DEV Community: Tobias Hoffmann

DeepSeek V4'ü Yerel Olarak Nasıl Çalıştırılır?

Tobias Hoffmann — Fri, 24 Apr 2026 05:19:23 +0000

DeepSeek V4, 23 Nisan 2026'da Hugging Face üzerinde MIT lisanslı ağırlıklarıyla yayınlandı. Bu lisans, kendi donanımında ileri seviye yapay zeka çalıştırmak isteyen ekipler için büyük bir avantaj. V4-Flash (284B toplam, 13B aktif parametre) FP8'de iki adet H100'e sığarken, V4-Pro (1.6T toplam, 49B aktif parametre) bir küme gerektiriyor ve kod/muhakeme konularında GPT-5.5 ve Claude Opus 4.6 ile rekabetçi şekilde çalışıyor.

Apidog'u bugün deneyin

Bu rehberde, DeepSeek V4'ü yerelde kurmak için donanım gereksinimlerinden başlayıp, niceleme (quantization) işlemlerine, vLLM ve SGLang kurulumlarına, araç entegrasyonu ve Apidog ile üretim öncesi doğrulamaya kadar tüm adımlar pratik bir şekilde ele alınmıştır.

Ürüne genel bakış için DeepSeek V4 nedir makalesine göz atın. Barındırılan API entegrasyonu için DeepSeek V4 API nasıl kullanılır. Maliyet analizi için DeepSeek V4 API fiyatlandırması.

TL;DR

V4-Flash, FP8'de 2 × H100 80GB veya INT4'te 1 × H100 üzerinde çalışır. FP8 ağırlıklar ~500GB.
V4-Pro, FP8 modunda üretim için 16+ H100 gerektirir.
vLLM, OpenAI uyumlu sunucu kurmanın en hızlı yoludur. vllm>=0.9.0 V4 desteğiyle gelir.
SGLang, araç kullanımı ve yapılandırılmış çıktı isteyen ekipler için alternatiftir.
AWQ INT4 veya GPTQ INT4 quantization, V4-Flash'i tek bir 80GB karta yaklaşık %5 kalite kaybıyla sığdırır.
http://localhost:8000/v1 adresine yönlendirme ve barındırılan API koleksiyonunu tekrar kullanmak için Apidog kullanabilirsiniz.

Kimler kendi kendine barındırmalı?

Aşağıdaki ekipler için self-hosting doğru tercihtir:

Uyumluluk gerektirenler: Sağlık, finans, hukuk, savunma gibi verinin dışarı çıkamayacağı alanlarda; MIT lisansı sayesinde veri kullanımı ve dağıtımında kısıtlama yoktur.
Büyük ve stabil iş yükleri: V4-Pro API fiyatları giriş başına 1.74 $/M, çıkış başına 3.48 $/M. Ayda 200 milyar jetonu aşan işlerde donanım ekonomisi avantajlıdır.
İnce ayar ve araştırma: Temel checkpointler sürekli ön eğitim ve alan adaptasyonu için uygundur; MIT lisansı ile türetilmiş modelleri ticari olarak kullanabilirsiniz.

Küçük prototipler, GPU yönetimi deneyimi olmayan ekipler ve aylık 200 dolar altında API kullananlar için self-hosting önerilmez.

Donanım Gereksinimleri

DeepSeek V4, FP4 + FP8 mixed precision ile daha verimli VRAM kullanır.

Varyant	Toplam parametre	Aktif parametre	FP8 VRAM	INT4 VRAM	Minimum kart
V4-Flash	284B	13B	~500GB	~140GB	2 × H100 80GB (FP8) veya 1 × H100 (INT4)
V4-Pro	1.6T	49B	~2.4TB	~700GB	16 × H100 80GB (FP8) veya 8 × H100 (INT4)

Notlar:

MoE belleği toplamdır, aktif olan değildir. Bellek hesabında tüm uzmanlar için VRAM gerekir, yalnızca aktif parametreler işlem maliyetini etkiler.
H200 ve MI300X alternatif olarak kullanılabilir.
Tüketici GPU'ları uygun değil; V4-Flash bile 24GB RTX 5090'da çalışmaz.
Apple Silicon (M3/M4 Max) sadece test/development için uygundur, prodüksiyon için değil.

Adım 1: Ağırlıkları İndirin

Resmi HuggingFace depoları:

deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash
deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
İnce ayar için: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Base ve DeepSeek-V4-Pro-Base

Kurulum ve indirme:

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli login

huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash \
  --local-dir ./models/deepseek-v4-flash \
  --local-dir-use-symlinks False

V4-Flash için ~500GB, V4-Pro için birkaç TB disk alanı ayırın. Çin içi için modelscope.cn hızlı bir alternatif.

Adım 2: Sunum Motoru Seçimi

İki ana seçenek:

vLLM: En geniş topluluk ve en iyi OpenAI uyumluluğu. Varsayılan öneri.
SGLang: Daha iyi araç kullanımı ve yapılandırılmış çıktı isteyenler için.

Her ikisi de V4'ü kutudan çıkar çıkmaz destekliyor.

Adım 3: V4-Flash'i vLLM ile Sunmak

Kurulum ve başlatma:

pip install "vllm>=0.9.0"

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --max-model-len 1048576 \
  --dtype auto \
  --enable-prefix-caching \
  --port 8000

Kritik parametreler:

--tensor-parallel-size 2: 2 H100 kullanır; daha fazla kart için artırılabilir.
--max-model-len 1048576: 1M tokenlık pencere; VRAM için düşürebilirsiniz.
--enable-prefix-caching: Tekrarlayan öneklerde hızlandırma sağlar.
--dtype auto: FP8 karma hassasiyeti için.

Açılan sunucu OpenAI uyumlu istemcilerle http://localhost:8000/v1 üzerinden kullanılabilir.

Adım 4: V4-Pro'yu vLLM ile Sunmak

V4-Pro için daha fazla paralellik gerekir:

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --pipeline-parallel-size 2 \
  --max-model-len 524288 \
  --enable-prefix-caching \
  --port 8000

Bağlam uzunluğunu VRAM'e göre ayarlayın. Paralellik parametreleri küme/çoklu GPU için optimize edilmiştir.

Adım 5: SGLang ile Sunmak (Araç Kullanımı için Alternatif)

Kurulum ve sunucu başlatma:

pip install "sglang[all]>=0.4.0"

python -m sglang.launch_server \
  --model-path deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash \
  --tp 2 \
  --context-length 1048576 \
  --port 30000

SGLang, http://localhost:30000/v1 adresinde OpenAI uyumlu API sunar. Daha iyi fonksiyon çağrısı ve JSON çıktısı için lang DSL'si kullanılabilir.

Adım 6: Tek GPU’da Çalıştırmak için Niceleme

INT4 quantization ile V4-Flash, tek 80GB kartta küçük bir kalite kaybıyla çalışır.

AWQ (Önerilir)

pip install autoawq

python -c "
from awq import AutoAWQForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer

model_path = './models/deepseek-v4-flash'
out_path = './models/deepseek-v4-flash-awq'
model = AutoAWQForCausalLM.from_pretrained(model_path)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model.quantize(tokenizer, quant_config={'w_bit': 4, 'q_group_size': 128})
model.save_quantized(out_path)
tokenizer.save_pretrained(out_path)
"

GPTQ

pip install auto-gptq
# GPTQ quantization için AWQ ile benzer talimatları takip edebilirsiniz.

Niceleme sonrası vLLM ile başlatırken --quantization awq veya --quantization gptq parametresini ekleyin.

Adım 7: Apidog ile Test Etme

Üretim trafiği göndermeden önce yerel sunucunuzu Apidog ile test edin.

Apidog'u indirin.
http://localhost:8000/v1/chat/completions adresine yönlendirilmiş bir koleksiyon oluşturun.
Barındırılan API'ye gönderdiğiniz aynı test isteklerini kullanın, yanıtları karşılaştırın.
KV önbelleğini test etmek için 500K tokenlık uzun bir bağlam gönderin.
Araç çağırma akışını baştan sona test edin.

Barındırılan DeepSeek V4 API koleksiyonu temel URL değişikliğiyle lokal sunucuda aynen çalışır.

Gözlemlenebilirlik ve İzleme

Başlangıçtan itibaren şu metrikleri izleyin:

Saniye başına token (input/output): vLLM /metrics endpointinde Prometheus formatında sunar.
GPU kullanımı: nvidia-smi veya DCGM ile kontrol edin. <70% ise batch size'ı artırın.
KV cache isabet oranı: --enable-prefix-caching ile ölçülür, düşüş varsa promptlarda değişiklik olabilir.
İstek gecikmeleri (p50/p95/p99): Yüksek p99, darboğaz işareti olabilir.

Tüm metrikleri Grafana veya mevcut izleme altyapınıza entegre edin.

V4 Temel Checkpointlerde İnce Ayar

Checkpointler üzerinden SFT ve LoRA ile ince ayar yapmak için standart pipeline:

pip install "torch>=2.6" transformers accelerate peft trl

# V4-Flash-Base üzerinde LoRA ile SFT
python -m trl sft \
  --model_name_or_path deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Base \
  --dataset_name your-org/your-sft-set \
  --output_dir ./models/v4-flash-custom \
  --per_device_train_batch_size 1 \
  --gradient_accumulation_steps 16 \
  --learning_rate 2e-5 \
  --bf16 true \
  --use_peft true \
  --lora_r 64 \
  --lora_alpha 128

V4-Pro üzerinde tam parametre ince ayarı büyük donanım gerektirir. Çoğu ekip için LoRA adaptörleri pratik bir çözümdür.

Yaygın Tuzaklar

Başlangıçta OOM: --max-model-len VRAM'i aşıyorsa veya --tensor-parallel-size düşükse; bağlamı azaltın veya paralelliği artırın.
Yavaş ilk istek: vLLM ilk istekte derleme yapar; test isteğiyle ısıtın.
Araç kullanımı hataları: DeepSeek kodlama şeması OpenAI'den farklı olabilir; uygun SDK sürümünü kullandığınızdan emin olun.
FP8 hataları (eski kartlar): A100 FP8 desteklemez; BF16 kullanın ve 2x VRAM bekleyin.

Kendi Kendine Barındırma Ne Zaman Kârlı?

Barındırılan DeepSeek V4 fiyatlandırması baz alınarak:

V4-Flash (ayda 200B giriş + 20B çıkış token): API'de ~33.6K$; 8 × H100 sunucu kirası ~20K$, self-hosted %40 avantajlı.
V4-Pro (ayda 500B giriş + 50B çıkış): API'de ~1.04M$; 16 × H100 cluster kirası ~35K$, self-hosted %95 avantajlı.

V4-Flash için başabaş noktası aylık ~100B token; bunun altında barındırılan API daha uygun.

SSS

V4-Flash'i tek bir A100'de çalıştırabilir miyim?

Yoğun quantization ve kısa bağlamda evet, ama yavaş olacaktır (INT4 ile A100 80GB'da 5-15 token/sn).

V4, LoRA ince ayarını destekliyor mu?

Evet, temel checkpointleri ile TRL veya Axolotl pipeline'larını kullanabilirsiniz.

Yerel sunucu OpenAI uyumlu mu?

Evet, vLLM ve SGLang /v1/chat/completions ve /v1/completions endpointleriyle uyumlu. Barındırılan API kılavuzu localhost'a doğrudan uygulanabilir.

Yerel olarak thinking mode nasıl etkinleştirilir?

İstek gövdesine thinking_mode: "thinking" veya "thinking_max" ekleyin.

Yerel V4 sunucusundan stream yapılabilir mi?

Evet, stream: true ile OpenAI API'sinde olduğu gibi kullanabilirsiniz.

Donanım satın almadan önce deneme yapmak için en ucuz yol nedir?

RunPod veya Lambda'dan saatlik H100 kiralayıp V4-Flash'i INT4 modunda deneyin; 10-30$'lık bir test ile hızlıca karar verebilirsiniz.

DeepSeek V4 API Fiyatları

Tobias Hoffmann — Fri, 24 Apr 2026 04:30:26 +0000

DeepSeek, modellerin piyasaya sürüldüğü gün olan 23 Nisan 2026'da V4 fiyatlandırmasını duyurdu ve bu fiyatlar, ileri seviye yapay zeka için maliyet tabanını yeniden tanımladı. V4-Flash modeli, milyon giriş token başına 0,14 ABD doları ve milyon çıkış token başına 0,28 ABD doları ücretlendirilirken; V4-Pro modeli ise milyon giriş için 1,74 ABD doları ve çıkış için 3,48 ABD doları olarak ücretlendirilir. Her iki model de 1M token bağlam penceresi ve 384K'ya kadar çıkış tokenı sunar. Ayrıca, tekrarlanan istemlerde giriş maliyetini %80-%90 oranında azaltan otomatik önbellek isabet indirimi bulunur.

Apidog'u hemen deneyin

Bu rehberde; tam fiyat tablosunu, bağlam önbelleklemenin gerçek çağrı başına maliyeti nasıl düşürdüğünü, GPT-5.5 ve Claude Opus ile doğrudan kıyaslamayı ve Apidog ile harcamayı öngörülebilir tutmanın dört yolunu bulacaksınız.

Ürüne genel bakış için, DeepSeek V4 nedir yazısına göz atın. Geliştirici kılavuzu için, DeepSeek V4 API nasıl kullanılır makalesini inceleyin. Sıfır maliyetli yollar için, DeepSeek V4 ücretsiz nasıl kullanılır başlıklı yazıyı okuyun.

ÖZET

V4-Flash: $0,14 / M giriş (önbellek ıskası), $0,028 / M giriş (önbellek isabeti), $0,28 / M çıkış.
V4-Pro: $1,74 / M giriş (önbellek ıskası), $0,145 / M giriş (önbellek isabeti), $3,48 / M çıkış.
Bağlam penceresi: Her iki varyantta da 1M token giriş, 384K token çıkış.
Önbellek isabeti indirimi: Flash için yaklaşık %80, Pro için yaklaşık %92 indirim.
deepseek-chat ve deepseek-reasoner modelleri 24 Temmuz 2026'da kullanımdan kaldırılacak; faturalandırma V4-Flash üzerinden yapılacak.
V4-Pro, girişte GPT-5.5'ten yaklaşık 2,9 kat, çıkışta ise 8,6 kat daha ucuz.

Tam fiyat listesi

Model	Giriş (önbellek ıskası)	Giriş (önbellek isabeti)	Çıkış	Bağlam
`deepseek-v4-flash`	$0.14 / M	$0.028 / M	$0.28 / M	1M / 384K
`deepseek-v4-pro`	$1.74 / M	$0.145 / M	$3.48 / M	1M / 384K
`deepseek-chat` (Kaldırılıyor)	V4-Flash Düşünme Dışı	—	—	—
`deepseek-reasoner` (Kaldırılıyor)	V4-Flash Düşünme	—	—	—

Önemli detaylar:

Düşünme ve düşünme dışı modda fiyatlar aynıdır; model kimliği oranı belirler.
Önbellek isabet fiyatlandırması otomatik ve kullanıcı müdahalesi gerektirmez. Önekler en az 1.024 token olmalı ve tam eşleşmeli.
Eski deepseek-chat ve deepseek-reasoner kimlikleri artık V4-Flash olarak faturalandırılır, 24 Temmuz 2026 sonrası tamamen kaldırılacak.

Basit Bağlam Önbellekleme

Önbellekleme, DeepSeek V4'te önemli bir maliyet avantajı sağlar. Özellikle tekrarlayan uzun sistem istemleri, ajan araç şemaları ve RAG bağlamı ile çalışıyorsanız, tekrar eden önekler sayesinde sonraki çağrılarda giriş token maliyeti ciddi oranda düşer.

Pratik Örnek:

20.000 tokenlık sabit sistem istemi olan bir ajanınız var, ardından her biri 200 token olan 100 kullanıcı sorusu soruyorsunuz.

Önbellekleme Olmadan:

Giriş: 100 çağrı × 20.200 token × $1,74 / M = $3,52
Çıkış: 100 çağrı × 500 token × $3,48 / M = $0,17
Toplam: $3,69

Önbellekleme ile (ilk çağrı ıskası, sonraki 99 isabet):

İlk çağrı girişi: 20.200 × $1,74 / M = $0,035
99 önbellek isabetli önek: 99 × 20.000 × $0,145 / M = $0,287
99 kullanıcı dönüşü (ıskası): 99 × 200 × $1,74 / M = $0,034
Çıkış: 100 × 500 × $3,48 / M = $0,174
Toplam: $0,53

Yani, aynı iş yükünde yaklaşık 7 kat daha ucuz. V4-Flash'ta bu etki daha da büyüktür.

GPT-5.5 ve Claude ile Karşılaştırma

Aşağıdaki tablo, giriş/çıkış başına maliyetleri ve bağlam limitlerini pratik olarak karşılaştırır:

Model	Giriş (standart)	Giriş (önbellekli)	Çıkış	Bağlam
DeepSeek V4-Flash	$0.14 / M	$0.028 / M	$0.28 / M	1M
DeepSeek V4-Pro	$1.74 / M	$0.145 / M	$3.48 / M	1M
GPT-5.5	$5 / M	$1.25 / M	$30 / M	1M
GPT-5.5 Pro	$30 / M	—	$180 / M	1M
Claude Opus 4.6	$15 / M	$1.50 / M	$75 / M	200K

Yorumlar:

V4-Pro, çıkış tokenında GPT-5.5'ten 8,6 kat, Claude Opus 4.6'dan 21 kat daha ucuzdur.
Önbellekli girişte, V4-Pro hem GPT-5.5 hem de Claude karşısında yaklaşık 10 kat daha ucuzdur.
Performans olarak V4-Pro, LiveCodeBench ve Codeforces'ta GPT-5.5 seviyesinde veya üzerinde; maliyeti ise çok daha düşük. Detaylı kıyas için DeepSeek V4 nedir yazısına bakın.

