# Kendi gözünle CoT etkisini ölç
import os
from anthropic import Anthropic
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
 
client = Anthropic(api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))
 
# Klasik bir 'word problem' — model sıklıkla yanılır
WORD_PROBLEM = """Bir mağazada 23 kalem vardı. Müşteri 5 paketten 3'er
kalem aldı. Sonra mağaza 8 paket daha (her biri 4 kalem) sipariş etti.
Şu an mağazada kaç kalem var?"""
 
def ask(use_cot: bool):
    suffix = "\n\nAdım adım düşün, sonra final cevabı ver." if use_cot else "\n\nSadece sayıyı ver."
    r = client.messages.create(
        model="claude-haiku-4-5-20251001",
        max_tokens=400 if use_cot else 20,
        temperature=0,
        messages=[{"role": "user", "content": WORD_PROBLEM + suffix}],
    )
    return r.content[0].text.strip()
 
print("=== Direct ===")
print(ask(False))
print("\n=== CoT ===")
print(ask(True))
 
# Doğru cevap: 23 - 15 + 32 = 40
 

Görev: Kompleks sınıflandırma
- Direct: 1.500 in + 50 out = $0.0023, 0.8s
- CoT: 1.500 in + 250 out = $0.0040, 2.1s
 
Aylık 1M çağrı:
- Direct: $2.300
- CoT: $4.000
 
ROI hesabı: CoT ile %15 daha doğru → ?
- Yanlış sınıflandırma maliyeti $5 → 5*150K = $750K tasarruf
- CoT toplam maliyet artışı: $1.7K
- Net: $748K kazanç