İçeriğe geç

Atölye Kurulumu: 20 Dakikada Python, uv, API Keyleri, İlk LLM Çağrısı ve Langfuse Trace

Kursun lab'ları için tam atölye kurulumu: Python 3.12, uv, virtual env, OpenAI/Anthropic/Gemini/DeepSeek/Groq API key'leri (hepsi ücretsiz kredi ile), Langfuse cloud hesabı, ilk LLM çağrısı ve ilk telemetry trace'i.

Şükrü Yusuf KAYA
22 dakikalık okuma
Başlangıç
Atölye Kurulumu: 20 Dakikada Python, uv, API Keyleri, İlk LLM Çağrısı ve Langfuse Trace
⏱ 20 dakikan var mı?
Bu dersin sonunda: (1) Python 3.12 + uv kurulu, (2) 5 sağlayıcının ücretsiz API key'i alınmış, (3) Langfuse hesabı açık, (4) İlk 'Hello World' LLM çağrısı yapılmış ve Langfuse dashboard'da görülüyor olacak. Tek bir dosyayı kopyala-yapıştır ile değil — adım adım açıklayarak.

Adım 0 — İşletim Sistemi#

Kurs üç OS'i de destekler:
  • macOS — Sıfır ek konfigürasyon gerekir. ⭐ En kolay.
  • Linux (Ubuntu 22.04+) — Aynı. ⭐ En kolay.
  • Windows 11 — WSL2 (Windows Subsystem for Linux) üzerinden Ubuntu kullanacağız. Saf Windows'ta da çalışabilir ama vLLM (Modül 11) için WSL2 zorunlu.

Windows için WSL2 kurulumu (zaten kuruluysa atla)#

PowerShell'i administrator olarak aç:
wsl --install -d Ubuntu-22.04
Bilgisayarı yeniden başlat, Ubuntu'yu aç, username + password oluştur. Bu noktada Linux terminal'in var.

Adım 1 — uv (Python Paket Yöneticisi) Kurulumu#

uv hem Python'ı kendisi kurar, hem virtual env'i yönetir, hem paketleri 100× hızlı indirir.
pip + venv + pyenv
üçünü tek araçla replace eder.

macOS / Linux / WSL2#

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows native (PowerShell)#

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Doğrulama#

uv --version
# uv 0.4.x   ✅

Adım 2 — Kurs Klasörü ve Sanal Ortam#

mkdir token-ekonomisi-lab && cd token-ekonomisi-lab

# Python 3.12 ile yeni proje
uv init --python 3.12
uv venv

# Aktivasyon
source .venv/bin/activate         # macOS/Linux/WSL
# Windows native:
# .venv\Scripts\activate

# Bağımlılıkları ekle
uv add tiktoken anthropic openai google-genai groq litellm langfuse \
       python-dotenv pandas tabulate
15-30 saniye içinde tüm bağımlılıklar kurulu. (
pip
ile bu yaklaşık 3-5 dakika sürer.)
💡 uv pattern: 'ekosistem mağazası'
uv her komutunu kendi sandbox'ında çalıştırabilir. Örneğin:
uv run python script.py
derken venv'i otomatik aktive eder. "Yanlış environment'ta çalıştırdım" sorununa son.

Adım 3 — API Key'leri Alalım (Ücretsiz Kredilerle)#

Şu beş sağlayıcının key'lerini alacağız. Hepsinin ücretsiz başlangıç kredisi veya kalıcı ücretsiz tier'ı var.
SağlayıcıÜcretsiz KrediÜcretsiz TierKayıt Linki
OpenAIİlk hesap için (kart isteyebilir)Yokplatform.openai.com
Anthropic$5 yeni hesapYokconsole.anthropic.com
Google Gemini—1.5M token/dk, ücretsizaistudio.google.com
Groq—Ücretsiz tier (Llama 3.3 70B dahil)console.groq.com
DeepSeek$1 yeni hesapÇok ucuzplatform.deepseek.com
Toplam ücretsiz değer: ~$20+
Hepsini sırayla açacağız.

