Ajan hattımızda, token başına en ucuz olan model, tamamlanan görev başına nadiren en ucuz modeldir. Ajanlar için en iyi ucuz yapay zeka modellerini test ettiğimizde, araç çağrılarından, JSON onarımından ve düşünce zinciri (chain-of-thought) karalamalarından gelen çıktı token'larının harcamalara hakim olduğunu gördük. DeepSeek V4 Flash, Gemini 3.5 Flash, Claude Sonnet 5, GPT-5.5, GLM-5.2 ve Laguna XS 2.1, tartışabileceğimiz güncel SSOT (Tek Doğruluk Kaynağı) örnekleridir. Aşağıdaki TokenLab katalog fiyatları 19.09.2026 tarihinde gözlemlenmiştir; harici fiyatlar tarihsizdir ve sağlayıcı tarafından doğrulanması gerekir. Yenileme anında bu rotalar için kontrollü bir TTFT, token/sn veya yeniden deneme oranı veri seti mevcut olmadığından gecikme karşılaştırması yayınlamıyoruz. Bunu bir maliyet ve hata modu kısa listesi olarak değerlendirin ve gecikmeyi kendi döngünüzde kıyaslayın.
Öne Çıkanlar
- Çıktı maliyeti, ajan harcamalarını girdi maliyetinden daha fazla etkiler. Ajanlar, tur başına tükettiklerinden çok daha fazla token'ı araç çağrıları, yeniden denemeler ve JSON aracılığıyla üretirler.
- TokenLab katalog fiyatlarına sahip mevcut SSOT örnekleri arasında, DeepSeek V4 Flash MTok başına 0,147 $ girdi / 0,294 $ çıktı ile burada doğrulayabildiğimiz en düşük çıktı maliyetli satırdır.
- Model ismi çakışmaları gerçektir. DeepSeek V4 Flash iki fiyat noktasında görünmektedir: TokenLab kataloğunda 0,147 $/0,294 $ ve harici bir listede 0,09 $/0,18 $.
- Video ve görüntü oluşturma fiyatlandırması (PixVerse, fal, Black Forest Labs), LLM token fiyatlandırması için bir kanıt değildir. Metin ajanı maliyetleri için bir alıntı olarak asla kullanılmamalıdır ve bunları aşağıda ayırdık.
- Claude Sonnet 5, GLM-5.2, Kimi K2.7 Code, Qwen3.7 Plus ve diğerleri için harici karşılaştırma fiyatları, tarihli bir genel kaynak URL'sine sahip değildir. Bütçeleme yapmadan önce her sağlayıcının kendi fiyatlandırma sayfasından bunları doğrulayın.
- Token başına en ucuz olan, otomatik olarak görev başına en ucuz olan değildir. Araç çağrılarında başarısız olan veya JSON'ı kesen bir model, tasarrufları silen yeniden denemeleri zorunlu kılar.
Kaynak Anlık Görüntüsü ve Hata Modları
| Kaynak | İçerik Türü | Gözlem Tarihi | Bu Makaleyle İlgisi |
|---|---|---|---|
| PixVerse Platform Dokümanları (docs.platform.pixverse.ai) | Video oluşturma fiyatlandırması | 08.07.2026 | LLM iddiaları için kullanılmamıştır - sadece video, şeffaflık için dahil edilmiştir |
| fal PixVerse V6 model sayfası (fal.ai/pixverse-v6) | Video oluşturma fiyatlandırması | 08.07.2026 | LLM iddiaları için kullanılmamıştır - sadece video |
| Black Forest Labs fiyatlandırma dokümanları (docs.bfl.ml) | Görüntü oluşturma fiyatlandırması | 08.07.2026 | LLM iddiaları için kullanılmamıştır - sadece görüntü |
| TokenLab dahili model kataloğu | Birinci taraf LLM ve medya fiyatlandırması | 19.09.2026 | Aşağıdaki tüm TokenLab katalog fiyatları için birincil kaynak |
| Bireysel sağlayıcı fiyatlandırma sayfaları (OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Moonshot, Qwen, MiniMax, Z.ai) | LLM fiyatlandırması | Bu veri setinde tarihli değil | Genel bütçeleme iddialarından önce bağımsız olarak doğrulanmalıdır |
PixVerse, fal ve BFL kaynakları, daha geniş bir medya fiyatlandırma taraması sırasında aldığımız için araştırma setimizde bulunmaktadır. Bunlar, saniye başına video faturalandırmasını ve görüntü başına kredi maliyetlerini tanımlar; bunların token başına LLM fiyatlandırmasıyla hiçbir ilgisi yoktur. Okuyucuların neden bunları hariç tuttuğumuzu görmeleri için burada listeliyoruz. Bunları LLM iddiaları için kullanmıyoruz.
