# Gisting ve Soft-Prompt Tuning: Prompt'u Embedding Vektörlerine Sıkıştırmak

> Source: https://sukruyusufkaya.com/learn/token-ekonomisi/gisting-soft-prompt-tuning-embedding-sikistirma
> Updated: 2026-08-18T04:15:01.843Z
> Category: Token Ekonomisi & LLM Cost Optimization
> Module: Modül 6: Prompt Sıkıştırma (Prompt Compression)
**TLDR:** LLMLingua %60-90 sıkıştırma yaparken, gisting **1/100'e kadar** indirir. Mantık: prompt'u token sequence yerine **dense embedding vector** olarak temsil etmek. Bu derste gisting, soft prompt tuning, ve hangi sınırlarda gerçekçi olduğunun analizi.