FLUX 3 and Gemini 3.7 Flash are now live on CometAPI →
Birim ekonomisi

AI API Maliyet Optimizasyonu

Model seçimi, prompt önbellekleme, bağlam kontrolü, iş yükü yönlendirme ve görev başı maliyet ölçümü ile token harcamasını azaltın.

Kalite veya güvenilirlik ödünlerini gizlemeden maliyeti düşürün.
Yapılandırılmış öğrenme yolu

Geliştiricilerin inşa ettiği sırayla öğrenin.

Kararla başlayın, uygulamaya geçin ve üretim kontrolleriyle bitirin.

1

Görevi ölçün

Başarılı kullanıcı sonucu başına toplam maliyeti izleyin.

2

Katmanı seçin

Premium modelleri yalnızca kalitenin sonucu değiştirdiği yerlerde kullanın.

3

Bağlamı kontrol edin

Retrieval miktarını azaltın ve kararlı prompt öneklerini önbelleğe alın.

4

Bütçeleri zorunlu kılın

Çalıştırmadan önce istek başına ve iş akışı başına limitler belirleyin.

Kullanım senaryosu

Destek otomasyonu maliyetini azaltın

Basit sınıflandırmaları hafif bir modele yönlendirin ve üst seviyeye taşınan vakalar için premium reasoning'i ayırın.

Çözülen bilet başına maliyeti ölçün
Politika ve ürün bağlamını önbelleğe alın
Görev karmaşıklığına göre yönlendirin
Düzeltme oranını izleyin
AEO'ya uygun yanıtlar

Sık sorulan sorular

LLM maliyeti için en iyi metrik nedir?

Başarılı görev başına maliyet, yeniden denemeleri, çıktı uzunluğunu ve kalite hatalarını da içerdiği için milyon token başına fiyattan daha kullanışlıdır.

Daha ucuz bir model her zaman maliyeti düşürür mü?

Hayır. Daha ucuz bir model, daha fazla yeniden deneme, daha uzun promptlar veya insan düzeltmesi gerektirdiğinde toplam maliyeti artırabilir.