OpenAI GPT-OSS: Bulutta Yerel Olarak veya Kendi Kendine Barındırma Yöntemi, Donanım Gereksinimleri

GPT-OSS, erişilebilirlik açısından alışılmadık derecede iyi tasarlanmıştır: gpt-oss-20B varyant, tek bir tüketici GPU'sunda (~16 GB VRAM) veya niceliksel GGUF yapıları kullanan son üst düzey dizüstü bilgisayarlarda çalışacak şekilde tasarlanmıştır; gpt-oss-120B—toplam 117 milyar parametresine rağmen—MoE/aktif parametre hileleri ve tek H100 sınıfı GPU'larda (≈80 GB) veya çoklu GPU kurulumlarında çalışmasını sağlayan bir MXFP4 kantizasyonu ile birlikte gelir. İster yerel uygulamalar için kompakt 6-7 milyarlık bir model, ister üretim hizmetleri için 70 milyardan fazla bir model olsun, açık kaynaklı bir GPT tarzı model (genellikle "GPT OSS" olarak adlandırılır) dağıtmak aynı temel soruyu gündeme getirir: GPT-OSS'yi Yerel Olarak veya Bulutta Kendi Kendine Barındırma Yöntemi, Donanım Gereksinimleri

GPT-OSS modelleri nelerdir ve donanım gereksinimleri nelerdir?

GPT-OSS nedir?

GPT-OSS, OpenAI'nin yakın zamanda piyasaya sürdüğü açık ağırlıklı büyük dil modelleri ailesidir (yayınlandığı tarihte iki ana varyant vardı: ~20B ve ~120B parametre sürümleri). Bu modeller, optimize edilmiş seçeneklerle (uzmanların bir araya geldiği bir yapı, OpenAI dağıtımında MXFP4 yerel niceleme, seyrek/yoğun yenilikler) birlikte gelir ve bu nispeten büyük parametre sayılarının, basit FP32/FP16 kopyalarının gerektireceğinden çok daha az bellekle çalışmasını sağlar. Bu sürüm, güçlü modelleri yalnızca hiper ölçekleyiciler dışında daha geniş çapta çalıştırılabilir ve özelleştirilebilir hale getirmeyi açıkça amaçlamıştır.

Temel ürün özellikleri (yük taşıma):

gpt-oss-20B ~16 GB VRAM'li tek bir tüketici GPU'sunda çalışacak şekilde tasarlanmıştır (ve GGUF nicemlemelerine sahip masaüstü/dizüstü bilgisayarlarda kullanılabilir).
gpt-oss-120B (≈117B parametre, ~5.1B aktif (OpenAI'nin MoE tasarımındaki parametreler) MXFP4 ve özel çalışma zamanı desteği kullanıldığında veya çoklu GPU kurulumlarında modelin tek bir 80 GB H100 / A100'e sığabilmesi için tasarlanmıştır.

Gereksinimleri belirleyen donanım faktörleri

Model boyutu ve mimarisi – MoE ve seyrek/yoğun katmanlar aktivasyonu ve çalışma belleğini değiştirebilir. (GPT-OSS, uzmanların karışımından oluşan stil bileşenleri kullanır.)
Hassasiyet ve nicemleme – FP32, FP16, BF16, 8 bit, 4 bit (GPTQ/AWQ/MXFP4). Daha düşük hassasiyetler belleği azaltır ancak gecikmeyi ve sayısal doğruluğu etkileyebilir. OpenAI, GPT-OSS için MXFP4 nicemlenmiş ağırlıklar sağlar.
Bağlam uzunluğu (dizi uzunluğu) – daha uzun bağlamlar, aktivasyon önbelleği kullanımını orantılı olarak artırır; GPT-OSS, tasarımlarında çok büyük belirteç pencerelerine kadar son derece uzun bağlamları destekler ve bu da bellek gereksinimlerini çoğaltır.
Toplu boyut ve eşzamanlılık – Birden fazla eşzamanlı kullanıcıya hizmet vermek, etkinleştirmeler ve önbellek için belleği artırır. vLLM, DeepSpeed ve Triton gibi çerçeveler, etkinleştirmeleri istekler arasında verimli bir şekilde toplu olarak işlemeye ve paylaşmaya çalışır.
Hizmet çerçevesi ek yükü – farklı çıkarım sunucuları (vLLM, text-generation-inference, llama.cpp, ONNX Runtime) farklı genel giderler ve optimizasyonlar ekler.

