DEV Community: Tobias Hoffmann

Kimi K3 ile Kimi Code Kullanarak Kodlama Nasıl Yapılır?

Tobias Hoffmann — Fri, 17 Jul 2026 08:10:54 +0000

Moonshot AI, tek bir isteme sığmayan kodlama işleri için Kimi K3'ü geliştirdi. Odak noktası uzun ufuklu mühendisliktir: modeli büyük bir depoya yönlendirmek, dosyaları incelemesini, araçları çalıştırmasını, testleri yürütmesini, günlükleri ve ekran görüntülerini değerlendirmesini ve görev tamamlanana kadar yinelemesini sağlamak. Bu yaklaşım otomatik tamamlamadan farklıdır; modelin çevresinde çalışan bir kodlama aracısı gerektirir. Moonshot bu araca Kimi Code adını veriyor.

Apidog'u bugün deneyin

TL;DR: Kodlama için Kimi K3'ü çalıştırma

Kimi K3, Moonshot AI'nin 16 Temmuz 2026'da yayımlanan amiral gemisi modelidir. 1 milyon token bağlam penceresi ve depo ölçekli görevler için ayarlanmış mimarisiyle, büyük kod tabanlarında gezinme, araç kullanımı, hata ayıklama ve test/günlük/çalışma zamanı geri bildirimleriyle yineleme için tasarlanmıştır.

K3'ü Moonshot'ın terminal ve IDE aracı olan Kimi Code içinde kullanırsınız:

Kimi Code'u proje dizininde başlatın.
/model kimi-k3 ile modeli seçin.
Ajana somut, test edilebilir bir görev verin.
Testleri çalıştırmasına, çıktıları okumasına ve sonucu doğrulamasına izin verin.

Önbellek yoğun döngülerde %90'ın üzerindeki önbellek isabet oranı sayesinde maliyet avantajı sunar. Ancak yaklaşık saniyede 62 token hızında çalışır ve Moonshot, ham yetenek açısından Claude Fable 5 ile GPT-5.6 Sol'un gerisinde olduğunu belirtir.

K3 ile bir API oluşturduysanız, üretilen uç noktaları gerçek isteklerle doğrulamak için Apidog kullanabilirsiniz. Modelin arka planı için Kimi K3 nedir yazısından başlayın.

Kimi Code nedir?

Kimi Code, Moonshot'ın terminal ve IDE odaklı kodlama aracıdır. Dosyaları okuyup yazabilir, kabuk komutları çalıştırabilir ve tek seferlik bir soru yanıtlamak yerine tam bir mühendislik oturumunu yönetebilir.

Kimi Code'u proje kökünde açtığınızda araç:

Dosya ağacını ve ilgili kaynak kodu inceler.
Görev için bir plan oluşturur.
Kod değişikliklerini uygular.
Testleri veya uygulamayı çalıştırır.
Hata çıktısını okuyup çözümü yineleyebilir.

Model metin ve araç çağırma motorudur; Kimi Code ise modele dosya sistemi, terminal, test çıktıları ve ekran görüntüsü gibi çalışma ortamı bağlamını sağlar. Bu kombinasyon, “kod konusunda iyi bir model”i “bir bileti kapatabilen ajan”a dönüştürür.

Kimi Code, K3 ile gelen yeni bir araç değildir; önceki Kimi K2 serisi de aynı ajan içinde çalışıyordu. Kurulum için Kimi Code CLI kılavuzuna, daha geniş komut satırı referansı içinse Kimi CLI nasıl kullanılır yazısına bakın.

Kimi K3'ü Kimi Code'da çalıştırma

Moonshot aracı güncelledikçe kurulum komutları ve bayraklar değişebilir. Aşağıdaki komutları iş akışı örneği olarak değerlendirin; güncel sözdizimini resmî Kimi belgelerinden veya Kimi Code CLI kılavuzundan doğrulayın.

1. Aracı yükleyin ve kimlik doğrulaması yapın

Kimi Code'u yükleyin ve Kimi API erişimi için oturum açın. Bir Kimi hesabına ve Kimi geliştirici platformundan oluşturulmuş API anahtarına ihtiyacınız vardır.

API anahtarını depo içine yazılan yapılandırma dosyalarında saklamayın. Ortam değişkeni kullanın:

# Temsilidir; güncel sözdizimi için resmî belgelere bakın.
export KIMI_API_KEY="anahtarınız-buraya"

# Ajanı mevcut dizinde başlatır
kimi-code

API anahtarını .env gibi yerel bir dosyada tutuyorsanız, bu dosyanın .gitignore içinde olduğundan emin olun.

2. Ajanı proje kökünde başlatın

Depo köküne geçin ve aracı burada açın:

cd proje-dizininiz
kimi-code

Kimi Code, mevcut dizini çalışma kökü olarak kabul eder. Proje yapısını, dosyaları ve test komutlarını bu dizinden bağlama dahil eder.

3. K3 modelini seçin

Kimi Code oturumunda aktif modeli değiştirin:

/model kimi-k3

Bu komut, aynı görevde K3 ile Kimi K2.7 Code gibi diğer modeller arasında geçiş yapmanızı sağlar.

4. Akıl yürütme çabasını göreve göre ayarlayın

K3, “maksimum” seçeneği dahil yapılandırılabilir akıl yürütme çabası sunar.

Hızlı ve küçük değişiklikler: Daha düşük çaba kullanın.
Karmaşık hata ayıklama: Daha yüksek çaba kullanın.
Büyük yeniden yapılandırmalar: Maksimum çaba, daha fazla inceleme ve yineleme için uygun olabilir.

Model seçildikten sonra ajana iş verebilirsiniz. Kimi Code kurmadan veya sıfır maliyetle K3'ü denemek için Kimi K3'ü ücretsiz kullanma seçeneklerine bakın.

Pratik bir ajansal kodlama iş akışı

Etkili kullanım için K3'e yalnızca “bir şey düzelt” demeyin. Ajana net bir hedef, doğrulama koşulu ve mümkünse yeniden üretim adımı verin.

Genel döngü şöyledir:

Görevi tanımlayın.
Ajanın ilgili kodu bulmasına izin verin.
Değişikliği uygulamasını isteyin.
Testleri veya uygulamayı çalıştırmasını sağlayın.
Çıktıya göre yinelemesini isteyin.
Sonucu bağımsız olarak doğrulayın.

Depoya işaret edin ve net bir görev verin

Belirsiz istemler belirsiz sonuçlar üretir.

Bunun yerine:

Kimlik doğrulama modülünü geliştir.

Şuna benzer, ölçülebilir bir görev kullanın:

/login uç noktası parola alanı boş olduğunda 500 hatası döndürüyor. Hatanın yeniden üretim adımını bulun, temel nedeni tespit edin, düzeltmeyi uygulayın ve boş parola durumunu kapsayan bir test ekleyin. Mevcut testlerin tamamını çalıştırın.

Bu tür bir istem, ajana açık bir bitiş çizgisi verir:

Hata yeniden üretilebiliyor mu?
Neden bulundu mu?
Test eklendi mi?
Testler geçiyor mu?

K3'ün 1 milyon token bağlam penceresi, büyük depolarda çağrı zincirini rota işleyicisinden servis katmanına, doğrulama koduna ve testlere kadar takip etmeyi kolaylaştırır.

Araçları kullanmasına ve geri bildirimi okumasına izin verin

Ajansal kodlamada değer, ilk tahminden değil geri bildirim döngüsünden gelir. Kimi Code içindeki K3 şu sırayı izleyebilir:

İlgili dosyaları okur.
Hata için bir hipotez oluşturur.
Kod değişikliğini yapar.
Testleri veya uygulamayı çalıştırır.
Yığın izi, günlük veya hata çıktısını inceler.
Kontroller geçene kadar değişikliği revize eder.

Örneğin ajana aşağıdaki gibi bir görev verebilirsiniz:

Önce hatayı mevcut test paketiyle yeniden üret.
Ardından yalnızca ilgili dosyaları değiştir.
Düzeltmeden sonra bir regresyon testi ekle.
Son olarak hedef testleri ve tüm test paketini çalıştır.
Başarısız kalan komutları ve kalan riskleri özetle.

Bu yaklaşım, ajanın varsayımla ilerlemesini değil gözlemleyip düzeltmesini sağlar.

Görüntüler ve çalışma zamanı çıktısı üzerinden yineleyin

Geri bildirim yalnızca metin olmak zorunda değildir. Moonshot, K3'ün görsel akıl yürütme yeteneklerini de vurgular.

Bir ön yüz görevi için döngü şu şekilde olabilir:

CSS veya bileşen kodunu değiştirin.
Uygulamayı render edin.
Ekran görüntüsü alın.
K3'ün ekran görüntüsünü değerlendirmesini sağlayın.
Gerekirse düzenlemeyi yineleyin.

Arka uç tarafında geri bildirim kaynağı genellikle şunlardan biridir:

Test raporu
Uygulama günlüğü
Yığın izi
HTTP yanıtı
Performans çıktısı

Döngüyü testlerle dürüst tutun

Testler, uzun otonom ajan çalışmalarının sapmasını engeller. Net bir test sinyali olmadan ajan bir sorunu düzeltirken başka bir dosyada sessiz regresyon oluşturabilir.

Pratik yaklaşım:

1. Önce başarısız olan testi yaz veya mevcut hatayı yeniden üret.
2. K3'ün yalnızca ilgili alanı değiştirmesini iste.
3. Hedef testleri çalıştır.
4. Ardından tam test paketini çalıştır.
5. Sonuçları incelemeden değişikliği göndermeyin.

Kodlama için Kimi K3 vs Claude Code ve Cursor

2026 ortasında kod tabanınıza karşı ajan çalıştırmak için üç yaygın yaklaşım aşağıdaki gibidir:

Boyut	Kimi Code (Kimi K3)	Claude Code (Fable 5)	Cursor
Form faktör	Terminal ve IDE kodlama ajanı	Terminal kodlama ajanı	Yapay zeka odaklı kod düzenleyici
Varsayılan model	Kimi K3, `/model` ile değiştirilebilir	Claude Fable 5 ve diğer Claude modelleri	Kendi modelinizi getirin veya yerleşik modeller
Bağlam penceresi	1M token	Büyük, modele bağlı	Seçilen modele bağlı
Depo navigasyonu	Büyük depolar ve uzun görevler için tasarlandı	Ajansal dosya ve kabuk erişimi	Düzenleyici içi indeksleme ve alma
Araç kullanımı	Araç çağrıları, kabuk, testler, ekran görüntüleri	Araç çağrıları, kabuk, MCP	Düzenleyici içi araçlar, terminal, MCP
Maliyet avantajı	Önbellek yoğun döngülerde uygun maliyet	Claude token başına fiyatlandırılır	Abonelik ve model kullanımı
Açık ağırlıklar	27 Temmuz 2026 civarında bekleniyor	Kapalı	Düzenleyici tescillidir, modeller değişir
En uygun olduğu durumlar	Bütçeyle uzun, depo ölçekli ajan görevleri	Üst düzey akıl yürütme ve güvenilirlik	Ajanı düzenleyici içinde kullanmak isteyen geliştiriciler

Zor görevlerde en yüksek ham güvenilirlik gerekiyorsa, Claude Code'daki Fable 5, Moonshot'ın K3'ün önünde olduğunu kabul ettiği modellerden biridir.

Ajanı doğrudan düzenleyicide kullanmak istiyorsanız Cursor ve Cline tarzı araçlar daha uygun olabilir. Claude Code, Cline ve Cursor'da GLM-5.2 rehberi, diğer açık modellerin bu araçlarla nasıl kullanılabileceğini gösterir.

K3'ün temel avantajları şunlardır:

1 milyon token bağlam penceresi
Büyük depo navigasyonu
Uzun, tekrarlayan ajan döngülerine uygun maliyet yapısı
Beklenen açık ağırlıklar sayesinde gelecekte kendi kendine barındırma olasılığı

Güçlü yönleri ve dürüst sınırlamaları

K3'ün iyi olduğu şeyler

Depo ölçeğinde bağlam

1 milyon token penceresi, ajanın büyük kod tabanını aynı anda değerlendirmesine yardımcı olur. Özellikle monorepo'larda “modele hangi dosyaları vermeliyim?” sorununu azaltır.

Araç kullanımı ve uzun ufuklu özerklik

K3; terminal araçlarını düzenleme, test çalıştırma, çıktıyı analiz etme ve sonuçlara göre kendini düzeltme için ayarlanmıştır. Bu, kod önerisi üretmek ile bir bileti kapatmak arasındaki farktır.

Önbellek yoğun döngülerde maliyet

Ajansal kodlama sırasında dosya ağacı, sistem istemi ve görev talimatları her adımda yeniden kullanılabilir. K3'te önbellek isabetli giriş fiyatı milyon token başına 0,30 dolar; önbellek hatası durumunda ise 3,00 dolardır. Moonshot'ın Mooncake çıkarımı, kodlama iş yüklerinde %90'ın üzerinde önbellek isabet oranı bildirir.

Tam maliyet detayları için Kimi K3 fiyatlandırma yazısına bakın.

K3'ün yetersiz kaldığı yerler

Öncü model değil

Moonshot, lansman gönderisinde K3'ün “hala en güçlü tescilli modeller olan Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde kaldığını” açıkça belirtir.

Moonshot'ın yayımladığı kıyaslamalara göre:

Terminal Bench 2.1: K3 88.3, GPT-5.6 Sol 88.8
DeepSWE: K3 67.5, Fable 5 70.0, GPT-5.6 Sol 73.0

K3 rekabetçidir, ancak lider değildir. Ayrıntılı sonuçlar için Kimi K3 kıyaslama analizi yazısını inceleyin.

Hızlı değil

Artificial Analysis listesine göre K3, saniyede yaklaşık 62 token üretir. Bu hız, özellikle çıktı akışını izlediğiniz etkileşimli görevlerde fark edilebilir.

Hız, son birkaç kalite puanından daha önemliyse önce daha hızlı bir modeli kendi iş yükünüzde kıyaslayın.

Açık ağırlıklar henüz yayımlanmadı

Tam ağırlıkların lansman günü yerine 27 Temmuz 2026 civarında yayımlanması bekleniyor. Kendi kendine barındırma planınız varsa bunu mevcut bir seçenek değil, takip edilmesi gereken bir tarih olarak değerlendirin.

Karşılaştırma için şu yazılara da bakabilirsiniz:

Gerçek dünya kullanım durumları

K3, özellikle aşağıdaki türde işlerde uygundur:

Büyük monorepo yeniden yapılandırmaları: Geniş bağlam sayesinde ilgili modülleri ve bağımlılıkları birlikte inceleyebilir.
Uzun hata ayıklama oturumları: Hatayı yeniden üretir, yığın izini okur, düzeltmeyi uygular ve testleri yeniden çalıştırır.
API oluşturma: İşleyici, rota ve test iskeletini oluşturabilir; ardından gerçek HTTP davranışını doğrulama aşamasına geçebilirsiniz.
Ön yüz görsel düzeltmeleri: Kod değişikliği, render ve ekran görüntüsü geri bildirimi üzerinden yineleme yapabilir.

K3'ün oluşturduğu API'ları doğrulama

K3'ün kendi testleri kodun çalıştığını gösterebilir. Ancak bu testler her zaman uç noktanın gerçek istemciler için doğru davranış sergilediğini kanıtlamaz.

Özellikle şunları ayrıca doğrulamalısınız:

Doğru HTTP durum kodları
Doğru JSON yanıt şekli
Hata yanıtlarının tutarlılığı
Kimlik doğrulama davranışı
Geçersiz veya eksik girişlerin işlenmesi

Burada Apidog kullanılabilir. Oluşturulan uç noktaya gerçek istekler gönderin, yanıt gövdelerini ve başlıklarını inceleyin, durum kodu ve JSON şeması için iddialar ekleyin.

Ajan bir OpenAPI spesifikasyonu oluşturduysa:

Spesifikasyonu Apidog'a içe aktarın.
Otomatik oluşturulan istek koleksiyonunu inceleyin.
Ortam değişkenleriyle API anahtarlarını yönetin.
Uç noktaları sözleşmeye karşı doğrulayın.

Apidog bir MCP arayüzü de sunduğu için API araçlarını ajan bağlamına bağlayabilirsiniz. Kurulum için Apidog MCP istemcisiyle görsel hata ayıklama rehberine, düzenleyici içinden kullanım için VS Code'da Apidog yazısına bakın.

Göndermeden önce üretilen API'leri doğrulamak için Apidog'u indirin.

Bu durum sizi nerede bırakır?

Kimi K3, Kimi Code içinde büyük depolar, uzun ajan döngüleri ve test/günlük/ekran görüntüsü geri bildirimi gerektiren işler için yetenekli bir kodlama ajanıdır. 1 milyon token bağlamı ve önbellek isabetli fiyatlandırması, çok adımlı görevleri pratik hâle getirir.

Uygulamada şu sırayı kullanın:

Somut ve test edilebilir görev tanımlayın.
K3'ün depoyu incelemesine izin verin.
Değişiklikleri testlerle doğrulatın.
API değişikliklerini gerçek HTTP istekleriyle kontrol edin.
Sonuçları incelemeden kodu göndermeyin.

K3 mevcut en güçlü kodlama modeli değildir; ancak maliyet, bağlam genişliği ve beklenen açıklık avantajları nedeniyle gerçek mühendislik işlerinde güçlü bir seçenektir.

Model hakkında daha fazla bilgi için Kimi K3 nedir ve Kimi K3 API kılavuzu yazılarına bakın.

Sıkça sorulan sorular

Kodlama için Kimi K3'ü nasıl kullanırım?

Kimi K3'ü Moonshot'ın terminal ve IDE aracı olan Kimi Code içinde çalıştırın. Aracı proje dizininde başlatın, /model kimi-k3 ile modeli seçin ve ajana somut, test edilebilir bir görev verin. Dosyaları okumasına, araçları çalıştırmasına ve test sonuçlarına göre yinelemesine izin verin.

Kurulum adımları için Kimi Code CLI kılavuzuna bakın.

Kimi K3, ajansal kodlama için iyi midir?

Evet. Büyük depolarda gezinme, araç kullanımı, hata ayıklama ve testler, günlükler ile çalışma zamanı geri bildirimleri üzerinden yineleme için ayarlanmıştır. 1 milyon token bağlam penceresi bu tür işlerde özellikle yararlıdır.

Kodlama kıyaslamalarında rekabetçidir, ancak Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un biraz gerisindedir.

Kimi K3, ajan iş akışları için araç çağırmayı destekler mi?

Evet. K3 API; araç çağrıları, araç seçimi kısıtlamaları, JSON modu, yapılandırılmış çıktı, internet araması, dinamik araç yükleme ve yapılandırılabilir akıl yürütme çabasını destekler. Bu yetenekler Kimi Code içinde test çalıştırma, kabuk komutlarını yürütme ve tam ajan döngüsünü yönetme imkânı sağlar.

Geliştirici detayları için Kimi K3 API kılavuzunu inceleyin.

Kimi K3'ün yazdığı API'ları test edebilir miyim?

Evet, test etmelisiniz. Ajanın kendi testleri kodun çalıştığını doğrular; ancak gerçek istemcilerin beklediği durum kodu, yanıt şekli ve kimlik doğrulama davranışını tek başına garanti etmez.

Apidog içinde oluşturulan uç noktalara gerçek istekler gönderin, iddialar ekleyin ve varsa ajan tarafından üretilen OpenAPI spesifikasyonunu içe aktararak sözleşmeye karşı doğrulama yapın.

Kimi K3 vs GPT-5.6 Sol: Açık Kaynaklı Yapay Zeka Sınırları Zorluyor

Tobias Hoffmann — Fri, 17 Jul 2026 07:29:28 +0000

Moonshot AI, Kimi K3'ü 16 Temmuz 2026'da piyasaya sürdü ve onu 3 trilyon parametre sınıfındaki dünyanın ilk açık modeli olarak tanımladı. Açık ağırlıklar ve güçlü karşılaştırma sonuçları önemli olsa da, temel soru şu: Kimi K3 kapalı sınır modellerine yetişiyor mu? Moonshot, Kimi K3 lansman yazısında bunun henüz gerçekleşmediğini açıkça belirtiyor: K3, en güçlü tescilli modeller olan Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde kalıyor. Bu nedenle karşılaştırma bir “kazanan her şeyi alır” senaryosu değil: GPT-5.6 Sol en yüksek kalite tavanında öne çıkarken, Kimi K3 açıklık, uzun bağlam ve maliyet kontrolünde rekabet ediyor.

Apidog'u bugün deneyin

GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 ailesindeki Terra ve Luna ile birlikte OpenAI'ın öncü sürümüdür. Kimi K3 ise sınıfındaki en güçlü açık ağırlıklı seçeneklerden biridir ve Yapay Analiz Zeka Endeksi'nde dördüncü sırada yer alır. Her iki model de OpenAI uyumlu API sunar. Bu, aynı istemi hem kimi-k3 hem de gpt-5.6-sol ile çalıştırarak kalite, gecikme ve maliyeti doğrudan karşılaştırabileceğiniz anlamına gelir.

TL;DR: Hangi modeli seçmelisiniz?

GPT-5.6 Sol'u seçin: En yüksek muhakeme kalitesi, zor ajan görevleri ve yönetilen OpenAI ekosistemi önceliğinizse.
Kimi K3'ü seçin: Açık ağırlıklar, kendi kendine barındırma, 1 milyon token bağlam veya maliyet denetimi gerekiyorsa.
Kalite farkını varsaymayın: Moonshot'ın açıklamasına göre Sol genel kalitede önde. Ancak bağımsız, birebir K3–Sol karşılaştırmaları henüz sınırlı.
İki modeli de test edin: API geçiş maliyeti düşük olduğu için üretim verinize yakın istemlerle yan yana test yapmak en güvenilir karar yöntemidir.

Modellerin teknik profili

Kimi K3

Kimi K3, Moonshot AI'ın amiral gemisi bir Uzman Karışımı (MoE) modelidir. Modelin toplam kapasitesi 2,8 trilyon parametre olarak açıklanmıştır. Mimari; Kimi Delta Attention, Attention Residuals ve token başına 896 uzmandan 16'sını etkinleştiren Stable LatentMoE bileşenlerini içerir.

Moonshot, aktif parametre sayısını paylaşmadı. Bu nedenle 2,8T değerini token başına işlem maliyeti olarak değil, toplam model kapasitesi olarak değerlendirmek gerekir.

K3'ün öne çıkan özellikleri:

Metin ve görüntü girişi
Metin çıktısı
kimi-k3 model kimliği
1 milyon token bağlam penceresi
Açık ağırlıkların yaklaşık 27 Temmuz 2026'da kullanıma açılması planı
OpenAI SDK uyumlu API

Mimari ayrıntılar için Kimi K3 açıklayıcısına bakabilirsiniz.

GPT-5.6 Sol

GPT-5.6 Sol, OpenAI'ın GPT-5.6 ailesindeki kapalı öncü modelidir. API ve OpenAI ürünleri üzerinden erişilebilir, ancak indirilebilir model ağırlıkları sunulmaz.

OpenAI, Sol'u ailenin en yüksek kapasiteli üyesi olarak konumlandırırken Terra ve Luna farklı maliyet ve gecikme profilleri için tasarlanmıştır. Bu modellerin farklarını GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna yazısında inceleyebilirsiniz.

Sol'un bağlam limiti, desteklediği modaliteler ve fiyatlandırması değişebileceğinden güncel değerler için OpenAI model belgelerini kontrol edin.

Hızlı karşılaştırma

Boyut	Kimi K3	GPT-5.6 Sol
Geliştirici	Moonshot AI	OpenAI
Piyasaya çıkış	16 Temmuz 2026	GPT-5.6 ailesi, 2026
Erişim modeli	Açık ağırlıklar, yaklaşık 27 Temmuz 2026	Kapalı, API ve ürün erişimi
Mimari	MoE, 2,8T toplam parametre, token başına 896 uzmandan 16'sı aktif	Açıklanmadı
En üst düzey kalite	Açık modeller arasında güçlü; AA Zeka Endeksi 57, #4/189	Moonshot tarafından K3'ün önünde konumlandırıldı
Bağlam penceresi	1.000.000 token	Güncel belgeleri kontrol edin
Girdi	Metin ve görüntü	Çok modlu; belgeleri kontrol edin
Çıkış hızı	Yaklaşık 62 token/sn	Katmana ve yüke göre değişir
Girdi fiyatı	$0,30/M önbellek isabeti, $3,00/M önbellek kaçırma	Güncel OpenAI fiyatlarını kontrol edin
Çıktı fiyatı	$15,00/M	Güncel OpenAI fiyatlarını kontrol edin
Kendi kendine barındırma	Evet, ağırlıklar açıldıktan sonra	Hayır
API uyumluluğu	OpenAI uyumlu	OpenAI yerel API
Model kimliği	`kimi-k3`	`gpt-5.6-sol` — belgelerde doğrulayın

K3'ün 57 puanlık Zeka Endeksi sonucu, Yapay Analiz tarafından izlenen 189 model içinde dördüncü sıraya karşılık geliyor. Bu, açık model tarafında güçlü bir konumdur; ancak K3'ün Sol'u genel olarak geçtiğini kanıtlamaz.

Moonshot'ın kendi sonuçlarını satıcı değerlendirmesi olarak ele alın. Bağımsız tekrarlar yayımlandığında Kimi K3 karşılaştırmalı testleri sayfasını güncel veriler için kontrol edin.

Ham zeka ve muhakeme kalitesi

En zor muhakeme, ajan planlama ve geniş kapsamlı kod yeniden yapılandırma görevlerinde GPT-5.6 Sol daha güvenli varsayımdır. Moonshot'ın kendi açıklaması da Sol'u K3'ün üzerinde konumlandırıyor.

Ancak K3'ü yalnızca “ikinci seçenek” olarak değerlendirmek yanıltıcı olur. Özetleme, sınıflandırma, RAG yanıtları, içerik üretimi, günlük kod yardımı ve uzun belge analizi gibi pek çok üretim iş yükünde iki model de yeterli kalite eşiğini geçebilir.

Karar verirken şu soruyu sorun:

Göreviniz gerçekten en yüksek muhakeme tavanını mı gerektiriyor, yoksa gizlilik, bağlam uzunluğu ve maliyet daha mı kritik?

Moonshot'ın maksimum muhakeme ayarıyla yayımladığı karşılaştırma sonuçları şöyle:

Karşılaştırma testi	Kimi K3	GPT-5.6 Sol
Terminal-Bench 2.1	88,3	88,8
DeepSWE	67,5	73,0
BrowseComp	91,2	90,4
Automation Bench	30,8	29,7
SpreadsheetBench 2	34,8	32,4

Bu tabloya göre K3, BrowseComp, Automation Bench ve SpreadsheetBench 2'de önde. Sol ise Terminal-Bench 2.1'i küçük farkla kazanıyor ve DeepSWE'de belirgin bir üstünlük sağlıyor.

Pratik yorum:

Zor ajan-kodlama görevleri: Sol daha düşük riskli seçimdir.
Araştırma, tarama, otomasyon ve elektronik tablo görevleri: K3 rekabetçi sonuç verebilir.
Üretim kararı: Kendi görev veri kümenizle ölçüm yapmadan yalnızca genel test sonuçlarına güvenmeyin.

Yapay Analiz, K3'ün görece konuşkan çıktılar ürettiğini de işaretliyor. Test sırasında ortalama 63 milyon token'a karşılık 130 milyon çıktı token'ı ürettiği bildiriliyor. K3'ün çıktı maliyeti milyon token başına $15 olduğundan, uzun yanıtlar toplam maliyeti hızla artırabilir.

Bunu azaltmak için istemlerinize açık çıktı sınırları ekleyin:

Yanıtı en fazla 8 maddeyle sınırla.
Her madde en fazla 25 kelime olsun.
Gerekçeyi yalnızca belirsizlik varsa ekle.
Kod gerekiyorsa yalnızca değişen dosyaları göster.

Ek bir yetenek karşılaştırması için Kimi K3 vs Claude Opus 4.8 yazısına bakabilirsiniz.

Açık ağırlıklar ve kendi kendine barındırma

Kimi K3'ün en belirgin avantajı açık ağırlık yaklaşımıdır. Ağırlıklar kullanılabilir olduğunda şunları yapabilirsiniz:

Modeli kendi altyapınızda çalıştırabilirsiniz.
Hassas veri ve istemleri üçüncü taraf API'lerine göndermeyebilirsiniz.
Alanınıza özel ince ayar uygulayabilirsiniz.
Davranış değişikliklerini önlemek için belirli bir model sürümünü sabitleyebilirsiniz.
Yüksek kullanımda token tabanlı API maliyetlerinden kaçınabilirsiniz.