Not: Bazı senaryolarda Claude veya Gemini modelleri uzun bağlamda veya belirli testlerde daha iyi olabilir, fakat maliyet/performans oranı çoğu iş yükünde DeepSeek lehine.

Yaygın İş Yükleri için Maliyet Modellemesi

Aşağıda üretimde sık karşılaşılan 4 iş yükü ve V4-Pro için maliyetleri yer alıyor (önbellek ıskası tabanlı):

1. Ajanlı Kodlama Döngüsü (50K bağlam, 2K çıkış, görev başına 20 çağrı)

Giriş: 50.000 × 20 × $1,74 / M = $1,74
Çıkış: 2.000 × 20 × $3,48 / M = $0,14
Görev başına toplam: ~$1,88

GPT-5.5 ile aynı iş yükü ~$6,20

2. Uzun Belge Soru-Cevap (500K bağlam, 1K çıkış)

Giriş: 500.000 × $1,74 / M = $0,87
Çıkış: 1.000 × $3,48 / M = $0,003
Çağrı başına toplam: ~$0,87

GPT-5.5 ile aynı iş yükü ~$2,53

3. Yüksek Hacimli Sınıflandırma (2K bağlam, 200 çıkış, 10.000 çağrı)

Bu senaryoda V4-Flash daha uygun.

Giriş: 2.000 × 10.000 × $0,14 / M = $2,80
Çıkış: 200 × 10.000 × $0,28 / M = $0,56
Toplam: ~$3,36

GPT-5.5 ile aynı iş yükü ~$110

4. Tekrarlanan İstemli Sohbet Robotu (10K sistem istemi, 500 kullanıcı tokenı, 1K çıkış, 1.000 oturum)

İlk çağrı girişi: 10.500 × $1,74 / M = $0,018
Önbellek isabetli giriş: 999 × 10.000 × $0,145 / M = $1,45
Kullanıcı dönüşleri: 999 × 500 × $1,74 / M = $0,87
Çıkış: 1.000 × 1.000 × $3,48 / M = $3,48
Toplam: ~$5,82

GPT-5.5 ile aynı iş yükünde ~$26,35

Dikkat Edilmesi Gereken Gizli Maliyetler

Fiyat tablosu tek başına yeterli değildir; aşağıdaki noktalar ilk aylarda faturada sürpriz yaratabilir:

Düşünme modu token enflasyonu: thinking_max, aynı istemde non-thinkinge göre 3-10 kat fazla çıkış tokenı üretir. Token kullanımı ciddi artar. thinking_max modunu isteğe bağlı olarak kullanın ve izleyin.
Sessiz bağlam büyümesi: Ajan döngülerinde tüm konuşmayı tekrar tekrar bağlama eklemeyin. Çok hızlı büyür. Kısaltma ve özetlemeyle sınırlandırın.
Yeniden deneme fırtınaları: Yanlış yapılandırılmış döngülerde, tekrar tekrar başarısız istekler faturayı hızla artırır. Üstel geri çekilme ve istek başına sabit retry limiti ekleyin.
Geliştirme döngüsü: curl ile elle deneme yapmak her seferinde tüm bağlamı yeniden çalıştırır. Apidog ile değişken ikamesi ve ücretsiz denemelerle bu maliyetleri minimize edin.

Apidog'da Maliyeti Takip Etme

Maliyetleri sürekli kontrol etmek için pratik bir iş akışı:

Apidog'u indirin ve DEEPSEEK_API_KEY'i ortam değişkeni olarak tanımlayın.
https://api.deepseek.com/v1/chat/completions adresine tek bir POST isteği kaydedin.
Yanıt panelinde usage.prompt_tokens, usage.completion_tokens ve usage.reasoning_tokens değerlerini sabitleyin. Her çağrıda, çıktıyla birlikte maliyet analizi anında görünür.
model ve thinking_mode parametrelerini değiştirerek V4-Flash/V4-Pro ve Düşünme-Dışı/Düşünme-Max A/B testi yapın.
GPT-5.5 için aynı koleksiyonu oluşturun (detaylar için GPT-5.5 API rehberi). Böylece iki sağlayıcıda da maliyetleri tek pencerede karşılaştırabilirsiniz.

Bu süreç, ay sonunda ortaya çıkabilecek maliyet sürprizlerinin %80'ini önden görmenizi sağlar.

Harcamayı Öngörülebilir Tutan Dört Kural

Varsayılan olarak V4-Flash kullanın. Yalnızca kalite farkı gelir etkisi yaratıyorsa V4-Pro'ya geçin.
Varsayılan olarak Düşünme-Dışı modunu seçin. Zor görevlerde Düşünme-Yüksek; kritik işlerde Düşünme-Maks modunu kullanın.
max_tokens değerini sınırlayın. 384K sınırı bir güvenlik önlemidir, çoğu üretim çıktısı 2K'yı geçmez.
Kullanım telemetrisi gönderin. Her çağrıda prompt_tokens, completion_tokens, reasoning_tokens değerlerini kaydedin ve özellikle reasoning token artışlarında otomatik uyarı verin.

Sıkça Sorulan Sorular

Ücretsiz bir katman var mı?

API'da ücretsiz katman yok; bazı yeni hesaplara sınırlı deneme kredisi gelebilir. API dışındaki ücretsiz yollar için DeepSeek V4'ü ücretsiz nasıl kullanacağınızı inceleyin.

Önbellek isabeti fiyatlandırması nasıl işler?

Aynı hesapta tekrarlanan 1.024+ token önekler otomatik olarak önbellekli fiyatla faturalandırılır. İlk çağrı tam oranı, takip edenler indirimli oranı öder.

Düşünme modları daha mı pahalı?

Token başına oran sabit; ancak düşünme modlarında daha fazla token kullanılır. Gerçek maliyeti ölçmek için usage.reasoning_tokens'ı izleyin.

Fiyatlar sabit mi?

DeepSeek fiyatları zaman zaman günceller. Güncel oranlar için canlı fiyatlandırma sayfasına bakın.

V4-Pro ve V4-Flash aynı çıkış oranına mı sahip?

Hayır; V4-Pro çıkışı $3,48 / M, V4-Flash çıkışı $0,28 / M. Bu yüzden çoğu iş için V4-Flash tercih edilir.

Anthropic formatındaki uç nokta fiyatı değiştiriyor mu?

Hayır; https://api.deepseek.com/anthropic OpenAI formatındaki uç nokta ile aynı fiyatı kullanır.

Uygulamada yukarıdaki adımları izleyerek maliyetleri önceden tahmin edebilir, beklenmedik faturaların önüne geçebilirsiniz. Geliştirici iş akışınızda Apidog ile entegrasyon ve otomatik telemetriyi ihmal etmeyin.

DeepSeek V4 API Nasıl Kullanılır?

Tobias Hoffmann — Fri, 24 Apr 2026 04:29:58 +0000

DeepSeek V4, ilk günden itibaren canlı API ile kullanılabilir durumda. Model kimlikleri deepseek-v4-pro ve deepseek-v4-flash ile OpenAI uyumlu uç noktada (temel URL: https://api.deepseek.com) çalışır. Yani, halihazırda OpenAI gibi bir istemci kullanıyorsanız, sadece temel URL'yi değiştirerek DeepSeek V4'e geçebilirsiniz.

Apidog'u bugün deneyin

Bu teknik rehberde; kimlik doğrulama, önemli parametreler, Python ve Node istemci örnekleri, düşünme modu kullanımı, araç çağrısı, akışlı yanıtlar ve maliyet kontrolünü Apidog tabanlı bir iş akışı ile adım adım öğreneceksiniz.

Ürün genel bakışı için DeepSeek V4 nedir ve ücretsiz kullanım için DeepSeek V4'ü ücretsiz nasıl kullanırsınız bağlantılarına göz atabilirsiniz.

TL;DR

DeepSeek V4, https://api.deepseek.com/v1/chat/completions (OpenAI uyumlu) ve https://api.deepseek.com/anthropic (Anthropic uyumlu) uç noktalar ile sunulur.
Model Kimlikleri: deepseek-v4-pro (1.6T toplam, 49B aktif) ve deepseek-v4-flash (284B toplam, 13B aktif).
Her iki model de 1M token bağlamı ve üç düşünme modunu destekler: non-thinking, thinking, thinking_max.
DeepSeek önerisi: temperature=1.0, top_p=1.0 — GPT-5.5/Claude varsayılanlarını kullanmayın.
Eski deepseek-chat ve deepseek-reasoner kimlikleri 24 Temmuz 2026'da kaldırılacak; geçişinizi bu tarihten önce yapın.
İstekleri kolayca tekrarlamak, düşünme modlarını karşılaştırmak ve API anahtarınızı terminal geçmişinizden uzak tutmak için Apidog'u indirin.

Önkoşullar

İlk isteğiniz için aşağıdaki adımları tamamlayın:

En az 2$ bakiye yüklü, platform.deepseek.com üzerinden oluşturulmuş bir DeepSeek geliştirici hesabı.
Her proje için ayrı API anahtarı (proje kapsamlı anahtarlar önerilir).
OpenAI uyumlu temel URL'yi destekleyen bir SDK. Python için openai>=1.30.0, Node için openai@4.x doğrudan çalışır.
Tekrarlanabilir API çağrıları için bir istemci. Curl ilk test için yeterli; seri ve karşılaştırmalı çağrılar için Apidog'u tercih edin.

API anahtarını ortam değişkeni olarak kaydedin:

export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."

Uç Nokta ve Kimlik Doğrulama

İki temel uç nokta:

POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions    # OpenAI formatı
POST https://api.deepseek.com/anthropic/v1/messages  # Anthropic formatı

Çoğu senaryo için OpenAI uyumlu formatı seçin. Kimlik doğrulama için Authorization başlığına Bearer token ekleyin.

Örnek cURL isteği:

curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "MoE yönlendirmesini iki cümlede açıklayın."}
    ]
  }'

Başarılı yanıt; choices dizisi, token kullanımı (usage bloğu) ve izleme için bir id içerir. Hatalar, OpenAI standardında döner (error.code, error.message).

İstek Parametreleri

Aşağıdaki tablo, DeepSeek V4'te kullanabileceğiniz başlıca parametreleri özetler:

Parametre	Tür	Değerler	Notlar
`model`	string	`deepseek-v4-pro`, `deepseek-v4-flash`	Zorunlu.
`messages`	array	rol/içerik çiftleri	Zorunlu. OpenAI ile aynı şema.
`thinking_mode`	string	`non-thinking`, `thinking`, `thinking_max`	Varsayılan `non-thinking`.
`temperature`	float	0 ila 2	DeepSeek 1.0 öneriyor.
`top_p`	float	0 ila 1	DeepSeek 1.0 öneriyor.
`max_tokens`	int	1 ila 131,072	Çıkış uzunluğunu sınırlar.
`stream`	bool	doğru veya yanlış	SSE akışını etkinleştirir.
`tools`	array	OpenAI araç belirtimi	Fonksiyon çağrısı için.
`tool_choice`	string veya object	`auto`, `required`, `none`, veya belirli araç	Araç kullanımını kontrol eder.
`response_format`	object	`{"type": "json_object"}`	JSON modlu çıktı.
`seed`	int	herhangi bir int	Tekrarlanabilirlik için.
`presence_penalty`	float	-2 ila 2	Tekrarlanan konuları cezalandırır.
`frequency_penalty`	float	-2 ila 2	Tekrarlanan token'ları cezalandırır.

thinking_mode: Maliyet üzerinde en büyük etkiye sahip parametredir.
- non-thinking: Hızlı, en düşük maliyetli mod.
- thinking: Doğruluk için ek token harcar.
- thinking_max: Maksimum doğruluk, en yüksek maliyet.
temperature ve top_p: DeepSeek'in önerdiği şekilde 1.0 kullanın.

Python İstemcisi

openai SDK ile temel URL'yi değiştirerek doğrudan kullanabilirsiniz:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],
    base_url="https://api.deepseek.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Sadece kodla yanıt ver."},
        {"role": "user", "content": "Olayları debounc eden bir Rust fonksiyonu yaz."},
    ],
    extra_body={"thinking_mode": "thinking"},
    temperature=1.0,
    top_p=1.0,
    max_tokens=2048,
)

choice = response.choices[0]
print("İçerik:", choice.message.content)
print("Akıl yürütme tokenları:", response.usage.reasoning_tokens)
print("Toplam tokenlar:", response.usage.total_tokens)

extra_body, DeepSeek'e özgü parametreleri OpenAI SDK üzerinden iletmek için kullanılır.

Node İstemcisi

Node ekosisteminde de benzer yapı ile ilerleyebilirsiniz:

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
  baseURL: "https://api.deepseek.com/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-flash",
  messages: [
    { role: "user", content: "Muon optimizatörünü basit İngilizce ile açıkla." },
  ],
  thinking_mode: "thinking",
  temperature: 1.0,
  top_p: 1.0,
});

console.log(response.choices[0].message.content);
console.log("Kullanım:", response.usage);

Node SDK, bilinmeyen alanları üst düzeyden kabul eder; thinking_mode doğrudan geçilebilir.

Yanıtların Akışı

Akışlı yanıt almak için stream: true ayarını kullanın ve gelen SSE parçalarını işleyin:

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "MoE hakkında 300 kelimelik bir deneme akışla gönder."}],
    stream=True,
    extra_body={"thinking_mode": "non-thinking"},
)

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

Düşünme modu açıkken, akıl yürütme izleri delta.reasoning_content ile ayrı olarak akışa alınır. Bunları arayüzde gösterebilir veya yoksayabilirsiniz.

Araç Çağrısı

V4, OpenAI araç (function calling) şemasını destekler. tools dizisinde fonksiyon tanımlayıp otomatik çağrıya açabilirsiniz.

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Bir şehir için mevcut hava durumunu döndürür.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {"type": "string"},
                "unit": {"type": "string", "enum": ["c", "f"]},
            },
            "required": ["city"],
        },
    },
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Lagos'ta hava durumu Celsius cinsinden nedir?"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
    extra_body={"thinking_mode": "thinking"},
)

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

Fonksiyonu çağırıp sonucu API'ye tekrar gönderebilir, OpenAI pattern'ı ile aynı döngüyü kurabilirsiniz.

JSON Modu

Yapılandırılmış JSON çıktı almak için aşağıdaki gibi kullanın:

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Tek bir JSON nesnesiyle yanıt ver."},
        {"role": "user", "content": "Bu sürüm notunu {başlık, tarih, madde işaretleri} olarak özetle: ..."},
    ],
    response_format={"type": "json_object"},
    extra_body={"thinking_mode": "non-thinking"},
)

JSON modunda çıktı her zaman geçerli JSON olur. Şema doğrulama gerekiyorsa, istemci tarafında Pydantic veya Zod vb. ile eşleştirin.

Apidog'da Koleksiyon Oluşturun

Terminalden istek göndermek yerine, iş akışınızı görselleştirmek ve karşılaştırmak için şu adımları izleyin:

Apidog'u indirin ve yeni bir proje açın.
{{DEEPSEEK_API_KEY}} için gizli bir ortam değişkeni ekleyin.
Authorization: Bearer {{DEEPSEEK_API_KEY}} başlığı ile {{BASE_URL}}/chat/completions'a POST isteği oluşturun.
model ve thinking_mode parametrelerini değiştirerek varyantlar arasında A/B testi yapın.
Her çağrıda usage.reasoning_tokens değerini kontrol ederek fazladan düşünme moduna ödeme yapmadığınızdan emin olun.

Ayrıca, GPT-5.5 API koleksiyonu'nu kopyalayıp temel URL ve model kimliklerini değiştirerek iki platformu yan yana test edebilirsiniz.

Hata Yönetimi

DeepSeek, OpenAI hata zarfını takip eder. Sık karşılaşılan hata kodları ve çözümleri:

Kod	Anlamı	Çözüm
400	Hatalı istek	JSON şemasını, özellikle `messages` ve `tools`'u kontrol edin.
401	Geçersiz anahtar	platform.deepseek.com adresinde yeniden oluşturun.
402	Yetersiz bakiye	Hesaba para yükleyin.
403	Modele izin verilmiyor	Anahtarın kapsamını ve model kimliğinin yazımını kontrol edin.
422	Parametre aralık dışında	`max_tokens` veya `thinking_mode` muhtemelen uyuşmuyor.
429	Oran sınırlaması	Geri çekilin, ardından üstel gecikme ile tekrar deneyin.
500	Sunucu hatası	Bir kez tekrar deneyin; tekrar ederse, durum sayfasını kontrol edin.
503	Aşırı yüklenmiş	V4-Flash'e geri dönün veya 30 saniye içinde tekrar deneyin.

429 ve 5xx kodları için çağrılarınızı üstel geri çekilme ile sarmalayın. 4xx kodlarını otomatik yeniden denemeyin.

