TL;DR: Düşük gecikmeli, hızlı metin otomasyonu için DeepSeek-V4-Flash; yerleşik çoklu mod yetenekleri, üstün ajan kıyaslamaları ve son derece verimli uzun-bağlam özel sunucu barındırma için GLM-5.3-Flash seçin. Her iki model de MIT License**** kapsamında açık ağırlıklar sağlar ve hoşgörülü MIT License altında yayımlanır.
DeepSeek-V4-Flash**** geleneksel kodlama döngüleri ve büyük ölçekli yığın işleme için ultra hızlı, yüksek verimli metin-odaklı bir API istiyorsanız daha iyi bir seçimdir. Artificial Analysis Intelligence Index'te 50 puan alır, entegre DSpark spekülatif çözümleme motoru sayesinde 122+ token/sn'ye kadar üretim yapar ve düşük yoğunluk saatlerinde milyon başına girdi/çıktı token fiyatları $0.22/$0.66 kadar düşük olabilir.
GLM-5.3-Flash , yerel çoklu-mod, görsel-döngüde programlama ve son derece verimli kendi kendini yöneten ölçekleme gerektiğinde daha çok yönlü bir seçenektir. Artificial Analysis Intelligence Index'te 57 puan alır, hibrit lineer-ve-seyrek dikkat mekanizmasından (KDA + NoPE Sparse MLA) yararlanarak 1M bağlamda KV Cache belleğini 4.44× azaltır ve yerel görsel akıl yürütme sunar. API'si milyon başına girdi/çıktı token için $0.15/$0.50 ile son derece rekabetçidir (promosyon oranları $0.075/$0.25'e düşer).
Önemli Çıkarımlar
- DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek API Haber Duyurusu'ndaki ilk önizlemeden Hugging Face'teki resmi sürüme geçerken Token-wise Compression, DeepSeek Sparse Attention (DSA) ve DSpark spekülatif çözümlemeyi entegre ederek üretim hızlarını artırdı.
- GLM-5.3-Flash 26 Ağustos 2026'da yayımlandı; OpenRouter'daki anonim test aşamasında "Ox Alpha" kod adıyla geniş popülerlik kazandıktan sonra resmileşti.
- GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4-Flash-0731'in 50 puanına karşı 57 puanla Artificial Analysis Intelligence Index'te liderdir; bu da karmaşık akıl yürütme ve ajan görevlerinde daha güçlü genel kabiliyeti yansıtır.
- Her iki mimari de çıkarım sırasında son derece yalın hesaplama ayak izlerine sahip Mixture-of-Experts (MoE) modelleridir: DeepSeek, token başına 284B toplam parametreden 13B'sini; GLM ise 320B'den 18B'sini etkinleştirir.
- Her iki model de açık ağırlıklara sahiptir ve MIT License altında dağıtılır; kurumsal ticarileştirme, özel fine-tuning ve kurum içi dağıtım için maksimum özgürlük sağlar.
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: Hızlı Karşılaştırma
| Specification | DeepSeek-V4-Flash-0731 | GLM-5.3-Flash |
|---|---|---|
| Developer | DeepSeek-ai | Z.ai (Zhipu AI) |
| Release date | July 31, 2026 | August 26, 2026 |
| Model ID | deepseek-v4-flash | glm-5.3-flash |
| Hugging Face Repository | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash | zai-org/GLM-5.3-Flash |
| Architecture | MoE; DSA + Token-wise Compression | MoE; KDA + NoPE Sparse MLA + mHC |
| Total parameters | 284B (304B with DSpark module) | 320B |
| Active parameters | 13B per token | 18B per token |
| Context window | 1,000,000 tokens | 1,048,576 / about 1M tokens |
| Input / output | Text → Text | Text + Image + Video + File → Text |
| Reasoning | Configurable (Thinking / Non-Thinking) | Three-level (Low / High / Max) |
| Function / tool use | JSON Schema / Tool Calls | ToolCalls, constraints, dynamic tool loading |
| Open weights | Yes (MIT License) | Yes (MIT License) |
| AA Intelligence Index | 50 | 57 |
| Official Price (1M Tokens) | Peak: $0.44 / $1.32 <br> Off-peak: $0.22 / $0.66 | List: $0.15 / $0.50 <br> Promo: $0.075 / $0.25 |
| Best fit | High-throughput agents, fast text generation | Visual programming, custom on-prem deployments |
DeepSeek-V4-Flash Nedir?
