LLM API maliyeti, bir dil modeline API üzerinden gönderdiğiniz ve modelden aldığınız metnin token sayısına göre ödenen kullanım ücretidir. Hesap üç ana kalemden oluşur: girdi token'ı, çıktı token'ı ve önbellekten okunan girdi. Her kalem kendi birim fiyatıyla çarpılır ve istek sayısıyla büyür. Türkçe metin, aynı içerikteki İngilizceden daha çok token tuttuğu için tahmini kendi Türkçe örneklerinizle yapmalısınız.
Öne çıkanlar
- OpenAI, Anthropic ve Google girdi, çıktı ve önbellek token'larını ayrı fiyatlandırıyor. Acil olmayan toplu işlerde üçü de standart fiyatın yarısını uyguluyor (OpenAI (yeni sekmede açılır), Anthropic (yeni sekmede açılır), Google (yeni sekmede açılır); 13 Ekim 2026 itibarıyla).
- Kendi ölçümümüzde aynı kanun metninin Türkçesi, GPT-4o ve GPT-5 ailesinin tokenizer'ında İngilizcesinin 1,37 katı token tuttu. Bazı açık modellerde bu oran 2'yi geçti.
- Akıl yürütme (reasoning) yapan modellerde, yanıtta görünmeyen düşünme token'ları da çıktı fiyatından faturalanıyor (OpenAI, Reasoning models (yeni sekmede açılır)).
- Model sürümü değişince aynı metnin token sayısı da değişebilir. Anthropic, Claude Opus 4.7 ve sonrasındaki tokenizer'ın aynı metinde yaklaşık %30 daha çok token ürettiğini belirtiyor (Token counting (yeni sekmede açılır), 13 Ekim 2026'da erişildi).
- Fiyat listeleri dolar cinsinden yayımlanıyor. TL bütçede kur payı ve vergi ayrı satırlardır.
Token nedir, fatura neden token'la kesilir?
Token, dil modelinin metni işlerken kullandığı en küçük parçadır. Bir kelime, bir kelimenin parçası ya da bir noktalama işareti olabilir. Model hem okuduğu hem yazdığı metni token olarak saydığı için sağlayıcılar ücreti de token başına alır.
Metni token'lara bölen bileşene tokenizer denir ve her model ailesinin kendi tokenizer'ı vardır. Bu yüzden aynı cümle iki ayrı modelde farklı sayıda token tutar. "Bir token kaç harf eder?" sorusunun tek bir doğru cevabı yoktur.
Bir görevi birkaç adımda yürüten yapay zekâ ajanlarında her adım ayrı bir istektir ve ayrı token harcar. Ajanların nasıl çalıştığını yapay zekâ ajanı rehberimizde anlattık.
Birim fiyatlar 1 milyon token başına yayımlanır. OpenAI fiyat sayfasında bu açıkça yazar; aynı sayfa, 30 Temmuz 2026'da "Priority" katmanının adının "Fast" olarak değiştiğini de not eder (OpenAI API Pricing (yeni sekmede açılır), 13 Ekim 2026'da erişildi). Katman adları ve fiyatlar değiştiği için hesabınızı fiyat listesine değil, formüle bağlayın.
LLM API maliyeti hangi formülle hesaplanır?
İstek başına maliyet, dört token türünün kendi birim fiyatıyla çarpılıp toplanmasıdır. Aylık maliyet ise bu tutarın aylık istek sayısıyla çarpılıp araç ücretlerinin eklenmesiyle bulunur.
- Önbelleksiz girdi: token sayısı ÷ 1.000.000 × girdi birim fiyatı.
- Önbellekten okunan girdi: token sayısı ÷ 1.000.000 × önbellek okuma fiyatı.
- Önbelleğe yazılan girdi: token sayısı ÷ 1.000.000 × önbellek yazma fiyatı. Bazı modellerde bu kalem ayrıca ücretlendirilir.
- Çıktı: (görünen yanıt + akıl yürütme token'ları) ÷ 1.000.000 × çıktı birim fiyatı.
