B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) d\u00fcnyas\u0131nda do\u011fru se\u00e7imi yapmak, projenizin ba\u015far\u0131s\u0131 ve b\u00fct\u00e7eniz i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. Peki, her \u00f6zellik i\u00e7in hem uygun maliyetli hem de g\u00fcvenilir bir LLM’i nas\u0131l bulursunuz? Bu makale, farkl\u0131 kullan\u0131m senaryolar\u0131 i\u00e7in en verimli ve ekonomik LLM’leri se\u00e7menize yard\u0131mc\u0131 olacak pratik bir rehber sunuyor.<\/p>\n
G\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn h\u0131zla geli\u015fen teknoloji d\u00fcnyas\u0131nda, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) i\u015fletmelerden bireysel geli\u015ftiricilere kadar geni\u015f bir yelpazede devrim yarat\u0131yor. Metin olu\u015fturmaktan \u00f6zetlemeye, kod yazmaktan m\u00fc\u015fteri hizmetleri otomasyonuna kadar pek \u00e7ok alanda potansiyel sunan bu modeller, do\u011fru kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda inan\u0131lmaz bir de\u011fer yaratabilir. Ancak bu modellerin \u00e7e\u015fitlili\u011fi, farkl\u0131 yetenekleri ve en \u00f6nemlisi de\u011fi\u015fen maliyet yap\u0131lar\u0131, se\u00e7im s\u00fcrecini karma\u015f\u0131k bir hale getiriyor. Bir yanda OpenAI’\u0131n GPT serisi, Google’\u0131n Gemini’si veya Anthropic’in Claude’u gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc ve genel ama\u00e7l\u0131 kapal\u0131 kaynak (proprietary) modeller bulunurken, di\u011fer yanda Llama 2, Mixtral veya Falcon gibi a\u00e7\u0131k kaynak (open-source) alternatifler giderek daha pop\u00fcler hale geliyor.<\/p>\n
Bu zengin se\u00e7enek havuzu, geli\u015ftiriciler ve \u00fcr\u00fcn y\u00f6neticileri i\u00e7in tatl\u0131 bir sorun gibi g\u00f6r\u00fcnse de, beraberinde \u00f6nemli sorular\u0131 getiriyor: Hangi model benim \u00f6zel ihtiyac\u0131m i\u00e7in en uygun? En y\u00fcksek performansl\u0131 model her zaman en iyi se\u00e7im midir? B\u00fct\u00e7emizi a\u015fmadan g\u00fcvenilir sonu\u00e7lar alabilir miyiz? \u0130\u015fte tam da bu noktada, “her \u00f6zellik i\u00e7in en ucuz g\u00fcvenilir modeli se\u00e7mek” felsefesi devreye giriyor. Her projenin kendine \u00f6zg\u00fc gereksinimleri, performans beklentileri ve b\u00fct\u00e7e k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 vard\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir e-ticaret sitesi i\u00e7in \u00fcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamalar\u0131 olu\u015fturan bir modelin, t\u0131bbi bir te\u015fhis asistan\u0131ndan beklenen do\u011fruluk ve g\u00fcvenilirlik seviyesi farkl\u0131 olacakt\u0131r. Ayn\u0131 \u015fekilde, bir sohbet botunun anl\u0131k yan\u0131t s\u00fcresi (latency) kritik iken, arka planda \u00e7al\u0131\u015fan bir rapor \u00f6zetleme arac\u0131n\u0131n daha esnek bir zaman \u00e7izelgesi olabilir.<\/p>\n
