DEV Community: Tobias Hoffmann

Gemini Omni 1.1 Flash: Google'ın GA Video Modelindeki Yenilikler

Tobias Hoffmann — Fri, 28 Aug 2026 08:48:36 +0000

Gemini Omni 1.1 Flash: Yenilikler, Fiyatlandırma ve API Geçişi

Google, konuşmalı video modelini 27 Ağustos 2026'da genel kullanıma sundu. Model kimliği gemini-omni-1.1-flash; 30 Haziran'da önizlemeye açılan gemini-omni-flash-preview uç noktasının yerini alıyor. Önizleme sürümünü kullanıyorsanız Google bu uç noktayı 30 Eylül 2026'da kapatacak.

Apidog'u bugün deneyin

GA sürümü yalnızca bir model adı değişikliği değil. Dört önemli yetenek sunuyor:

Sahne uzatmayı 40 saniyeye çıkarma
İlk ve son kare kontrolü
Daha ucuz 360p taslak modu
4K yükseltme

Bu yazıda değişiklikleri, maliyeti, erişim noktalarını, sınırlamaları ve önizleme uç noktasından geçişi ele alacağız.

Omni ailesi ve Google'ın video odaklı bir akıl yürütme modeli geliştirme nedeni hakkında arka plan için Gemini Omni nedir yazısıyla başlayabilirsiniz.

Gemini Omni 1.1 Flash ne işe yarar?

Omni 1.1 Flash metin, görsel ve videoyu girdi olarak alıp video üretir. Google'ın durum korumalı, çok turlu üretim yüzeyi olan Interactions API üzerinde çalışır.

Bu sayede bir klip oluşturduktan sonra klibi yeniden yüklemeden takip mesajlarıyla düzenleyebilirsiniz.

Desteklenen görev türleri:

Metinden videoya: İstemden video klip üretir.
Görselden videoya: Görseli açılış karesi veya stil rehberi olarak kullanır.
Referanstan videoya: Her biri üç saniyeye kadar üç referans klibi; hareket, görünüm ve karakter tutarlılığı için yeni sahneye aktarır.
Düzenleme: Aynı konuşmada daha önce üretilmiş videodaki bir öğeyi değiştirir.
Uzatma: Bir klibin sonuna 10 saniye daha ekler.

Referans kliplerdeki ses dikkate alınmaz; model yalnızca hareket ve görünümü analiz eder.

Sahne uzatma 10 saniyelik bağlam kullanıyor

Önizleme modeli, uzatma işleminden önce yalnızca klibin son saniyesine bakıyordu. Bu, renk paletini korumaya yardımcı olsa da karakterlerin kaymasına ve kamera hareketlerinin sıfırlanmasına neden olabiliyordu.

Omni 1.1, önceki bağlamın 10 saniyesine kadarını analiz ediyor ve Google bunu "geliştirilmiş görsel tutarlılık ve anlatısal uygunluk" olarak tanımlıyor. Klipler 10 saniyelik adımlarla, toplamda 40 saniyeye kadar uzatılabiliyor.

Planlama yaparken şu sınırlamaları dikkate alın:

Uzatma yalnızca klibin sonuna eklenebilir; başa veya ortaya ekleme yapılamaz.
Çok turlu ve modelin önceki durumu koruduğu bir etkileşim kullanılmıyorsa yüklenen videolar 10 saniyeyi aşamaz.

İstek biçimi ve ek yerleri için 40 saniyelik sahne uzatma kılavuzuna bakabilirsiniz.

İlk ve son kareyle anahtar kare kontrolü

Modele bir ilk kare, son kare ve aradaki hareketi açıklayan bir istem vererek iki görüntüyü birbirine bağlayan video oluşturabilirsiniz. Google, kamera yörüngelerini, yakınlaştırma geçişlerini ve döngüsel klipleri öne çıkan kullanım alanları olarak gösteriyor.

Bu özellik, video araçları geliştiren ekipler için çıktıyı daha öngörülebilir hale getirir. Metinden videoya üretimde tüm klip üzerinde kontrol sınırlıyken, iki sabit kare modelin çözmesi gereken alanı daraltır.

360p taslak modu ve maliyet etkisi

Omni 1.1, 360p önizlemeleri 720p'ye göre %60'a kadar daha hızlı ve üçte bir maliyetle üretir. Önerilen iş akışı:

İstemi 360p'de yineleyin.
Doğru sonucu seçin.
Son çıktıyı 720p, 1080p veya 4K olarak yeniden oluşturun.

Video üretimi saniye başına ücretlendirildiği için istem denemelerinin maliyeti hızla artabilir. Atılacak taslaklar için üçte bir oranında daha az ödeme yapmak, daha fazla varyasyon denemenizi sağlar.

Saniye başına maliyetleri içeren fiyatlandırma dökümünü inceleyin.

Çözünürlük yanıt formatında belirlenir. 1080p ve 4k, doğal render yerine oluşturulan karelerin yükseltilmiş sürümleridir.

Omni 1.1 Flash nerede çalışır?

Model şu kanallardan kullanılabilir:

Geliştiriciler için Google AI Studio Gemini API
Kurumsal dağıtımlar için Gemini Enterprise Agent Platform API
AI Plus, Pro ve Ultra aboneleri için Google Flow
Abonelerin sahne uzatma özelliğini kullanabildiği Gemini uygulaması

Google ayrıca Adobe Firefly, Figma Weave, Runway ve GMI Cloud'u lansman ortakları arasında duyurdu.

Ücretsiz katman var mı?

API'de ücretsiz katman yoktur. Metin Flash modellerinden farklı olarak, Omni çıktısının her saniyesi ilk API isteğinden itibaren ücretlendirilir. AI Studio'nun hız sınırlamalı ücretsiz yolu bu model için geçerli değildir.

Model YouTube Shorts ve YouTube Create'te ücretsiz kullanılabilir; ancak bunlar farklı limitlere sahip ayrı ürünlerdir. Her erişim seçeneğinin sundukları için ücretsiz erişim özetine bakın.

Hâlâ yapamadıkları

Bir özellik tasarlamadan önce şu sınırlamaları kontrol edin:

Sistem talimatları, temperature, top_p, durdurma dizileri ve negatif istemler desteklenmez. Hariç tutmak istediğiniz öğeleri normal istemde belirtmeniz gerekir.
Avrupa Ekonomik Alanı, İsviçre ve Birleşik Krallık'ta video yükleme ve düzenleme kullanılamaz. Küçükleri içeren görselleri düzenleme de bu bölgelerde kısıtlıdır.
Model tarafından oluşturulan videolar bu bölgelerde düzenlenebilir kalır.
Belirli, tanımlanabilir kişileri düzenleme engellenmiştir.
Yüklenen videoya diyalog eklenemez. Klip sessizce uzatılabilir veya çok turlu etkileşimde düzenlenebilir.
Akıl yürütme için aynı anda yalnızca bir video kullanılabilir.
Google, İngilizcenin tam olarak desteklendiğini; diğer dillerin ise test edilmediğini belirtiyor.

Her çıktı, izleyici tarafından görünmeyen ancak programatik olarak tespit edilebilen bir SynthID filigranı içerir. İçeriğiniz menşe iddiası taşıyorsa bunu ürün tasarımına dahil edin.

Omni 1.1 Flash mı, Veo 3.1 mi?

Google aynı API anahtarı üzerinden iki video ailesi sunuyor:

Veo 3.1: Yerel sese sahip sinematik render motoru
Omni 1.1 Flash: Turlar arasında konuşabildiğiniz, durum korumalı video modeli

Omni'nin 720p saniyesi, standart bir Veo 3.1 saniyesinin yaklaşık dörtte birine mal olur. Buna karşılık Veo 3.1'te Omni'nin çok turlu düzenleme döngüsüne eşdeğer bir özellik yoktur.

Ayrıntılı karar vermek için yan yana karşılaştırmayı inceleyin. Mevcut Veo entegrasyonunuz varsa Veo 3.1 API kılavuzu geçerliliğini koruyor.

Önizleme uç noktasından geçiş

gemini-omni-flash-preview kullanan tüm istekler 30 Eylül 2026'dan sonra duracaktır. Temel geçiş genellikle model dizesini değiştirmekten ibarettir:

gemini-omni-flash-preview
→ gemini-omni-1.1-flash

Yine de üretime almadan önce şu iki noktayı doğrulayın:

1. Çözünürlük varsayılanı

Varsayılan çözünürlük artık 720p'dir. 360p ve 4K seçenekleri yenidir. Kodunuz sabit bir çıktı boyutu bekliyorsa gerçek yanıtı kaydedip kontrol edin.

2. Yanıt biçimi

4 MB'tan büyük videolar satır içi base64 yerine URI olarak döner. İşleyiciniz yalnızca output_video.data alanını okuyorsa yüksek çözünürlükte sessizce veri alamayabilirsiniz.

En güvenli yöntem:

İsteği bir API istemcisinde kaydedin.
Model kimliğini ortam değişkenine taşıyın.
Önizleme ve GA modellerine aynı isteği gönderin.
Yanıt biçimlerini ve çözünürlükleri karşılaştırın.

Apidog bu akış için kullanılabilir: model kimliğini ortam değişkenine koyun, kaydedilmiş isteği koruyun ve yalnızca ortamı değiştirerek iki sonucu karşılaştırın. Gemini Omni 1.1 Flash API kılavuzu kurulumu adım adım gösterir.

Sıkça Sorulan Sorular

Gemini Omni 1.1 Flash'ın model kimliği nedir?

gemini-omni-1.1-flash. Emekliye ayrılan önizleme kimliği gemini-omni-flash-previewdir.

Gemini Omni 1.1 Flash ne zaman çıktı?

GA sürümü 27 Ağustos 2026'da, önizleme sürümü ise 30 Haziran 2026'da yayınlandı.

Gemini Omni 1.1 Flash ücretsiz mi?

Hayır. Omni için ücretsiz API katmanı yoktur; her video üretimi ücretlendirilir. Gemini 3.6 Flash gibi metin modellerinde AI Studio üzerinden ücretsiz kullanım devam eder.

Bir Gemini Omni videosu ne kadar uzun olabilir?

Klipler 10 saniye olarak oluşturulur. Sahne uzatma ile 10 saniyelik adımlarla toplam uzunluk 40 saniyeye çıkarılabilir.

Gemini Omni ses oluşturur mu?

Belgeler video çıktısını kapsar ve referans kliplerin sesi yok sayılır. Yerel ses oluşturma özelliğine sahip model Veo 3.1'tir. Ses gerekiyorsa Veo 3.1 API kılavuzuyla başlayın.

Kendi çektiğim bir videoyu düzenleyebilir miyim?

Evet; AEA, İsviçre ve Birleşik Krallık dışında, 10 saniyeye kadar girişlerle düzenleme yapabilirsiniz. Videoyu Files API ile yükleyip URI'sini giriş olarak geçirin.

Sonuç

Omni 1.1 Flash, üretime daha yakın bir sürüm sunuyor:

Sahne uzatma çekimi daha tutarlı koruyor.
İlk ve son kare kontrolü çıktıyı öngörülebilir hale getiriyor.
360p taslak modu yinelemeyi daha uygun fiyatlı yapıyor.

GA model kimliğine karşı kaydedilmiş bir istek oluşturun, kullanacağınız tüm çözünürlüklerde yanıt biçimini doğrulayın ve 30 Eylül'den önce önizleme uç noktasından geçin. Apidog'u indirin ve geçiş kontrolünü son tarihten önce tamamlayın.

Gemini Omni 1.1 Flash ile Video Süresi 40 Saniyeye Nasıl Uzatılır

Tobias Hoffmann — Fri, 28 Aug 2026 08:36:09 +0000

Gemini Omni 1.1 Flash Videolarını 40 Saniyeye Kadar Uzatma

Gemini Omni 1.1 Flash, 10 saniyelik klipler oluşturur. Sahne uzatma özelliğiyle her çağrıda 10 saniye daha ekleyebilir ve toplam süreyi 40 saniyeye kadar çıkarabilirsiniz.

Apidog'u bugün deneyin

Bu mekanizma önizleme modelinde de vardı; ancak model yalnızca klibin son saniyesini gördüğü için renk tutarlılığı dışında pek kullanışlı değildi. Karakterler kıyafet değiştirebiliyor, kamera hareketleri sıfırlanabiliyordu. 27 Ağustos 2026'da genel kullanıma sunulan (GA) sürüm, bağlam penceresini önceki 10 saniyeye çıkardı. Google bu değişikliği "gelişmiş görsel tutarlılık ve anlatı uyumu" olarak tanımlıyor.

Bu rehberde uzatma çağrısını, gerçek limitleri ve 40 saniyelik bir dizinin üçüncü segmentte bozulmasını nasıl önleyebileceğinizi göreceksiniz.

Temel uzatma çağrısı

Uzatma, Dosyalar API'si üzerinden çalışır. Klibi yükleyip URI'sini, ardından gelecek sahneyi açıklayan istemle birlikte gönderin:

import base64
from google import genai

client = genai.Client()

video_file = client.files.upload(file="my_video.mp4")

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-omni-1.1-flash",
    input=[
        {"type": "document", "uri": video_file.uri},
        {"type": "text", "text": "Continue the scene."},
    ],
)

with open("extended.mp4", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction.output_video.data))

Dosya yüklemeleri eş zamansız işlendiği için etkileşimi göndermeden önce dosya durumunu kontrol edin:

import time

while video_file.state == "PROCESSING":
    time.sleep(10)
    video_file = client.files.get(name=video_file.name)

if video_file.state == "FAILED":
    raise ValueError(video_file.state)

Uzatacağınız video aynı oturumda Omni tarafından oluşturulduysa yüklemeyi atlayıp etkileşim kimliğini zincirleyebilirsiniz. Bu yöntem daha az giriş jetonu kullanır ve daha fazla durumu korur:

res2 = client.interactions.create(
    model="gemini-omni-1.1-flash",
    previous_interaction_id=res1.id,
    input="The camera pulls back to reveal the whole street.",
)

Çözünürlük ve teslimat seçenekleri dahil diğer parametreler için API rehberine bakın.

Uzatmaya karakter veya referans medya ekleme

Bir uzatmaya referans medya ekleyip istemde ilgili referans yuvasına işaret edebilirsiniz. Yüklenen medya, <IMAGE_REF_0> ve benzeri yuvalar alır:

video_file = client.files.upload(file="my_video.mp4")
character_img = client.files.upload(file="character.png")

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-omni-1.1-flash",
    input=[
        {"type": "document", "uri": video_file.uri},
        {"type": "document", "uri": character_img.uri},
        {"type": "text", "text": "Extend this video: have the character shown in <IMAGE_REF_0> enter the scene and wave."},
    ],
)

Video referansları da kullanılabilir; ancak üç saniyelik en fazla üç kliple sınırlıdır. Model bu klipleri hareket ve görünüş için kullanır, referans kliplerdeki sesi dikkate almaz.

Planlamadan önce bilinmesi gereken limitler

Maksimum süre 40 saniyedir: Bir üretim ve üç uzatma olmak üzere toplam dört segment.
Uzatma yalnızca sona eklenir: Başlangıca veya klibin ortasına ekleme yapılamaz. İkinci segment hatalıysa ikinci segmenti ve sonraki tüm segmentleri yeniden oluşturmanız gerekir.
Yüklenen giriş en fazla 10 saniye olabilir: Bu limit doğrudan yüklediğiniz video için geçerlidir. previous_interaction_id ile yapılan çok turlu zincirler bu sınıra tabi değildir.
Yüklenen videolara diyalog eklenemez: Başkasının yüklediği bir klibi sessizce uzatabilir veya çok turlu etkileşim kullanabilirsiniz; ancak yüklenmiş videoyu uzatırken diyalog ekleyemezsiniz.
Bölgesel kısıtlamalar vardır: Avrupa Ekonomik Alanı, İsviçre ve Birleşik Krallık'ta video yükleme ve düzenleme kullanılamaz. Modelin oluşturduğu videolar bu bölgelerde düzenlenebilir; bu nedenle previous_interaction_id yöntemi çalışmaya devam eder.
Bir seferde yalnızca bir video kullanılabilir: Model birden fazla giriş videosu arasında akıl yürütmez.

Tüm akışı render etmeden önce taslak oluşturma

En ekonomik iş akışı, önce dizinin tamamını düşük çözünürlükte test etmektir.

720p'de 40 saniyelik bir dizi yaklaşık 4,06 ABD dolarına mal olur. Sorun çoğu zaman üçüncü segmentte ortaya çıkar; bu durumda üçüncü ve dördüncü segmentleri yeniden oluşturmanız gerekir. Yeniden render işlemleri, daha önce beğendiğiniz bölümleri de değiştirebilir.

Önce dört segmentin tamamını 360p'de taslak olarak oluşturun. Bu çözünürlük yaklaşık üçte bir maliyetle ve %60'a kadar daha hızlı üretilebilir; aynı dizi yaklaşık 1,35 ABD dolarına mal olur. Hikâyenin tüm uzatmalarda tutarlı kaldığını doğruladıktan sonra aynı istemlerle 720p veya üzeri çözünürlükte yeniden render edin. Ayrıntılı hesap için fiyatlandırma makalesine bakabilirsiniz.

Çözünürlüğü yanıt formatında ayarlayın:

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-omni-1.1-flash",
    input=[
        {"type": "document", "uri": video_file.uri},
        {"type": "text", "text": "Continue the scene."},
    ],
    response_format={"type": "video", "resolution": "360p"},
)

Dört segment boyunca çalışan istemler yazma

Aşağıdaki yaklaşımlar uzatmalar boyunca daha iyi sonuç verir:

**Tüm sahir.
Her segmente tek bir hareket verin. İki farklı aksiyon isteyen istemler, her ikisini de aceleyle gerçekleştirme eğilimindedir. On saniye tek bir eylem için planlanmalıdır.
Süreklilik bağlantılarını açıkça yazın. "Aynı kırmızı ceket" veya "aynı alçak açı" gibi ifadeler modelin dikiş boyunca sabit kalması gereken unsurları korumasına yardımcı olur.
Yalnızca sona ekleme limitine göre storyboard hazırlayın. Başlangıcı sonradan düzeltmenin, sonraki tüm segmentleri yeniden oluşturmadan bir yolu yoktur.

İstem tasarımı için Veo istem rehberindeki video modelleri arasında aktarılabilen prensiplerden yararlanabilirsiniz.

Uzatmaları tekrarlanabilir şekilde test etme

Dört zincirleme çağrı, model davranışının değişebileceği dört ayrı nokta demektir. Yalnızca son render'ı izlemek regresyonları bulmayı zorlaştırır.