- Aylık tahmin: istek başına ortalama maliyet × aylık istek sayısı + araç çağrılarının ücreti.
Son kalem sık unutulur. OpenAI, web araması ve dosya araması gibi hazır araçları çağrı başına ya da depolama hacmine göre ayrıca ücretlendiriyor. Bu araçların kullandığı token'lar da modelin token fiyatından sayılıyor (OpenAI API Pricing (yeni sekmede açılır)).
Bir istekte neler girdi sayılır?
Girdi, yalnızca kullanıcının yazdığı soru değildir. Modele giden her şey girdidir ve her istekte yeniden sayılır.
| Kalem | Ne zaman değişir? | Önbelleğe uygun mu? | Nasıl küçülür? |
|---|---|---|---|
| Sistem talimatı ve iş kuralları | Nadiren | Evet, isteğin başına konursa | Tekrarları ayıklayın, talimatı sadeleştirin |
| Araç tanımları (sipariş sorgulama gibi) | Nadiren | Evet | Yalnız o görevde gereken araçları gönderin |
| Belgelerden getirilen parçalar | Her soruda | Kısmen | Parça sayısını ve uzunluğunu sınırlayın |
| Konuşma geçmişi | Her mesajda büyür | Eski kısmı evet | Eski mesajları kısa bir özetle değiştirin |
| Kullanıcının sorusu | Her mesajda | Hayır | Değişmez |
| Görsel ve PDF | Eklendiğinde | Duruma göre | Çözünürlüğü ve sayfa sayısını düşürün |
Konuşma geçmişi en çok şaşırtan kalemdir. Geçmişin tamamı gönderiliyorsa, sohbetin onuncu mesajında model önceki dokuz soru ve yanıtı yeniden okur. Bu yüzden uzun bir sohbetin maliyeti, mesaj sayısından daha hızlı artar.
Belgelerinizden yanıt veren asistanlarda girdinin büyük kısmı getirilen belge parçalarıdır. Bu yapının nasıl kurulduğunu RAG rehberimizde anlattık.
Türkçe metin kaç token tutar? Kendi ölçümümüz
Türkçe, aynı içerikteki İngilizceden daha çok token tutar ve fark tokenizer'a göre değişir. Ölçtüğümüz beş tokenizer'da Türkçe metin, İngilizcesinin 1,37 ile 2,21 katı arasında token tuttu.
Ölçümü 13 Ekim 2026'da yaptık. Metin olarak 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'nun 1–5. maddelerini seçtik: Türkçe aslı mevzuat.gov.tr (yeni sekmede açılır) üzerinden, İngilizcesi Kurum'un yayımladığı çeviriden (yeni sekmede açılır). Türkçe metin 469 kelime ve 3.621 karakter, İngilizce çeviri 623 kelime ve 4.006 karakterdir.
Sayımları OpenAI'ın açık kaynak tiktoken (yeni sekmede açılır) kütüphanesiyle (0.12.0 sürümü) ve açık modellerin Hugging Face'te yayımlanan tokenizer dosyalarıyla yaptık. Hangi OpenAI modelinin hangi tokenizer'ı kullandığını da tiktoken'ın kendi model eşlemesinden aldık.
| Tokenizer | Kullanan modeller | İngilizce | Türkçe | Türkçe / İngilizce |
|---|---|---|---|---|
| o200k_base | GPT-4o, GPT-4.1, GPT-5 ailesi | 757 | 1.036 | 1,37 |
| Qwen2.5 / Qwen3 | Açık ağırlıklı Qwen modelleri | 757 | 1.231 | 1,63 |
| cl100k_base | GPT-4, GPT-3.5 Turbo | 757 | 1.428 | 1,89 |
| DeepSeek-V3 | DeepSeek-V3 | 753 | 1.518 | 2,02 |
| Mistral 7B v0.3 | Mistral 7B Instruct v0.3 | 805 | 1.778 | 2,21 |
Türkçe metin daha az kelime ve daha az karakter içerdiği hâlde daha çok token tuttu. Sebep, eklerle kurulan kelimelerdir. o200k_base, İngilizce "processing" kelimesini tek token sayarken "işlenmesinin" kelimesini dört parçaya böldü: "iş", "len", "mes", "inin".