Hattımızda, token harcamasının yanı sıra araç çağırma yeniden deneme oranlarını, kesilmiş JSON'ları, kaçırılan araç çağrılarını ve halüsinasyonlu fonksiyon argümanlarını günlüğe kaydediyoruz. Yenileme anında bu rotalar için kontrollü bir yeniden deneme oranı veri setimiz yok, bu nedenle oranları yayınlayamıyoruz. Örneğin, araç çağrılarının %15'inde başarısız olan 0,05 $/MTok'luk bir model, %2'sinde başarısız olan 1 $/MTok'luk bir modelden daha maliyetli olabilir. Ucuz katman seçiminizi liste fiyatı değil, bu hata modu matematiği belirlemelidir.
Ajanlar İçin En İyi Ucuz Yapay Zeka Modelleri İçin Model ve Maliyet Karşılaştırması
Aşağıdaki tüm fiyatlar, 19.09.2026 tarihinde gözlemlenen TokenLab'in kendi birinci taraf katalog listeleridir (token başına, $/MTok olarak ifade edilmiştir). Bu makaledeki LLM ajanı maliyet iddiaları için doğru temel bunlardır.
| Model | Sağlayıcı | Girdi $/MTok | Çıktı $/MTok | Ajan Uyumu |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | DeepSeek | $0.147 | $0.294 | TokenLab kataloğundaki en ucuz çıktı ağırlıklı güncel SSOT seçeneği; harici tekliflerle karşılaştırmadan önce tam model ID'sini doğrulayın |
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 | $9.00 | Çok modlu ajan adımları (görüntü + metin aracı kullanımı) | |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | $2.00 | $10.00 | Ajan çıktısında nihai doğrulama/QA geçişi için ayırın |
| GPT-5.5 | OpenAI | $5.00 | $30.00 | Karmaşık planlama veya belirsiz araç seçimi için yedek |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | $5.00 | $25.00 | Amiral gemisi karşılaştırması; bir ajan döngüsü içinde nadiren gerekçelendirilebilir |
| Claude Fable 5 | Anthropic | $10.00 | $50.00 | Premium tavan |
| GLM-5.2 | Z.ai | $0.93 | $3.00 | Düşük maliyetli yönlendirme için açık ağırlıklı örnek |
| Kimi K2.7 Code | Moonshot AI | $0.74 | $3.50 | Kodlama ajanı örneği |
| Qwen3.7 Plus | Alibaba/Qwen | $0.32 | $1.28 | Düşük maliyetli yönlendirme örneği |
| MiniMax M3 | MiniMax | $0.30 | $1.20 | Düşük maliyetli yönlendirme örneği |
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | $0.441 | $0.882 | Aynı aile içindeki daha ağır mantık alt görevleri |
Denetim sürekliliği için aşağıdaki harici rakamları tutuyoruz ve her satırı doğrulanmamış olarak işaretliyoruz. Bunları bütçeleme için kullanmayın. Kesin detaylar güncel dokümanlara göre doğrulanmalıdır.