Her aşamayı Apidog içinde ayrı bir istek olarak kaydedin. Dosya URI'sini ve etkileşim kimliğini ortam değişkenlerinde tutarak belirli bir segmenti zinciri baştan kurmadan yeniden çalıştırabilirsiniz.

Ayrıca:

Yanıt biçimini doğrulayın. Yüksek çözünürlüklü bir uzatma dosyası 4 MB'ı aşabilir ve satır içi Base64 yerine URI kullanmanızı gerektirebilir.
Zaman aşımını varsayılan değerin oldukça üzerine çıkarın. Uzatmalar, modelin önceki 10 saniyelik bağlamı okuması nedeniyle ilk üretimden uzun sürebilir.
Bu altyapıyı bir kez kurmak, sorunun isteminizden mi yoksa model güncellemesinden mi kaynaklandığını anlamayı kolaylaştırır.

Kurulum için Apidog'u indirin.

Sıkça Sorulan Sorular

Bir Gemini Omni videosu ne kadar uzun olabilir?

Bir adet 10 saniyelik üretim ve üç adet 10 saniyelik uzatmayla kümülatif olarak 40 saniye.

Kendi çektiğim bir videoyu uzatabilir miyim?

Evet. AEA, İsviçre ve Birleşik Krallık dışındaki bölgelerde, Dosyalar API'si üzerinden en fazla 10 saniyelik giriş yükleyebilirsiniz.

Bir klibin başına ekleme yapabilir miyim?

Hayır. Uzatma yalnızca sona eklenir.

Karakterimin görünümü segmentler arasında neden değişiyor?

İstem sahneyi değişikliği belirtmek yerine yeniden tanımlıyor olabilir veya süreklilik bağlantısı yeterince açık değildir. Sabit kalması gereken özellikleri adlandırın ve uzatmaya karakter görselini referans olarak eklemeyi düşünün.

Her uzatma ayrıca ücretlendirilir mi?

Evet. Her uzatma, oluşturduğu 10 saniyelik video ve okuduğu bağlam için giriş jetonları üzerinden ayrıca ücretlendirilir.

40 saniyeden uzun bir videoya ihtiyacım varsa ne yapmalıyım?

Veo 3.1, her seferinde 7 saniye uzatmayla 720p'de 148 saniyeye kadar çıkabilir. Ayrıntılar için model karşılaştırmasına ve Veo API rehberine bakın.

Sahne uzatma, Gemini Omni'yi demodan teslim edilebilir bir üretim aracına dönüştüren güçlü bir özellik. Dört ana noktayı storyboard'a dökün, akışın tamamını 360p'de test edin, her istemi tek bir harekete indirin ve yalnızca doğrulanmış sürüm için 720p maliyetine geçin.

Gemini Omni 1.1 Flash ve Veo 3.1 Karşılaştırması: Hangi Video API'sini Seçmelisiniz

Tobias Hoffmann — Fri, 28 Aug 2026 08:08:16 +0000

Gemini Omni 1.1 Flash mı, Veo 3.1 mi? Video API seçimi

Google, aynı API anahtarının arkasında iki üretken video modeli sunuyor; ancak bunlar birbirinin sürümü değil. Veo 3.1, yerel ses üreten sinematik bir oluşturucudur. 27 Ağustos 2026'dan beri genel kullanıma açık olan Gemini Omni 1.1 Flash ise çıktıyı gördükten sonra sohbet tabanlı olarak düzenleyebileceğiniz bir modeldir.

Apidog'u bugün deneyin

Seçim üç soruya bağlıdır:

Sese ihtiyacınız var mı?
Klipi oluşturduktan sonra düzenleyecek misiniz?
Video ne kadar uzun olmalı?

Karşılaştırma

Özellik	Gemini Omni 1.1 Flash	Veo 3.1
Model kimliği	`gemini-omni-1.1-flash`	`veo-3.1-generate-preview` ve hızlı/hafif varyantlar
API yüzeyi	Etkileşimler API'si: `/v1beta/interactions`	`generateContent` ve uzun süreli işlem
Yerel ses	Hayır	Evet, her zaman açık
Temel klip uzunluğu	10 saniye	4, 6 veya 8 saniye
Uzatma ile maksimum uzunluk	40 saniye, 10 saniyelik adımlarla	148 saniye, her seferinde 7 saniye ve en fazla 20 uzatma
Uzatma sırasında okunan bağlam	Önceki çekimin 10 saniyesine kadar	Belirtilmemiş
Sohbet tabanlı düzenleme	Evet, `previous_interaction_id` ile	Hayır
İlk ve son kare	Evet	Evet, `lastFrame` ile
Referans medya	Her biri 3 saniyeye kadar 3 video klibi	En fazla 3 referans görüntü
Çözünürlük	360p, 720p, 1080p, 4K	720p, 1080p, 4K; uzatmalarda yalnızca 720p
En-boy oranı	16:9, 9:16	16:9, 9:16
720p maliyeti	Yaklaşık 0,10 $/saniye	Standart 0,40 $, hızlı 0,10 $, Lite 0,05 $/saniye
Ücretsiz katman	Hayır	Hayır
Filigran	SynthID	SynthID

Gemini Omni 1.1 Flash ne zaman tercih edilmeli?

Oluşturduğunuz klipi gördükten sonra değiştirecekseniz

Omni, Etkileşimler API'si üzerinden çalışır. Önce klibi oluşturup ardından aynı etkileşimi devam ettirerek düzenleme isteği gönderebilirsiniz:

res1 = client.interactions.create(
    model="gemini-omni-1.1-flash",
    input="A woman playing violin outdoors.",
)

res2 = client.interactions.create(
    model="gemini-omni-1.1-flash",
    previous_interaction_id=res1.id,
    input="Make the violin invisible.",
)

Klibi yeniden yüklemeniz veya sahneyi baştan tanımlamanız gerekmez. Veo'da her istek yeni bir oluşturmadır; değişiklik yapmak yeni bir istem ve yeni bir deneme gerektirir.

Ucuz taslaklar oluşturacaksanız

Omni'nin 360p katmanı, 720p maliyetinin üçte birine kadar iner ve %60'a kadar daha hızlı oluşturma sunar. Veo'nun en düşük çözünürlüğü 720p'dir. Bir istemi 12 kez denediğinizde maliyet farkı hızla büyür; ayrıntılar için fiyatlandırma dökümüne bakabilirsiniz.

Referans olarak video kullanacaksanız

Omni, her biri 3 saniyeye kadar olan en fazla 3 referans video klibi kabul eder ve bu kliplerdeki hareketleri yeni sahneye eşler. Veo ise referans görüntüler kullanır. Karakter hareketini veya çekim hareketini eşleştirmeniz gerekiyorsa video referansları avantaj sağlar.

Uzatma sırasında sahne tutarlılığı önemliyse

Omni, devam etmeden önce önceki görüntünün 10 saniyesine kadarını okuyabilir. Bu, önizleme modelinin yalnızca son saniyeyi kullanmasına kıyasla daha fazla bağlam sağlar. Ayrıntılar için sahne uzatma kılavuzuna göz atın.

Veo 3.1 ne zaman tercih edilmeli?

Yerel sese ihtiyacınız varsa

Veo, videoyla birlikte yerel ses oluşturur. Omni'nin çıktısı ses oluşturmayı kapsamaz ve referans kliplerdeki sesi kullanmaz. Sesli çıktı gerekiyorsa, Veo 3.1 API kılavuzu doğru başlangıç noktasıdır.

40 saniyeden uzun video gerekiyorsa

Veo, her seferinde 7 saniye olmak üzere 20 defaya kadar uzatılabilir ve toplam 148 saniyeye ulaşabilir. Omni'nin üst sınırı 40 saniyedir.

Uzatılmış Veo çıktısının yalnızca 720p olduğunu unutmayın. Uzun bir klip üretmek ile 4K klip üretmek aynı iş akışı değildir.

En düşük saniye maliyetini arıyorsanız

Veo 3.1 Lite, 720p'de saniyede 0,05 $ ile Omni'nin yaklaşık yarı maliyetindedir. Bunun karşılığında 4K desteği yoktur. Yüksek hacimli ve düşük riskli üretimlerde Lite, iki model ailesinin de en ekonomik seçeneğidir.

4 veya 6 saniyelik klip gerekiyorsa

Veo 4 ve 6 saniyelik çıktılar oluşturabilir. Omni ise 10 saniyelik çıktı üretir. 4 saniyelik bir kesit için Veo yalnızca 4 saniyeyi faturalandırırken Omni 10 saniyeyi faturalandırır.

Dört adımda karar verin

Ses gerekiyor mu? Veo 3.1.
Video 40 saniyeden uzun mu olmalı? Veo 3.1.
Klibi gördükten sonra düzenleyecek veya düşük maliyetle taslak oluşturacak mısınız? Gemini Omni 1.1 Flash.
Yalnızca en ucuz saniyeyi mi arıyorsunuz? Veo 3.1 Lite.

Birçok iş akışı iki modeli birlikte kullanabilir: çekimi Omni ile keşfedip sohbet tabanlı olarak düzenlemek, ardından sesli son çıktıyı Veo ile oluşturmak. İki model de aynı API anahtarını kullandığı için bu yaklaşım ek bir kimlik doğrulama kurulumu gerektirmez.

İki farklı entegrasyon

Modelleri aynı API anahtarıyla kullanabilseniz de uç noktaları yapısal olarak farklıdır.

Omni için modelin gövdesinde bulunduğu /v1beta/interactions adresine POST isteği gönderilir. Video, dosya boyutu 4 MB'ı aşmıyorsa base64 olarak satır içinde döner; daha büyük dosyalarda URI alırsınız.

Veo ise yoklamanız gereken uzun süreli bir işlem olarak çalışır. Oluşturulan dosyalar, kaldırılmadan önce Google sunucularında 2 gün saklanır.

Bu nedenle bir model için yazılan kodu yalnızca model dizesini değiştirerek diğerine taşıyamazsınız. Soyutlama katmanınız hem yoklanan işlemleri hem de iki farklı yanıt gövdesini desteklemelidir. Omni API adım adım kılavuzu yanıt işleme akışını gösterir.

Üretime geçmeden önce her iki modeli de kaydedilmiş isteklerle test edin. Apidog içinde:

Her model için ayrı bir istek oluşturun.
API anahtarını ortam değişkeninde saklayın.
Yanıt gövdesinin şeklini doğrulayın.
Zaman aşımını varsayılan değerin üzerine çıkarın.
Aynı istemi iki kaydedilmiş istekle çalıştırarak çıktıları karşılaştırın.

Bu yaklaşım, iki curl komutunu her ay yeniden yazmak yerine tekrarlanabilir bir karşılaştırma akışı sağlar.

Sıkça Sorulan Sorular

Gemini Omni, Veo'nun yerine mi geçiyor?

Hayır. Google iki modeli de sunuyor ve Veo 3.1 kullanımdan kaldırılmadı. İkisi de video oluşturur, ancak farklı iş akışlarına hizmet eder.

Hangisi daha ucuz?

720p'de Omni yaklaşık 0,10 $/saniye, Veo 3.1 Fast ise 0,10 $/saniyedir. Veo 3.1 Lite, 0,05 $/saniye ile daha ucuzdur. Standart Veo 3.1, 0,40 $/saniye ile en pahalı seçenektir.

Diyaloglu video oluşturabilirler mi?

Veo yerel ses oluşturur. Omni'nin video çıktısı ses oluşturmayı kapsamaz; ayrıca yüklenen bir videoyu uzatırken diyalog ekleyemez.

Çıktılara filigran ekleniyor mu?

Evet. Her iki model de izleyiciler için görünmez, ancak programatik olarak tespit edilebilir SynthID filigranını uygular.

Sora veya diğer video API'leri ne olacak?

Farklı sağlayıcılar farklı ödünleşimler sunar. Google ekosistemi dışındaki seçenekler için OpenAI Sora 2 ve Seedance 1.0 değerlendirilebilir.

Hangisiyle başlamalıyım?

Prototip oluşturuyorsanız ve sese ihtiyacınız yoksa 360p Omni ile başlayın. Bu, oluşturduğunuz videonun probleminizi çözüp çözmediğini test etmenin en ucuz yoludur. Apidog'u indirin ve ilk isteği kaydedin; böylece karşılaştırmayı daha sonra tekrarlayabilirsiniz.

Özetle: Veo render eder, Omni sohbet eder. Google'ın video oluşturma belgeleri her iki modeli de kapsar. Seçiminizi ekip alışkanlıklarına göre değil, iş akışınızın gereksinimlerine göre yapın.

APIDOG Ağustos Güncellemeleri: GitHub Enterprise Cloud, Daha Güçlü SSO Yönetişimi ve Daha Denetlenebilir Yönetici API'leri

Tobias Hoffmann — Thu, 27 Aug 2026 10:37:30 +0000

Apidog Ağustos 2026 Güncellemeleri: GitHub Enterprise Cloud, SSO ve Kurumsal Yönetim API'leri

Apidog 2.8.41–2.8.44 sürümleri, Ağustos ayında kurumsal API operasyonlarının üç temel alanını güçlendirdi: yönetilen Git bağlantıları, kimlik odaklı proje erişimi ve daha kullanışlı, izlenebilir API tabanlı yönetim.

Apidog'u bugün deneyin

Kurumsal API ekipleri depoları, kimlikleri ve üyelikleri API platformu dışındaki sistemlerle yönetiyor. Bu sürümler, bu bağlantıları geliştirirken proje kurulumu, içe aktarma, dallar, dokümantasyon, CLI iş akışları ve test yürütme süreçlerinde de güvenilirlik iyileştirmeleri sunuyor.

Öne çıkanlar

GitHub Enterprise Cloud: Apidog'u özel *.ghe.com veri yerleşimi alan adlarına bağlayın.
SSO yönetimi ve proje erişimi: SSO oturumlarını kuruluş çalışmalarıyla sınırlandırın ve SAML Grup Eşleştirmesi ile proje erişimi başlatın.
Kurumsal yönetim API'leri: Daha zengin üye verileri alın, ekip erişimini otomatikleştirin ve desteklenen API işlemlerini denetim izine dahil edin.

1. Veri yerleşimi iş akışları için GitHub Enterprise Cloud

Veri yerleşimi kullanan GitHub Enterprise Cloud müşterileri, depolarını genel github.com alan adı yerine özel *.ghe.com alan adlarında barındırabilir. Apidog artık bu dağıtımlara bağlanabiliyor.

Kuruluşunuzun `*.ghe.com` ana bilgisayarına bağlanın

Kuruluş yöneticileri, OAuth Uygulaması İstemci Kimliği ve İstemci Gizli Anahtarı ile bir GitHub Enterprise Cloud ana bilgisayarı yapılandırabilir. Yetkilendirme akışı bu kurumsal ana bilgisayarı kullanarak gerekli kuruluş, depo, dal ve dosya erişimini sağlar.

Bu bağlantı üç iş akışını destekler:

Git Bağlantısı: API tanımlarıyla, kuruluşunuzun kontrol ettiği depo ve dallar üzerinden çalışın.
Depo içe aktarma: Kurumsal depolardaki OpenAPI veya Swagger dosyalarını Apidog'a aktarın.
OpenAPI yedeklemesi: API tanımlarını ekibin seçtiği kurumsal depo ve dala yedekleyin.

Böylece ekipler, Apidog'un Git tabanlı içe aktarma, yedekleme ve işbirliği özelliklerini kullanırken depo yönetimi ile veri yerleşimi modellerini koruyabilir.

Kapsam: Bu özellik, özel *.ghe.com SaaS alan adlarındaki GitHub Enterprise Cloud veri yerleşimi dağıtımlarıyla sınırlıdır. Kendi kendine barındırılan GitHub Enterprise Server alan adları için genel destek sağlamaz.

2. Daha güçlü SSO yönetimi ve proje erişimi

Kurumsal SSO yalnızca kullanıcı doğrulamaz. Oturumu doğru kuruluşa odaklamalı ve kimlik sağlayıcı üyeliğini, kullanıcıların çalıştığı projelerde öngörülebilir izinlere dönüştürmelidir.

SSO oturumlarını kuruluş çalışmalarına odaklayın

SSO oturum izolasyonu etkinleştirildiğinde Apidog:

Kişisel ekip ve projelere giriş noktalarını azaltır.
Kuruluş çalışmalarını kişisel alanlara taşıyabilecek, kopyalayabilecek veya çoğaltabilecek seçili eylemleri sınırlar.
Kullanıcıları SSO oturumuyla ilişkili kuruluş ve ekip çalışmalarına odaklar.

Bu kontroller, SSO oturum izolasyonunu etkinleştirmeyen kuruluşların normal deneyimini değiştirmez.

Ekip üyeliğini proje düzeyinde erişime taşıyın

SAML Grup Eşleştirmesi, artık senkronize edilen ekibin altındaki projelere de başlangıç erişimi sağlayabiliyor.

Senkronize ekip rolü	Ekip altındaki projelere ilk erişim
Ekip Yöneticisi	Düzenleyici
Diğer ekip üyeleri	Salt okunur

Eşlenmiş bir kullanıcı ekipten çıkarıldığında, Apidog ilgili proje üyeliğini de senkronize eder. Böylece kimlik sağlayıcı grupları, ekip rolleri ve proje izinleri arasındaki operasyonel boşluk azalır.

Sonuç olarak yöneticiler işe alım ve işten çıkarma sonrasında proje izinlerini daha az manuel işlemle yönetebilir; kullanıcılar ise ekibe katıldıklarında tutarlı bir başlangıç erişimine sahip olur.

3. Daha eksiksiz ve denetlenebilir kurumsal yönetim API'leri

Kurumsal yöneticiler üyeleri envanterlemek, kimlik sistemlerini bağlamak ve rutin yönetimi otomatikleştirmek için API'lere güvenir. Bu sürümler, bu iş akışlarını daha kullanışlı ve güvenli hale getiriyor.

Daha kullanışlı kuruluş üyesi verileri alın

Kuruluş Üyeleri API'si artık üyelik bilgilerinin yanı sıra e-posta adreslerini ve daha güvenilir üye adlarını döndürür:

GET /v1/organizations/{organizationId}/members

Bir üye takma ad belirlememişse Apidog, mevcut profil bilgilerini kullanarak döndürülen adı oluşturabilir. Geçerli e-posta adresi olmayan üyeler — bekleyen veya sağlanmış kayıtlar dahil — eksik alan yerine açıkça null döndürür.

Bu bilgiler şu iş akışlarını kolaylaştırır:

Üye envanteri: İnceleme için gereken temel bilgileri tek API yanıtında alın.
Otomatik senkronizasyon: Harici kimlik ve yönetim sistemlerinde kararlı üye verileri kullanın.
Erişim incelemesi: Üyelik kayıtlarını manuel CSV dışa aktarmalarına ihtiyaç duymadan karşılaştırın.