Ölçümden çıkan üç pratik sonuç var:
- İngilizce örnekle yapılmış hesaplar Türkçe için düşük kalır. Çevrimiçi maliyet hesaplayıcılarının çoğu İngilizce metin varsayar.
- Yeni tokenizer'lar farkı daralttı. OpenAI'ın eski cl100k_base kodlamasında oran 1,89 iken yeni o200k_base kodlamasında 1,37'ye indi.
- Türkçe karaktersiz metin her zaman ucuz değildir. Aynı metni ç, ğ, ı, ö, ş, ü ve â harfleri yerine c, g, i, o, s, u ve a ile yazdığımızda o200k_base'de token sayısı 1.036'dan 1.127'ye çıktı; cl100k_base'de ise 1.428'den 1.361'e indi.
Claude modelleri bu tabloda yok, çünkü tokenizer'ları yayımlanmıyor. Anthropic'in token sayma uç noktası ücretsizdir ve kendi metninizi gönderip sayabilirsiniz. Anthropic sonucun bir tahmin olduğunu, gerçek sayının az farkla değişebileceğini belirtiyor (Token counting (yeni sekmede açılır), 13 Ekim 2026'da erişildi).
Not
Bu ölçüm tek bir hukuk metnine dayanır. Müşteri mesajları, ürün açıklamaları ya da kısaltmalı iç yazışmalar farklı oran verebilir. Karar vermeden önce kendi metinlerinizden bir örnekle aynı sayımı yapın.
Maliyeti büyüten etkenler nelerdir?
Faturayı en çok model sınıfı, bağlam uzunluğu ve çıktı uzunluğu belirler. Bunlara sağlayıcıya özgü eşikler ve ek ücretler eklenir.
- Model sınıfı: Aynı sağlayıcının büyük ve küçük modelleri arasında birim fiyat farkı büyüktür. Her işi en büyük modele göndermek gereksiz maliyettir.
- Bağlam uzunluğu: Sistem talimatı, belge parçaları ve konuşma geçmişi büyüdükçe her istek pahalılaşır.
- Uzun bağlam eşikleri: OpenAI, 272 bin girdi token'ını aşan istekler için daha yüksek fiyat uygular. Google da bazı Pro modellerinde 200 bin token'ın üstündeki istemleri ayrı fiyatlandırır (OpenAI API Pricing (yeni sekmede açılır); Gemini API pricing (yeni sekmede açılır)).
- Akıl yürütme token'ları: OpenAI, bu token'ların API'de görünmediğini ama çıktı token'ı olarak faturalandığını yazar. Çıktı sınırı düşük kalırsa görünür bir yanıt almadan girdi ve akıl yürütme ücreti ödeyebilirsiniz (Reasoning models (yeni sekmede açılır)). Google da çıktı fiyatını "düşünme token'ları dahil" diye verir (Gemini API pricing (yeni sekmede açılır)).
- Veri yerleşimi: OpenAI, bölgesel işleme (data residency) uç noktalarında 5 Mart 2026 ve sonrasında çıkan modeller için birim fiyata %10 ek uyguluyor (OpenAI API Pricing (yeni sekmede açılır)).
- Tokenizer değişikliği: Yeni model sürümüne geçerken eski sayımları kullanmayın; Claude Opus 4.7 örneği yukarıda.
Maliyeti düşürmenin yolları
En etkili yöntemler, tekrar eden girdiyi önbelleğe almak ve acil olmayan işi toplu göndermektir. Ardından model seçimi ve bağlamın kısaltılması gelir.