Maliyet Kontrol Desenleri

Maliyetleri yönetmek için şu pratik desenleri uygulayın:

Varsayılan olarak V4-Flash kullanın. Yüksek kalite gerektiren istemler için sadece V4-Pro'ya geçin.
thinking_max'i bayrak arkasına alın. En pahalı moddur; sadece gerekliyse açın.
max_tokens'ı sınırlandırın. Çoğu çıktı için 2.000 token yeterli.
Her çağrıda usage'ı loglayın. Token tüketimini gözlemleyerek beklenmeyen maliyet artışlarını yakalayın.

Eski DeepSeek Modellerinden Geçiş

deepseek-chat ve deepseek-reasoner kimlikleri 24 Temmuz 2026'da kaldırılacak. Geçiş yapmak için sadece model adını değiştirin:

-  model="deepseek-chat"
+  model="deepseek-v4-pro"

Üretim geçişinden önce Apidog ile yan yana A/B testi yaparak kalite farkını gözlemleyin.

SSS

DeepSeek V4 API üretime hazır mı?

Evet. API 23 Nisan 2026'da ağırlıklarla birlikte açıldı; altyapı olgun.

V4, Anthropic formatını destekliyor mu?

Evet, https://api.deepseek.com/anthropic/v1/messages ile kullanılabilir.

Bağlam penceresi nedir?

Her iki modelde de 1 milyon token. Think Max için minimum öneri 384K token.

Girdi tokenlarını nasıl sayarım?

Yaklaşık değer için OpenAI tokenlaştırıcı; tam sayı için yanıtın usage bloğu.

API ile ince ayar yapılabiliyor mu?

Lansmanda hayır; sadece kendi barındırılan checkpoint'ler üzerinden (Hugging Face).

API ücretsiz mi?

Ücretsiz katman yok, ancak yeni hesaplar bazen deneme kredisi alabilir.

DeepSeek V4 API Ücretsiz Nasıl Kullanılır?

Tobias Hoffmann — Fri, 24 Apr 2026 04:29:19 +0000

DeepSeek V4, 23 Nisan 2026'da lansman yaptı ve API fiyatları çoğu ekibin ücretsiz katman arayışını gereksiz kılacak kadar düştü. Ancak, kart bilgisi vermeden V4'ü programatik olarak çağırmak isteyen geliştiriciler için tamamen ücretsiz yollar mevcut. Agregatör gateway’ler :free varyantlarını sunar, Hugging Face paylaşılan çıkarım uç noktası sağlar ve resmi API yeni hesaplara deneme kredisi tanımlar. Bu üç yöntemi birleştirip Apidog üzerinde bir geri dönüş zinciri kurarak hiç harcama yapmadan V4 tabanlı bir ürün prototipi çıkarabilirsiniz.

Apidog'u bugün deneyin

Bu kılavuz, DeepSeek V4 API’ye özel ücretsiz yolları kapsar. Web sohbeti ve kendi kendine barındırma dahil daha geniş kapsam için DeepSeek V4'ü ücretsiz olarak nasıl kullanabilirsiniz başlığına bakın. Ücretli adım adım kurulum için DeepSeek V4 API'sini nasıl kullanabilirsiniz rehberini inceleyin. Ürünün genel görünümü için DeepSeek V4 nedir yazısına göz atın.

Özet (TL;DR)

OpenRouter ücretsiz katmanı — deepseek/deepseek-v4-flash:free ve bazen deepseek-v4-pro:free. OpenAI uyumlu, anahtar başına günde birkaç yüz istek.
Hugging Face Çıkarım Sağlayıcıları — https://router.huggingface.co/hf-inference adresinde ücretsiz, oran sınırlamalı, prototipleme için ideal.
Chutes ücretsiz katmanı — Lansmandan sonraki ilk hafta sık sık ücretsiz DeepSeek uç noktaları sunan topluluk GPU ağı.
DeepSeek deneme kredisi — platform.deepseek.com adresindeki yeni hesaplara bazen başlangıç bakiyesi tanımlanıyor.
Kendi GPU’nuzda kendi kendine barındırılan V4-Flash da lisans düzeyinde ücretsizdir; detaylar için DeepSeek V4'ü yerel olarak nasıl çalıştırabilirsiniz başlığını inceleyin.
Apidog ile geri dönüş zinciri kurun, istek yapısı tüm sağlayıcılar için sabit kalsın.

Neden ücretsiz API yolu mevcut?

DeepSeek’in ücretli tarifeleri zaten ucuz, peki neden ücretsizini arayalım? Üç sebep:

Kart öncesi prototipleme: Ödeme eklemeden, tedarik veya hızlı PoC için V4’ü koddan çağırmak isteyebilirsiniz.
Öğrenci, araştırma ve açık kaynak: Bütçesiz küçük projeler yine de kaliteli modele ihtiyaç duyar.
Sağlayıcı karşılaştırması: Üç ücretsiz endpoint’te aynı prompt’u çalıştırmak, pratikteki gecikme/kalite/fark farklarını görmenizi sağlar.

Bunlar ilginizi çekiyorsa, bu rehber tam size göre. Üretime göndereceğiniz bir ürün kuruyorsanız, ücretli API rehberine geçin; resmi DeepSeek API’deki 2$ minimum yükleme, oran sınırlamalarıyla uğraşmaktan daha avantajlıdır.

Yol 1: OpenRouter ücretsiz katmanı

OpenRouter, OpenAI uyumlu API arkasında öncü modelleri toplayan bir ağ geçididir. DeepSeek’in V3, V3.1, V3.2 ve şimdi V4 sürümlerinde güvenilir şekilde ücretsiz varyantlar açıyor.

Kurulum

openrouter.ai adresine kaydolun.
Ayarlar → Anahtarlar altında API anahtarı oluşturun.
Model kataloğunda :free soneki olan girişleri (ör. deepseek/deepseek-v4-flash:free) bulun.
Herhangi bir OpenAI uyumlu SDK ile uç noktayı çağırın.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=OPENROUTER_API_KEY,
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4-flash:free",
    messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this Go function to use channels."}],
)

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

Sınırlar

OpenRouter’daki ücretsiz istekler, yoğunlukta ücretli trafiğin arkasında sıraya girer. Genelde anahtar başına günde 50-200 istek limiti, sıkı eşzamanlılık ve haber verilmeksizin varyant değişimi olabilir. Yalnızca prototipleme amaçlıdır.

Node.js Sürümü

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek/deepseek-v4-flash:free",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain MoE routing like I'm 12." }],
});

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

Yol 2: Hugging Face Çıkarım Sağlayıcıları

Hugging Face, V4 kontrol noktalarını piyasaya sürüldükten kısa süre sonra paylaşılan bir çıkarım endpoint’i olarak sunuyor. Bir HF token’ı ile çağırmak ücretsiz, ancak en sıkı oran sınırlarına sahip.

import os
from huggingface_hub import InferenceClient

client = InferenceClient(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
    token=os.environ["HF_TOKEN"],
)

response = client.chat_completion(
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a Python decorator that retries with jitter."}
    ],
    max_tokens=512,
)

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

HF token’ı huggingface.co/settings/tokens üzerinden ücretsiz alınabilir. Gecikme ve hız, yük ve token sayısına göre değişir. Daha fazla limite ihtiyacınız varsa, HF Pro veya ücretli DeepSeek API’ye geçin.

Yol 3: Chutes ve topluluk ağ geçitleri

Chutes, genellikle ücretsiz veya çok düşük maliyetli DeepSeek modellerini barındıran merkeziyetsiz bir GPU ağıdır. https://llm.chutes.ai/v1 adresinden OpenAI uyumlu endpoint sunar.

client = OpenAI(
    api_key=CHUTES_API_KEY,
    base_url="https://llm.chutes.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Compare CSA and HCA attention in two sentences."}],
)

Kullanılabilirlik ve model kimlikleri değişkenlik gösterir. Bağımlılık kurmadan önce Chutes panelinden mevcut modelleri ve maliyeti kontrol edin.

Yol 4: DeepSeek deneme kredisi

DeepSeek, yeni hesaplara zaman zaman deneme kredisi tanımlar. Miktar ve geçerlilik süresi değişir; genellikle e-posta doğrulamasından sonra hesaba 1$ yüklenir. Kayıt sonrası platform.deepseek.com’daki faturalandırma panelini kontrol edin.

1$ deneme kredisi ile V4-Flash’ta yaklaşık 7 milyon giriş token’ı, V4-Pro’da 570 bin giriş token’ı alırsınız. Yüzlerce prototip çağrısı için yeterlidir.

Apidog'da sağlayıcıdan bağımsız ücretsiz bir zincir oluşturun

Birden fazla ücretsiz yol desteklemek, sağlayıcılar kısıtlandığında sorunsuz çalışan esnek bir prototip sağlar. Adımlar:

Apidog'u indirin ve yeni proje oluşturun.
Dört ortam açın: openrouter, huggingface, chutes, deepseek-trial.
Her ortamda ilgili API anahtarını gizli değişken olarak kaydedin ve BASE_URL’yi ayarlayın.
Parametreli bir model alanı ile {{BASE_URL}}/chat/completions’a POST isteği kaydedin.
Aynı prompt’u tüm sağlayıcılarda tek tıkla çalıştırmak için ortam değiştirin.

Aynı yaklaşımı GPT-5.5 API ücretsiz yolları için de kopyalayıp sağlayıcıları değiştirerek uygulayabilirsiniz.

Koda bir geri dönüş zinciri bağlayın

Bir sağlayıcı kısıtlandığında, otomatik geri dönüş zinciriyle diğerine geçiş yapabilirsiniz. OpenAI SDK’sı ile:

import os
from openai import OpenAI, RateLimitError, APIError

PROVIDERS = [
    {
        "base_url": "https://openrouter.ai/api/v1",
        "api_key": os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
        "model": "deepseek/deepseek-v4-flash:free",
    },
    {
        "base_url": "https://llm.chutes.ai/v1",
        "api_key": os.environ["CHUTES_API_KEY"],
        "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
    },
    {
        "base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
        "api_key": os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],
        "model": "deepseek-v4-flash",
    },
]

def call_v4(messages):
    for provider in PROVIDERS:
        try:
            client = OpenAI(
                api_key=provider["api_key"],
                base_url=provider["base_url"],
            )
            return client.chat.completions.create(
                model=provider["model"],
                messages=messages,
            )
        except (RateLimitError, APIError) as e:
            print(f"{provider['base_url']} failed: {e}")
            continue
    raise RuntimeError("all providers exhausted")

Her ücretsiz yolun aslında ne için iyi olduğu

Yol	En iyi olduğu alan	En kötü olduğu alan
OpenRouter ücretsiz	Prototipleme, günlük geliştirme	Sıkı SLA'lar gerektiren işler
HF Çıkarım	Keşif, defterler	Düşük gecikmeli işler
Chutes	Deneysel topluluk çalışması	Uzun vadeli bağımlılıklar
DeepSeek deneme	Tam doğruluk testi	Sürekli üretim
Kendi kendine barındırılan V4-Flash	Uyumluluk gerektiren işler	GPU kapasitesi olmayan ekipler

Önemli kota hesaplaması

Herhangi bir ücretsiz yolu kullanmadan önce, günlük işleme kapasitenizi hesaplayın:

OpenRouter ücretsiz: Anahtar başına günlük ~100 istek, her biri ~50K token. Günde 30-50 geliştirme çağrısı için yeterlidir.
HF Çıkarım ücretsiz: Paylaşılan oran limitleri, toplamda yaklaşık 1K istek/gün. Yük altında yavaşlayabilir.
Chutes: Değişken; en iyi çaba olarak değerlendirin.
DeepSeek deneme (1$): V4-Flash’ta 10K giriş token’ı ile yaklaşık 700 çağrı. Sınırlı ama cömert.
Kendi kendine barındırma: Donanımınıza bağlı. 4 × H100 ile saniyede 50-150 token işleyebilirsiniz.

Daha fazlasına ihtiyacınız varsa, ücretli API’ya geçmek daha mantıklı. V4-Flash’ta 0,14 $/M fiyatla, 2K bağlam ve 500 çıkış token’ı ile 10.000 çağrı yaklaşık 2,80 $’a mal olur. Prototip sonrası ücretli API genellikle daha basit çözüm sunar.

Ücretli API'ye ne zaman geçmeli?

Ücretsiz katmanı aştığınızın 3 pratik göstergesi:

Oran limitleri günde birden fazla kez sizi durduruyor.
Bir iş yükü için birden fazla ücretsiz sağlayıcıyı bir araya getiriyorsunuz.
Testleriniz öngörülebilir gecikme veya SLA gerektiriyor.

platform.deepseek.com adresinde minimum yükleme 2$. Yoğun prototipleme için ücretsiz katmanlarda harcayacağınız zaman, ücretli API’dan daha pahalıya gelebilir. Tam oranlar için DeepSeek V4 fiyatlandırma kılavuzu'na bakın.

SSS

Bu yollar kalıcı olarak ücretsiz mi?

Hayır. Ücretsiz katmanlar değişkendir, prototipleme için uygundur, üretim için değildir.

OpenRouter :free gerçek V4 mü çalıştırıyor?

Evet, ancak sıkı oran limitli paylaşılan altyapı üzerinde. Kalite eşleşir, hız eşleşmez.

Ücretsiz yol çıktısını ürünümde kullanabilir miyim?

Her sağlayıcının koşullarını okuyun. OpenRouter oran sınırı dahilinde ticari kullanıma izin verir. HF Çıkarım ticariye izin verir, sıkı sınır koyar. DeepSeek deneme kredisi ana hükümlere tabidir.

Hangi ücretsiz yolun gecikmesi en iyi?

DeepSeek deneme kredisi; doğrudan üretim altyapısıdır. OpenRouter ikinci sırada. HF Çıkarım ve Chutes değişkendir.

V4’ü ücretsiz olarak kendim barındırabilir miyim?

Lisans MIT, evet. Maliyet donanımdır. Kurulum için DeepSeek V4'ü yerel olarak nasıl çalıştırabilirsiniz başlığına bakın.

Bugün hangi ücretsiz yolu kullandığımı nasıl takip edebilirim?

Apidog ile yanıt görüntüleyicide usage alanını sabitleyin. Çoğu toplayıcıda kullanım panosu mevcuttur.

DeepSeek V4 Kullanımı: Web Sohbet, API ve Self-Hosted Yöntemleri

Tobias Hoffmann — Fri, 24 Apr 2026 04:20:02 +0000

DeepSeek V4, 23 Nisan 2026'da dört kontrol noktası, canlı bir API ve Hugging Face'de MIT lisanslı ağırlıklarla yayınlandı. Bu kombinasyon, onu kullanmanın tek bir "doğru yolu" olmadığı anlamına geliyor; en iyi yol, anında erişim, üretim API çağrıları veya şirket içi dağıtım isteyip istemediğinize bağlıdır. Bu kılavuz, her üçünü de ödünleşimleri, püf noktaları ve yeniden kullanabileceğiniz üretime hazır bir prompt iş akışıyla birlikte anlatmaktadır.

Apidog'u hemen deneyin

Sadece ürün seviyesi genel bir bakış istiyorsanız, önce DeepSeek V4 nedir yazısını okuyun. Sadece API kullanımına ilişkin ayrıntılı bilgi için DeepSeek V4 API kılavuzuna bakın. Sıfır maliyetli yol için DeepSeek V4'ü ücretsiz olarak nasıl kullanacağınıza bakın. Gerçek istekleri test etmeye hazır olduğunuzda Apidog'u edinin ve koleksiyonu önceden oluşturun.

TL;DR

En hızlı yol: chat.deepseek.com. Ücretsiz web sohbeti, varsayılan olarak V4-Pro, üç düşünme modu.
Üretim yolu: https://api.deepseek.com/v1/chat/completions, model ID'leri deepseek-v4-pro veya deepseek-v4-flash ile.
Kendi kendine barındırılan yol: Hugging Face'den ağırlıkları çekin, repodaki /inference komut dosyalarını çalıştırın.
Yönlendirme ve sınıflandırma için Non-Think'i, kod ve analiz için Think High'ı, maliyetten ziyade doğruluk önemli olduğunda ise sadece Think Max'i seçin.
DeepSeek'ten örnekleme önerisi: temperature=1.0, top_p=1.0. Buna tekrar şüpheyle yaklaşmayın.
API istemcisi olarak Apidog'u kullanın; OpenAI uyumlu format, kaydedilen bir isteğin DeepSeek, OpenAI ve Anthropic'te tekrar oynatılması anlamına gelir.

İş Yükünüz İçin Doğru Yolu Seçin

Dört pratik yol var. Her birinin öne çıktığı farklı kullanım alanları mevcut:

Yol	Maliyet	Kurulum süresi	En iyisi
chat.deepseek.com	Ücretsiz	30 saniye	Hızlı testler, geçici işler
DeepSeek API	Token başına ücretlendirme	5 dakika	Üretim, ajanlar, toplu işler
Kendi kendine barındırılan V4-Flash	Yalnızca donanım maliyeti	Birkaç saat	Şirket içi uyumluluk, çevrimdışı çıkarım
Kendi kendine barındırılan V4-Pro	Yalnızca küme maliyeti	Bir gün	Araştırma, özel ince ayarlar
OpenRouter / toplayıcı	Token başına ücretlendirme	2 dakika	Çoklu sağlayıcı yedeklemesi

Yol 1: V4'ü Web Sohbetinde Kullanın

En hızlı başlama yolu resmi sohbet arayüzüdür:

chat.deepseek.com adresine gidin.
E-posta, Google veya WeChat ile oturum açın.
V4-Pro varsayılan modeldir. Üstteki anahtardan Non-Think, Think High ve Think Max modunu seçebilirsiniz.
Prompt'unuzu yazmaya başlayın.