Neyin nereye "uyduğu": kabaca hafıza kuralları

Donanım planlamasında iki kavram önemlidir:

Toplam parametre sayısı — model boyutu için bir üst sınır (117B'ye karşı 21B).
Aktif/çalışır durumda — MoE veya belirli hassasiyet ayarlarında çıkarım sırasında ihtiyaç duyulan aktif bellek, ham parametre baytlarından çok daha küçük olabilir.

Pratik pratik kurallar:

16 GB sınıfı GPU'lar/edge dizüstü bilgisayarlar → mümkün gpt-oss-20b eğer modelin sağladığı bellek açısından verimli yapılandırmayı kullanırsanız (veya agresif bir şekilde 4-bit/NF4/AWQ'ya nicemlerseniz).
80 GB H100 / A100 80 GB → tek GPU barındırma için gpt-oss-120b Önerilen kurulumlarında. Üretim verimliliği için, toplu işlem, yedeklilik veya eşzamanlılık altında daha düşük gecikme için birden fazla GPU'ya ihtiyaç duyabilirsiniz.
Büyük çoklu GPU kurulumları (A100/H100 kümeleri) → Düşük gecikme süresinde çok sayıda eşzamanlı kullanıcı çalıştırmak veya yoğun ince ayar/eğitim gerçekleştirmek istiyorsanız gereklidir. DeepSpeed/ZeRO ve otomatik tensör paralelliği, büyük modelleri GPU'lar arasında bölmenize olanak tanır.

Özet: Deneysel çalışmalar ve hafif yerel kullanım için 16-24 GB'lık bir GPU (veya CPU + yoğun nicemleme) planlayın. Büyük gpt-oss modelinin tek GPU'lu üretim çıkarımı için 80 GB'lık bir H100'ü hedefleyeceksiniz, aksi takdirde çoklu GPU bölümlendirmesi kullanacaksınız.

Pratikte GPT-OSS dağıtımı için ne kadar bilgi işlem gücü gerekiyor?

Çıkarım ve eğitim: son derece farklı bütçeler

sonuç: Baskın maliyet, GPU belleği (VRAM) ve optimize edilmiş çekirdeklerdir. Optimize edilmiş çalışma süreleri (vLLM, TensorRT, DeepSpeed-Inference) ve nicemleme sayesinde, gpt-oss-20b üzerinde çıkarım yapmak 16 GB'lık bir tüketici GPU'sunda mümkündür; 120B MoE modeli ise 80 GB'lık bir H100'e uyacak şekilde tasarlanmıştır.
İnce ayar / tam ölçekli eğitim: kat kat daha büyük — çok sayıda GPU'ya veya özel eğitim örneklerine (çok düğümlü H100/A100 kümeleri, DFLOP bütçesi ve depolama G/Ç'si) ihtiyacınız olacak. Bu makale, haftalarca süren ön eğitime değil, esas olarak çıkarım/kendi kendine barındırma ve hafif ince ayar tariflerine (QLoRA/LoRA) odaklanmaktadır.

CPU, GPU ve özel hızlandırıcılar

yalnızca CPU: GGUF/llama.cpp ve küçük nicelikli derlemelerle mümkün, gecikmeden ödün verilerek daha düşük maliyet elde edilir. 20B'yi niceliksiz CPU'da çalıştırmak pratik değildir. Gizlilik veya yerel çevrimdışı çalışma önemli olduğunda ve işlem hacmi ihtiyaçlarınız düşük olduğunda CPU kullanın.
GPU: Gecikme ve işlem hacmi açısından tercih edilir. Modern ML GPU'ları (A100/H100/4090/4080), HBM/VRAM ve GPU'lar arası yapı açısından büyük farklılıklar gösterir. gpt-oss belgeleri, 120B varyantı için H100 sınıfını önermektedir.
TPU / AMD MI300X: bazı çalışma zamanları (vLLM/ROCm yapıları) tarafından desteklenir ve belirli bulutlarda maliyet açısından etkili olabilir — donanım seçerken sağlayıcı belgelerini kontrol edin.