Bu seçenek özellikle şu durumlarda önemlidir:

Düzenlemeye tabi sektörler
Hava boşluklu ortamlar
Veri ikametgahı gereksinimleri
Kurum içi bilgi tabanları
Harici API'lere veri gönderemeyen ürünler

GPT-5.6 Sol bu esnekliği sağlamaz. Model kapalıdır ve OpenAI altyapısında barındırılır. Bunun karşılığında altyapı kurma, GPU kapasitesi planlama, çıkarım sunucusu işletme ve model operasyonlarıyla uğraşmazsınız.

Kısaca:

K3: Daha fazla kontrol, daha fazla operasyonel sorumluluk
Sol: Daha az kontrol, daha hızlı entegrasyon ve yönetilen hizmet

1 milyon token bağlam penceresini ne zaman kullanmalısınız?

Kimi K3'ün 1 milyon token bağlam penceresi, kabaca tek istekte yaklaşık 1.500 sayfalık içerik işleyebilmeniz anlamına gelir. Bu kapasite aşağıdaki senaryolarda parçalama ve RAG karmaşıklığını azaltabilir:

Büyük kod depolarını analiz etme
Uzun sözleşme ve uyumluluk belgelerini inceleme
Çok dosyalı teknik dokümantasyon üzerinde soru-cevap
Uzun ajan geçmişlerini koruma
Büyük toplantı, destek veya olay kayıtlarını özetleme

Ancak büyük bağlam penceresi, modelin her bilgiyi mükemmel şekilde hatırlayacağı anlamına gelmez. Özellikle uzun belgelerde şu yaklaşımı kullanın:

Büyük bağlamla temel analizi çalıştırın.
Kritik çıkarımları kaynak alıntılarıyla isteyin.
Sonuçları daha küçük, hedefli istemlerle doğrulayın.
Gerekirse kritik belgeler için RAG geri alma katmanı kullanın.

Fiyatlandırma ve maliyet kontrolü

Kimi K3 fiyatlandırması:

Kullanım türü	Fiyat
Önbellek isabetli girdi	$0,30 / milyon token
Önbellek kaçırmalı girdi	$3,00 / milyon token
Çıktı	$15,00 / milyon token

Önbellek isabetli girdi fiyatı özellikle önemlidir. Büyük bir sistem istemini, sabit şirket politikasını veya tekrar kullanılan belge bağlamını önbellekte tutabilirseniz girdi maliyetini yaklaşık bir büyüklük sırası düşürebilirsiniz.

Örnek kullanım alanları:

Aynı sistem istemini kullanan sohbet uygulamaları
Sabit ürün kataloğu veya bilgi tabanı
Tekrarlanan kodlama ajanı araç tanımları
Uzun, değişmeyen uyumluluk kuralları

K3 maliyetlerini hesaplarken yalnızca girdi tokenlarını değil, çıktı uzunluğunu da izleyin. Daha ayrıntılı hesaplama için Kimi K3 fiyatlandırma dökümünü inceleyin.

GPT-5.6 Sol için güncel fiyatları doğrudan OpenAI'dan kontrol edin. Ayrıca Sol'un kalite tavanına ihtiyacınız yoksa Terra ve Luna daha düşük maliyetli seçenekler olabilir. GPT-5.6 fiyatlandırma rehberi model katmanlarını ele alır.

API entegrasyonu: Aynı istemi iki modelde çalıştırın

K3 ve Sol OpenAI uyumlu API yaklaşımını desteklediği için uygulama kodunuzda temel olarak şu değerleri değiştirmeniz yeterlidir:

base_url
API anahtarı
model

Örnek Python istemcisi:

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["KIMI_API_KEY"],
    base_url=os.environ["KIMI_BASE_URL"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Kısa, teknik ve doğrulanabilir yanıtlar ver."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Bu API tasarımındaki olası güvenlik sorunlarını listele."
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

Sol ile test etmek için sağlayıcı yapılandırmasını ve model kimliğini değiştirin:

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Kısa, teknik ve doğrulanabilir yanıtlar ver."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Bu API tasarımındaki olası güvenlik sorunlarını listele."
        }
    ],
)

Üretimde sağlayıcı değişimini bir ortam değişkeniyle yönetin:

MODEL_PROVIDER=kimi
MODEL_NAME=kimi-k3

veya:

MODEL_PROVIDER=openai
MODEL_NAME=gpt-5.6-sol

Bu yaklaşım, model seçimini uygulama mantığından ayırır ve A/B testlerini kolaylaştırır.

Ekosistem, araçlar ve hız

OpenAI'ın SDK'leri, belgeleri, entegrasyonları, fonksiyon çağırma ve yapılandırılmış çıktılar etrafındaki araçları Sol için önemli avantajlardır. Uygulamanız zaten OpenAI API'si kullanıyorsa Sol'a geçiş çoğu zaman düşük eforludur.

Çağrı kalıpları ve entegrasyon örnekleri için GPT-5.6 API'si nasıl kullanılır yazısını kullanabilirsiniz.

Kimi K3, OpenAI SDK uyumluluğuyla bu farkı azaltır. Çoğu durumda SDK'nizi değiştirmeden yalnızca sağlayıcı URL'sini ve model kimliğini güncellemeniz yeterlidir. K3 ayrıca Kimi Code ve Kimi Work gibi Moonshot ürünlerinde de kullanılır.

Hız tarafında Yapay Analiz, K3 için yaklaşık şu değerleri kaydetti:

İlk token süresi: yaklaşık 2 saniye
Çıkış hızı: yaklaşık 62 token/sn

Bu değerler, eş zamanlı istek sayısı, istem uzunluğu, muhakeme ayarı ve sağlayıcı yüküyle değişebilir. Kullanıcıya dönük gecikme önemliyse tek bir genel benchmark yerine kendi trafik profiliniz altında test yapın.

Karar matrisi

Önceliğiniz buysa…	Şuna yönelin	Neden
En yüksek muhakeme kalitesi	GPT-5.6 Sol	Moonshot, Sol'u K3'ün önünde konumlandırıyor
Açık ağırlıklar	Kimi K3	Ağırlıkların yaklaşık 27 Temmuz 2026'da açılması planlanıyor
Kendi kendine barındırma	Kimi K3	Sol yalnızca barındırılan hizmet olarak sunulur
Veri gizliliği ve ikametgahı	Kimi K3	Kendi altyapınızda çalıştırabilirsiniz
Çok uzun bağlam	Kimi K3	Yayınlanmış 1 milyon token pencere
Olgun SDK ve araç ekosistemi	GPT-5.6 Sol	OpenAI entegrasyonları yaygın
Yoğun istem yeniden kullanımı	Kimi K3	$0,30/M önbellek isabetli girdi
Operasyonel sadelik	GPT-5.6 Sol	Tam yönetilen hizmet
Alan odaklı ince ayar	Kimi K3	Açık ağırlıklar esneklik sağlar
En zor ajan görevlerinde düşük risk	GPT-5.6 Sol	Daha yüksek öncü kalite tavanı

Gerçek dünya kullanım senaryoları

Fintech: kurum içi belge asistanı

Bir fintech şirketi, müşteri verileri ve uyumluluk belgelerini harici API'lere gönderemiyorsa GPT-5.6 Sol uygun olmayabilir. Kendi güvenlik duvarı arkasında çalıştırılabilen Kimi K3, bu tür kısıtlar için daha iyi eşleşir.

Bu senaryoda K3'ün avantajları:

Veri şirket altyapısında kalır.
Uzun belge setleri 1M bağlamla daha az parçalanır.
Model davranışı sürüm sabitlemeyle daha denetlenebilir olur.
Kalite, belge asistanı kullanım senaryosu için yeterli olabilir.

Startup: üst düzey kodlama ajanı

Ürününüzün temel değeri zor yeniden yapılandırmalar, karmaşık hata ayıklama veya çok adımlı ajan yürütmeleri ise GPT-5.6 Sol'un marjinal kalite avantajı ürün farkına dönüşebilir.

Bu senaryoda Sol'un avantajları:

En zor görevlerde daha güçlü muhakeme beklentisi
Olgun API ve araç ekosistemi
Daha kısa entegrasyon süresi
Yönetilen altyapı

K3'ün kodlama kullanımına odaklanan ek analiz için kodlama için Kimi K3 yazısını inceleyin.

Apidog ile K3 ve Sol'u yan yana test edin

Kararı benchmark tablosuna göre değil, kendi istemlerinize göre verin. Her iki model de OpenAI uyumlu olduğundan Apidog içinde iki istek oluşturarak karşılaştırmayı hızlıca yapabilirsiniz.

1. İki ortam oluşturun

Aşağıdaki değişkenleri ayrı ortamlar olarak tanımlayın:

KIMI_API_KEY
KIMI_BASE_URL
OPENAI_API_KEY

API anahtarlarını istek gövdesine yazmak yerine ortam değişkeni olarak saklayın.

2. Kimi K3 isteğini oluşturun

POST {{KIMI_BASE_URL}}/chat/completions
Authorization: Bearer {{KIMI_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "model": "kimi-k3",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Yanıtı kısa, teknik ve maddeler halinde ver."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Bu pull request içindeki olası yarış koşullarını analiz et."
    }
  ]
}

3. GPT-5.6 Sol isteğini oluşturun

POST https://api.openai.com/v1/chat/completions
Authorization: Bearer {{OPENAI_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Yanıtı kısa, teknik ve maddeler halinde ver."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Bu pull request içindeki olası yarış koşullarını analiz et."
    }
  ]
}

4. Aynı ölçütlerle değerlendirin

Her testte aşağıdaki alanları kaydedin:

Ölçüt	Nasıl ölçülür?
Doğruluk	Beklenen yanıt veya insan değerlendirmesi
Kullanışlılık	Önerilerin uygulanabilirliği
Gecikme	İlk token ve toplam yanıt süresi
Girdi tokenları	API kullanım verisi
Çıktı tokenları	API kullanım verisi
Tahmini maliyet	Token fiyatı × kullanım
Araç çağrısı başarısı	Ajan veya fonksiyon çağrısı logları

Kurulum için Apidog'u indirin. Geliştirme döngüsünü editör içinde tutmak isterseniz VS Code içinde Apidog entegrasyonunu kullanabilirsiniz.

Sonuç

Kimi K3 ve GPT-5.6 Sol aynı iş için tasarlanmış iki eşdeğer seçenek değildir.

GPT-5.6 Sol, en yüksek kalite tavanı ve yönetilen ekosistem isteyen ekipler için güçlü seçenektir. Moonshot'ın kendi açıklaması da ham yetenekte Sol'un K3'ün önünde olduğunu kabul ediyor.

Kimi K3 ise açık ağırlıklar, kendi kendine barındırma, veri kontrolü, 1 milyon token bağlam ve önbellek odaklı maliyet avantajlarıyla öne çıkıyor. Bu, yalnızca “daha ucuz alternatif” değil; özellikle gizlilik, altyapı kontrolü ve uzun bağlam gerektiren ürünler için farklı bir değer önerisidir.

En doğru yaklaşım:

Gerçek üretim istemlerinizi seçin.
Aynı sistem istemiyle iki modeli çalıştırın.
Kalite, gecikme, çıktı uzunluğu ve maliyeti ölçün.
En yüksek genel benchmark yerine ürününüz için en iyi sonucu veren modeli seçin.

Sıkça Sorulan Sorular

Kimi K3, GPT-5.6 Sol'dan daha mı iyi?

Genel en üst düzey kalite açısından değil. Moonshot'ın lansman yazısı, K3'ün Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol gibi en güçlü tescilli modellerin gerisinde kaldığını belirtiyor. K3; açıklık, 1M bağlam penceresi ve fiyatlandırma esnekliğinde öne çıkıyor.

Doğrudan K3–Sol karşılaştırma tablosu var mı?

Evet, ancak mevcut tablo Moonshot tarafından yayımlandı. K3; BrowseComp, Automation Bench ve SpreadsheetBench 2'de öndeyken Sol; Terminal-Bench 2.1 ve DeepSWE'de önde. Bağımsız bir yeniden çalıştırma olmadığı için sonuçları yönlendirici olarak değerlendirin.

Kimi K3'ü kendi sunucumda barındırabilir miyim?

Evet, ağırlıklar yaklaşık 27 Temmuz 2026'da açıldıktan sonra kendi altyapınızda çalıştırabilir, ince ayar yapabilir ve verileri kurum içinde tutabilirsiniz. GPT-5.6 Sol kapalı ve yalnızca barındırılan bir hizmettir.

Kimi K3 ne kadar?

K3 fiyatlandırması:

Önbellek isabetli girdi: milyon token başına $0,30
Önbellek kaçırmalı girdi: milyon token başına $3,00
Çıktı: milyon token başına $15,00

Büyük ve sabit istemleri tekrar kullanan iş yükleri, önbellek isabeti sayesinde önemli girdi maliyeti avantajı elde edebilir. GPT-5.6 Sol için güncel fiyatlandırmayı OpenAI belgelerinden kontrol edin.

Kimi K3 vs Claude Opus 4.8: Yeni Rakip Opus'a Karşı

Tobias Hoffmann — Fri, 17 Jul 2026 06:54:26 +0000

Moonshot AI, Kimi K3'ü 16 Temmuz 2026'da piyasaya sürdü ve lansman haberleri bunu Anthropic'e doğrudan bir meydan okuma olarak konumlandırdı. TechCrunch, K3'ün kapalı kaynaklı modellerle aradaki farkı kapatmasının beklendiğini; kaynakların Claude Opus 4.8'i yakalayabileceğini, hatta geçebileceğini söylediğini aktardı. Bu yazı, doğrulanabilir sayıları ve doğrulayamadığımız noktaları açıkça ayırarak iki modeli boyut boyut karşılaştırır. Kısa sonuç: K3 fiyat, bağlam penceresi ve açıklıkta öne çıkıyor; Opus 4.8 ise olgun bir yönetilen satıcı deneyimi sunuyor. Her ikisine de aynı istemi gönderip çıktı, gecikme ve maliyeti Apidog ile ölçerek kendi iş yükünüz için karar verebilirsiniz.

Apidog'u bugün deneyin

Özet ve hızlı karar

Kimi K3, 27 Temmuz 2026 civarında açık ağırlıklarla yayımlanması planlanan, 1 milyon jeton bağlam penceresine sahip, düşük giriş maliyetli ve 2,8 trilyon parametreli bir uzman karışımı (MoE) modelidir. Claude Opus 4.8 ise Anthropic'in daha yüksek fiyatlı, güçlü muhakeme ve aracı kullanımı itibarı bulunan kapalı modelidir.

Artificial Analysis'in bağımsız değerlendirmesinde K3, 57 Zeka Endeksi puanıyla 189 model arasında 4. sıradadır ve açık ağırlıklı modeller arasında en üst sırada yer alır.

Hızlı seçim rehberi:

Çok büyük bağlam penceresi, yüksek hacimde düşük maliyet veya kendi altyapınızda çalıştırma/ince ayar için Kimi K3'ü seçin.
Yönetilen destek, SLA'lar ve uzun üretim geçmişi olan bir sağlayıcı için bütçe uygunsa Claude Opus 4.8'i seçin.
En zor muhakeme ve aracı görevleri için ikisini de aynı test setiyle deneyin.
Bağımsız, birebir bir K3–Opus 4.8 kıyaslama tablosu henüz bulunmadığından, “bir model her durumda daha iyi” iddialarına dikkatle yaklaşın.

Bir çerçeveleme notu: Anthropic'in mevcut en iyi genel kullanıma açık modeli Claude Fable 5'tir. Opus 4.8 güçlü bir model olsa da Anthropic'in amiral gemisi değildir. Moonshot'un lansman blogu, K3'ün “en güçlü tescilli modeller olan Claude Fable 5 ve GPT 5.6 Sol'un hala gerisinde kaldığını” belirtir. Bu nedenle doğru yorum, “açık model Anthropic'i geçti” değildir; “açık model farkı kapatıyor, fiyat, bağlam ve açıklıkta avantaj sağlıyor; yalnızca en üst kalite katmanının gerisinde kalıyor” olmalıdır.

Lansman ve bu karşılaştırmanın nedeni

K3, Moonshot'un açık ağırlıklı model serisindeki en büyük adımdır. Toplam 2,8 trilyon parametresiyle Çin'den çıkan en büyük açık ağırlıklı model olarak sunulmuştur.

Mimarisi şunlara dayanır:

Kimi Delta Attention
Attention Residuals
Stable LatentMoE
Jeton başına 896 uzmandan 16'sının etkinleştirilmesi

Moonshot aktif parametre sayısını yayımlamadığı için bunu tahmin etmek doğru değildir. Mimari ve erişim ayrıntıları için Kimi K3 nedir yazısına bakabilirsiniz.

Bu karşılaştırmanın temel sorusu şudur: Açık ağırlıklı bir model kalite açısından yaklaştığında ve kendi donanımınızda çalıştırılabildiğinde, kapalı ve pahalı bir modele ne zaman prim ödemelisiniz?

Karşılaştırmanın “K3 vs Fable 5” yerine “K3 vs Opus 4.8” olarak yapılmasının nedeni, Opus 4.8'in açık bir modelin makul şekilde rekabet edebileceği seviyede olmasıdır. Piyasa bağlamı için TechCrunch raporunu inceleyin.

Kimi K3 ve Claude Opus 4.8 karşılaştırması

Boyut	Kimi K3	Claude Opus 4.8
Satıcı	Moonshot AI	Anthropic
Piyasaya sürülme	16 Temmuz 2026	Claude Opus 4 serisinin parçası
Model türü	2,8T-param MoE; 896 uzmandan 16'sı aktif	Tescilli; mimarisi açıklanmadı
Model kimliği / erişim	`kimi-k3`, OpenAI SDK uyumlu	Claude API, `claude-opus-4-8` ailesi
Bağlam penceresi	1.048.576 jeton (1M)	Büyük, ancak K3'ün 1M penceresinin altında
Giriş fiyatı	$0.30 / M önbellek isabeti, $3.00 / M önbellek ıskalaması	$5.00 / M
Çıkış fiyatı	$15.00 / M	$25.00 / M
Çıkış hızı	~62 jeton/sn (Artificial Analysis)	Burada belirtilmedi; Artificial Analysis'e bakın
Bağımsız puan	Zeka Endeksi 57; 189 model içinde 4.	En üst tescilli katman; Artificial Analysis'e bakın
Ağırlıklar	Açık ağırlıklar, 27 Temmuz 2026 civarı	Kapalı
Kalite konumu	Açık modeller arasında en iyisi; Fable 5 ve GPT 5.6 Sol'un gerisinde	Anthropic’in Fable 5 sınırının altında güçlü tescilli katman

Ekonomi ve erişim tarafında tablo ağırlıklı olarak K3 lehinedir. Kalite tarafında ise sonuç, kullandığınız görev setine ve değerlendirme yönteminize bağlıdır.

Zeka ve kalite: Veriyi doğru yorumlayın

K3 ve Opus 4.8'i doğrudan karşılaştıran ortak, bağımsız bir benchmark henüz yok. Bu nedenle iki veri kaynağını birbirinden ayırmak gerekir:

Bağımsız değerlendirmeler
Satıcı tarafından yayımlanan benchmark sonuçları

En güçlü bağımsız sinyal Artificial Analysis tarafından sağlanır. K3'ü muhakeme, kodlama ve bilgi değerlendirmelerinden oluşan Zeka Endeksi'nde üst sıralara yerleştirir. Ancak aynı kaynak K3'ün ortalamadan daha yavaş ve daha ayrıntılı yanıtlar verdiğini de belirtir.

Moonshot'un kendi lansman blogu, K3'ün Claude Fable 5 ve GPT 5.6 Sol'un gerisinde olduğunu kabul eder. Ancak bu ifade Opus 4.8 için doğrudan bir yenilgi anlamına gelmez.

Moonshot'un maksimum muhakeme ayarıyla yayımladığı satıcı benchmarkları aşağıdaki gibidir:

Kıyaslama	Kimi K3	Claude Opus 4.8
Terminal-Bench 2.1	88.3	84.6
DeepSWE	67.5	59.0
BrowseComp	91.2	84.3
Otomasyon Kıyaslaması	30.8	27.2
SpreadsheetBench 2	34.8	31.6

Bu rakamlar Moonshot tarafından yürütülmüş sonuçlardır; bağımsız bir kafa kafaya değerlendirme değildir. Yine de yayımlanan tabloda K3, DeepSWE dahil her metrikte Opus 4.8'in önündedir.

Kaynak etiketli ayrıntılar için:

Pratik karar: K3'ün Opus 4.8 ile en azından eşit seviyede olabileceğine dair güçlü işaretler var. Ancak Opus 4.8'in avantajı yalnızca benchmark puanları değildir; araç ekosistemi, yönetilen hizmet yapısı, güvenilirlik geçmişi ve ticari destek de kararın parçasıdır.

Fiyat: En büyük fark

Yayımlanan fiyatlar şöyle:

Maliyet türü	Kimi K3	Claude Opus 4.8
Önbellek isabetli giriş	$0.30 / M jeton	$5.00 / M jeton
Önbellek ıskalamalı giriş	$3.00 / M jeton	$5.00 / M jeton
Çıkış	$15.00 / M jeton	$25.00 / M jeton

K3:

Önbelleğe alınmış girişlerde dramatik biçimde daha ucuzdur.
Önbellek ıskalamalı girişte Opus 4.8'in yarı fiyatından daha düşüktür.
Çıkış jetonlarında yaklaşık %40 daha ucuzdur.

Bu fark özellikle şu iş yüklerinde önemlidir:

Aynı sistem istemini tekrar tekrar kullanan sohbet botları
Büyük belge kümeleriyle çalışan RAG uygulamaları
Yüksek hacimli içerik veya kod üretimi
Çok kullanıcılı SaaS ürünleri

Kendi kullanım senaryonuz için maliyet modeli hazırlarken şu kaynakları kullanabilirsiniz:

Ancak jeton fiyatını tek başına karar kriteri yapmayın. Daha ayrıntılı yanıt üreten bir model, daha fazla çıkış jetonu kullanarak birim fiyat avantajının bir bölümünü azaltabilir. Bu yüzden maliyeti gerçek istemlerinizle ölçün.

Basit hesap:

Toplam maliyet =
(giriş jetonları × giriş fiyatı)
+
(çıkış jetonları × çıkış fiyatı)

Karşılaştırmaya önbellek isabet oranını da ekleyin. Tekrarlanan sistem istemleri ve belge bağlamları için bu oran K3 tarafındaki maliyeti ciddi biçimde değiştirebilir.

Bağlam penceresi: Büyük çalışma alanı

Kimi K3'ün 1.048.576 jetonluk bağlam penceresi, bu karşılaştırmadaki en net avantajlardan biridir.

Bu kapasite şu senaryolarda parçalama ve ek veri alma ihtiyacını azaltabilir:

Tüm bir kod deposunu inceleme
Uzun sözleşme ve politika koleksiyonlarını analiz etme
Kitap uzunluğunda teknik dokümantasyonla çalışma
Çok turlu ve uzun ajan geçmişlerini tek bağlamda tutma

Claude Opus 4.8 de büyük bir bağlam penceresi sunar, ancak K3'ün 1 milyon jeton sınırının altındadır.

Uygulama yaklaşımı:

Önce gerçek belge veya depo boyutunuzu jeton olarak ölçün.
Mevcut RAG/parçalama altyapınızın maliyetini hesaplayın.
K3 ile daha büyük bağlam kullanırken doğruluk düşüşü yaşanıp yaşanmadığını test edin.
Uzun bağlamın yalnızca “sığma” değil, bilgiye doğru erişme problemi olduğunu unutmayın.

Daha büyük pencere bir kapasitedir; pencerenin tamamında tutarlı kalite garantisi değildir.

Açıklık: Açık ağırlıklar mı, kapalı API mi?

Açıklık, modelle neler yapabileceğinizi doğrudan etkiler.

Kimi K3'ün ağırlıklarının 27 Temmuz 2026 civarında yayımlanması planlanıyor. Bu, şu seçenekleri açar:

Kendi altyapınızda barındırma
Veri yerleşimi gereksinimlerini karşılama
Hava boşluklu ortamlarda çalıştırma
Kendi verileriniz üzerinde ince ayar yapma
Tek bir sağlayıcının hız limiti veya ürün yol haritasına daha az bağımlı olma

Bu nedenle düzenlemeye tabi sektörlerde “ağırlıkları kendi donanımımızda çalıştırabiliyor muyuz?” sorusu benchmark puanlarından daha kritik hale gelebilir.

Claude Opus 4.8 kapalı bir modeldir. Anthropic API'si üzerinden erişirsiniz ve yönetilen bir hizmet alırsınız:

Barındırma altyapısını yönetmeniz gerekmez.
Sağlayıcı desteği ve yayımlanmış politikalar bulunur.
Operasyonel karmaşıklık daha düşüktür.

Anthropic model ailesi için API belgelerini inceleyin.

Kısaca:

K3: Daha fazla kontrol ve daha fazla operasyonel sorumluluk.
Opus 4.8: Daha az altyapı yükü ve daha fazla yönetilen hizmet güvencesi.

Hız ve gecikme

Artificial Analysis, K3 için yaklaşık 62 çıktı jetonu/sn hızı bildirir. Bu değer, ilgili fiyat kategorisinde yaklaşık 73 jeton/sn medyanının altındadır. Buna karşılık ilk jetona ulaşma süresi yaklaşık 1,99 saniye ile hızlıdır.

Bu pratikte şunu ifade eder:

Yanıt başlangıcı hızlı hissedebilir.
Uzun yanıtların tamamlanması daha uzun sürebilir.
Ayrıntılı yanıt üretme eğilimi, toplam bekleme süresini artırabilir.

Opus 4.8 için doğrudan eşleşen bağımsız bir hız verisi burada bulunmadığından, gecikmeye duyarlı uygulamalarda kendi ölçümünüzü yapmanız gerekir.

Ölçmeniz gereken metrikler:

İlk bayta / ilk jetona kadar geçen süre
Toplam yanıt süresi
Çıkış jetonu/sn
Toplam çıkış jetonu
Başarısız istek oranı
Yeniden deneme sayısı

İş yüküne göre karar matrisi

İş yükü	Daha uygun seçenek	Neden
Çok uzun bağlamlı görevler: tüm depolar, büyük belge kümeleri	Kimi K3	1M jeton penceresi, parçalama ve veri alma ihtiyacını azaltır
Yüksek hacimli, maliyet hassasiyetli üretim	Kimi K3	Daha düşük giriş ve çıkış fiyatları; güçlü önbellek isabeti fiyatlandırması
Kendi kendine barındırma, veri yerleşimi veya ince ayar	Kimi K3	Açık ağırlıklar planlanıyor
En zor muhakeme ve aracı kalitesi	Her ikisini de test edin	Moonshot benchmarkları K3'ü öne koyuyor; ancak sonuçlar satıcı tarafından üretildi
Görev açısından kritik güvenilirlik ve destek	Claude Opus 4.8	Yönetilen ticari hizmet, destek, SLA ve yayımlanmış politikalar
Gecikmeye duyarlı etkileşimli uygulamalar	Her ikisini de test edin	K3 hızlı başlar ancak daha yavaş ve ayrıntılı üretebilir
Bütçe kısıtlı prototipler ve yan projeler	Kimi K3	Sınıra yakın kaliteye daha düşük maliyetle erişim

K3 ekonomi, bağlam ve kontrol açısından önde görünür. Opus 4.8 ise yönetilen satıcının sağladığı rahatlık, destek ve operasyonel güvenceyle ayrışır.

En iyi yaklaşım çoğu ekip için tek bir modele tamamen standartlaşmak değil, iş yüküne göre yönlendirme yapmaktır.

Gerçek dünya kullanım senaryoları

Belge analiz ürünü geliştiren startup

Uzun sözleşmeler, yüksek sorgu hacmi ve dar marjlar varsa K3 güçlü bir adaydır.

Nedenleri:

1M jeton bağlam penceresi
Daha düşük giriş ve çıkış maliyeti
Gelecekte veri yerleşimi gerekiyorsa kendi kendine barındırma seçeneği

Çok adımlı ajan iş akışları kullanan işletme

Hata maliyetinin yüksek olduğu otomasyonlarda benchmark tek başına yeterli değildir.

Uygulanabilir yaklaşım:

Gerçek üretim görevlerinden temsilî bir test seti oluşturun.
Başarı oranını, araç çağrısı doğruluğunu ve yeniden deneme sayısını ölçün.
K3 ve Opus 4.8'i aynı araç tanımları ve aynı istemlerle çalıştırın.
Maliyeti görev başına hesaplayın.

Moonshot benchmarkları K3'ü önde gösterse de Opus 4.8'in daha uzun üretim geçmişi, bazı ekipler için prim ödemeyi anlamlı kılabilir.

Üçüncü taraf API'lerine veri gönderemeyen düzenlenmiş banka

Bu senaryoda benchmark tartışması ikincildir.