- Sabit içeriği isteğin başına koyun. Önbellek, isteğin değişmeyen başlangıç kısmını yeniden kullanır. OpenAI'da önbellek desteklenen modellerde varsayılan olarak açıktır; GPT-5.6 ve sonrasında en az 1.024 token'lık başlangıç önbelleğe alınır, yazma normal girdinin 1,25 katı, okuma ise çoğu modelde 0,1 katı fiyatlanır (Prompt caching (yeni sekmede açılır)).
- Anthropic'te önbellek süresini işe göre seçin. Beş dakikalık önbelleğe yazma temel girdi fiyatının 1,25 katı, bir saatlik önbelleğe yazma 2 katıdır. Önbellekten okuma çoğu modelde 0,1 katıdır (Prompt caching (yeni sekmede açılır)).
- Acil olmayan işi toplu gönderin. OpenAI'ın Batch API'si eş zamanlı isteklere göre %50 indirimlidir ve işi 24 saat içinde tamamlar (Batch API (yeni sekmede açılır)). Anthropic'in Message Batches API'si de maliyeti %50 düşürür (Batch processing (yeni sekmede açılır)); Google'ın Batch API'si de %50 ucuzdur (Gemini API pricing (yeni sekmede açılır)).
- İşi modele göre dağıtın. Sınıflandırma ve kısa özet gibi işleri küçük modele, zor soruları büyük modele yönlendirin.
- Bağlamı kısa tutun. Eski mesajları özetleyin, getirilen belge parçalarını sınırlayın, yalnız gereken araç tanımlarını gönderin.
- Çıktıyı sınırlayın, ama dikkatle. Akıl yürüten modellerde çok düşük bir sınır boşa ödeme yaratabilir. OpenAI, denemelere başlarken akıl yürütme ve çıktı için en az 25.000 token ayırmayı öneriyor (Reasoning models (yeni sekmede açılır)).
Toplu işlem, ürün açıklaması taslağı ya da gece çalışan belge sınıflandırması gibi beklemeye dayanıklı işler içindir. Müşteriyle canlı konuşan bir asistanda kullanılmaz.
Türkiye'deki şirketler için bütçe notları
Model sağlayıcılarının fiyat listeleri dolar cinsinden yayımlanıyor. Bu yüzden TL bütçede kur değişimine karşı bir pay ayırmak ve aylık tahmini düzenli güncellemek gerekir.
- Vergi: Yurt dışındaki bir sağlayıcıdan hizmet alırken KDV'yi beyan etme sorumluluğu Türkiye'deki alıcıya geçebilir. Bunun dayanağı 3065 sayılı KDV Kanunu'nun 9. maddesidir (yeni sekmede açılır). Faturanızın nasıl kaydedileceğini mali müşavirinizle netleştirin.
- Kişisel veri: Gönderdiğiniz metinde kişisel veri varsa yurt dışına aktarım kuralları devreye girer. KVKK'nın 9. maddesi 2 Mart 2024 tarihli 7499 sayılı Kanun'la değişti (6698 sayılı Kanun (yeni sekmede açılır)). Ad ve telefon gibi bilgileri göndermeden önce maskelemek de bir geliştirme kalemidir.
- Ücretsiz katman: Google, Gemini API'nin ücretsiz katmanında içeriğin ürünlerini geliştirmek için kullanıldığını, ücretli katmanda kullanılmadığını yazıyor (Gemini API pricing (yeni sekmede açılır)). Şirket verisini ücretsiz katmanla işlemeyin.
- Sabit maliyet seçeneği: Açık ağırlıklı bir modeli kendi sunucunuzda çalıştırırsanız token başına ücret ödemezsiniz, sunucu ve işletme gideri ödersiniz. Bu seçeneğin artı ve eksilerini yerel dil modeli yazımızda karşılaştırdık.
Bizim deneyimimiz
Kullanım maliyetini, dil modelleri ve yapay zekâ ajanları projelerinde prototip aşamasında ölçüyoruz. Müşterinin gerçek sorularından bir örnek seti prototipten geçiriyor, her isteğin girdi, önbellek ve çıktı token'larını ayrı ayrı kaydediyoruz. Aylık tahmini bu kayıtlardan ve beklenen istek sayısından çıkarıp yazılı olarak paylaşıyoruz.