3.1 — OpenAI API Key#

  1. https://platform.openai.com adresine git
  2. Sign up → email doğrula
  3. Sol menü → API keys → Create new secret key
  4. İsim ver:
    token-ekonomisi-kurs
  5. Key'i kopyala — bu key bir daha gösterilmeyecek, güvenli yere koy
⚠️ OpenAI artık yeni hesaplar için kart bilgisi isteyebiliyor — biraz $5 kredi yüklemen gerekebilir. Kart eklemek istemiyorsan, OpenAI key'ini atlayıp DeepSeek ve Groq ile devam edebilirsin (alternatif sağlayıcılar).

3.2 — Anthropic (Claude) API Key#

  1. https://console.anthropic.com adresine git
  2. Sign up → telefon doğrula
  3. Sol menü → API Keys → Create Key
  4. İsim:
    token-ekonomisi-kurs
  5. Yeni hesaba $5 kredi otomatik geliyor — Sonnet 4.6 ile yaklaşık 1.6M input token
🎯 Kursta en çok kullanacağımız sağlayıcı bu — Claude'un prompt caching'i benzersiz.

3.3 — Google Gemini API Key#

  1. https://aistudio.google.com adresine git
  2. Google hesabınla giriş yap
  3. Üst sağ köşe → Get API key → Create API key in new project
  4. Key kopyala
✨ Bu kursun en çok beğeneceğin sağlayıcısı olabilir: Gemini 2.5 Flash ücretsiz tier'ında dakikada 1.5 milyon token + 1500 istek limiti. Lab'ların çoğunu burada ücretsiz yapabilirsin.

3.4 — Groq API Key#

  1. https://console.groq.com adresine git
  2. Sign up → email
  3. API Keys → Create API Key
  4. Key kopyala
🚀 Groq özelliği: dünyanın en hızlı inference servisleri. Llama 3.3 70B'yi saniyede 500 token üretir. Ücretsiz tier'ı çok cömert.

3.5 — DeepSeek API Key#

  1. https://platform.deepseek.com adresine git
  2. Sign up
  3. API Keys → Create new API key
  4. Yeni hesaba ~$1 deneme kredisi
💰 Önemi: en ucuz frontier-grade model (0.27/Minput,0.27/M input, 1.10/M output). Lab 9'da kalite/cost karşılaştırması için referans noktamız.

Adım 4 — .env Dosyası#

Proje klasöründe
.env
dosyası oluştur:
# .env (gitignore'a EKLE — repository'e gönderme)
OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
GOOGLE_API_KEY=AIza...
GROQ_API_KEY=gsk_...
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...
LANGFUSE_PUBLIC_KEY=pk-lf-...   # bir sonraki adımda dolduracağız
LANGFUSE_SECRET_KEY=sk-lf-...
LANGFUSE_HOST=https://cloud.langfuse.com
.gitignore
'a ekle:
.env
.venv/
__pycache__/
*.pyc
🔐 GÜVENLİK — Çok Önemli
API key'leri asla koda hard-code etme. Asla GitHub'a push etme. Asla Slack/Discord'da paylaşma. Bir kez sızdırdığın key'i hemen revoke et (her sağlayıcının console'unda "Delete key" butonu var). OpenAI key sızıntısı = saatler içinde $1000+ fatura.

Adım 5 — Langfuse Hesabı#

  1. https://cloud.langfuse.com adresine git
  2. Sign up → organizasyon oluştur (isim: kendi adın)
  3. Project oluştur:
    token-ekonomisi-kurs
  4. Sol menü → Settings → API Keys → Create API Key
  5. Public key ve Secret key'i kopyala
  6. .env
    dosyasındaki ilgili satırları doldur
Hesabın hazır. Dashboard'ı görmek için: https://cloud.langfuse.com → projeni seç.

Adım 6 — İlk "Hello World" LLM Çağrısı#

hello.py
dosyası oluştur:
python
# hello.py
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
 
# Langfuse otomatik tracing — sadece import et!
from langfuse.openai import openai  # langfuse'un drop-in replace'i
 
response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Sen Türkçe konuşan bir asistansın."},
        {"role": "user", "content": "Merhaba, kendini 2 cümlede tanıt."},
    ],
    metadata={"user_id": "test_user_1", "feature": "hello_world"},
)
 
print("Cevap:", response.choices[0].message.content)
print("Input tokens:", response.usage.prompt_tokens)
print("Output tokens:", response.usage.completion_tokens)
print("Total tokens:", response.usage.total_tokens)
İlk Langfuse-tracked LLM çağrımız. Tek import değişikliği ile full telemetry.