Açık ağırlıklar bankanın kendi ortamında çalıştırılabiliyorsa K3 uygun olabilir. Kapalı API hizmeti olan Opus 4.8 ise veri politikaları nedeniyle tamamen devre dışı kalabilir.

Apidog'da iki modeli aynı istekle test etme

Kağıt üzerindeki karşılaştırmalar bir başlangıç noktasıdır. Nihai kararı kendi istemleriniz, veriniz ve gecikme hedeflerinizle vermelisiniz.

Kimi K3 OpenAI SDK formatıyla uyumludur ve Claude Opus 4.8 kendi API'si üzerinden erişilebilir. İki model için ayrı istekler oluşturarak aynı yükü her ikisine de gönderebilirsiniz.

Uygulama adımları:

Apidog'da biri K3, diğeri Opus 4.8 için iki istek oluşturun.
API anahtarlarını ortam değişkeni olarak saklayın.
Temel URL'leri de ortam değişkenlerine taşıyın.
Her iki istekte aynı sistem istemini, kullanıcı girdisini ve mümkünse aynı çıktı sınırlarını kullanın.
Yanıt gövdesini, HTTP durumunu, toplam süreyi ve token kullanımını kaydedin.
Bu istekleri aynı koleksiyonda saklayarak model güncellemelerinde yeniden çalıştırın.

Örnek değerlendirme tablonuz şu alanları içerebilir:

Metrik	K3	Opus 4.8
Başarı durumu
Toplam süre
İlk yanıt süresi
Giriş jetonu
Çıkış jetonu
Tahmini maliyet
Görev doğruluğu
Araç çağrısı doğruluğu

Bu yaklaşım “hangi model genel olarak daha iyi?” sorusunu daha yararlı bir soruya dönüştürür:

Bu istem için, bu maliyetle ve bu gecikmeyle hangi model daha iyi sonuç veriyor?

Bu testleri Apidog ile kurabilir, VS Code içinde Apidog üzerinden çalıştırabilir ve Postman olmadan API testi yaklaşımını uygulayabilirsiniz. Başlamak için Apidog'u indirin.

Sonuç

Kimi K3; fiyat, bağlam penceresi ve açıklık açısından Claude Opus 4.8'e karşı net avantajlar sunuyor. Moonshot'un kendi lansman benchmarklarında da K3, Opus 4.8'in önünde görünüyor. Ancak bu sonuçlar satıcı tarafından üretilmiştir ve henüz bağımsız olarak yeniden doğrulanmamıştır.

Claude Opus 4.8'in güçlü tarafı yönetilen hizmet deneyimidir:

Ticari destek
Yayımlanmış politikalar
Operasyonel kolaylık
Zorlu ajan iş yüklerinde daha uzun üretim geçmişi

İş yükünüz uzun bağlamlı, maliyet hassasiyetli veya kendi kendine barındırma gerektiriyorsa K3 pragmatik bir seçimdir. Yönetilen bir sağlayıcı ilişkisi, destek ve güvenilirlik geçmişi önceliğinizse Opus 4.8 primi hak edebilir.

Bağımsız birebir değerlendirme henüz bulunmadığından, en doğru yöntem iki modeli de kendi istemlerinizde ve kendi kalite ölçütlerinizle test etmektir.

Sıkça sorulan sorular

Kimi K3, Claude Opus 4.8'den daha mı iyi?

K3 ve Opus 4.8 birbirine yakın görünmektedir. K3; fiyat, bağlam penceresi ve açıklıkta öndedir. Moonshot'un yayımladığı benchmarklarda da her listelenen görevde Opus 4.8'i geçer. Ancak bu rakamlar satıcı tarafından oluşturulmuştur ve bağımsız olarak yeniden üretilmemiştir.

Opus 4.8'in avantajı benchmark liderliğinden çok, yönetilen hizmet deneyimi, güvenilirlik geçmişi ve ticari destektir.

Kimi K3 ne kadar daha ucuz?

K3, önbellek isabetli girişte milyon jeton başına $0.30, önbellek ıskalamalı girişte $3.00 ve çıkışta $15.00 listeler. Opus 4.8, giriş için $5.00, çıkış için $25.00 listeler.

Bu nedenle K3:

Önbelleğe alınmış girişte çok daha ucuzdur.
Önbellek ıskalamalı girişte yarı fiyatından daha düşüktür.
Çıkışta yaklaşık %40 daha ucuzdur.

Gerçek tasarruf, istemlerinizin ne kadarının önbelleğe alınabildiğine ve modelin ne kadar çıktı ürettiğine bağlıdır.

Kimi K3 ve Opus 4.8'i doğrudan karşılaştıran bağımsız benchmark var mı?

Henüz yok. Artificial Analysis bireysel model puanları sağlar ve Moonshot kendi benchmark sonuçlarını yayımlar. Ancak ortak, bağımsız ve birebir K3–Opus 4.8 karşılaştırması bulunmamaktadır.

Satıcı tarafından bildirilen sonuçları, bağımsız olarak yeniden üretilene kadar kendi kendine raporlanmış sonuçlar olarak değerlendirin.

Kimi K3, Opus 4.8'in mi yoksa Claude Fable 5'in mi rakibi?

K3 her iki seviyede de karşılaştırılabilir, ancak doğrudan kıyaslama için Opus 4.8 daha uygun seviyedir. Moonshot, K3'ün Claude Fable 5 ve GPT 5.6 Sol'un gerisinde kaldığını açıkça belirtir. Bu nedenle K3, tescilli model alanının en üst sınırını geçmiş bir model değil, o sınıra yaklaşan güçlü bir açık ağırlıklı model olarak değerlendirilmelidir.

Kimi K3 Benchmark Sonuçları: Moonshot Verileri ve Bağımsız Testler Karşılaştırması

Tobias Hoffmann — Fri, 17 Jul 2026 05:26:11 +0000

Yeni bir model piyasaya sürüldüğünde, iki tür rakam aynı anda ortaya çıkar ve nadiren birbiriyle uyuşur: laboratuvarın kendi rakamları ve bağımsız test uzmanlarının sonuçları. Moonshot AI'ın 16 Temmuz 2026'da piyasaya sürdüğü Kimi K3, her ikisini de aldanmadan okumak için net bir vaka çalışmasıdır. Bağımsız tarafta akıllı görünüyor ancak hızlı değil; satıcı tarafında ise Moonshot onu “sınır seviyesinde” olarak adlandırırken, aynı gönderide hâlâ en iyi tescilli sistemlerin gerisinde kaldığını kabul ediyor. Bu yazı, neyin kanıtlandığını, neyin iddia edildiğini ve henüz kimsenin yayınlamadığını ayırmanıza yardımcı olur.

Apidog'u bugün deneyin

TL;DR: Kimi K3 gerçekte nasıl kıyaslama yapıyor?

Bağımsız Artificial Analysis Intelligence Index'inde Kimi K3, 57 puan alarak 189 model arasında 4. sırada yer alıyor ve gerçek bir öncü model olarak öne çıkıyor.

Ancak ölçülen çıktı hızı saniyede yaklaşık 62 jeton. Bu değer, kendi fiyat segmentindeki 72,7 jeton/saniye ortalamasının altında. Sonuç: K3 güçlü bir akıl yürütücü, fakat hızlı değil.

Moonshot'ın lansman gönderisi “değerlendirme süitimizde sınır seviyesinde performans” iddia ediyor. Aynı gönderi, K3'ün “hâlâ en güçlü tescilli modeller olan Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde kaldığını” da açıkça belirtiyor.

Moonshot'ın yayınladığı kıyaslama tablosunda K3:

BrowseComp, Automation Bench ve SpreadsheetBench 2'de lider.
Terminal-Bench 2.1'de ikinci.
DeepSWE'de üçüncü.

Bu görev seviyesi sayıları satıcı tarafından çalıştırıldı ve henüz bağımsız olarak tekrarlanmadı. Bu nedenle onları kesin sonuç değil, yön göstergesi olarak değerlendirin.

💡 Unutmayın: En önemli kıyaslama, kendi iş yükünüz üzerinde çalıştırdığınız kıyaslamadır. Apidog gibi OpenAI uyumlu bir istemciyi kimi-k3 uç noktasına yönlendirin; gerçek istemlerinizde gecikmeyi, maliyeti ve çıktı kalitesini ölçün. K3'ün yığınınıza uygun olup olmadığını liderlik tablolarından daha doğru gösteren metrik budur.

Üç iddia, ayrı tutuldu

Model lansmanları kafa karıştırıcı olabilir; çünkü üç farklı açıklama türü genellikle tek bir başlık altında birleşir. Bunları ayırdığınızda resim netleşir.

Tam özellik sayfası için Kimi K3 nedir yazısı mimariyi ve fiyatlandırmayı kapsar. Burada kıyaslama sayılarına odaklanıyoruz.

İddia 1: Bağımsız dayanak — Artificial Analysis

Artificial Analysis bir üçüncü taraftır: API erişimi satın alır, sabit bir değerlendirme süiti çalıştırır ve laboratuvar girdisi olmadan sonuçları yayınlar. Bu nedenle aşağıdaki sayılar en yüksek ağırlığı taşır.

Kimi K3 için temel noktalar:

Zeka Endeksi: 57. Akıl yürütme, bilgi ve kodlama değerlendirmelerinin tek puanda birleşimi.
Sıralama: 189 model arasında 4. Yazım anında genel zeka konusunda yalnızca üç model daha yüksek puan alıyor.
Çıktı hızı: yaklaşık saniyede 62 jeton. Kategori ortalaması 72,7 olduğundan K3, benzer maliyet seviyesindeki tipik modellerden daha yavaş üretiyor.
İlk jetona kadar geçen süre: yaklaşık 2 saniye. Üretim başlamadan önce kısa fakat gerçek bir bekleme var.

Bu sayılar belirli bir tablo çiziyor: K3 akıllı, ancak hızlı değil.

Gece çalışan toplu işlerde bu farkın etkisi düşük olabilir. Buna karşılık, geliştiricinin her tamamlama için beklediği etkileşimli bir kodlama asistanında saniyede 62 jeton hissedilir bir gecikme yaratabilir. Aynı model, kullanım şeklinize bağlı olarak farklı sonuç verir.

İddia 2: Moonshot'ın kendisi hakkında söyledikleri

Moonshot'ın lansman gönderisi satıcı tarafından yazılmış bir belgedir. K3'ü “değerlendirme süitimizde sınır seviyesinde performans gösteren, diğer test edilen modelleri sürekli olarak geride bırakan” bir model olarak tanımlıyor.

Buradaki kritik ifade: “değerlendirme süitimiz.”

Kendi kıyaslama karışımını seçmek başlı başına bir sorun değildir. Ancak her satıcı güçlü olduğu değerlendirmeleri seçme eğilimindedir. Bu nedenle bu iddiayı belirleyici sonuç olarak değil, yön gösterici veri olarak ele alın.

Lansman haberlerinden gelen ikincil bir iddia, K3'ün Automation Bench, SpreadsheetBench 2 ve BrowseComp dahil olmak üzere sekiz gerçek dünya otomasyon kıyaslamasının dördünde birinci olduğunu; çoğunda ise Claude Fable 5'in arkasında ikinci sırada yer aldığını söylüyor.

Bu veriler henüz bağımsız bir test uzmanı tarafından tekrarlanmadı. Tarafsız bir ekip metodolojiyi yayınlayıp aynı sonuçları üretinceye kadar bunları “ilginç fakat doğrulanmamış” kabul edin.

İddia 3: Moonshot'ın kabul ettiği tavan

Lansman gönderisindeki en yararlı cümle, pazarlama abartısını sınırlar:

K3'ün genel performansı hâlâ en güçlü tescilli modeller olan Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisindedir.

Bir satıcının kendi tavanını açıkça belirtmesi nadirdir ve bu açıklama değerlidir.

Bu, beklentileri doğru kurmanızı sağlar. En zorlu görevler için Moonshot'ın kendisi, tescilli seçeneklerin ham yetenekte önde olduğunu söylüyor. K3'ün iddiası “herkesi yendik” değil; maliyetin bir kısmına açık bir modelde sınıra yakın kalite sunmak.

Karşılaştırmalar için şu analizlere bakabilirsiniz:

Bağımsız ve satıcı sayıları, yan yana

Tüm kıyaslama hikâyesini, iddianın kaynağına göre ayıralım.

İddia	Kim söylüyor	Neyi ölçer	Ne kadar güvenmeli
Zeka Endeksi 57, 189 model arasında 4. sıra	Artificial Analysis — bağımsız	Bileşik genel zeka	Yüksek. Üçüncü taraf, sabit süit, laboratuvar girdisi yok.
Çıktı yaklaşık saniyede 62 jeton; kategori ortalaması 72,7	Artificial Analysis — bağımsız	Üretim verimi	Yüksek. Ölçülmüş ve tekrarlanabilir.
İlk jetona kadar geçen süre yaklaşık 2 saniye	Artificial Analysis — bağımsız	Yanıt verebilirlik	Yüksek. Ölçülmüş veri.
“Değerlendirme süitimizde sınır seviyesinde performans”	Moonshot — satıcı	Kendi seçtiği kıyaslama karışımı	Yön gösterici. Ev sahibi avantajı geçerli.
BrowseComp, Automation Bench ve SpreadsheetBench 2 galibiyetleri; Terminal-Bench 2.1'de 2., DeepSWE'de 3. sıra	Moonshot — satıcı	Görev seviyesi ajan performansı	Orta. Yayınlanmış sayı var, ancak bağımsız tekrar yok.
Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un genel olarak gerisinde	Moonshot — satıcı	Tescilli liderlere karşı tavan	Yüksek. Satıcının kendi sınırını kabul etmesi.
Bağımsız tekrarlanmış kodlama puanları ve klasik SWE-bench Verified	Henüz hiç kimse	Kodlamaya özel yetenek	Yayınlanmadı. Satıcı sayıları var, tarafsız tekrar yok.

En güvenilir sayılar, yani bağımsız olanlar, K3'ün genel zekasını ve hızını tanımlıyor. Görev seviyesi otomasyon sayıları ise gerçek olsa da satıcı tarafından yürütülüyor.

Moonshot'ın maksimum akıl yürütme ayarında yayınladığı tablo:

Kıyaslama	Kimi K3	Claude Fable 5	GPT-5.6 Sol	Claude Opus 4.8
Terminal-Bench 2.1	88,3	84,6	88,8	84,6
DeepSWE	67,5	70,0	73,0	59,0
BrowseComp	91,2	88,0	90,4	84,3
Automation Bench	30,8	29,1	29,7	27,2
SpreadsheetBench 2	34,8	34,7	32,4	31,6

İki nokta öne çıkıyor:

K3, bu beş kıyaslamanın dördünde Claude Fable 5 ve Claude Opus 4.8'i geride bırakıyor.
DeepSWE'de K3, GPT-5.6 Sol ve Claude Fable 5'in açıkça gerisinde üçüncü sırada.

Bu tablo, Moonshot'ın “genel olarak iki tescilli liderin gerisinde” açıklamasının neden makul olduğunu gösteriyor: K3 genişlikte güçlü, ancak en zorlu ajan tabanlı kodlama ölçümünde geride.

Hâlâ ne eksik?

İyi bir kıyaslama analizi, bilinmeyenler listesi kadar dürüsttür. Kimi K3 için henüz herkese açık olmayan noktalar şunlar:

Bağımsız kodlama puanları: Moonshot, Terminal-Bench 2.1 ve DeepSWE sayılarını yayınladı. Ancak Artificial Analysis kodlamayı bileşik Endeks içine katıyor ve K3'ün bağımsız SWE-bench Verified sonucunu yayınlamıyor. Bugün gördüğünüz kesin SWE-bench yüzdeleri satıcının kendi çalıştırmalarına dayanıyor veya tahmin niteliğinde olabilir.
Tekrarlanan otomasyon sonuçları: Üçüncü tarafların Moonshot'ın Automation Bench, SpreadsheetBench 2 ve BrowseComp sonuçlarını yayınlanmış metodolojiyle tekrar çalıştırması gerekiyor. Ajan kıyaslamaları iskeleleme, istem biçimi ve yeniden deneme mantığına duyarlıdır.
1M jetonda uzun bağlam kalitesi: K3, 1 milyon jetonluk pencere sunuyor. Ancak büyük bir pencereye sahip olmak, pencerenin tamamında güvenilir geri çağırma sağlamakla aynı şey değildir. Tam bağlam uzunluğunda yayınlanmış uzun belge puanları henüz yaygın değil.

Bir sayının olmaması kötü sayı olduğu anlamına gelmez; yalnızca henüz yayınlanmadığını gösterir.

Satıcı kıyaslamalarını aldanmadan nasıl okursunuz?

Her satıcı grafiğini reddetmeniz gerekmez. Ancak aşağıdaki kontrol listesini uygulayın:

Testi kim çalıştırdı?

Bağımsız testler, kendi kendine raporlanan sonuçlardan daha değerlidir. Laboratuvar testi kendi yürüttüyse kıyaslama karışımının onu destekleyebileceğini varsayın.
Değerlendirme açıkça adlandırılmış ve sürümlenmiş mi?

“SWE-bench Verified” doğrulanabilir bir tanımdır. “Dahili kodlama süitimiz” değildir.
Neler dışarıda bırakılmış?

Üç galibiyetin grafiği, sekiz testin tamamını göstermez. Eksik metrikler genellikle düşük performans alanlarını gizleyebilir.
Satıcı bir tavanı kabul ediyor mu?

Moonshot'ın Fable 5 ve Sol karşısında geride olduğunu belirtmesi, tam zafer iddiasından daha güvenilir bir sinyaldir.
İddia bağımsız dayanakla uyuşuyor mu?

Satıcı iddiası ile tarafsız kaynak çelişiyorsa bağımsız kaynağı önceleyin.

K3 lansmanı bu filtreyle çoğu modelden daha iyi görünür: bağımsız Endeks gerçek gücü doğruluyor, satıcı kendi sınırlarını belirtiyor. Ancak doğrulanmamış otomasyon iddiaları hâlâ dikkat gerektiriyor.

Daha uzun örnekler için:

Gerçek test: K3'ü kendi göreviniz için kıyaslayın

Halka açık liderlik tabloları genel bir soruyu yanıtlar: Bu model ortalama olarak ne kadar akıllı?

Sizin sorunuz daha özeldir: İhtiyacım olan işi ne kadar iyi yapıyor?

Genelde 4. sırada olan bir model, sizin istem biçiminizde ilk sıraya çıkabilir. Ya da alanınıza uyarlanmış daha ucuz bir modelin gerisinde kalabilir. Bunu öğrenmenin tek yolu ölçmektir.

Uygulanabilir kıyaslama süreci

Altın bir set oluşturun.

İş yükünüzden 20–50 gerçek istem toplayın. Mümkünse bilinen iyi çıktıları ekleyin: gerçek destek talepleri, gerçek kod farkları, gerçek veri çıkarma görevleri. Sentetik istemler yanıltıcı olabilir.
Değişkenleri sabitleyin.

Model kimliğini (kimi-k3), sıcaklığı, sistem istemini ve maksimum jeton değerini sabitleyin. Bir testte yalnızca bir değişkeni değiştirin.
İstem başına dört metrik ölçün.
- Çıktı kalitesi: Görevi çözdü mü?
- Gecikme: İlk jetona kadar süre ve toplam üretim süresi
- Maliyet: Girdi + çıktı jetonları × fiyat
- Tutarlılık: Aynı istemde birden fazla çalıştırmadaki sonuç farkı
Mevcut modelinizle karşılaştırın.

Aynı altın seti bugün kullandığınız modelde de çalıştırın. Geçiş ancak önemsediğiniz eksende anlamlı bir kazanç sağlıyorsa değerlidir.

Bir API istemcisi burada işe yarar. Apidog ile kimi-k3 uç noktasını yeniden kullanılabilir bir koleksiyon olarak kaydedebilirsiniz:

Altın setinizdeki istemleri ayrı istekler olarak ekleyin.
Sıcaklık, sistem istemi ve maksimum jeton değerlerini sabitleyin.
Akış yanıtını açarak ilk jeton ve toplam yanıt süresini gözlemleyin.
Token kullanımını kaydedip maliyet hesabı yapın.
Yalnızca model uç noktasını değiştirerek aynı seti başka modellerde tekrar çalıştırın.

İş akışınız düzenleyicideyse, istekleri VS Code içinden de çalıştırabilirsiniz. Hazır olduğunuzda Apidog'u indirin ve Moonshot uç noktasına yeni bir istek gönderin.

İş yüküne göre nelere bakmalısınız?

Kodlama asistanı

Gecikme baskındır. Saniyede 62 jeton hızında uzun tamamlamalar fark edilir süre alabilir. Gerçek ortalama tamamlama uzunluğunuzla test edin ve daha hızlı modellerle karşılaştırın.
Toplu veri çıkarma

Kullanıcı yanıtı beklemiyorsa verim daha az kritik olabilir. Bu senaryoda K3'ün zeka sıralaması, kalite ve jeton başına maliyet daha önemlidir.
Uzun belge analizi

Gerçekte kullandığınız bağlam uzunluğunda test yapın. 32K bağlamda güvenilir olan model, 500K bağlamda bozulabilir. 1M pencere garanti değil, üst sınırdır.
Ajan otomasyonu

Doğrulanmamış “8'de 4” iddiasının önemli olduğu yer burasıdır. Pazarlama verisine güvenmek yerine küçük bir ajan donanımı kurun, gerçek görev döngünüzü çalıştırın ve başarı oranını ölçün.

Doğrudan anahtar yönetmek istemiyorsanız K3'ü bir toplayıcı üzerinden de kullanabilirsiniz: moonshotai/kimi-k3 için OpenRouter listesi, aynı modeli OpenAI uyumlu bir rota arkasında sunar.

K3'ün dürüstçe konumu

Lansman gürültüsünü bir kenara bırakırsak Kimi K3, net ve kendi kabul ettiği bir tavana sahip, gerçekten güçlü bir genel modeldir.

Bağımsız veri güven veriyor: Moonshot'ın tasarlamadığı bir süitte, 189 model arasında ilk dörtte yer alıyor. Hız ise etkileşimli kullanımda önemli, toplu işlerde ise daha az önemli olan dürüst zayıf noktası.

Satıcı iddialarını ayırın:

Fable 5 ve Sol'un gerisinde olduğu kabulü: Güvenilebilir.
Otomasyon kıyaslamalarındaki başarı iddiaları: Bağımsız olarak tekrarlanana kadar temkinli yaklaşılmalı.

Bir lansman, kanıtların sonu değil başlangıcıdır. Modeli kendi işiniz üzerinde ölçün ve kararı kendi verinizle verin.

Maliyet ve değer ilişkisini değerlendirmek için Kimi K3 fiyatlandırma analizi, fiyatları bu kıyaslama sayılarıyla birlikte ele alır.

Sıkça sorulan sorular

Kimi K3'ün kıyaslama puanı nedir?

Bağımsız Artificial Analysis Intelligence Index'inde Kimi K3, 57 puan alarak 189 model arasında 4. sırada yer alıyor. Moonshot kendi Terminal-Bench 2.1 ve DeepSWE puanlarını yayınladı, ancak bağımsız laboratuvarlar K3'ün kodlama kıyaslamalarını henüz tekrarlamadı. Bu nedenle Endeks, mevcut en iyi tarafsız sayıdır.

Kimi K3 diğer modellerden daha mı hızlı?

Hayır. Ölçülen çıktı hızı saniyede yaklaşık 62 jeton ve kendi fiyat segmentindeki 72,7 ortalamasının altında. İlk jetona kadar geçen süre yaklaşık 2 saniye. K3 güçlü fakat daha yavaş bir akıl yürütücü; gecikmeye duyarlı etkileşimli araçlardan çok toplu ve analiz odaklı işler için daha uygun olabilir.

Kimi K3, Claude Fable 5 veya GPT-5.6 Sol'u yener mi?

Moonshot'ın kendi açıklamasına göre genel olarak hayır. Lansman gönderisi K3'ün “hâlâ en güçlü tescilli modeller olan Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde kaldığını” belirtiyor. K3 birkaç otomasyon kıyaslamasında önde görünüyor, ancak bu sonuçlar satıcıya yakın kaynaklardan geliyor ve bağımsız biçimde doğrulanmış değil.

Kimi K3'ü kendi kullanım durumum için nasıl kıyaslamalıyım?

İş yükünüzden 20–50 gerçek istemden oluşan bir altın set oluşturun. Model kimliğini ve parametreleri sabitleyin. Ardından K3'ü mevcut modelinizle karşılaştırarak çıktı kalitesini, gecikmeyi, maliyeti ve tutarlılığı ölçün. Apidog gibi araçlarla istemleri yeniden kullanılabilir koleksiyon olarak kaydedebilir ve kimi-k3 ile rakip modeller arasında adil tekrar testleri yapabilirsiniz.

Kimi K3'ü Ücretsiz Nasıl Kullanılır

Tobias Hoffmann — Fri, 17 Jul 2026 05:16:40 +0000

Moonshot AI, Kimi K3'ü 16 Temmuz 2026'da yayımladı. Model; 2,8 trilyon parametreli uzman karışımı (MoE) mimarisi ve 1 milyon token bağlam penceresiyle, açık 3T sınıfındaki ilk model olarak konumlandırılıyor. Pratik soru ise daha basit: Kimi K3'ü ödeme yapmadan kullanabilir misiniz? Evet; ancak her ücretsiz yolun kota, kararlılık veya donanım açısından belirgin sınırları var.

Apidog'u bugün deneyin

Bu rehber, Kimi K3'e erişmek için kullanılabilecek ücretsiz yolları, her yolun gerçek maliyetini ve uygulama adımlarını kapsar. Daha önce Kimi K2.7 Code'u ücretsiz kullanma rehberini uyguladıysanız, genel akış tanıdık gelecektir: model değişti, ancak erişim kanalları büyük ölçüde aynı kaldı.

Özetle

En hızlı başlangıç, Kimi uygulaması veya Kimi.com ücretsiz katmanıdır. Oturum açıp sohbet edebilir; hesabınızın günlük kullanım sınırları dahilinde Kimi Code ve Kimi Work kullanabilirsiniz.
OpenRouter, moonshotai/kimi-k3 modelini OpenAI uyumlu API üzerinden sunar. Model sayfasından ücretsiz ya da promosyonlu rota olup olmadığını kontrol edin.
Kendi sunucunuzda çalıştırma, ağırlıklar yayımlandığında mümkün olacak. Moonshot, tüm ağırlıkların 27 Temmuz 2026'ya kadar yayımlanacağını belirtiyor.
Kimi API'de deneme veya promosyon kredileri olabilir. Sabit bir kredi tutarına güvenmek yerine geliştirici konsolundaki bakiyeyi kontrol edin.
Çalışan bir API anahtarınız varsa, kota harcamadan istekleri test etmek için kimi-k3 çağrılarını Apidog içinde oluşturun.

Moonshot'ın lansman açıklamasına göre K3, güçlü olmasına rağmen değerlendirme paketlerinde Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde kalıyor. Artificial Analysis'te 57 Zeka Endeksi puanıyla takip edilen 189 model arasında dördüncü sırada yer alıyor. Bu nedenle ücretsiz erişim seçeneklerini değerlendirirken modeli kendi gerçek görevlerinizle test edin.

“Ücretsiz” burada ne anlama geliyor?

Büyük dil modellerinde “ücretsiz”, genellikle sınırsız kullanım anlamına gelmez. Kimi K3 için dört temel senaryo vardır:

Oran sınırlı kullanım: Günlük veya saatlik mesaj/token sınırına ulaştığınızda beklemeniz ya da ücretli plana geçmeniz gerekir. Kimi uygulamasının ücretsiz katmanı bu mantıkla çalışır.
Promosyonlu yönlendirme: OpenRouter gibi bir toplayıcı, belirli dönemlerde ücretsiz veya düşük maliyetli rota sunabilir. Bu rotalar kalıcı değildir.
Kendi donanımınızda çalıştırma: Token başına API ücreti ödemezsiniz; ancak GPU, elektrik, bakım ve operasyon maliyeti size aittir.
Deneme kredileri: Sağlayıcı, yeni hesaplara sınırlı ve çoğu zaman süreli başlangıç bakiyesi tanımlar.

Veri kullanımı da önemlidir. Ücretsiz tüketici katmanlarında konuşmaların ürünü iyileştirmek amacıyla kullanılmasına ilişkin koşullar bulunabilir. Tescilli kod, müşteri verisi veya hassas içerikle çalışıyorsanız mevcut şartları okuyun ve saklama politikaları daha açık olan API yollarını değerlendirin. Modelin mimarisi ve konumlandırması için Kimi K3 nedir? rehberine bakabilirsiniz.

Yöntem 1: Kimi uygulaması ve Kimi.com ücretsiz katmanı

Çoğu geliştirici için ilk deneme noktası budur. Temel bir hesap oluşturup modeli doğrudan sohbet arayüzünden test edebilirsiniz.