Maliyet fakt\u00f6r\u00fc, \u00f6zellikle \u00f6l\u00e7eklenebilirlik d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde, g\u00f6z ard\u0131 edilemez bir ger\u00e7ektir. Token ba\u015f\u0131na maliyetler, API \u00e7a\u011fr\u0131 \u00fccretleri, altyap\u0131 maliyetleri (a\u00e7\u0131k kaynak modelleri kendi sunucular\u0131n\u0131zda bar\u0131nd\u0131r\u0131yorsan\u0131z) h\u0131zla artabilir ve projenizin genel giderlerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde etkileyebilir. Bu nedenle, sadece “en iyi” modeli de\u011fil, ayn\u0131 zamanda “en uygun maliyetli g\u00fcvenilir” modeli bulmak, s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir bir yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc geli\u015ftirmek i\u00e7in hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Bu makale boyunca, bu dengeyi nas\u0131l kuraca\u011f\u0131n\u0131z\u0131, farkl\u0131 \u00f6zellikler i\u00e7in hangi modellerin \u00f6ne \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131nda bu se\u00e7imleri nas\u0131l yapabilece\u011finizi ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz. Amac\u0131m\u0131z, sizi bu karma\u015f\u0131k d\u00fcnyada bilin\u00e7li kararlar vermeye ve projelerinizde hem verimlili\u011fi hem de ekonomikli\u011fi sa\u011flamaya y\u00f6nelik ara\u00e7larla donatmakt\u0131r.<\/p>\n
LLM se\u00e7imi yaparken, “en ucuz” ve “en g\u00fcvenilir” kavramlar\u0131 aras\u0131ndaki dengeyi do\u011fru kurmak, projenizin uzun vadeli ba\u015far\u0131s\u0131 i\u00e7in temeldir. Bu dengeyi anlamak i\u00e7in \u00f6ncelikle hangi metrikleri g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurmam\u0131z gerekti\u011fini iyi kavramal\u0131y\u0131z. Maliyet ve g\u00fcvenilirlik, tek ba\u015f\u0131na de\u011ferlendirilmesi gereken kavramlar de\u011fildir; aksine, birbirini etkileyen ve projenin \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re a\u011f\u0131rl\u0131kland\u0131r\u0131lmas\u0131 gereken unsurlard\u0131r.<\/p>\n
LLM’lerin maliyeti genellikle do\u011frudan API \u00e7a\u011fr\u0131 \u00fccretleriyle ili\u015fkilendirilse de, buzda\u011f\u0131n\u0131n g\u00f6r\u00fcnmeyen k\u0131sm\u0131 \u00e7ok daha b\u00fcy\u00fckt\u00fcr. \u0130\u015fte dikkate alman\u0131z gereken ba\u015fl\u0131ca maliyet fakt\u00f6rleri:<\/p>\n
Maliyet ne kadar \u00f6nemli olursa olsun, bir LLM’in g\u00fcvenilirli\u011fi projenizin temelini olu\u015fturur. G\u00fcvenilirlik, sadece modelin do\u011fru yan\u0131t vermesi anlam\u0131na gelmez; ayn\u0131 zamanda tutarl\u0131l\u0131k, g\u00fcvenlik ve h\u0131z gibi bir\u00e7ok boyutu i\u00e7erir:<\/p>\n
Bu metrikleri bir araya getirerek, her bir \u00f6zellik veya kullan\u0131m durumu i\u00e7in bir “fayda-maliyet analizi” yapabiliriz. \u00d6rne\u011fin, h\u0131zl\u0131 ama m\u00fckemmel olmayan bir yan\u0131t\u0131n yeterli oldu\u011fu durumlarda, daha ucuz ve daha az do\u011fruluk oran\u0131na sahip bir model tercih edilebilir. Ancak, y\u00fcksek do\u011fruluk ve g\u00fcvenlik gerektiren bir senaryoda, daha y\u00fcksek maliyetli ancak daha g\u00fcvenilir bir modele yat\u0131r\u0131m yapmak ka\u00e7\u0131n\u0131lmaz olacakt\u0131r. Anahtar, projenizin ger\u00e7ek ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131 anlamak ve bu ihtiya\u00e7lara en uygun dengeyi sa\u011flayan modeli bulmakt\u0131r.<\/p>\n