DeepSeek-V4-Flash, otonom geliştirici ajanları ve büyük hacimli metin işleme hatlarını desteklemek için tasarlanmış, hafif ve aşırı hızlı bir MoE modelidir. İlk olarak DeepSeek API Haber Duyurusu'nda önizlenen model, Hugging Face üzerindeki resmi DeepSeek-V4-Flash-0731 sürümünde önemli bir sonrası-eğitim yükseltmesi aldı.
Model, saf metin verimini, yapılandırılmış API çağrılarını ve hızlı program kod yürütmesini optimize eder. Hem gecikmeyi hem de token başına çıkarım maliyetlerini minimize ederek hız ve yürütme maliyetinin kritik olduğu çok turlu yazılım geliştirme döngülerini hedefler.
Önizlemeden Bu Yana Neler Değişti?
Resmi 0731 sürümü, toplam yerel parametre sayısını 304B'ye çıkaran isteğe bağlı birlikte eğitilmiş spekülatif taslak modelini içerir. Barındırıldığında, bu spekülatif çözümleme çerçevesi (DSpark), üretim hızlarını saniyede 122.7 token'a hızlandırmak için etkin 13B yolun yanında çalışır.
Ayrıca, hizalama süreci, kum havuzu yürütme ortamlarında pekiştirmeli öğrenme (RL) ile kapsamlı olarak yeniden eğitildi; bu da çok adımlı terminal işleri, kabuk betikleri ve yapılandırılmış araç kullanımı üzerinde çok daha yüksek güvenilirlik sağladı.
DeepSeek-V4-Flash Özellikleri
| Property | DeepSeek-V4-Flash-0731 |
|---|---|
| Context | 1,000,000 tokens |
| Modalities | Metin girişi; metin çıkışı (standart model) |
| Reasoning | Düşünme içermeyen ve Düşünme modlarını destekler |
| Native API capabilities | JSON Output, Tool Calls, Responses API |
| Knowledge cutoff | Açıklanmadı |
| Standard Pricing (per MTok) | Peak: $0.44 Input / $0.014 Cached / $1.32 Output <br> Off-peak: $0.22 Input / $0.007 Cached / $0.66 Output |
GLM-5.3-Flash Nedir?
GLM-5.3-Flash, Z.ai'nin açık ağırlıklı çoklu mod MoE amiral gemisi modelidir. Resmen Z.ai Blogu'nda 26 Ağustos 2026 tarihinde tanıtılan model, standart "Flash" katman maliyetlerinde son derece karmaşık ajan yürütme, otomatik web gezinme ve görsel doküman akıl yürütmesi gerçekleştirmek üzere tasarlandı. Ağırlıklar Hugging Face üzerinde herkese açıktır.
Model, görsel girdileri sonradan eklenen bir özellik yerine yerel bir modalite haline getiren devasa 30 trilyon tokenlık çoklu mod bir veri kümesi üzerinde ön-eğitildi. Hedeflediği kullanım alanları arasında yazılım mühendisliği, robotik süreç otomasyonu ve çoklu mod veritabanı sorgulaması yer alır.
Hibrit Dikkat, mHC ve Seyrek MoE Ölçekleme
GLM-5.3-Flash, üç mimari sütunla ayrışır:
- Hibrit Dikkat: Z.ai Blogu'nda açıklandığı üzere model, Kimi Delta Attention (KDA) ile NoPE Sparse MLA'yı (Konumsal Kodlama Olmadan Çok Başlı Latent Dikkat) birleştirir. Bu hibrit dikkat katmanı, anahtar ve değer projeksiyon boyutlarını sıkıştırarak 1M-bağlam değerlendirmelerinde KV Cache depolamasını 4.44× ve dikkat hesaplamalarını 3.01× azaltır.
- Stable LatentMoE: Token başına tam olarak 16 etkinleştirilen uzmanla toplam 896 uzman çalıştırır; uzman yönlendirme çökmesini önler ve uzun, çok adımlı çıkarım izlerinde kararlılığı korur.
- Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC): 45 katmanlı yapısı boyunca derin gradyanları dengeler; dağıtık GPU kümelerinde veya yerel AI çiplerinde çalıştırıldığında donanım performansını optimize eder.