Adım 1: Kimi'ye erişin

Mobilde Kimi uygulamasını indirin veya güncelleyin. iOS, Android ve HarmonyOS desteği bulunur.
Web'de kimi.com adresine gidin.
Hesabınızla oturum açın ve K3 destekli sohbeti açın.

Adım 2: Uygun çalışma yüzeyini seçin

Ücretsiz katman, genel sohbetin yanında iki odaklı çalışma alanı sunar:

Kimi Code: Kodlama işleri için terminal tabanlı kullanım sağlar. Modeli araç içindeki /model komutuyla seçebilirsiniz. Akış için Kimi CLI rehberine bakın.
Kimi Work: Masaüstü üretkenlik uygulamasıdır. Sürüm 3.1.0 veya daha yenisini gerektirir; Windows ve Apple silicon Mac sistemlerinde çalışır.

Adım 3: Kullanım göstergesini kontrol edin

Moonshot sabit bir ücretsiz token kotası yayımlamıyor. Bu nedenle üçüncü taraf kaynaklardaki “günde X mesaj” bilgilerine güvenmeyin. Uygulamadaki kullanım göstergesini kontrol edin.

Uzun bağlamlı görevler, araç kullanan oturumlar ve art arda kod üretimi ücretsiz hakkınızı hızlı tüketebilir. Bu yol; hızlı denemeler, günlük sohbet ve hafif kodlama için uygundur.

Yöntem 2: OpenRouter ile `moonshotai/kimi-k3` kullanmak

Kimi K3'ü doğrudan API üzerinden çağırmak istiyorsanız OpenRouter kısa bir başlangıç yoludur. Model, moonshotai/kimi-k3 kimliğiyle OpenAI uyumlu bir uç noktada sunulur.

Adım 1: OpenRouter anahtarı oluşturun

OpenRouter hesabınızdan API anahtarı oluşturun ve ortam değişkeni olarak kaydedin:

export OPENROUTER_API_KEY="or_your_api_key"

Adım 2: Model sayfasındaki rotaları kontrol edin

Ücretsiz veya promosyonlu rota olup olmadığını model sayfasından doğrulayın. Ücretsiz bir rota olmasa bile, hafif kullanımda düşük maliyetli sağlayıcı seçenekleri bulunabilir.

Adım 3: İlk isteği gönderin

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "moonshotai/kimi-k3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Bu fonksiyonu okunabilirlik için yeniden düzenle."
      }
    ]
  }'

Dikkat edilmesi gerekenler

Ücretsiz toplayıcı rotaları üretim garantisi değildir. Sağlayıcılar bu rotaları kaldırabilir, kota ekleyebilir veya yoğun trafikte istekleri kısıtlayabilir. Bu yüzden ücretsiz OpenRouter erişimini prototipleme ve test için kullanın; üretim bağımlılığı için ücretli rota veya birinci taraf API bütçesi planlayın.

Kimlik doğrulama, istek gövdesi ve birinci taraf uç nokta ayrıntıları için Kimi K3 API rehberini inceleyin.

Yöntem 3: Açık ağırlıklar yayımlandığında kendi sunucunuzda çalıştırmak

Kimi K3 açık 3T sınıfı model olarak tanıtılsa da, lansman tarihinde ağırlıklar henüz indirilebilir değildi. Moonshot, tüm model ağırlıklarının 27 Temmuz 2026'ya kadar yayımlanacağını belirtiyor.

Adım 1: Resmî yayın kaynaklarını takip edin

Ağırlıklar yayımlandığında şu kaynakları kontrol edin:

Hugging Face'deki Moonshot AI kuruluşu
Resmî Kimi blogu

Resmî yayın öncesinde başka kaynaklarda görünen “K3 ağırlıkları”na güvenmeyin.

Adım 2: Donanım gereksinimini gerçekçi değerlendirin

K3, 2,8T parametreli bir MoE modelidir. Token başına 896 uzmandan yalnızca 16'sı etkinleşse bile, model parametrelerini bellekte tutmak ciddi çoklu GPU altyapısı veya kiralık küme gerektirir.

Tam hassasiyette yerel çalıştırma çoğu bireysel geliştirici için gerçekçi değildir. Daha pratik seçenekler şunlardır:

Nicelenmiş topluluk yapılarının çıkmasını beklemek
Daha düşük bellek ayak izi karşılığında kalite kaybını kabul etmek
Çoklu GPU veya kiralık küme maliyetini API maliyetiyle karşılaştırmak

Benzer araçlar ve değiş tokuşlar için Kimi K2.5'i yerel çalıştırma rehberine bakabilirsiniz.

Kendi sunucunuzda çalıştırma token başına maliyeti kaldırır ve veri kontrolü sağlar. Ancak donanım, kurulum süresi ve sürekli operasyon maliyetini üstlenmeniz gerekir.

Yöntem 4: Kimi API deneme veya promosyon kredileri

Birinci taraf Kimi API ücretli bir hizmettir. Mevcut referans fiyatlar:

Önbellek isabetli giriş: milyon token başına 0,30 dolar
Önbellek kaçırmalı giriş: milyon token başına 3,00 dolar
Çıkış: milyon token başına 15,00 dolar

Bu fiyatlar ücretsiz katman değildir; maliyet karşılaştırması için referans noktasıdır.

Uygulama adımları

Kimi geliştirici konsoluna giriş yapın.
API anahtarınızı oluşturun.
Hesap bakiyenizi kontrol edin.
Aktif deneme veya promosyon kredisi olup olmadığını doğrulayın.
İlk gerçek API değerlendirmesini bu krediyle yapın.

Kredi varsa konsolunuzda görünür. Blog yazılarındaki sabit dolar tutarlarına göre plan yapmayın; geçerli tek değer, hesabınızın o gün gösterdiği bakiyedir.

Deneme kredileri, gerçek birinci taraf uç noktasını test etmek için uygundur. Ancak sınırlı ve süreli oldukları için sürekli kullanım planı değildir. Hacim bazlı maliyet hesabı için Kimi K3 fiyatlandırma analizine bakın.

Ücretsiz yolları karşılaştırma

Yöntem	Gerçek maliyet	Kurulum çabası	Kararlılık	En iyi kullanım alanı
Kimi uygulaması / Kimi.com ücretsiz katmanı	Ücretsiz, oran sınırlı	Çok düşük	Günlük sınır içinde güvenilir	İlk deneme, sohbet, hafif kodlama
OpenRouter `moonshotai/kimi-k3`	Ücretsiz veya düşük maliyetli rota olabilir	Düşük	Ücretsiz rotalar değişebilir	API prototipleme
Kendi sunucunuzda çalıştırma	Token başına ücret yok, yüksek donanım maliyeti	Yüksek	Tam kontrol sizde	Gizlilik ihtiyacı olan GPU'lu ekipler
Kimi API deneme kredileri	Kredi bitene kadar ücretsiz	Düşük	Sınırlı ve süreli	Tek seferlik ciddi değerlendirme

En kolay seçenekler genellikle en hızlı tükenen seçeneklerdir. En fazla kontrol sağlayan seçenekler ise donanım veya operasyon açısından daha maliyetlidir. Kimi K3 için aynı anda ücretsiz, sınırsız ve üretim düzeyinde bir yol yoktur.

Kimi K3 çağrılarını Apidog ile test edin

Ücretsiz kotanızı korumak için sohbet arayüzünde tekrar tekrar deneme yapmak yerine API isteklerinizi bir istemcide oluşturun. OpenRouter veya Kimi API anahtarınız varsa, istemleri, başlıkları ve parametreleri burada daha kontrollü biçimde yineleyebilirsiniz.

Apidog içinde şu adımları uygulayın:

Yeni bir POST isteği oluşturun.
OpenRouter için URL'yi şu şekilde ayarlayın:

   https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions

Gerekli başlıkları ekleyin:

   Authorization: Bearer {{OPENROUTER_API_KEY}}
   Content-Type: application/json

İstek gövdesine model kimliğini ekleyin:

   {
     "model": "moonshotai/kimi-k3",
     "messages": [
       {
         "role": "user",
         "content": "Bu API yanıtını TypeScript tipiyle eşleştir."
       }
     ]
   }

Anahtarı düz metin olarak yazmak yerine ortam değişkeni olarak saklayın.
İsteği kaydedin; farklı istemleri, sıcaklık değerlerini ve mesaj dizilerini aynı istek üzerinden test edin.

Kimi'nin birinci taraf API'sini kullanıyorsanız model alanında kimi-k3 kullanın. OpenRouter için ise moonshotai/kimi-k3 kimliği gerekir.

İstek çalıştıktan sonra Apidog ile dokümantasyon ve test senaryoları oluşturabilir; aynı akışı VS Code içindeki Apidog uzantısıyla sürdürebilirsiniz. Başlamak için Apidog'u indirin.

Sonuç

Kimi K3'e ücretsiz erişmek için birden fazla yol var:

Modeli hızlıca denemek için Kimi uygulamasını veya Kimi.com'u kullanın.
API ile geliştirme yapıyorsanız OpenRouter rotalarını kontrol edin ve çağrıları Apidog içinde test edin.
Veri kontrolü kritikse, 27 Temmuz 2026 civarındaki ağırlık yayını için GPU planı hazırlayın.
Birinci taraf değerlendirmesi gerekiyorsa önce Kimi geliştirici konsolundaki deneme kredilerini kontrol edin.

Pratikte çoğu geliştirici iki yöntemi birlikte kullanır: hızlı kontroller için uygulama, entegrasyon ve test için API. Hangi yolu seçerseniz seçin; kota, rota kararlılığı, donanım maliyeti veya kredi süresi gibi sınırları planınıza dahil edin. İlk çağrınızı günlük sohbet kotanızı tüketmeden test etmek için Apidog'u indirin.

Sıkça Sorulan Sorular

Kimi K3'ü kullanmak ücretsiz mi?

Kimi uygulaması ve Kimi.com üzerinden oran sınırlı ücretsiz kullanım mümkündür. Bu katman sohbeti, Kimi Code'u ve Kimi Work kullanımını kapsayabilir; ancak sınırlar Moonshot tarafından değiştirilebilir. Sınırsız ücretsiz erişim yoktur. Birinci taraf API ücretlidir, ancak deneme kredileri bulunabilir.

Kimi K3 ağırlıklarını şimdi indirip kendim çalıştırabilir miyim?

Lansman sırasında hayır. Moonshot, tüm ağırlıkların 27 Temmuz 2026'ya kadar yayımlanacağını belirtiyor. Yayımlandıklarında resmî Moonshot Hugging Face sayfasını ve Kimi blogunu takip edin. 2,8T MoE model için ciddi GPU kapasitesi gerektiğini unutmayın.

Ücretsiz katmanı aştığımda Kimi K3 API'si ne kadar tutar?

Birinci taraf fiyatları; önbellek isabetli giriş için milyon token başına 0,30 dolar, önbellek kaçırmalı giriş için 3,00 dolar ve çıkış için 15,00 dolardır. İstem önbellekleme gerçek maliyeti azaltabilir. OpenRouter, hafif kullanım için daha düşük maliyetli veya promosyonlu rotalar sunabilir.

Kimi K3, en iyi tescilli modellerle nasıl karşılaştırılır?

Moonshot'ın açıklamasına göre K3 güçlü olsa da Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisindedir. Artificial Analysis'te 57 Zeka Endeksi puanıyla 189 model arasında dördüncü sırada yer alır. Uygunluğunu belirlemek için kendi kod tabanınız, istemleriniz ve üretim senaryolarınızla test edin.

Bu akış Kimi K2.7'yi ücretsiz kullanmaktan ne kadar farklı?

Erişim yolları büyük ölçüde aynıdır; model kimliği ve model davranışı değişmiştir. Daha önce Kimi K2.7 Code'u ücretsiz kullanma akışını kullandıysanız, model kimliğini kimi-k3 olarak değiştirin ve aynı kota, yönlendirme ve maliyet değiş tokuşlarını göz önünde bulundurun.

Kimi K3 Fiyatlandırması: API Maliyetleri ve Önbellek İsabeti Hesaplaması

Tobias Hoffmann — Fri, 17 Jul 2026 03:25:26 +0000

Kimi K3, 16 Temmuz 2026'da piyasaya sürüldü. Fiyatlandırma ilk bakışta basit görünse de iki ayrı giriş fiyatı nedeniyle gerçek maliyeti hesaplamak gerekir: Moonshot AI, önbellek isabetli giriş için 1 milyon token başına 0,30 ABD doları, önbellek isabetsiz giriş için 3,00 ABD doları ve çıkış için 15,00 ABD doları listeliyor. Kodlama iş yüklerinde aylık faturayı belirleyen sayı, liste fiyatı değil; önbellek isabet oranınıza göre oluşan karma giriş oranıdır. Bu rehberde gerçek maliyet formülünü, görev başına hesaplamayı ve Kimi K3'ün Claude Opus 4.8, GPT-5.6 Sol ve DeepSeek V4 karşısındaki konumunu inceliyoruz.

Apidog'u bugün deneyin

TL;DR

Kimi K3 fiyatları:
- Önbellek isabetli giriş: 1M token başına 0,30 ABD doları
- Önbellek isabetsiz giriş: 1M token başına 3,00 ABD doları
- Çıkış: 1M token başına 15,00 ABD doları
Moonshot, kodlama iş yüklerinde %90'ın üzerinde önbellek isabet oranı bildirdiği için etkin giriş maliyeti 3,00 ABD doları yerine yaklaşık 0,57 ABD doları / 1M token olabilir.
Giriş ucuzdur; maliyetin önemli kısmı uzun model yanıtlarından gelir.
Sistem istemi, araç şemaları ve bağlam öneklerini dönüşler arasında sabit tutarak önbellek isabetini artırın.
Gerçek oranınızı, her yanıttaki kullanım verilerini inceleyerek ölçün. Bunu Apidog ile istek bazında doğrulayabilirsiniz.

Kimi K3 etiket fiyatları

Moonshot'ın kimi-k3 modeli için yayınladığı fiyatlar:

Token türü	1M token başına fiyat
Önbellek isabetli giriş	0,30 ABD doları
Önbellek isabetsiz giriş	3,00 ABD doları
Çıkış	15,00 ABD doları

Bu oranlar arasındaki fark, maliyet optimizasyonunun yönünü belirler:

Önbellek isabetsiz giriş, önbellek isabetli girişten 10 kat pahalıdır.
Çıkış, önbellek isabetsiz girişten 5 kat pahalıdır.
Çıkış, önbellek isabetli girişten 50 kat pahalıdır.

Bu nedenle tüm giriş tokenlarının 3,00 ABD doları üzerinden ücretlendirildiğini varsaymak giriş maliyetini abartır. Tersine, çıkışı ihmal etmek de toplam maliyeti olduğundan düşük gösterir.

Modelin yetenekleri ve konumlandırması için Kimi K3 nedir açıklayıcısına bakın. Uç nokta, temel URL ve SDK kurulumu için Kimi K3 API kılavuzunu kullanın.

Önbellek isabeti maliyeti neden değiştirir?

İstem önbellekleme, gönderdiğiniz istemin tokenize edilmiş önekini yeniden kullanır. Sonraki isteğiniz aynı önekle başlıyorsa sağlayıcı tokenları yeniden işlemek yerine önbellekten okuyabilir. Bu tokenlar, 3,00 ABD dolarlık önbellek isabetsiz oranı yerine 0,30 ABD dolarlık önbellek isabetli oranla faturalandırılır.

Moonshot, Kimi K3'ü Mooncake'in ayrıştırılmış çıkarım mimarisi üzerinden sunduğunu ve kodlama iş yüklerinde %90'ın üzerinde önbellek isabet oranı bildirdiğini belirtiyor.

Karma giriş maliyetini şu formülle hesaplayın:

karma_giriş_oranı =
  (isabet_oranı × önbellek_isabet_fiyatı) +
  ((1 - isabet_oranı) × önbellek_isabetsiz_fiyatı)

%90 önbellek isabeti için:

(0,90 × 0,30 ABD doları) + (0,10 × 3,00 ABD doları)
= 0,27 ABD doları + 0,30 ABD doları
= 0,57 ABD doları / 1M giriş tokenı

%95 isabet oranında ise:

(0,95 × 0,30 ABD doları) + (0,05 × 3,00 ABD doları)
= 0,435 ABD doları / 1M giriş tokenı

%90 oranı, Moonshot'ın kodlama iş yükleri için bildirdiği değerdir. Kendi oranınız; istem öneklerinizin ne kadar sabit kaldığına, araç şemalarınıza ve konuşma bağlamını nasıl taşıdığınıza bağlıdır. Üretim bütçesini bu varsayımla oluşturmadan önce kendi trafiğinizi ölçün.

Uygulamalı maliyet örneği: tek bir ajan kodlama görevi

Orta büyüklükte bir depoda çalışan tek bir kodlama ajanı oturumunu ele alalım:

Toplam giriş: 2.000.000 token
Toplam çıkış: 200.000 token

Bağlamın her turda yeniden gönderilmesi, özellikle ajan tabanlı kodlama akışlarında giriş hacmini büyütebilir.

Senaryo 1: Önbellek yok

Giriş:
2.000.000 × 3,00 / 1.000.000 = 6,00 ABD doları

Çıkış:
200.000 × 15,00 / 1.000.000 = 3,00 ABD doları

Toplam:
9,00 ABD doları

Senaryo 2: %90 önbellek isabeti

Önbellek isabetli giriş:
1.800.000 × 0,30 / 1.000.000 = 0,54 ABD doları

Önbellek isabetsiz giriş:
200.000 × 3,00 / 1.000.000 = 0,60 ABD doları

Giriş ara toplamı:
1,14 ABD doları

Çıkış:
200.000 × 15,00 / 1.000.000 = 3,00 ABD doları

Toplam:
4,14 ABD doları

Önbellekleme:

Giriş maliyetini 6,00 ABD dolarından 1,14 ABD dolarına
Toplam görev maliyetini 9,00 ABD dolarından 4,14 ABD dolarına

düşürür.

Bu, görev genelinde yaklaşık %54 tasarruf demektir. Ancak çıkış maliyeti iki senaryoda da 3,00 ABD dolarıdır. Önbellekleme, henüz üretilmemiş model yanıtlarını ucuzlatmaz.

Maliyeti düşürmek için uygulama adımları

Kimi K3'te maliyet optimizasyonu çoğunlukla çıktı disiplinidir.

1. Yanıt uzunluğunu sınırlayın

İstekte doğrudan istenen çıktıyı tanımlayın. Gereksiz açıklama, alternatif yaklaşım veya tekrar istemeyin.

{
  "model": "kimi-k3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Yalnızca ilgili dosyalar için unified diff üret. Açıklama ekleme."
    }
  ],
  "max_tokens": 1200
}

max_tokens sınırı, uzun ve pahalı yanıtları önlemek için en doğrudan kontrol noktasıdır.

2. Önbelleğe uygun sabit bir önek oluşturun

Sistem isteminizi, araç tanımlarınızı ve değişmeyen depo bağlamınızı her çağrıda aynı sırada ve aynı içerikle gönderin.

[Sabit sistem istemi]
[Sabit araç şeması]
[Sabit depo kuralları]
[Değişen kullanıcı görevi]

Şunlar önbellek isabetini bozabilir:

Sistem istemindeki küçük metin düzenlemeleri
Araç şemalarının yeniden sıralanması
Bağlam bloklarının farklı sırada gönderilmesi
Aynı sabit içeriğe zaman damgası veya rastgele kimlik eklenmesi

3. İlgili görevleri aynı bağlam altında gruplayın

Her işlem için sıfırdan yeni bir bağlam başlatmak yerine, aynı depo ve görev bağlamına ait çağrıları aynı sabit önek arkasında çalıştırın.

Örneğin:

Depo kurallarını ve dosya ağacını gönderin.
Hata analizini isteyin.
Aynı bağlamla düzeltme planını isteyin.
Aynı bağlamla kod farkını isteyin.
Son olarak test güncellemesini isteyin.

Bu yaklaşım hem önbellek isabetini artırabilir hem de modelin gerekli bağlamı korumasına yardımcı olabilir.

4. Girişi körlemesine kırpmayın

Önbelleğe alınmış giriş zaten ucuz olabilir. Sırf token azaltmak için gerekli depo bağlamını veya hata kayıtlarını silmek:

daha fazla açıklayıcı soru üretilmesine,
daha uzun çıktılara,
yanlış veya eksik değişikliklere,
ek isteklerle maliyetin tekrar artmasına

neden olabilir.

Kimi K3 için pratik yaklaşım şudur: bağlamı yeterli tutun, çıktıyı sıkı yönetin.

Fiyat kıyaslaması: Kimi K3 nerede konumlanıyor?

Model	Giriş (1M başına)	Çıkış (1M başına)	Notlar
Kimi K3	0,30 ABD doları önbellek isabetli / 3,00 ABD doları önbellek isabetsiz	15,00 ABD doları	1M bağlam, 27 Temmuz civarı açık ağırlıklar
Claude Opus 4.8	5,00 ABD doları	25,00 ABD doları	Premium katman; güncel fiyatlandırmayı kontrol edin
GPT-5.6 Sol	~5,00 ABD doları	~30,00 ABD doları	Amiral gemisi katmanı; daha ucuz GPT-5.6 katmanları mevcut
DeepSeek V4	Değer katmanı	Değer katmanı	Güncel oranları doğrulayın

Rakip fiyatları değişebileceği için üretim kararından önce güncel oranları kontrol edin.

Claude Opus 4.8 karşısında

Kıyaslanan Claude Opus 4.8 fiyatlarına göre Kimi K3, hem giriş hem çıkış tarafında daha düşük liste fiyatına sahiptir.

Örnekteki 2M giriş ve 200K çıkış görevi için:

Claude Opus 4.8:
Giriş: 2M × 5,00 = 10,00 ABD doları
Çıkış: 200K × 25,00 = 5,00 ABD doları
Toplam: yaklaşık 15,00 ABD doları

Kimi K3 (%90 önbellek isabeti):
Toplam: yaklaşık 4,14 ABD doları

Anthropic'in kendi istem önbellekleme mekanizmaları maliyet farkını azaltabilir. Yine de bu oranlar, Kimi K3'ün fiyat açısından değer odaklı bir seçenek olduğunu gösterir.

GPT-5.6 Sol karşısında

GPT-5.6 fiyatlandırmasına göre GPT-5.6 Sol için yaklaşık 5 ABD doları giriş ve 30 ABD doları çıkış maliyeti söz konusu olabilir.

Bu durumda Kimi K3 özellikle çıkış maliyetinde daha düşük kalır. Ancak GPT-5.6'nın daha ucuz Terra ve Luna katmanları bulunur. Bu katmanların yetenek/maliyet dengesi iş yükünüze uygunsa OpenAI tarafı daha avantajlı olabilir.

DeepSeek V4 karşısında

DeepSeek V4 fiyatlandırması ile karşılaştırırken iki değer odaklı açık ağırlık seçeneğini değerlendirirsiniz.

DeepSeek V4 ham çıktı fiyatında Kimi K3'ün altına inebilir. Kimi K3 ise 1M bağlamı ve iyi önbelleklenen giriş iş yüklerinde düşük karma giriş maliyetiyle karşılık verir. İş yükünüz giriş ağırlıklıysa ve önekleriniz kararlıysa maliyet farkı daralabilir veya tersine dönebilir.

Apidog ile token kullanımını ölçme

Önbellek hesabı ancak kendi kullanım verilerinizle anlamlıdır. Kimi K3 yanıtlarındaki kullanım nesnesi, giriş, çıkış ve önbellek isabetiyle ilgili token sayılarını içerir. Bu alanlardan gerçek karma oranınızı hesaplayabilirsiniz.

Kimi K3 uç noktasını Apidog'da OpenAI uyumlu bir API gibi yapılandırın:

Temel URL
Taşıyıcı token
Model kimliği: kimi-k3

Ardından şu test akışını uygulayın:

Temsili bir sistem istemi, araç şeması ve görev bağlamı oluşturun.
İsteği ilk kez gönderin ve kullanım verisini kaydedin.
Aynı isteği, sabit öneği değiştirmeden ikinci kez gönderin.
İkinci yanıttaki önbellek isabet tokenlarını karşılaştırın.
Gerçek isabet oranınızı aşağıdaki formülle hesaplayın.

önbellek_isabet_oranı =
önbellek_isabet_tokenları / toplam_giriş_tokenları

Ardından maliyet tahmininizi güncelleyin:

tahmini_giriş_maliyeti =
toplam_giriş_tokenı / 1.000.000 × karma_giriş_oranı

Aynı isteği kimi-k3 ve mevcut modeliniz için kaydederek A/B testi de yapabilirsiniz. Yanıtları yan yana değerlendirin; ardından token sayıları ve iş başına maliyet üzerinden karar verin.

Editör içinde çalışıyorsanız VS Code içinde Apidog kullanma rehberiyle bu test döngüsünü kodunuzun yanında tutabilirsiniz. Apidog'u indirin ve birkaç dakika içinde karşılaştırmalı istekler çalıştırın.

Dürüst değerlendirme

Kimi K3'ü beslemek ucuz, konuşturmak ise primlidir.

Mooncake üzerinden bildirilen %90'ın üzerindeki kodlama iş yükü önbellek isabetiyle birlikte, giriş maliyeti birçok ekip için 0,30 ABD dolarlık tabana yaklaşabilir. Asıl bütçe baskısı, 1M token başına 15,00 ABD doları olan çıkış tarafındadır.

Pratikte:

Sabit önekleri yeniden kullanın.
Çıktı uzunluğunu max_tokens ile kontrol edin.
Gereksiz açıklama yerine doğrudan fark, JSON veya yapılandırılmış çıktı isteyin.
Kendi kullanım verinizden gerçek önbellek isabet oranını ölçün.
Rakiplerin güncel fiyatlarını üretim kararından önce yeniden doğrulayın.

Kimi K3, Claude Opus 4.8'e karşı daha düşük oranlar sunar ve GPT-5.6 Sol'a göre fiyat avantajına sahiptir. DeepSeek V4 ile karşılaştırmada ise sonuç; giriş/çıkış oranınıza ve önbellekleme başarınıza bağlıdır. Moonshot, modeli yetenek açısından Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde konumlandırırken; uygun fiyat, 1M bağlam ve 27 Temmuz civarında gelecek açık ağırlık sürümü Kimi K3'ü değerlendirmeye değer kılar.

Harcama yapmadan önce Apidog'u indirin, kimi-k3 için birkaç temsili istek gönderin ve kullanım nesnesindeki önbellek isabet dağılımından kendi karma maliyetinizi hesaplayın.

SSS

Kimi K3 API maliyeti ne kadar?

Moonshot'ın doğrudan API'sinde Kimi K3:

Önbellek isabetli giriş için 1M token başına 0,30 ABD doları
Önbellek isabetsiz giriş için 1M token başına 3,00 ABD doları
Çıkış için 1M token başına 15,00 ABD doları

maliyetindedir.

OpenRouter gibi üçüncü taraf listelemeler, ayrı bir önbellek isabet katmanı olmadan sabit 3,00 ABD doları giriş ve 15,00 ABD doları çıkış gösterebilir. İstek kurulumu için Kimi K3 API kılavuzuna bakın.

Önbellek isabet oranı nedir ve neden önemlidir?

Önbellek isabet oranı, giriş tokenlarınızın ne kadarının yeniden işlenmek yerine önbellekten okunduğunu gösterir.

Moonshot, Mooncake'in ayrıştırılmış çıkarımı üzerinden sunulan kodlama iş yüklerinde %90'ın üzerinde isabet oranı bildirmektedir. Bu önemlidir; çünkü isabetli giriş tokenları 3,00 ABD doları yerine 0,30 ABD doları üzerinden ücretlendirilir.

%90 isabet oranında karma giriş maliyeti yaklaşık:

0,57 ABD doları / 1M giriş tokenı

olur.

Kimi K3, Claude Opus 4.8'den daha mı ucuz?

Liste fiyatlarına göre evet. Kimi K3'ün çıkışı 1M token başına 15,00 ABD doları, Claude Opus 4.8'in çıkışı ise 25,00 ABD dolarıdır. Giriş tarafında da Kimi K3 daha düşük fiyatlıdır.

2M giriş ve 200K çıkış içeren örnek görevde:

Kimi K3, %90 önbellek isabetiyle yaklaşık 4,14 ABD doları
Claude Opus 4.8, liste fiyatlarıyla yaklaşık 15,00 ABD doları

tutar.

Anthropic'in kendi önbellekleme desteği farkı azaltabilir. Ayrıntılar için Claude Opus 4.8 fiyatlandırmasına ve Kimi K3 vs Claude Opus 4.8 karşılaştırmasına bakın.

Kimi K3 fiyatlandırması GPT-5.6 ve DeepSeek V4 ile nasıl karşılaştırılır?