Ekip rolleri atayın ve proje erişimini başlatın

Yöneticiler artık kullanıcıları e-posta adresiyle ekibe ekleyebilir ve desteklenen bir ekip rolü atayabilir:

POST /v1/team-access-grants

Her istek şunları açıkça belirtir:

Ekip rolü: Yönetici, Üye veya Misafir
Ekibin altında mevcut projelere erişimin nasıl başlatılacağı

mapped seçeneği, seçilen ekip rolüne göre eksik proje erişimini başlatırken mevcut geçerli proje rollerini korur. none seçeneğinde kullanıcı ekibe katılır ancak proje üyeliği almaz; proje erişimleri daha sonra ayrı ayrı atanabilir.

Uç nokta ayrıca:

Henüz kuruluşa katılmamış kullanıcıları davetlemeyi,
Daha önce ekipten ayrılmış üyeleri geri yüklemeyi,
Mevcut etkin veya bekleyen ekip üyelerini ve Ekip Sahiplerini istenmeyen değişikliklerden korumayı destekler.

Kapsam: Proje erişimi başlatma yalnızca kullanıcı ilk katıldığında veya geri yüklendiğinde ekibin altında zaten bulunan projelere uygulanır. İzinleri sürekli olarak senkronize etmez, gelecekte oluşturulan projelere otomatik erişim vermez ve Ekip Sahibi, Faturalama Yöneticisi veya özel ekip rolleri atamaz.

Desteklenen API yönetimini denetim izine ekleyin

Mevcut denetim olaylarına karşılık gelen desteklenen harici idari API işlemleri artık denetim izinde görünür. Bu sayede arayüz üzerinden gerçekleştirilen eylemler ile otomasyon aracılığıyla gerçekleştirilen işlemler arasında daha iyi bir süreklilik sağlanır.

Daha zengin üye verileri, daha güvenli ekip erişimi otomasyonu ve genişletilmiş denetim kapsamı; işe alım, erişim incelemesi ve yönetişim süreçlerini görünürlükten ödün vermeden otomatikleştirmeyi kolaylaştırır.

Kapsam: Denetim kapsamı, mevcut denetim olaylarıyla ilişkili desteklenen harici API işlemlerini kapsar. Bu özellik, her API isteğinin veya yönetim uç noktasının evrensel olarak günlüğe kaydedildiği anlamına gelmez.

Diğer iyileştirmeler

Ağustos sürümleri, ortam yapılandırması, kurumsal politikalar, uluslararasılaştırma, spesifikasyon iş akışları ve proje yönetiminde de güncellemeler içeriyor.

Kurumsal ve ortam yönetimi

Kuruluş üyeliği ilkesi: Kuruluş üyeliğini belirli e-posta adreslerine sahip kullanıcılarla sınırlandırın.
Davet Ödül Politikası: Kuruluşlardan, ekiplerden veya projelerden gönderilen davetler için Kredi ödüllerini ve ilgili e-postaları devre dışı bırakın.
Daha hızlı Modül Temel URL navigasyonu: Beşten fazla modül olduğunda ilk beş modülden sonraki girişler otomatik olarak daraltılır; arama özelliği gerekli hizmet yapılandırmasını bulmayı kolaylaştırır.
Yerelleştirilmiş sistem e-postaları: Apidog sistem e-postaları alıcının seçtiği dili kullanır. Dil tercihi yoksa İngilizce kullanılır.
Daha yönetilebilir kuruluşa ait ekipler: Kuruluş Sahipleri ve Yöneticileri Ekip Sahibi bilgilerini görüntüleyebilir, ekipleri sahiplik durumuna göre arayabilir veya filtreleyebilir ve bir ya da daha fazla ekibin sahipliğini devredebilir.
Daha net proje üyesi yönetimi: Toplu üye düzenleme, üye ayrıntıları ve izin ayarları iyileştirildi. Ekip Sahibi rolleri desteklenmeyen değişikliklerden korunur.
Geliştirilmiş kurumsal yönetim sayfaları: Kurumsal ayarlar, politikalar, Denetim Günlükleri, Gizli Tarayıcı ve SAML SSO sayfalarında daha tutarlı düzenler, yardım bağlantıları ve yükseltme sunumu sağlandı.

Proje kurulumu, içe aktarmalar ve spesifikasyonlar

Daha güvenli mod değiştirme: Proje oluştururken Genel Mod ile Spesifikasyon Modu arasında geçiş yapıldığında forma girilen bilgiler korunur.
Geliştirilmiş Postman içe aktarmaları: Genel değişkenler desteklenir; değişken adlarındaki boşluklar otomatik olarak işlenir.
Dosyalar arası $ref desteği: Spesifikasyon Modundaki uç nokta önizlemeleri, ayrı OpenAPI dosyalarında bulunan desteklenen istek gövdelerini, şemaları ve yanıtları çözümleyebilir.

Dosyalar arası referanslarda Spectral lint, tam uç nokta referansları ve Form Modu referansları bu kapsama dahil değildir.

Önemli hata düzeltmeleri

Dal, içe aktarma, dışa aktarma ve kod oluşturma

Apidog CLI OpenAPI içe aktarmaları artık yanlışlıkla ana dala değil, kullanıcının seçtiği dala yazılır.
Alt dallardan yapılan yayın belgesi dışa aktarmaları ilgisiz modüllerden veya boş klasörlerden uç nokta içermez.
Çoklu dal birleştirmeleri uç noktaları, test senaryolarını ve diğer kaynakları hedef dala daha güvenilir taşır.
OpenAPI içe aktarımı sırasında Git Depo Bağlantısı Oluştur eylemi doğru yanıt verir.
OpenAPI ve CLI dışa aktarmaları yalnızca seçilen modüllere, etiketlere ve klasörlere uyar.
Modüller arası referans verilen şemalar kod oluşturma sırasında daha güvenilir korunur.
VE ile ilgili Güvenlik Şemaları doğru şekilde dışa aktarılır.

Doğrulama ve paylaşılan dokümantasyon

Katı mod yanıt doğrulaması, allOf ile oluşturulan şemaları doğru işler.
Ek özellikler üzerinden referans verilen şemalar paylaşılan API dokümantasyonunda doğru görünür.
Varsayılan örnekler paylaşılan dokümantasyonda doğru görüntülenir.
Oturumu kapatmış kullanıcılar herkese açık projeleri ziyaret ettiğinde Markdown belge sekmeleri tamamen oluşturulur.

CLI verileri ve test yürütmesi

Yapay Zeka veya Apidog CLI ile oluşturulan genel değişkenler artık boş istemci tarafı değişken adları üretmez.
Apidog CLI tarafından oluşturulan geçersiz etiket değerleri ön uç erişim hatalarına yol açmaz.
--scenario olmadan oluşturulan proje düzeyindeki test verileri veri listesinde görünür kalır.
Ön ve son işlemci yürütme ayrıntıları, SSE isteği tamamlandıktan sonra değil, işlem sırasında konsolda görünür.
Uzun metin veri kümesi değişkenleri kullanan test çalıştırmalarında veri kümesi adları korunur.

Bu düzeltmeler; yanlış dal hedefi, eksik dışa aktarma, eksik dokümantasyon ve yanıltıcı test geri bildirimi gibi sorunların önüne geçer.

Bunun anlamı nedir?

Odak noktası	Ne gelişiyor?	Neden önemli?
Yönetilen Git bağlantısı	Apidog, Git Bağlantısı, depo içe aktarma ve OpenAPI yedeklemesi için `*.ghe.com` üzerindeki GitHub Enterprise Cloud veri yerleşimi ana bilgisayarlarına bağlanabilir.	Ekipler depolarını GitHub ortamında ve kuruluşlarının kontrol ettiği dal yapısında tutar.
Kimlikten projeye erişim	SSO oturumları kişisel alanlara giriş noktalarını azaltır; SAML Grup Eşleştirmesi proje üyeliğini başlatır ve sürdürür.	İşe alım ve işten çıkarma daha öngörülebilir hale gelir, manuel izin onarımı azalır.
Denetlenebilir yönetim	Üye API'leri daha kullanışlı kimlik verileri döndürür; Ekip Erişimi Yetkilendirme API'si korumalı ekip katılımını ve açık proje erişimi başlatmayı destekler; desteklenen harici işlemler denetim olaylarına eklenir.	Ekipler işe alım, envanter, erişim incelemesi ve yönetişim süreçlerini kontrol ve görünürlükten ödün vermeden otomatikleştirir.

Ek ortam, politika, spesifikasyon ve güvenilirlik iyileştirmeleri günlük iş akışlarını daha kararlı hale getiriyor. Daha geniş hedef ise kurumsal API programları büyürken depo yönetimi, kimlik erişimi ve idari otomasyonu uyumlu tutmak.

Sohbete katılın

Diğer API mühendisleri ve Apidog ekibiyle bağlantı kurun:

Gerçek zamanlı tartışmalar ve destek için Discord topluluğuna katılın.
Teknik konuşmalar için Slack topluluğuna katılın.
En son güncellemeler için bizi X'te ve LinkedIn'de takip edin.

Öğe bazında sürüm notları için Apidog Değişiklik Günlüğü'ne göz atın:

— Apidog Ekibi

GLM-5.3-Flash Vision: 1M Bağlamlı Modele Görüntü Gönderme

Tobias Hoffmann — Thu, 27 Aug 2026 03:39:12 +0000

GLM-5.3-Flash ile Yerel Görüntü Girdisi: Uygulama Rehberi

Çoğu görüntü modeli görüntü veya uzun metin arasında seçim yapmanızı ister. GLM-5.3-Flash ise görüntüleri, 1.048.576 tokenlık bağlam penceresinde metinle birlikte aynı isteğin içerik blokları olarak işler. Bu rehber; veri yükünü, uygulanabilir iş akışlarını, maliyeti ve doğrulamanız gereken sınırlamaları kapsar.

Apidog'u bugün deneyin

Yerel çok modluluk

Z.ai'nin önceki görüntü modelleri, ayrı model kimlikleri ve uç noktalar kullanıyordu. GLM-5V-Turbo ve GLM-4.6V ile görüntü trafiğini metin trafiğinizden ayrı yönlendirmeniz gerekiyordu. GLM-5.3 ise görüntüleri yerel olarak ele almak yerine adaptörler üzerinden yönlendirir.

GLM-5.3-Flash, GLM-5 serisinde görüntüleri aynı çağrıda ve aynı bağlamı paylaşan modele birinci sınıf girdi olarak alan ilk modeldir.

Bu yaklaşım şunları tekilleştirir:

Tek model kimliği
Tek faturalandırma satırı
Tek oran sınırı seti
Görüntü ve metni birlikte taşıyan ortak bağlam penceresi

Eski görüntü modellerini kullanıyorsanız, GLM-5V-Turbo API kılavuzuna ve GLM-4.6V kılavuzuna bakın.

Veri yükü

Görüntüler türlenmiş içerik bloklarıyla gönderilir. content alanı bir dize yerine dizi olmalıdır:

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    [REDACTED CREDENTIAL]_API_KEY"],
    base_url="https://api.z.ai/api/paas/v4/",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Bu düzende mobilde sorun ne?"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "https://example.com/mobile-view.png"},
                },
            ],
        }
    ],
)

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

Yerel veya özel görüntüler için base64 veri URL'si kullanın:

import base64
from pathlib import Path

def image_block(path: str) -> dict:
    data = base64.b64encode(Path(path).read_bytes()).decode("utf-8")
    suffix = Path(path).suffix.lstrip(".").replace("jpg", "jpeg")
    return {
        "type": "image_url",
        "image_url": {"url": f"data:image/{suffix};base64,{data}"},
    }

Birden fazla görüntü için her görüntüyü ayrı blok olarak ekleyin:

content = [
    {"type": "text", "text": "Resim 1 tasarımdır. Resim 2 bizim oluşturduğumuzdur. Farklılıkları listeleyin."},
    image_block("design.png"),
    image_block("built.png"),
]

Blok sırası önemlidir. Model diziyi sırayla okur; bu nedenle açıklayıcı metni görüntülerden önce verin ve çoklu görüntüleri açıkça etiketleyin.

Kimlik doğrulama ve temel kurulum için GLM-5.3-Flash API kılavuzunu kullanın.

İnşa etmeye değer iş akışları

Ekran görüntüsü hata ayıklama

Z.ai, modelin “arayüzleri, render sonuçlarını ve etkileşim geri bildirimlerini” gözlemleyebildiğini belirtiyor. Hatalı render'ı ve kaynak kodu aynı çağrıda gönderin:

content = [
    {"type": "text", "text": "Bu bileşen 400 pikselin altında yanlış render ediliyor. İşte ekran görüntüsü ve kaynak kodu."},
    image_block("bug-mobile.png"),
    {"type": "text", "text": f"```
{% endraw %}
jsx\n{component_source}\n
{% raw %}
```"},
]

Bu yaklaşım, insanın görsel sorunu metne çevirmesi gereken kayıplı adımı kaldırır. Model, açıklamanız yerine gerçek render üzerinden değerlendirme yapar.

Tasarım karşılaştırması

İki görüntü ve net bir karşılaştırma sorusu gönderin. Bu yöntem, görsel regresyon testlerinde yumuşak bir CI kontrolü olarak kullanılabilir:

Piksel farkı aracınız değişikliği tespit eder.
Model, değişikliğin kullanıcı açısından anlamlı olup olmadığını değerlendirmeye yardımcı olur.
İnsan incelemesini önceliklendirmek için kullanın.
Tek başına dağıtımı engelleyen karar mekanizması olarak kullanmayın.

Belgeler ve şartnameler

1 milyon tokenlık bağlam penceresi burada anlam kazanır: uzun bir şartnameyi metin olarak, oluşturulmuş yapıtı ise görüntü olarak aynı prompt'a ekleyin.

content = [
    {"type": "text", "text": f"Şartname:\n\n{spec_text}"},
    {"type": "text", "text": "Aşağıda oluşturulan rapor bulunmaktadır. Yukarıdaki her gereksinimi karşılıyor mu? Eksikleri listeleyin."},
    image_block("generated-report.png"),
]

40 sayfalık bir şartnameyi ve tek görüntüyü aynı prompt'ta değerlendirmek, 128K bağlam penceresi ve adaptör tabanlı görüntü desteğiyle mümkün değildir. Bu, modelin gerçek yeni yeteneğidir.

Z.ai'nin sürüm notları; ofis belgeleri ve finansal araştırma iş akışlarını da modelin ajan davranışı için hedef alanlar olarak belirtir.

Grafikler ve panolar

Grafik görüntüsünden yapılandırılmış veri çıkarmak için yalnızca JSON isteyin:

content = [
    {"type": "text", "text": "Bu grafikteki serileri JSON olarak çıkarın: [{label, values: [...]}]. Sadece JSON döndürün."},
    image_block("quarterly.png"),
]

Çıktıyı bir şemaya göre doğrulayın. Şema, değerlerin doğru olduğunu kanıtlamaz; ancak yanlış biçim veya beklenmeyen yapıdaki çıktıları yakalar. Sayısal doğruluk kritikse, veriyi görüntü yerine temel veri kaynağından alın.

Özel belge çıkarma gereksinimleri için belge anlama amacıyla GLM-OCR daha uygun olabilir.

Video ve dosyalar

Z.ai dokümantasyonu, görüntülere ek olarak video ve dosya girdisini de aynı içerik bloğu mekanizmasıyla listeler.

Ancak bunu doğrudan üretim özelliği olarak kabul etmeyin:

Video desteği yeni ve az belgelenmiştir.
Görüntü girişi, video girişine göre daha yaygın test edilmiştir.
Sağlayıcı ve ağ geçidi desteği değişebilir.
Modelin teorik yeteneği, kullandığınız uç noktada mevcut olduğu anlamına gelmez.

Video kritikse, tasarımı kesinleştirmeden önce kendi medyanız ve sağlayıcınızla uçtan uca test yapın.

Bilinen hata modları

Yerel çok modluluk, güvenilir çok modluluk anlamına gelmez.

Grafiklerden gelen kendinden emin sayılar. Çizilmiş bir grafikten değer okumak, akıcı ve hassas görünümlü ama yanlış cevap üretmeye yatkındır. Şema doğrulaması biçim hatalarını yakalar; makul görünen yanlış sayıları yakalayamaz.

Küçük metin. Yoğun UI ekran görüntüleri, düşük çözünürlüklü tablolar ve sıkıştırılmış kod görselleri kaliteyi düşürür. Tüm görüntüyü küçültmek yerine ilgili alanı kırpın.

Uzamsal hassasiyet. Model düzen sorunlarını iyi tanımlar, ancak piksel hassasiyetinde ölçüm yapmaz. “Düğme girişin üzerine biniyor” güvenilir olabilir; “düğme 12 piksel çok solda” güvenilir değildir.

Sıra ve referans karışıklığı. Birden fazla görüntüde model bir ayrıntıyı yanlış görüntüye atfedebilir. Görüntüleri metin bloklarında açıkça etiketleyin ve hassas işlerde görüntü sayısını düşük tutun.

Bu sınırlamalar GLM-5.3-Flash'e özgü değildir. Görüntü dil modellerinin genel sınırlamalarıdır; 57 İstihbarat Endeksi puanı bunu değiştirmez. İş akışınızı, yanlış yanıtların otomatik olarak eyleme geçirilmek yerine yakalanacağı şekilde kurun.

Maliyet

Görüntüler bağlam tokenı tüketir ve girdi olarak faturalandırılır; ayrı bir görüntü ek ücreti yoktur.

Liste fiyatına göre bir milyon girdi tokenı 0,15 ABD dolarıdır. 9 Eylül 2026'ya kadar geçerli lansman indirimiyle fiyat 0,075 ABD dolarıdır. Yüksek çözünürlüklü görüntüler çok sayıda token tüketebileceğinden, çözünürlük doğrudan maliyet kaldıraçlarından biridir.

reasoning_effort varsayılan olarak max değerindedir; akıl yürütme çıktı tokenı olarak faturalandırılır. Basit görüntü çıkarma işlemlerinde low çoğunlukla yeterlidir ve daha ucuzdur. Ayrıntılar için fiyatlandırma dökümünü inceleyin.

Görüntü maliyetlerini kontrol etme

Maliyeti azaltırken doğruluğu korumak için:

Ölçeklemeden önce kırpın. İlgili alanı tam çözünürlükte göndermek, tüm ekranı küçültmekten daha iyidir.
Çözünürlüğü soruya göre seçin. “Düzen bozuk mu?” agresif küçültmeye dayanabilir; “Bu hata mesajı ne diyor?” dayanmaz.
Değişmeyen görüntüleri yeniden göndermeyin. Çok turlu konuşmada bağlamda bulunan görüntüyü tekrar eklemek, tekrar ücretlendirilmenize neden olur.
reasoning_effort değerini bilinçli seçin. Basit çıkarma görevleri genellikle max gerektirmez.

Her yanıttaki usage nesnesi, görüntünün gerçek token maliyetini çağrı bazında gösterir. Dosya boyutundan tahmin yürütmek yerine bu değeri izleyin.

Çok modlu çağrıları test etme

Base64 veri URL'leri binlerce karakter uzunluğunda olabilir; bu nedenle çok modlu istekleri curl ile sürdürmek zordur. Serbest biçimli yanıtlar da regresyonları fark etmeyi güçleştirir.

İki pratik alışkanlık uygulayın:

Davranış değişikliklerini izlemek için küçük ve sabit bir referans görüntü ile beklenen yanıt kümesi tutun.
Yapılandırılmış çıkarma çıktısını gözle incelemek yerine şemaya göre doğrulayın.

Apidog, görüntü yüklerini kaydedilmiş isteklerde saklamanıza, API anahtarlarını ortam değişkeni olarak yönetmenize ve JSON yanıtlarına doğrulama eklemenize yardımcı olur. Modeli veya sağlayıcıyı değiştirdiğinizde paketi yeniden çalıştırarak görüntü yolunun hâlâ doğru çalıştığını doğrulayabilirsiniz.

Sıkça sorulan sorular

GLM-5.3 görüntüleri destekliyor mu? Yerel olarak değil. GLM-5.3, görüntüleri ayrı adaptörler üzerinden yönlendirir. Flash, yerel çok modlu modeldir. Ayrıntılar için karşılaştırmayı inceleyin.

İstek başına kaç görüntü gönderebilirim? Birden fazla görüntü gönderebilirsiniz; her biri kendi image_url bloğu olmalıdır. Pratik sınır, bağlam bütçenizdir.

URL mi, base64 mü kullanmalıyım? Her ikisi de çalışır. Halihazırda barındırılan ve erişilebilir görüntüler için herkese açık URL; yerel veya özel görüntüler için base64 kullanın.

Video kabul ediyor mu? Z.ai video girdisini belgeliyor; ancak özellik yeni ve az test edilmiştir. Önce kendi medyanız ve sağlayıcınızla doğrulayın.

Görüntüler farklı mı faturalandırılıyor? Hayır. Ayrı bir ek ücret yoktur; görüntüler girdi tokenı tüketir. Bu nedenle çözünürlük maliyeti doğrudan etkiler.

GLM-5.3-Flash Fiyatlandırması: Lansman İndirimi Öncesi ve Sonrası Maliyeti

Tobias Hoffmann — Thu, 27 Aug 2026 03:38:04 +0000

GLM-5.3-Flash Fiyatlandırması: İndirim Bitmeden Önce Bilmeniz Gerekenler

GLM-5.3-Flash şu anda yarı fiyatına sunuluyor. Bu fırsat 9 Eylül 2026'da sona erecek. Sonrasında, bugünkü oranlarla yapılan maliyet tahminleri iki katına çıkacak.

Apidog'u bugün deneyin

Bu yazıda modelin mevcut maliyetini, indirim sonrası fiyatını, alternatiflerle karşılaştırmasını ve fiyat farkının iş yükünüz için önemli olup olmadığını ele alıyoruz. Tüm rakamlar 27 Ağustos 2026'da doğrulandı. Fiyatlandırma sayfaları değişebileceği için bütçenizi onaylamadan önce sağlayıcınızın güncel fiyatlarını kontrol edin.

Fiyat kartı

	Lansman fiyatı (9 Eylül 2026'ya kadar)	Liste fiyatı (9 Eylül sonrası)
Girdi	$0.075 / 1M token	$0.15 / 1M token
Çıktı	$0.25 / 1M token	$0.50 / 1M token
Önbelleğe alınmış girdi	$0.015 / 1M token	$0.03 / 1M token

Yapay Analiz, 7:2:1 önbellek isabeti ile girdi ve çıktı oranlarını kullanarak milyon token başına $0.10 karma bir oran yayınlıyor. Karşılaştırma için kullanışlı olsa da gerçek faturanızı kendi token dağılımınız belirler.

Gerçek iş yüklerinde maliyet

Milyon token başına fiyatları somutlaştırmak için aşağıdaki hesaplamalar liste fiyatı üzerinden yapılmıştır.

Destek sınıflandırıcısı

Ayda 100.000 bilet, bilet başına yaklaşık 800 girdi tokenı ve 100 çıktı tokenı:

80M girdi tokenı: $12.00
10M çıktı tokenı: $5.00
Toplam: aylık $17

Sınıflandırma gibi görevlerde reasoning_effort değerini low yapmak çıktı miktarını daha da azaltabilir.

Kodlama asistanı

Günde 500 oturum, oturum başına yaklaşık 15.000 girdi tokenı ve 2.000 çıktı tokenı:

Aylık 225M girdi tokenı
Aylık 30M çıktı tokenı
Önbellekleme olmadan: $33.75 + $15.00 = $48.75/ay
Girdinin %70'i önbelleğe alındığında: yaklaşık $30/ay

Görüntülü belge işlem hattı

Ayda 10.000 belge, belge başına görüntü içeriği dahil yaklaşık 40.000 girdi tokenı ve 1.500 çıktı tokenı:

400M girdi tokenı: $60.00
15M çıktı tokenı: $7.50
Toplam: aylık $67.50

Bunlar büyük rakamlar değil. GLM-5.3-Flash'ın hedefi de düşük maliyetli, yüksek hacimli iş yükleri.

En büyük kaldıraç: önbelleğe alınmış girdi

Önbelleğe alınmış tokenlar milyon başına $0.03 ile yeni girdinin $0.15 fiyatının beşte birine mal oluyor.

Aşağıdaki içerikleri çağrılar arasında sabit tutabiliyorsanız önbelleklemeden yararlanın:

Sistem komutları
Sabit ön ekler
Tekrar tekrar sorgulanan belgeler
Kod tabanı bağlamı

Önbellek isabet oranını bozan yaygın hata, istemin başına değişken veri eklemektir. Sistem istemindeki zaman damgası, istek kimliği veya kullanıcı adı, kendisinden sonraki içeriğin tamamını geçersiz kılabilir.

Sabit içeriği önce, değişken içeriği sona koyun.

Z.ai ayrıca önbelleğe alınmış girdi depolamasını sınırlı bir süre için ücretsiz olarak listeledi. Bunu kalıcı bir garanti değil, geçici bir promosyon olarak değerlendirin ve güncel şartları doğrulamadan buna dayalı mimari kurmayın.

İkinci kaldıraç: akıl yürütme çabası

reasoning_effort varsayılan olarak max değerindedir. Parametreyi değiştirmezseniz en pahalı ayarı kullanırsınız.

Desteklenen modlar:

low
high
max

Akıl yürütme tokenları çıktı olarak faturalandırılır. Bu nedenle sınıflandırma, çıkarma, yönlendirme ve biçimlendirme gibi görevlerde low kullanmak çıktı maliyetini önemli ölçüde azaltabilir.

Kurulum ayrıntıları API kılavuzumuzda yer alıyor. Faturanız yukarıdaki hesaplamalardan yüksek görünüyorsa kontrol etmeniz gereken ilk ayarlardan biri budur.

Alternatiflerle karşılaştırma

GLM-5.3-Flash ve kardeş modeli GLM-5.3 için liste fiyatına göre yaklaşık karma oranlar:

Model	1M token başına karma oran
GLM-5.3-Flash	$0.10
GLM-5.3	$0.90

Yapay Analiz Zeka Endeksi'nde 57'ye karşı 60 puanla yalnızca üç puanlık fark olmasına rağmen arada yaklaşık dokuz katlık fiyat farkı var.

GLM-5.3-Flash ve GLM-5.3 karşılaştırmamız, bu takasın ne zaman tersine dönebileceğini ele alıyor. Kısa cevap: Bir insanın beklediği ve uzun yanıtların akışla iletilmesi gereken durumlarda GLM-5.3 neredeyse iki kat daha hızlı üretim yapıyor.

GLM-5.2 ile karşılaştırıldığında Z.ai, GLM-5.3-Flash'ın yaklaşık onda bir fiyatına sunulduğunu ve görev başına maliyetin yaklaşık $0.045 olduğunu belirtiyor. Geçiş planı yapıyorsanız GLM-5.2 fiyatlandırma dökümümüze göz atabilirsiniz.

Diğer sağlayıcıların düşük maliyetli çok modlu modelleriyle karşılaştırıldığında GLM-5.3-Flash, rekabetçi fiyatına ek olarak MIT lisansına sahip olmasıyla ayrışıyor. Bu da kendi kendine barındırma seçeneğini açık tutuyor. Google tarafındaki en yakın karşılaştırma için Gemini 3.7 Flash fiyatlandırma yazımıza bakabilirsiniz.

Sağlayıcı fiyatlarını ayrıca kontrol edin

Model doğrudan Z.ai üzerinden ve aşağıdaki platformlarda kullanılabiliyor:

OpenRouter
Cloudflare Workers AI
Vercel AI Gateway
DeepInfra
Novita
GMICloud
Baseten
io.net

Bu sağlayıcıların tamamı aynı fiyatı uygulamıyor. Örneğin AIHubMix, Z.ai'nin promosyon ve liste fiyatları arasında kalan yaklaşık şu oranları listeledi:

Girdi: $0.113 / 1M token
Çıktı: $0.394 / 1M token

Bazı sağlayıcılar lansman indirimini yansıtırken bazıları yansıtmıyor. Bir toplayıcı üzerinden yönlendirme yapıyorsanız güncel oranı doğrudan kontrol edin. Birleşik ağ geçitlerinin kolaylığı bazen ek marjla birlikte gelir.

Kendi kendine barındırma ne zaman mantıklı?

Ağırlıklar MIT lisanslı olduğu için modeli kendi altyapınızda çalıştırmak mümkün. Ancak API fiyatları bu kadar düştüğünde, yalnızca maliyet açısından başa baş noktasına ulaşmak zorlaşıyor.

Kabaca bir hesapla tam hassasiyetli servis, kiralık bulut kapasitesinde günde yaklaşık $24–$48 maliyetli 8x H200 sınıfı bir düğüm gerektirebilir. Aylık sabit maliyeti yaklaşık $1.000 kabul edersek:

Liste API fiyatıyla $1.000 yaklaşık 6,7 milyar girdi tokenı satın alır.
Düğümün sabit maliyetini aşmak için çok yüksek ve sürekli bir hacim gerekir.
Çoğu ekip için kendi kendine barındırma maliyetten çok kontrol, veri ikametgahı ve lisanslama nedeniyle tercih edilir.

İstisna, nicemlenmiş modellerdir. GGUF nicemlemeleri mevcut olduğundan, zaten sahip olduğunuz donanımda nicemlenmiş bir model çalıştırmak hesabı değiştirir. Bu senaryoda marjinal maliyet çoğunlukla elektriktir.

Donanım seçenekleri için yerel çalıştırma kılavuzumuza bakabilirsiniz.

Kodlama planı alternatifi

Kullanımınız API çağrıları yapan bir uygulama yerine Claude Code veya Cline üzerinde çalışan bir geliştiriciyse token başına fiyatlandırma sizin için doğru model olmayabilir.

GLM Kodlama Planı:

Aylık yaklaşık $18'dan başlar.
GLM-5.3-Flash'ı içerir.
Bildirildiğine göre GLM-5.3 planının üç katı kullanılabilir kota sağlar.
Z.ai belgelerine göre yoğun olmayan saatlerde çağrılar standart puanların yarısını tüketir.

Her gün kod yazan tek bir geliştirici için sabit fiyatlı plan, ölçülü API kullanımından daha ucuz ve daha öngörülebilir olabilir.

Kurulum için Claude Code ve Cline kılavuzumuzu, alternatifleri karşılaştırmak için kodlama planları karşılaştırmamızı inceleyin.

Çıktı tokenlarını izleyin

Girdi fiyatları daha yüksek token hacimleri nedeniyle öne çıkar; ancak bütçeler çoğu zaman çıktı tarafında aşılır:

Çıktı tokenları girdi tokenlarından üç kattan daha pahalıdır: $0.50 karşısında $0.15.
Akıl yürütme tokenları çıktı olarak faturalandırılır.
max akıl yürütme ayarı, nihai yanıtta görünenden birkaç kat fazla token üretebilir.

Bu nedenle mütevazı istemlere konuşkan yanıtlar veren bir uygulama, kağıt üzerinde girdi ağırlıklı görünse bile gerçekte çıktı ağırlıklı olabilir. $0.10 karma oranı, birçok iş yükünün uymadığı 7:2:1 dağılımını varsayar.

Tahmin yerine ölçüm yapın. Her tamamlamanın usage nesnesi çağrıya ait token sayılarını taşır. Bu veriyi kaydedip topladıktan sonra gerçek dağılımınızı bütçenizdeki varsayımla karşılaştırın.

Çıktı, toplam token kullanımınızın yaklaşık %15'ini aşıyorsa önce reasoning_effort ayarını, ardından istem uzunluğunu kontrol edin.

9 Eylül'den önce yapılacaklar

İndirim sona ermeden önce şu üç adımı uygulayın:

Gerçek token dağılımınızı ölçün. Karma oran 7:2:1'i varsayar. Kullanımınız çıktı ağırlıklıysa gerçek maliyetiniz $0.10 karma orandan çok $0.50 çıktı oranına yaklaşır.
Önbellek isabet oranınızı kontrol edin. Önbelleğe alınmış ve yeni girdi arasında beş kat fiyat farkı var.
Bütçeyi liste fiyatıyla yeniden hesaplayın. 10 Eylül'de liste fiyatları geçerli olacak ve maliyetler yaklaşık iki katına çıkacak. İş yükünüz yalnızca promosyon fiyatıyla sürdürülebiliyorsa sorunu şimdiden çözün.