Her LLM’in kendine \u00f6zg\u00fc g\u00fc\u00e7l\u00fc ve zay\u0131f y\u00f6nleri vard\u0131r. Bu nedenle, genel bir “en iyi” model yerine, projenizin her bir \u00f6zelli\u011fi i\u00e7in “en uygun” modeli se\u00e7mek ak\u0131ll\u0131ca bir yakla\u015f\u0131md\u0131r. Bu b\u00f6l\u00fcmde, farkl\u0131 LLM \u00f6zelliklerini ele alarak, her biri i\u00e7in maliyet-g\u00fcvenilirlik dengesini g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurarak hangi modellerin \u00f6ne \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131n\u0131 inceleyece\u011fiz. Bir se\u00e7im matrisi olu\u015ftururken, her bir \u00f6zelli\u011fin gerektirdi\u011fi do\u011fruluk, h\u0131z ve maliyet tolerans\u0131n\u0131 belirlemek ilk ad\u0131md\u0131r. Ard\u0131ndan, piyasadaki modelleri bu kriterlere g\u00f6re de\u011ferlendirebiliriz.<\/p>\n
Metin \u00fcretimi, LLM’lerin en yayg\u0131n kullan\u0131m alanlar\u0131ndan biridir. \u00dcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamalar\u0131, pazarlama metinleri, blog yaz\u0131lar\u0131 veya e-posta taslaklar\u0131 olu\u015fturma gibi g\u00f6revler bu kategoriye girer. Bu t\u00fcr g\u00f6revlerde genellikle ak\u0131c\u0131l\u0131k, dilbilgisi do\u011frulu\u011fu ve yarat\u0131c\u0131l\u0131k \u00f6nemlidir. Maliyet ve g\u00fcvenilirlik dengesi, \u00fcretilen metnin kritiklik derecesine g\u00f6re de\u011fi\u015fir.<\/p>\n
\u00d6zetleme ve \u00e7eviri, metin \u00fcretimine g\u00f6re farkl\u0131 performans metrikleri gerektirebilir. \u00d6zetlemede ana fikri koruma, \u00e7eviride ise anlamsal do\u011fruluk ve k\u00fclt\u00fcrel uygunluk \u00f6n plandad\u0131r.<\/p>\n
Kod \u00fcretimi ve duygu analizi, \u00e7ok farkl\u0131 uzmanl\u0131k alanlar\u0131 gerektiren g\u00f6revlerdir. Kod \u00fcretiminde fonksiyonellik, g\u00fcvenlik ve verimlilik; duygu analizinde ise do\u011fruluk ve nuanslar\u0131 anlama yetene\u011fi kritiktir.<\/p>\n
Bu matrisi olu\u015ftururken, her bir \u00f6zelli\u011fin projenizdeki \u00f6nemini ve b\u00fct\u00e7e k\u0131s\u0131tlamalar\u0131n\u0131z\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurarak esnek olmal\u0131s\u0131n\u0131z. Bazen birden fazla modelin kombinasyonu (ensemble) en iyi sonucu verebilir; \u00f6rne\u011fin, h\u0131zl\u0131 ve ucuz bir model ilk filtrelemeyi yaparken, daha pahal\u0131 ve yetenekli bir model daha karma\u015f\u0131k durumlar\u0131 ele alabilir.<\/p>\n
Teorik bilgiler \u00f6nemlidir, ancak LLM se\u00e7iminin ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki etkilerini anlamak i\u00e7in somut vaka analizleri vazge\u00e7ilmezdir. \u0130\u015fte farkl\u0131 sekt\u00f6rlerden \u00fc\u00e7 senaryo ve her biri i\u00e7in maliyet-g\u00fcvenilirlik dengesini g\u00f6zeten model se\u00e7im yakla\u015f\u0131mlar\u0131:<\/p>\n
Bir e-ticaret platformu, binlerce yeni \u00fcr\u00fcn\u00fcn h\u0131zl\u0131 ve \u00e7ekici a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131 olu\u015fturmak istiyor. Ama\u00e7, SEO uyumlu, ilgi \u00e7ekici ve benzersiz a\u00e7\u0131klamalar \u00fcretirken operasyonel maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrmek.<\/p>\n
B\u00fcy\u00fck bir telekom\u00fcnikasyon \u015firketi, m\u00fc\u015fteri hizmetleri ekibinin y\u00fck\u00fcn\u00fc hafifletmek ve s\u0131k\u00e7a sorulan sorulara (SSS) an\u0131nda yan\u0131t vermek i\u00e7in bir chatbot geli\u015ftirmek istiyor. Ama\u00e7, m\u00fc\u015fterilere h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru bilgi sa\u011flarken, operasyonel maliyetleri optimize etmek.<\/p>\n
