir.
Sağlayıcılar arasında doğrudan maliyet karşılaştırması yapmak için token hesaplayıcısını kullanın. Token fiyatındaki 10 katlık bir fark, büyük ölçekte aylık binlerce dolarlık bir farka kolayca dönüşebilir; bu da model seçimini herhangi bir AI ürün yol haritasındaki en yüksek kaldıraçlı kararlardan biri haline getirir.
Sıkça Sorulan Sorular
Token, büyük bir dil modelinin tek bir birim olarak işlediği metin parçasıdır — genellikle bir kelime, kelimenin bir parçası veya noktalama işareti. OpenAI'nin GPT modellerinde, 1.000 token yaklaşık 750 İngilizce kelimeye karşılık gelir. Tüm büyük LLM API'lerinin (OpenAI, Anthropic, Google) fiyatlandırması token başına hesaplanır; giriş ve çıkış için ayrı tarife uygulanır.
Giriş token sayınızı modelin milyon token başına giriş fiyatıyla çarpın, ardından çıkış tokenlarını çıkış fiyatıyla çarptıktan sonra ekleyin. Örneğin GPT-4o, 2025 başı itibarıyla milyon giriş tokeni başına yaklaşık 5,00 dolar ve milyon çıkış tokeni başına 15,00 dolar ücretlendirmektedir. Token hesaplayıcımız bu işlemi otomatik olarak yapar.
Çıkış tokenları üretmek, modelin ürettiği her token için tam bir ileri geçiş yapmasını gerektirir; bu hesaplama açısından yoğun bir işlemdir. Giriş tokenlarını okumak, bağlam üzerinde tek bir paralel geçişten ibarettir. Bu asimetri neredeyse tüm sağlayıcılara yansır: çıkış tokenları, aynı model için giriş tokenlarından genellikle 2 ila 5 kat daha pahalıdır.
İki veya üç turdan oluşan kısa bir sohbet yaklaşık 200-500 token kullanır. Ayrıntılı bir soru ve kapsamlı bir yanıt 1.000-3.000 token tüketebilir. Uzun belgelerin özetlenmesi veya RAG pipeline'ları istek başına on binlerce token tüketebilir. Token hesaplayıcısı, kendi sayılarınızı girmenize ve herhangi bir ölçekte maliyet tahmin etmenize olanak tanır.
Açık kaynaklı model API'leri (DeepSeek, Groq üzerindeki Llama, Mistral) en düşük token fiyatlarını sunmaktadır — genellikle milyon giriş tokeni başına 0,10 doların altında. Büyük tescilli modeller arasında GPT-4o Mini ve Claude Haiku bütçe dostu seçenekler olarak öne çıkar. En ucuz seçenek, doğruluk gereksinimlerinize ve görev türüne bağlıdır.
Evet, önemli ölçüde. İngilizce, çoğu LLM tokenleştiricisinde token açısından en verimli dildir. Türkçe, eklemeli yapısı nedeniyle benzer anlamdaki İngilizce metinlere kıyasla biraz daha fazla token tüketebilir; özellikle uzun sözcükler ve eklerin yarattığı kombinasyonlar token sayısını artırır. Arap harfleri, Hintçe, Japonca ve Korece gibi Latin olmayan alfabelerle yazılan diller, kelime başına 2 ila 4 kat daha fazla token oluşturur.