Kimi K3, yaklaşık 5 ABD doları giriş ve 30 ABD doları çıkış maliyeti olan GPT-5.6 Sol'dan daha ucuzdur. Ancak GPT-5.6'nın daha ucuz Terra ve Luna katmanları vardır.

DeepSeek V4, ham çıktı fiyatında Kimi K3'ün altına inebilecek değer odaklı başka bir seçenektir. Kimi K3 ise yüksek önbellek isabeti olan giriş ağırlıklı iş yüklerinde avantaj sağlayabilir.

Karar vermeden önce GPT-5.6 fiyatlandırmasını ve DeepSeek V4 API fiyatlandırmasını kontrol edin.

Kimi K3 faturamı nasıl düşürebilirim?

Girişten çok çıkış maliyetine odaklanın:

max_tokens değerini sınırlayın.
Kısa, yapılandırılmış yanıtlar isteyin.
Sistem istemi, araç şeması ve bağlam önekini bayt düzeyinde sabit tutun.
Aynı bağlamdaki görevleri ayrı, sıfırdan başlayan çağrılar yerine birlikte yürütün.
Gerçek önbellek isabet oranınızı izleyin.

Önbelleğe alınmış giriş zaten ucuz olabileceği için, yalnızca tasarruf amacıyla yararlı bağlamı kırpmak genellikle iyi bir optimizasyon değildir.

Gerçek önbellek isabet oranımı nasıl doğrulayabilirim?

Her Kimi K3 yanıtındaki kullanım nesnesini inceleyin. Bu nesne giriş, çıkış ve önbellek isabet token sayılarını içerir.

Aynı isteği Apidog üzerinden iki kez gönderin. Sabit önek korunuyorsa ikinci istekte önbellek isabet tokenlarının arttığını gözlemleyebilirsiniz.

önbellek_isabet_oranı =
önbellek_isabet_tokenları / toplam_giriş_tokenları

Bu oranı karma maliyet formülüne ekleyerek gerçek üretim maliyetinizi tahmin edin.

Kimi K3 API Nasıl Kullanılır?

Tobias Hoffmann — Fri, 17 Jul 2026 02:19:13 +0000

Moonshot AI, 16 Temmuz 2026 tarihinde Kimi K3'ü piyasaya sürdü ve bugüne kadarki en yetenekli modeli olarak konumlandırdı: 2,8T parametreli Uzmanlar Karışımı (Mixture-of-Experts) tasarımı ve 1.048.576 tokenlık bağlam penceresiyle dünyanın ilk açık 3T sınıfı modeli. Geliştiriciler için asıl önemli nokta model boyutu değil, API uyumluluğudur. Kimi K3, OpenAI SDK sözleşmesini kullanır. Halihazırda GPT veya başka bir OpenAI uyumlu uç nokta çağırıyorsanız, aynı istemciyi kimi-k3 modeline yönlendirip birkaç dakika içinde akış yanıtları alabilirsiniz. Bu rehberde API anahtarı oluşturma, Python/JavaScript/cURL ile ilk istek, akış, araç çağrıları, JSON modu, reasoning_effort parametresi ve bağlam önbelleklemesini uygulamalı olarak ele alacağız. Son bölümde ise çağrıları Apidog içinde test edip ham HTTP isteklerini ve SSE olaylarını inceleyeceğiz.

Apidog'u bugün deneyin

Özet

API model kimliği kimi-k3'tür. OpenRouter slug'ı moonshotai/kimi-k3'tür.
Uç nokta OpenAI SDK uyumludur: base_url, api_key ve model="kimi-k3" ayarlarını yapmanız yeterlidir. Kesin temel URL'yi platform.kimi.ai konsolunda doğrulayın. Kimi tarihsel olarak https://api.moonshot.ai/v1 adresini kullanmıştır.
Bağlam penceresi 1 milyon tokendir. Fiyatlandırma; milyon önbellek isabetli giriş tokenı başına 0,30 dolar, milyon önbellek kaçaklı giriş tokenı başına 3,00 dolar ve milyon çıktı tokenı başına 15,00 dolardır.
Akış, araç çağrıları, JSON modu, yapılandırılmış çıktı ve reasoning_effort parametresi standart sohbet tamamlama sözleşmesiyle çalışır.
Daha eski veya bütçe odaklı kodlama iş yükleri için K2.7 serisi daha uygun olabilir.
Akış ve araç çağrılarını hata ayıklamak, anahtarı ortam değişkeni olarak saklamak ve kimi-k3 ile kimi-k2-7-code arasında A/B testi yapmak için isteği Apidog'a aktarabilirsiniz.

Hangi Kimi modelini çağırmalısınız?

Kod yazmadan önce hedef modeli seçin.

Kimi K3; karmaşık kodlama, uzun süreli ajan tabanlı iş akışları ve büyük bağlam üzerinde bilgi görevleri için tasarlanmış serinin öncü MoE modelidir. Seride token başına en yüksek çıktı maliyetine sahiptir. Moonshot'un kendi lansman gönderisi, K3'ün dahili karşılaştırmalarda Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde kaldığını belirtir. Bu nedenle K3 güçlü bir seçenek olsa da her iş yükü için otomatik olarak en iyi fiyat/performans tercihi değildir.

Yüksek hacimli kodlama asistanı, CI test üretimi veya çağrı başına maliyetin önemli olduğu iş yüklerinde K2.7 Kod serisi daha ekonomik olabilir. Başlangıç için şu kaynakları inceleyin:

Pratik seçim kuralı:

Derin muhakeme, 1M bağlam veya araç orkestrasyonu: kimi-k3
Rutin ve yüksek hacimli kodlama: kimi-k2-7-code

Kimi platformunda API anahtarı alın

platform.kimi.ai adresine gidin ve oturum açın. Konsol üzerinden API anahtarı oluşturabilir, kullanımınızı izleyebilir ve hesabınıza ait temel URL'yi doğrulayabilirsiniz.

Konsolda API Keys bölümünü açın.
Yeni bir anahtar oluşturun.
Anahtarı hemen kopyalayıp güvenli bir yere kaydedin. Tam değeri daha sonra tekrar gösterilmez.
kimi-k3 çağrılarının bakiye nedeniyle reddedilmemesi için kredi veya faturalandırma katmanınızı doğrulayın.
Konsolda belirtilen temel URL'yi not edin. Kimi tarihsel olarak https://api.moonshot.ai/v1 kullanmıştır; ancak hesabınız için doğruluk kaynağı konsoldur.

Anahtarı kaynak koduna yazmayın. Ortam değişkeni olarak tanımlayın:

export KIMI_API_KEY="sk-your-key-here"
export KIMI_BASE_URL="https://api.moonshot.ai/v1"

Bu yaklaşım, anahtarın Git geçmişine veya ekran görüntülerine yanlışlıkla girmesini önler. Aynı anahtarı API test aracınızda da ortam değişkeni olarak saklayın.

Önbellek isabetleri ile önbellek kaçaklarının faturanıza etkisi için Kimi K3 fiyatlandırma kılavuzuna bakın.

Hızlı başlangıç: İlk `kimi-k3` çağrınız

Kimi API'si OpenAI sohbet tamamlama sözleşmesini takip eder. OpenAI SDK kullanıyorsanız temel olarak iki şeyi değiştirirsiniz:

base_url
model

Python

Önce SDK'yı yükleyin:

pip install openai

Ardından ilk isteği gönderin:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["KIMI_API_KEY"],
    # Kesin URL'yi platform.kimi.ai konsolunda doğrulayın.
    base_url=os.environ.get("KIMI_BASE_URL", "https://api.moonshot.ai/v1"),
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a precise coding assistant."},
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain what a token bucket rate limiter does in one paragraph.",
        },
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

JavaScript / TypeScript

Paketi yükleyin:

npm install openai

İstemciyi yapılandırın:

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.KIMI_API_KEY,
  // Kesin URL'yi platform.kimi.ai konsolunda doğrulayın.
  baseURL: process.env.KIMI_BASE_URL ?? "https://api.moonshot.ai/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi-k3",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a precise coding assistant." },
    {
      role: "user",
      content: "Explain what a token bucket rate limiter does in one paragraph.",
    },
  ],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

cURL

SDK kullanmadan doğrudan HTTP isteği göndermek için:

curl "$KIMI_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $KIMI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain what a token bucket rate limiter does in one paragraph."
      }
    ]
  }'

Hata ayıklama için hızlı kontrol listesi:

401: API anahtarı yanlış, eksik veya ortam değişkeni yüklenmemiş olabilir.
404: Genellikle modelden değil, yanlış temel URL veya yanlış yoldan kaynaklanır.
429 / bakiye hatası: Kullanım limiti, kredi veya faturalandırma yapılandırmasını kontrol edin.

İstemci seçenekleri için OpenAI Python SDK belgelerine bakabilirsiniz. Kimi OpenAI uyumlu kablo formatını kullandığı için aynı istemci yapısı geçerlidir.

Akış yanıtları

Sohbet arayüzlerinde ve uzun ajan dönüşlerinde, tüm yanıtın tamamlanmasını beklemek yerine tokenları geldikçe göstermek istersiniz. Bunun için stream=True kullanın.

Python ile akış

stream = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Write a 6-line poem about flaky tests.",
        }
    ],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta

    if delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)

Arka planda bu istek bir Server-Sent Events (SSE) akışıdır. Her parça data: çerçevesi içinde küçük bir JSON parçası olarak gelir ve akış data: [DONE] ile tamamlanır.

SDK bu ayrıntıyı gizler. Ancak akış yarıda kesildiğinde veya beklenmeyen bir olay geldiğinde ham SSE çerçevelerini görmek hata ayıklamayı kolaylaştırır.

JavaScript ile akış

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi-k3",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Write a 6-line poem about flaky tests.",
    },
  ],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}

Araç çağrıları: Fonksiyon çağırma

Kimi K3; araç çağrılarını, araç seçimi kısıtlamalarını ve dinamik araç yüklemeyi destekler. Böylece modeli dosya okuma, API çağrısı veya terminal komutu çalıştırma gibi yeteneklere bağlayabilirsiniz.

İş akışı üç adımdan oluşur:

Fonksiyonu JSON Schema ile tanımlayın.
Modelin döndürdüğü araç çağrısını okuyun.
Fonksiyonu kendi uygulamanızda çalıştırıp sonucu tool mesajı olarak modele geri gönderin.

Araç şeması tanımlama

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather for a city.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {
                        "type": "string",
                        "description": "City name, e.g. Singapore",
                    },
                },
                "required": ["city"],
            },
        },
    }
]

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "What's the weather in Singapore right now?",
    }
]

first = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)

tool_call = first.choices[0].message.tool_calls[0]

print(tool_call.function.name)       # get_weather
print(tool_call.function.arguments)  # {"city": "Singapore"}

Model fonksiyonu kendisi çalıştırmaz. Yalnızca fonksiyon adı ve JSON argümanları döndürür. Uygulamanız bu çağrıyı güvenli biçimde çalıştırmalıdır.

Araç sonucunu modele geri gönderme

import json

# Modelin araç çağrısı isteyen asistan mesajını geçmişe ekleyin.
messages.append(first.choices[0].message)

# Gerçek uygulamanızda burada hava durumu API'sini çağırırsınız.
messages.append({
    "role": "tool",
    "tool_call_id": tool_call.id,
    "content": json.dumps({
        "city": "Singapore",
        "temp_c": 31,
        "sky": "humid",
    }),
})

final = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=messages,
    tools=tools,
)

print(final.choices[0].message.content)

Araç seçimini sınırlandırmak için:

tool_choice = "required"

Belirli bir aracı zorlamak için:

tool_choice = {
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather"
    }
}

K3'e özgü dikkat edilmesi gereken nokta: Model, düşünce geçmişi korunmuş modda eğitilmiştir. Çok turlu ajan akışlarında önceki asistan dönüşlerini veya mesaj geçmişini agresif biçimde kırpmak üretim kalitesini istikrarsızlaştırabilir. Mümkün olduğunda tüm ilgili konuşma geçmişini sonraki çağrıya iletin.

JSON modu ve yapılandırılmış çıktı

Makine tarafından tüketilecek veri üretiyorsanız düz metin ayrıştırmak yerine JSON isteyin.

JSON modu

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Return only valid JSON. No prose, no markdown.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Extract name and role from: 'Ada Lovelace, mathematician'.",
        },
    ],
    response_format={"type": "json_object"},
)

print(response.choices[0].message.content)
# {"name": "Ada Lovelace", "role": "mathematician"}

json_object kullanırken sistem veya kullanıcı isteminde modelden JSON döndürmesini açıkça isteyin.

JSON Schema ile yapılandırılmış çıktı

SDK sürümünüz destekliyorsa, yanıtı belirli bir şemaya zorlayabilirsiniz:

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Extract name and role from: 'Ada Lovelace, mathematician'.",
        }
    ],
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "person",
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "name": {"type": "string"},
                    "role": {"type": "string"},
                },
                "required": ["name", "role"],
            },
        },
    },
)

Göndermeden önce hesabınızda json_schema desteğini konsoldan doğrulayın. Destek belirsizse daha güvenli yedek yaklaşım şudur:

response_format={"type": "json_object"} kullanın.
Dönen JSON'u uygulamanızda JSON Schema veya Pydantic/Zod ile doğrulayın.
Geçersiz sonuçları yeniden deneme veya hata akışına yönlendirin.

Kimi ayrıca asistan yanıtını önceden doldurma ve internet araması özellikleri de sunar. Bu özellikler, yanıt biçimini yönlendirmek veya güncel verilere dayalı yanıt üretmek için kullanılabilir.

Yapılandırılabilir muhakeme eforu

Kimi K3, yanıt vermeden önce ne kadar muhakeme yapacağını kontrol etmek için reasoning_effort parametresini sunar.

Bugün mevcut seviye max'tır ve varsayılan değer de budur. Moonshot, daha düşük ve daha yüksek seviyelerin planlandığını belirtmiştir.

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Plan a migration from REST to GraphQL for a 40-endpoint API.",
        }
    ],
    reasoning_effort="max",
)

Daha derin muhakeme daha fazla çıktı tokenı ve gecikme anlamına gelir. Bu nedenle bu parametreyi görev türüne göre değerlendirin:

Mimari planlama, karmaşık hata analizi, çok adımlı kararlar: max
Rutin dönüşümler veya yüksek hacimli işler: daha uygun model seçimi değerlendirin

OpenAI SDK sürümünüz reasoning_effort alanını tanımıyorsa extra_body kullanın:

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Plan a migration from REST to GraphQL.",
        }
    ],
    extra_body={
        "reasoning_effort": "max",
    },
)

extra_body, SDK henüz sağlayıcıya özgü alanı modellemiyorsa bu alanları uyumlu uç noktaya iletmek için kullanılır.

Apidog'da `kimi-k3` test edin ve hata ayıklayın

SDK'lar HTTP ayrıntılarını gizler. Bu normalde faydalıdır; ancak araç çağrısı bozuk JSON döndürdüğünde, akış yarıda kesildiğinde veya isteğin sunucuya tam olarak nasıl ulaştığını görmek istediğinizde ham HTTP görünürlüğü gerekir.

Apidog, kimi-k3 isteğini doğrudan göndermenize, SSE akışını incelemenize ve API anahtarını istek gövdesinden ayrı tutmanıza yardımcı olur. Genel yaklaşım için Postman olmadan API'leri test etme rehberine bakabilirsiniz.

Uygulanabilir test akışı

Apidog'da yeni bir HTTP isteği oluşturun.
Metodu POST olarak ayarlayın.
URL alanına aşağıdakini girin:

{{KIMI_BASE_URL}}/chat/completions

Ortam değişkenleri oluşturun:

KIMI_API_KEY=sk-your-key-here
KIMI_BASE_URL=https://api.moonshot.ai/v1

Başlıkları ekleyin:

Authorization: Bearer {{KIMI_API_KEY}}
Content-Type: application/json

İstek gövdesini JSON olarak ayarlayın:

{
  "model": "kimi-k3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain what a token bucket rate limiter does in one paragraph."
    }
  ]
}

İsteği gönderin ve yanıtı inceleyin.

Akış davranışını doğrulamak için gövdeye stream alanını ekleyin:

{
  "model": "kimi-k3",
  "stream": true,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Write a 6-line poem about flaky tests."
    }
  ]
}

Bu istekle SSE olaylarını ham data: çerçeveleri olarak inceleyebilirsiniz. Bu, SDK'nin soyutladığı akış hatalarını görünür hale getirir.

Araç çağrılarında özellikle şunları kontrol edin:

Yanıtta tool_calls dizisi oluşuyor mu?
Fonksiyon adı beklediğiniz adla eşleşiyor mu?
arguments geçerli JSON mu?
Araç şemanızın açıklamaları yeterince açık mı?
Gerekli alanlar doğru tanımlanmış mı?

Ayrıca aynı isteği çoğaltıp yalnızca model alanını değiştirerek A/B testi yapabilirsiniz:

{
  "model": "kimi-k2-7-code",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain what a token bucket rate limiter does in one paragraph."
    }
  ]
}

Aynı istemde şu metrikleri karşılaştırın:

Gecikme
Çıktı kalitesi
Araç çağrısı doğruluğu
Token kullanımı
Maliyet

Apidog, OpenAI uyumlu istekleri doğrudan içe aktarabildiği için cURL komutunu içe aktararak başlıkları ve gövdeyi hızlıca oluşturabilirsiniz. Sonrasında isteği kaydedebilir, ekip üyeleriyle paylaşabilir ve model güncellemelerinden sonra aynı testi tekrar çalıştırabilirsiniz.

Ajanınız MCP üzerinden modelle konuşuyorsa, Apidog MCP istemcisiyle görsel hata ayıklama rehberini inceleyin. Kendi anahtarınızla test etmeye başlamak için Apidog'u indirin.

Gerçek dünya kullanım senaryoları

kimi-k3 özellikle şu iş yüklerine uygundur:

Depo ölçeğinde kodlama ajanları: 1M bağlam ve araç orkestrasyonu, geniş bir kod tabanını model bağlamında tutmanıza; test çalıştırmanıza, log okumanıza ve iteratif düzeltmeler yapmanıza olanak tanır. Kod tabanı özeti gibi sabit verileri istemin başında tutarak önbellek isabetlerini artırın.
Uzun belgeli bilgi çalışmaları: Şartnameler, sözleşmeler veya araştırma belgeleri üzerinde yapılandırılmış veri çıkarımı yapabilirsiniz. Belgeyi istemin başına koyun ve tekrar eden sorgularda aynı ön eki koruyun.
Geçiş ve yeniden düzenleme planlaması: REST'ten GraphQL'e geçiş gibi planlama aşamalarında derin muhakemeden yararlanın. Mekanik ve tekrarlayan kod dönüşümlerinde daha ekonomik bir modele geçin.
Kanıtlanmış araştırma yanıtları: İnternet araması ve araç çağrılarıyla güncel verileri alıp yanıt oluşturabilirsiniz. Bu yaklaşım, yalnızca eğitim verisine güvenemeyen asistanlar için uygundur.

Her senaryoda uygulanabilir süreç aynıdır:

İsteği SDK ile oluşturun.
Ham HTTP davranışını Apidog'da doğrulayın.
Akış, hata ve araç çağrısı davranışlarını test edin.
İstek biçiminden emin olduktan sonra uygulamanıza entegre edin.

Sonuç

Kimi K3'ü çağırmak için OpenAI uyumlu istemcinizde üç temel ayar yeterlidir:

Konsoldan doğrulanmış base_url
API anahtarı
model="kimi-k3"

Bundan sonra akış, araç çağrıları, JSON modu, yapılandırılmış çıktı ve reasoning_effort standart sohbet tamamlama sözleşmesiyle çalışır.

Üretimde özellikle iki noktaya odaklanın:

Önbellekleme ekonomisi: Sabit sistem istemlerini ve ortak bağlamı istemin başında, çağrılar arasında aynı tutun. Bu yaklaşım, önbellek isabetli girişlerde maliyeti milyon token başına 3,00 dolardan 0,30 dolara düşürebilir.
Model seçimi: Derin muhakeme, uzun bağlam ve araç orkestrasyonu için K3 kullanın. Rutin ve yüksek hacimli işler için K2.7 serisini değerlendirin.

İsteği kodda oluşturun, Apidog içinde ham davranışı test edin ve ardından üretime taşıyın.

Sıkça Sorulan Sorular

Kimi K3 için API model kimliği nedir?

Kimi platformunda model kimliği kimi-k3'tür. OpenRouter üzerinden çağırırsanız slug moonshotai/kimi-k3 olur. Model listesini openrouter.ai/moonshotai/kimi-k3 adresinde inceleyebilirsiniz.

Hangi temel URL'yi kullanmalıyım?

Hesabınız için doğruluk kaynağı platform.kimi.ai konsoludur. Kimi tarihsel olarak https://api.moonshot.ai/v1 kullanmıştır. URL'yi kod içinde sabit yazmak yerine KIMI_BASE_URL gibi bir ortam değişkeniyle yönetin.

Kimi K3, OpenAI SDK ile uyumlu mu?

Evet. API, OpenAI sohbet tamamlama formatını izler. Resmi OpenAI Python ve JavaScript SDK'larında base_url ile model alanlarını değiştirmeniz yeterlidir. Sağlayıcıya özgü alanları extra_body üzerinden iletebilirsiniz.

Kimi K3 API'si ne kadar maliyetlidir?

Milyon önbellek isabetli giriş tokenı başına 0,30 dolar, milyon önbellek kaçaklı giriş tokenı başına 3,00 dolar ve milyon çıktı tokenı başına 15,00 dolar maliyet belirtilmiştir. Ayrıntılar için Kimi K3 fiyatlandırma kılavuzunu inceleyin.

Bağlam önbellekleme ne işe yarar?

İsteğinizin başındaki tokenlar önceki istekle eşleştiğinde uç nokta hesaplanmış durumu yeniden kullanabilir. Bu, ilgili giriş bölümünde maliyeti milyon token başına 3,00 dolardan 0,30 dolara düşürür. Sistem isteminizi ve ortak bağlamınızı sabit tutarak önbellek isabetlerini artırabilirsiniz.

Modelin muhakeme eforunu kontrol edebilir miyim?

Evet, reasoning_effort parametresiyle kontrol edebilirsiniz. Mevcut seviye max'tır ve varsayılan olarak kullanılır. Daha yüksek muhakeme eforu, daha yüksek çıktı tokenı maliyeti ve daha uzun gecikme anlamına gelir.

Kimi K3 mü yoksa Kimi K2.7 Kod mu kullanmalıyım?

Derin muhakeme, 1 milyon token bağlam veya ajan tabanlı araç orkestrasyonu gerektiğinde kimi-k3 kullanın. Yüksek hacimli ve rutin kodlama işleri için K2.7 serisi daha ekonomik olabilir. Karar için Kimi K3 ile Kimi K2.7 Kod karşılaştırmasını ve Kimi K2.7 Kod API kılavuzunu inceleyin.

Bozuk bir akış veya araç çağrısı yanıtında nasıl hata ayıklayabilirim?

Apidog içinde isteği "stream": true ile gönderin ve SSE olaylarını ham data: çerçeveleri olarak inceleyin. Araç çağrılarında tool_calls dizisini kontrol ederek modelin geçersiz JSON mu ürettiğini, yoksa araç şemanızın mı belirsiz olduğunu ayırt edebilirsiniz. API anahtarını ortam değişkeni olarak saklayarak test sırasında istek gövdesinden uzak tutun.

Kimi K3 Nedir? Moonshot'ın 2.8T Açık Amiral Gemisi

Tobias Hoffmann — Fri, 17 Jul 2026 02:16:05 +0000

Moonshot AI, Kimi K3'ü 16 Temmuz 2026'da piyasaya sürdü ve onu “dünyanın ilk açık 3T sınıfı modeli” olarak tanımladı. Pazarlama mesajını mühendislik gereksinimlerinden ayırırsak: K3, 2,8 trilyon parametreli bir Uzman Karışımı (Mixture-of-Experts, MoE) modeli; 1 milyon token bağlam penceresi, yenilenmiş dikkat mekanizmaları ve kodlama ekiplerine yönelik fiyatlandırma sunuyor. Aynı gün Kimi.com, Kimi Work, Kimi Code ve Kimi API üzerinden kullanıma açıldı. Moonshot, tam model ağırlıklarını 27 Temmuz 2026'ya kadar yayınlama sözü verdi. Bu rehber; modeli değerlendirmek, API'ye bağlanmak, maliyeti hesaplamak ve üretime uygunluğunu test etmek için gereken temel bilgileri toplar.

Apidog'u bugün deneyin

TL;DR: Kimi K3 nedir?

Kimi K3, Moonshot AI'ın 16 Temmuz 2026'da yayınladığı amiral gemisi büyük dil modelidir.

Toplam parametre: 2,8 trilyon
Mimari: Uzman Karışımı (MoE)
Aktif uzmanlar: Token başına 896 uzmandan 16'sı
Bağlam penceresi: 1.048.576 token (1M)
API model kimliği: kimi-k3
API uyumluluğu: OpenAI SDK uyumlu
Girdi fiyatı: Önbellek isabetinde 0,30 $ / 1M token; önbellek kaçırmada 3,00 $ / 1M token
Çıktı fiyatı: 15,00 $ / 1M token
Artificial Analysis Intelligence Index: 57 puan, 189 model arasında 4. sıra

Moonshot'ın kendi lansman yazısına göre K3, Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde kalıyor. Bu nedenle K3'ü “mutlak sınır model” yerine, açık ağırlıklar yayınlandığında kullanılabilecek sınıra yakın güçlü açık model olarak konumlandırmak daha doğru olur.

Kimi K3 neden önemli?

K3'ün öne çıkan noktası tek bir benchmark sonucu değil; aşağıdaki üç özelliğin birleşimi:

Sınıra yakın model kalitesi
Uzun ve tekrar kullanılan bağlamlar için düşük cache-hit girdi maliyeti
Tam ağırlıkların yayınlanacağına dair taahhüt

Ağırlıklar yayınlanırsa, API kullanım maliyeti ile kendi GPU altyapınızı karşılaştırmanız mümkün olur. Bu özellikle aşağıdaki iş yükleri için önemlidir:

Büyük depo bağlamı kullanan kodlama ajanları
Uzun sistem istemleri
Tekrarlanan belge analizi
Çok turlu ajan iş akışları
Uzun transkript veya araştırma kümeleri

LLM API'leriyle çalışıyorsanız ilk doğrulamanız gereken soru şudur:

Mevcut OpenAI uyumlu istemcimi kimi-k3 modeline yönlendirip uygulama katmanını yeniden yazmadan sonuç alabilir miyim?

Moonshot, OpenAI SDK uyumlu bir API sunduğu için cevap evet. Bu sayede mevcut sohbet tamamlama, akış ve araç çağırma kodunuzu büyük ölçüde koruyabilirsiniz.

kimi-k3 çağrılarını Apidog ile test ederek akış yanıtlarını, sunucu tarafından gönderilen olayları (SSE) ve araç çağrılarını üretim koduna bağlamadan inceleyebilirsiniz.

Daha ayrıntılı konular için şu rehberlere bakın:

Kimlik: Moonshot'ın en yetenekli modeli

Moonshot AI, K3'ü Kimi K2 serisinin üzerinde konumlandırıyor. Kimi K2 veya kodlama odaklı Kimi K2.7 Code kullandıysanız, K3 aynı model soyunun yeni nesil amiral gemisidir.

“Dünyanın ilk açık 3T sınıfı modeli” ifadesini iki parçaya ayırmak gerekir:

“Açık” ne anlama geliyor?

K3, lansman gününde ağırlıkları indirilebilen bir model değildi. İlk aşamada barındırılan ürünler ve ücretli API üzerinden kullanılabiliyordu.

Moonshot, tam model ağırlıklarını 27 Temmuz 2026'ya kadar yayınlamayı taahhüt etti. Yerel dağıtım planlıyorsanız bunu ilk gün erişilebilir bir artefakt olarak değil, lansmandan yaklaşık bir buçuk hafta sonraki planlı teslim olarak değerlendirin.

“3T sınıfı” ne anlama geliyor?

K3, toplamda 2,8 trilyon parametre taşıyor. Ancak her token için yalnızca 16 uzman etkinleşiyor. Bu seyrek hesaplama modeli şunları mümkün kılıyor:

Trilyon parametre ölçeğinde bilgi kapasitesi
Tam yoğun model yerine daha düşük etkin çıkarım maliyeti
Uzun bağlam ve ajan iş yüklerinde daha uygulanabilir fiyatlandırma

Mimari: Kaputun altında ne var?

K3, K2'nin yalnızca büyütülmüş bir sürümü değil. Moonshot, çekirdek mimariyi çeşitli mekanizmalarla yeniden tasarladığını belirtiyor.