Bir yaz\u0131l\u0131m evi, geli\u015ftiricilerinin kod yazma s\u00fcre\u00e7lerini h\u0131zland\u0131rmak, hata ay\u0131klama s\u00fcrelerini k\u0131saltmak ve en iyi uygulamalara uygun kod \u00fcretmelerine yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in bir yapay zeka asistan\u0131 entegre etmek istiyor. Ama\u00e7, geli\u015ftirici verimlili\u011fini art\u0131r\u0131rken, g\u00fcvenlik ve kod kalitesinden \u00f6d\u00fcn vermemek.<\/p>\n
Bu vaka analizleri, LLM se\u00e7iminin tek boyutlu bir karar olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermektedir. Her projenin kendine \u00f6zg\u00fc dinamikleri vard\u0131r ve en iyi \u00e7\u00f6z\u00fcm genellikle birden fazla modelin veya hibrit bir yakla\u015f\u0131m\u0131n birle\u015fimiyle ortaya \u00e7\u0131kar.<\/p>\n
LLM’lerden en iyi verimi al\u0131rken maliyetleri optimize etmek ve g\u00fcvenilirli\u011fi art\u0131rmak i\u00e7in ileri d\u00fczey stratejiler ve p\u00fcf noktalar\u0131 mevcuttur. Bu teknikler, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli uygulamalar veya s\u0131k\u0131 b\u00fct\u00e7elerle \u00e7al\u0131\u015fan ekipler i\u00e7in hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r.<\/p>\n
A\u00e7\u0131k kaynak modelleri kendi sunucular\u0131n\u0131zda bar\u0131nd\u0131r\u0131yorsan\u0131z, modelin boyutunu ve dolay\u0131s\u0131yla bellek ve i\u015flemci (GPU) gereksinimlerini azaltmak i\u00e7in nicemleme (quantization) ve k\u0131rpma (pruning) tekniklerini kullanabilirsiniz. Nicemleme, model a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131 daha d\u00fc\u015f\u00fck bit hassasiyetine (\u00f6rne\u011fin, 32-bit float’tan 8-bit veya 4-bit integer’a) d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrerek model boyutunu k\u00fc\u00e7\u00fclt\u00fcr ve \u00e7\u0131kar\u0131m (inference) h\u0131z\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131r. K\u0131rpma ise modeldeki daha az \u00f6nemli a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131 veya n\u00f6ronlar\u0131 kald\u0131rarak modelin seyrekle\u015fmesini sa\u011flar. Bu teknikler, modelin performans\u0131nda k\u00fc\u00e7\u00fck bir d\u00fc\u015f\u00fc\u015fe neden olabilir ancak donan\u0131m maliyetlerinden \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde tasarruf etmenizi sa\u011flar.<\/p>\n
\n# \u00d6rnek nicemleme i\u015flemi (Hugging Face Transformers k\u00fct\u00fcphanesi ile)\nfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig\nimport torch\n\nmodel_id = \"mistralai\/Mistral-7B-Instruct-v0.2\"\nbnb_config = BitsAndBytesConfig(\n load_in_4bit=True,\n bnb_4bit_quant_type=\"nf4\",\n bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16\n)\n\nmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=bnb_config)\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)\n\nprint(f\"Nicemlenmi\u015f model boyutu: {model.get_memory_footprint() \/ (1024**3):.2f} GB\")\n <\/code><\/pre>\n<\/p><\/div>\nBu kod blo\u011fu, Mistral 7B modelini 4-bit nicemleme ile y\u00fckleyerek bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 nas\u0131l azaltabilece\u011finizi g\u00f6sterir. Bu, daha az g\u00fc\u00e7l\u00fc GPU’larda bile b\u00fcy\u00fck modelleri \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131za olanak tan\u0131r.<\/p>\n