Sınırlı bir bütçeyle GPT-OSS'u yerel olarak nasıl çalıştırabilirim? (kod + adım adım)

Aşağıda iki pratik yaklaşım yer almaktadır: (A) ~16–24 GB VRAM'li 4 bit kantizasyon kullanan GPU dizüstü/masaüstü bilgisayar ve (B) CPU/düşük GPU (çevrimdışı) için llama.cpp (GGUF) veya küçük niceliksel derlemeler kullanılır. Her ikisi de para ve gücün sınırlı olduğu durumlarda uygulayıcılar tarafından yaygın olarak kullanılır.

Not: Bu talimatlar, çalışan bir Python ortamınız olduğunu varsayar (en iyi CUDA desteği için Linux önerilir). Windows için, GPU araç zincirleriyle en iyi uyumluluk için WSL2 kullanın.

A. GPU yolu (bütçe dahilinde en iyi gecikme süresi için önerilir) — bitsandbytes ile niceleme + yükleme (4 bit)

Bu yol koşmayı hedefliyor openai/gpt-oss-20b tek bir tüketici GPU'sunda (örneğin, 24 GB 4090 veya 16 GB 4080). Bitsandbytes 4 bitlik niceleme ve Hugging Face kullanır transformers cihaz-haritası/hızlandırma.

Adım 1 — Temelleri yükleyin

# Linux + CUDA (example); pick the correct torch CUDA wheel for your driver

python -m pip install -U pip
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121  # pick your CUDA version

pip install -U transformers accelerate bitsandbytes safetensors

(Eğer conda kullanıyorsanız, bir ortam oluşturun ve platformunuz için CUDA uyumlu Torch Wheel'i yükleyin.)

Adım 2 — (İsteğe bağlı) Büyük dosyaları indirmek için Hugging Face'e giriş yapın

huggingface-cli login

Adım 3 — Python örneği (4 bitlik niceliksel modelin yüklenmesi)

# save as run_gptoss_4bit.py

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig

model_id = "openai/gpt-oss-20b"

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4"   # or "fp4"/"nf4" depending on support

)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, use_fast=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",                 # let transformers pick GPU + CPU offload if needed

    quantization_config=bnb_config,
    torch_dtype=torch.float16,
    trust_remote_code=True
)

prompt = "Write a concise summary of quantization for LLMs."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(out, skip_special_tokens=True))

Notlar ve ipuçları

Kullanım device_map="auto" so transformers CPU/GPU yükünü otomatik olarak boşaltır. Tek bir GPU'nuz varsa, device_map="auto" genellikle her şeyi GPU'ya yükler ve CPU'da olması gerekenleri boşaltır.
VRAM'iniz biterse, ekleyin --offload_folder ./offload (veya ayarla offload_folder in from_pretrained) tensörleri NVMe'ye aktarmak için.
Hugging Face + bitsandbytes yaklaşımı yaygın olarak belgelenmiştir; ayrıntılar için 4-bit transformatörleri kılavuzuna bakın.

B. CPU / küçük bütçeli rota (llama.cpp / GGUF)

Eğer hiç GPU'nuz yoksa veya çok küçük bir GPU'nuz varsa, llama.cpp / GGUF yapıları (ve AWQ/GPTQ niceliksel dosyaları) modelleri tekil kullanıcılar için kabul edilebilir gecikmeyle CPU'da çalıştırmanıza olanak tanır.