GLM-5.3-Flash: Aşırı Etkinlik İçin Mimari Kaynak: z.ai
GLM-5.3-Flash Özellikleri
| Property | GLM-5.3-Flash |
|---|---|
| Total / active parameters | 320B / 18B |
| Architecture | Hibrit Seyrek ve Lineer Dikkat ile MoE |
| Experts | Toplam 896; token başına 16 etkin |
| Context | 1,048,576 tokens (~1M) |
| Vision | Yerel Çok Modlu (Metin, Görsel, Video, Doküman Dosyası) |
| Reasoning | Düşük, Yüksek, Maks düşünme modlarını destekler |
| Tools | ToolCalls, kısıtlar, dinamik araç yükleme |
| Open weights | Hugging Face üzerinde mevcut (MIT License) |
| Official Pricing (per MTok) | List: $0.15 Input / $0.03 Cached / $0.50 Output <br> Promo (9 Eylül'de biter): $0.075 Input / $0.015 Cached / $0.25 Output |
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: Özellik Karşılaştırması
Mimari ve Parametre Verimliliği
DeepSeek-V4-Flash, birlikte eğitilmiş spekülatif taslak modeliyle (yerel dağıtımları 304B'ye çıkaran) 284B toplam parametreli bir mimari (13B etkin) çalıştırır. GLM-5.3-Flash, yüksek derecede seyrek 45 katmanlı yerleşimde 320B toplam (18B etkin) parametre kullanır. Her iki model de token başına çok az parametre etkinleştirerek çok daha küçük modellere özgü yüksek hızlarda çalışırken büyük bir modelin zengin bilgi temsilini korur.
Dikkat Mekanizması ve Bellek Optimizasyonu
DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek Sparse Attention (DSA) ve Token-wise Compression kullanır. Uzun istem işlemede dizi yapılarını dinamik olarak analiz eder ve redundant tokenları (örn. şablon kod yapıları veya tekrarlı sistem başlıkları) sıkıştırır.
GLM-5.3-Flash, lineer KDA'yı latent projeksiyonla (NoPE Sparse MLA) birleştirir. Bu, anahtar/değer sıkıştırma bloğundan açık konumsal kodlamaları kaldırarak fiziksel KV önbelleğinin bellek ayak izini geleneksel yerleşimlerin yalnızca %22.5'ine düşürür. Böylece bellek kısıtlı kümeler, uzun-bağlam iş yüklerinde çok daha yüksek eşzamanlılığı destekleyebilir.
Modalite ve Çoklu Mod Derinliği
DeepSeek-V4-Flash-0731 yalnızca metin modelidir. Teknik dosyaları, JSON şemalarını ve yapısal markdown'ı ayrıştırmada mükemmeldir. Görsel ayrıştırma görevlerinde, geliştiricilerin ayrı bir çoklu mod deneysel modeli (deepseek-v4-flash-vision-exp) kullanması gerekir.
GLM-5.3-Flash yerel olarak çoklu modludur. Yüksek çözünürlüklü görselleri, videoları ve karmaşık ofis doküman dosyalarını (PDF, PPTX, elektronik tablolar) doğrudan kabul eder. Bu yerel çoklu modluluk, modelin işlenmiş bir UI düzenini inceleyip hizalama sorunlarını saptayarak, geliştirici müdahalesi olmadan kendi kodunu yinelemeli şekilde düzeltmesini sağlayan "görsel-döngüde" yazılım geliştirmeyi destekler.
Lisanslama ve Açıklık
Her iki model de son derece hoşgörülü MIT License altında yayımlanır. Bu, kurumsal geliştiricilere, model ağırlıklarını yerel olarak, özel bir VPC içinde veya hava boşluklu kurum içi bulut altyapılarında değiştirme, dağıtma, alt lisanslama ve ticari olarak kullanma konusunda tam özgürlük sağlar.
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: Kıyaslama Karşılaştırması
Aynı veri kümelerinde, aynı test düzenekleri altında değerlendirildiğinde, her iki model de yazılım mühendisliği ve ajan otomasyonu görevlerinde rekabetçi performans sergiler.