2. \u0130stem M\u00fchendisli\u011fi (Prompt Engineering) ile Maliyet Optimizasyonu<\/h3>\n
\u0130stem m\u00fchendisli\u011fi, modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiledi\u011fi gibi, kullan\u0131lan token say\u0131s\u0131n\u0131 da etkileyerek maliyetleri optimize etmenizi sa\u011flar. Daha k\u0131sa, daha net ve daha hedefe y\u00f6nelik istemler kullanmak, gereksiz token t\u00fcketimini \u00f6nler. Ayr\u0131ca, “zincirleme d\u00fc\u015f\u00fcnme” (chain-of-thought) gibi tekniklerle modeli daha az ad\u0131mda do\u011fru cevaba y\u00f6nlendirmek, daha az deneme ve yan\u0131lma ile maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrebilir. Girdi token’lar\u0131n\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131 token’lar\u0131ndan genellikle daha ucuz oldu\u011funu unutmay\u0131n; bu nedenle, modelden net ve k\u0131sa yan\u0131tlar isteyin.<\/p>\n
3. \u00d6nbellekleme (Caching) Stratejileri<\/h3>\n
S\u0131k\u00e7a tekrarlanan sorgular veya ayn\u0131 girdi i\u00e7in beklenen ayn\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar varsa, \u00f6nbellekleme (caching) mekanizmalar\u0131 kurmak, LLM API \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azaltabilir. Kullan\u0131c\u0131lar benzer sorular sordu\u011funda veya sistem ayn\u0131 veriyi \u00f6zetlemeye \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131nda, daha \u00f6nce olu\u015fturulmu\u015f yan\u0131t\u0131 \u00f6nbellekten sunmak, hem maliyeti d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr hem de yan\u0131t s\u00fcresini (latency) iyile\u015ftirir. Redis veya memcached gibi h\u0131zl\u0131 bellek i\u00e7i veri depolar\u0131 bu ama\u00e7la kullan\u0131labilir.<\/p>\n
4. Hibrit ve Ensemble Yakla\u015f\u0131mlar\u0131<\/h3>\n
Tek bir modelin t\u00fcm g\u00f6revler i\u00e7in en iyi ve en ucuz \u00e7\u00f6z\u00fcm olmas\u0131 nadirdir. Yukar\u0131daki vaka analizlerinde de g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz gibi, farkl\u0131 g\u00f6revler i\u00e7in farkl\u0131 modelleri birle\u015ftiren hibrit yakla\u015f\u0131mlar veya birden fazla modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 birle\u015ftiren ensemble (topluluk) y\u00f6ntemleri daha verimli olabilir. \u00d6rne\u011fin, basit sorgular i\u00e7in daha k\u00fc\u00e7\u00fck, daha ucuz bir model kullan\u0131rken, karma\u015f\u0131k veya hassas sorgular\u0131 daha yetenekli ve pahal\u0131 bir modele y\u00f6nlendirebilirsiniz. Bu, “ak\u0131ll\u0131 y\u00f6nlendirme” (intelligent routing) olarak bilinir.<\/p>\n
5. Geri Bildirim D\u00f6ng\u00fcleri ve S\u00fcrekli \u0130yile\u015ftirme<\/h3>\n
Model se\u00e7imi tek seferlik bir karar de\u011fildir. Uygulaman\u0131z\u0131 devreye ald\u0131ktan sonra, kullan\u0131c\u0131 geri bildirimlerini ve modelin performans metriklerini (do\u011fruluk, yan\u0131t s\u00fcresi, maliyet) s\u00fcrekli olarak izleyin. Belirli g\u00f6revlerde beklenen performans\u0131 vermeyen veya beklenenden daha maliyetli olan modelleri tespit ederek, alternatifleri de\u011ferlendirin. Veri toplama ve modelin periyodik olarak yeniden ince ayarlanmas\u0131, uzun vadede g\u00fcvenilirli\u011fi ve maliyet etkinli\u011fini art\u0131racakt\u0131r.<\/p>\n
