# System prompt ne kadar uzun olabilir? Performansı düşürür mü? > Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/system-prompt-ne-kadar-uzun-olabilir-performansi-dusurur-mu-z9xvvj > Updated: 2026-04-18T21:12:42.059Z > Type: forum-question > Author: Serkan Tunçer > Locale: tr > Views: 550 > Answers: 43 > Tags: `prompt-engineering`, `system-prompt`, `latency` > Status: Çözüldü ## Soru Chatbot'umun system prompt'u 3000 token oldu. Latency arttı mı, model uyumluluk düştü mü merak ediyorum. ## Cevaplar (43) ### ✅ Kabul Edilen Cevap _**İlayda Sönmez** · ↑ 4 · 2026-04-18_ Genel kural: system prompt 1000-2000 token aralığında optimal. 3000+ olduğunda 'lost in the middle' problemi başlar. ### Cevap _**Burak Taş** · ↑ 6 · 2026-04-18_ Prompt caching kullanın: Anthropic ve OpenAI'da static system prompt cache edilebilir. İlk çağrıdan sonra ~%80 maliyet düşer + latency azalır. ### Cevap _**Gizem Yıldız** · 2026-04-18_ Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli. ### Cevap _**Selin Öztürk** · ↑ 7 · 2026-04-18_ Lost-in-the-middle paper'ı diyor ki: önemli talimatları başa veya sona koyun, ortada unutuluyor. ### Cevap _**Nazlı Bulut** · ↑ 7 · 2026-04-18_ Modüler yaklaşım: system prompt'u 'core instructions' + 'context-specific instructions' diye ayır. Sadece gerekli kısmı her query'ye dahil et. ### Cevap _**Tolga Erdem** · ↑ 7 · 2026-04-18_ Compression denemeleri: prompt'u LLM ile özetletip kullanın. 3000 → 800 token; ama eval ile karşılaştırın, quality düşmesin. ### Cevap _**Erdem Akar** · ↑ 8 · 2026-04-18_ Türkçe prompt İngilizce'den ~%30 daha fazla token harcar (BPE inefficiency). Mümkünse system prompt İngilizce, kullanıcı interaction Türkçe. ### Cevap _**Junior Developer** · ↑ 1 · 2026-04-19_ Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum. ### Cevap _**Anıl Yavuz** · ↑ 8 · 2026-04-19_ Anthropic recently extended thinking + caching kombinasyonu özellikle uzun system prompt'lara avantaj sağlıyor. ### Cevap _**Yazılım Mimarı** · ↑ 5 · 2026-04-19_ DSPy ile programmatic prompt optimization: manual yazılmış 3000 token prompt'u 1500'e indirip aynı quality alabilirsiniz. ### Cevap _**Kemal Boz** · ↑ 4 · 2026-04-19_ Bir mini eval yap: aynı 100 soruyu kısa vs uzun system prompt ile çalıştır, latency ve quality karşılaştır. Data-driven karar ver. ### Cevap _**Tayfun Yıldız** · ↑ 1 · 2026-04-19_ Hugging Face documentation'ında FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih. ### Cevap _**Tayfun Yıldız** · ↑ 3 · 2026-04-19_ Karşılaştırma için production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin. ### Cevap _**Onur Kaya** · ↑ 1 · 2026-04-19_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. Llamafile ile portable deployment çok kolay. ### Cevap _**Barış Şentürk** · ↑ 1 · 2026-04-19_ Hızlı bir Google araması yaparsanız cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı. ### Cevap _**Hakan Aktaş** · ↑ 1 · 2026-04-19_ Banka tarafında yaptığımız PoC'de üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz? ### Cevap _**Kemal Boz** · 2026-04-20_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**Yağmur Polat** · 2026-04-20_ Cevap teşekkürler ama kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin. ### Cevap _**Caner Yılmaz** · ↑ 2 · 2026-04-20_ Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**Damla Kılıç** · ↑ 3 · 2026-04-21_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor. ### Cevap _**Pelin Bozkurt** · 2026-04-21_ Kaggle yarışmalarında MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Burak Taş** · ↑ 3 · 2026-04-21_ Vector DB seçerken bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum. ### Cevap _**Bootcamp Öğrencisi** · 2026-04-21_ Türkçe içerik bulmak için DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu. ### Cevap _**Jale Kurt** · 2026-04-21_ Üretim hattı veri analizinde vLLM ile inference 4x hızlandı. ### Cevap _**Şule Köseoğlu** · ↑ 2 · 2026-04-21_ Çağrı merkezi otomasyonunda OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli. ### Cevap _**Yusuf Akıncı** · ↑ 1 · 2026-04-21_ Vector DB seçerken yanıt kalitesi gözle görülür arttı. ### Cevap _**Koray Şahin** · ↑ 2 · 2026-04-22_ Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Yağmur Polat** · ↑ 3 · 2026-04-23_ Cevap teşekkürler ama open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek. ### Cevap _**Beyza Tan** · ↑ 2 · 2026-04-23_ Benim deneyimime göre şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli. ### Cevap _**İlayda Sönmez** · ↑ 2 · 2026-04-23_ Yeni başlayanlar için MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Elif Çakır** · ↑ 1 · 2026-04-23_ İlk denememde her güncellemede regression test çalıştırın. ### Cevap _**Elif Çakır** · ↑ 1 · 2026-04-24_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin. ### Cevap _**İrem Çiftçi** · ↑ 3 · 2026-04-24_ Türkçe içerik bulmak için bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum. ### Cevap _**Tolga Erdem** · ↑ 1 · 2026-04-24_ İlk denememde Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz. ### Cevap _**Onur Kaya** · 2026-04-24_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**Ferhat Mengü** · ↑ 1 · 2026-04-24_ Kaggle yarışmalarında fallback mekanizması olmazsa olmaz. ### Cevap _**Serkan Tunçer** · ↑ 1 · 2026-04-24_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor. ### Cevap _**ML Mühendisi** · 2026-04-24_ GitHub'da güzel bir repo buldum: veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı. ### Cevap _**Aslı Berberoğlu** · ↑ 1 · 2026-04-25_ Türkçe içerik bulmak için Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli. ### Cevap _**Volkan Güneş** · ↑ 2 · 2026-04-25_ İleri seviye kullanım için kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Volkan Güneş** · ↑ 1 · 2026-04-25_ Vector DB seçerken Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi. ### Cevap _**Esra Doğan** · ↑ 3 · 2026-04-25_ Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli. ### Cevap _**Ahmet Demir** · ↑ 3 · 2026-04-25_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.