Gerçek token kullanımını izlemek için her tamamlamadaki usage nesnesinden girdi, çıktı ve önbelleğe alınmış token sayılarını kaydedin. Temsili çağrıları Apidog üzerinde kaydedilmiş bir koleksiyon olarak çalıştırıp model kimliğini ortam değişkeniyle değiştirebilirsiniz. Böylece faturaları pazarlama tahminleriyle değil, aynı paketi GLM-5.3 üzerinde yeniden çalıştırarak karşılaştırabilirsiniz.

Sıkça Sorulan Sorular

GLM-5.3-Flash ücretsiz mi?

Hayır. Model, lansmandan önce yaklaşık bir hafta boyunca ox-alpha adıyla anonim olarak ücretsiz çalışıyordu; bu duyuruyla birlikte dönem sona erdi. Mevcut %50 indirim ücretsiz kullanım anlamına gelmez.

İndirim tam olarak ne zaman sona eriyor?

9 Eylül 2026'da sona eriyor. Liste fiyatları bu tarihten itibaren geçerli olacak.

Neden farklı siteler farklı fiyatlar belirtiyor?

Bazı siteler promosyon oranını, bazıları liste fiyatını gösterir. Ayrıca sağlayıcılar kendi marjlarını belirler. Gerçek kullanım sağlayıcınızın güncel fiyatını kontrol edin.

Görüntü girişi ek ücrete tabi mi?

Görüntüler bağlam tokenı tüketir ve girdi olarak faturalandırılır. Ayrı bir görüntü ek ücreti yoktur; ancak yüksek çözünürlüklü bir görüntü önemli miktarda token tüketebilir.

Kendi kendine barındırmak daha mı ucuz?

Yalnızca çok yüksek ve sürekli hacimlerde veya zaten sahip olduğunuz donanımda nicemlenmiş bir model çalıştırıyorsanız. Milyon girdi tokenı başına $0.15 fiyatla 8x H200 düğümünü yalnızca maliyet açısından haklı çıkarmak zordur.

GLM-5.3-Flash ve GLM-5.3 Karşılaştırması: Hangisini Kullanmalısınız

Tobias Hoffmann — Thu, 27 Aug 2026 03:36:23 +0000

Z.ai, neredeyse aynı adlara ve aynı 1M jetonluk bağlam penceresine sahip iki model sunuyor: GLM-5.3-Flash ve GLM-5.3. Aralarındaki fiyat farkı dokuz kata ulaşıyor; ancak “Flash” adı yanıltıcı olabilir. Model daha ucuz ve çok modlu, fakat çıktı üretiminde daha yavaş.

Apidog'u bugün deneyin

Kısa karar: çoğu iş yükü için GLM-5.3-Flash varsayılan seçimdir. Görüntüleri doğal olarak işler, Kodlama Planı’nda üç kat kota sunar ve maliyeti çok daha düşüktür. GLM-5.3 ise biraz daha güçlü muhakeme ve neredeyse iki kat daha yüksek çıktı hızı gerektiren işler için uygundur.

Karşılaştırma

	GLM-5.3-Flash	GLM-5.3
Zeka Endeksi (Yapay Analiz)	57	60
1M jeton başına karma fiyat	$0.10	$0.90
1M giriş / çıkış liste fiyatı	$0.15 / $0.50	$1.40 / $4.40
Çıktı hızı	~49 jeton/sn	~86 jeton/sn
İlk jetona kadar geçen süre	1.52 sn	1.57 sn
Bağlam penceresi	1,048,576	1,048,576
Yerel görüntü girişi	Evet	Hayır, adaptör tabanlı
Parametreler	320B toplam / 18B aktif	Daha büyük, açıklanmadı
Lisans	MIT, açık ağırlıklar	Açık ağırlıklar
Kodlama Planı kotası	3 kat	1 kat

Hız ve zeka değerleri Yapay Analiz ölçümleridir. Fiyatlar, aşağıda belirtilen lansman indiriminden önceki Z.ai liste fiyatlarıdır.

Flash neden dokuz kat daha ucuz?

GLM-5.3-Flash; hibrit doğrusal ve seyrek dikkat mimarisi kullanan, 320B parametreli ancak jeton başına yalnızca 18B parametre etkinleştiren bir uzman karışımı modelidir. Z.ai, GLM-5.3’e kıyasla yaklaşık üç kat daha az dikkat hesaplaması ve 4,4 kat daha küçük KV önbelleği bildiriyor.

Uzun bağlamlı isteklerde maliyeti belirleyen ana unsur KV önbelleğidir. Bu nedenle Flash, daha kısa bağlam sunduğu için değil; istek başına altyapı maliyeti gerçekten daha düşük olduğu için ucuzdur.

Üç puanlık zeka farkı ne demek?

Yapay Analiz Zeka Endeksi’nde 57’ye karşı 60, küçük ama gerçek bir farktır. Bu fark genellikle şuralarda görünür:

Çok adımlı muhakeme zincirleri
Uzun süreli araç kullanımı
Belirsiz talimatlar
İnsanların doğrudan değerlendirdiği metin üretimi

Buna karşılık; çıkarma, sınıflandırma, özetleme, yönlendirme ve tek dosyalık kod düzenlemeleri gibi doğrulanabilir işlerde fark çoğunlukla sınırlıdır.

Pratik kural basit:

Çıktıyı test veya kod ile doğrulayabiliyorsanız, Flash’ın başarısızlıklarını yeniden deneyerek ucuza telafi edebilirsiniz.
Çıktıyı bir insan okuyup kalite açısından değerlendirecekse, GLM-5.3’ün ek muhakeme gücü daha değerli olabilir.

Flash’ın zayıf olduğu alan: çıktı hızı

Adının aksine GLM-5.3-Flash daha hızlı çıktı üretmez:

GLM-5.3: yaklaşık 86 jeton/sn
GLM-5.3-Flash: yaklaşık 49 jeton/sn

İlk yanıt gecikmesi neredeyse aynıdır: 1.52 sn ve 1.57 sn. Bu yüzden kısa yanıtlar için fark hissedilmez.

Ancak 4.000 jetonluk bir üretimde:

Flash yaklaşık 82 saniye
GLM-5.3 yaklaşık 47 saniye

sürebilir.

Uzun yanıtları kullanıcıya akıtan etkileşimli araçlar için GLM-5.3 daha iyi deneyim sunar. Toplu ve paralel işlerde ise Flash’ın düşük maliyeti daha fazla eşzamanlılık sağlar.

Çok modluluk asıl ayrım çizgisidir

GLM-5.3-Flash, aynı sohbet tamamlama isteğinde metinle birlikte görüntü, video ve dosya içerik bloklarını destekler. GLM-5.3’te görüntü işleme yerel değildir; adaptörler üzerinden yapılır.

Uygulamanız bir modelin ekran görüntüsü, belge, video veya görsel arayüz incelemesini gerektiriyorsa, seçim nettir: Flash kullanın.

Bu kombinasyon özellikle 1M jetonluk bağlamla güçlüdür. Uzun teknik belgeleri ve ortaya çıkan arayüzün ekran görüntüsünü tek istemde modele verebilirsiniz.

Görüntü girişleri ve iş akışları için GLM-5.3-Flash Vision API kılavuzu
Eski görsel iş akışları için GLM-5V-Turbo API kılavuzu

Kodlama Planı kullanıcıları için seçim

GLM Kodlama Planı’nda Flash, GLM-5.3’e göre bildirildiğine göre üç kat kullanılabilir kota sunar. Z.ai, yoğun olmayan saatlerde çağrıların standart puanların yarısını tükettiğini de belirtiyor.

Claude Code veya Cline ile plan kotası kullanıyorsanız:

Rutin kodlama, analiz ve düzenleme görevlerini Flash’a gönderin.
Uzun muhakeme veya yüksek belirsizlik içeren görevleri GLM-5.3’e yükseltin.
Planlama yapmadan önce z.ai üzerindeki güncel kota çarpanını doğrulayın.

Her iki araç için kurulum adımları Claude Code ve Cline kılavuzunda bulunuyor.

Fiyatlandırma son tarihi

GLM-5.3-Flash için %50 lansman indirimi 9 Eylül 2026 tarihine kadar geçerli.

İndirimli oranlar:

Girdi: 1M jeton başına $0.075
Çıktı: 1M jeton başına $0.25

İndirim sonrası liste fiyatları $0.15 giriş ve $0.50 çıkış olacaktır. Bu durumda fark GLM-5.3’e karşı yaklaşık dokuz kata döner; indirim süresinde ise yaklaşık on sekiz kata çıkar.

Hesaplanmış maliyetler için GLM-5.3-Flash fiyatlandırma detaylarına bakın.

Karar kuralı

GLM-5.3-Flash kullanın, eğer:

Girdileriniz görüntü, video veya dosya içeriyorsa.
Jeton maliyeti önceliğinizse.
Yüksek hacimli çıkarma, sınıflandırma veya yönlendirme yapıyorsanız.
Kodlama Planı kotanızı uzatmak istiyorsanız.
MIT lisanslı, kendi kendinize barındırabileceğiniz açık ağırlıklar istiyorsanız.

Donanım gereksinimleri için GLM-5.3-Flash’ı yerelde çalıştırma kılavuzuna bakın.

GLM-5.3 kullanın, eğer:

Uzun yanıtları gerçek zamanlı olarak kullanıcıya akıtıyorsanız.
Görev çok adımlı ve uzun vadeli muhakeme gerektiriyorsa.
Çıktı bir test yerine insan değerlendirmesine dayanıyorsa.

Her ikisini de kullanın, eğer:

Trafiği yönlendirebiliyorsanız, varsayılan olarak Flash’a gönderin. Başarısızlık, düşük güven veya görev türü gibi koşullarda GLM-5.3’e yükseltin.

İki model aynı OpenAI uyumlu uç noktanın arkasında olduğu için bu, yeni bir entegrasyon değil, model kimliği değişimidir.

Modeller arasında geçiş

GLM-5.3 kullanıyorsanız teknik geçiş basittir.

Değişmeyenler:

Temel URL
Kimlik doğrulama şeması
İstek ve yanıt yapıları
Akış semantiği
Araç çağırma şemaları

Değişenler:

Çağrı başı maliyet yaklaşık dokuz kat düşer.
Üretim hızı yaklaşık yarıya iner.
Muhakeme kalitesi üç endeks puanı değişir.
Flash ile yerel görüntü girişi kazanırsınız.

Taahhütte bulunmadan önce gerçek istemlerinizi iki modelde de çalıştırın ve şu dört metriği karşılaştırın:

Doğrulanabilir görevlerde çıktı doğruluğu
İlk jeton ve üretim süresi dahil uçtan uca gecikme
Yanıttaki usage nesnesinden jeton tüketimi
En uzun gerçekçi bağlamınızdaki davranış

Temel model ve API kurulumu için GLM-5.3 nedir? ve GLM-5.3 API kılavuzunu inceleyin.

Tabloya güvenmek yerine test edin

Kıyaslama sonuçları, modellerin sizin istemleriniz ve verileriniz üzerindeki davranışını garanti etmez. Aynı OpenAI uyumlu istemciyi https://api.z.ai/api/paas/v4/ adresine yönlendirin; ardından gerçek trafiğinizi glm-5.3-flash ve glm-5.3 ile çalıştırın.

Çıktı kalitesini, uçtan uca gecikmeyi ve jeton tüketimini karşılaştırın. Kurulum ayrıntıları GLM-5.3-Flash API kılavuzunda yer alıyor.

Bu karşılaştırmayı tekrarlanabilir hale getirmek için iki isteği de Apidog koleksiyonunda saklayın. Model kimliğini ortam değişkeni olarak tanımlayın, uygulamanızın kullandığı alanlara doğrulamalar ekleyin ve fiyatlar ya da model sürümleri değiştiğinde aynı paketi yeniden çalıştırın.

Sıkça Sorulan Sorular

GLM-5.3-Flash, GLM-5.3’ün küçültülmüş sürümü mü?

Hayır. Farklı dikkat mimarisine sahip, ayrı eğitilmiş bir temel modeldir; damıtılmış veya budanmış bir varyant değildir.

Bağlam pencereleri aynı mı?

Evet. Her iki model de 1.048.576 jetonluk bağlam penceresi sunar.

Kodlama için hangisi daha iyi?

Flash, Z.ai’ye göre Terminal-Bench 2.1’de 84.3, DeepSWE’de 63.4 puan alır. GLM-5.3 genel muhakemede biraz daha güçlüdür. Kodlama Planı kullanıcıları için üç kat kota çoğu zaman belirleyicidir.

Kod değişikliği yapmadan geçiş yapabilir miyim?

Evet. Uç nokta aynıdır; yalnızca model kimliği değişir. Yerel görüntü girişi yalnızca Flash’ta bulunur.

Flash kalıcı olarak daha ucuz kalır mı?

Yapısal maliyet avantajı, daha küçük KV önbelleği ve daha düşük dikkat hesaplamasından kaynaklandığı için korunmalıdır. Ancak ek %50 lansman indirimi 9 Eylül 2026’da sona erer.

GLM-5.3-Flash API Nasıl Kullanılır (Görüntü Girişiyle)

Tobias Hoffmann — Thu, 27 Aug 2026 03:34:59 +0000

GLM-5.3-Flash, OpenAI ile uyumludur: mevcut istemcinizin temel URL’sini değiştirip model dizesini güncelleyerek hızlıca başlayabilirsiniz. Yeni olan özellik görüntü girişidir; metin ve resmi aynı istekte alan ilk GLM-5 modelidir.

Apidog'u bugün deneyin

Bu rehber; API anahtarı alma, metin ve görüntü çağrıları, mantık yürütme çabası, akış ve araç çağırmayı kapsar. Tüm örneklerde glm-5.3-flash kullanılır.

Modelin özellikleri için GLM-5.3-Flash açıklayıcımıza bakın. Daha büyük model için GLM-5.3 API rehberi kullanın. Model kimliği, fiyatlandırma ve görüntü desteği farklıdır.

API anahtarı alın

z.ai üzerinde hesap oluşturun, API anahtarları bölümünden anahtar üretin ve anahtarı ortam değişkeni olarak saklayın:

export ZAI_API_KEY="anahtarınız-buraya"

Standart API temel URL’si:

https://api.z.ai/api/paas/v4/

Claude Code veya Cline kullanıyorsanız, kodlama planı uç noktaları için ayrı bir temel URL vardır. Kurulum için Claude Code ve Cline rehberine bakın.

İlk çağrınız

OpenAI SDK’sını temel URL’yi değiştirerek kullanın:

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    [REDACTED CREDENTIAL]ZAI_API_KEY"],
    base_url="https://api.z.ai/api/paas/v4/",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Bir KV önbelleğinin ne olduğunu iki cümleyle açıklayın."}
    ],
)

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

curl eşdeğeri:

curl https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions \
  -H "[REDACTED CREDENTIAL] $ZAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Bir KV önbelleğinin ne olduğunu iki cümleyle açıklayın."}
    ]
  }'

Node.js ile:

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  [REDACTED CREDENTIAL],
  baseURL: "https://api.z.ai/api/paas/v4/",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.3-flash",
  messages: [
    { role: "user", content: "Bir KV önbelleğinin ne olduğunu iki cümleyle açıklayın." },
  ],
});

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

GLM’e özgü değişiklikler yalnızca temel URL ve model kimliğidir.

Görüntü gönderme

Görüntü girişi, düz metin yerine içerik blokları kullanır:

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Bu ekran görüntüsü bir render hatasını gösteriyor. Düzenle ilgili sorun nedir?",
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://example.com/screenshots/broken-layout.png"
                    },
                },
            ],
        }
    ],
)

Üç temel kural vardır:

image_url.url, herkese açık URL veya base64 veri URL’si kabul eder. Yerel ya da özel görüntüleri kodlayın:

import base64

with open("broken-layout.png", "rb") as f:
    encoded = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

image_block = {
    "type": "image_url",
    "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{encoded}"},
}

Her görüntü için ayrı blok kullanın. URL dizisi kısayolu yoktur:

content = [
    {"type": "text", "text": "İkinci görüntü birincideki tasarımla eşleşiyor mu?"},
    {"type": "image_url", "image_url": {"url": design_data_url}},
    {"type": "image_url", "image_url": {"url": built_data_url}},
]

Sıralama önemlidir. Görevi açıklayan metni ilgili görsellerden önce gönderin.

Z.ai aynı içerik bloğu yaklaşımıyla video ve dosya girişini de listeler. Video desteğini üretimde kullanmadan önce kendi medya türlerinizle doğrulayın.

Ekran görüntüsünden kod üretme ve uzun belgelerle görüntüleri aynı 1M token bağlamında kullanma örnekleri için GLM-5.3-Flash görüş rehberine bakın.

Mantık yürütme çabasını kontrol edin

reasoning_effort, üç düşünme modu sunar:

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Bu fonksiyonu netlik için yeniden düzenleyin."}],
    extra_body={"reasoning_effort": "low"},
)

Kabul edilen değerler: low, high ve max.

Varsayılan değer max olduğundan, yüksek hacimli sınıflandırma veya çıkarma işlemlerinde maliyeti azaltmak için low değerini açıkça ayarlayın. GLM-5.2 yalnızca High ve Max sunuyordu; low, maliyet duyarlı toplu işler için yeni seçenektir.

OpenAI Python SDK’sında standart dışı olduğu için reasoning_effort, extra_body içinde gönderilir. curl kullanırken üst düzey alan olarak eklenir.

Önerilen örnekleme parametreleri

Z.ai, kullanım durumuna göre şu varsayılanları önerir:

Kullanım durumu	`temperature`	`top_p`
Genel	1.0	0.95
Kodlama	0.95	1.0

Kod çıktıları tutarsızsa kodlama profilini deneyin.

Akış

Standart OpenAI akış semantiğini kullanın:

stream = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Günlükleri döndüren bir bash betiği yaz."}],
    stream=True,
)

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

Yapay Analiz’e göre GLM-5.3-Flash yaklaşık saniyede 49 token üretir; GLM-5.3 ise yaklaşık 86 token üretir. İlk token süresi 1,52 saniyedir. Bu profil kullanıcı arayüzlerinde akış için uygundur, ancak uzun belgeler üreten toplu işler için throughput bütçesi gerektirir.

Araç çağırma

Araçlar standart OpenAI şemasını kullanır:

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_deployment_status",
            "description": "Adı belirtilen bir dağıtımın mevcut durumunu döndürür.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "service": {
                        "type": "string",
                        "description": "Hizmet adı, örneğin 'checkout-api'.",
                    }
                },
                "required": ["service"],
            },
        },
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "checkout-api sağlıklı mı?"}],
    tools=tools,
)

call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
print(call.function.name, call.function.arguments)

Z.ai lansman kıyaslamalarında AutomationBench için GLM-5.2’nin 26,2 puanına karşı 48,8 puan bildirdi. Bu satıcı verisidir, ancak modelin araç çağırma döngülerine odaklandığıyla tutarlıdır.

Mevcut API’nizden araç tanımları üretmek için OpenAPI belirtimini araçlara dönüştürme rehberini kullanın.

Uygulayın: hata işleme

Üretimde üç hata modunu ele alın.

Oran limitleri