Adım 1 — llama.cpp / Python bağlamalarını yükleyin

# Download and build (Linux)

git clone --recursive https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
make
# Python bindings (optional)

pip install llama-cpp-python

Adım 2 — Safetensörleri → GGUF'a dönüştürün (gpt-oss için dönüştürme betikleri mevcutsa)
OpenAI/Hugging Face, güvenlik tensörleri sağlar; topluluk dönüştürücüler (veya komut dosyaları) llama.cpp) GGUF'a dönüştürün. Tam komut, geçerli duruma bağlıdır llama.cpp araçlar; README deposunu kontrol edin convert.py/convert-safetensors-to-gguf(Topluluk konularında yeni modeller için dönüşüm tartışılıyor.)

Adım 3 — Modeli şu şekilde çalıştırın: llama.cpp

# basic inference (example)

./main -m ./gpt-oss-20b.gguf -p "Explain GGUF and quantization in one paragraph." -n 256

Notlar ve takaslar

CPU çalışmaları çok daha yavaştır. Bu rotayı test, gizlilik veya çok düşük eşzamanlılıklı yerel aracılar için kullanın.
Uzun çıktılar üretmek veya CPU'da aynı anda birçok kullanıcıya hizmet vermek pratik değildir; üretim için GPU'ya geçin.

Disk üzerinde niceliklendirilmiş yapılar (GPTQ/AWQ)

Büyük bir modeli küçük bir GPU'ya (örneğin, 8-12 GB) sıkıştırmanız gerekiyorsa, topluluktan gelen sonuçlar GPTQ/AWQ tarzı nicelemenin bazı 20B modellerinin düşük VRAM'li GPU'larda çalışmasını sağlayabileceğini gösteriyor; ancak dönüştürme genellikle Daha Dönüştürme sırasında CPU RAM ve bir ara GPU. Araçlar: GPTQ-for-LLaMa, AutoGPTQ (arşivlendi), AWQ, ve QLLM.

Sınırlı bütçeler için pratik ipuçları

4 bitlik nicemlenmiş kontrol noktalarını tercih edin (GPTQ/AWQ/MXFP4) — genellikle “12 GB'ta çalışır” ile “80 GB gerektirir” arasındaki farktır.
Bağlam uzunluğunu sınırla Bütçe çıkarımı için: Uzun bağlamlar aktivasyon önbelleğini patlatır. Uzun bağlamları saklamanız gerekiyorsa, boşaltma stratejilerini göz önünde bulundurun.
Birleşik belleği/nvmem boşaltmayı dikkatli kullanın — çerçeveler CPU/NVMe boşaltma (DeepSpeed ZeRO-Offload / ZeRO-Infinity) sunabilir, ancak bu gecikmeyi artırır.

Bulut sağlayıcılarında GPT-OSS'u kendi kendinize nasıl barındırabilirsiniz (pratik rehber ve maliyet ipuçları)?

Hangi bulut donanımını seçmelisiniz?

Tek GPU 80 GB H100: gpt-oss-120b'yi küçük ve orta ölçekli trafik için barındırmak için idealdir. AWS açısından, P5 örnekleri H100 donanımı sağlar; tek GPU'lu varyantlar (2025'te duyurulacak) çıkarım için doğru boyutu ayarlamayı daha ucuz hale getirir. Sağlayıcıya bağlı olarak P5 / ND H100 ailesini kullanın.
Çoklu GPU (8× H100): Yüksek verim ve yedeklilik için p5.48x, p5dn veya benzeri kümeleri kullanın. Aynı örnekte NVidia NVLink/NVSwitch, GPU'lar arası iletişim yükünü azaltır.
Alternatif bulutlar: CoreWeave, Lambda Labs, Paperspace, Runpod — genellikle ani çıkarımlar için daha ucuz spot/isteğe bağlı GPU kiralama seçenekleri. Uzun vadeli altyapıya geçmeden önce bunları geliştirme için kullanın.
Son teknoloji / ağır üretim: AWS p5 (H100) (Örnek başına 8 × H100 80 GB) — düğüm başına en yüksek verim ve tek GPU 80+ GB ihtiyaçları veya daha az bölmeyle 120B+ için. P5, H100'ler ve büyük NVMe yerel depolama alanı sağlar.

rmers, metin oluşturma-çıkarım (TGI)/NVIDIA TGI kapsayıcıları veya DeepSpeed çıkarımını ayarlayın.