Web sohbeti üzerinden dosya yükleyebilir, web araması yapabilir ve 1M token bağlam desteğinden yararlanabilirsiniz. Hesap bazlı hız limiti uygulanır; yoğun kullanımda yanıtlar yavaşlayabilir fakat genelde bloklanmaz.

Web arayüzü için tipik işler: hata izi teşhisi, uzun PDF özetleme, farklı modellerle prompt karşılaştırması. Kötü kullanım: otomatikleştirilmiş veya tekrar oynatılması gereken işler.

Yol 2: DeepSeek API'sini Kullanın

Üretim ve otomasyon için en pratik yöntem budur. API, OpenAI formatı ile tamamen uyumlu.

API Anahtarı Alın

platform.deepseek.com adresinden kaydolun.
Bir ödeme yöntemi ekleyin (minimum 2 dolar yükleme).
API Anahtarları altında yeni bir anahtar oluşturun ve gizli anahtarı saklayın.

Anahtarı terminal ortamına ekleyin:

export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."

Minimum Uygulanabilir API Çağrısı

curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Bu Python fonksiyonunu eşzamansız olarak yeniden düzenleyin. Sadece kodla yanıtlayın."}
    ],
    "thinking_mode": "thinking"
  }'

Daha uygun maliyetli bir cevap için deepseek-v4-pro yerine deepseek-v4-flash kullanın. Düşünme modunu hız için non-thinking olarak ayarlayın.

Python İstemcisi ile Kullanım

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],
    base_url="https://api.deepseek.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Sen özlü bir kıdemli mühendissin."},
        {"role": "user", "content": "CSA+HCA hibrit dikkat yığınını açıklayın."},
    ],
    extra_body={"thinking_mode": "thinking_max"},
    temperature=1.0,
    top_p=1.0,
)

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

Node.js İstemcisi ile Kullanım

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
  baseURL: "https://api.deepseek.com/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Rust'ta bir fizzbuzz yaz." }],
  temperature: 1.0,
  top_p: 1.0,
});

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

Tüm endpoint ve parametre detayları ile hata yönetimi için DeepSeek V4 API kılavuzunu inceleyin.

Yol 3: Apidog ile Otomatikleştirin ve Tekrar Oynatın

Curl ile bir-iki deneme kolaydır; ancak tekrar eden denemeler için Apidog ile çok daha verimli çalışırsınız.

Mac, Windows veya Linux için Apidog'u indirin.
Yeni bir API projesi oluşturun, https://api.deepseek.com/v1/chat/completions adresine POST isteği ekleyin.
Authorization: Bearer {{DEEPSEEK_API_KEY}} başlığı ekleyin, anahtarı ortam değişkeni olarak saklayın.
İlk JSON gövdesini yapıştırıp kaydedin. Her değişiklikten sonra tek tıkla tekrar oynatabilirsiniz.
Yanıtları karşılaştırmak için yerleşik viewer'ı kullanın, özellikle Non-Think ve Think Max varyantlarının çıktısını gözlemleyin.

Aynı koleksiyonla OpenAI GPT-5.5, Claude ve DeepSeek V4 isteklerini yan yana test edebilirsiniz. Bu, sağlayıcılar arası A/B testini kolaylaştırır ve faturalama görünürlüğü sağlar. Var olan GPT-5.5 koleksiyonunu temel URL değiştirerek V4 koleksiyonu haline getirmek mümkündür.

Yol 4: V4-Flash'i Kendi Kendine Barındır

Şirket içi uyumluluk, hava boşluğu veya maliyet gerekçeleriyle kendi sunucunuzda çalıştırmak için MIT lisanslı ağırlıkları kullanabilirsiniz.

Donanım Gereksinimleri

V4-Flash (13B aktif, toplam 284B): FP8 için 2-4 H100/H200/MI300X kart, INT4 nicemlemede tek bir 80GB kartta sıkı batch ile çalışır.
V4-Pro (49B aktif, toplam 1.6T): 16-32 H100 gerektirir.

Model Ağırlıklarını İndirin

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

huggingface-cli login  # Gerekirse

huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash \
  --local-dir ./models/deepseek-v4-flash \
  --local-dir-use-symlinks False

V4-Flash FP8 ~500GB; V4-Pro ise birkaç TB büyüklüğünde olabilir.

Çıkarım Sunucusunu Başlatın

pip install "vllm>=0.9.0"

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash \
  --tensor-parallel-size 4 \
  --max-model-len 1048576 \
  --dtype auto

vLLM çalıştıktan sonra, OpenAI uyumlu herhangi bir istemciyi http://localhost:8000/v1 adresine yönlendirin. Apidog koleksiyonunu da bu şekilde kullanabilirsiniz.

V4’ü Etkili Yönlendirme (Prompting)

Pratik prompt yazımı için:

Düşünme modunu her zaman açıkça belirtin. thinking_mode parametresini göreve göre ayarlayın.
Sistem mesajlarını sadece kişilik ve ton için kullanın. Görev tanımını kullanıcı mesajında belirtin.
Kod görevlerinde test vaka(ları) ekleyin. Başarısız bir testi ekleyin, modelin daha doğru kod üretme ihtimali artar.

Uzun bağlamlarda, önemli bilgileri prompt'un başı ve sonuna yakın tutmaya çalışın.

Maliyet Kontrolü

Varsayılan olarak V4-Flash kullanın. V4-Pro'ya yalnızca kalite farkı ölçüldüğünde geçin.
Varsayılan olarak Non-Think kullanın. Sadece gerektiğinde Think High veya Think Max’a yükseltin.
max_tokens sınırı belirleyin. Çoğu yanıt için 2.000 token yeterlidir.

Apidog ortam değişkenlerini kullanarak test ve prod anahtarlarını ayırabilirsiniz. Apidog yanıt token sayılarını da gösterir; bu sayede uzun prompt'ları hızlıca tespit edebilirsiniz.

DeepSeek V3 veya Diğer Modellerden Geçiş

deepseek-chat / deepseek-reasoner’dan geçiş: Model ID’sini deepseek-v4-pro veya deepseek-v4-flash ile değiştirin.
OpenAI GPT-5.x'ten geçiş: Temel URL’yi https://api.deepseek.com/v1 olarak değiştirin, model ID’sini güncelleyin.
Anthropic Claude’dan geçiş: https://api.deepseek.com/anthropic endpoint’i veya OpenAI formatını kullanın.

SSS

V4'ü kullanmak için ücretli hesap gerekir mi? Web sohbeti ücretsizdir. API için minimum 2 dolar yükleme gerekir. Ücretsiz kullanım yolları için DeepSeek V4'ü ücretsiz olarak nasıl kullanacağınıza bakın.

Varsayılan olarak hangi varyantı kullanmalıyım? V4-Flash ve Non-Think mod ile başlayın. Kaliteyi ölçüp gerekiyorsa yükseltin.

V4'ü MacBook'ta çalıştırabilir miyim? V4-Flash, 128GB RAM'li M3 Max/M4 Max ile ağır nicemleme altında yavaşça çalışabilir. V4-Pro dizüstünde çalışmaz. Dizüstü için API veya web sohbetini kullanın.

V4 araç kullanımı/fonksiyon çağırmayı destekliyor mu? Evet. OpenAI uyumlu endpoint tools dizisini kabul eder, yanıtlar tool_calls ile gelir. Anthropic endpoint'i de destekler.

Yanıtları nasıl akış yapabilirim? İstek gövdesinde stream: true ayarlayın. Yanıt, OpenAI uyumlu SSE akışıdır.

API hız limiti var mı? Barındırılan API limitleri api-docs.deepseek.com'da yayınlanır. Kendi barındırılan modelde donanımınız dışında ek limit yoktur.

DeepSeek V4 Nedir?

Tobias Hoffmann — Fri, 24 Apr 2026 04:19:41 +0000

DeepSeek, 23 Nisan 2026'da V4 sürümünü piyasaya sürdü. Bu, küçük bir güncelleme değil; Hangzhou laboratuvarı aynı anda dört kontrol noktası yayınladı. V4-Pro modeli toplamda 1.6 trilyon parametre, MIT lisansı ve 1 milyon tokenlık bağlam penceresiyle öne çıkıyor. Daha kompakt DeepSeek-V4-Flash ise 284 milyar parametreye sahip. Kıyaslama testlerinde, Pro varyantı LiveCodeBench ve Codeforces'ta Claude Opus 4.6'nın önünde, MMLU-Pro'da ise GPT-5.4 xHigh'a yakın konumda.

Apidog'u hemen deneyin

Eğer Claude, GPT-5.5 veya Qwen'den DeepSeek V4'e geçmeyi düşünüyorsanız, bu rehberde modelin teknik detaylarını, V3.2'den gelen değişiklikleri, performans mimarisini ve dağıtım seçeneklerini pratik olarak bulacaksınız.

Uygulamalı geliştirici rehberleri için DeepSeek V4 API rehberi, ücretsiz erişim rehberi ve tam kullanım rehberini sunuyoruz. API isteği formatı OpenAI ile tam uyumlu; anahtarı almadan önce Apidog üzerinde koleksiyon oluşturabilirsiniz.

ÖZET

DeepSeek V4, 23 Nisan 2026'da MIT lisansı ile yayınlanan bir Mixture-of-Experts (MoE) ailesidir.
Dört kontrol noktası: V4-Pro, V4-Pro-Base, V4-Flash, V4-Flash-Base.
V4-Pro: 1.6T toplam, 49B aktif parametre. V4-Flash: 284B toplam, 13B aktif parametre.
Her ikisi de 1M token bağlam penceresi ve üç muhakeme modu sunar: Non-Think, Think High, Think Max.
Başlıca skorlar: LiveCodeBench 93.5, Codeforces 3206, MMLU-Pro 87.5 (Pro için).
API, api.deepseek.com adresinde deepseek-v4-pro ve deepseek-v4-flash model ID'leriyle hemen kullanılabilir; ağırlıklar Hugging Face ve ModelScope üzerinde.

DeepSeek V4 aslında nedir?

DeepSeek V4, V3 ve V3.2'nin halefi, MoE mimarisi ile geliyor. V4-Pro, 1.6T parametresinin sadece 49B'sini token başına aktif ediyor; hesaplama maliyeti 50B yoğun modele yakın. Teknik raporu DeepSeek V4 model kartında bulabilirsiniz.

Lansmandaki dört kontrol noktası:

DeepSeek-V4-Pro: 1.6T toplam, 49B aktif, 1M bağlam. API üzerinden çağrılacak ana model.
DeepSeek-V4-Pro-Base: Sadece önceden eğitilmiş. Araştırma ve özel fine-tune için.
DeepSeek-V4-Flash: 284B toplam, 13B aktif, aynı 1M bağlam. Düşük gecikmeli ve daha küçük donanım için uygun.
DeepSeek-V4-Flash-Base: Flash için temel checkpoint.

Hepsi MIT lisansı ile açık; kendi donanımınızda dağıtabilir, fine-tune yapabilir ve ürününüzde kullanabilirsiniz. GPT-5.5 ve Claude Opus kapalı kaynaklı ve önemli lisans ücretlerine sahipken, DeepSeek V4 açık ağırlıklı.

V3.2'den neler değişti?

V3 kodlama ve muhakemede zaten güçlüydü. V4, uzun bağlam ve verimlilik için dikkat katmanını ve eğitim pipeline'ını yeniledi.

Yetkinlik	V3.2	V4-Pro
Toplam parametre	685B	1.6T
Aktif parametreler	37B	49B
Bağlam penceresi	128K	1M
Çıkarım FLOP'ları	temel	%27
KV önbelleği	temel	%10
Hassasiyet	FP8	FP4 + FP8
Lisans	DeepSeek	MIT
Muhakeme modları	tek	üç

Ana iyileştirmeler:

Hibrit dikkat katmanı: Compressed Sparse Attention + Heavily Compressed Attention kombinasyonu ile %10 KV cache.
Manifold Kısıtlı Hiper Bağlantılar: Daha derin modellerde gradyan stabilitesi.
Muon optimizer: AdamW yerine daha hızlı yakınsama ve büyük gradyan normlarının yönetimi.

Eğitim veri seti 32T tokenı aştı. Fine-tune pipeline'ı iki aşamalı: önce alan uzmanı, sonra policy distillation.

Önemli kıyaslama testleri

DeepSeek'in verileri, V4-Pro'nun kodlama ve bilgi görevlerinde önde olduğunu gösteriyor.

V4-Flash için: MMLU-Pro 86.2, GPQA Diamond 88.1, LiveCodeBench 91.6, Codeforces 3052, SWE Verified 79.0. 13B aktif parametreli bir model için bu rakamlar, kendi donanımında dağıtmak isteyenler için ideal. Ayrıntılar için DeepSeek V4-Flash kartına bakabilirsiniz.

Değerlendirme: V4-Pro kodlamada ve olgusal hatırlamada önde, genel bilgi açısından Gemini 3.1 Pro'nun gerisinde, uzun bağlam erişiminde ise Claude Opus'un altında. Kodlama/analiz ağırlıklı işler için V4-Pro'yu test edin; çok uzun belge arama yükünüz varsa Claude daha iyi.

Üç muhakeme modu

Her V4 modeli üç farklı muhakeme modu sunar:

Non-Think: Hızlı, tek geçişli üretim. Kısa yanıt, sınıflandırma, özet gibi işler için.
Think High: Zor görevler için varsayılan. Model, cevaptan önce reasoning tokenları ekler, araç çağrılarını planlar.
Think Max: En üst düzey. Uzun reasoning izleri, yüksek maliyet. 384K+ token bağlam önerilir. En yüksek skorlar bu modda alınır.

API'da thinking_mode parametresiyle veya çıkarım betiğinde ayar yaparak seçebilirsiniz. Tüm modlar için önerilen sampling: temperature=1.0, top_p=1.0.

Mimari açık bir dille

Üç temel teknik seçim, verimliliğin anahtarı:

Hibrit dikkat: Çoğu katmanda Compressed Sparse Attention; bazı katmanlarda Heavily Compressed Attention. 1M tokende %27 FLOP ve %10 KV cache.
Manifold Kısıtlı Hiper Bağlantılar: Katmanlar arası stabilite, daha fazla derinlik.
Muon optimizer: AdamW yerine daha iyi yakınsama ve büyük gradyan yönetimi.

Bu tekniklerin birleşimi, trilyon parametre ölçeğinde MoE modelini sorunsuz eğitilebilir kılıyor.

Bugünkü erişilebilirlik

Platform	Erişim Açıklaması
chat.deepseek.com	Ücretsiz web sohbeti, V4-Pro varsayılan, oturum açma gerekli
DeepSeek API	`api.deepseek.com` adresinde, modeller: `deepseek-v4-pro`, `deepseek-v4-flash`
Hugging Face	V4-Pro, V4-Flash
ModelScope	Çin kullanıcıları için yansıtılmış ağırlıklar
OpenRouter/toplayıcılar	Birkaç gün içinde desteklenecek
`deepseek-chat` / `deepseek-reasoner`	24 Temmuz 2026'da kullanımdan kaldırılacak

deepseek-chat üretimda ise, üç ay içinde deepseek-v4-pro veya deepseek-v4-flash'e geçiş yapmalısınız.

GPT-5.5 ve Claude ile nasıl karşılaştırılır?

Kritik karşılaştırma noktaları:

Maliyet: V4-Pro ve V4-Flash açık ağırlıklı. Kendi altyapınızda barındırabiliyorsanız ciddi ölçeklerde birim maliyet avantajı sağlar.
Kodlama: V4-Pro, LiveCodeBench ve Codeforces'ta GPT-5.5 ve Claude Opus'tan daha yüksek skorlar sunuyor.
Bilgi genişliği: Gemini 3.1 Pro hala MMLU-Pro'da önde (91.0). V4-Pro ve GPT-5.5 87.5 ile eşit.
Uzun bağlam: 1M token erişiminde Claude Opus önde. Uzun belge arama işlerinde Claude daha avantajlı.
Lisans: MIT lisansı ile V4-Pro, ürün içinde sınırsız dağıtım olanağı sunar.

Onunla ne inşa etmeli?

V4'ün güçlü olduğu iş yükleri:

Ajan tabanlı kodlama döngüleri: SWE Verified/Codeforces skorları ile çoklu dosya hata ayıklama ve repo düzeyinde otomasyon için ideal. API çağrılarını Apidog ile test edin.
Uzun belgeler üzerinde muhakeme: 1M token bağlam ile monorepo, sözleşme ve veri seti analizleri. Think High modunu kullanın.
Kendi kendine barındırılan yapay zeka ürünleri: Uygunluk gerektiren sektörlerde V4-Flash, açık ağırlıklı olarak API kalitesine yakın.
Araştırma ve ince ayar: Base checkpoint'ler, özel veri setinizle SFT için hazır.