Kimi Delta Attention (KDA)

Moonshot'ın tanımına göre KDA, dikkati ölçeklemek için kullanılan hibrit doğrusal dikkat mekanizmasıdır.

Pratik etkisi:

Bağlam uzadıkça bellek ve hesaplama artışını kontrol etmeye yardımcı olur.
1 milyon token bağlam penceresini teorik bir sayı olmaktan çıkarıp daha uygulanabilir hale getirir.

Attention Residuals (AttnRes)

AttnRes, standart artık bağlantılara doğrudan alternatif olarak sunuluyor. Amaç, önceki katmanlardaki temsilleri daha derin katmanlarda erişilebilir tutmak.

Basitçe ifade etmek gerekirse, modelin uzun bağlamdaki bilgiyi katmanlar ilerledikçe daha az kaybetmesine yardımcı olmayı hedefliyor.

Stable LatentMoE

Stable LatentMoE, K3'ün MoE yönlendirme katmanıdır.

Toplam uzman sayısı: 896
Token başına aktif uzman: 16
Eğitim sırasında yönlendirme stabilitesi için kullanılan yöntem: Quantile Balancing

Bu yaklaşım, modelin toplam parametre kapasitesini yüksek tutarken çıkarım sırasında yalnızca küçük bir uzman kümesini çalıştırmasını sağlar.

Moonshot ayrıca aşağıdaki bileşenlerden de bahsediyor:

Per-Head Muon
Sigmoid Tanh Birimi (SiTU)
Gated MLA
MXFP4 ağırlıkları
MXFP8 aktivasyonları

Kimi K3 özellikleri: Hızlı referans

Özellik	Kimi K3
Geliştirici	Moonshot AI
Yayın tarihi	16 Temmuz 2026
Toplam parametre	2,8 trilyon (MoE)
Aktif uzmanlar	Token başına 896 uzmandan 16'sı
Bağlam penceresi	1.048.576 token (1M)
API model kimliği	`kimi-k3`
OpenRouter takma adı	`moonshotai/kimi-k3`
API uyumluluğu	OpenAI SDK uyumlu
Önbellek isabetli girdi	0,30 $ / 1M token
Önbellek kaçırmış girdi	3,00 $ / 1M token
Çıktı	15,00 $ / 1M token
Çıktı hızı	~62 token/sn
İlk tokene kadar geçen süre	~1,99 sn
Intelligence Index	57; 189 model arasında 4. sıra
Açık ağırlıklar	27 Temmuz 2026 civarında bekleniyor

Kendi istek hacminize göre maliyet hesabı yapmak için Kimi K3 fiyatlandırma rehberini kullanın.

1M bağlam penceresi ve cache-hit fiyatlandırması neden önemli?

1.048.576 tokenlık bağlam penceresi, tek isteğe aşağıdakilerden büyük bölümler yerleştirmenizi sağlar:

Kod depoları
Dosya ağaçları
Uzun teknik doküman kümeleri
Araştırma materyalleri
Saatler süren transkriptler
Ajanlar için kalıcı talimat blokları

Ancak pratik maliyeti belirleyen asıl unsur bağlam boyutu değil, önbellek isabet oranıdır.

Girdi türü	Fiyat
Cache-hit girdi	0,30 $ / 1M token
Cache-miss girdi	3,00 $ / 1M token
Çıktı	15,00 $ / 1M token

Cache-hit ve cache-miss fiyatı arasındaki fark 10 kattır.

Moonshot'ın Mooncake ayrıştırılmış çıkarım (disaggregated inference) sistemi, kodlama iş yüklerinde %90'ın üzerinde cache-hit oranı sunduğunu bildiriyor. Tekrarlanan bağlam kullanan uygulamalarda bu önemlidir.

Örneğin bir kodlama ajanı her turda aynı depo özeti, dosya ağacı ve sistem talimatlarını gönderiyorsa:

Paylaşılan bağlamı sabit tutun.
Değişen kullanıcı görevini ayrı mesaj olarak ekleyin.
Aynı ön eki mümkün olduğunca yeniden kullanın.
Cache-hit oranını ve gerçek faturalamayı gözlemleyin.

Bu yaklaşım, özellikle çok turlu ajan döngülerinde girdi maliyetini önemli ölçüde düşürebilir.

Gecikme beklentisini doğru ayarlayın

Artificial Analysis ölçümlerine göre:

Çıktı hızı: yaklaşık 62 token/sn
Kategori medyanı: 72,7 token/sn
İlk tokene kadar geçen süre: yaklaşık 1,99 sn

K3, hızlı kısa yanıtlar yerine daha derin akıl yürütme ve istikrarlı akış odaklı değerlendirilmelidir. Gecikme kritikse, modeli kendi trafik profilinizle daha hızlı seçeneklere karşı kıyaslayın.

Dürüst konumlandırma: Güçlü, açık ve sınıra yakın

Moonshot, resmi Kimi K3 lansman blogunda, K3'ün Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde kaldığını açıkça belirtiyor. Buna rağmen değerlendirme paketlerinde sınır düzeyinde performans sunduğunu ifade ediyor.

Artificial Analysis Intelligence Index verileri bu çerçeveyi destekliyor:

Skor: 57
Sıralama: 189 model arasında 4. sıra
Kapsam: Ajan görevleri, kodlama, bilim ve akıl yürütme değerlendirmeleri

K3 için doğru değerlendirme çerçevesi:

Gereksinim	K3 uygunluğu
Mutlak en yüksek kapalı model performansı	En iyi seçenek olmayabilir
Açık ağırlık seçeneği	Güçlü aday
Uzun bağlamlı ajan iş akışları	Güçlü aday
Düşük cache-hit girdi maliyeti	Güçlü aday
Yerel barındırma planı	Ağırlıklar yayınlandığında değerlendirilmeli
Çok düşük gecikmeli kullanıcı deneyimi	Önce benchmark yapılmalı

Kapalı liderlerle karşılaştırmak için:

Kimi K3'ü bugün nerede kullanabilirsiniz?

Platform	Ne elde edersiniz
Kimi.com	K3 varsayılan model olarak web sohbet uygulaması
Kimi Work	Ekip çalışma alanı ürünü
Kimi Code	Terminal tabanlı kodlama ajanı
Kimi API	`kimi-k3` model kimliğiyle programatik erişim
Mobil uygulamalar	iOS, Android ve HarmonyOS
Masaüstü	Kimi Work uygulaması, sürüm 3.1.0 ve sonrası
OpenRouter	`moonshotai/kimi-k3` üzerinden yönlendirilmiş erişim

Terminal tabanlı geliştirme için Kimi Code giriş noktasıdır. Kurulum yaklaşımı için Kimi Code CLI rehberine bakabilirsiniz.

Kodlama odaklı önceki modelle farklarını görmek için:

Kimi K3 vs Kimi K2.7 Code

Değerlendirme aşamasında ücret ödemeden erişim seçeneklerini incelemek için:

Kimi K3'ü ücretsiz nasıl kullanabilirsiniz?

API'nin sunduğu yetenekler

K3 API yüzeyi, ajan tabanlı ve yapılandırılmış uygulamalarda ihtiyaç duyacağınız temel özellikleri destekler:

Bağlam önbelleğe alma
Araç çağrıları
Araç seçimi kısıtlamaları
JSON modu
Yapılandırılmış çıktı
Kontrollü tamamlamalar için kısmi mod
İnternet araması
Dinamik araç yükleme
“Maksimum” dahil yapılandırılabilir akıl yürütme çabası

Bu özellikler sayesinde K3'ü aşağıdaki kullanım senaryolarına bağlayabilirsiniz:

Fonksiyon çağıran uygulamalar
Ajan çerçeveleri
Belge veya veri çıkarma boru hatları
JSON tabanlı otomasyonlar
Kod inceleme ve kod üretme akışları

Moonshot API'si OpenAI SDK uyumludur. Uygulamanızda mevcut istemciyi Kimi'nin OpenAI uyumlu uç noktasına yönlendirin, model adını kimi-k3 yapın ve mevcut çağrı yapınızı koruyun.

Kimi konsolu lansman sırasında yeni alana taşındığı için temel URL'yi kodunuza sabitlemeden önce platform.kimi.ai üzerinden doğrulayın.

OpenAI SDK ile temel istek örneği

Aşağıdaki örnek, istemci yapılandırmasının genel şeklini gösterir. Temel URL'yi Moonshot konsolundan doğrulayın.

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["KIMI_API_KEY"],
    base_url=os.environ["KIMI_BASE_URL"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Sen kıdemli bir yazılım mühendisliği asistanısın."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Bu Python fonksiyonundaki hata risklerini açıkla."
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

Akışlı yanıt test etmek için:

stream = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    stream=True,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Bu değişiklik için kısa bir kod inceleme listesi oluştur."
        }
    ],
)

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content
    if delta:
        print(delta, end="", flush=True)

Tam istek ve yanıt örnekleri için Kimi K3 API rehberine bakın.

`kimi-k3`'ü üretime almadan önce test edin

Modeli bir ajan döngüsüne bağlamadan önce aşağıdaki noktaları doğrulayın:

Akış yanıtı istemcinizde doğru ayrıştırılıyor mu?
Araç çağrıları beklenen şemada dönüyor mu?
JSON ve yapılandırılmış çıktı kuralları korunuyor mu?
Maksimum akıl yürütme ayarında gecikme kabul edilebilir mi?
Tekrarlanan bağlamınızda cache-hit oranı beklendiği gibi mi?
Hata yanıtları, zaman aşımı ve yeniden deneme davranışları nasıl?

Apidog ile test sürecini şu şekilde kurabilirsiniz:

Yeni bir HTTP isteği oluşturun.
Kimi'nin OpenAI uyumlu sohbet tamamlama uç noktasını ekleyin.
API anahtarını düz metin yerine ortam değişkeni olarak tanımlayın.
Gövdede modeli kimi-k3 olarak ayarlayın.
Akış davranışını doğrulamak için stream: true gönderin.
SSE parçalarını token token inceleyin.
Araç tanımları ekleyerek dönen tool_calls yükünü kontrol edin.
Araç argümanlarını uygulamanızdaki JSON şemasına göre doğrulayın.

Örnek istek gövdesi:

{
  "model": "kimi-k3",
  "stream": true,
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Yalnızca geçerli JSON döndür."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Bu hata kaydından önem derecesi ve kısa özet çıkar."
    }
  ]
}

Araç çağrılarını test ederken, modelin yalnızca aracı çağırıp çağırmadığını değil, argümanların uygulamanızın beklediği alan ve türlerle uyumlu olup olmadığını da kontrol edin. Bu doğrulamayı ajan kodunu çalıştırmadan önce yapmak, üretimdeki hata ayıklama maliyetini düşürür.

Sıkça sorulan sorular

Kimi K3 nedir?

Kimi K3, Moonshot AI'ın 16 Temmuz 2026'da piyasaya sürdüğü amiral gemisi büyük dil modelidir. 1M token bağlam penceresine sahip, 2,8 trilyon parametreli bir Uzman Karışımı modelidir. Moonshot'ın tüketici ve geliştirici ürünlerinde kimi-k3 API model kimliğiyle sunulur.

Kimi K3 kaç parametreye sahip?

K3, toplam 2,8 trilyon parametreye sahiptir. Token başına 896 uzmandan 16'sını etkinleştiren MoE yönlendirmesi kullanır.

Moonshot kesin bir aktif parametre sayısı yayınlamadığı için belirli bir aktif-milyar parametre sayısını kesin bilgi olarak kullanmamalısınız.

Kimi K3 API'si ne kadar?

Fiyatlandırma şu şekildedir:

Cache-hit girdi: 0,30 $ / 1M token
Cache-miss girdi: 3,00 $ / 1M token
Çıktı: 15,00 $ / 1M token

Moonshot, Mooncake çıkarım sisteminin kodlama iş yüklerinde %90'ın üzerinde cache-hit oranı sağlayabildiğini bildiriyor. Bu nedenle tekrar kullanılan büyük bağlamlarda etkin girdi maliyeti düşebilir.

Ayrıntılı hesaplama için Kimi K3 fiyatlandırma detayına bakın.

Kimi K3 açık kaynak mı?

Lansman gününde değil. Moonshot, tam model ağırlıklarını 27 Temmuz 2026'ya kadar yayınlamayı taahhüt etti. Bu tarihe kadar modele barındırılan ürünler ve ücretli API üzerinden erişilebiliyor.

Kimi K3, Claude Fable 5 veya GPT-5.6 Sol'dan daha mı iyi?

Hayır. Moonshot, K3'ün Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde kaldığını doğrudan belirtiyor. Artificial Analysis Intelligence Index'te 57 puanla 189 model arasında 4. sırada bulunuyor.

Kimi K3'ü OpenAI SDK ile kullanabilir miyim?

Evet. Moonshot API'si OpenAI SDK uyumludur. İstemcinizi Kimi'nin OpenAI uyumlu uç noktasına yönlendirin, modeli kimi-k3 olarak ayarlayın ve mevcut sohbet tamamlama ile araç çağırma kodunuzu kullanın.

Temel URL'yi platform.kimi.ai üzerinden doğrulayın. İstek ve yanıt şekillerini uygulamaya bağlamadan önce Apidog ile test edebilirsiniz.

Kimi K3 ne kadar hızlı?

Artificial Analysis, K3 için yaklaşık 62 çıktı tokenı/sn hız ve yaklaşık 1,99 sn ilk token gecikmesi ölçüyor. Çıktı hızı, fiyat kategorisi medyanı olan 72,7 token/sn değerinin altında.

Gecikme kritik bir kısıtsa, K3'ü gerçek istem boyutlarınız ve akıl yürütme ayarlarınızla benchmark edin.

Kimi K3, Kimi K2.7 Code ile nasıl karşılaştırılır?

K3, K2 serisinin üzerinde konumlanan yeni nesil amiral gemisidir. Moonshot'a göre yeniden inşa edilmiş bir dikkat yığınına ve K2'ye kıyasla yaklaşık 2,5 kat daha iyi ölçekleme verimliliğine sahiptir.

K2.7 Code ise kodlama odaklı güçlü bir seçenek olmaya devam ediyor. Ayrıntılı karşılaştırma için Kimi K3 vs Kimi K2.7 Code rehberine bakın.

Apidog'da Pre-Request ve Post-Response Scriptleri Nasıl Kullanılır

Tobias Hoffmann — Thu, 16 Jul 2026 09:31:30 +0000

Bazı isteklerin makinenizden ayrılmadan önce hazırlanması, bazı yanıtların da gelir gelmez doğrulanması gerekir. Örneğin bir ödeme API’si zaman damgası ve sırrınızdan üretilen HMAC imzası isteyebilir; bir giriş uç noktası sonraki çağrılarda kullanılacak bir belirteç (token) döndürebilir. Bunları elle yönetebilirsiniz, ancak istekleri ekip içinde paylaştığınızda süreç hızla kırılganlaşır.

Apidog'u bugün deneyin

Betikler bu süreci otomatikleştirir. Apidog’da bir isteğe otomatik çalışan küçük JavaScript parçaları eklersiniz:

Ön İşleyici (Pre Processor): İstek gönderilmeden önce çalışır.
Son İşleyici (Post Processor): Yanıt alındıktan sonra çalışır.

Daha önce Postman betikleri yazdıysanız, Apidog’un aynı pm nesne API’siyle uyumlu yapısı sayesinde mevcut bilginizi doğrudan kullanabilirsiniz. Bu rehberde:

Ön İşleyici ile HMAC imzası oluşturmayı,
Son İşleyici ile belirteç çıkarmayı ve yanıt doğrulamayı,
Ortak betik mantığını yeniden kullanmayı,
Betikleri CLI ile CI ortamında çalıştırmayı

uygulamalı olarak ele alacağız.

Apidog’un betikleme davranışlarının tamamı Apidog betikleme belgelerinde yer alır. Ancak Postman’dan farklı sekme adları ve bazı çalışma zamanı farkları vardır.

Ön ve Son Betikler Gerçekte Ne Yapar?

Apidog betikleri iki aşamada çalıştırır.

Ön İşleyiciler (Pre Processors)

Ön İşleyiciler, istek sunucuya gönderilmeden önce çalışır. Bu aşamada şunları yapabilirsiniz:

Zaman damgası üretmek
HMAC veya JWT imzası hesaplamak
Rastgele sipariş kimliği oluşturmak
Değişken okuyup HTTP başlığına aktarmak
İstek gövdesini veya parametrelerini hazırlamak

Bu aşamada henüz yanıt olmadığı için pm.response kullanılamaz.

Son İşleyiciler (Post Processors)

Son İşleyiciler, API yanıtı alındıktan sonra çalışır. Bu aşamada şunları yapabilirsiniz:

Durum kodunu doğrulamak
Yanıt gövdesinden token çıkarmak
Oluşturulan kaynak kimliğini saklamak
Sayfalama imlecini kaydetmek
Yanıt süresi ve yanıt gövdesi üzerinde test çalıştırmak

Önemli kurallar:

pm.response, yalnızca Son İşleyicilerde kullanılabilir.
Ön İşleyici ve Son İşleyici arasındaki veri aktarımı değişkenlerle yapılır.
Ön İşleyici değişken ayarlar, istek bu değişkeni kullanır, Son İşleyici ise değeri okuyabilir veya güncelleyebilir.

Postman kullanıyorsanız sekme isimlerine dikkat edin:

Postman	Apidog
Pre-request Script	Ön İşleyiciler (Pre Processors)
Tests	Son İşleyiciler (Post Processors)

Kurulum: İsteği Açın ve Betik Sekmelerini Bulun

Henüz kurmadıysanız Apidog İndirme sayfasından uygulamayı indirin. Apidog macOS, Windows ve Linux üzerinde çalışır.

Apidog içinde betik eklemek istediğiniz API isteğini açın. Her uç noktada standart Params, Headers ve Body sekmelerine ek olarak şunları görürsünüz:

Ön İşleyiciler (Pre Processors)
Son İşleyiciler (Post Processors)

Bir aşamaya kod eklemek için ilgili sekmeyi açın ve Özel Bir Betik Ekle (Add a Custom Script) seçeneğini kullanın.

Betiklerde değişken çözümleme önceliği aşağıdaki gibidir:

Yerel Değişkenler > Ortam Değişkenleri > Proje İçinde Paylaşılan Genel Değişkenler > Ekip İçinde Paylaşılan Genel Değişkenler

Aynı ada sahip bir yerel değişken, ortam değişkenini gölgeler. Beklenmeyen bir değer görürseniz daha yüksek öncelikli bir değişkenin aynı adı kullanıp kullanmadığını kontrol edin.

Birden fazla istekte kullanılacak sabit ayarlar için Apidog’daki genel parametreleri kullanabilirsiniz.

Ön İşleyici Örneği: İsteği HMAC ile İmzalama

Her isteği HMAC-SHA256 ile doğrulayan bir ödeme API’sine istek attığınızı varsayalım. Sunucu aşağıdaki bileşenleri bekliyor olsun:

Unix zaman damgası
İstek gövdesi
API sırrı ile hesaplanan HMAC imzası

Bu yaklaşım webhook doğrulamalarında da yaygındır. Örneğin Stripe imza belgeleri, zaman damgası ve istek gövdesinden üretilen imza akışını açıklar.

Apidog, crypto-js kütüphanesini yerleşik olarak sunar. Ek paket kurmadan Ön İşleyiciye aşağıdaki kodu ekleyin:

// Ön İşleyici: istek gönderilmeden önce isteği imzala
const CryptoJS = require('crypto-js');

// Saniye cinsinden mevcut Unix zaman damgası
const timestamp = Math.floor(Date.now() / 1000).toString();

// Sırrı ortam değişkeninden oku
const secret = pm.environment.get('payments_api_secret');

// İmzalanacak metni oluştur: zaman damgası + yeni satır + ham gövde
const body = pm.request.body ? pm.request.body.toString() : '';
const payload = timestamp + '\n' + body;

// HMAC-SHA256 imzasını hex biçiminde hesapla
const signature = CryptoJS
  .HmacSHA256(payload, secret)
  .toString(CryptoJS.enc.Hex);

// İsteğin kullanması için değişkenleri kaydet
pm.environment.set('x_timestamp', timestamp);
pm.environment.set('x_signature', signature);

pm.console.log('Signed request at ' + timestamp);

Ardından isteğinizin Headers sekmesine şu başlıkları ekleyin:

X-Timestamp: {{x_timestamp}}
X-Signature: {{x_signature}}

İstek gönderildiğinde akış şu şekilde çalışır:

Ön İşleyici zaman damgasını üretir.
Betik HMAC imzasını hesaplar.
Değerler ortam değişkenlerine kaydedilir.
Apidog, {{x_timestamp}} ve {{x_signature}} yer tutucularını gerçek değerlerle değiştirir.
İstek güncel imzayla sunucuya gönderilir.

crypto-js kullanırken tüm modülü içe aktarmanız gerekir:

const CryptoJS = require('crypto-js');

Aşağıdaki alt modül yolu desteklenmez:

require('crypto-js/sha256');

Değişken işlemleri, ortam düzenleyicisindeki başlangıç değerleri yerine mevcut çalışma zamanı değerlerini etkiler. İmza gibi her istekte yeniden üretilmesi gereken değerler için bu davranış uygundur.

Postman tarafındaki aynı yaklaşımı incelemek isterseniz Postman ön istek betikleri rehberine bakabilirsiniz.

Son İşleyici Örneği: Token Çıkarma ve Yanıt Doğrulama

Bir giriş isteğinin aşağıdaki yanıtı döndürdüğünü düşünün:

{
  "token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...",
  "user": {
    "id": 4812,
    "email": "dana@example.com"
  },
  "expires_in": 3600
}

Bu yanıttan token’ı çıkarıp sonraki çağrılarda kullanmak ve yanıtın beklenen yapıda olduğunu doğrulamak için Son İşleyiciler sekmesine şu kodu ekleyin:

// Son İşleyici: yanıtı doğrula, ardından token'ı çıkar
pm.test('Status is 200', function () {
  pm.response.to.have.status(200);
});

const jsonData = pm.response.json();

pm.test('Response returns a token', function () {
  pm.expect(jsonData.token).to.be.a('string').and.not.empty;
});

pm.test('User id is present', function () {
  pm.expect(jsonData.user.id).to.be.a('number');
});

// Diğer isteklerin kullanabilmesi için token'ı kaydet
pm.environment.set('auth_token', jsonData.token);

pm.console.log('Saved token for user ' + jsonData.user.email);

Bu betik iki işlem yapar:

pm.test() ve pm.expect() ile yanıtı doğrular.
auth_token değişkenine token’ı kaydeder.

Token kaydedildikten sonra diğer isteklerde aşağıdaki başlığı kullanabilirsiniz:

Authorization: Bearer {{auth_token}}

Böylece token’ı elle kopyalayıp yapıştırmanız gerekmez.

Daha kapsamlı doğrulama örnekleri için Apidog’daki API doğrulamaları rehberini inceleyin. Gerçekçi test verileri üretmek için Apidog’da Faker.js de değişken tabanlı bu akışla birlikte kullanılabilir.

Son İşleyicilerde dikkat edilmesi gerekenler:

pm.iterationData salt okunurdur. Test verisini okuyabilirsiniz ancak betikten geri yazamazsınız.
pm.cookies, istekle gönderdiğiniz çerezleri değil, sunucunun yanıtta geri gönderdiği çerezleri döndürür.

Mantığı Genel Betikler ile Yeniden Kullanma

HMAC imzalama kodunu birden çok uç noktada kullanacaksanız, aynı kodu her isteğe kopyalamayın. Algoritma değiştiğinde tüm kopyaları güncellemeniz gerekir.

Bunun yerine Ayarlar (Settings) > Genel Betikler (Public Scripts) altında yeniden kullanılabilir bir betik oluşturun.

Genel Betiği daha sonra bir isteğin:

Ön İşleyiciler sekmesine veya
Son İşleyiciler sekmesine

ekleyebilirsiniz.

Çalışma sırası önemlidir:

Genel Betikler çalışır.
Aynı listedeki Özel Betikler çalışır.
Birden fazla Genel Betik varsa yukarıdan aşağıya yürütülür.

Bir Genel Betikteki fonksiyonu sonraki Özel Betikte çağırmak istiyorsanız fonksiyonu global tanımlamanız gerekir.

// Genel Betikte: sign() fonksiyonunu global tanımla
sign = function (payload, secret) {
  const CryptoJS = require('crypto-js');

  return CryptoJS
    .HmacSHA256(payload, secret)
    .toString(CryptoJS.enc.Hex);
};

Aynı işlemci listesine, Genel Betiğin altına şu Özel Betiği ekleyin:

// Özel Betikte: global sign() fonksiyonunu çağır
const timestamp = Math.floor(Date.now() / 1000).toString();
const secret = pm.environment.get('payments_api_secret');

pm.environment.set('x_timestamp', timestamp);
pm.environment.set('x_signature', sign(timestamp, secret));

Aşağıdaki tanımlar yalnızca kendi betik kapsamlarında kalır:

const sign = function () {};
let sign = function () {};
var sign = function () {};

Özel Betikten çağırılacak ortak bir fonksiyon için anahtar kelime kullanmadan atama yapın. Ayrıca Genel Betiğin, onu kullanan Özel Betikten önce çalıştığından emin olun.

Kütüphaneler, Harici Paketler ve Hata Ayıklama

Apidog bazı kütüphaneleri yerleşik olarak sunar. Bunları doğrudan require() ile çağırabilirsiniz:

crypto-js (v3.1.9-1): Hash ve HMAC işlemleri
jsrsasign (v10.3.0): JWT ve RSA işlemleri; Apidog 1.4.5 veya sonrasını gerektirir
chai (v4.2.0): Doğrulama eşleştiricileri
lodash
moment
uuid
xml2js
cheerio
postman-collection
atob
btoa
csv-parse/lib/sync
tv4
ajv

Ayrıca bazı Node.js yerleşik modülleri kullanılabilir:

path
assert
buffer
util
url
querystring
stream
events

Yerleşik listede olmayan bir npm paketini çalışma anında $$.liveRequire() ile yükleyebilirsiniz:

$$.liveRequire('nanoid', (nanoid) => {
  const id = nanoid.nanoid();

  pm.environment.set('request_id', id);
});

Bu yöntem paketi çalışma zamanında indirdiği için internet bağlantısı gerektirir. Yerleşik kütüphaneler için internet bağlantısına ihtiyaç yoktur.

Betik Hatalarını Konsoldan İnceleme

Betik beklediğiniz gibi çalışmıyorsa hesaplanan değerleri konsola yazdırın:

pm.console.log('Signature:', signature);
pm.console.log('Token:', jsonData.token);

Standart console.log() da kullanılabilir:

console.log('Current timestamp:', timestamp);

Apidog konsolunda şunları kontrol edebilirsiniz:

Üretilen imza
Okunan ortam değişkeni
Çıkarılan token
Yanıt gövdesi
Betik çalıştırma hataları

Bilmeniz Gereken Sınırlamalar

Bir betik içinde ek HTTP isteği göndermek için pm.sendRequest() kullanabilirsiniz. Ancak bu API Promise tabanlı değildir; await yerine callback kullanmanız gerekir.

pm.sendRequest('https://example.com/api/config', function (error, response) {
  if (error) {
    console.log(error);
    return;
  }

  console.log(response.json());
});

Postman’daki pm.nextRequest() Apidog’da desteklenmez.

Koşullu dallanma veya çok adımlı akışlar için Test Senaryolarını kullanın. Test Senaryolarında istekleri görsel olarak sıralayabilir, Koşul ve Eğer-Değilse adımları ekleyebilirsiniz.

Çok sayıda betik yazıyorsanız Apidog’un yerleşik Betik Oluşturucusunu kullanarak doğal dil açıklamasından başlangıç betiği de oluşturabilirsiniz.

İş Akışını Apidog CLI ile Otomatikleştirme

Betikler yalnızca arayüzde Gönder düğmesine bastığınızda çalışmaz. İsteklerinizi bir Test Senaryosu içinde kaydederseniz, Apidog CLI bu senaryoyu başsız olarak çalıştırabilir.

Bu işlem Ön İşleyicileri ve Son İşleyicileri de kapsar. Böylece imza oluşturma, token çıkarma ve doğrulama mantığını CI sürecine dahil edebilirsiniz.

npm install -g apidog-cli

apidog login --with-token <YOUR_ACCESS_TOKEN>

apidog run \
  --access-token $APIDOG_ACCESS_TOKEN \
  -t <SCENARIO_ID> \
  -e <ENV_ID> \
  -r cli

Parametreler:

Bayrak	Açıklama
`-t`	Test senaryosu kimliği
`-e`	Ortam kimliği
`-r`	Raporlayıcı türü

Desteklenen raporlayıcılar:

cli
html
junit

Birden fazla raporlayıcıyı virgülle ayırabilirsiniz.