Bu ileri d\u00fczey stratejiler, LLM projelerinizin sadece ba\u015flang\u0131\u00e7ta de\u011fil, operasyonel s\u00fcre\u00e7lerinde de maliyet etkinli\u011fini ve g\u00fcvenilirli\u011fini s\u00fcrd\u00fcrmenize yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. Unutmay\u0131n, en ucuz model her zaman en iyisi de\u011fildir, ancak en iyi model de her zaman en uygun maliyetli de\u011fildir. Anahtar, projenizin \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re bu dengeyi s\u00fcrekli olarak optimize etmektir.<\/p>\n
Sonu\u00e7<\/h2>\n
B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) d\u00fcnyas\u0131nda do\u011fru modeli se\u00e7mek, projelerin ba\u015far\u0131s\u0131 i\u00e7in kritik bir ad\u0131md\u0131r. Bu makalede, maliyet ve g\u00fcvenilirlik dengesini g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurarak, her bir \u00f6zellik i\u00e7in en uygun LLM’i nas\u0131l se\u00e7ece\u011finizi detayl\u0131 bir \u015fekilde inceledik. G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz gibi, “tek beden herkese uyar” yakla\u015f\u0131m\u0131 LLM’ler i\u00e7in ge\u00e7erli de\u011fildir. Metin \u00fcretiminden kod olu\u015fturmaya, \u00f6zetlemeden duygu analizine kadar her g\u00f6rev, kendine \u00f6zg\u00fc performans ve maliyet gereksinimlerine sahiptir. OpenAI’\u0131n GPT-3.5 Turbo’su gibi genel ama\u00e7l\u0131 modeller \u00e7o\u011fu g\u00f6rev i\u00e7in iyi bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131 sunarken, Llama 2, Mixtral gibi a\u00e7\u0131k kaynak modeller veya Google Gemini Nano, Claude Haiku gibi daha k\u00fc\u00e7\u00fck, optimize edilmi\u015f kapal\u0131 kaynak modeller belirli senaryolarda daha maliyet etkin ve g\u00fcvenilir \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunabilir.<\/p>\n
Vaka analizleri, e-ticaret, m\u00fc\u015fteri hizmetleri ve yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme gibi farkl\u0131 sekt\u00f6rlerde bu model se\u00e7imlerinin nas\u0131l yap\u0131labilece\u011fini somut \u00f6rneklerle g\u00f6sterdi. Ayr\u0131ca, model nicemleme, istem m\u00fchendisli\u011fi, \u00f6nbellekleme ve hibrit yakla\u015f\u0131mlar gibi ileri d\u00fczey stratejilerle maliyetleri daha da optimize etme ve g\u00fcvenilirli\u011fi art\u0131rma yollar\u0131n\u0131 ele ald\u0131k. Unutulmamal\u0131d\u0131r ki, LLM teknolojisi s\u00fcrekli geli\u015fmektedir ve bu se\u00e7im s\u00fcreci dinamiktir. Projenizin ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131 d\u00fczenli olarak g\u00f6zden ge\u00e7irmek, yeni \u00e7\u0131kan modelleri ve optimizasyon tekniklerini takip etmek, uzun vadeli ba\u015far\u0131 i\u00e7in elzemdir. En uygun maliyetli ve g\u00fcvenilir modeli se\u00e7mek, sadece b\u00fct\u00e7enizi korumakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda kullan\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131za daha iyi bir deneyim sunar ve yapay zeka yat\u0131r\u0131mlar\u0131n\u0131z\u0131n geri d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcn\u00fc maksimize eder.<\/p>\n
S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n\n- \n S: Her \u00f6zellik i\u00e7in ayr\u0131 bir LLM kullanmak maliyetleri art\u0131rmaz m\u0131?<\/strong><\/p>\n