Uygun olmayan işler: Yüksek hacimli sınıflandırma, embedding veya kısa sohbet. Bunlar için daha eski modeller daha verimli.

Tek satırda fiyatlandırma

DeepSeek henüz kesin fiyatı açıklamadı. V3.2 yaklaşık milyon giriş tokenı başına $0.28, çıkış tokenı başına $0.42 idi. V4-Flash aynı aralıkta, V4-Pro biraz daha pahalı olabilir. Rakipler (GPT-5.5, Claude) ise $5–15 aralığında. Güncel fiyatlar için DeepSeek fiyatlandırma sayfasını takip edin.

V4'ü bugün nasıl test edebilirsiniz?

İlk tokena ulaşma hızına göre sıralı üç yol:

Web sohbeti: chat.deepseek.com adresinde oturum açın, V4-Pro varsayılan. Think High moduna geçin. Ücretsiz, anında erişim.
API: Anahtar alın, istemcinizi https://api.deepseek.com'a yönlendirin, "model": "deepseek-v4-pro" ile istek atın. OpenAI uyumlu format sayesinde mevcut istemcilerle çalışır. DeepSeek V4 API rehberi'ni inceleyin.
Yerel ağırlıklar: Hugging Face veya ModelScope'dan indirin. V4-Flash için 2–4 H100 GPU yeterli; V4-Pro için daha büyük bir küme gerekir. Çıkarım kodu model deposunun /inference klasöründe.

Daha fazla uygulamalı örnek için DeepSeek V4 nasıl kullanılır ve DeepSeek V4 ücretsiz kullanım rehberi'ne bakabilirsiniz. Apidog'u indirin ve koleksiyonunuzu önceden oluşturun; OpenAI formatı sayesinde aynı istekle çoklu API test edebilirsiniz.

Sıkça Sorulan Sorular

DeepSeek V4 gerçekten açık kaynaklı mı?

Evet. Dört kontrol noktası da MIT lisansı ile tamamen açık; ticari kullanım, değiştirme, yeniden dağıtım serbesttir.

V4-Flash'i çalıştırmak için GPU kümesi gerekir mi?

Tam hassasiyette 2–4 H100/H200 GPU gerekir (quantize ile daha az). V4-Pro için büyük bir küme şart. Donanımınız yoksa API veya chat.deepseek.com ile deneyebilirsiniz.

V4, DeepSeek API'da ne zaman kullanılabilir oldu?

23 Nisan 2026 itibarıyla aktif. Model ID'leri: deepseek-v4-pro, deepseek-v4-flash. Eski deepseek-chat ve deepseek-reasoner 24 Temmuz 2026'da devre dışı olacak.

V4, Kimi ve Qwen ile nasıl karşılaştırılır?

DeepSeek verilerine göre V4-Pro, Kimi K2 ve Qwen 3 Max’ten daha yüksek LiveCodeBench ve Codeforces skorlarına sahip. Üçü de MoE ve açık ağırlıklı; iş yükünüze en uygun kıyaslamayı seçin.

V4'ü kendi verilerimle fine-tune edebilir miyim?

Evet. Base checkpoint'ler fine-tune için hazır. MIT lisansı, ticari dağıtım için de geçerli.

V4, mevcut OpenAI uyumlu araçlarla çalışır mı?

Evet. API, OpenAI ve Anthropic formatında istekleri kabul eder. Mevcut OpenAI istemcinizle sadece temel URL'yi değiştirerek kullanabilirsiniz. Paralel kullanım için ilgili GPT-5.5 API rehberi'ni inceleyin.

GPT-5.5 Fiyatları: API, Codex ve ChatGPT Maliyetleri (Nisan 2026) Detaylı İnceleme

Tobias Hoffmann — Fri, 24 Apr 2026 02:34:30 +0000

OpenAI, 23 Nisan 2026'da GPT-5.5 sürümüyle birlikte GPT-5 serisinin token başına fiyatını iki katına çıkardı. Giriş tokenı fiyatı milyon başına 2,50 dolardan 5,00 dolara, çıkış tokenı ise milyon başına 15,00 dolardan 30,00 dolara yükseldi. Pro fiyatlandırması ise 30 dolar / 180 dolarda sabit kaldı. Ancak asıl maliyet detaylarda gizli; bu yazıda tüm fiyatlandırma yüzeylerini ve maliyet hesaplamalarını doğrudan uygulayabileceğiniz adımlarla ele alıyoruz.

Apidog'u bugün deneyin

Bu rehber; API standardı, Batch, Flex, Priority fiyatları; Pro seçenekleri; Codex limitleri; ve model değişikliği öncesi iş yükü maliyet hesaplaması için pratik çözümler sunar.

Model genel bakışı için GPT-5.5 Nedir'e, entegrasyon rehberi için GPT-5.5 API Nasıl Kullanılır'a göz atabilirsiniz.

TL;DR

Yüzey	Giriş / M	Çıkış / M
GPT-5.5 standart API	$5.00	$30.00
GPT-5.5 Pro API	$30.00	$180.00
GPT-5.5 Batch (yüzde 50 indirimli)	$2.50	$15.00
GPT-5.5 Flex (yüzde 50 indirimli)	$2.50	$15.00
GPT-5.5 Priority (2.5 kat)	$12.50	$75.00
GPT-5.4 standart API	$2.50	$15.00
GPT-5.4-mini API	$0.25	$2.00

GPT-5.5, token seviyesinde GPT-5.4'ün 2 katı maliyetli ancak OpenAI, token verimliliğiyle beraber net Zeka Endeksi'nde yaklaşık %20’lik artış olduğunu belirtiyor.

Manşet Sayılar

Fiyatlandırmanın güncel detayları için API fiyatlandırma sayfasını takip edin.

GPT-5.5: Milyon giriş tokenı başına $5, çıkış tokenı başına $30.
GPT-5.5 Pro: Milyon giriş tokenı başına $30, çıkış tokenı başına $180.
Bağlam penceresi: Her iki varyantta da 1 milyon token. Akıl yürütme tokenları da faturalandırmaya dahil.

Batch, Flex ve Priority

OpenAI, üç alternatif fiyatlandırma modeliyle esnek seçenekler sunar.

Batch API

İsteklerinizi Batch endpoint üzerinden sıraya alarak standart fiyatın %50’sine çalıştırabilirsiniz. Dönüş süresi genellikle 24 saatin altındadır. Batch kullanımı için tipik senaryolar:

Veri setinin tamamında gece boyunca değerlendirme işleri
Geçmiş verilerin yeniden doldurulması ve işlenmesi
Dakika veya saat ölçeğinde toleranslı gecikmeli iş akışları

Batch fiyatlandırması: GPT-5.5’te milyon token başına 2,50 $ (giriş) / 15 $ (çıkış). Çevrimdışı işler için Batch, fiyat artışını bertaraf eder.

Flex İşleme

Flex, yine %50 indirim sunar. Ancak bekleme süresi yük durumuna göre saniyelerden dakikalara kadar değişir. Esnek gecikmeye toleransınız varsa ve Batch seviyesinde fiyat isterseniz Flex uygundur.

Priority İşleme

Priority, standart fiyatın 2,5 katı (milyon token başına 12,50 $ / 75 $) ve size çok daha hızlı işlem, yüksek hız limiti ve neredeyse sıfır kuyruk süresi sunar. Canlı kullanıcı deneyimi ve düşük gecikme gerektiren projeler için tercih edin.

Düşünme Modu Maliyet Hesabı

GPT-5.5 Düşünme, aynı model kimliğiyle daha yüksek <code>reasoning.effort</code> değeri kullanır. Token başına fiyat değişmez; ancak tek bir istekte kullanılan token sayısı değişir. Çarpanlar şöyle:

Çaba	Çıkış tokenı çarpanı	Ne zaman kullanılır
`düşük` (varsayılan)	1×	Çoğu rutin çağrı
`orta`	1.3–2×	Çok adımlı kodlama, yapılandırılmış üretim
`yüksek`	2–4×	Derinlemesine araştırma, doğruluk açısından kritik inceleme
`çok yüksek`	3–8×	Araç zincirleriyle ajan döngüleri, yoğun planlama

Örneğin, tek bir <code>çok yüksek</code> çağrı kolayca 20.000 reasoning tokenı harcar; milyon başına 30 $ ile bu yalnızca reasoning için 0,60 $ demektir (nihai çıkış token maliyetine ek).

İpucu: Bütçenizi istek başına değil, iş yükü başına planlayın.

Codex Fiyatlandırması

Codex erişimi faturalandırması token bazlı değil, ChatGPT planına bağlıdır. 23 Nisan 2026 itibarıyla yapı aşağıdaki gibidir:

Plan	Codex erişimi	GPT-5.5	Notlar
Ücretsiz	Evet (sınırlı süre)	Evet	Sıkı haftalık limitler
Go	Evet (sınırlı süre)	Evet	Ücretsiz limitlerin 2 katı
Plus (aylık 20 $)	Evet	Evet	Standart limitler
Pro (aylık 200 $)	Evet	Evet + Düşünme + Pro (ChatGPT'de)	En yüksek kullanıcı başına limitler
Business	Evet	Evet	Koltuk bazlı
Enterprise / Eğitim	Evet	Evet	Sözleşme bazlı

Terminal kodlama işleri için Plus veya Pro planı, GPT-5.5'i çalıştırmanın genellikle en ekonomik yoludur. Özellikle günlük birkaç yüz bin tokenı aşan kullanıcılar için aylık sabit ücret, Batch fiyatlandırmasından dahi daha avantajlıdır. Ücretsiz yol kılavuzu ile sıfır maliyetten başlayın.

Karşılaştırma: GPT-5.5 ve Diğer Modeller

Hangi modeli ne zaman kullanmalısınız? İş yükünüzün çıktı yoğunluğuna göre karar verebilirsiniz.

Model	Giriş / M	Çıkış / M	1K çıkış tokenı başına maliyet
GPT-5.4-mini	$0.25	$2.00	$0.0020
GPT-5.4	$2.50	$15.00	$0.0150
GPT-5.5	$5.00	$30.00	$0.0300
GPT-5.5 Pro	$30.00	$180.00	$0.1800

Karar akışı:

Yüksek hacimli, düşük riskli çıktı: GPT-5.4-mini
Genel üretim trafiği: GPT-5.4
Çok adımlı, ajan tabanlı işlemler: GPT-5.5
Doğruluk açısından kritik çıktı: GPT-5.5 Pro

Örnek: Kodlama Ajanı Görev Başına Maliyet

Aşağıda, GPT-5.5 üzerinde <code>reasoning.effort: "orta"</code> ile tipik bir kodlama ajanı oturumu için maliyet hesabı:

Giriş tokenı: ~15.000 (repo + kullanıcı promptu)
Çıkış tokenı: ~3.000 (kod + açıklama)
Reasoning tokenı (orta çaba): ~6.000

Standart fiyatlandırmada:

Giriş: 15K × 5,00 $ / M = 0,075 $
Çıkış: (3K + 6K) × 30,00 $ / M = 0,27 $
Toplam: 0,345 $ / görev

Aynı iş yükünü GPT-5.4 ile çalıştırmak:

Giriş: 15K × 2,50 $ / M = 0,0375 $
Çıkış: 9K × 15,00 $ / M = 0,135 $
Toplam: 0,1725 $ / görev

Not: GPT-5.5, aynı akıl yürütme seviyesinde maliyeti tam 2 katına çıkarır. Ancak, ikinci bir gidiş-dönüş ihtiyacını ortadan kaldıracak kadar başarı oranı artarsa, toplamda daha avantajlı olabilir.

1. Günden İtibaren Uygulanabilir Maliyet Kontrolleri

GPT-5.5 maliyetlerini kontrol altında tutmak için aşağıdaki beş yöntemi uygulayın:

Sert <code>max_output_tokens</code> limitleri: Her çağrıda zorunlu. Sadece uzun çıktıya ihtiyacınız varsa artırın; aksi halde 2.000'e sabitleyin.
Sıkı JSON şemaları: Yanlış biçim, yeniden deneme demektir ve her yeniden deneme tam fiyatlı çağrıdır.
Zorluğa göre yönlendirme: Kolay işler için GPT-5.4-mini, zor işler için GPT-5.5. Küçük bir yönlendirici ile ciddi tasarruf sağlarsınız.
Çevrimdışı işler için Batch: Değerlendirme, veri doldurma, raporlama gibi işler %50 indirimli çalıştırılabilir.
usage.reasoning_tokens takibi: Faturalandırmadaki sürprizlerin çoğu reasoning tokenlarından gelir. Loglayın ve analiz edin.

Plan Bazında Aylık Maliyet Tahmini

GPT-5.5 erişimi için ChatGPT katmanları ve uygun kullanım alanları:

Plan	Aylık fiyat	En uygun
Ücretsiz	$0	Bağlanmadan önce Codex ile test
Go	Aylık 4 $	Öğrenciler ve az kullananlar
Plus	Aylık 20 $	Günlük kullanan bireysel geliştiriciler
Pro	Aylık 200 $	Düşünme ve Pro özellikleri isteyen ileri kullanıcılar
Business	Koltuk başı aylık 25 $	Takım ve ekipler için
Enterprise / Eğitim	Özel	SLA ve sözleşmeli kurumlar için

Aylık ~4 milyon çıkış tokenını aşan işler için, ChatGPT Pro planı + Codex CLI, API üzerinden kullandıkça öde faturalandırmadan daha ucuz olacaktır.

İzlenmesi Gereken Fiyat Değişikliği Sinyalleri

Uzun vadeli bütçe planlıyorsanız, şu iki sinyali takip edin:

GPT-5.5 API'nın GA olması: Rakip modellerle fiyat baskısı oluşabilir, fiyatlar düşebilir.
Pro modelinin demokratikleşmesi: Tarihsel olarak 3-6 ayda bir Pro fiyatları düşer; düşmeyebilir de. Takipte kalın.

Sıkça Sorulan Sorular

Önbelleğe alma giriş maliyetini azaltır mı?

Evet. GPT-5.5'te önbelleğe alınmış giriş tokenları, standart oranın bir kısmı üzerinden faturalandırılır. OpenAI fiyatlandırma sayfası üzerinden çarpanları görebilirsiniz. Sistem promptları, araç şemaları ve repo bağlamını mutlaka önbelleğe alın.

Hacim indirimi var mı?

Resmi bir indirim yok. Kurumsal sözleşmelerde özel oranlar yer alabiliyor. Yıllık harcama yedi rakamı aşıyorsa OpenAI satış ekibiyle iletişim kurun.

Düşünme modu ek maliyet getirir mi?

Hayır. Token başına fiyat değişmez; ancak reasoning nedeniyle daha fazla token harcanır.

Codex CLI kullanımı API'dan ayrı mı faturalandırılır?

Eğer API anahtarı ile giriş yaptıysanız ayrı faturalandırılır. ChatGPT girişi ise plan ücretini işler.

GPT-5.5'i denemenin en ucuz yolu nedir?

Ücretsiz veya Go planı ile Codex CLI kullanımı. Tüm ücretsiz seçenekler için ücretsiz yol kılavuzu'nu inceleyin.

Codex ile Ücretsiz GPT-5.5 Nasıl Kullanılır?

Tobias Hoffmann — Fri, 24 Apr 2026 02:32:43 +0000

OpenAI, 23 Nisan 2026'da GPT-5.5'i tanıttı ve Codex'i sınırlı bir süreliğine tüm ChatGPT planlarına (Go dahil) ücretsiz olarak ekledi. Bu yazıda, Codex CLI ile GPT-5.5'i API anahtarı veya kredi kartı gerekmeden terminalden nasıl kullanabileceğinizi adım adım gösteriyoruz.

Apidog'u hemen deneyin

Kurulum, kimlik doğrulama, model seçimi, karşılaşabileceğiniz sınırlar ve Codex'i gerçek kodlama iş akışınıza entegre etmenin pratik yollarını burada bulabilirsiniz. Temel model hakkında hızlıca bilgi edinmek için GPT-5.5 Nedir yazısına, ek ücretsiz yöntemler için Ücretsiz GPT-5.5 Kılavuzu'na bakabilirsiniz.

TL;DR

Codex CLI, GPT-5.5'i 400K bağlam penceresiyle doğrudan yerel deponuzda çalıştırır.
ChatGPT'nin Ücretsiz, Go, Plus, Pro, Business, Enterprise ve Edu planlarının tümü Codex'e erişebilir; Ücretsiz ve Go için erişim sınırlı sürelidir.
Kurulum için: npm install -g @openai/codex veya brew install codex.
ChatGPT OAuth ile tarayıcıda oturum açın veya başsız sunucularda cihaz kodu akışını kullanın.
/model gpt-5.5 ile modeli, /status ile kotayı değiştirin ve kontrol edin.
Üretim API çağrılarınız için CLI'yı Apidog ile eşleştirerek çağrılarınızı önceden test edin.

Codex Neden En Kolay Ücretsiz Yoldur?

OpenAI API'sinde GPT-5.5 kullanımı doğrudan ücretlidir (giriş ve çıkış tokenlarına göre). Codex ise API anahtarı yerine ChatGPT hesabı ile kimlik doğrulama yapar, böylece hızlı ve ücretsiz bir yol sunar. Oran limitleri kullandığınız plana göre belirlenir.

