8 yazı
Üretimde LLM maliyetini kontrol etmenin en güçlü kaldıraçları: token ekonomisi, prompt caching, semantic cache ve model yönlendirme. 2026 fiyat hamleleriyle örneklerle.
Uzun bağlam ile artık yüzlerce örneği prompt'a koyabiliyoruz. Many-shot'u, fine-tuning'e karşı takasları, prompt caching'i ve Türkçe pratikleri sahadan anlatıyorum.
LLM faturasını düşürmenin üç katmanı: model, sistem ve uygulama. Prompt caching, model routing, batching ve Türkiye'ye özgü kur ve KVKK riskleri.
Prompt engineering ölmedi, olgunlaştı. Yapılandırılmış çıktı, prompt caching, self-consistency ve programatik araç çağırma ile dayanıklı prompt mimarisi. Türkçe ve KVKK bağlamında.
LLM maliyet optimizasyonu nedir? Üretimde token maliyetini düşüren teknikler: prompt caching (önbellekleme), batching, model routing, prompt sadeleştirme ve FinOps.
Prompt caching, girdi token maliyetini Anthropic'te yüzde 90'a, OpenAI'da yüzde 50'ye kadar düşürüyor. İki yaklaşımı, ne zaman hangisini seçeceğinizi ve önbellek desenlerini anlatıyorum.
Üretimdeki bir LLM uygulamasının faturasını sahada nasıl yarıya, hatta beşte birine indirdiğimi anlatıyorum: prompt caching, model routing, quantization ve gözlemlenebilirlik. KVKK ve Türkiye bağlamıyla, somut maliyet hesapları ve taktik tablosuyla.
Prompt engineering öldü, context engineering doğdu. Anthropic'in %90 maliyet düşüren prompt caching'i, GPT-5.5'in 272K input eşiği, Claude Opus 4.7'nin 1M context'i ve agent runtime state mimarisi 2026'da AI mühendisliğini yeniden yazıyor. Türkçe için token verimliliği, KVKK uyumlu state stores, Don't Break the Cache prensibi.