# Latency, Caching, and Performance Optimization

> Source: https://sukruyusufkaya.com/en/learn/claude-ustaligi/performance
> Updated: 2026-05-11T13:48:35.825Z
> Category: Claude Ustalığı
> Module: 9. Production
**TLDR:** Eight levers to reduce p50/p95/p99: model choice, caching, streaming, parallelism.

# 8 Performans Kaldıracı

1. **Daha küçük model** — Haiku ile başla.
2. **Streaming** — first-byte time düşer.
3. **Prompt caching** — input işleme süresi azalır.
4. **Parallelism** — bağımsız adımları async koştur.
5. **Output kısıtla** — gerekenden uzun cevap üretme.
6. **Region** — kullanıcına yakın endpoint.
7. **Pre-compute** — sık sorulanları offline üret.
8. **Speculative early stop** — yeterince doğru cevapta kes.

```python
# Bağımsız adımları paralel koş — asyncio
import asyncio

async def classify(msg):
    return "billing"  # placeholder

async def fetch_history(user_id):
    return []         # placeholder

async def main():
    intent, history = await asyncio.gather(
        classify("şikayet"),
        fetch_history("u-123"),
    )
    return intent, history

print(asyncio.run(main()))
```

### Streaming + UX

Streaming p50/p99 ölçtüğünde "first byte" yerine "first useful token"a geç. Çoğu zaman 1 saniye altı first useful token gerçekçi.

### Speculative early stop

Cevabın ilk yarısı yeterince doğru olduğunda kes. Bu özellikle özet / kategori sınıflandırmasında işe yarar.

### Region

Anthropic API endpoint'lerinden kullanıcıya yakın olanı seçmek 100-200ms tasarruf sağlayabilir. Multi-region production için zorunlu.

**Boşluk doldurma egzersizi (text):**
```text
Performans kaldıraçlarından önemlileri model seçimi, _____ , prompt caching ve _____ . İlk byte yerine _____ token metriğine geçmek modern UX standardıdır.
```

> ✋ Kontrol noktası: `q-904-mc1`