Codex CLI'yi Kurun

İki ana kurulum yolu mevcut:

# npm (platformlar arası)
npm install -g @openai/codex

# veya Homebrew (macOS / Linux)
brew install codex

Kurulumu doğrulamak için:

codex --version

0.28.0 veya daha yeni bir sürüm görmelisiniz; daha eski sürümlerde GPT-5.5 modeli görünmez.

Bir ChatGPT Hesabıyla Kimlik Doğrulama

CLI ilk açıldığında oturum açma yönteminizi ister.

Tarayıcı OAuth (Yerel Makineler)

codex

Bir tarayıcı sekmesi açılır, ChatGPT hesabınızla giriş yapın. Kimlik bilgileri CLI'de önbelleğe alınır.

Cihaz Kodu Akışı (Başısz Kutular / Uzaktan Sunucular)

codex login --device-auth

Terminalde verilen kod ve URL'yi kullanarak başka bir cihazdan giriş işlemini tamamlayın.

API Anahtarı Yedeklemesi

Halihazırda ücretli bir OpenAI API anahtarınız varsa:

printenv OPENAI_API_KEY | codex login --with-api-key

Bu, ChatGPT yerine API anahtarınız üzerinden faturalandırılır. Takımınızın ücretli API organizasyonuna yönlendirmek için kullanışlıdır.

Model Olarak GPT-5.5'i Seçin

Codex, planınıza göre varsayılan modeli seçer. Ücretsiz ve Go planlarında manuel geçiş yapmanız gerekebilir.

Oturum Ortasında

/model gpt-5.5

Aktif modeli ve oran limitlerini görürsünüz.

Başlatma Bayrağıyla

codex --model gpt-5.5

Kalan Kotayı Kontrol Et

/status

Mevcut mesaj bütçesini, bağlam penceresini ve deneme süresi bitişini gösterir.

İlk Oturum: Gerçekçi Bir Örnek

Codex, terminalde tam ekran bir arayüz açar, depo bağlamını okur, dosya düzenler ve komut çalıştırır.

cd ~/Projects/my-app
codex --model gpt-5.5

Oturumda:

> README.md dosyasını oku, ardından scripts/deploy.sh dosyasını aç ve ne yaptığını beş madde halinde özetle.

Codex dosyayı açıp özetler. Sonraki adım:

> deploy.sh dosyasını, herhangi bir başarısız adımda çıkacak şekilde yeniden düzenle ve bir kuru çalışma bayrağı ekle. Gerisiyle uyumlu kal.

GPT-5.5 öneri yapar, onayınızı bekler ve uygular. Testleri doğrudan çalıştırabilirsiniz:

> Dağıtım test paketini çalıştır ve bana başarısız olan durumu göster.

Başarısızlık varsa modelden düzeltmesini isteyin; döngüyü tekrarlayın.

Bu iş akışı, GPT-5.5'in çoklu dosya ve terminal odaklı işlerdeki gücünü gösterir. Daha fazla detay için OpenAI lansman gönderisine bakabilirsiniz.

Codex'in Ham API Çağrılarından Farkları

CLI'nin modeli çevrelediği avantajlar:

Depo bağlamı: Dosya ağacını okur, ilgili dosyaları dizinler; 400K bağlam penceresi daha verimli kullanılır.
Onaylı komut yürütme: Komut önerileri sizin onayınız olmadan çalışmaz.
Fark önizlemesi: Dosya değişiklikleri birleşik diff olarak gösterilir, uygulamadan önce gözden geçirin.
Oturum kalıcılığı: Her proje için geçmiş saklanır, CLI'yi tekrar açınca kaldığınız yerden devam edersiniz.

Bu özellikleri API ile manuel olarak tekrar yapmak gerekir. Eğer ham API kullanmak isterseniz, GPT-5.5 API kılavuzu üzerinden başlayabilirsiniz.

Plan Bazında Oran Sınırları ve Kısıtlamalar

23 Nisan 2026 için güncel oranlar:

Plan	Codex'te GPT-5.5 erişimi	Haftalık sınır
Ücretsiz	Evet (sınırlı süre)	Sıkı; prototip boyutunda
Go	Evet (sınırlı süre), 2× Ücretsiz limitleri	Küçük
Plus	Evet	Orta
Pro	Evet, tek kullanıcılar için en yüksek sınırlar	Yüksek
Business	Evet, koltuk bazlı	Koltuk başına yüksek
Enterprise / Edu	Evet, sözleşme bazlı	Özel

Sınıra ulaşıldığında Codex planınıza özel hata döndürür. Kalan hakkınızı /status ile görebilirsiniz.

Editör ve IDE Entegrasyonu

Aynı Codex oturumu ile VS Code eklentisi, JetBrains eklentisi ve Codex bulut uygulamasını kullanabilirsiniz. CLI ile oturum açınca, IDE eklentileri otomatik bağlanır.

Apidog kullananlar için pratik entegrasyon adımları:

Codex CLI'da bir API isteği prototipi oluşturun (bu dosyaya karşı GPT-5.5 istemi çalıştır).
İstemi ve çıktıyı Apidog koleksiyonuna aktarın.
Sözleşme netleşince ve ücretli anahtara geçtiğinizde, doğrudan API çağrısına geçin.

VS Code ile entegrasyon için VS Code'da Apidog rehberini inceleyin.

Ücretsiz ve Go Planlarında Güvenlik İpuçları

Başlangıçta şu önlemleri alın:

Dosya yazmalarını onayla: ~/.codex/config.json dosyasında "autoApproveWrites": false olarak ayarlayın.
Çalışma alanını sınırlandır: codex komutunu sadece proje dizininde çalıştırın; aksi halde tüm ana klasörünüz açılır.

OpenAI, GPT-5.5 için güvenlik testleri ve kırmızı takım çalışmaları gerçekleştirdi (CNBC haberi). Yine de, CLI makinenizde çalıştığı için değişiklikleri onaylamadan önce mutlaka gözden geçirin.

Ücretsiz Yoldan Ne Zaman Çıkmalısınız?

OpenAI "sınırlı süre" diyor; yani yükseltme gerekecek. Şu durumlarda geçiş yapın:

Haftalık kotayı aştınız: Gerçek iş yapıyorsanız Plus/Pro'ya geçin.
API entegrasyonu istiyorsunuz: CLI yetmiyorsa, GPT-5.5 API kılavuzu ile geçiş yapın.
Ekibiniz koltuk bazlı faturalandırma gerektiriyor: Fiyatlandırma dökümü ile Business/Enterprise'a geçin.

Her geçişte temel model aynı kalır; sadece faturalandırma ve arayüz değişir.

SSS

Codex, GPT-5.5 Pro'yu da çalıştırıyor mu?

Hayır, Codex şu an sadece standart GPT-5.5 modelini kullanıyor. Pro, sadece ChatGPT ve ileride API'de olacak.

ChatGPT hesabı olmadan Codex kullanabilir miyim?

Hayır. Ya ChatGPT oturumu açmalısınız ya da OpenAI API anahtarı kullanmalısınız.

Ücretsiz ve Go erişimi ne kadar sürecek?

OpenAI net süre belirtmedi, "sınırlı süre" dedi. Birkaç hafta/ay varsayılmalı, iş yükünüz arttıkça yükseltmeyi planlayın.

Codex çevrimdışı çalışır mı?

Hayır. Her GPT-5.5 çağrısı OpenAI altyapısına gider.

Bu, ChatGPT web uygulamasından nasıl farklı?

Codex, terminalde çalışır, dosya sisteminize ve shell'e erişir. Web uygulamasında bu imkanlar yoktur.

GPT-5.5 API'si Ücretsiz Nasıl Kullanılır

Tobias Hoffmann — Fri, 24 Apr 2026 02:19:33 +0000

GPT-5.5, 23 Nisan 2026'da çoğu yüzey için bir ödeme duvarıyla piyasaya sürüldü; ChatGPT'de Plus, Pro, Business ve Enterprise sürümleri ile programatik çağrılar için ücretli API belirteçleri içeriyor. Ancak lansmanın içinde, bugün çalışan üç ücretsiz yol bulunuyor. Oran sınırlamalarını ve olası bir sona ermeyi kabul ediyorsanız, bir ödeme yöntemi eklemeden gerçek GPT-5.5 çağrıları yapabilirsiniz.

Apidog'u bugün deneyin

Bu kılavuz, doğrulanmış tüm ücretsiz yolları, her birinin en uygun kullanım durumlarını ve talebiniz arttığında ücretsiz katmandan sorunsuzca çıkabilmeniz için Apidog'da nasıl üretime hazır koleksiyon oluşturabileceğinizi gösterir.

Özet

ChatGPT Free veya Go'da Codex CLI — Codex komut satırı ile GPT-5.5'e ücretsiz, geçici erişim. Kredi kartı gerekmez, anında çalışır.
Yeni API hesapları için OpenAI deneme kredisi — Yeni oluşturulan API anahtarında küçük bir başlangıç bakiyesiyle gerçek GPT-5.5 çağrıları.
OpenRouter ve toplayıcı ücretsiz katmanları — Üçüncü parti ağ geçitlerinde zaman zaman ücretsiz kota.
Her yolun limitleri vardır. Üretim iş yükü için, deneme bitmeden ücretli faturalandırmaya geçiş yapın.

Yol 1: Codex CLI (En Pratik Ücretsiz Yol)

OpenAI, lansman sırasında ChatGPT Free ve Go planlarına Codex'i sınırlı süreli dahil etti. Codex, API anahtarı yerine ChatGPT oturum açmasıyla GPT-5.5'i kullanmanıza izin verir.

Kurulum

npm install -g @openai/codex
# veya
brew install codex

Kurulumu doğrulamak için:

codex --version

Kimlik Doğrulama

İlk çalıştırmada, codex ChatGPT OAuth için tarayıcı açar. Başsız sunucularda:

codex login --device-auth

Cihaz kodu akışı size URL ve kod üretir; başka bir makineden tamamlayabilirsiniz. API anahtarı gerekmez.

Modeli Seçin

Codex oturumunda:

/model gpt-5.5

veya CLI başlatırken:

codex --model gpt-5.5

Kalan kotanızı /status komutuyla görebilirsiniz. Free ve Go limitleri dar ama prototip için yeterli.

Sunduğu ve Sınırladıkları

400 bin bağlam boyutunda gerçek GPT-5.5, dosya okuma ve terminal komutu desteğiyle.
API erişimi yok; sadece Codex CLI üzerinden kullanılabilir.
Daha fazla detay için Codex ile ücretsiz GPT-5.5 rehberimize bakın.

Codex Free/Go erişimi "sınırlı süre"li olduğu için, kodunuzu model kimliğini dinamik tutacak şekilde yazın; ücretliye geçerken yeniden yazmaya gerek kalmaz.

Yol 2: Yeni API Hesapları için OpenAI Deneme Kredisi

Yeni OpenAI geliştirici hesapları genellikle sınırlı bir deneme kredisiyle başlar. Kredi miktarı değişken; geçmişte 5 $/90 gün, bazen .edu e-posta ile daha fazlası.

Nasıl Talep Edilir

platform.openai.com'dan yeni bir geliştirici hesabı açın (daha önce kullanılmamış e-posta ile).
Telefon numarasını doğrulayın.
Deneme organizasyonunda bir API anahtarı oluşturun.
Kullanım panosundan kredi miktarı ve geçerlilik tarihini kontrol edin.

GPT-5.5'te Ne Sağlar?

Mevcut fiyatlandırmaya göre, ~1 milyon giriş veya ~160 bin çıkış belirteci kadar GPT-5.5 çalıştırabilirsiniz. Prototip, iş akışı testleri veya küçük araç deneyleri için yeterli fakat üretim için yetersizdir.

Deneme süresinde iki optimizasyon:

Toplu iş modunu kullanın: Toplu API ile sıraya alınan istekler %50 daha ucuz. Fiyatlandırma detayı.
reasoning.effort'i düşük tutun: Varsayılan olarak "düşük" mod belirteç tüketimini azaltır.

Püf Noktası

Deneme kredisi bittiğinde hesabınız ikinci bir deneme almaz, çağrılar 402 hatası döndürür.

Yol 3: Toplayıcı Ücretsiz Katmanları

OpenRouter, Together, Groq gibi ağ geçitleri zaman zaman yeni modellerde ücretsiz kota açar. Kota gelip gider, her kurulumda önce kontrol edin.

Tipik adımlar:

Hesap oluşturup e-posta doğrulayın.
API anahtarınızı alın.
OpenAI SDK'sında base_url'yi güncelleyin.
Model adını toplayıcının takma adına ayarlayın (ör: openai/gpt-5.5).

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key="sk-or-v1-...",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the Responses API in two paragraphs."}],
)

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

Burada, ücretsiz kota anlık olarak bitebilir; bu durumda 402/429 hatası alırsınız. Test ve prototip için idealdir, üretim için değil.

Hangi Ücretsiz Yolu Seçmelisiniz?

Kullanım Durumu	En İyi Ücretsiz Yol
Terminal tabanlı kodlama asistanı	Codex CLI (Yol 1)
Hızlı Python veya Node deneyleri	Deneme kredisi (Yol 2)
Barındırılan bir uygulamadan test etme	Toplayıcı (Yol 3)
Gerçek istemlerde GPT-5.5'i GPT-5.4 ile karşılaştırma	Deneme kredisi + Apidog koleksiyonu
Tek seferlik “bu sorumu yanıtlayabilir mi” araştırması	ChatGPT Plus (ücretsiz değil, ancak saatlik en ucuz)

Bir prototipten fazlası için, üç yolun da limitleri hızlıca dolacaktır. Amaç, ücretli belirteçler harcamadan önce isteğin ve istemin şeklini ayarlamaktır.

Apidog'da İstek Şeklini Önceden Oluşturun

Ücretsiz denemeden üretime geçişte kodu tekrar yazmadan ilerlemek için isteği bir kez oluşturup koleksiyonu sürüm kontrolünde tutun.

Adımlar:

Apidog'da yeni koleksiyon açın, POST https://api.openai.com/v1/responses isteği ekleyin.
Yetkilendirme başlığını ortam değişkeninden ayarlayın (anahtar değişimine gerek kalmasın).
Gerçek anahtar boşken, örnek bir yanıt kaydedin (mock için).
baseUrl'i OpenRouter'a çekip model adını değiştirerek koleksiyonu klonlayın.

Daha sonra ortam değişkenini değiştirerek, kodunuzu yeniden yazmadan anahtarı ve URL'yi güncelleyebilirsiniz. VS Code içinden erişim için VS Code Apidog rehberimize bakın.

Dikkate Alınması Gereken Ücretsiz Yol Sınırlamaları

Oran limitleri yükle değişir. Codex Free/Go yoğun saatlerde yavaşlar.
Deneme kredisi birikmez. Aynı kart, telefon, IP ile ikinci bir deneme hesabı alamazsınız.
GPT-5.5 Pro ücretsiz sunulmaz. Pro modeli yalnızca ücretli katmanda.
Düşünme modu bütçeyi tüketir. Kritik testler haricinde reasoning.effort'i düşük tutun.
Ücretsiz pencereler geçicidir. Codex Free/Go erişimi OpenAI lansmanında "sınırlı süre" olarak belirtilmiştir.

Gerçekçi Bir Ücretsiz Katman Prototipi

En verimli prototipleme için:

Takımınızın yaptığı gerçek bir görevi seçin (rapor, kod incelemesi vb.).
10 örneği GPT-5.4 ile test edin, çıktıları kaydedin.
Aynı örnekleri Codex CLI veya deneme kredisi ile GPT-5.5'te çalıştırın.
Jeton başına çıktı ve hata oranını karşılaştırın.
Yükseltmenin, fiyat artışına değip değmeyeceğine karar verin.

Bu süreç birkaç saat sürer ve hangi modelin işinize uyduğunu netleştirir.

Sıkça Sorulan Sorular

Codex Free ve Go denemesi kalıcı mı?

Hayır. OpenAI duyurusunda "sınırlı süre" vurgulanıyor; birkaç ay sonra kapanacak.

ChatGPT Free bana tarayıcıda GPT-5.5 sağlıyor mu?

Hayır. Ücretsiz ChatGPT varsayılan olarak GPT-5.3 çalıştırır. GPT-5.5 için Plus veya üstü gerekir.

GPT-5.5'i Hugging Face veya Ollama'da ücretsiz çalıştırabilir miyim?

Hayır. GPT-5.5 kapalı ağırlıklı; sadece OpenAI altyapısında veya Codex oturumuyla erişilebilir.

Öğrenci indirimi var mı?

OpenAI, geçmişte .edu e-posta ve yüksek deneme kredisi sundu. Mevcut durumu OpenAI eğitim sayfasından kontrol edin.

Kodu yeniden yazmadan ücretsizden ücretliye nasıl geçilir?

Ortam değişkeni ile anahtar ve base URL kullanın.

OPENAI_API_KEY ve OPENAI_BASE_URL'i bir kez ayarlayın, deneme bitince değiştirin.

Detaylar için GPT-5.5 API kılavuzumuzu inceleyin.