Çalıştır#

uv run python hello.py
Beklenen çıktı:
Cevap: Merhaba! Ben bir yapay zekâ asistanıyım. Sorularını cevaplamak ve yardımcı olmak için buradayım.
Input tokens: 28
Output tokens: 24
Total tokens: 52

Adım 7 — İlk Langfuse Trace'ini Gör#

https://cloud.langfuse.com → projen → Tracing sekmesine git.
15-30 saniye içinde yeni trace'ini görmelisin:
  • 📛 Name: openai.chat.completions
  • ⏱ Latency: ~600ms
  • 🔢 Tokens: 52 (28 in, 24 out)
  • 💰 Cost: $0.0000186 (GPT-4o-mini'nin gerçek fiyatı)
  • 🏷 Metadata:
    {user_id: "test_user_1", feature: "hello_world"}
Bunu görüyorsan, atölyen hazır. 🎉
🎯 Tebrikler — Atölye Kuruldu
Bu noktada sahip olduğun şey: Tam çalışan Python ortamı + 5 sağlayıcının API key'i (~$20 ücretsiz kredi) + production-grade telemetry. Bu altyapı kurs boyunca her lab'da kullanılacak. Bir sonraki dersten itibaren gerçek konuya giriyoruz: token anatomisi.

Sorun Giderme#

uv: command not found
hatası#

PATH
'e
~/.cargo/bin
veya
~/.local/bin
eklenmemiş. Terminal'i yeniden aç veya:
source $HOME/.local/bin/env

Authentication error
(OpenAI)#

.env
dosyasının proje root'unda olduğundan emin ol.
load_dotenv()
çağırdığından emin ol. Key başında veya sonunda boşluk varsa kaldır.

Langfuse trace görünmüyor#

langfuse.openai
yerine
openai
import etmiş olabilirsin. Ya da
langfuse.flush()
ekleyebilirsin (script bitmeden buffer'ı boşaltır):
from langfuse import get_client
get_client().flush()

Windows: SSL/cert hatası#

certifi
yenile:
uv add certifi
veya
pip install --upgrade certifi

Lab 0 — Müfredat İçin Hatırlatma#

Modül 0'ın hedefiydi: Atölye kurulu olsun, ilk telemetry çalışsın.
Tamamladıysan:
  • ✅ uv ile Python 3.12 ortamı
  • ✅ 5 sağlayıcının ücretsiz API key'i
  • ✅ Langfuse cloud hesabı + ilk trace
  • ✅ İlk LLM çağrısı (
    hello.py
    )
Bir sonraki modülde token anatomisine dalıyoruz. Bu hazırlığın olmadan ilerleyemezsin — şimdi durdur, kurulumu tamamla, sonra Modül 1 ile devam et.
🚀 Modül 1'e geçiyoruz
Modül 1: Token Anatomisi. Bir token nedir, neden Türkçe metnin %70 daha pahalı, GPT/Claude/Gemini/Llama tokenizer'ları arasındaki şok edici farklar, ve input/output token ekonomisi. Atölyen kurulduysa devam et.

Sık Sorulan Sorular

Evet. Gemini ücretsiz tier'ı + Groq ücretsiz tier'ı ile kursun %80'ini bitirebilirsin. OpenAI ve Anthropic'i atlamak zorunda kalırsan, lab'ların pattern'ini DeepSeek ($1 ücretsiz kredi yeterli) ve Llama (Groq'ta ücretsiz) üzerinden uygulayabilirsin.

Yorumlar & Soru-Cevap

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

İlgili İçerikler

Modül 0: Neden Maliyet, Neden Şimdi?

AI Maliyet Patlaması: 2022'den 2026'ya Token Fiyatları Neden %96 Düştü Ama Faturalar Neden 40 Kat Arttı?

Öğrenmeye Başla
Modül 0: Neden Maliyet, Neden Şimdi?

Birim Ekonomisi Sözlüğü: COGS, Gross Margin, $/User, Contribution Margin — Mühendisin Bilmesi Gereken 9 Finansal Kavram

Öğrenmeye Başla
Modül 0: Neden Maliyet, Neden Şimdi?

Atölyemizin Aletleri: Kurs Boyunca Kullanacağımız 11 Aracın Hızlı Turu

Öğrenmeye Başla