| Model | Sağlayıcı | Girdi $/MTok | Çıktı $/MTok | Doğrulama Durumu |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash (harici liste) | DeepSeek | $0.09 | $0.18 | Yukarıdaki TokenLab kataloğundan farklıdır - bunun hangi ürüne/katmana atıfta bulunduğunu doğrulayın; kaynak setimizde tarihli kaynak URL'si yok |
| MiniMax M3 | MiniMax | $0.30 | $1.20 | Kaynak setimizde tarihli kaynak URL'si yok; sağlayıcı dokümanlarından doğrulayın |
| Qwen3.7 Plus | Alibaba/Qwen | $0.32 | $1.28 | Kaynak setimizde tarihli kaynak URL'si yok; sağlayıcı dokümanlarından doğrulayın |
| Kimi K2.7 Code | Moonshot AI | $0.74 | $3.50 | Kaynak setimizde tarihli kaynak URL'si yok; sağlayıcı dokümanlarından doğrulayın |
| GLM-5.2 | Z.ai | $0.93 | $3.00 | Kaynak setimizde tarihli kaynak URL'si yok; sağlayıcı dokümanlarından doğrulayın |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | $2.00 | $10.00 | Kaynak setimizde tarihli kaynak URL'si yok; sağlayıcı dokümanlarından doğrulayın |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | $5.00 | $25.00 | Kaynak setimizde tarihli kaynak URL'si yok; sağlayıcı dokümanlarından doğrulayın |
| GPT-5.5 Batch/Flex | OpenAI | $2.50 | $15.00 | Kaynak setimizde tarihli kaynak URL'si yok; standart GPT-5.5 satırı değil |
| GPT-5.5 | OpenAI | $5.00 | $30.00 | Kaynak setimizde tarihli kaynak URL'si yok; sağlayıcı dokümanlarından doğrulayın |
| Claude Fable 5 | Anthropic | $10.00 | $50.00 | Kaynak setimizde tarihli kaynak URL'si yok; sağlayıcı dokümanlarından doğrulayın |
Emekli katalog fiyat noktaları artık güncel bir SSOT model ismiyle eşleşmemektedir. Denetim sürekliliği için rakamları koruyoruz, ancak sağlayıcı onayı olmadan yeni ajan işlerini bu isimsiz katmanlara yönlendirmiyoruz.
| Emekli veya SSOT olmayan katman | Girdi $/MTok | Çıktı $/MTok | Durum |
|---|---|---|---|
| Emekli ultra düşük maliyetli katman | $0.05 | $0.40 | Artık güncel bir SSOT örneği değil; kullanmadan önce halefini doğrulayın |
| Emekli düşük maliyetli flash-lite katmanı | $0.25 | $1.50 | Artık güncel bir SSOT örneği değil; Gemini 3.5 Flash veya DeepSeek V4 Flash ile eşleştirin ve doğrulayın |
| Emekli düşük maliyetli mini katman | $0.25 | $2.00 | Artık güncel bir SSOT örneği değil; Claude Sonnet 5 veya DeepSeek V4 Flash ile eşleştirin ve doğrulayın |
| Emekli küçük doğrulama katmanı | $1.00 | $5.00 | Artık güncel bir SSOT örneği değil; Claude Sonnet 5 ile eşleştirin ve doğrulayın |
| Emekli orta katman yedeği | $1.25 | $10.00 | Artık güncel bir SSOT örneği değil; GPT-5.5 ile eşleştirin ve doğrulayın |
| Emekli premium tavan | $15.00 | $120.00 | Artık güncel bir SSOT örneği değil; GPT-5.5 veya Claude Fable 5 ile eşleştirin ve doğrulayın |
Ajanlar İçin En İyi Ucuz Yapay Zeka Modelleri İçin Uygulama Notları
- Ajanınızı tek bir en ucuz modele göre değil, göreve göre katmanlandırın. Yönlendirme, sınıflandırma ve araç seçimini DeepSeek V4 Flash veya Gemini 3.5 Flash'a yönlendirin. Çok adımlı planlamayı DeepSeek V4 Pro veya GPT-5.5'e yükseltin. Claude Sonnet 5'i nihai cevap doğrulaması için ayırın.