Hızlı yerel NVMe sağlayın Büyük aktivasyon durumlarını (ZeRO-Infinity) boşaltmayı planlıyorsanız, P4/P5 düğümleri genellikle yerel NVMe'ye ve çok yüksek ağ bant genişliğine sahiptir. ()
Güvenlik ve ağ oluşturma — çıkarım uç noktalarını yük dengeleyicilerin arkasına yerleştirin, ön uçlar için otomatik ölçeklendirme grupları kullanın ve endişeleri ayırın (model hizmeti ve istek yönlendirmesi).
İzleme ve SLO'lar — GPU kullanımını, belleği, belirteç/sn'yi, gecikme süresini p95 ve hataları izleyin; ölçümler için Prometheus + Grafana kullanın.

Örnek bulut kendi kendine barındırma iş akışı (AWS P4/P5)

Örnek seçin (p4d/p5) model bellek ihtiyaçlarına göre. gpt-oss-20B için 16–32 GB'lık tek bir örnek yeterlidir; gpt-oss-120B için 80 GB HBM örneği veya çoklu GPU seçin.
AMI / görüntü hazırla — CUDA, cuDNN ve optimize edilmiş PyTorch'u (veya NVIDIA sürücülü satıcı görüntülerini) bir araya getiren bir satıcı AMI kullanın.
Servis yığınını kurun: vLLM, dönüştürücüler, metin oluşturma-çıkarım (TGI)/NVIDIA TGI kapsayıcıları veya DeepSpeed çıkarımını ayarlayın.
Hızlı yerel NVMe sağlayın Büyük aktivasyon durumlarını (ZeRO-Infinity) boşaltmayı planlıyorsanız. P4/P5 düğümleri genellikle yerel NVMe'ye ve çok yüksek ağ bant genişliğine sahiptir.
Güvenlik ve ağ oluşturma — çıkarım uç noktalarını yük dengeleyicilerin arkasına yerleştirin, ön uçlar için otomatik ölçeklendirme grupları kullanın ve endişeleri ayırın (model hizmeti ve istek yönlendirmesi).
İzleme ve SLO'lar — GPU kullanımını, belleği, belirteç/sn'yi, gecikme süresini p95 ve hataları izleyin; ölçümler için Prometheus + Grafana kullanın.

Örnek kendi kendine barındırma planı (gpt-oss-20b, küçük ölçekli üretim)

Amaç: ~20 eş zamanlı kullanıcıya hizmet, 1-2 saniyelik yanıt hedefi, maliyete duyarlı.

örnek: Model için 1× A10G / 1× 24 GB GPU (örn. G5 / A10G / RTX 6000) + 1× küçük CPU önyükleme sunucusu.
Süre: vLLM model sunucusu olarak (sürekli toplu işlem) + CometAPI ağ geçidi.
autoscale: GPU AMI ve ALB ile otomatik ölçekleme grubunu kullanın + CPU/GPU ölçümlerine göre yatay otomatik ölçekleme.
Depolama: Model önbelleğe alma için yerel NVMe; soğuk model depolama için nesne deposu (S3).
İzleme: Prometheus + Grafana, GPU kullanımını, gecikmeyi, kuyruk uzunluğunu takip edin.
Güvenlik: VPC, özel alt ağlar, model depolama için IAM rolleri, TLS sertifikaları.

Örnek kendi kendine barındırma planı (gpt-oss-120b, üretim)

Amaç: çok sayıda eş zamanlı kullanıcı/kurum için düşük gecikme süresi.