Erişim token’ını Apidog hesap ayarlarından oluşturun ve CI ortamında APIDOG_ACCESS_TOKEN olarak tanımlayın.

Yerel dosyalara veya yalnızca masaüstü uygulamasında bulunan bağımlılıklara dayanan betikler CLI ortamında başarısız olabilir. Betiklerin hem yerelde hem CI’da tutarlı çalışması için yerleşik kütüphaneleri veya $$.liveRequire() yaklaşımını tercih edin.

Sıkça Sorulan Sorular

Apidog betikleri mevcut Postman betiklerimle uyumlu mu?

Çoğunlukla evet. Apidog aynı pm nesne API’sini kullandığı için aşağıdaki çağrılar benzer şekilde çalışır:

pm.environment.set()
pm.response.json()
pm.test()
pm.expect()

Başlıca farklar sekme adları ve pm.nextRequest() gibi desteklenmeyen bazı çağrılardır.

Ön istek betiğimde neden `pm.response` tanımsız dönüyor?

Çünkü yanıt henüz alınmamıştır. Ön İşleyiciler istek gönderilmeden önce çalışır.

Yanıt durumunu, gövdesini veya başlıklarını kontrol eden kodu Son İşleyiciye taşıyın. Ön aşamada ihtiyacınız olan değerleri pm.request, değişkenler veya bir kütüphane üzerinden okuyun.

Bir betiği birden çok istek arasında nasıl paylaşırım?

Ayarlar (Settings) > Genel Betikler (Public Scripts) altından Genel Betik oluşturun. Ortak mantığı bir kez yazıp birden fazla isteğin Ön İşleyicilerine veya Son İşleyicilerine ekleyin.

Genel Betik fonksiyonunu Özel Betikten çağıracaksanız, fonksiyonu global olarak tanımlayın ve Genel Betiğin önce çalıştığından emin olun.

Apidog’un yerleşik olarak sunmadığı bir npm paketini içe aktarabilir miyim?

Evet. Çalışma zamanında paket indiren $$.liveRequire() fonksiyonunu kullanın:

$$.liveRequire('paket-adı', (pkg) => {
  // Paketle işlem yapın
});

Bu yöntem internet bağlantısı gerektirir. crypto-js, moment ve uuid gibi yerleşik paketler için doğrudan require() kullanın.

Betiğimin ürettiği çıktıyı nerede görebilirim?

pm.console.log() veya console.log() kullanın. İstek çalıştıktan sonra Apidog konsolunda betik çıktısını inceleyin.

pm.console.log('Generated signature:', signature);

Özet

Ön İşleyiciler ve Son İşleyiciler, statik API isteklerini kendini hazırlayan ve sonucunu doğrulayan akışlara dönüştürür.

Uygulanabilir temel akış:

İstek gönderilmeden önce zaman damgası, imza veya değişken üretin.
Yanıt alındıktan sonra durum kodunu ve gövdeyi doğrulayın.
Token, kaynak kimliği veya imleç gibi değerleri ortama kaydedin.
Ortak kodu Genel Betiklere taşıyın.
Test Senaryoları ve CLI ile akışı CI ortamında çalıştırın.

Apidog’u açın, bir istek seçin ve ilk Ön İşleyici veya Son İşleyici betiğinizi ekleyerek bu akışı uygulayın.

Apidog Global Parametre Ayarları: Her İstekte Yetkilendirme Başlığı Ekleme

Tobias Hoffmann — Thu, 16 Jul 2026 06:50:40 +0000

Bir projenizde 40 uç nokta olduğunu ve her çağrının aynı Authorization: Bearer ... ile X-Api-Version başlıklarını gerektirdiğini düşünün. Bu iki satırı her isteğe elle eklemek hem yavaştır hem de tutarsızlıklara yol açar: bir uç noktada jeton unutulur, başka birinde sürüm farklıdır ve yalnızca birkaç rotada görünen 401 hatalarını ayıklamak zorunda kalırsınız.

Apidog'u bugün deneyin

Daha sürdürülebilir yaklaşım, bu değerleri bir kez tanımlayıp isteklerde otomatik olarak kullanmaktır. Apidog, parametreleri proje düzeyinde tanımlamanıza, jetonları değişken olarak referans almanıza ve bunları tüm uç noktalara uygulamanıza olanak tanır.

Bu rehberde şunları uygulayacaksınız:

Proje genelinde Authorization ve X-Api-Version başlığı ekleme
Jetonu ortam değişkeninde saklama
Başlığın gerçekten ağa gönderildiğini doğrulama
Yalnızca belirli bir klasöre başlık ekleme
Aynı yapılandırmayı Apidog CLI ile otomasyonda kullanma

Değişken kullanımı hakkında daha fazla ayrıntı için Apidog'da değişkenlere hakim olma rehberine bakabilirsiniz.

HTTP başlıkları Apidog'a özgü değildir. MDN HTTP başlıkları referansında açıklandığı gibi, istekle birlikte gönderilen anahtar/değer çiftleridir. Apidog burada bu değerleri her uç noktada tekrar yazmak yerine merkezi olarak yönetmenizi sağlar.

Global parametreler ne anlama gelir?

Apidog'da global parametre, tek bir uç noktaya değil tüm projeye uygulanan istek parametresidir. Bir kez tanımlandığında, eşleşen isteklere otomatik olarak eklenir.

Global parametreleri şu konumlarda kullanabilirsiniz:

Başlıklar: Authorization, X-Api-Version gibi HTTP başlıkları
Çerezler: Oturum çerezleri
Sorgu: ?api_key=... gibi URL sorgu parametreleri
Gövde: Her isteğin gövdesinde bulunması gereken alanlar

Bu yazıdaki yetkilendirme örneği için Başlıklar seçeneğini kullanacağız.

Global parametreler, uç nokta düzeyinde tanımlanan parametrelerden daha düşük önceliğe sahiptir. Bir istek kendi Authorization başlığını içeriyorsa, uç nokta düzeyindeki değer kullanılır. Bu davranış, global parametreleri zorlayıcı bir geçersiz kılma yerine güvenli varsayılanlar hâline getirir.

Her isteğe global başlık ekleme

Hedefimiz, projedeki tüm uç noktalara tek tek dokunmadan şu iki başlığı eklemek:

Authorization: Bearer {{token}}
X-Api-Version: 2024-08-01

1. Ortam Yönetimi'ni açın

Apidog'da sağ üst köşedeki Ortam Yönetimi alanını açın. Global parametreleri burada tanımlarsınız.

Apidog belgeleri, bu alanı isteklerle birlikte gönderilen ortak değerleri yönetmek için kullanır.

2. Başlıklar konumunu seçin

Yeni parametre eklerken Başlıklar veya İstek Başlığı konumunu seçin.

Başlığınız bir çerez, sorgu parametresi ya da gövde alanı olsaydı sırasıyla Çerezler, Sorgu veya Gövde seçeneklerini kullanırdınız. Yapılandırma mantığı aynıdır.

3. `Authorization` parametresini ekleyin

İlk global başlığı şu değerlerle oluşturun:

Alan	Değer
Ad	`Authorization`
Tip	Dize
Varsayılan Değer	`Bearer {{token}}`
Açıklama	Tüm yetkilendirilmiş uç noktalar için Bearer jetonu

Ardından API sürümü için ikinci parametreyi ekleyin:

Alan	Değer
Ad	`X-Api-Version`
Tip	Dize
Varsayılan Değer	`2024-08-01`
Açıklama	Her istek için sabitlenmiş API sürümü

4. Parametreleri etkinleştirin

Her parametrenin yanındaki etkinleştirme anahtarını açın.

Bu anahtar hata ayıklama sırasında da kullanışlıdır. Örneğin, global Authorization başlığını geçici olarak devre dışı bırakmak için parametreyi silmeniz gerekmez; anahtarı kapatmanız yeterlidir.

5. Yapılandırmayı kaydedin

Ayarları kaydedin. Artık projedeki tüm istekler, uç nokta kendi değerini tanımlamadığı sürece şu başlıkları taşır:

Authorization: Bearer {{token}}
X-Api-Version: 2024-08-01

6. Başlıkların gerçekten gönderildiğini doğrulayın

Yapılandırmanın uygulandığını varsaymayın; doğrulayın.

Projedeki herhangi bir isteği gönderin.
Yanıt konsolunda Gerçek İstek sekmesini açın.
Gönderilen HTTP isteğini inceleyin.

Örnek:

GET /v1/orders/8842 HTTP/1.1
Host: api.yourservice.com
Authorization: Bearer sk_live_7f3a9c2e1b8d4056
X-Api-Version: 2024-08-01

Gerçek İstek sekmesi, değişkenler çözümlendikten sonra isteğin ağa gönderilen son hâlini gösterir. Başlıkları burada görüyorsanız, istekle birlikte gönderilmişlerdir.

Sırrı başlığa yazmayın: değişken kullanın

Authorization başlığında doğrudan jeton kullanmak yerine:

Authorization: Bearer sk_live_7f3a9c2e1b8d4056

şu yapıyı kullanın:

Authorization: Bearer {{token}}

{{token}} ifadesi bir değişkene başvurur. Böylece sır niteliğindeki değer, global parametre tanımından ayrılır.

Bearer şeması RFC 6750 içinde tanımlanır. Sunucuların Authorization başlığını nasıl işlediği için MDN Yetkilendirme başlığı referansını inceleyebilirsiniz.

`token` değişkenini oluşturun

Sağ üst köşedeki ortam simgesine (≡) tıklayın.
Global Değişkenler bölümünü açın.
token adında yeni bir değişken oluşturun.
Değişkenin değerine Bearer jetonunuzu yazın.
Kaydet seçeneğine tıklayın.

Global parametreniz şu şekilde kalır:

Bearer {{token}}

İstek gönderildiğinde Apidog, {{token}} ifadesini aktif ortamın gerçek değeriyle değiştirir. Bu çözümlemeyi tekrar Gerçek İstek sekmesinde kontrol edebilirsiniz.

Önerilen yapı şudur:

Global parametre: Başlığın yapısını tutar.
Ortam değişkeni: Jeton veya API anahtarı gibi hassas değeri tutar.

Ortamlar ve sır yönetimi için API istemci ortamı ve sır yönetimi rehberine göz atabilirsiniz.

Ortama göre jeton değiştirme

Çoğu projede Geliştirme, Test ve Üretim ortamları farklı sunuculara ve farklı jetonlara ihtiyaç duyar.

Her ortam için ayrı token değerleri tanımlayın:

Ortam	`token` değeri
Development	Geliştirme jetonu
Test	Test jetonu
Production	Üretim jetonu

Daha sonra ≡ simgesinin yanındaki Ortamlar açılır menüsünden aktif ortamı değiştirin.

Global başlık aynı kalır:

Authorization: Bearer {{token}}

Ancak {{token}} ifadesinin çözümlendiği değer aktif ortama göre değişir. Yetkilendirme türleri hakkında daha fazla bilgi için güvenlik şemaları rehberini inceleyebilirsiniz.

Başlığı yalnızca bir klasörde kullanmak

Global parametreler tüm projeyi etkiler. Ancak bazı başlıklar yalnızca belirli uç noktalar için gerekli olabilir.

Örneğin, yalnızca /admin altındaki uç noktaların şu başlığı taşımasını isteyebilirsiniz:

X-Admin-Scope: full

Apidog'da klasör ayarlarında doğrudan bir “başlık ekle” alanı bulunmaz. Bunun yerine klasör düzeyinde ön istek betiği kullanabilirsiniz.

Klasöre şu betiği ekleyin:

pm.request.headers.add({
  key: 'X-Admin-Scope',
  value: 'full'
});

Bu betik, ilgili klasördeki her istekten önce çalışır ve başlığı ekler. Klasör dışındaki istekler bu başlığı taşımaz.

Bu yöntem bir ayar alanı değil, betik tabanlı bir çözümdür. Bu nedenle proje geneli ihtiyaçlarda global parametreleri; klasörle sınırlı ihtiyaçlarda ön istek betiklerini kullanın.

Daha fazla örnek için Apidog'da ön istek ve sonrası istek betikleri rehberine bakabilirsiniz.

Hangi yöntemi ne zaman kullanmalısınız?

İhtiyaç	Kullanılacak yöntem
Tüm projeye ortak başlık eklemek	Global parametre — Başlıklar
Jeton, API anahtarı veya ortam değeri saklamak	Ortam değişkeni
Başlığı yalnızca belirli bir klasörde kullanmak	Klasör düzeyinde ön istek betiği

Örnek eşleştirme:

Authorization: Bearer {{token}}

Burada:

Authorization global parametredir.
{{token}} ortam değişkenidir.
Jeton ortam değiştiğinde otomatik olarak değişir.

Dikkat edilmesi gerekenler:

Aynı ada sahip global başlıkları tekrar oluşturmayın.
Parametre türünün kullanımınıza uygun olduğundan emin olun.
Uç nokta düzeyindeki Authorization başlığının global değeri geçersiz kıldığını unutmayın.
Başlıkların son hâlini her zaman Gerçek İstek sekmesinden doğrulayın.

Bu özelliklerin belgelerinde belirli bir plan kısıtlaması belirtilmemektedir.

Apidog CLI ile iş akışını otomatikleştirme

Global parametreler ve ortam değişkenleri yalnızca arayüzde çalışmaz; Apidog CLI ile otomatik test koşularında da kullanılabilir.

Kaydedilmiş bir test senaryosunu belirli bir ortamla çalıştırdığınızda, CLI ilgili ortam değişkenlerini kullanır. Böylece GUI'de çalışan yapılandırmanız CI ortamında da aynı şekilde çözülür:

Authorization: Bearer {{token}}
X-Api-Version: 2024-08-01

CLI'yi kurun ve giriş yapın

Node.js v16 veya üstünü kullanarak CLI'yi yükleyin:

npm install -g apidog-cli
apidog login --with-token <ERİŞİM_JETONUNUZ>

Senaryoyu belirli bir ortamda çalıştırın

apidog run --access-token $APIDOG_ACCESS_TOKEN -t <senaryo_kimliği> -e <ortam_kimliği> -r cli

Parametreler:

-t: Test senaryosu kimliği
-e: Ortam kimliği
-r: Raporlayıcı türü (cli, html veya junit)

-e bayrağı, hangi ortam değişkenlerinin kullanılacağını belirler. Bu sayede aynı senaryoyu farklı jetonlar ve sunucu adresleriyle çalıştırabilirsiniz.

Kurulum için Apidog CLI kurulum kılavuzuna, CI entegrasyonu için ise GitHub Actions'da Apidog CLI rehberine bakabilirsiniz.

Sıkça Sorulan Sorular

Global parametreler, uç noktadaki başlığı geçersiz kılar mı?

Hayır. Global parametreler, uç nokta düzeyindeki parametrelerden daha düşük önceliğe sahiptir.

Bir uç nokta kendi Authorization başlığını tanımlıyorsa, o değer kullanılır. Global parametre yalnızca uç noktanın kendi değeri olmadığı durumlarda varsayılan görevi görür.

Jetonu düz metin olarak görünmeden nerede saklamalıyım?

Ortam veya global değişken kullanın.

Global başlığı şu şekilde ayarlayın:

Authorization: Bearer {{token}}

Gerçek jetonu ise ortam simgesi (≡) üzerinden oluşturduğunuz token değişkeninde saklayın.

Bir giriş yanıtından jeton alıp değişkende saklamak için JSONPath ile değişken çıkarma rehberini kullanabilirsiniz.

Global başlığın gönderildiğini nasıl doğrularım?

Bir istek gönderin ve yanıt konsolundaki Gerçek İstek sekmesini açın.

Bu görünüm, {{token}} gibi değişkenler çözümlendikten sonra gerçek HTTP isteğini gösterir. Başlığınız burada görünüyorsa, ağa gönderilmiştir.

Başlığı tüm proje yerine yalnızca bir klasöre ekleyebilir miyim?

Evet. Ancak bunu klasör ayarlarında bir başlık alanıyla değil, klasör düzeyinde ön istek betiğiyle yaparsınız:

pm.request.headers.add({
  key: 'X-Admin-Scope',
  value: 'full'
});

Bu betik yalnızca bulunduğu klasördeki istekleri etkiler.

Global parametreler veya ortam değişkenleri için ücretli plan gerekli mi?

Bu özelliklerin belgelerinde katman veya plan kısıtlaması listelenmemektedir. Global parametreler, ortam değişkenleri ve klasör düzeyindeki ön istek betikleri belgelenmiş özelliklerdir.

Sonuç

Apidog'da her isteğe başlık eklemek için uç noktaları tek tek düzenlemeniz gerekmez:

Başlığı Ortam Yönetimi altında global parametre olarak ekleyin.
Hassas değeri {{token}} gibi bir ortam değişkeninde saklayın.
Sonucu Gerçek İstek sekmesinden doğrulayın.
Yalnızca belirli bir klasöre ihtiyaç varsa ön istek betiği kullanın.

Başlangıç için Apidog'u indirin ve ilk global başlığınızı yapılandırın. Ücretsizdir; kredi kartı gerekmez.

Yapay Zeka Artık Kod Yazıyor. Peki API'leri Kim Yönetiyor?

Tobias Hoffmann — Thu, 16 Jul 2026 06:50:31 +0000

Yapay zeka kodlama araçları, yazılımın nasıl inşa edildiğini değiştiriyor. Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot, Windsurf, Trae veya Cline gibi ajanlarla geliştiriciler; rotaları, işleyicileri, doğrulamayı, veritabanı çağrılarını, testleri ve ön uç entegrasyonlarını dakikalar içinde oluşturabiliyor.

Apidog'u bugün deneyin

Bu hız faydalıdır; ancak yeni bir soru doğurur:

Yapay zeka kodu yazabiliyor. Peki API'leri kim yönetiyor?

API yalnızca çalışan kod değildir. Ekipler, servisler, istemciler, mobil uygulamalar, üçüncü taraf sistemler ve bazen harici müşteriler arasındaki sözleşmedir. Yapay zeka bir uç nokta eklediğinde dokümantasyon, şema, mock, ortam, test ve ekip iş akışı da güncellenmelidir.

Bu nedenle yapay zeka destekli geliştirmede API yönetimi daha önemli hale gelir.

Apidog CLI, API iş akışlarını komut satırından yönetmek için kullanılabilir: tasarım, dokümantasyon, mock'lar, testler, ortamlar, değişkenler, test raporları, içe/dışa aktarma ve dal işbirliği.

Bu yazıda, yapay zeka API kodu oluştururken API sözleşmesini ve doğrulama sürecini nasıl kontrol altında tutabileceğinizi ele alacağız.

TL;DR

Yapay zeka ajanları API kodunu hızlıca oluşturabilir; ancak güvenilir API geliştirme için yine de yapı gerekir. Apidog CLI ile geliştiriciler ve yapay zeka ajanları:

API sözleşmelerini tasarlayabilir
Uç noktaları belgelendirebilir
Mock API'leri yönetebilir
API testlerini çalıştırabilir
Ortamları ve değişkenleri yapılandırabilir
API kontrollerini CI/CD işlem hatlarına ekleyebilir

Yapay zeka kodlama araçları kullanıyorsanız, Apidog CLI oluşturulan kod ile üretime hazır API iş akışı arasında bir yönetim katmanı sağlayabilir.

Kod Üretimi, API Yönetimi Değildir

Yapay zeka ajanları aşağıdakileri hızlıca oluşturabilir:

Express rotaları
FastAPI işleyicileri
Spring Boot kontrolcüleri
Veritabanı sorguları
İstek doğrulayıcıları
Yanıt nesneleri
Ön uç API çağrıları
Birim testleri
Entegrasyon testleri
OpenAPI benzeri açıklamalar

Ancak API yönetimi yalnızca dosya üretmekten daha kapsamlıdır.

Gerçek bir API iş akışı şunları içerir:

API tasarımı ve adlandırma kuralları
İstek ve yanıt şemaları
Hata formatları
Kimlik doğrulama ve yetkilendirme kuralları
Ortam değişkenleri
Mock sunucuları
API dokümantasyonu
Test senaryoları ve test süitleri
Senaryo testleri
Test raporları
CI/CD doğrulaması
Kod incelemesi ve dal işbirliği

Bir geliştirici tek bir uç nokta eklediğinde, çoğu ekip bunun belgelenmesi, test edilmesi ve diğer tüketicilerle paylaşılması gerektiğini bilir.

Bir yapay zeka ajanı tek oturumda on uç nokta oluşturduğunda ise bu takip adımları kolayca atlanabilir.

Yapay zeka kod üretim hızını artırır; fakat güvenilir bir API yaşam döngüsünü otomatik olarak oluşturmaz.

Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan API'lerin Gizli Riskleri

Yapay zeka tarafından üretilen kod çoğu zaman ikna edici görünür: derlenir, mevcut kalıpları takip eder ve test bile içerebilir.

Fakat API sorunları kod düzenleyicide her zaman görünmez.

1. Belgelenmemiş Uç Noktalar

Bir ajan aşağıdaki uç noktayı ekleyebilir:

POST /api/orders/refund

Rota çalışır ve veri döndürür. Ancak dokümantasyon güncellenmezse ekip şu soruların yanıtını bulamaz:

Hangi istek gövdesi gerekli?
Hangi alanlar isteğe bağlı?
Hangi HTTP durum kodları dönebilir?
Hata yanıtları nasıl görünüyor?
Kimlik doğrulama gerekiyor mu?
Ön uç ve mobil istemciler bu uç noktayı kullanabilir mi?

Uç nokta vardır, ancak API sözleşmesi görünmezdir.

2. Tutarsız Şemalar

Bir uç nokta şunu döndürebilir:

{
  "userId": "u_123",
  "fullName": "Alex Chen",
  "emailAddress": "alex@example.com"
}

Başka bir uç nokta ise şunu döndürebilir:

{
  "id": "u_123",
  "name": "Alex Chen",
  "email": "alex@example.com"
}

Her iki yanıt da çalışabilir. Her ikisi de yerel testlerden geçebilir. Ancak ürün seviyesinde bu tutarsızlıklar maliyet üretir:

Ön uçta ek eşleme mantığı gerekir
SDK'lar karmaşıklaşır
Testler kırılgan hale gelir
Dokümantasyon anlaşılması zorlaşır
API tüketicilerinin güveni azalır

API tutarlılığı kendiliğinden oluşmaz; ortak bir iş akışı gerektirir.

3. Güncel Olmayan Mock API'ler

Ön uç ve arka uç ekipleri paralel çalışırken mock'lar önemlidir.

Ancak yapay zeka gerçek API davranışını değiştirir, mock'lar eski kalırsa ön uç ekipleri yanlış varsayımlar üzerine geliştirme yapabilir:

Mock: status: "success"
Gerçek API: state: "completed"
Ön uç mock modunda çalışır, üretimde bozulur

Geliştirme hızı arttıkça bu tür uyumsuzlukların etkisi de büyür.

4. API Sözleşmesiyle Uyuşmayan Testler

Yapay zeka test yazabilir; fakat oluşturulan testler her zaman yönetilen API testleriyle aynı kapsamı sağlamaz.

Tek bir başarılı senaryoyu doğrulamak yeterli değildir. API testleri ayrıca şunları kontrol etmelidir:

Zorunlu alanlar
Geçersiz girişler
Kimlik doğrulama
Yetkilendirme
HTTP durum kodları
Yanıt şemaları
Hata yanıtları
Çok adımlı senaryolar
Ortama özgü davranış

Bu nedenle API testleri, dağınık kaynak dosyaları yerine API yönetim iş akışının parçası olmalıdır.

5. CI/CD Kör Noktaları

API kontrolleri yalnızca manuel yapılırsa, yapay zeka değişiklikleri ekibin inceleme hızını aşabilir.

Bir pull request şunları içerebilir:

Yeni uç noktalar
Değişen veri yükleri
Güncellenen yanıt alanları
Farklı kimlik doğrulama davranışı
Kaldırılan alanlar
Yeni hata formatları

Komut satırından çalıştırılabilen API doğrulaması yoksa bu değişiklikler, API davranışı ürün sözleşmesi olarak incelenmeden birleştirilebilir.

Mühendislik Ekipleri İçin Asıl Soru

Soru artık şu değil:

Yapay zeka kod yazabilir mi?

Yazabilir.

Daha önemli soru şudur:

Ekibiniz, yapay zekanın oluşturduğu API değişikliklerini yönetebiliyor mu?

Her API değişikliği için aşağıdaki kontrol listesini kullanın:

[ ] API sözleşmesi açık mı?
[ ] Dokümantasyon güncel mi?
[ ] Mock'lar gerçek davranışla uyumlu mu?
[ ] API testleri geçiyor mu?
[ ] Ortamlar yapılandırıldı mı?
[ ] CI/CD bu değişikliği doğrulayabiliyor mu?
[ ] Ekip değişikliği inceleyebiliyor mu?
[ ] Gelecekteki geliştiriciler ve ajanlar bu API'yi anlayabilir mi?

Bu soruların yanıtı hayırsa, yapay zeka kısa vadede hızı artırırken uzun vadede sistemi daha kırılgan hale getirebilir.

Apidog CLI: Yapay Zeka Yerli Geliştirme için API Yönetimi

Apidog CLI, temel Apidog iş akışlarını terminale, yapay zeka ajanlarına ve CI/CD işlem hatlarına taşıyan bir komut satırı aracıdır.

Tarayıcı arayüzüne bağlı kalmadan API yaşam döngüsünü yönetmek isteyen ekipler için kullanılabilir.

Apidog CLI ile şunlar üzerinde çalışabilirsiniz:

API dokümantasyonu
Veri şemaları
Mock API'ler
Ortamlar ve değişkenler
API test senaryoları
Senaryo testleri
Test süitleri
Test raporları
İçe ve dışa aktarma iş akışları
Dal işbirliği

Bu yaklaşım, komut satırı araçlarını çağırabilen yapay zeka ajanları için özellikle uygundur.

Ajana yalnızca kaynak dosyalarını değiştirmesini söylemek yerine şu tür bir görev verebilirsiniz:

Bu uç noktayı oluştur, API dokümantasyonunu güncelle, mock davranışını doğrula ve API testlerini çalıştır.

Bu, aşağıdaki yaklaşımdan daha güvenilirdir:

Kod oluştur ve API'nin hâlâ doğru olduğunu varsay.

Tüm yetenekleri Apidog CLI Komutları ve Seçenekleri dokümantasyonunda inceleyebilir veya Apidog CLI Kurulum ve Çalıştırma rehberiyle başlayabilirsiniz.

Projeniz Apidog Europe üzerinde barındırılıyorsa AB API temel URL'sini belirtin:

--api-base-url https://api.eu.apidog.com

Uygulanabilir İş Akışı: Yapay Zeka Ajanını API Yaşam Döngüsüne Dahil Edin

İyi bir yapay zeka destekli API iş akışı, kod üretiminde bitmez.

Adım 1: Özellik Görevini Tanımlayın

Örneğin:

Geri ödeme isteği oluşturmak için bir uç nokta ekle.

Ajan projeyi inceleyebilir, arka uç mantığını oluşturabilir, doğrulama ekleyebilir ve ilgili dosyaları güncelleyebilir.

Ancak görev tanımını API sözleşmesi gereksinimleriyle genişletin:

Geri ödeme istekleri için bir POST /api/orders/refund uç noktası ekle.
İstek ve yanıt şemalarını netleştir, hata durumlarını tanımla,
API dokümantasyonunu güncelle, mock davranışını doğrula ve API testlerini çalıştır.

Adım 2: API Sözleşmesini Tasarlayın veya Güncelleyin

Uç nokta ürünün bir parçası olmadan önce aşağıdakileri netleştirin:

Yol
HTTP metodu
İstek gövdesi
Sorgu parametreleri
Başlıklar
Başarılı yanıt gövdesi
Hata yanıtları
Kimlik doğrulama kuralları

Komut satırından API tasarımı için şu rehbere bakın:

CLI'da API'ler Nasıl Tasarlanır?

Adım 3: Dokümantasyonu Güncelleyin

Her yeni veya değişen uç nokta belgelenmelidir.

Dokümantasyon en az şu soruları yanıtlamalıdır:

Bu uç nokta ne yapar?
Nasıl çağrılır?
Hangi alanlar gönderilmelidir?
Yanıt alanları ne anlama gelir?
Hangi hata durumları ele alınmalıdır?

Komut satırından dokümantasyon iş akışı için:

CLI'da API'ler Nasıl Belgelenir?

Adım 4: Mock'ları Sözleşmeyle Senkron Tutun

Mock'lar; ön uç, arka uç, QA ve yapay zeka ajanlarının aynı API davranışına göre çalışmasını sağlar.

Mock'ları yalnızca örnek JSON olarak değil, API sözleşmesinin çalışan bir temsili olarak ele alın.

Mock yönetimi için:

CLI'da API'ler Nasıl Mock'lanır?

