[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-inference::tr":3,"gloss-cluster-inference::tr":23,"gloss-next-inference::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"inference","core-ai","Çıkarım (Inference)","Çıkarım (inference), zaten eğitilmiş bir modele girdi vermek ve bir çıktı üretmek çalışma zamanı sürecidir — bu \"kullanma\" aşamasıdır ve modelin ağırlıklarını ilk kez öğretmenin çok daha pahalı, önceki süreci olan eğitimden ayrıdır. Claude, GPT veya başka herhangi bir LLM'e yapılan her API çağrısı bir çıkarım isteğidir: model o çağrıdan öğrenmez veya ağırlıklarını güncellemez, yalnızca bir yanıt üretmek için (sabit) ağı boyunca bir ileri geçiş hesaplar. Bu ayrım, SaaS geliştiricileri için son derece önemlidir çünkü eğitim ve çıkarımın tamamen farklı maliyet, gecikme ve altyapı profilleri vardır: bir uç modeli eğitmek on milyonlarca ila yüz milyonlarca dolara mal olur ve nadiren gerçekleşir (birkaç ayda bir ila yılda bir yeni bir model sürümü), oysa çıkarım her tek kullanıcı isteğinde gerçekleşir ve maliyeti\u002Fgecikmesi doğrudan ürününüzün birim ekonomisini ve yanıt verebilirliğini belirler. Çıkarım maliyeti ve hızı; model boyutu (parametre sayısı), girdi ve çıktının uzunluğu (token), çalıştığı donanım (NVIDIA H100'ler gibi GPU'lar veya Google'ın TPU'ları gibi özel çipler) ve kuantizasyon (hesaplamayı hızlandırmak için sayısal hassasiyeti azaltma) ve önbellekleme (tekrarlanan prompt önekleri için hesaplamayı yeniden kullanma) gibi optimizasyon teknikleri tarafından belirlenir. Somut bir örnek: günde 10.000 sohbet mesajı işleyen bir müşteri destek SaaS'ı, bir LLM API'sine 10.000 ayrı çıkarım çağrısı yapar — her biri bağımsız, her biri girdi ve çıktı token'larına göre faturalandırılır, her biri model boyutuna ve çıktı uzunluğuna bağlı olarak birkaç yüz milisaniye ile birkaç saniye arasında sürer. Geliştiricilerin ölçekte çıkarım optimizasyonuna takıntılı olmasının nedeni budur: basit bir sınıflandırma görevi için büyük bir uç modelden daha küçük, damıtılmış (distilled) bir modele geçmek, minimal doğruluk kaybıyla çıkarım maliyetini 10-20 kat azaltabilir; prompt önbellekleme (çağrılar arasında tekrarlanan bir sistem isteminin hesaplamasını yeniden kullanma) veya istekleri toplu işleme (batching) gibi teknikler, yüksek hacimli üretim sistemlerinde hem maliyeti hem de gecikmeyi anlamlı şekilde azaltabilir. Çıkarım maliyeti ve gecikmesi, bir isteğin eşzamanlı olarak mı sunulduğuna (çağıran kişi tam yanıtı bekler) yoksa akış (streaming) yoluyla eşzamansız olarak mı sunulduğuna (token'lar üretildikçe artımlı olarak gelir) da bağlıdır — akış, toplam çıkarım maliyetini azaltmaz, ama kullanıcıya yönelik özellikler için algılanan gecikmeyi çarpıcı biçimde iyileştirir; bu yüzden sohbet arayüzleri, herhangi bir şey göstermeden önce tam yanıtı beklemek yerine neredeyse evrensel olarak yanıtları akış halinde sunar. Yeni bir yapay zeka özelliğinin birim ekonomisini değerlendiren geliştiriciler, ilk günden itibaren istek başına çıkarım maliyetini modellemelidir (girdi token'ları + çıktı token'ları, sağlayıcının token başına fiyatlandırmasıyla çarpılır); çünkü yapay zeka çıkarım maliyeti — çoğu SaaS altyapı maliyetinin aksine — geleneksel hesaplamanın sabit maliyet ekonomisinden fayda görmek yerine doğrudan ve doğrusal olarak kullanımla ölçeklenir.","Çıkarım (inference), eğitilmiş bir yapay zeka modelini yeni girdi üzerinde çalıştırıp çıktı üretmektir — modelin öğrendiği eğitim sürecinin tersidir.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"gpu","GPU (Grafik İşleme Birimi)",{"slug":15,"name":16},"latency","Gecikme (Latency)",{"slug":18,"name":19},"quantization","Kuantizasyon (Quantization)",{"slug":21,"name":22},"throughput","İşlem Hacmi (Throughput)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]