Bu Modülde Neler Öğreneceksin?
Context penceresi yönetimi, batch işleme, caching ve API maliyetlerini düşürme stratejileri.
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)
Başlamadan Önce
Bu modülün içeriğini tamamladıktan sonra ilgili araçları ve teknikleri kendi projelerinde uygulayabileceksin. Her konu için pratik örnekler ve kod snippetları yakında eklenecek.
İçerik hazırlanıyor mu? Bu sayfayı WordPress admin panelinden (AI Kurslar → Bu Kurs → Düzenle) istediğin gibi zenginleştirebilirsin.