Adım 5: API Testlerini Terminalden Çalıştırın

Yapay zeka tarafından üretilen kodu yalnızca birim testleriyle değil, dışarıdan gözlemlenebilen API davranışıyla da test edin.

API testlerini şu aşamalara ekleyin:

Yerel geliştirme
Yapay zeka ajanı iş akışları
Pull request kontrolleri
CI/CD işlem hatları
Sürüm öncesi doğrulama

Başlangıç için:

Apidog CLI Tam Rehberi

Adım 6: İş Akışını Headless Hale Getirin

Yapay zeka ajanları ve CI/CD sistemleri kullanıcı arayüzünde tıklama yapmaz. Tekrarlanabilir komutlara ihtiyaç duyar.

Headless API iş akışları şuralarda çalışabilir:

Terminal
Derleme hattı
Konteyner
Uzak geliştirme ortamı
Yapay zeka kodlama oturumu
Planlanmış otomasyon görevi

Daha fazla bilgi için:

Başsız API Yönetim Aracı

Apidog CLI'yı Yapay Zeka Kodlama Ajanınızla Kullanın

Farklı ekipler farklı yapay zeka araçları kullanır. Apidog CLI, API yönetimine komut satırı üzerinden erişim sağladığı için bu araçlarla birlikte kullanılabilir.

Yapay zeka kodlama aracı	Rehber
Claude Code	Apidog CLI'ı Claude Code'da Nasıl Kullanılır?
Cursor	Apidog CLI'ı Cursor'da Nasıl Kullanılır?
Codex	Apidog CLI'ı Codex'te Nasıl Kullanılır?
GitHub Copilot	Apidog CLI'ı GitHub Copilot'ta Nasıl Kullanılır?
Windsurf	Apidog CLI'ı Windsurf'te Nasıl Kullanılır?
Trae	Apidog CLI'ı Trae'de Nasıl Kullanılır?
Cline	Apidog CLI'ı Cline'da Nasıl Kullanılır?
Antigravity	Apidog CLI'ı Antigravity'de Nasıl Kullanılır?
OpenClaw	Apidog CLI'ı OpenClaw'da Nasıl Kullanılır?
Hermes Agent	Apidog CLI'ı Hermes Agent'ta Nasıl Kullanılır?

Her rehber, Apidog CLI'ın ilgili yapay zeka kodlama ortamına nasıl dahil edilebileceğini gösterir.

Temel yaklaşım aynıdır:

Yapay zeka ajanınız yalnızca kod üretmemeli; API iş akışınızın sağlıklı kalmasına da yardımcı olmalıdır.

Yapay Zeka ile API Yönetimi Neden Daha Önemli?

Yapay zeka kod yazmada daha iyi hale geldikçe API yönetiminin önemsizleşeceğini varsaymak hatalıdır.

Tam tersi doğrudur.

Yapay zeka, ekibinizin üretebileceği kod miktarını artırır. Bunun sonucu olarak incelemeniz, belgelemeniz, test etmeniz ve yönetmeniz gereken API değişikliği sayısı da artar.

Yapay zeka aşağıdakileri üretmeye yardımcı olduğunda koordinasyon ihtiyacı büyür:

Daha fazla uç nokta
Daha fazla servis
Daha fazla istek modeli
Daha fazla test
Daha fazla ön uç entegrasyon kodu
Daha fazla arka uç değişikliği
Daha fazla deney
Daha fazla dal

Merkezi ve tekrarlanabilir bir API iş akışı olmadan bu hız, gürültüye dönüşebilir.

Apidog CLI ile API çalışmaları daha görünür, test edilebilir ve tekrarlanabilir kalabilir.

Apidog CLI ve CI/CD

Apidog CLI'nın en değerli kullanım alanlarından biri CI/CD'dir.

Yapay zeka tarafından oluşturulan kod, editörden doğrudan üretime gitmemelidir. İnsan tarafından yazılan kodla aynı doğrulama sürecinden geçmelidir.

CI/CD hattınızda şu kontrolleri otomatikleştirebilirsiniz:

Pull request sonrasında API test senaryolarını çalıştırma
Dağıtımdan önce kritik uç noktaları doğrulama
API test raporları oluşturma
Ortama özgü davranışı kontrol etme
API testlerini sürüm iş akışına bağlama

Apidog'un CI/CD dokümantasyonu için:

CI/CD ile Entegre Etme

API Yönetimi İçin Pratik Kurallar

Ekibiniz yapay zeka kodlama ajanları kullanıyorsa aşağıdaki kuralları standart hale getirin.

1. Dokümantasyonu Görevin Parçası Yapın

Şunun yerine:

Geri ödemeler için yeni bir uç nokta oluştur.

Şunu kullanın:

Geri ödemeler için yeni bir uç nokta oluştur.
API dokümantasyonunu güncelle ve istek/yanıt şemalarının açık olduğundan emin ol.

2. API Testlerini Zorunlu Tutun

Her API değişikliği için şu soruları sorun:

Uç nokta beklenen durum kodunu döndürüyor mu?
Yanıt sözleşmedeki şemayla eşleşiyor mu?
Geçersiz girişler doğru ele alınıyor mu?
Kimlik doğrulama çalışıyor mu?
Uçtan uca senaryo başarılı mı?

3. Mock'ları Sözleşmeye Yakın Tutun

Mock'lar rastgele örnek JSON olmamalıdır. Ekibin beklediği API sözleşmesini yansıtmalıdır.

Gerçek API değiştiğinde mock'ları da aynı değişiklik içinde güncelleyin.

4. Tekrarlanabilirlik için CLI İş Akışları Kullanın

Manuel adımlar unutulur. Komutlar ise:

Tekrarlanabilir
Otomatikleştirilebilir
CI/CD'ye eklenebilir
Yapay zeka ajanlarına verilebilir
Kod inceleme sürecinde doğrulanabilir

5. CI/CD'ye API Kontrolleri Ekleyin

Önemli API davranışları geliştiricinin hafızasına bağlı olmamalıdır.

Sürümden önce kritik uç noktaları ve sözleşmeleri test eden kontroller ekleyin.

6. Yalnızca Kodu Değil, API Davranışını İnceleyin

Yapay zeka tarafından oluşturulan bir değişikliği incelerken sadece diff'e bakmayın.

Şunları da kontrol edin:

API sözleşmesi değişti mi?
Dokümantasyon güncel mi?
Testler güncellendi mi?
Mock'lar doğru mu?
API tüketicileri etkileniyor mu?
Kırıcı değişiklikler açıkça belirtilmiş mi?

Ürün Yaklaşımı: API Araçları Ajanlarla da Çalışmalı

Apidog CLI, yazılım geliştirmedeki değişime yanıt verir: ekipler yalnızca kullanıcı arayüzü üzerinden yürütülen manuel süreçlerden, otomasyon öncelikli ve ajan odaklı iş akışlarına geçiyor.

Modern API araçlarının yalnızca insanların tıkladığı bir arayüz sunması yeterli değildir. Aynı araçların betikler, terminaller, CI/CD sistemleri ve yapay zeka ajanları tarafından da çağrılabilmesi gerekir.

Apidog CLI'ın geliştirme yaklaşımı hakkında daha fazla bilgi için:

Apidog CLI Geliştirme Yolculuğu

Bu yazı, Apidog CLI'ın gerçek geliştirme iş akışlarıyla nasıl şekillendiğini ve komut satırının API yönetiminde neden temel bir arayüze dönüştüğünü açıklar.

Gelecek: Yapay Zeka Ajanlarının API Araçlarına da İhtiyacı Var

Yapay zeka kodlama araçları her ay daha yetenekli hale geliyor.

Ancak daha iyi kod ürettikçe, kodun etrafındaki sistemlere de erişmeleri gerekir:

API platformları
Test araçları
Dokümantasyon sistemleri
Mock sunucuları
CI/CD iş akışları
Dağıtım işlem hatları
İzleme araçları

Yapay zeka yerli geliştirmenin sonraki aşaması budur.

Başarılı ekipler yapay zekadan yalnızca daha fazla kod üretmesini istemeyecek. Yapay zeka ajanlarını, yazılımı güvenilir tutan iş akışlarına bağlayacak.

API geliştirmede bu; ajanların API sözleşmeleri, dokümantasyon, mock'lar, testler ve raporlarla çalışabilmesi anlamına gelir.

Sonuç

Yapay zeka kod yazıyor; ancak kod, yazılım geliştirmenin yalnızca bir parçasıdır.

API'lerin hâlâ şunlara ihtiyacı vardır:

Açık sözleşmeler
Güncel dokümantasyon
Doğru mock'lar
Güvenilir testler
Ortam yönetimi
Test raporları
Ekip inceleme süreçleri
CI/CD doğrulaması

Bu parçalar yoksa, yapay zeka tarafından üretilen kod değer üretmekten daha hızlı karmaşa üretebilir.

Apidog CLI, API yönetimini komut satırına taşıyarak geliştiricilerin, yapay zeka ajanlarının ve CI/CD sistemlerinin aynı API iş akışında çalışmasına yardımcı olur.

Yapay zeka kod yazabilir.

Apidog CLI, ekibinizin arkasındaki API'leri yönetmesine yardımcı olur.

Apidog CLI Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

Apidog CLI Nedir?

Apidog CLI, geliştiricilerin ve yapay zeka ajanlarının Apidog yetenekleriyle uygulama dışında çalışmasını sağlayan bir komut satırı aracıdır. API dokümantasyonu, şemalar, mock'lar, ortamlar, değişkenler, API test senaryoları, test süitleri, raporlar, içe/dışa aktarma ve dal işbirliği gibi iş akışlarını destekler.

Yapay Zeka Kod Yazarken API Yönetimi Neden Önemlidir?

Yapay zeka ajanları API kodunu hızlıca oluşturabilir. Ancak ekiplerin yine de açık sözleşmelere, güncel dokümantasyona, doğru mock'lara, güvenilir testlere ve CI/CD doğrulamasına ihtiyacı vardır. API yönetimi olmadan uç noktalar tutarsız, belgelenmemiş veya test edilmemiş hale gelebilir.

Apidog CLI, Yapay Zeka Kodlama Ajanları ile Çalışabilir mi?

Evet. Apidog CLI, yapay zeka ajanı ve komut satırı iş akışları için kullanılabilir. Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot, Windsurf, Trae, Cline, Antigravity, OpenClaw ve Hermes Agent gibi araçlarla birlikte kullanılabilir.

Apidog CLI ile API Testleri Çalıştırabilir miyim?

Evet. Apidog CLI, API test senaryolarını, senaryolarını, süitlerini ve raporlarını komut satırından çalıştırmayı destekler. Bu özellik yerel geliştirme, yapay zeka ajanı iş akışları ve CI/CD işlem hatlarında kullanılabilir.

Apidog CLI, API Dokümantasyonuna Yardımcı Olabilir mi?

Evet. Apidog CLI, komut satırından API dokümantasyon iş akışlarını destekleyerek API belgelerini geliştirme değişiklikleriyle uyumlu tutmaya yardımcı olabilir.

Apidog CLI, API Mock'ları Oluşturabilir veya Yönetebilir mi?

Evet. Apidog CLI, ön uç ekiplerinin, arka uç ekiplerinin, QA mühendislerinin ve yapay zeka ajanlarının tutarlı API davranışına göre çalışmasına yardımcı olan mock iş akışlarını destekler.

Apidog CLI, CI/CD için Faydalı mı?

Evet. Komut satırından çalıştığı için Apidog CLI; API testlerini yürütmek, rapor oluşturmak ve API davranışını otomatik olarak doğrulamak amacıyla CI/CD iş akışlarına eklenebilir.

Apidog CLI'yı Apidog Europe ile Nasıl Kullanırım?

Projeniz Apidog Europe üzerinde barındırılıyorsa, Apidog CLI komutlarını çalıştırırken AB API temel URL'sini belirtin:


bash
--api-base-url https://api.eu.apidog.com

Apidog'da API Spesifikasyonundan İstemci Kodu Nasıl Oluşturulur

Tobias Hoffmann — Thu, 16 Jul 2026 06:31:08 +0000

Bir uç nokta tanımladınız ve uygulamanızdan çağırmak istiyorsunuz. Zorlayıcı kısım, spesifikasyonu çalışan koda çevirmektir: doğru URL, başlıklar, kimlik doğrulama belirteci ve sorgu parametreleri tek bir requests veya fetch çağrısında birleşmelidir. Tek bir karakteri yanlış kopyalamak bile 401 gibi hataları ayıklamak için gereksiz zaman kaybetmenize neden olabilir.

Apidog'u bugün deneyin

Bu kalıp kodu elle yazmak zorunda değilsiniz. API'niz Apidog'da tasarlandıysa, platform uç nokta spesifikasyonunu okuyarak yapıştırmaya hazır istek kodu üretir:

Terminal kontrolleri için cURL
Betikler için Python requests
Ön uçlar için JavaScript fetch veya Axios

Bu rehberde gerçek bir uç noktadan kod oluşturmayı, gerçek kimlik doğrulama ve parametre değerlerini içeren kodu ne zaman almanız gerektiğini ve spesifikasyon değiştikçe üretilen kodu güncel tutmayı göreceksiniz. Daha geniş araç seçenekleri için API kod oluşturma araçları derlemesine de bakabilirsiniz.

Bu yaklaşım, spesifikasyonun tek doğruluk kaynağı olması prensibine dayanır. Bu, OpenAPI Spesifikasyonu arkasındaki temel ilkelerden biridir: tanımı bir kez doğru yapın, istek kodu da bu tanımı takip etsin.

İstemci kod oluşturucu ne yapar?

Apidog, bir uç nokta tanımını seçtiğiniz dil ve HTTP kütüphanesi için bir istek kod parçacığına dönüştürür.

Örneğin GET /orders uç noktasını seçip Python ve Requests varyantını belirlediğinizde, Apidog spesifikasyondaki yol, başlık ve parametrelere uygun bir çağrı üretir.

Bu özellik bir istek oluşturucudur. Tam bir SDK veya sürümlü istemci kütüphanesi üretmez. Yani aşağıdakileri hızlıca alabilirsiniz:

Tek satırlık cURL komutu
Python requests bloğu
JavaScript fetch kodu
Axios çağrısı

Ancak modeller, sayfalama yardımcıları ve tür atanmış sınıflarla birlikte indirilebilir bir SDK beklemeyin.

Bu iş akışı, önce tasarım API geliştirme yaklaşımıyla doğrudan uyumludur:

API sözleşmesini tanımlayın.
İstek kodunu sözleşmeden üretin.
Her tüketicinin aynı güncel tanımdan başlamasını sağlayın.

Oluşturucuyu açmanın iki yolu

Apidog, istemci kodu oluşturucuya iki noktadan erişim sağlar.

1. Belgeler sekmesinden

Bir uç noktanın belgelerini incelerken kod almak için:

API'nizin Belgeler sekmesini açın.
İlgili uç noktayı seçin.
Sağ taraftaki İstemci Kodu Oluştur düğmesine tıklayın.

Bu yol, bir uç noktanın dokümantasyonunu okurken hızlıca örnek çağrı almak için uygundur.

2. Çalıştır sekmesinden

Bir isteği test ederken kod almak için:

API'nin Çalıştır sekmesini açın.
Kod simgesine, yani </> düğmesine tıklayın.
Dil ve HTTP kütüphanesi varyantını seçin.

Her iki giriş noktası da aynı oluşturucu panelini açar.

`GET /orders` için Python istemci çağrısı oluşturma

Aşağıdaki örnekte müşterinin siparişlerini listeleyen, duruma göre filtreleyen ve sayfalama kullanan bir GET /orders uç noktası üzerinden ilerleyelim.

Adım 1: Uç noktayı açın ve hedef dili seçin

Uç noktanın Belgeler sekmesini açın ve İstemci Kodu Oluştur seçeneğine tıklayın.

Apidog'da kullanabileceğiniz bazı dil ve varyantlar şunlardır:

Shell: cURL, cURL-Windows, Httpie, wget, PowerShell
JavaScript: Fetch, Axios, jQuery, XHR, Native, Request, Unirest
Python: http.client, Requests
Java: Unirest, OkHttp
Go: Native
PHP: cURL, Guzzle, pecl_http, HTTP_Request2
Diğerleri: Swift (URLSession), C (libcurl), C#, Objective-C, Ruby, OCaml, Dart, R ve ham HTTP

Bu örnekte Python ve Requests seçin. Spesifikasyona göre aşağıdaki gibi bir çağrı oluşturulur:

import requests

url = "https://api.example.com/orders"

querystring = {"status": "shipped", "page": "1"}

headers = {"Accept": "application/json"}

response = requests.get(url, headers=headers, params=querystring)

print(response.json())

Kod parçacığını betiğinize yapıştırabilir ve uç noktayı çağırabilirsiniz. Üretilen kod, tanımladığınız uç noktanın yolunu, parametrelerini ve başlıklarını yansıtır.

Adım 2: Spesifikasyondan gelen kodun sınırını anlayın

Yalnızca API spesifikasyonundan üretilen kod şu bilgileri içerir:

HTTP metodu
URL ve yol parametreleri
Tanımlı başlıklar
Sorgu parametreleri
Spesifikasyondaki örnek değerler

Ancak gerçek istek parametreleri veya canlı kimlik doğrulama belirteciniz varsayılan olarak bu kodda yer almaz.

Örneğin korumalı bir uç nokta için aşağıdaki başlık spesifikasyondan oluşturulan boş şablonda bulunmayabilir:

Authorization: Bearer <gerçek-belirteç>

Kimlik doğrulaması gerektirmeyen çağrılar veya belirteci kendiniz ekleyeceğiniz durumlar için bu yeterlidir. Gerçek değerleri içeren kod istiyorsanız isteği önce çalıştırmalısınız.

Adım 3: Gerçek değerleri almak için isteği gönderin

Gerçek parametreler ve kimlik doğrulama bilgisiyle kod üretmek için aşağıdaki akışı kullanın:

Uç noktayı Düzenle sekmesinde tanımlayın.
Çalıştır sekmesine geçin.
Parametreleri kontrol edin veya gerekiyorsa manuel olarak girin.
Kimlik doğrulama belirtecini ekleyin.
Gönder düğmesine tıklayın.
Yanıt geldikten sonra Gerçek İstek sekmesine geçin.
Oluşturulan istemci kodunu aşağı kaydırarak bulun.

Örneğin gerçek bir Bearer belirteciyle gönderilen istekten sonra kod şu biçimde olabilir:

import requests

url = "https://api.example.com/orders"

querystring = {"status": "shipped", "page": "1"}

headers = {
    "Accept": "application/json",
    "Authorization": "Bearer sk_live_51H8xY2..."
}

response = requests.get(url, headers=headers, params=querystring)

print(response.json())

İki mod arasındaki temel fark şöyledir:

Mod	Parametrelerin kaynağı
Önce tasarım	Parametreler spesifikasyondan otomatik dolar
Önce istek	Parametreleri Çalıştır sekmesinde siz girersiniz
Gerçek İstek	Gönderilmiş istekteki somut değerleri ve başlıkları gösterir

Gerçek belirteçleri sır olarak değerlendirin. Bunları Git'e taahhüt etmeyin ve kaynak koduna sabit yazmayın. Stripe'ın canlı anahtarlarla ilgili önerileri bu konu için iyi bir referanstır.

POST ve PUT istek gövdelerini yönetme

GET /orders bir istek gövdesi gerektirmez. Ancak POST /orders veya PUT /orders/{id} gibi uç noktalar için gövdeyi de oluşturmanız gerekir.

Apidog'da bunu Çalıştır sekmesinden yapabilirsiniz.

JSON veya XML gövdeleri için iki temel seçeneğiniz vardır:

Uç nokta spesifikasyonundaki önceden tanımlı örneği kullanmak
Şemaya göre gövde oluşturmak için Otomatik Oluştur seçeneğini kullanmak

Otomatik Oluştur menüsünde şu modlar bulunur:

Örnekler: Önceden tanımlı bir istek gövdesi örneğini seçmenizi sağlar.
Her Seferinde Oluştur: Her kullanımda şemaya uygun yeni değerler üretir.

Değer üretimini Otomatik Oluşturma Tercihi seçenekleriyle yönlendirebilirsiniz:

Örnek Değerleri Önce Kullan
Varsayılan Değerleri Önce Kullan
Taklit Değer Kullan
Yalnızca Alan Adlarını Oluştur
İstek Örneğini Kullan

Pratik seçimler:

Spesifikasyonda gerçekçi örnekler varsa Örnek Değerleri Önce Kullan seçeneğini kullanın.
Her alan için yeni ve gerçekçi test verileri istiyorsanız Taklit Değer Kullan seçeneğini kullanın.

İstek gövdeleri için Otomatik Oluştur seçenekleri Apidog 2.7.0 veya sonraki sürümleri gerektirir. Bu seçenekleri göremiyorsanız uygulamayı güncelleyin.

İyi tanımlanmış örnekleri olan bir OpenAPI şeması, manuel düzenleme ihtiyacını azaltır. Bunun için OpenAPI'dan API belgelerini otomatik oluşturma yaklaşımından yararlanabilirsiniz.

Zaman damgası veya rastgele sipariş kimliği gibi her istekte değişmesi gereken veriler için sabit değer kullanmayın. Bunun yerine:

Parametre alanının yanındaki sihirli değnek simgesine tıklayın.
JSON veya XML gövdesindeki Dinamik Değer Ekle düğmesini kullanın.

Gövde hazır olduğunda isteği gönderin ve tamamlanmış kodu Gerçek İstek sekmesinden alın.

İstek kod parçacığı mı, iş modeli çağrısı mı?

Kopyalayacağınız kodun biçimi, onu nerede kullanacağınıza bağlıdır.

Tek seferlik çağrılar için kod parçacığı kullanın

Aşağıdaki durumlarda tek bir cURL, fetch veya requests.get çağrısı yeterlidir:

Bir 403 hatasını ayıklarken
Bir bilete yeniden üretilebilir istek eklerken
Terminalden hızlı kontrol yaparken
Dokümantasyona kullanım örneği eklerken

Bu kod bağımsızdır ve ek proje yapısına ihtiyaç duymaz.

Uygulama mantığı için yapılandırılmış çağrı kullanın

Çağrı gerçek uygulama kodunda yaşayacaksa, onu tekrar kullanılabilir bir fonksiyon veya servis modülüne dönüştürün.

Örneğin GET /orders uygulamanın üç farklı yerinde çağrılıyorsa, temel kodu şu şekilde sarmalayabilirsiniz:

import os
import requests

BASE_URL = "https://api.example.com"
API_TOKEN = os.environ["API_TOKEN"]

def get_orders(status: str, page: int = 1) -> dict:
    response = requests.get(
        f"{BASE_URL}/orders",
        headers={
            "Accept": "application/json",
            "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
        },
        params={
            "status": status,
            "page": page,
        },
        timeout=30,
    )

    response.raise_for_status()
    return response.json()

Bu yapı sayesinde hata işleme, zaman aşımı, yapılandırma ve kimlik doğrulama mantığını tek bir yerde tutabilirsiniz.

Bir projedeki tüm uç noktalar aynı başlıkları veya kimlik doğrulama bilgisini kullanıyorsa, ortak değerleri merkezileştirin. Apidog'da genel parametreleri ayarlama rehberi, başlıkları ve değişkenleri bir kez tanımlayarak tekrarları azaltmayı açıklar.

Üretilen kodu spesifikasyonla güncel tutun

Üretilen kod, yalnızca arkasındaki spesifikasyon kadar doğrudur.

Örneğin GET /orders uç noktasına region adlı yeni bir sorgu parametresi eklerseniz, eski kod parçacığınız bu parametreyi içermez. Bu nedenle şu prensibi uygulayın:

Spesifikasyonu yetkili kaynak olarak tutun.
Uç noktayı değiştirdiğinizde kodu yeniden oluşturun.
Kopyalanmış kodu türetilmiş çıktı olarak kabul edin.
Güncel sözleşmeyi testlerle doğrulayın.

Apidog önce spesifikasyon modu, API tanımını yetkili kaynak olarak tutmanıza yardımcı olur.

JavaScript varyantlarını anlamak veya elle düzenlemek istiyorsanız, MDN Fetch API belgeleri güvenilir bir sözdizimi referansıdır.

İş akışını Apidog CLI ile otomatikleştirin

İstemci kodu oluşturma, GUI üzerinden yapılan bir işlemdir: panelden kod parçacığını kopyalarsınız. Ayrı bir CLI komutuyla istemci kodu üretilmez.

Bununla birlikte Apidog CLI, üretilen kodun dayandığı iki önemli şeyi korumanıza yardımcı olur:

Güncel API spesifikasyonu
Uç noktanın hâlâ çalıştığını doğrulayan test sonuçları

CLI'ı Node.js v16 veya üzeri sürümle kurun:

npm install -g apidog-cli

Ardından erişim belirteciyle giriş yapın:

apidog login --with-token <YOUR_ACCESS_TOKEN>

Kaydedilmiş bir test senaryosunu çalıştırmak için:

apidog run --access-token $APIDOG_ACCESS_TOKEN -t <scenario_id> -e <env_id> -r cli

Parametreler:

-t: Test senaryosu kimliği
-e: Ortam kimliği
-r: Raporlayıcı (cli, html veya junit)

Bu komutu CI işlem hattınıza ekleyin. Apidog CLI GitHub Actions rehberindeki yaklaşımı kullanarak, her gönderimde uç noktanın sözleşmeye uygun davranıp davranmadığını doğrulayabilirsiniz.

CLI istemci kodunuzu yazmaz; ancak bu kodun dayandığı API sözleşmesini test ederek korur.

Sıkça Sorulan Sorular

Oluşturulan kod API anahtarımı veya belirtecimi içerir mi?

Varsayılan olarak hayır. Sadece spesifikasyondan oluşturulan kod, gerçek parametre değerlerini veya canlı kimlik doğrulama bilgisini içermez.

Gerçek değerleri içeren bir kod parçacığı almak için:

İsteği Çalıştır sekmesinde hazırlayın.
Kimlik doğrulama bilgisini ekleyin.
İsteği gönderin.
Gerçek İstek sekmesindeki kodu alın.

Bu kodda bulunan tüm belirteçleri sır olarak değerlendirin.

Apidog hangi diller ve kütüphaneler için kod oluşturabilir?

Apidog; Shell, JavaScript, Python, Java, Go, PHP, Swift, C, C#, Objective-C, Ruby, Dart, R ve daha birçok hedef için kod üretebilir.

Örnek varyantlar:

Shell: cURL, Httpie, wget, PowerShell
JavaScript: Fetch, Axios, jQuery, XHR
Python: http.client, Requests
Java: Unirest, OkHttp
PHP: cURL, Guzzle

Oluşturucu panelinden dil ve kütüphane varyantını seçebilirsiniz.

İstek gövdeleri için Otomatik Oluştur seçeneğini neden göremiyorum?

Bu seçenekler Apidog 2.7.0 veya sonraki sürümleri gerektirir.

Uygulamayı güncelleyin ve JSON veya XML gövdesi tanımladığınızda Çalıştır sekmesindeki Otomatik Oluştur menüsünü kontrol edin.

İstemci kodu oluşturma ücretli bir özellik mi?

Apidog belgeleri, istemci kodu oluşturma için ücretsiz-ücretli veya bulut-kendi kendine barındırılan ayrımı belirtmez. Belgelerde belirtilen tek sürüm gereksinimi, istek gövdelerindeki Otomatik Oluştur seçenekleri için 2.7.0 veya sonraki sürüm gerekliliğidir.

Apidog'u indirebilir ve oluşturucuyu ücretli bir plan olmadan deneyebilirsiniz.

Oluşturulan çağrının gerçekten çalıştığından nasıl emin olurum?

Kod parçacığını oluşturduktan sonra uç noktayı kaydedilmiş bir test senaryosuyla doğrulayın.

Apidog ile test senaryosu yazma rehberi test senaryosu oluşturmayı açıklar. CLI ile bu testleri CI ortamında çalıştırarak, bozuk bir sözleşmenin derlemeye ulaşmasını engelleyebilirsiniz.

Özet

Apidog'da istemci kodu oluşturmak, uç nokta spesifikasyonunu kullandığınız dilde yapıştırmaya hazır bir isteğe dönüştürür.

Uygulanabilir akış şöyledir:

Uç noktayı tanımlayın.
Belgeler veya Çalıştır sekmesinden kod oluşturucuyu açın.
Dil ve HTTP kütüphanesi varyantını seçin.
Gerçek değerler gerekiyorsa isteği önce gönderin.
Kod parçacığını Gerçek İstek sekmesinden alın.
Spesifikasyon değiştiğinde kodu yeniden oluşturun.
Kaydedilmiş testleri CLI ve CI ile çalıştırın.

Başlamak için Apidog'u indirin, GET /orders uç noktanızı tanımlayın ve birkaç tıklamayla çalışan bir istemci çağrısı oluşturun.