C: Tam tersine, genellikle maliyetleri optimize eder. Genel ama\u00e7l\u0131, \u00e7ok yetenekli ama pahal\u0131 bir LLM’i t\u00fcm g\u00f6revler i\u00e7in kullanmak yerine, her g\u00f6reve \u00f6zel, daha k\u00fc\u00e7\u00fck ve maliyet etkin bir model se\u00e7mek, toplam maliyeti d\u00fc\u015f\u00fcrebilir. \u00d6rne\u011fin, basit bir \u00f6zetleme i\u00e7in GPT-4 yerine GPT-3.5 Turbo veya Claude Haiku kullanmak \u00e7ok daha ucuzdur.<\/p>\n<\/li>\n
- \n S: A\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 LLM’ler her zaman kapal\u0131 kaynakl\u0131lardan daha m\u0131 ucuzdur?<\/strong><\/p>\n
C: Ba\u015flang\u0131\u00e7ta de\u011fil. A\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 modelleri kendi sunucular\u0131n\u0131zda bar\u0131nd\u0131rmak, GPU, sunucu ve bak\u0131m gibi \u00f6nemli altyap\u0131 maliyetleri gerektirir. Ancak, \u00e7ok y\u00fcksek hacimli ve s\u00fcrekli kullan\u0131m senaryolar\u0131nda, bu modellerin toplam sahip olma maliyeti (TCO) uzun vadede API tabanl\u0131 kapal\u0131 kaynak modellere g\u00f6re daha d\u00fc\u015f\u00fck olabilir. D\u00fc\u015f\u00fck hacimli veya deneme projeleri i\u00e7in kapal\u0131 kaynak API’ler genellikle daha uygun maliyetlidir.<\/p>\n<\/li>\n
- \n S: LLM’in g\u00fcvenilirli\u011fini nas\u0131l \u00f6l\u00e7erim?<\/strong><\/p>\n
C: G\u00fcvenilirlik, do\u011fruluk, tutarl\u0131l\u0131k, yan\u0131t s\u00fcresi (latency), g\u00fcvenlik ve etik uygunluk gibi \u00e7e\u015fitli metriklerle \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcr. Projenizin \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re bu metrikleri belirlemeli ve modelin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131 d\u00fczenli olarak de\u011ferlendirmelisiniz. \u0130nsan incelemesi (human-in-the-loop), A\/B testleri ve otomatik de\u011ferlendirme metrikleri (\u00f6rne\u011fin, ROUGE skoru \u00f6zetleme i\u00e7in) kullan\u0131labilir.<\/p>\n<\/li>\n
- \n S: \u0130stem m\u00fchendisli\u011fi maliyetleri ger\u00e7ekten ne kadar etkiler?<\/strong><\/p>\n
C: \u0130stem m\u00fchendisli\u011fi, kullan\u0131lan token say\u0131s\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiledi\u011fi i\u00e7in maliyetler \u00fczerinde \u00f6nemli bir etkiye sahiptir. K\u0131sa, net ve modele do\u011fru y\u00f6n veren istemler, gereksiz uzunluktaki girdileri veya modelin birden fazla deneme yapmas\u0131n\u0131 engelleyerek token t\u00fcketimini azalt\u0131r. Bu da API maliyetlerinde do\u011frudan tasarruf anlam\u0131na gelir.<\/p>\n<\/li>\n
- \n S: Hangi modelin benim i\u00e7in en iyisi oldu\u011funu nas\u0131l anlar\u0131m?<\/strong><\/p>\n
C: En iyi model, projenizin \u00f6zel gereksinimlerine (do\u011fruluk, h\u0131z, maliyet, g\u00fcvenlik vb.) en uygun dengeyi sunan modeldir. Farkl\u0131 modelleri k\u00fc\u00e7\u00fck \u00f6l\u00e7ekte test ederek, performanslar\u0131n\u0131 ve maliyetlerini kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak bir prototipleme ve de\u011ferlendirme s\u00fcreci izlemelisiniz. Yukar\u0131da bahsedilen \u00f6zellik bazl\u0131 matris olu\u015fturma yakla\u015f\u0131m\u0131, bu karar\u0131 vermenize yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n
