@ahmetcantryk
6 dk okuma
LLM Token Maliyetini %70 Nasıl Düşürürsün
Prompt önbellekleme, model yönlendirme, batch API ve context hijyeni bir araya gelince gerçek LLM faturaları %50-70 düşüyor. Bir maliyet denetim şablonuyla.
Etiket
Prompt önbellekleme, model yönlendirme, batch API ve context hijyeni bir araya gelince gerçek LLM faturaları %50-70 düşüyor. Bir maliyet denetim şablonuyla.
Kendi donanımında LLM çalıştırma karşılaştırması: masaüstü geliştirme için Ollama, yüksek hacimli GPU sunumu için vLLM, taşınabilir kuantize çıkarım için llama.cpp.
Bir hafta sonuna sığan beş AI proje fikri — PDF için RAG soru-cevap, çok modelli oyun alanı, PR inceleme ajanı, CSV analizcisi — ve neden tek derin projenin yeğ olduğu.
Temmuz 2026 için frontier kodlama modeli seçim çerçevesi: Claude Sonnet 5, GPT-5.6 ve Gemini 3.5'i maliyet, bağlam, verim ve agentic benchmark üzerinden kıyaslıyoruz.
RAG sistemi nasıl kurulur? Belgeleri parçalama, embedding, vektör veritabanı, hibrit arama, Cohere Rerank 3.5 ve kaynağa dayalı yanıtları çalışan kodla öğrenin.
Model context protocol nedir? MCP artık bir Linux Foundation standardı ve 2026 aday sürümü herkesin öğrendiği durumlu oturumu siliyor. Kalıcı olan ne, içeride.
Üretimde LLM halüsinasyon azaltma: yanıtları veriye dayandırma, güven eşiği, yapılandırılmış çıktı ve eval'ler; artı modeli yenen pipeline'ın 2026 sayıları.
2026'da üretimdeki LLM işinin çoğunu taşıyan beş prompt mühendisliği tekniği: rol verme, few-shot, düşünce zinciri, yapılandırılmış çıktı ve öz-denetim.
Temmuz 2026 itibarıyla 'fine-tune etmeliyiz' taleplerinin ~%80'i daha iyi getirimle çözülüyor. Fine-tuning mi RAG mi sorusu tek soruya iner: eksik olan bilgi mi, davranış mı?