Kodlama ve Ajan Performansı
| Benchmark | GLM-5.3-Flash (Z.ai) | DeepSeek-V4-Flash-0731 |
|---|---|---|
| Artificial Analysis Index v4.1.1 | 57 | 50 |
| Terminal Bench 2.1 (Acc) | 84.3 | 82.7 |
| DeepSWE v1.1 (GitHub Issues) | 63.4 | 54.4 |
| Toolathlon (Verified / Pass@1) | 78.4 | 70.3 |
| NL2Repo (Acc) | 56.3 | 54.2 |
| Automation Bench (Acc) | 48.8 | 25.1 |
| GDPval-AA v2 (Agent Elo) | 1773 | 1554 |
GLM-5.3-Flash, çoğu ajan ve yazılım mühendisliği kıyaslamasında üstünlüğünü korur; DeepSWE v1.1'de %63.4 ve Terminal Bench 2.1'de 84.3 puan alır. 18B etkin parametre yolu ve çok turlu sonrası-eğitim hizalaması, karmaşık depo takibi ve işletim sistemi etkileşimlerini ele almasına yardımcı olur.
GLM-5.3-Flash Kıyaslaması: Terminal Bench 2.1'de 84.3 puan Kaynak: z.ai
DeepSeek-V4-Flash-0731 de oldukça yetkindir; Terminal Bench 2.1'de 82.7 ve Toolathlon'da 70.3 alır. Deterministik API yapıları ve katı fonksiyon çağrılarında güvenilir performans sunar.
DeepSeek-V4-Flash Kıyaslama 0731: Terminal Bench 2.1'de 82.7 puan Kaynak: Hugging Face
Çoklu Mod ve Görsel Akıl Yürütme
GLM-5.3-Flash'ın yerel çoklu mod eğitimi, görsel akıl yürütme görevlerinde belirgin bir avantaj sağlar:
- OfficeQA Pro: 62.4 (GLM-5.3-Flash) vs 57.9 (DeepSeek-V4-Vision deneysel dalı). GLM, gömülü görsellerin, yapısal PDF tablolarının ve slayt destelerinin yerel ayrıştırılmasında üstünlük gösterir.
- Chartography with Tools: 78.0 (GLM-5.3-Flash). Sistem akış şemalarını, tel kafes diyagramlarını ve fatura taramalarını içeri alıp bunları doğrudan çalıştırılabilir sistem mantığına dönüştürme becerisini mükemmel şekilde gösterir.
Hız ve Gecikme
- Üretim Hızı: DeepSeek-V4-Flash-0731 daha hızlıdır; spekülatif çözümleme çerçevesinin yardımıyla standart kurumsal bulut uç noktalarında ortalama 122.7 token/sn çıkış hızına ulaşır.
- İlk Token Süresi (TTFT): GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4-Flash için 3.0 saniyenin üzerindeki değere kıyasla 1.21 saniyelik daha düşük bir TTFT'ye sahiptir; bu da gerçek zamanlı kullanıcıya dönük sohbet uygulamalarında daha duyarlı hissettirir.
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: API Fiyatlandırması
Her iki model de geleneksel yoğun mimarilerle son derece rekabetçi hale getiren son derece ekonomik fiyatlandırma modelleri sunar.
Resmi API Liste Fiyatları (1 Milyon Token başına)
| Price Layer | DeepSeek-V4-Flash-0731 (Peak) | DeepSeek-V4-Flash-0731 (Off-Peak) | GLM-5.3-Flash (Standard) | GLM-5.3-Flash (Promo - to Sep 9) |
|---|---|---|---|---|
| Input Price (Cache Miss) | $0.44 | $0.22 | $0.15 | $0.075 |
| Input Price (Cache Hit) | $0.014 | $0.007 | $0.03 | $0.015 |
| Output Price | $1.32 | $0.66 | $0.50 | $0.25 |
Düşük yoğunluk saatlerinde, DeepSeek-V4-Flash-0731 son derece ekonomiktir; girdi maliyetleri $0.22/MTok'a ve çıktı $0.66/MTok'a düşer; önbellekli girdi maliyeti ise $0.007/MTok'tur.
GLM-5.3-Flash, pik saat ek ücretleri olmaksızın rekabetçi standart düz oranlar sağlar ($0.15 girdi / $0.50 çıktı). Promosyon oranı (9 Eylül 2026'ya kadar) girdiyi $0.075'e ve çıktıyı $0.25'e düşürür; bu da büyük ölçekli geçişler ve toplu işleme için mükemmel bir seçenek haline getirir.