Konuşmaların ve maliyetin izlenmesini teslimin parçası olarak kuruyoruz. Uygulamayı tek bir sağlayıcıya kilitlemediğimiz için model değiştiğinde ölçüm yeniden yapılabiliyor. Yukarıdaki Türkçe-İngilizce sayımı da bu alışkanlıkla yaptık: tahmini İngilizce kurallara değil, ölçülmüş Türkçe metne dayandırmak için.
Projeye hazırlık sırasında maliyet sorusunu veri, yetki ve ölçüm sorularıyla birlikte ele almak için yapay zekâ projesi kontrol listesine bakabilirsiniz.
Sık sorulan sorular
Token sayısını istek göndermeden öğrenebilir miyim?
Evet. OpenAI modelleri için tiktoken kütüphanesiyle metni yerelde sayabilirsiniz. Anthropic modelleri için ücretsiz token sayma uç noktası vardır; sonuç bir tahmindir. Her durumda sayımı, kullanacağınız modelin kendisiyle yapın.
Açık kaynak bir model kullanırsam token ücreti öder miyim?
Modeli kendi sunucunuzda çalıştırıyorsanız sağlayıcıya token başına ücret ödemezsiniz. Bunun yerine sunucu, ekran kartı ve işletme emeği maliyete dönüşür. Aynı modeli bir bulut hizmeti üzerinden çağırıyorsanız o hizmetin token fiyatını ödersiniz.
Fiyatlar değişirse hesabım ne olur?
Formül aynı kalır, yalnız birim fiyatlar değişir. Birim fiyatları uygulamanızda ayrı bir ayar olarak tutun ve sağlayıcının fiyat sayfasını düzenli kontrol edin. Model sürümü değiştiğinde token sayımını da yenileyin.
Önbellek her istekte işe yarar mı?
Hayır. Önbellek yalnız isteğin başındaki değişmeyen kısım için çalışır ve bu kısmın bir alt sınırı vardır. Kısa talimatlı ya da her seferinde farklı içerikle başlayan isteklerde kazanç azdır.
Kaynaklar
- OpenAI, "API Pricing", 13 Ekim 2026'da erişildi: https://developers.openai.com/api/docs/pricing (yeni sekmede açılır)
- OpenAI, "Prompt caching", 13 Ekim 2026'da erişildi: https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-caching (yeni sekmede açılır)
- OpenAI, "Batch API", 13 Ekim 2026'da erişildi: https://developers.openai.com/api/docs/guides/batch (yeni sekmede açılır)
- OpenAI, "Reasoning models", 13 Ekim 2026'da erişildi: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning (yeni sekmede açılır)
- Anthropic, "Prompt caching", 13 Ekim 2026'da erişildi: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching (yeni sekmede açılır)
- Anthropic, "Batch processing", 13 Ekim 2026'da erişildi: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/batch-processing (yeni sekmede açılır)
- Anthropic, "Token counting", 13 Ekim 2026'da erişildi: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/token-counting (yeni sekmede açılır)
- Google, "Gemini Developer API pricing", 13 Ekim 2026'da erişildi: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing (yeni sekmede açılır)
- OpenAI, "tiktoken" (0.12.0), GitHub: https://github.com/openai/tiktoken (yeni sekmede açılır)
- 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu, Mevzuat Bilgi Sistemi: https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuat?MevzuatNo=6698&MevzuatTur=1&MevzuatTertip=5 (yeni sekmede açılır)
- Kişisel Verileri Koruma Kurumu, "Personal Data Protection Law" (İngilizce çeviri), 13 Ekim 2026'da erişildi: https://www.kvkk.gov.tr/Icerik/6649/Personal-Data-Protection-Law (yeni sekmede açılır)
- 3065 sayılı Katma Değer Vergisi Kanunu, Mevzuat Bilgi Sistemi: https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuat?MevzuatNo=3065&MevzuatTur=1&MevzuatTertip=5 (yeni sekmede açılır)