Üstel geri çekilme ve jitter ile yeniden deneyin:

import time, random
from openai import RateLimitError

def call_with_retry(**kwargs):
    for attempt in range(5):
        try:
            return client.chat.completions.create(**kwargs)
        except RateLimitError:
            if attempt == 4:
                raise
            time.sleep((2 ** attempt) + random.random())

Sabit yeniden deneme aralıkları, çalışanlar arasında eşzamanlı yeniden denemelere neden olabilir.

Bağlam taşması

1M token bağlamı büyük olsa da uzun belgeler ve yüksek çözünürlüklü görseller limiti aşabilir. Görüntüler de bağlam tüketir; token bütçesini istek gönderilmeden önce takip edin.

Kırpılmış çıktı

Yanıt yarıda kesilirse finish_reason değerini inceleyin. length, modelin başarısız olduğu değil, çıktı sınırına ulaşıldığı anlamına gelir. Maksimum çıktı uzunluğu sağlayıcılar arasında değişebildiği için bunu açıkça kontrol edin.

Token kullanımını okuyun

Her yanıtın usage alanı, maliyet için en güvenilir kaynaktır:

print(response.usage.prompt_tokens, response.usage.completion_tokens)

Özellikle completion_tokens değerini izleyin. reasoning_effort varsayılan olarak max olduğunda, mantık yürütme tokenleri çıktı olarak faturalandırılır. İhtiyacınız olan ayarı belirlemek için aynı istemi farklı çaba seviyeleriyle karşılaştırın.

Maliyet

Liste fiyatları:

1 milyon girdi tokeni: 0,15 ABD doları
1 milyon çıktı tokeni: 0,50 ABD doları
1 milyon önbelleğe alınmış girdi tokeni: 0,03 ABD doları

9 Eylül 2026 tarihine kadar geçerli yüzde 50 lansman indirimiyle fiyatlar sırasıyla 0,075 ABD doları, 0,25 ABD doları ve 0,015 ABD dolarıdır.

Fiyatlar sağlayıcıya göre değişir. OpenRouter, Cloudflare Workers AI, Vercel AI Gateway ve DeepInfra modeli kendi fiyatlandırmalarıyla sunar. Hesaplama örnekleri için fiyatlandırma analizine bakın ve bütçe oluşturmadan önce kullandığınız sağlayıcının güncel fiyatını doğrulayın.

Entegrasyonu test edin

Çok modlu istekleri ve model değişikliklerini manuel test etmek zordur. Apidog ile metin, görüntü ve araç çağrısı isteklerini bir koleksiyonda saklayabilir; uygulamanızın kullandığı yanıt alanları için doğrulamalar ekleyebilir ve API anahtarını ortam değişkeni olarak yönetebilirsiniz.

Model kimliğini tek bir yerde değiştirerek aynı test paketini Flash ve GLM-5.3 üzerinde yeniden çalıştırın. Böylece model geçişini varsayıma değil, incelenebilir bir farka dayandırırsınız.

SSS

Tam model kimliği nedir? Z.ai API’sinde glm-5.3-flash, OpenRouter’da z-ai/glm-5.3-flash.

OpenAI SDK’sı gerçekten değişiklik yapmadan çalışır mı? Evet. Sohbet tamamlamaları, akış ve araç çağırma desteklenir. reasoning_effort gibi standart dışı alanlar Python SDK’sında extra_body gerektirir.

Tek istekte kaç görüntü gönderebilirim? Her birini ayrı image_url bloğu olarak gönderin. Pratik sınır, sabit bir sayıdan çok bağlam bütçenize bağlıdır.

Yanıtlar neden ayrıntılı ve yavaş? reasoning_effort varsayılan olarak max değerindedir. Derin muhakeme gerektirmeyen işler için low kullanın.

Maksimum çıktı uzunluğu nedir? Kaynaklar farklı rakamlar bildirir: OpenRouter 131.072 token, Hugging Face kartı ise 163.840 token listeler. Çok uzun üretimlere güvenmeden önce sağlayıcınızı doğrulayın.

GLM-5.3-Flash Claude Code ve Cline'da Nasıl Kullanılır

Tobias Hoffmann — Thu, 27 Aug 2026 03:33:54 +0000

GLM-5.3-Flash'ı Claude Code ve Cline'a Bağlama

GLM Kodlama Planı'na zaten aboneyseniz, GLM-5.3-Flash için güçlü bir neden var: aynı planda GLM-5.3'e kıyasla üç kat daha fazla kullanılabilir kotaya sahip olduğu bildiriliyor. Bunun karşılığında Yapay Analiz Zeka Endeksi'nde 60 yerine 57 puan alan bir model kullanıyorsunuz.

Apidog'u bugün deneyin

Rutin kodlama işleri için bu takas mantıklı olabilir. Bu kılavuzda Flash'ı Claude Code ve Cline'a bağlamayı, GLM-5.3'ü ne zaman kullanmaya devam etmeniz gerektiğini ve sık karşılaşılan yapılandırma sorunlarını ele alacağız.

Gerekenler

z.ai üzerinden GLM Kodlama Planı aboneliği. Planlar aylık yaklaşık 18 dolardan başlar.
Z.ai kontrol panelinden alınmış bir API anahtarı.
Kurulu Claude Code veya Cline.

Kuruluma başlamadan önce kota çarpanını ve plan katmanlarını z.ai üzerinden doğrulayın. Plan koşulları model özelliklerinden daha sık değişir; üç kat kota bilgisi Z.ai'nin kendi belgelerine dayanmaktadır.

Claude Code

Z.ai, Anthropic uyumlu bir uç nokta sunduğu için Claude Code'u iki ortam değişkeniyle GLM modellerine bağlayabilirsiniz.

Hızlı kurulum

Z.ai, yapılandırmayı otomatik olarak oluşturan bir yardımcı program sağlıyor:

npx @z_ai/coding-helper

API anahtarınızı girin ve yapılandırmanın tamamlanmasını bekleyin. İşlem başarılıysa model seçimine geçebilirsiniz.

Manuel kurulum

Temel URL'yi ve kimlik doğrulama belirtecini kabuk profilinize ekleyin:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.z.ai/api/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-z-ai-key"

Ardından Claude Code'u normal şekilde başlatın. İstekler Anthropic yerine Z.ai uç noktasına yönlendirilir.

En sık karşılaşılan iki sorun şunlardır:

ANTHROPIC_API_KEY ve ANTHROPIC_AUTH_TOKEN aynı değişken değildir. Eski bir Anthropic anahtarını dışa aktardıysanız kaldırın. Her iki değişkenin de ayarlı olması, hatalı anahtar gibi görünen kimlik doğrulama hatalarına yol açabilir.

Ortam değişkenlerinin sürece aktarılması gerekir. Değişkenleri .zshrc içinde ayarlayıp Claude Code'u kabuk profilini yüklemeyen bir düzenleyiciden veya başlatıcıdan çalıştırırsanız değişkenler görünmez. Claude Code'u başlattığınız bağlamda kontrol edin:

echo $ANTHROPIC_BASE_URL

Modeli seçme

Bağlantı kurulduktan sonra model olarak glm-5.3-flash seçin. Ayarlar dosyası kullanıyorsanız model kimliğini aşağıdaki gibi ekleyin:

{
  "model": "glm-5.3-flash"
}

GLM-5.3-Flash'ın 1 milyon jetonluk bağlam penceresi, uzun isteklerde daha yüksek zaman aşımı gerektirebilir:

export API_TIMEOUT_MS=3000000

Bu değer GLM-5.2 kurulumundan devralınmıştır; kendi kullanımınıza göre doğrulayın. Önceki nesil için GLM-5.2 bağlama kılavuzumuza göz atabilirsiniz.

Cline

Cline, Anthropic yerine OpenAI uyumlu sağlayıcı üzerinden bağlanır:

Cline ayarlarını açın ve API sağlayıcısı olarak OpenAI Uyumlu seçeneğini belirleyin.
Temel URL'yi aşağıdaki değerle değiştirin: https://api.z.ai/api/coding/paas/v4
Z.ai API anahtarınızı girin.
Özel model seçeneğini etkinleştirip glm-5.3-flash yazın.

Temel URL'yi doğru kullandığınızdan emin olun. Kodlama Planı uç noktası:

https://api.z.ai/api/coding/paas/v4

Bu adres, API kılavuzumuzda doğrudan API çağrıları için kullanılan standart uç noktadan farklıdır:

https://api.z.ai/api/paas/v4

Standart uç noktayı Kodlama Planı anahtarıyla kullanmak yetkilendirme hatalarına neden olabilir. Her iki yolu da güncel Z.ai belgeleriyle doğrulayın; bu adresler daha önce değişti.

Bağlam penceresini ayarlama

Cline, özel modellerin bağlam penceresini her zaman doğru algılayamaz. Büyük kod tabanlarında erken kesintiler görüyorsanız bağlam penceresini manuel olarak 1.000.000 olarak ayarlayın.

Sorun modelin bağlamı desteklememesi değil, Cline'ın dosya bağlamını gerekenden önce bırakmasıdır. Aynı sorun GLM-5.2 kullananlarda da görülmüştü.

Aracı tabanlı kodlama için Flash

Z.ai'nin başlangıç ölçümlerine göre modellerin karşılaştırması şöyle:

Karşılaştırma testi	GLM-5.3-Flash	GLM-5.2
Terminal-Bench 2.1	84.3	Doğrudan karşılaştırılamaz
DeepSWE	63.4	46.2
AutomationBench	48.8	26.2

Terminal-Bench sonucu Claude Code 2.1.207 ile değerlendirildiği için güncel araç tabanlı kodlama bağlamlarıyla daha yakından ilişkilidir. Bağımsız doğrulamalar yayımlanana kadar bu sonuçları satıcı iddiaları olarak değerlendirin.

Yapay Analiz'in bağımsız ölçümünde GLM-5.3, Zeka Endeksi'nde 60 puan alırken GLM-5.3-Flash 57 puan aldı.

Flash'ın kodlama bağlamları için önemli bir özelliği de yerel görüntü girişi desteğidir. Ekran görüntülerini kodunuzla aynı istekte içerik bloğu olarak gönderebilirsiniz. Örneğin bozuk bir arayüzün ekran görüntüsünü paylaşarak modelin yalnızca açıklamanıza değil, doğrudan render çıktısına göre akıl yürütmesini sağlayabilirsiniz. Z.ai de arayüzleri gözlemleme ve sonuçları yeniden oluşturma senaryolarını öne çıkarıyor. Ayrıntılar için görsel kılavuzumuza bakın.

Hız ve kota dengesi

GLM-5.3-Flash saniyede yaklaşık 49 jeton üretirken GLM-5.3 yaklaşık 86 jeton üretir. Uzun dosyaların yeniden yazılmasında bu fark belirginleşir.

İlk jetona kadar geçen süre ise neredeyse aynıdır: Flash için 1,52 saniye, GLM-5.3 için 1,57 saniye. Yani iki model de yanıt vermeye benzer sürede başlar; fark uzun çıktılarda ortaya çıkar.

Özetle:

Kısa düzenlemeler, araç çağrıları ve yinelemeli işler: Flash daha fazla kota sağlar.
Yüzlerce satırlık yeniden yazımlar: GLM-5.3'ün daha yüksek üretim hızı bekleme süresini azaltır.

Bu nedenle üç kat kota karşılığında yaklaşık yarı hızda üretim yapmayı kabul etmiş olursunuz.

Pratik model yönlendirme stratejisi

Tek bir model seçmek yerine ikisini birlikte kullanın:

Keşif, kod okuma, komut çalıştırma, küçük düzenlemeler ve görüntü tabanlı işler için varsayılan olarak Flash'ı kullanın.
Zor mimari problemler, uzun yeniden düzenlemeler ve Flash'ın başarısız olduğu görevler için GLM-5.3'e geçin.

Model değiştirmek genellikle ayarlardaki model kimliğini değiştirmekten ibarettir ve birkaç saniye sürer. Böylece Kodlama Planı kotanızın çoğunu üç kat kota sunan modelde tutup GLM-5.3'ü gerçekten gerektiğinde kullanabilirsiniz.

Z.ai, yoğun olmayan saatlerde yapılan çağrıların standart puanların yalnızca yarısını tükettiğini belirtiyor. Toplu veya arka plan görevlerini bu saatlere planlamak planınızı daha da uzatabilir.

Sorun giderme

Her istekte 401 veya 403

Genellikle yanlış temel URL veya ANTHROPIC_AUTH_TOKEN değişkenini gölgeleyen eski bir ANTHROPIC_API_KEY kullanılıyordur. Bağlama ayarlarını değiştirmeden önce doğrudan API çağrısıyla kimlik bilgilerini test edin.

Model bulunamadı

Model kimliğini tam olarak kontrol edin:

glm-5.3-flash

Sürüm numarasındaki noktaları ve flash öncesindeki kısa çizgiyi koruyun. OpenRouter'daki ad z-ai/glm-5.3-flash şeklindedir; bu ad Z.ai yerel model kimliğiyle değiştirilemez.

Bağlam erken kesiliyor

Cline'da bağlam penceresini manuel olarak 1.000.000 yapın. Cline, özel modellerde bu değeri her zaman doğru algılayamaz.

Büyük istekler zaman aşımına uğruyor

API_TIMEOUT_MS değerini artırın. Uzun bağlamlı istekler, herhangi bir hata olmasa bile varsayılan istemci zaman aşımını aşabilir.

Kota beklenenden erken tükeniyor

reasoning_effort varsayılan olarak max olabilir ve akıl yürütme jetonları kotaya dahil edilebilir. Bağlamanız bu ayarı destekliyorsa rutin işler için low değerini deneyin.

Araç çağrıları başarısız veya bozuk

Kullandığınız bağlamanın ve uç noktanın aynı araç çağrısı formatını desteklediğini kontrol edin. Bu, entegrasyonun sürüme en duyarlı bölümüdür ve sağlayıcı ya da istemci güncellemelerinden sonra bozulabilir.

Diğer bağlamalar

Aynı iki bağlantı modeli çoğu aracı kapsar:

Anthropic uyumlu araçlar: Claude Code ve bazı ajan çerçeveleri için https://api.z.ai/api/anthropic ve ANTHROPIC_AUTH_TOKEN.
OpenAI uyumlu araçlar: Cline, Roo, Kilo, OpenCode, Codex ve Cursor'ın özel model seçeneği için https://api.z.ai/api/coding/paas/v4, standart API anahtarı alanı ve glm-5.3-flash model kimliği.

Önceki nesiller için:

Bağlantıyı doğrulama

Bir bağlama yapılandırmasına güvenmeden önce uç noktayı doğrudan test edin. Böylece sorunun kimlik bilgilerinden mi yoksa kullandığınız araçtan mı kaynaklandığını ayırabilirsiniz:

curl https://api.z.ai/api/coding/paas/v4/chat/completions \
  -H "[REDACTED CREDENTIAL] $ZAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "reply with OK"}]
  }'

Yanıt bir tamamlama döndürüyorsa ancak bağlamanız çalışmıyorsa sorun büyük olasılıkla araç yapılandırmasındadır.

Tek seferlik testlerden fazlası için Apidog kullanabilirsiniz. Kodlama ve standart API uç noktalarını, anahtarı ortam değişkeni olarak saklayarak yan yana kaydedin. Böylece bir bağlama yetkilendirme hatası verdiğinde problemin uç noktada mı yoksa araçta mı olduğunu hızlıca belirleyebilirsiniz.

Sıkça sorulan sorular

Kodlama Planı'na ihtiyacım var mı, yoksa API kredileri yeterli mi?

Her iki seçenek de kullanılabilir. Kodlama Planı her gün kod yazan geliştiriciler için genellikle daha ucuzdur; ölçümlü API erişimi ise uygulama entegrasyonları için daha uygundur. Ayrıntılı karşılaştırma için fiyatlandırma yazımıza bakın.

Flash gerçekten GLM-5.3'ün üç katı kotaya mı sahip?

Bu, Z.ai tarafından belirtilen rakamdır. Plan yapmadan önce z.ai/subscribe adresinden güncel bilgiyi doğrulayın.

Cline neden bağlamımı kesiyor?

Bağlam penceresini manuel olarak 1.000.000 yapın. Cline, özel modellerde bu değeri her zaman doğru algılayamaz.

Hangi temel URL'yi kullanmalıyım?

Claude Code: https://api.z.ai/api/anthropic
Kodlama Planı kullanan OpenAI uyumlu araçlar: https://api.z.ai/api/coding/paas/v4
Doğrudan API çağrıları: https://api.z.ai/api/paas/v4

Claude Code'a Flash ile ekran görüntüsü yapıştırabilir miyim?

Model yerel görüntü girişini destekler. Ancak kullandığınız bağlama sürümünün bu özelliği sunup sunmadığını ayrıca test edin.

GLM-5.3-Flash Yerel Olarak Nasıl Çalıştırılır

Tobias Hoffmann — Thu, 27 Aug 2026 03:33:00 +0000

GLM-5.3-Flash, MIT lisansı altında yayınlanmış 320 milyar parametreli bir modeldir. Lisans, modeli istediğiniz gibi çalıştırmanıza izin verirken parametre sayısı ciddi donanım gerektirir.

Apidog'u bugün deneyin

İlginç nokta, 320 milyar parametrenin jeton başına yalnızca 18 milyarının aktif olması ve nicelenmiş derlemelerin bulunmasıdır. Bu sayede model, çoğu rehberde önerilen 8x H200 düğümünden çok daha küçük sistemlerde de çalıştırılabilir.

Bu yazı; tam hassasiyetli üretim düğümünden iş istasyonunda çalışan nicelenmiş derlemelere kadar donanım seçeneklerini, kurulumları ve kendi sunucunuzda barındırmanın ne zaman mantıklı olduğunu ele alır.

Gerçekte ne yüklüyorsunuz?

Özellik	Değer
Toplam parametreler	320B
Jeton başına aktif	18B
Mimari	MoE, hibrit doğrusal ve seyrek dikkat
Bağlam	1.048.576 jeton
Lisans	MIT
Ağırlıklar	`zai-org/GLM-5.3-Flash`
GGUF nicellemeleri	`unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF`

Uzmanlar karışımı (MoE) mimarisi bunu mümkün kılar. Tüm 320B parametrenin bellekte tutulması gerekir; ancak her jetonda yalnızca 18B parametre etkinleştirilir. Bu nedenle hesaplama ihtiyacı toplam parametre sayısının düşündürdüğünden çok daha düşüktür. Temel kısıtlama FLOP değil, bellektir.

Z.ai, GLM-5.3'e kıyasla yaklaşık 4,4 kat daha küçük bir KV önbelleği bildirmektedir. Bu, uzun bağlamlı çalışmalarda önemlidir: bağlam büyüdükçe KV önbelleği de büyür ve 1M jetonluk pencerede genellikle darboğaz haline gelir.

Katman 1: Üretim düğümünde tam hassasiyet

Gerçek eşzamanlılık ve tam kalite için referans yapılandırma 8x H200 düğümüdür. Her H200 141 GB belleğe sahiptir; toplam kapasite yaklaşık 1.128 GB'tır. 8x H20 düğümü de kullanılabilir.

Yaklaşık bellek ihtiyacı:

Ağırlıklar: Hassasiyete bağlı olarak 700–800 GB
KV önbelleği ve çalışma zamanı: Ek boş alan gerektirir
Bulut maliyeti: Yaklaşık günlük 24–48 dolar

vLLM

vLLM, en geniş ekosistem desteğine sahip yaygın varsayılandır. Tensör paralel boyutu ikinin kuvveti olmalıdır:

vllm serve zai-org/GLM-5.3-Flash \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --max-model-len 1048576 \
  --trust-remote-code