GPT-5.5 API Nasıl Kullanılır

Tobias Hoffmann — Fri, 24 Apr 2026 02:16:17 +0000

GPT-5.5, 23 Nisan 2026'da piyasaya sürüldü ve geliştiriciler için hemen ChatGPT ve Codex içinde kullanılabilir oldu. OpenAI, Yanıtlar (Responses) ve Sohbet Tamamlamaları (Chat Completions) API'lerine "çok yakında" erişim sözü verdi. Bu rehberde, GPT-5.5'i API üzerinden veya Codex oturumuyla nasıl hızlıca entegre edeceğinizi, erken erişim yöntemlerini ve pratik kullanım adımlarını bulacaksınız.

Apidog'u bugün deneyin

Uç nokta detayları, kimlik doğrulama, Python ve Node.js örnekleri, parametre tablosu, düşünme modu fiyatlandırması, hata yönetimi ve kredi tasarrufu sağlayan test iş akışları için Apidog'u kullanabilirsiniz.

Modelin genel özellikleri için GPT-5.5 Nedir ve tamamen ücretsiz kullanım için GPT-5.5 API'sini Ücretsiz Kullanma bölümlerine göz atın.

TL;DR

GPT-5.5, Yanıtlar ve Sohbet Tamamlamaları uç noktalarında sunulur; model kimliği: gpt-5.5. Pro sürüm için gpt-5.5-pro.
API fiyatlandırması: 5 $ / M giriş, 30 $ / M çıkış; Pro: 30 $ / M giriş, 180 $ / M çıkış.
Bağlam penceresi API'de 1 M token, Codex CLI'da 400 K token.
Genel API erişimi açılana kadar, ChatGPT oturum açma ile Codex üzerinden GPT-5.5 kullanılabilir.
Koleksiyonları önceden oluşturmak için Apidog ile çalışın; istek yapısı GPT-5.4 ile uyumlu.

Önkoşullar

İlk API çağrısı için aşağıdakileri hazırlayın:

OpenAI geliştirici hesabı (ücretli katman). UI ve API erişimi istiyorsanız hem ChatGPT Plus/Pro hem de API faturalandırması gerekir.
GPT-5 model ailesine erişimli bir API anahtarı. Üretimde proje anahtarları önerilir.
SDK sürümü: Python için openai>=2.1.0, Node için openai@5.1.0 ve üzeri.
API istemcisi: Tek çağrı için curl yeterlidir; yineleme ve koleksiyonlar için Apidog veya benzeri araçları kullanın.

API anahtarınızı dışa aktarın:

export OPENAI_API_KEY="sk-proj-..."

Uç Nokta ve Kimlik Doğrulama

GPT-5.5, GPT-5 ailesiyle aynı API uç noktalarından erişilir:

POST https://api.openai.com/v1/responses
POST https://api.openai.com/v1/chat/completions

Kimlik doğrulama Bearer Token ile yapılır. Gövdeye model kimliği, istem veya mesaj dizisi ve parametreleri ekleyin.

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "input": "Summarize the last 10 releases of the openai/codex repo in three bullets.",
    "reasoning": { "effort": "medium" }
  }'

Başarılı çağrı, output ve usage bloklarını içeren bir JSON döndürür. Hatalar standart OpenAI formatında gelir; hata kodları ve çözüm yolları aşağıda.

İstek Parametreleri

Her alan maliyet ve davranış üzerinde etkilidir. İşte gpt-5.5 için parametreler:

Parametre	Tip	Değerler	Notlar
`model`	dize	`gpt-5.5`, `gpt-5.5-pro`	Gerekli. Pro, 6x maliyetlidir.
`input` / `messages`	dize/dizi	İstem veya sohbet dizisi	Yanıtlar için `input`, Sohbet için `messages`.
`reasoning.effort`	dize	`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`	Varsayılan: `low`. Yüksek seviyeler daha derin ve maliyetli muhakeme.
`max_output_tokens`	tam sayı	1 – 128000	Çıkış için üst sınır.
`tools`	dizi	function, web_search, file_search, computer_use, code_interpreter	Model, araçları zincirleyebilir.
`tool_choice`	dize/nesne	`auto`, `none`, belirli araç adı	Belirli bir aracı zorlamak için.
`response_format`	nesne	`{ "type": "json_schema", "schema": {...} }`	Yapılandırılmış JSON çıktısı. Varsayılan katı mod.
`stream`	boolean	true / false	SSE desteği. Reasoning token’ları ayrı olaylar olarak gelir.
`user`	dize	Serbest biçimli	Kötüye kullanım tespiti için.
`metadata`	nesne	En fazla 16 anahtar-değer	OpenAI panelinde görünür.
`seed`	tam sayı	int32	Yumuşak determinizm için.
`temperature`	sayı	0 – 2	`reasoning.effort >= medium` ise yok sayılır.

En fazla maliyet etkisi olan parametreler: reasoning.effort, max_output_tokens, ve tools. reasoning.effort: "high" veya "xhigh" ile maliyet çarpanını göz önünde bulundurun.

Python Örneği

Aşağıdaki gibi hızlıca GPT-5.5 ile Yanıtlar API'sini kullanabilirsiniz:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    input=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a senior Go engineer. Answer in terse, runnable code.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Write a worker pool with bounded concurrency and a context "
                "cancellation path. No third-party deps."
            ),
        },
    ],
    reasoning={"effort": "medium"},
    max_output_tokens=4000,
)

print(response.output_text)
print(response.usage.model_dump())

response.output_text düz metin döndürür, ara detaylar için response.output kullanın.
usage bloğu artık input_tokens, output_tokens, reasoning_tokens içerir; hepsi faturalandırılır.

Node Örneği

Node.js ile entegrasyon:

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.5",
  input: [
    { role: "system", content: "You are a careful reviewer." },
    {
      role: "user",
      content:
        "Review this migration and flag any operation that would lock a write-heavy table for more than 200 ms.",
    },
  ],
  reasoning: { effort: "high" },
  tools: [{ type: "file_search" }],
  max_output_tokens: 6000,
});

console.log(response.output_text);
console.log(response.usage);

reasoning.effort'i high seçerek denetleme ve hassas görevlerde doğruluğu artırabilirsiniz.

Düşünme Modu

Düşünme modu, reasoning.effort parametresini high veya xhigh olarak ayarlamanızla etkinleşir. Daha yüksek doğruluk ve zincirleme gerektiren işlemlerde kullanın.

Varsayılan olarak medium kullanın; çoğu iş yükü için yeterli ve maliyet-etkin.
high veya xhigh'ı araştırma, kritik inceleme ve uzun araç zincirlerinde tercih edin.

Yapılandırılmış Çıktı

JSON şeması ile kesin çıktı almak için örnek:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    input="Extract the title, speaker, and start time from this transcript chunk.",
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "session_extract",
            "strict": True,
            "schema": {
                "type": "object",
                "required": ["title", "speaker", "start_time"],
                "properties": {
                    "title": {"type": "string"},
                    "speaker": {"type": "string"},
                    "start_time": {"type": "string", "format": "date-time"},
                },
            },
        },
    },
)

Her zaman şema ile çalışın; bozuk çıktılar için yeniden deneme ihtiyacını kaldırır, ek token maliyeti yoktur.

Araç Kullanımı ve Aracılar

Yanıtlar API'si beş yerleşik aracı destekler:

web_search: Gerçek zamanlı arama, alıntılı sonuçlarla.
file_search: Yüklenen dosya üzerinde vektör arama.
code_interpreter: Sanal ortamda Python.
computer_use: Operator yığını ile otomasyon.
function: Kendi fonksiyonlarınız (callback).

GPT-5.5, 5.4'e göre daha fazla çok adımlı zincirleme yapar. Araçları zincirlemek için parametreleri kullanabilirsiniz.

Hata İşleme ve Yeniden Denemeler

En sık karşılaşacağınız hata kodları ve çözüm stratejileri:

Kod	Anlamı	Yeniden dene?
`429 rate_limit_exceeded`	Kota aşıldı	Evet (üstel backoff + jitter)
`400 context_length_exceeded`	Token sınırı aşıldı	Hayır, girişi azaltın
`500 server_error`	Geçici sunucu hatası	Evet, en fazla 3 deneme
`403 policy_violation`	Güvenlik politikası ihlali	Hayır, istemi yeniden yazın

Unutmayın: Reasoning token'ları da toplam token sınırına dahildir.

Apidog ile Test İş Akışı

GPT-5.5 testlerini optimize etmek ve token maliyetini düşürmek için:

Apidog'da isteği oluşturun, koleksiyon olarak kaydedin ve ortamları (dev/staging/prod) etiketleyin.
Kodunuzda yineleme yaparken yerleşik sahte sunucu ile son yanıtı tekrar oynatın.
Şemanız kararlıysa, canlı anahtara geçin.

Apidog ayrıca Claude Kod ve VS Code entegrasyonları sunar. Tam kurulum için VS Code'da Apidog ve Postman karşılaştırması rehberlerine göz atın.

API Genelleşmeden Önce GPT-5.5'i Çağırma

OpenAI Yanıtlar API'si tamamen açılmadan, GPT-5.5 ile uygulamalı deneyim için Codex oturum akışı kullanılabilir. Adım adım kurulum ve kullanım için Codex ücretsiz kılavuzunu takip edin.

SSS

Bir gpt-5.5-mini var mı?

Yok. OpenAI, düşük maliyetli SKU olarak gpt-5.4-miniyi kullanmaya devam ediyor.

Bağlam penceresi nedir?

API'de 1 M token, Codex CLI'da 400 K token. Muhakeme token'ları dahil.

GPT-5.4 kodumu yeniden yazmam gerekir mi?

Hayır. Model kimliğini değiştirin, gerekiyorsa max_output_tokens ve reasoning.effort parametrelerini ayarlayın.

Maliyeti nasıl düşürebilirim?

Toplu İşlem (%50 indirim), Esnek mod (%50 indirim, daha yavaş), ve katı şemalar kullanarak yeniden denemeleri azaltın. Detaylı hesaplama için GPT-5.5 fiyatlandırma dökümüne bakın.

API GA duyurusunu nereden takip edebilirim?

OpenAI geliştirici topluluğu ve OpenAI API fiyatlandırma sayfası güncellemeleri izleyin.

GPT-5.5 Nedir? OpenAI'ın Yeni Nesil Modeli Hakkında Her Şey

Tobias Hoffmann — Fri, 24 Apr 2026 01:53:48 +0000

OpenAI, GPT-5.4'ten yalnızca altı hafta sonra, 23 Nisan 2026'da GPT-5.5'i yayınladı. Şirket bu modeli “gerçek işler için yeni bir zeka sınıfı” olarak tanımlıyor ve çok adımlı kodlama, bilgisayar kullanımı, derinlemesine araştırma gibi iş yükleri için optimize edilmiş bir sınır modeli olarak sunuyor. GPT-5.5, ChatGPT ve Codex platformlarında “çok yakında” API erişimiyle birlikte geliyor.

Apidog'u bugün deneyin

GPT-5.5'e geçip geçmemeye karar verirken, bu kılavuzda modelin temelleri, 5.4'ten farkları, önemli benchmark sonuçları, bugünkü kullanım yöntemleri ve sık rastlanan tuzaklar özetlenmiştir.

Geliştiricilere özel rehberler için, aşağıdaki kaynakları doğrudan kullanabilirsiniz:

Genel API erişimi açılır açılmaz hızlı başlamak için Apidog ile koleksiyonunuzu bugünden hazırlayabilirsiniz.

ÖZET

GPT-5.5, OpenAI'nin 23 Nisan 2026'da piyasaya sürdüğü sınır kodlama ve akıl yürütme modelidir.
GPT-5.4'e kıyasla SWE-bench'te %88,7 ve MMLU'da %92,4 puana ulaşırken, halüsinasyonlarda %60 düşüş sağladı.
Üç varyant: GPT-5.5 standardı, GPT-5.5 Thinking (genişletilmiş akıl yürütme), GPT-5.5 Pro (en yüksek doğruluk, yalnızca üst seviye planlar).
Bugün ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu ve Codex'in tüm planlarında (Ücretsiz ve Go planlarında geçici ücretsiz pencere ile) çalışıyor.
API erişimi şu anda aşamalı; tam Yanıtlar ve Sohbet Tamamlamaları için Codex oturum açma yoluyla çağrı yapılabiliyor.
API fiyatlandırması milyon girdi jetonu başına 5$, milyon çıktı jetonu başına 30$; GPT-5.4'ün iki katı, fakat daha verimli jeton kullanımıyla dengeleniyor.

GPT-5.5 aslında nedir?

GPT-5.5, GPT-5 serisinin en yeni ve gelişmiş modelidir. GPT-5.4, GPT-5.4-mini ve 5.3 ailesinin üzerinde konumlanır. Dahili kod adı “Spud” olan bu model, resmi olarak GPT-5.5 olarak tanıtıldı.

Lansmanda üç varyant mevcut:

GPT-5.5: Varsayılan model. Hızlı ve düşük jeton kullanımıyla optimize edilmiştir.
GPT-5.5 Thinking: Genişletilmiş akıl yürütme bütçesiyle, karmaşık mantık gerektiren iş yükleri (ör. çok dosyalı hata ayıklama, derin araştırma) için uygundur. ChatGPT'de haftada yaklaşık 3.000 mesaj limiti vardır.
GPT-5.5 Pro: Yüksek doğruluk gerektiren, kritik işler için tasarlanmıştır. Sadece Pro, Business ve Enterprise planlarında sunulur.

Model, çıktı üretmeden önce plan yapma, araç seçme ve kendi çıktısını kontrol etme yetenekleriyle öne çıkar. Pratikte bu, daha az yanlış nesne, daha az komut istemi ve gerektiğinde açıklayıcı sorularla daha tutarlı çıktı anlamına gelir.

GPT-5.4'ten Ne Değişti?

Altı haftalık hızlı döngü, bu sürümü nesiller arası bir sıçrama olmaktan çok, hedefli bir yükseltme yapıyor. Temel farklar aşağıdaki tabloda:

Yetenek	GPT-5.4	GPT-5.5
SWE-bench	~%74	%88,7
MMLU	%91,1	%92,4
Halüsinasyon oranı	temel	−%60
Bağlam penceresi (API)	1,05 M	1 M (Codex: 400 K)
API girdi fiyatı	2,50 $ / M	5,00 $ / M
API çıktı fiyatı	15,00 $ / M	30,00 $ / M
Bilgisayar kullanımı	Gelişiyor	Üretim seviyesi
Çok adımlı araç zincirleri	Tek atış tercih edildi	Tam otonom döngüler

SWE-bench'teki artış, modelin gerçek GitHub sorunlarını çözme oranında ciddi bir sıçrama anlamına gelmektedir. Fiyatın iki katına çıkması bir gerçek; ancak jeton verimliliği sayesinde toplam maliyet artışı görev başına yaklaşık %20 olarak ölçülüyor (bağımsız test). Özellikle kısa prompt iş yüklerinde bu fark minimuma iniyor.

Ne Konularda İyidir?

GPT-5.5 dört ana senaryoda öne çıkıyor:

Ajanssal kodlama: Depo okuma, dosya açma, test çalıştırma, yineleme. SWE-bench puanları bu yeteneği doğrular.
Bilgisayar kullanımı: Tarayıcı/kabuk otomasyonu, form doldurma, veri kazıma ve hata kurtarma.
Derin araştırma: Uzun akıl yürütme zincirleri, web arama, çelişkili kaynaklardan özet çıkarma. Thinking modu özellikle bu iş yükleri için optimize edilmiştir.
Belge ve e-tablo oluşturma: Daha az düzen/formül hatası ve temiz çıktı.

Toplu sınıflandırma, gömme tabanlı bilgi alma veya toplu özetleme gibi yüksek hacimli iş yüklerinde ise GPT-5.4-mini veya 5.3 daha maliyet-etkindir.

Bugün Kullanılabilirlik

GPT-5.5 erişimi güncel olarak şöyle:

Yüzey	Plan	Erişim
ChatGPT	Ücretsiz	GPT-5.3 varsayılan, GPT-5.5 yok
ChatGPT	Go	GPT-5.3 varsayılan, GPT-5.5 yok
ChatGPT	Plus	GPT-5.5 standardı + Düşünme (haftada 3.000)
ChatGPT	Pro	Standart + Düşünme + Pro
ChatGPT	Business	Standart + Düşünme + Pro
ChatGPT	Enterprise / Edu	Standart + Düşünme + Pro
Codex	Tüm planlar (Ücretsiz, Go, Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu)	400 K bağlamlı GPT-5.5; Ücretsiz ve Go sınırlı süreli deneme sürümünde
API	Yanıtlar / Sohbet Tamamlamaları	“Çok yakında”; lansmanda genel kullanıma açık değil

Bugün doğrudan API anahtarı olmadan GPT-5.5'e erişmek için en hızlı yol Codex CLI'dır.

Tek Satırda Fiyatlandırma

GPT-5.5 API: 5 $ / M girdi, 30 $ / M çıktı.
GPT-5.5 Pro API: 30 $ / M girdi, 180 $ / M çıktı.
Toplu ve Esnek: standart oranın yarısı.
Öncelik: standart oranın 2,5 katı.
Codex CLI: Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu, Go ve geçici olarak Ücretsiz'de ücretsizdir (plan başı haftalık limitler geçerlidir).

Daha fazla detay ve iş yükü başına maliyet hesapları için fiyatlandırma dökümüne bakabilirsiniz.

