Skip to content

Bu Eğitim Hakkında ve Prompt Caching Neden Önemli?

Türkiye'nin en kapsamlı Prompt Caching & Context Engineering eğitimine hoş geldin. Şükrü Yusuf KAYA'dan; uçtan uca, ücretsiz, Türkçe ve production odaklı. Bu derste yol haritası, ön koşullar ve neden bu konunun 2026'nın en kritik AI mühendisliği becerisi olduğunu öğreneceksin.

Şükrü Yusuf KAYA
10 min read
Beginner

Prompt Caching & Context Engineering: Türkçe Tam Rehber

Merhaba, ben Şükrü Yusuf KAYA. Bu eğitim, Türkçe ekosistemde prompt caching ve context engineering üzerine hazırlanmış ilk kapsamlı, ücretsiz, production odaklı kaynaktır.
2024'te Anthropic prompt caching'i piyasaya sürdüğünde, ardından OpenAI ve Google takip ettiğinde, çoğumuz aynı soruyu sorduk:
"Bu sadece bir maliyet optimizasyonu mu, yoksa LLM uygulama mühendisliğinin yeniden yazılması mı?"
Üç yıl boyunca 100+ production LLM uygulamasında çalıştıktan sonra yanıtım net: Bu, mühendisliğin yeniden yazılması. Ve Türkçe kaynak neredeyse yok. Bu eğitimi tam o boşluğu kapatmak için yazdım.
Tamamen Ücretsiz
Bu eğitim tamamen ücretsiz. Tüm dersler, kod örnekleri, sınavlar, sertifika — hepsi açık. Tek isteğim: faydalandıysan bir tanıdığınla paylaş, LinkedIn'de bahset. Türkçe AI ekosistemi büyüsün diye yazıyorum.

Neden "Prompt Caching" 2026'nın Kritik Becerisi?#

Bir senaryo düşün: 50.000 sayfalık şirket dokümantasyonunu LLM ile sorgulayan bir asistan kuruyorsun.
  • Caching yok → her sorgu 200.000 token × $3/M tokens = $0.60 per sorgu (ve 30+ saniye latency)
  • Caching açık → ilk sorgu $0.60, sonraki 99 sorgu $0.06 × 99 = $5.94 (ve 3 saniye)
100 sorguda $60'tan $6.54'e düşüyor — %89 tasarruf, 10× daha hızlı. İşte bu yüzden caching artık opsiyonel değil; bilmemen demek müşterine 10 kat fazla fatura kesmek demek.

Caching YOK — Saf API çağrıları#

Sorgu 1:  $0.60  · 30 sn
Sorgu 2:  $0.60  · 30 sn
Sorgu 3:  $0.60  · 30 sn
...
Sorgu 100: $0.60 · 30 sn

Toplam: $60.00 · ~50 dakika

Caching AÇIK — Doğru breakpoint#

Sorgu 1:  $0.60  · 30 sn  (cache write)
Sorgu 2:  $0.066 · 3 sn   (cache hit)
Sorgu 3:  $0.066 · 3 sn   (cache hit)
...
Sorgu 100: $0.066 · 3 sn  (cache hit)

Toplam: $6.54 · ~5 dakika

Bu Eğitim Senin İçin Mi?#

Bu eğitim aşağıdakiler için tasarlandı:
  • 🧑‍💻 AI Engineer / Backend Developer — LLM tabanlı ürünler kuruyorsan
  • 🏗️ Solution Architect — RAG/agent sistemlerini tasarlıyorsan
  • 💰 CTO / Tech Lead — LLM bütçesini optimize etmen gerekiyorsa
  • 🔬 ML Engineer — vLLM/SGLang ile self-hosted inference yapıyorsan
  • 🎓 Öğrenci / Yeni başlayan — modern LLM uygulamalarının nasıl çalıştığını ciddi öğrenmek istiyorsan
Programlama bilmek gerekli mi? Evet, Python veya JavaScript temel seviyesi yeterli. Kod örneklerinde her satırı açıklıyorum.

Eğitimin Yol Haritası#

14 modül, 85 ders, ~26 saatlik içerik. Modüller birbirinin üzerine kuruluyor:

Ön Gereksinimler#

Eğitim boyunca canlı API çağrıları yapacağız:
İlk birkaç modül için $5-10 kredi yeterli. Caching modüllerinde zaten tasarruf öğreneceğiz 😄

Nasıl Çalışmalı?#

✅ Yap#

  • Dersleri sırayla oku — modüller birbiri üzerine kuruluyor
  • Her kod bloğunu çalıştır — caching'i ezberleme; ölç
  • Checkpoint sorularını atlama — bilgini test eder
  • Her modül sonunda kendi cümlelerinle özet yaz — Feynman tekniği
  • API faturalarını manyetik bir ilgiyle izle — bu derste para kazanmayı öğreneceksin
  • Soruların olursa paylaş — tartışma forumumuzda diğerlerine de fayda sağlar

❌ Yapma#

  • "Anladım gibi" diyerek geçme — caching mühendisliği detayda yaşar
  • Tek provider'da takılma — Modül 3'te 3'ünü de karşılaştıracağız
  • Cache'i bir kez açıp "tamam, çalışıyor" deme — hit rate ölç
  • Sensitive (PII) veriyi düşünmeden cache'leme — Modül 12'de "anti-patterns" var
  • Production'a "caching'i sonra ekleriz" diyerek deploy etme — mimari kararıdır
Çalışma Ritmi
Pomodoro önerisi: Her ders ~10-15 dakika. 4 ders + 1 lab yaparak günde 1 saat ayırırsan eğitim 4 haftada biter. Yoğun çalışırsan 2 haftada da mümkün.

Bu Modülün Yol Haritası#

Modül 1'de şunları öğreneceğiz:
  1. Bu ders — neden buradayız, ne öğreneceğiz ✅
  2. Token ekonomisi — input vs output asimetrisi, caching'in matematiksel temeli
  3. Context window evrimi — 4K'dan 1M'a, neden uzun context her şeyi değiştirdi
  4. Paradigma değişimi — "context is the new system prompt", RAG/Fine-tuning/Caching üçgeni
  5. İlk lab — aynı prompt 100 kez, cache ON vs OFF cost karşılaştırma
  6. Modül bitirme sınavı — 10 gerçek soru, %70 ile geç

Hadi Başlayalım#

Bir sonraki derste token ekonomisinin neden caching'i kaçınılmaz yaptığını sayılarla göreceğiz. Hesap makineni hazırla, kemerleri bağla 🚀
— Şükrü Yusuf KAYA, sukruyusufkaya.com

Frequently Asked Questions

Evet. Tüm dersler, sınavlar, sertifika — hepsi ücretsiz. Türkçe AI ekosistemine katkı için açtım. Tek beklentim, faydalı bulduysan bir arkadaşınla paylaşman.

Yorumlar & Soru-Cevap

(0)
Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...

Related Content

1. Temeller — Context Penceresi Ekonomisi

Token Ekonomisi 101: Input vs Output Cost Asimetrisi

Start Learning
1. Temeller — Context Penceresi Ekonomisi

Context Window Evrimi: 4K'dan 1M'a 5 Yılda Ne Oldu?

Start Learning
1. Temeller — Context Penceresi Ekonomisi

Context is the New System Prompt: Paradigma Değişimi

Start Learning

Connected pillar topics

Pillar topics this article maps to

Pillar Topic

Prompt and Context Engineering

Prompt engineering is the applied discipline of designing instructions, examples, context and output controls so that an LLM produces consistent, accurate and cost-efficient outputs.