Kurulumu doğrularken daha küçük bir --max-model-len değeriyle başlayın. Doğrudan 1M jetonluk pencere istemek KV önbelleği için büyük bir alan ayırır; yapılandırma hatası bellek yetersizliği hatası gibi görünebilir.

SGLang

SGLang, model için ilk günden itibaren destek sundu. H100, H200, B200, B300, GB200 ve GB300 için yayınlanmış tariflerin yanı sıra çok modlu hizmet desteği de bulunur. Z.ai, lansman öncesi hizmetinde SGLang tabanlı bir yığın kullandı.

python -m sglang.launch_server \
  --model-path zai-org/GLM-5.3-Flash \
  --tp 8 \
  --context-length 1048576

SGLang, yapılandırılmış çıktı ve yüksek eşzamanlılığa sahip ajanik iş yüklerinde genellikle daha iyi performans gösterir. Kodlama ajanı hizmeti sunuyorsanız vLLM ile karşılaştırmalı test yapın.

Her iki yığında da işlev çağrılarının düzgün çalışması için yapılandırılmış bir araç çağrısı ayrıştırıcısı gerekir. Ayrıştırıcı adları sürümlere göre değişebildiğinden güncel belgelerdeki bayrakları kullanın.

Katman 2: Daha küçük donanımda nicelenmiş çalıştırma

Bu katman, veri merkezi donanımına sahip olmayanlar için en pratik seçenektir.

Nicelenmiş GGUF derlemeleri unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF adresinde yayınlanmaktadır. IQ1_S ve IQ2_XXS gibi agresif 1-bit ve 2-bit formatlar da bulunur.

320B modelin 2-bit nicelenmesi, ağırlıkları yüksek bellekli bir iş istasyonuna veya çoklu GPU'lu tüketici sistemine sığabilecek düzeye getirir. CPU boşaltma kullanıldığında daha küçük sistemler de mümkün olabilir.

İki önemli uyarı:

Agresif niceleme kaliteyi düşürür. IQ1_S, tam hassasiyetten oldukça uzaktır. MoE mimarisindeki yedeklilik bozulmayı yoğun modellere kıyasla azaltabilir; ancak “çalışıyor” ile “iyi çalışıyor” aynı şey değildir. Karar vermeden önce kendi görevlerinizde test yapın.

Unsloth belgeleri bu model için hâlâ “geliştirilme aşamasında” durumundadır. Niceleme seçenekleri ve önerilen ayarlar değişebilir. Belirli bir formata göre dağıtım planlamadan önce güncel derlemelerin gerçekten yayınlandığını kontrol edin.

CPU ağırlıklı ve hibrit kurulumlar için KTransformers, MoE uzmanlarını sistem RAM'inde tutup yalnızca ihtiyaç duyulanları GPU'ya taşır. 18B aktif parametreli bir MoE modeli için bu yaklaşım oldukça uygundur. TokenSpeed de desteklenen çalışma zamanları arasında listelenmektedir.

Daha küçük bir modelle benzer kurulum için GLM-4.7-Flash'ı yerel olarak çalıştırma rehberine, genel yerel GLM kurulumu için GLM-5'i yerel olarak ücretsiz çalıştırma rehberine bakabilirsiniz.

Bellek bütçenizi hesaplayın

Bir yapılandırmanın uygunluğunu iki değer belirler.

Ağırlıklar

BF16'da parametre başına yaklaşık 2 bayt gerekir:

320B parametre ≈ 640 GB
FP8: Yaklaşık yarısı
4-bit niceleme: Yaklaşık 160 GB
2-bit formatlar: Daha düşük bellek kullanımı, ancak belirgin kalite kaybı

KV önbelleği

KV önbelleği bağlam uzunluğu ve eşzamanlılıkla birlikte büyür. 8K bağlamda çalışan bir yapılandırma, ağırlıklar değil önbellek büyüdüğü için 128K'da başarısız olabilir.

Z.ai'nin GLM-5.3'e kıyasla bildirdiği 4,4 katlık azalma yardımcı olur; ancak ölçeklendirme hâlâ jeton sayısıyla yaklaşık doğrusal ilişkilidir.

Modelin teorik maksimum bağlamına göre değil, gerçek kullanımınıza göre boyutlandırma yapın. Çoğu uygulama 1M jetona ihtiyaç duymaz. Kullanmadığınız bir pencere için kaynak ayırmak, bu modeli gereksiz yere erişilemez gösterebilir.

GLM-5.3 kendi kendine barındırma yazımız, ağırlıklar yayınlanmadan önce hazırlanmıştı. Flash ağırlıkları artık MIT lisansıyla sunulduğu için güncel rehberlik bu yazının yerini almaktadır.

İnce ayar

MIT lisansı ince ayar ve yeniden dağıtıma izin verir. Bu, ağırlıkları kendiniz barındırmak için en güçlü nedenlerden biridir.

Bununla birlikte 320B modelin tam ince ayarı çoğu ekip için gerçekçi değildir. Pratik yaklaşım, LoRA gibi parametre verimli yöntemler kullanmaktır. MoE mimarisinde ayrıca yönlendiriciyi, uzmanları veya dikkat katmanlarını uyarlama kararı vermeniz gerekir. Bu alan, yoğun modellere kıyasla daha az yerleşik rehberliğe sahiptir.

Amacınız yeni bir yetenek kazandırmak değil alan uyarlaması yapmaksa önce temel modele karşı istem ve geri alma stratejilerinizi test edin. 1M jetonluk bağlam penceresine sahip bir modelde alan bilgisini isteme eklemek, çoğu durumda yeniden eğitmekten daha ucuz ve verimli olabilir.

Örnekleme ayarları

Z.ai, kullanım senaryosuna göre şu ayarları önerir:

Kullanım durumu	`temperature`	`top_p`
Genel	1,0	0,95
Kodlama	0,95	1,0

Model ayrıca reasoning_effort üzerinden üç akıl yürütme modu sunar:

low
high
max

Varsayılan değer max'tır. Yerel donanımda bu ayar daha önemlidir; çünkü akıl yürütme jetonlarının bedelini dolar yerine üretim süresiyle ödersiniz. Sisteminiz yavaşsa low, kullanılabilirlik açısından belirleyici olabilir.

Kendi sunucunuzda barındırmak finansal açıdan mantıklı mı?

Genellikle hayır. API fiyatlandırmasının temel avantajı budur.

Liste fiyatına göre GLM-5.3-Flash, milyon giriş jetonu başına 0,15 dolardır. Aylık yaklaşık 1.000 dolara kiralanan 8x H200 düğümü, aynı maliyetle yaklaşık 6,7 milyar giriş jetonuna karşılık gelir. Bununla birlikte düğümü sürekli yüksek kullanımda tutmak da operasyonel bir yük oluşturur.

Düğüm, boşta olsa da aynı maliyeti üretir; API ise yalnızca kullandığınız kadar ücretlendirir. Kullanımınız günün her saati yüksek değilse sabit maliyet dezavantajlıdır.

Kendi sunucunuzda barındırma nedenleri maliyet değil, kontrol ve bağımsızlıktır:

Veri ikameti ve gizlilik: Veriler altyapınızdan çıkmaz.
Hız sınırı yok: Kapasiteniz, sağlayıcının limitlerine bağlı değildir.
Kullanılabilirlik garantileri: Satıcının çalışma süresine ve fiyatlandırma kararlarına bağımlı kalmazsınız.
MIT lisansı: Modeli değiştirebilir, ince ayar yapabilir ve yeniden dağıtabilirsiniz.
Mevcut donanım: GPU'lar zaten satın alınmış ve boşta ise marjinal maliyet elektriktir.

Fiyatlandırma dökümümüz, API tarafındaki karşılaştırmayı ayrıntılı olarak ele alıyor.

Dağıtımınızı doğrulayın

vLLM ve SGLang, OpenAI uyumlu uç noktalar sunar. Böylece aynı istek biçimini hem yerel sunucunuza hem de Z.ai'ye gönderebilirsiniz:

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "zai-org/GLM-5.3-Flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "reply with OK"}]
  }'

Basit bir OK yanıtıyla yetinmeyin. Şunları test edin:

Gerçek kullanımınız için gereken uzunlukta uzun bağlam
Çok modlu hizmet veriyorsanız görüntü girdileri
Gerçek şemalarınızla araç çağırma
Tek istek gecikmesi yerine eşzamanlılık altındaki iş hacmi

Kayıtlı bir test koleksiyonu burada çok işe yarar. Apidog'da hem yerel sunucunuzun hem de Z.ai uç noktasının temel URL'sini ortam değişkeni olarak tanımlayın. Aynı test paketini iki uç noktaya da çalıştırarak nicelenmiş derlemenizin uygulamanızın kullandığı araç şemalarını işleyip işlemediğini hızlıca doğrulayabilirsiniz.

SSS

Minimum donanım nedir?

Tam hassasiyet için 8x H200 sınıfı bir düğüm gerekir. Nicelenmiş GGUF derlemeleri daha az donanımda çalışabilir; ancak kalite, niceleme seviyesine bağlı olarak düşer.

Tüm 320B parametreyi bellekte tutmam gerekiyor mu?

Evet. Her jetonda yalnızca 18B parametre aktif olsa da tüm parametre seti bellekte kalıcı olarak bulunmalıdır. Temel kısıtlama bellektir.

vLLM mi, SGLang mı daha iyi?

SGLang, yayınlanmış çok modlu tariflere sahiptir ve eşzamanlılık ile yapılandırılmış çıktıda genellikle daha iyi performans gösterir. vLLM'nin ekosistem desteği daha geniştir. İş yükünüzde ikisini de karşılaştırın.

Tek bir GPU'da çalıştırabilir miyim?

Tam hassasiyette hayır. KTransformers, agresif niceleme, CPU boşaltma, yüksek bellekli tek GPU ve yeterli sistem RAM'iyle bunu makul hale getirebilir. Ancak üretim hızı düşük olacaktır.

Lisans gerçekten MIT mi?

Evet. Ağırlıklar MIT lisansıyla yayınlanmıştır; ticari kullanım, değiştirme ve yeniden dağıtım mümkündür.

Ox Alpha GLM-5.3-Flash: Gizli Model Lansmanının Anatomisi

Tobias Hoffmann — Thu, 27 Aug 2026 03:31:26 +0000

Ox Alpha: Anonim Modelden GLM-5.3-Flash'e

20 Ağustos 2026'da ox-alpha adlı bir model üçüncü taraf çıkarım platformlarında ortaya çıktı. Satıcısı, duyurusu veya model kartı yoktu; buna karşın 1 milyon tokenlık bağlam penceresi sunuyor ve ücretsiz kullanılabiliyordu.

Apidog'u bugün deneyin

Birkaç gün içinde bu platformlardaki en popüler modellerden biri oldu. Yaklaşık 48 saat sonra topluluk, çıktı davranışlarından bunun Zhipu'ya ait olduğunu belirledi. 26 Ağustos'ta Z.ai doğruladı: Ox Alpha, GLM-5.3-Flash idi ve ücretsiz hafta planlı bir testti.

Bu olay artık yalnızca ilginç bir keşif değil, standart bir ürün lansmanı adımı. Aşağıda modelin nasıl tanımlandığını, neden anonim sunulduğunu ve bu tür modelleri kullanan geliştiriciler için ne anlama geldiğini bulabilirsiniz.

Zaman çizelgesi

20 Ağustos: ox-alpha, OpenRouter ve OpenCode'da anonim bir model olarak göründü. 1 milyon token bağlam ve sıfır fiyat kombinasyonu, birilerinin çıkarım maliyetini sübvanse ettiğine dair güçlü bir sinyaldi.

20-22 Ağustos: Kullanım hızla arttı. Geliştiriciler, uzun bağlamlı ve yetenekli bir modele ücretsiz erişimi gerçek iş akışlarında kullanmaya başladı. Aynı zamanda modelin arkasındaki sağlayıcıyı araştırdılar.

Yaklaşık 48 saat sonra: Çıktı özelliklerine dayalı fikir birliği Zhipu üzerinde yoğunlaştı.

26 Ağustos: Z.ai, GLM-5.3-Flash'i duyurdu ve Ox Alpha'nın bu model olduğunu doğruladı. Şirket, ücretsiz haftanın kasıtlı bir test olduğunu açıkladı.

Anonim bir modeli davranışsal parmak izleriyle tanımlama

Bu analiz için özel erişim gerekmez. Amaç, model ailelerinin taşıdığı davranış kalıplarını karşılaştırmaktır.

1. Tokenizer davranışını test edin

Modele şu tür girdiler verin:

Alışılmadık karakter dizileri
Emoji dizileri
Karışık alfabeler ve diller
Uzun boşluklar
Sıra dışı girintiye sahip kodlar

Token sayısını, metnin nerede bölündüğünü ve modelin hangi dizilerde zorlandığını inceleyin. Tokenizer'lar model ailesi sürümleri arasında sıklıkla miras alınır ve gizlenmeleri zordur.

2. Dolaylı öz-bildirim isteyin

Doğrudan “Hangi modelsin?” sorusu kaçamak veya yanlış yanıtlanabilir. Bunun yerine modelden:

Bilgi kesme tarihini açıklamasını
Eğitim kapsamını karşılaştırmasını
Belirli bir laboratuvarın tarzını taklit etmesini
Bir kurumun reddetme politikasını analiz etmesini

isteyin.

Bu sorgular, eğitim verilerinden kalan karakteristik ifadeleri ve kurum tarzını ortaya çıkarabilir.

3. Reddetme ve biçimlendirme stilini karşılaştırın

Şunlara bakın:

Güvenlik reddetmelerinin dili
Listelerin ve tabloların yapılandırılması
Yanıtların belirli bir ifadeyle başlayıp başlamadığı
Bölüm başlıkları ve biçimlendirme kuralları
Araç çağrısı veya kod sunma biçimi

Bu özellikler genellikle eğitim sonrası süreçlerden kaynaklanır ve aynı laboratuvarın modelleri arasında tutarlı olabilir.

4. Çok dilli davranışı ölçün

Yoğun biçimde Çince ve İngilizce verilerle eğitilmiş bir model, Çince istemlerde farklı davranışlar gösterir. Çeviri kalitesi, teknik terimler, uzun yanıt tutarlılığı ve nadir dillerdeki performansı bilinen modellerle karşılaştırın.

Zhipu modeli olasılığını değerlendirmek için bu güçlü bir sinyaldir.

5. Kıyaslama şeklini inceleyin

Hızlı bir değerlendirme paketi çalıştırın ve modeli bilinen modellere göre karşılaştırın. Mutlak puanlardan çok performans profilini inceleyin:

Hangi kategoriler güçlü?
Hangi kategoriler zayıf?
Güçlü ve zayıf yönlerin dağılımı bilinen bir model ailesine benziyor mu?

Pony Alpha'nın DeepSeek veya GLM modeli olduğu ortaya çıktığında aynı yöntem kullanıldı. Bu metodoloji farklı anonim modeller için de uygulanabilir.

6. Sunum katmanını analiz edin

Aşağıdaki bilgiler, modelin arkasındaki altyapı hakkında ipucu verebilir:

Gecikme desenleri
Token üretim hızı
Bağlam sınırları
Desteklenen parametreler
Uç noktanın kabul ettiği istek biçimi

Tek başına hiçbir sinyal kesin kanıt değildir; ancak birden fazla sinyal aynı modeli gösterdiğinde güçlü bir eşleşme elde edilir.

Satıcılar neden anonim lansman yapar?

Gizli bir lansman, kapalı betanın sağlayamayacağı dört avantaj sunar.

Gerçek ölçekte trafik

İç değerlendirmeler ve seçilmiş test kullanıcıları, gerçek kullanımın dar bir bölümünü temsil eder. Bir haftalık açık trafik ise şunları ortaya çıkarabilir:

Beklenmeyen istemler
Kötüye kullanım girişimleri
Çok büyük bağlamlar
Araç çağrısı döngüleri
Tasarım sırasında öngörülmeyen kullanım biçimleri

Dürüst yük testi

Gerçek eşzamanlılık altında sunum altyapısının nasıl davrandığını görürsünüz.

Z.ai, Ox Alpha haftasını tamamen yerel Çin hızlandırıcıları üzerinde, SGLang tabanlı bir yığınla çalıştırdığını ve token başına sunum maliyetinin ana akım NVIDIA donanımıyla karşılaştırılabilir olduğunu belirtiyor. Bu, bağımsız olarak doğrulanmamış bir satıcı iddiasıdır; yine de böyle bir maliyet iddiası ancak gerçek trafik altında test edilebilir.

Markasız geri bildirim

Kullanıcıların “iyi bir anonim model” hakkındaki tepkisi, logolu bir modele verdikleri tepkiden farklı olabilir. Anonimlik, marka beklentilerini iki yönde de azaltır.

Açıklama sonrası ücretsiz pazarlama

Duyuru gününe gelindiğinde bir grup geliştirici modeli zaten kullanmış ve olumlu bir görüş oluşturmuş olur. Bu, yalnızca bir kıyaslama tablosundan daha ikna edici olabilir.

Bunun karşılığında satıcı, iyi niyet ve bağımlılık riski alır. Ücretsiz hafta boyunca iş akışları kuran kullanıcılar, erişim ücretli hale geldiğinde maliyetle karşılaşır. Ox Alpha örneğinde duyuru, 9 Eylül 2026'ya kadar geçerli %50 lansman indirimiyle desteklendi.

Perdenin arkasındaki model

GLM-5.3-Flash:

320B toplam parametreli, token başına 18B aktif parametre kullanan bir uzmanlar karışımıdır.
Ağırlıkları Hugging Face'te MIT lisansı altında yayınlanmıştır.
Hibrit doğrusal ve seyrek dikkat kullanır.
1.048.576 tokenlık bağlam penceresine sahiptir.
GLM-5 serisinin ilk yerel çok modlu modelidir.

Artificial Analysis'in bağımsız ölçümleri modeli Zeka Endeksi'nde 57 puanla konumlandırıyor. Daha büyük GLM-5.3 modeli 60 puandayken, benzer boyuttaki açık ağırlıklı modellerin medyanı 27.

Ayrıntılar için GLM-5.3-Flash açıklayıcımıza göz atabilirsiniz.

Ücretsiz haftayı açıklayan en önemli teknik ayrıntı maliyet yapısıdır: Z.ai, modelin GLM-5.3'e kıyasla yaklaşık üç kat daha az dikkat hesaplaması ve yaklaşık 4,4 kat daha küçük bir KV önbelleği kullandığını bildiriyor.

Bu nedenle modeli ücretsiz sunmanın maliyeti, sınırları zorlayan bir amiral gemisini ücretsiz sunmaktan çok daha düşüktü. Promosyon ekonomisi doğrudan model mimarisine dayanıyordu.

Geliştiriciler için anlamı

Anonim modeller genellikle yayınlanmamış ürünlerdir

Ücretsiz, markasız ve olağanüstü büyük bağlama sahip bir model genellikle hobi projesi değildir. Bir sağlayıcı o çıkarım maliyetini karşılıyor demektir.

Ücretsiz erişim geçicidir

Ücretsiz dönemde üretim iş akışı kuruyorsanız fiyatlandırmanın geleceğini varsayın. Ox Alpha altı gün içinde ücretsiz erişimden milyon giriş tokenı başına 0,15 dolara çıktı. Bu düşük bir fiyat olabilir, ancak sıfır değildir.

Anonim modelleri üretime bağlamayın

Model kartı, sürümleme garantisi, kullanımdan kaldırma bildirimi ve destek yoksa model:

Her an değişebilir.
Davranışını korumayabilir.
Fiyatlandırması değişebilir.
Tamamen ortadan kalkabilir.

Değerlendirme için kullanmak mantıklıdır; kritik bir bağımlılık haline getirmek değildir.

Kendi değerlendirme paketinizi saklayın

Modeli yalnızca anlık istemlerle değerlendirmeyin. Kaydedilmiş bir test paketi oluşturun ve şunları izleyin:

İstemler
Yanıtlar
Gecikme
Token kullanımı
Hata oranı
Model kimliği
Temel URL
Kullanılan parametreler