- Ucuz katmanda çıktı token'larını agresif bir şekilde sınırlayın. Çıktı maliyeti ajan harcamalarına hakim olduğundan, DeepSeek V4 Flash ve Gemini 3.5 Flash çağrılarına sıkı maksimum token limitleri koyun. Daha uzun oluşturmalara yalnızca yükseltme katmanında izin verin.
- Sadece çağrı başına maliyeti değil, model başına hata modlarını günlüğe kaydedin. Kesilmiş JSON'ları, kaçırılan araç çağrılarını ve halüsinasyonlu fonksiyon argümanlarını token harcamasından ayrı olarak takip edin. Örneğin, araç çağrılarının %15'inde başarısız olan 0,05 $/MTok'luk bir model, %2'sinde başarısız olan 1 $/MTok'luk bir modelden daha maliyetli olabilir.
- Kodda tam model ID'lerini sabitleyin, asla takma ad kullanmayın. Yukarıda gösterilen isim çakışması (iki farklı DeepSeek V4 Flash fiyat noktası) göz önüne alındığında, tam satıcı ve model dizisini hardcode edin. Her sağlayıcı güncellemesinde fiyatlandırmayı yeniden doğrulayın.
- Harici fiyatlandırmayı üç ayda bir yeniden kontrol edin. Bu makalede tarihli bir kaynak URL'si olmayan her şey, müşteri odaklı bir maliyet tahmininde görünmeden önce sağlayıcının canlı fiyatlandırma sayfasından yeniden çekilmelidir.
İşte bu makaledeki katalog model isimlerini kullanan bir yönlendirme taslağı. Kesin TokenLab istek şekli ve araç çağırma hata alanları, üretim kullanımından önce TokenLab API dokümanlarında doğrulanmalıdır.
Yönlendirme taslağı, TokenLab API sözleşmesi değildir. TokenLab API dokümanlarındaki istek şeklini doğrulayın.
for model in ['DeepSeek V4 Flash', 'Gemini 3.5 Flash', 'Claude Sonnet 5']:
araç çağrısı eksikse veya JSON kesilmişse bir kez yeniden dene
eğer yanıt geçerli bir araç çağrısı ve geçerli JSON içeriyorsa:
yanıtı döndür
bu model için hata modunu günlüğe kaydet
son katman başarısız olduktan sonra bir hata yükselt
Bu taslak yeniden deneme sınırını gösterir: bir araç çağırma hatasını yakalayın, hata modunu günlüğe kaydedin, ardından bir sonraki modele geçin. Üretimden önce güncel TokenLab API dokümanlarındaki istek şeklini ve hata alanlarını doğrulayın.
TokenLab Ajan Yönlendirmesine Nerede Uyuyor?
- Tek bir katalog, satıcı başına hesap karmaşasını azaltır. TokenLab; OpenAI, Google, Anthropic ve DeepSeek fiyatlandırma katmanlarını tek bir API ve faturalandırma yüzeyi altında sunar. Bir iş akışı adımını DeepSeek V4 Flash'tan Gemini 3.5 Flash'a geçirmek, yeni bir entegrasyon değil, bir yapılandırma değişikliği haline gelir.
- Denetleyebileceğiniz birinci taraf, tarihli fiyatlandırma. Dağınık üçüncü taraf tekliflerinin aksine, bu makaledeki TokenLab katalog rakamları, platformun 19.09.2026 tarihinde gözlemlenen kendi listelerinden çekilmiştir. Bu nedenle, burada "doğrulanması gereken" uyarısı olmadan sunulan tek fiyatlar bunlardır.
- Ajan hatları için yerleşik katmanlandırma. TokenLab hem ucuz katmanlı hem de yükseltme katmanlı modelleri yan yana barındırdığından, DeepSeek V4 Flash, Gemini 3.5 Flash ve Claude Sonnet 5 genelinde maliyet ve hata oranını A/B testine tabi tutabilirsiniz. Ajanınızın yönlendirme mantığını yeniden tasarlamanıza gerek yoktur.