#LLMSe\u00e7imi #YapayZekaMaliyetleri #ModelOptimizasyonu #Makine\u00d6\u011frenimi #Teknoloji<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) d\u00fcnyas\u0131nda do\u011fru se\u00e7imi yapmak, projenizin ba\u015far\u0131s\u0131 ve b\u00fct\u00e7eniz i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-44078","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n
LLM Model Se\u00e7im Matrisi: Her \u00d6zellik \u0130\u00e7in En Ucuz G\u00fcvenilir Modeli Se\u00e7mek - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"LLM Model Se\u00e7im Matrisi: Her \u00d6zellik \u0130\u00e7in En Ucuz G\u00fcvenilir Modeli Se\u00e7mek\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) d\u00fcnyas\u0131nda do\u011fru se\u00e7imi yapmak, projenizin ba\u015far\u0131s\u0131 ve b\u00fct\u00e7eniz i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-08-14T06:11:05+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"24 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"LLM Model Se\u00e7im Matrisi: Her \u00d6zellik \u0130\u00e7in En Ucuz G\u00fcvenilir Modeli Se\u00e7mek\",\"datePublished\":\"2026-08-14T06:11:05+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/\"},\"wordCount\":4775,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/\",\"name\":\"LLM Model Se\u00e7im Matrisi: Her \u00d6zellik \u0130\u00e7in En Ucuz G\u00fcvenilir Modeli Se\u00e7mek - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-08-14T06:11:05+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"LLM Model Se\u00e7im Matrisi: Her \u00d6zellik \u0130\u00e7in En Ucuz G\u00fcvenilir Modeli Se\u00e7mek\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"LLM Model Se\u00e7im Matrisi: Her \u00d6zellik \u0130\u00e7in En Ucuz G\u00fcvenilir Modeli Se\u00e7mek - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"LLM Model Se\u00e7im Matrisi: Her \u00d6zellik \u0130\u00e7in En Ucuz G\u00fcvenilir Modeli Se\u00e7mek","og_description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) d\u00fcnyas\u0131nda do\u011fru se\u00e7imi yapmak, projenizin ba\u015far\u0131s\u0131 ve b\u00fct\u00e7eniz i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-08-14T06:11:05+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"24 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"LLM Model Se\u00e7im Matrisi: Her \u00d6zellik \u0130\u00e7in En Ucuz G\u00fcvenilir Modeli Se\u00e7mek","datePublished":"2026-08-14T06:11:05+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/"},"wordCount":4775,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/","name":"LLM Model Se\u00e7im Matrisi: Her \u00d6zellik \u0130\u00e7in En Ucuz G\u00fcvenilir Modeli Se\u00e7mek - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-08-14T06:11:05+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-model-secim-matrisi-her-ozellik-icin-en-ucuz-guvenilir-modeli-secmek\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"LLM Model Se\u00e7im Matrisi: Her \u00d6zellik \u0130\u00e7in En Ucuz G\u00fcvenilir Modeli Se\u00e7mek"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/44078","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=44078"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/44078\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=44078"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=44078"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=44078"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}