Değerlendirme istemlerinizi Apidog'da model kimliği ve temel URL'yi ortam değişkenleri olarak içeren bir koleksiyonda tutabilirsiniz. Yeni bir anonim model ortaya çıktığında aynı paketi çalıştırarak izlenim yerine karşılaştırılabilir veri elde edersiniz.

Model açıklanıp fiyatlandırıldığında, üretime geçmeye veya alternatif aramaya karar vermek için zaten gerçek iş yükünüzden gelen kanıtlara sahip olursunuz.

Ücretsiz hafta hangi sinyalleri ortaya çıkardı?

1. Modelin sunumu mimari olarak ucuz

GLM-5.3'e kıyasla yaklaşık üç kat daha az dikkat hesaplaması ve yaklaşık 4,4 kat daha küçük KV önbelleği, yalnızca bir fiyatlandırma tercihi değildir. Bunlar tasarım kararlarıdır.

Bu nedenle düşük liste fiyatının, promosyon fiyatından daha kalıcı olma ihtimali yüksektir. Fiyatlandırma dökümümüz pratik etkileri açıklıyor.

2. Açık ağırlıklar barındırılan lansmanı takip etti

Model MIT lisansı altında Hugging Face'e yüklendi. Böylece ücretsiz barındırılan erişim sona erse bile model donanıma sahip herkes tarafından süresiz çalıştırılabilir.

Modeli yerel olarak çalıştırma rehberi, gereken donanım ve kurulum adımlarını ele alıyor.

3. Çok modluluk büyük ölçüde test edilmedi

Anonim hafta boyunca çoğu kullanıcı Ox Alpha'yı metin modeli olarak kullandı. Model kartı olmadığı için görüntü girişi desteklediğini bilmiyorlardı.

Sonuç olarak, sonradan öne çıkan çok modlu özellik, modeli stres testine tabi tuttuğunu düşünen kullanıcılar tarafından büyük ölçüde kullanılmadı. Bu, markasız lansmanların yapısal zayıflığıdır: yüksek trafik elde edilir, ancak trafik insanların modelin ne yaptığına dair varsayımına göre şekillenir.

Bu eksik yolu görsel API kılavuzumuz ile test edebilirsiniz.

Daha geniş kalıp

Ox Alpha ilk örnek değildi ve son da olmayacak. Üçüncü taraf yönlendiricilerde anonim dağıtım, dahili değerlendirme ile halka açık lansman arasında normal bir yayın öncesi aşamaya dönüşüyor.

Bu modelleri tüketen geliştiriciler için uygulanabilir yaklaşım basit:

Modeli test edin.
Kendi iş yükünüzle değerlendirin.
İstemleri ve yanıtları kaydedin.
Fiyat, gecikme ve davranış değişikliklerini izleyin.
Anonim modele dayalı kritik bir taşıyıcı bağımlılık oluşturmayın.

Ücretsiz hafta bir araştırma fırsatıdır; tedarik zinciri değildir.

SSS

Ox Alpha neydi?

Ox Alpha, Z.ai'nin GLM-5.3-Flash modeliydi: yerel olarak çok modlu, 320B-A18B açık ağırlıklı bir model. 20 Ağustos 2026'dan itibaren anonim olarak dağıtıldı ve 26 Ağustos'ta kimliği doğrulandı.

Hâlâ ücretsiz mi?

Hayır. Ücretsiz dönem duyuruyla sona erdi. 9 Eylül 2026'ya kadar %50 lansman indirimi geçerli. Sonrasında liste fiyatı milyon token başına 0,15 dolar giriş ve 0,50 dolar çıkış olacak.

İnsanlar bunun Zhipu modeli olduğunu nasıl anladı?

Tokenizer davranışı, çıktı stili, çok dilli işleme, reddetme kalıpları, kıyaslama profili ve sunum özellikleri bilinen GLM sürümleriyle karşılaştırıldı. İçeriden bilgiye gerek yoktu.

Bir modeli neden ücretsiz sunarlar?

Gerçek ölçekte trafik, dürüst yük testi, markasız geri bildirim ve lansman gününde olumlu görüşlere sahip bir kullanıcı tabanı elde etmek için.

OpenRouter'daki anonim modeller kullanılmalı mı?

Değerlendirme için evet. Üretim için hayır. Bu modeller genellikle sürümleme, destek ve kullanımdan kaldırma garantisi taşımaz.

GLM-5.3-Flash Nedir? Z.ai'nin İlk Doğal Olarak Çok Modlu Açık Ağırlıklı Modeli

Tobias Hoffmann — Thu, 27 Aug 2026 03:30:43 +0000

Z.ai, GLM-5.3-Flash’i 26 Ağustos 2026’da yayınladı: MIT lisanslı, 320 milyar toplam ve 18 milyar aktif parametreli bir uzman karışımı (MoE) modeli. GLM-5 serisinde görüntüleri harici bir adaptör yerine yerel olarak işleyen ilk modeldir.

Apidog'u bugün deneyin

Model bir haftadır anonim ox-alpha adıyla bazı platformlarda test ediliyordu. “Flash” adına rağmen önceliği üretim hızı değil; maliyet, bellek verimliliği ve yerel çok modluluktur.

Özet

Model: Z.ai tarafından 26 Ağustos 2026’da yayınlanan, MIT lisanslı 320B-A18B MoE modeli.
Çok modluluk: Metin, görüntü, video ve dosyaları aynı sohbet tamamlama isteğinde işler.
Bağlam: 1.048.576 token.
Fiyat: Z.ai, GLM-5.2’ye göre yaklaşık onda bir maliyet belirtiyor: milyon giriş tokenı başına 0,15 dolar, milyon çıktı tokenı başına 0,50 dolar.
Hız: Artificial Analysis’e göre saniyede 48,7 çıktı tokenı. İlk token süresi 1,52 saniye.
Model kimliği: glm-5.3-flash
Sağlayıcılar: Z.ai API, OpenRouter, Cloudflare Workers AI, Vercel AI Gateway ve diğerleri. Ağırlıklar Hugging Face’te.

Teknik özellikler

Özellik	Değer
Toplam parametre	320B
Aktif parametre	18B
Mimari	Uzman karışımı; hibrit doğrusal ve seyrek dikkat
Lisans	MIT
Bağlam penceresi	1.048.576 token
Giriş modları	Metin, görüntü, video, dosya
Çıktı	Metin
Akıl yürütme modları	`düşük`, `yüksek`, `maks` — varsayılan `maks`
API model kimliği	`glm-5.3-flash`
Hugging Face	`zai-org/GLM-5.3-Flash`

Maksimum çıktı tokenı için kaynaklar çelişiyor: OpenRouter 131.072, Hugging Face model kartı ise 163.840 token listeliyor. Çok uzun tekil üretimlere ihtiyacınız varsa, uygulamayı oluşturmadan önce limiti kullandığınız sağlayıcıda doğrulayın.

Yerel çok modluluk

Önceki GLM görüntü yetenekleri ayrı modeller veya uç noktalar üzerinden sunuluyordu. Örneğin Z.ai, GLM-5V-Turbo ve GLM-4.6V’yi ayrı görüntü modelleri olarak yayınladı.

GLM-5.3-Flash’ta görüntü, video ve dosyalar metinle aynı sohbet tamamlama isteğinin içerik bloklarıdır. Bunun pratik sonucu:

Tek model kimliği
Tek faturalandırma satırı
Görüntü ve metin için tek bağlam penceresi
Uzun spesifikasyonları, ekran görüntülerini ve işlem sonuçlarını aynı istemde birlikte değerlendirebilme

Örneğin uzun bir ürün spesifikasyonunu ve oluşturulan arayüzün ekran görüntüsünü aynı isteğe ekleyerek modelden tutarsızlıkları bulmasını isteyebilirsiniz.

Önceki özel görüntü yaklaşımı için GLM-5V-Turbo API rehberine, belge işleme senaryoları için ise GLM-OCR belge anlama rehberine bakın.

Mimari ve maliyet avantajı

Z.ai, GLM-5.3-Flash’i GLM-5.2’nin eğitim sonrası güncellemesi olarak değil, yeni bir temel model olarak geliştirdi.

Hibrit dikkat mekanizması: Model, doğrusal dikkati seyrek dikkatle birleştirir. Doğrusal dikkat yerel bağımlılıkları düşük maliyetle işlerken, seyrek dikkat küresel olarak ilgili tokenlara erişir. Z.ai’ye göre sonuç:

GLM-5.3’e kıyasla yaklaşık 3 kat daha az dikkat hesaplaması
Yaklaşık 4,4 kat daha küçük KV önbelleği

Çok Yüzeyli Kısıtlı Hiper Bağlantılar: Z.ai’nin ölçekleme verimliliği yaklaşımı için kullandığı terimdir. Bağımsız teknik ayrıntılar henüz yeterli olmadığı için bunu doğrulanmış bir avantaj değil, satıcı tarafından belirtilen mimari özellik olarak değerlendirin.

KV önbelleğinin küçülmesi önemlidir: uzun bağlam çıkarımında belleğin başlıca maliyetlerinden biridir. Bu düşüş, modelin 1M token bağlam penceresini korurken GLM-5.2’nin yaklaşık onda biri maliyetle sunulabilmesini açıklıyor.

Eğitim verisi, Z.ai’nin tanımına göre yaklaşık 30 trilyon çok modlu tokenden oluşuyor.

“Flash” gerçekten hızlı mı?

Hayır—en azından uzun üretimlerde değil.

Artificial Analysis, GLM-5.3-Flash için saniyede 48,7 çıktı tokenı ölçüyor. Büyük kardeşi GLM-5.3 ise yaklaşık saniyede 86 token üretiyor. Yani Flash modeli, Flash olmayan sürümün yaklaşık yarı hızında akış yapıyor.

Buna karşılık ilk token süresi güçlü: 1,52 saniye. Açık ağırlıklı modellerde ortalama yaklaşık 2,14 saniye.

Buna göre seçim yapın:

Çok sayıda kısa, etkileşimli yanıt için: ilk token süresi avantaj sağlar.
Uzun belgeler veya büyük kod üretimleri için: GLM-5.3 daha yüksek üretim verimi sunar.
Maliyet, bellek ve çok modluluk önemliyse: GLM-5.3-Flash uygundur.

Bu modelin verimliliği akış hızından değil, maliyet ve bellek tüketiminden gelir.

Kıyaslamalar

Z.ai’nin lansmanda paylaştığı kıyaslamaları, bağımsız olarak doğrulanana kadar satıcı iddiası olarak değerlendirin.

Artificial Analysis, GLM-5.3-Flash’i Intelligence Index v4.1.1’de 57 puanla konumlandırıyor. GLM-5.3 60 puan alıyor. Benzer boyuttaki açık ağırlıklı modellerin medyanı 27 olduğundan, 57 puan sınıfı için güçlü bir sonuçtur.

Z.ai, modelin kodlama ve ajan görevlerinde Claude Opus 4.8’e yaklaştığını söylüyor. Ancak bu ifade satıcının dahili değerlendirmesine dayanır; bağımsız üçüncü taraf sonucu değildir.

GLM değerlendirmelerinin önceki sürümlerdeki gelişimi için GLM-5.2 kıyaslama analizine bakın.

Ox Alpha yük testi

20 Ağustos’ta üçüncü taraf çıkarım platformlarında ox-alpha adlı anonim bir model ortaya çıktı. Model:

1M token bağlam penceresi sunuyordu.
Ücretsizdi.
Günler içinde en çok kullanılan modellerden biri oldu.

Topluluk, çıktı özelliklerinden bunun Zhipu’ya ait olduğunu yaklaşık 48 saat içinde tespit etti.

26 Ağustos’ta Z.ai, Ox Alpha’nın GLM-5.3-Flash olduğunu doğruladı. Ücretsiz hafta, kasıtlı bir yük testi olarak tasarlanmıştı.

Z.ai ayrıca tüm trafiğin SGLang tabanlı bir yığınla yerel Çin hızlandırıcılarında servis edildiğini ve token başına maliyetin ana akım NVIDIA donanımıyla karşılaştırılabilir olduğunu belirtti. Bu da bağımsız doğrulaması olmayan bir satıcı iddiasıdır.

Benzer anonim lansman modeli daha önce Pony Alpha’nın bir DeepSeek veya GLM modeli olduğunun anlaşılmasında görüldü. Üçüncü taraf yönlendiricilerdeki gizli lansmanlar, yayın öncesi değerlendirme verisi toplamak için yaygınlaşıyor.

Gerçekte nasıl kullanılır?

Barındırılan API

Z.ai uç noktası OpenAI uyumludur. Mevcut istemcinizi şu temel URL’ye yönlendirin:

https://api.z.ai/api/paas/v4/

Model kimliğini şu şekilde ayarlayın:

glm-5.3-flash

Kimlik doğrulama, görüntü yükü ve akıl yürütme parametreleri için GLM-5.3-Flash API rehberini izleyin.

Üçüncü taraf sağlayıcılar

OpenRouter model kimliği:

z-ai/glm-5.3-flash

Model ayrıca Cloudflare Workers AI, Vercel AI Gateway, DeepInfra, Novita, GMICloud, Baseten ve io.net üzerinden sunuluyor. Bayiler arasında fiyatlar önemli ölçüde değişebilir.

Kodlama ajanları

Flash, GLM Kodlama Planı’na dahildir ve GLM-5.3’ün kullanılabilir kotasının üç katını sunduğu bildirilmektedir. Z.ai belgelerine göre yoğun olmayan saatlerde yapılan çağrılar standart puanların yarısını tüketir.

Kendi kendine barındırma

Ağırlıklar MIT lisanslıdır ve Hugging Face’te zai-org/GLM-5.3-Flash adıyla bulunur. Modeli şu altyapılar destekler:

vLLM
SGLang
TokenSpeed
KTransformers

Daha küçük donanımlar için GGUF nicelemeleri de mevcuttur.

Hangi modeli seçmelisiniz?

Aşağıdaki durumlarda GLM-5.3-Flash kullanın:

Metinle aynı istekte görüntü veya video anlamlandırmanız gerekiyorsa
Token başına maliyet önceliğinizse
Daha küçük KV önbelleği ve daha düşük bellek kullanımı istiyorsanız
MIT lisanslı açık ağırlıkları kendiniz barındırmak istiyorsanız

Aşağıdaki durumlarda GLM-5.3 kullanın:

Akıl yürütme kalitesindeki son birkaç puan önemliyse
Uzun üretimlerde token/saniye verimi fiyattan önemliyse

Detaylı seçim için GLM-5.3-Flash ve GLM-5.3 karşılaştırmasına ve GLM-5.3 açıklamasına bakın.

OpenAI uyumlu bir uç noktada model değişimi tek satırlık bir model kimliği güncellemesidir. Bu yüzden kıyaslama tablolarına güvenmek yerine iki modeli de kendi gerçek isteklerinizle test edin.

Apidog, gerçek API çağrılarını ve çok modlu istekleri doğrulayıcılarla birlikte yeniden kullanılabilir koleksiyonlar olarak kaydetmenizi sağlar. Böylece GLM-5.3’ten Flash’a geçtiğinizde yanıt biçimindeki değişiklikleri üretime çıkmadan doğrulayabilirsiniz.

Sıkça Sorulan Sorular

GLM-5.3-Flash ücretsiz mi?

Hayır. Ücretsiz Ox Alpha haftası, resmi duyuruyla sona erdi. 9 Eylül 2026’ya kadar %50 lansman indirimi uygulanıyor; ardından liste fiyatları geçerli olacak.

GLM-5.3’ten daha mı hızlı?

Hayır. GLM-5.3 yaklaşık saniyede 86 token üretirken, GLM-5.3-Flash yaklaşık 49 token üretir. Ancak Flash ilk tokena 1,52 saniyede ulaşır.

Gerçekten 1 milyon token bağlam işleyebilir mi?

Yapılandırılmış pencere 1.048.576 tokendir; model yapılandırmasında ve Artificial Analysis tarafından doğrulanmıştır. OpenRouter’ın 1.310.720 tokenlık listesi ise model özelliği değil, sağlayıcı tarafı listesi olarak değerlendirilmelidir.

Video kabul ediyor mu?

Evet. Z.ai belgeleri metin, görüntü, video ve dosya girişini listeler. Video desteği daha yeni olduğundan, üretimde kullanmadan önce kendi medya örneklerinizle test edin.

Ağırlıklar hangi lisans altında?

MIT. Ağırlıklar Hugging Face’te zai-org/GLM-5.3-Flash adıyla yayınlanmıştır.

DEV Community: Tobias Hoffmann

Gemini Omni 1.1 Flash: Google'ın GA Video Modelindeki Yenilikler

Gemini Omni 1.1 Flash: Yenilikler, Fiyatlandırma ve API Geçişi

Gemini Omni 1.1 Flash ne işe yarar?

Sahne uzatma 10 saniyelik bağlam kullanıyor

İlk ve son kareyle anahtar kare kontrolü

360p taslak modu ve maliyet etkisi

Omni 1.1 Flash nerede çalışır?

Ücretsiz katman var mı?

Hâlâ yapamadıkları

Omni 1.1 Flash mı, Veo 3.1 mi?

Önizleme uç noktasından geçiş

1. Çözünürlük varsayılanı

2. Yanıt biçimi

Sıkça Sorulan Sorular

Sonuç

Gemini Omni 1.1 Flash ile Video Süresi 40 Saniyeye Nasıl Uzatılır

Gemini Omni 1.1 Flash Videolarını 40 Saniyeye Kadar Uzatma

Temel uzatma çağrısı

Uzatmaya karakter veya referans medya ekleme

Planlamadan önce bilinmesi gereken limitler

Tüm akışı render etmeden önce taslak oluşturma

Dört segment boyunca çalışan istemler yazma

Uzatmaları tekrarlanabilir şekilde test etme

Sıkça Sorulan Sorular

Gemini Omni 1.1 Flash ve Veo 3.1 Karşılaştırması: Hangi Video API'sini Seçmelisiniz

Gemini Omni 1.1 Flash mı, Veo 3.1 mi? Video API seçimi

Karşılaştırma

Gemini Omni 1.1 Flash ne zaman tercih edilmeli?

Oluşturduğunuz klipi gördükten sonra değiştirecekseniz

Ucuz taslaklar oluşturacaksanız

Referans olarak video kullanacaksanız

Uzatma sırasında sahne tutarlılığı önemliyse

Veo 3.1 ne zaman tercih edilmeli?

Yerel sese ihtiyacınız varsa

40 saniyeden uzun video gerekiyorsa

En düşük saniye maliyetini arıyorsanız

4 veya 6 saniyelik klip gerekiyorsa

Dört adımda karar verin

İki farklı entegrasyon

Sıkça Sorulan Sorular

Gemini Omni, Veo'nun yerine mi geçiyor?

Hangisi daha ucuz?

Diyaloglu video oluşturabilirler mi?

Çıktılara filigran ekleniyor mu?

Sora veya diğer video API'leri ne olacak?

Hangisiyle başlamalıyım?

APIDOG Ağustos Güncellemeleri: GitHub Enterprise Cloud, Daha Güçlü SSO Yönetişimi ve Daha Denetlenebilir Yönetici API'leri

Apidog Ağustos 2026 Güncellemeleri: GitHub Enterprise Cloud, SSO ve Kurumsal Yönetim API'leri

Öne çıkanlar

1. Veri yerleşimi iş akışları için GitHub Enterprise Cloud

Kuruluşunuzun *.ghe.com ana bilgisayarına bağlanın

2. Daha güçlü SSO yönetimi ve proje erişimi

SSO oturumlarını kuruluş çalışmalarına odaklayın

Ekip üyeliğini proje düzeyinde erişime taşıyın

3. Daha eksiksiz ve denetlenebilir kurumsal yönetim API'leri

Daha kullanışlı kuruluş üyesi verileri alın

Ekip rolleri atayın ve proje erişimini başlatın

Desteklenen API yönetimini denetim izine ekleyin

Diğer iyileştirmeler

Kurumsal ve ortam yönetimi

Proje kurulumu, içe aktarmalar ve spesifikasyonlar

Önemli hata düzeltmeleri

Dal, içe aktarma, dışa aktarma ve kod oluşturma

Doğrulama ve paylaşılan dokümantasyon

CLI verileri ve test yürütmesi

Bunun anlamı nedir?

Sohbete katılın

GLM-5.3-Flash Vision: 1M Bağlamlı Modele Görüntü Gönderme

GLM-5.3-Flash ile Yerel Görüntü Girdisi: Uygulama Rehberi

Yerel çok modluluk

Veri yükü

İnşa etmeye değer iş akışları

Ekran görüntüsü hata ayıklama

Tasarım karşılaştırması

Belgeler ve şartnameler

Grafikler ve panolar

Video ve dosyalar

Bilinen hata modları

Maliyet

Kuruluşunuzun `*.ghe.com` ana bilgisayarına bağlanın