İlgili Okumalar
SSS
Neden DeepSeek V4 Flash için iki fiyat görüyorum?
DeepSeek V4 Flash, kaynak setimizde iki fiyat noktasında görünmektedir: TokenLab kataloğunda 0,147 $/0,294 $ ve harici bir listede 0,09 $/0,18 $. Model isimleri sağlayıcılar ve satıcılar arasında yeniden kullanılır ve yeniden fiyatlandırılır. Kodda tam satıcı ve model ID'sini sabitleyin, ardından sadece bir isme güvenmek yerine sağlayıcının canlı dokümanlarına göre yeniden doğrulayın.
Bütçeleme için harici referans fiyatlarını kullanabilir miyim?
Henüz değil. Bu satırlar kaynak setimizde tarihli bir kaynak URL'sine sahip değildir, bu nedenle onları sağlayıcı onayı gerektiren olarak işaretliyoruz. TokenLab katalog rakamları planlama temelidir ve harici tablo kendi doğrulamanız için bir başlangıç noktasıdır, nihai bir rakam değildir. Kesin detaylar güncel dokümanlara göre doğrulanmalıdır.
Üretim ajanı için en ucuz güncel SSOT modeli hangisidir?
TokenLab katalog fiyatlarına sahip güncel SSOT örnekleri arasında çıktı maliyetine göre, DeepSeek V4 Flash burada doğrulayabildiğimiz en düşük modeldir (MTok başına 0,294 $ çıktı). Harici liste MTok başına 0,18 $ çıktı göstermektedir, ancak bu rakamın sağlayıcı tarafından doğrulanması gerekir. Spesifik araç çağırma şemanızdaki yeniden deneme oranını hesaba kattıktan sonra en ucuz olanı ölçün.
Bu makale LLM fiyatlandırması hakkındaysa neden PixVerse, fal ve BFL alıntılanıyor?
Bunlar herhangi bir LLM fiyat iddiası için kanıt olarak alıntılanmamıştır. Sadece daha geniş araştırma taramamız hakkında şeffaflık sağlamak amacıyla Kaynak Anlık Görüntüsü tablosunda görünürler ve LLM iddiaları için kullanılmadıkları açıkça belirtilmiştir. Model ve Maliyet Karşılaştırması tablosundaki her dolar rakamı, TokenLab'in kendi kataloğundan gelir veya doğrulanmamış olarak işaretlenmiştir.
Araç çağırma yeniden denemeleri en ucuz model seçimini nasıl değiştirir?
Araç çağrılarında başarısız olan veya JSON'ı kesen ucuz bir model, yeniden denemeleri zorunlu kılar ve bu yeniden denemeler çıktı token'larını artırır. Örneğin, araç çağrılarının %15'inde başarısız olan 0,05 $/MTok'luk bir model, %2'sinde başarısız olan 1 $/MTok'luk bir modelden daha maliyetli olabilir. Hattımızda, model başına yeniden deneme oranlarını günlüğe kaydediyoruz ve token başına maliyeti değil, tamamlanan görev başına maliyeti karşılaştırıyoruz.
TokenLab model kataloğunu keşfedin ve maliyetleri bugün karşılaştırmaya başlayın: TokenLab model kataloğu.
Kaynaklar
Fiyat 2026-07-07 tarihinde gözlendi
- PixVerse Platform Docs2026-07-08 tarihinde gözlendi
- fal PixVerse V6 model page2026-07-08 tarihinde gözlendi
- Black Forest Labs pricing docs2026-07-08 tarihinde gözlendi
- fal FLUX.2 model page2026-07-08 tarihinde gözlendi
- Google AI Gemini API pricing2026-07-08 tarihinde gözlendi
- Claude Platform pricing2026-07-08 tarihinde gözlendi
- OpenAI API pricing2026-07-08 tarihinde gözlendi
- DeepSeek API pricing2026-07-08 tarihinde gözlendi