örnek: 1× H100 80 GB (tek GPU) başlangıç seviyesi için; yatay ölçekleme yapın veya çoklu GPU p5 örnekleri kullanarak işlem hacmini artırın. Yüksek işlem hacmi için, tek GPU hizmetini çoğaltın (veri paralel) veya DeepSpeed (tensör/boru hattı) kullanarak modeli GPU'lar arasında parçalara ayırın.
Süre: Otomatik TP veya NVIDIA TensorRT (mevcut olduğu yerde) ile DeepSpeed-Inference. vLLM'nin MoE/Çoklu-GPU ve ayarlanmış çekirdekler için desteği de yararlı olabilir.
Kubernetes: K8'leri cihaz eklentileri ve yerel NVMe ile kullanın; kullanılabilirlik için kaos testini kullanın.
Maliyet optimizasyonu: Öngörülebilir yük için ayrılmış örnekler; toplu iş yükleri için spot örnekler.

Örnek: gpt-oss-20b için bir vLLM hizmet kabı başlatın

# assume vllm is installed and CUDA is set up

vllm serve --model openai/gpt-oss-20b --port 8000 --num-gpus 1

Ardından ön ucunuzu şuraya yönlendirin: http://<host>:8000/v1/chat/completions (vLLM, OpenAI uyumlu API'yi destekler).

Maliyet optimizasyonu ipuçları

Spot/Önceden Alınabilir Sanal Makineler %50-80 daha ucuzdur ancak kontrol noktası veya hızlı yeniden canlanma stratejileri gerektirir.
Model nicelemesi örnek türü gereksinimlerini azaltır (örneğin, motorlar anında dekuantizasyon destekliyorsa, niceliksel bir 120B daha az GPU'da sunulabilir).
Yalnızca çıkarımsal olarak optimize edilmiş örnek ailelerini kullanın (P5/P4/A2 Ultra) çoklu GPU model paralelliği yaparken yüksek NVLink/NVSwitch ile; GPU'lar arası parçalama için ağ bant genişliği önemlidir.

Maliyet, gecikme ve model kalitesi nasıl dengelenir?

Niceleme: hız ve kalite

Agresif niceleme (2-4 bit, AWQ/GPTQ) → Birçok görev için büyük bellek tasarrufu ve genellikle mütevazı kalite kaybı. Belirli iş yükünü kıyaslamak için üretimde AWQ/GPTQ kullanın. Dönüştürme, niceleme sırasında büyük CPU belleği gerektirebilir.

Karma hassasiyet ve çekirdek optimizasyonları

Kullanım fp16, bf16 Desteklendiği yerlerde; maksimum verim için özel CUDA çekirdekleriyle (FasterTransformer, TensorRT) birleştirin. Nvidia/TensorRT, birçok transformatör için spekülatif kod çözme ve optimize edilmiş çekirdekler sunar (NVIDIA, optimize edilmiş GPT-OSS adaptörleri sağlar).

Güvenlik ve gözlemlenebilirlik

Açık ağırlıklı modeller, kötüye kullanım, veri sızıntısı ve kaymasını izlemekten sorumlu olduğunuz anlamına gelir. İstek kaydı, içerik filtreleri, hız sınırlaması ve insan-yönetim denetimi uygulayın. OpenAI'nin sürüm notları ve model kartı, dahili testlerini ve harici değerlendirmelerini vurgular; ancak kendi kendine barındırma, güvenlik sınırını size kaydırır.

Nihai düşünceler

GPT-OSS ibreyi hareket ettiriyor: Daha önce büyük, özel altyapı gerektiren modeller, dikkatli mimari seçimleri ve niceliksel dağıtımlar sayesinde artık daha erişilebilir. Ancak dağıtım bir disiplin olmaya devam ediyorDonanım boyutlandırması, model hassasiyetini, bağlam uzunluğunu ve uygulamanızın eşzamanlılık profilini dikkate almalıdır. Jeton/saniye ve p95 gecikmesini ölçmek için küçük test ortamları (miktarlandırılmış 20B) kullanın ve ardından bulut bilişim ve üretim maliyetini tahmin etmek için bunları çarpın.

GPT-OSS API'sine Nasıl Erişilir?

CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.

Geliştiriciler erişebilir GPT-OSS-20B ve GPT-OSS-120B içinden Kuyrukluyıldız API'si, listelenen en son model sürümleri makalenin yayınlandığı tarih itibarıyla geçerlidir. Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin. Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.