Güçlü ve Zayıf Yönler
DeepSeek-V4-Flash-0731
- Güçlü yönler:
- Olağanüstü Üretim Hızı: Birlikte eğitilmiş spekülatif taslak modeli (DSpark) sayesinde saniyede 122.7 token'a kadar üretir.
- Düşük Yoğunluk Ekonomisi: Düşük yoğunluk saatlerinde milyon token başına $0.22 girdi ve $0.66 çıktı ile son derece ucuz giriş seviyeleri sunar.
- Güçlü CPU Kuantizasyon Desteği: Olgun GGUF entegrasyon yolu sayesinde CPU tabanlı yerel çalışma zamanları ve kişisel sistem bellek kısıtları için yüksek derecede optimize edilmiştir.
- Ödünler:
- Pik Saat Ücret Dalgalanması: API fiyatları pik saatlerde ikiye katlanır (0.44/1.32 MTok başına).
- Yalnızca Metin Çekirdek Ağırlıklar: Standart ağırlıklar yerel görsel akıl yürütme, görsel veya video desteği sunmaz.
- TTFT Aşırı Yükü: GLM ile karşılaştırıldığında daha uzun İlk Token Süresi (TTFT) sergiler.
GLM-5.3-Flash
- Güçlü yönler:
- Üst Düzey Zekâ: Artificial Analysis Index'te 57 gibi son derece rekabetçi bir puan elde eder.
- Yerel Görsel-Döngüde: Görüntü ve video işlemesini doğrudan sonrası-eğitim hizalamasına entegre eder; ön uç web kodunun görsel değerlendirmesine imkân tanır.
- Olağanüstü Önbellek Azaltma: Hibrit lineer KDA ve NoPE MLA katmanları bellek kullanımını 4.44× azaltır; daha yüksek yerel eşzamanlılığı açar.
- Düz Uzun-Bağlam Tarifeleri: Standart fiyatlandırma 1M tokena kadar düz kalır ve sektörde düşük önbellek isabet oranına sahiptir ($0.03 standart, $0.015 promosyon).
- Ödünler:
- Daha Yavaş Token Çıkışı: Ham üretim hızları, DeepSeek’in özel spekülatif çözümleme motorundan daha yavaştır.
- Donanım Gereksinimleri: Tam 320B parametreli MoE yapısının yerel barındırılması, yüksek seyrekliğe rağmen çok düğümlü bir GPU ortamı gerektirir.
| Model | Strengths | Trade-offs |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Hızlı üretim (Artificial Analysis”de 122.7 tok/s); çok ucuz düşük yoğunluk fiyatlandırması; olgun metin kuantizasyon ekosistemi; CPU tabanlı yerel GGUF için yüksek optimizasyon. | Pik saat fiyat dalgalanması; yalnızca metin temel model (yerel görsel yok); daha yavaş TTFT. |
| GLM-5.3-Flash | AA Intelligence'te 57 puan; yerel çoklu mod ayrıştırma; 4.44× KV önbellek sıkıştırması; düz fiyatlandırma; hızlı TTFT (1.21s); MIT lisansı. | Ham token üretim hızı DeepSeek’ten biraz daha yavaş; yerel çok düğümlü dağıtımlar donanım açısından yoğun. |
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: Hangisini Seçmelisiniz?
| Use case | Recommended | Why |
|---|---|---|
| Default frontier API | GLM-5.3-Flash | Zekâ endeksinde (57) daha yüksek puan alır ve çok adımlı ajan kıyaslamalarında üstün gelir. |
| Long-running text agent | DeepSeek-V4-Flash | 122+ tok/sn gibi yüksek üretim hızı, büyük ölçekli metin/kod üretimi için son derece verimlidir. |
| Visual coding / UI workflows | GLM-5.3-Flash | Yerel çoklu mod tasarım, görsel-döngüde hata ayıklama ve UI render analizi sağlar. |
| Private/self-managed VPC | GLM-5.3-Flash | MIT lisanslıdır; KDA + NoPE MLA sıkıştırması donanım VRAM gereksinimini 4.44× azaltır. |
| Local CPU-only run | DeepSeek-V4-Flash | Daha güçlü yerel GGUF kuant desteği (aşırı 1-bit veya 3-bit çalışmalarda 92GB Birleşik Bellek). |
| Lower peak output cost | GLM-5.3-Flash | Standart çıktı fiyatı $0.50/MTok düz kalır ve DeepSeek’in $1.32 pik çıktı ücretinden daha ucuzdur. |
| Heavy Prompt Caching | DeepSeek-V4-Flash | Düşük yoğunlukta önbellek isabetleri, milyon token başına $0.007 gibi olağanüstü düşük maliyettedir. |
DeepSeek-V4-Flash ve GLM-5.3-Flash’a Erişim için Neden Cometapi?
