← AI Eğitim / Modül 06
💰

Token Optimizasyonu & Maliyet Yönetimi

ORTA

Context penceresi yönetimi, batch işleme, caching ve API maliyetlerini düşürme stratejileri.

📋 Konu Listesi

01 Token maliyeti nasıl hesaplanır → 02 Input vs output token fiyatları → 03 Prompt sıkıştırma teknikleri → 04 Gereksiz whitespace temizleme → 05 System prompt optimizasyonu → 06 Caching nedir (prompt caching) → 07 Claude prompt caching kullanımı → 08 OpenAI cached tokens → 09 Batch API nedir, ne zaman kullanılır → 10 Streaming vs non-streaming maliyet farkı → 11 Model seçimi (büyük vs küçük model ne zaman) →
12 Haiku/Flash vs Sonnet vs Opus ne zaman Yakında
13 Local model kullanımı (Ollama) → 14 Quantization nedir (Q4, Q8) → 15 Context sıkıştırma (summarization loop) → 16 Sliding window context → 17 Token sayma araçları (tiktoken) → 18 Rate limit yönetimi → 19 Retry stratejileri (exponential backoff) → 20 Cost monitoring araçları (LangSmith, Helicone) →

Konu Listesi

  • Token maliyeti nasıl hesaplanır
  • Input vs output token fiyatları
  • Prompt sıkıştırma teknikleri
  • Gereksiz whitespace temizleme
  • System prompt optimizasyonu
  • Caching nedir (prompt caching)
  • Claude prompt caching kullanımı
  • OpenAI cached tokens
  • Batch API nedir, ne zaman kullanılır
  • Streaming vs non-streaming maliyet farkı
  • Model seçimi (büyük vs küçük model ne zaman)
  • Haiku/Flash vs Sonnet vs Opus ne zaman
  • Local model kullanımı (Ollama)
  • Quantization nedir (Q4, Q8)
  • Context sıkıştırma (summarization loop)
  • Sliding window context
  • Token sayma araçları (tiktoken)
  • Rate limit yönetimi
  • Retry stratejileri (exponential backoff)
  • Cost monitoring araçları (LangSmith, Helicone)
// Hemen Başla

AI Kariyerine Bugün Başla

15 modül, yüzlerce ders ve Türkiye'nin en aktif AI topluluğu seni bekliyor.

🎓 Eğitime Git 📞 Bize Ulaş