Bugün Nasıl Denenir

ChatGPT ücretli planda: Model seçiciden GPT-5.5'i seçip kullanmaya başlayın.
Codex CLI kurulumu:
```
npm install -g @openai/codex
brew install codex
codex
```
Komutlarından biriyle kurulum yapın, ChatGPT hesabınızla oturum açın. Model değişimi için:
```
/model gpt-5.5
```
Ücretsiz ve Go planları sınırlı süreyle destekleniyor. Detaylar ve örnek kullanım için Codex ile GPT-5.5'i ücretsiz nasıl kullanacağınız rehberine göz atın.
API hazırlığı: API erişimi “çok yakında” açılacak. Endpoint kimliği yayına girer girmez entegre etmek üzere koleksiyonunuzu şimdi Apidog'da oluşturun. Olası uç nokta yapısı için GPT-5.5 API kılavuzuna bakın.

Güvenlik ve Kırmızı Ekip Testi

OpenAI, GPT-5.5'i piyasaya sürmeden önce siber ve biyo riskler için üçüncü taraf güvenlik testlerinden geçirdi. Özellikle çift kullanımlı kod üretiminde ret davranışı 5.5'te daha sıkı. API dağıtımı için de ölçekli hizmetlerde farklı koruyucu politikalar uygulanıyor. Tarayıcı veya arayüzle etkileşen uygulamalarda 5.4'e kıyasla daha katı varsayımlar planlamalısınız.

Geçmeli misiniz?

Kodlama aracı veya ajanssal iş yükünüz varsa — hemen geçin. Codex ile erişim mevcut ve döngüye izin verdiğinizde verimlilik hızla artar.
Yüksek hacimli çıkarım çalıştırıyorsanız — GPT-5.4-mini'yi varsayılan olarak kullanmaya devam edin, zorlayıcı görevler için GPT-5.5'i değerlendirin.
Tüketiciye yönelik bir ürününüz varsa — API erişimini bekleyin ve mutlaka A/B testi yapın. Fiyat artışı ve halüsinasyon azalması kullanıcı deneyiminize göre anlamlı olabilir.

Model değişikliği öncesi tam karar akışı ve örnekler için fiyatlandırma dökümüne bakabilirsiniz.

Sıkça Sorulan Sorular

GPT-5.5 API'de mevcut mu? 23 Nisan 2026 itibarıyla doğrudan API anahtarı ile kullanılamıyor. OpenAI "çok yakında" diyor. Bugün Codex CLI ile ve ChatGPT oturumu üzerinden erişim mümkün.

Bağlam penceresi nedir? ChatGPT ve yakında API'de 1 milyon jeton, Codex CLI'da 400K jeton pencere.

GPT-5.5 Thinking ile Pro arasında ne fark var? Thinking, standart modele göre daha geniş akıl yürütme bütçesine sahip. Pro ise doğruluk açısından kritik görevler için özel olarak eğitilmiş bir varyanttır ve sadece üst seviye planlarda sunulur.

GPT-5.5 ücretsiz mi? ChatGPT'de yalnızca ücretli planlarda var. Codex'te, Ücretsiz ve Go kullanıcıları için geçici olarak ücretsiz, fakat hız limitli. Ücretsiz kılavuz tüm yolları kapsar.

GPT-5.4'ü hala kullanabilir miyim? Evet. 5.4 kaldırılmadı ve milyon jeton başına 2,50 $ / 15 $ ile daha ucuz. Maliyet duyarlı işlem hatları için uygun.

Hy3 Önizleme API'si Ücretsiz Nasıl Kullanılır?

Tobias Hoffmann — Thu, 23 Apr 2026 10:50:03 +0000

Tencent, Hy3 Preview'u 22 Nisan 2026'da açık kaynak olarak yayınladı ve hemen ardından OpenRouter, bu modeli tamamen ücretsiz bir uç nokta olarak listeledi. Kredi kartı gerekmez, jeton ölçümü veya deneme süresi yok. Tencent'in Yuanbao ve CodeBuddy sistemlerinde çalışan aynı 295B-parametre Uzman Karışımı (Mixture-of-Experts) modelini, bugün kendi projelerinizde sıfır maliyetle kullanabilirsiniz.

Bugün Apidog'u deneyin

Bu rehberde, Hy3 Preview API'sini OpenRouter, Hugging Face Space ve orijinal Hy3 deposu üzerinden ücretsiz olarak nasıl kullanacağınızı adım adım göreceksiniz. Ayrıca Hy3'ün benzersiz akıl yürütme modları ve Apidog ile kod yazmadan API testi yapmanın pratik yollarını da bulabilirsiniz.

Hızlı başlamak için doğrudan “Adım adım: OpenRouter'da Hy3 Preview'ı ücretsiz çağırın” bölümüne geçebilirsiniz.

TL;DR

Hy3 Preview, OpenRouter'da tencent/hy3-preview:free modeliyle tamamen ücretsizdir (0$ giriş/çıkış).
Mixture-of-Experts modeli: 295B toplam, 21B aktif parametre, 192 uzman, 256K jeton bağlam penceresi.
Üç akıl yürütme modu: Hızlı yanıtlar için no_think, derin analiz için low ve high.
Kıyaslamalar: SWE-bench Verified 74.4, Terminal-Bench 2.0 54.4, GPQA Diamond 87.2, MMLU 87.42.
Üç ücretsiz yol: OpenRouter, Hugging Face Hy3-preview Alanı, vLLM ile kendi kendine barındırma.
Apidog uyumluluğu: OpenAI Sohbet Tamamlama şemasıyla, OpenRouter API'siyle doğrudan çalışır.

Hy3 Preview nedir?

Hy3 Preview, Tencent'in yeni nesil Hunyuan temel model ekibinin amiral gemisidir. Ekip, eski OpenAI araştırmacısı Yao Shunyu liderliğinde, şirketin akıl yürütme yeteneklerini geliştirmeye odaklandı. Hy3, güçlü ajansiyel eğitim ve araç kullanım kabiliyetiyle öne çıkar; DeepSeek, Alibaba ve Zhipu gibi diğer Çin menşeli açık ağırlıklı modellere doğrudan rakiptir.

Resmi model kartı'nda teknik detaylar:

Mimari: 80 katman, Mixture-of-Experts, 64 başlı dikkat, ekstra MTP katmanı.
Parametreler: 295B toplam, her ileri geçişte 21B aktif.
Uzmanlar: Her jetonda 192 uzman, en iyi 8 yönlendirme.
Bağlam: 256K jeton (OpenRouter: 262.144).
Tokenlayıcı: BF16, 120.832 kelime dağarcığı.
Lisans: Tencent Hy Topluluk Lisansı, ticari kullanım mümkün.

Model, çok turlu araç kullanımı ve RL ile eğitildiği için kod ve kabuk görevlerinde üst seviye sonuçlar verir. SWE-bench Verified, Terminal-Bench 2.0 ve şirket içi WildClawBench skorları, Hy3'ü kodlama alanında öne çıkarır.

Hy3 Preview'u kullanmanın üç ücretsiz yolu

Hy3 Preview'u aşağıdaki yollarla ücretsiz çalıştırabilirsiniz:

Yol	Ne olduğu	Ücretsiz mi?	Ne için iyi?
OpenRouter `tencent/hy3-preview:free`	Barındırılan OpenAI uyumlu API	Evet, 0$ giriş/çıkış	Aracılar, betikler, arka uç entegrasyonlar
Hugging Face Space	Tarayıcı sohbet demosu	Evet	Hızlı istemler, demo/test
Kendi kendine barındırma (vLLM / SGLang)	Açık ağırlıkları kendi GPU'larınızda çalıştırın	Ücretsiz yazılım, donanım maliyeti	Gizlilik, yüksek hacimli iş yükleri

Çoğu geliştirici için en hızlı ve kolay yol OpenRouter API'sini kullanmaktır. Ücretsiz katmandaki hız ve kapasite, prototipleme için yeterli.

Adım adım: OpenRouter'da Hy3 Preview'ı ücretsiz çağırın

İşte sıfırdan çalışan bir tencent/hy3-preview:free API isteği oluşturmanın en kısa yolu:

OpenRouter hesabı oluşturun: openrouter.ai üzerinden e-posta ile kaydolun. Ücretsiz katman için ödeme yöntemi gerekmez.
API anahtarı alın: OpenRouter panelinden yeni bir anahtar oluşturun, örneğin export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-... ile ortam değişkeni olarak saklayın.
Model sayfasını kontrol edin: Hy3 Preview ücretsiz listelemesine gidin, "Ücretsiz" banner'ını görün ve kullanım limitini kontrol edin.

İlk API çağrınızı yapın: OpenRouter, OpenAI Sohbet Tamamlama API şemasını destekler. Herhangi bir OpenAI SDK veya doğrudan cURL ile aşağıdaki gibi çağırabilirsiniz:

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "tencent/hy3-preview:free",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Explain the MoE routing decision inside a top-8 of 192 setup in 3 sentences."}
    ],
    "temperature": 0.9,
    "top_p": 1.0
  }'

Akıl yürütme modunu etkinleştirin: reasoning parametresi ile effort: "low" veya effort: "high" ayarlayarak daha derin analiz alabilirsiniz. reasoning_details alanı ile detayları görebilirsiniz:

{
  "model": "tencent/hy3-preview:free",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "Plan, then write a Bash script that rotates daily log files older than 30 days into a dated archive folder."}
  ],
  "reasoning": {"effort": "high"}
}

Oturumu devam ettirin: Kod tabanı veya uzun konuşmalar için thread içinde devam edin; 256K pencere çoğu senaryoya yeter.

Bu adımlarla, Hugging Face'te yayınlanan modelle aynı Hy3 Preview'a, tamamen ücretsiz şekilde API üzerinden ulaşabilirsiniz.

Ücretsiz, Artı ve kendi kendine barındırma: farkları nelerdir

Yetenek	OpenRouter Ücretsiz	OpenRouter Ücretli	Kendi Kendine Barındırma
Jeton başına maliyet	0$	Sağlayıcıya göre	Elektrik + GPU
Akıl yürütme modları	`no_think`, `low`, `high`	Aynı	Aynı
Bağlam uzunluğu	256K	256K	256K (donanım yeterliyse)
Yük altında performans	Paylaşımlı, öncelik düşük	Özel	Kendi altyapınız
Hız limitleri	OpenRouter ücretsiz sınırı	Sağlayıcıya özel	Yok
Veri saklama	OpenRouter politikası	Sağlayıcıya özel	Kendi donanımınızda
Akıl yürütme detayları	Evet (`reasoning_details`)	Evet	Evet

Ücretsiz katman; prototip, yan proje, düşük trafikli API ve kıyaslamalar için idealdir. Yüksek hacim, düşük gecikme veya veri gizliliği gerekiyorsa ücretli ya da kendi kendine barındırma seçeneklerini değerlendirin.

Hy3'ten daha fazla verim almanızı sağlayan istem ve parametre ipuçları

Sıcaklığı moda göre ayarlayın: Yaratıcı işler için temperature=0.9, yapılandırılmış çıktı için 0.3 önerilir.
Günlük konuşmalar için no_think kullanın: Yalnızca planlama veya çok adımlı kod için low / high seçin.
Sistem mesajında araçları açıkça tanımlayın: Her aracın işlevini belirtin; çıktılar daha iyi olur.
Kodu özetletmek yerine doğrudan verin: 256K pencereyi kullanarak dosyaları yapıştırıp, doğrudan analiz veya düzenleme isteyin.
Çoklu dosya düzenleme: Tüm düzenlenecek dosyaları tek mesajda topluca gönderin.
İki aşamalı istem: "Önce plan hazırla, onayımı bekle, sonra uygula" gibi prompt zincirleri genelde daha stabil ve temiz sonuçlar üretir.

Yayınlamadan önce bilmeniz gereken sınırlamalar

Hız limitleri yükle değişir: Ücretsiz havuzda 429 hatası alırsanız, exponential backoff ile tekrar deneyin.
Akıl yürütme jetonları çıktı olarak sayılır: reasoning_details ücretsiz katmanda ücretsiz, ama ücretli uç noktalarda faturalandırılır.
Lisans açık kaynak değildir (Apache 2.0 değil): Ticari kullanım için lisansı mutlaka okuyun.
Araç çağrısı için doğru ayrıştırıcı gerekir: vLLM/SGLang ile kullanıyorsanız --tool-call-parser hy_v3 (veya hunyuan) ekleyin.
Dil desteği: İngilizce ve Çince birinci sınıf, diğer dillerde kalite düşer.
Bazı akıl yürütme kıyaslamalarında ABD modellerinin gerisinde: Hy3, Çin modelleriyle başa baş, ancak en zor benchmarklarda OpenAI/Google DeepMind'ın gerisinde kalıyor.

Geliştirici için hızlı yol: Hy3 Preview artı Apidog

CLI ve cURL ile hızlı test edebilirsiniz. Daha üretken ve görsel bir API testi için Apidog kullanmak çok daha verimlidir.

Apidog'da yeni bir proje oluşturun. OpenAI Sohbet Tamamlama OpenAPI spesifikasyonunu içe aktarın.
Temel URL olarak https://openrouter.ai/api/v1 ekleyin. OPENROUTER_API_KEY değişkenini girin.
/chat/completions endpoint'ine, model olarak tencent/hy3-preview:free ile istek oluşturun.
Akıl yürütme modlarını karşılaştırmak için isteği forkladın; aynı prompt ile no_think, low, high farkını görebilirsiniz.
İstem şablonlarını kaydedin. Apidog'un ortam/değişken sistemiyle sistem mesajları, araç şemaları ve kullanıcı promptlarını ayrı ayrı yönetip tekrar kullanın.

Postman'den geçiş yapmak isterseniz, 2026'da Postman olmadan API testi kılavuzuna göz atabilirsiniz. Ayrıca VS Code eklentisi ile VS Code içinde Apidog entegrasyonunu da kullanabilirsiniz.

Sınıra ulaştığınızda ücretsiz alternatifler

OpenRouter ücretsiz havuzunda kapasiteye takılırsanız:

Hugging Face Space: Hy3-preview Alanı ile tarayıcıdan sohbet deneyebilirsiniz.
Diğer Çin açık modelleri: Alibaba Qwen 3.5 Omni ve Zhipu GLM 5V Turbo güçlü ve ücretsiz katmanlara sahip. Kurulum ve karşılaştırma için Qwen 3.5 Omni duyurumuz, nasıl yapılır kılavuzumuz ve GLM 5V Turbo API kılavuzu bölümlerini inceleyin.

Bu modeller Hy3'ün kodlama/danışman skorlarını yakalayamayabilir, ancak ücretsiz katmanın öncelik vermediği sohbet, çok dilli ve multimodal senaryolarda avantaj sağlar. Apidog ile model başına koleksiyon oluşturarak, gerçek promptlarınızda yan yana test edebilirsiniz.

Hy3 Preview'ı vLLM ile kendi kendine barındırma

Kendi GPU altyapınız varsa, Hy3 Preview'u vLLM ile şu şekilde çalıştırabilirsiniz:

vllm serve tencent/Hy3-preview \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --speculative-config.method mtp \
  --speculative-config.num_speculative_tokens 1 \
  --tool-call-parser hy_v3 \
  --reasoning-parser hy_v3 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --served-model-name hy3-preview

SGLang için --tool-call-parser hunyuan ve --reasoning-parser hunyuan parametrelerini kullanın. Sunucu http://localhost:8000/v1 adresinde çalışacak, OpenAI SDK'ları ile doğrudan entegre edebilirsiniz (temel URL ve anahtar değişir).

Modelin tam sürümü için BF16 modunda sekiz adet H100 sınıfı GPU gereklidir. Kuantize sürümler ileride çıkabilir, fakat başlangıçta tam hassasiyet desteklenir.

Sıkça Sorulan Sorular

Hy3 Preview ücretsiz mi? Evet. OpenRouter tencent/hy3-preview:free modelinde giriş ve çıkış jetonları için 0$ fiyatlandırma uygular. Akıl yürütme jetonları da ücretsizdir; sadece hız limiti uygulanır. Güncel durumu OpenRouter model sayfasından kontrol edin.

Hy3 Preview, DeepSeek V3 ve Qwen 3 ile nasıl karşılaştırılır? Hy3 Preview'ın SWE-bench ve Terminal-Bench skorları, onu Çin modelleri arasında öne çıkarır. Kodlama ve araç kullanımı için RL tabanlı avantajı var. Sohbet için Qwen 3 ve DeepSeek V3 rekabetçidir.

Hy3'ün akıl yürütme modları nedir? Üç mod: no_think (varsayılan), low ve high. OpenRouter'da reasoning parametresi ile veya doğrudan çağrıda chat_template_kwargs={"reasoning_effort": "high"} ile seçebilirsiniz.

Hy3 Preview'ı ticari olarak kullanabilir miyim? Evet, Tencent Hy Topluluk Lisansı ile ticari kullanıma uygundur. Detaylı şartlar için Hy3 GitHub deposunu inceleyin.

Ücretsiz katman ne kadar bağlam uzunluğunu destekler? 256K jetona kadar çıkabilir (OpenRouter: 262.144). Orta ölçekli bir kod tabanının tamamını ve geçmişi aynı anda işleyebilirsiniz.

Hy3 Preview'ı kod yazmadan nasıl test ederim? Hugging Face Space ile sohbet demosu veya Apidog üzerinden OpenRouter API'sini görsel olarak test edebilirsiniz. 3 temel ayar yeterli: temel URL, API anahtarı ve model adı.