Her iki model de CometAPI’ye tam entegredir. Geliştiriciler DeepSeek-V4-Flash'e erişebilir, ve Chat Tamamlamaları / Responses tarzı erişimi destekler ve GLM-5.3-Flash model sayfası GLM-5.3-Flash’ı tekil CometAPI uç noktası üzerinden sunar. Bu, kimlik doğrulama ve çoğu uygulama tesisatı sabit kalırken model kimliklerini değiştirerek A/B testini kolaylaştırır.
Sonuç
DeepSeek-V4-Flash-0731 ve GLM-5.3-Flash’ın tanıtımı, uzun-bağlamlı, seyrek MoE model dağıtımının ekonomisini dönüştürdü. Her iki mimari de son derece düşük fiyat noktalarında yüksek zekâ sunuyor.
DeepSeek-V4-Flash-0731, ham üretim verimi, spekülatif çözümleme ve yerel CPU tabanlı kuantizasyon alanlarında mükemmelleşen, yüksek derecede optimize edilmiş bir metin ve kod motorudur. GLM-5.3-Flash ise düşük gecikmeli görsel akıl yürütmeyi hibrit dikkat mekanizmasıyla birleştirerek, kurum içi dağıtımları son derece verimli hale getiren çoklu mod ve ajan tabanlı iş akışları için büyük bir sıçrama temsil eder.
SSS
GLM-5.3-Flash'ın anonim test adı neydi?
Resmi lansmandan önce, GLM-5.3-Flash, OpenRouter ve OpenCode'da "Ox Alpha" kod adıyla anonim olarak test edildi ve hızla geliştiriciler arasında popüler bir model haline geldi.
Bu modelleri standart bir kişisel bilgisayarda yerel olarak çalıştırabilir miyim?
Evet, her iki model de açık ağırlıklıdır ve Hugging Face üzerinde mevcuttur. Ancak, parametre boyutları nedeniyle yerel barındırma önemli birleşik bellek gerektirir:
- DeepSeek-V4-Flash-0731: Aşırı 1-bit kuantizasyon ~92GB RAM gerektirir; 3-bit kuantizasyon önerilir ve 110–135GB RAM gerektirir.
- GLM-5.3-Flash: Aşırı 1-bit kuantizasyon ~100GB RAM gerektirir; 3-bit çalışmalarda 128GB–150GB birleşik sistem belleği en iyi performansı verir.
DeepSeek-V4-Flash görsel veya video işlemesini destekliyor mu?
Hayır, standart DeepSeek-V4-Flash-0731 yalnızca metin modelidir. Görsel görevler için ayrı çoklu mod deneysel modelini (deepseek-v4-flash-vision-exp) kullanmanız gerekir.
GLM-5.3-Flash'ta "görsel-döngüde" programlama nasıl çalışır?
Model yerel görsel ve görüntü anlayışına sahip olduğundan, ön uç kodu yazabilir, oluşturulan görsel çıktıyı gözden geçirip düzen veya stil hatalarını saptayabilir ve bu hataları düzeltmek için, geliştiricinin düzen sorunlarını metinle tarif etmesine gerek kalmadan, kodu yeniden yazabilir.
Bu modellerde İstem Önbellekleme nasıl tasarruf sağlar?
Aynı büyük bağlamı (ör. bir kod tabanı veya doküman koleksiyonu) birden çok API çağrısında gönderiyorsanız, her iki model de bu istemi önbelleğe alabilir. Sonraki çağrılarda, yalnızca "önbellek isabeti" oranı üzerinden faturalandırılır; bu da DeepSeek-V4-Flash için (düşük yoğunlukta) $0.007/MTok'a ve GLM-5.3-Flash için (promosyon) $0.015/MTok'a düşerek API maliyetlerini önemli ölçüde azaltır.