En İyi 9 Yapay Zeka Sağlayıcısı Karşılaştırıldı

Yapay zeka altyapı ekosistemi hızla büyüyor; sağlayıcılar modelleri geliştirmek, barındırmak ve hızlandırmak için çeşitli yaklaşımlar sunuyor. Hepsi yapay zeka uygulamalarına güç sağlamayı hedeflerken her biri yığının farklı bir katmanına odaklanıyor.

En yaygın kullanılan sağlayıcıları OpenRouter üzerinde kıyasladık: Cerebras, DeepInfra, Fireworks AI, Groq, Nebius ve SambaNova, GPT-OSS-120B modelini kullanarak. Her sağlayıcıyı aynı 108 soruluk veri kümesiyle değerlendirdik; bu küme 35 gerçek dünya bilgi sorusu ve 73 matematiksel akıl yürütme probleminden oluşuyordu.

Yapay zeka sağlayıcıları doğruluk kıyaslaması

Gün boyunca her 5 dakikada bir her sağlayıcıya 108 soru (35 makale tabanlı bilgi sorusu + 73 matematik problemi) gönderiyor ve günlük doğruluk ortalamalarını hesaplıyoruz. Bu soruların yanı sıra, FTL ve E2E gecikme metriklerini ölçmek için her seferinde belirli bir referans sorusu gönderiyoruz.

GPT-OSS-120B modelini bir RunPod H200 GPU örneğinde test ettik ve kıyaslamamızda kullandığımız veri kümesinde %98 doğruluk elde etti. Kıyaslama metodolojimizi okuyun.

Yapay zeka sağlayıcıları gecikme kıyaslaması

Fireworks için gecikmenin arttığı günlerde 1 dakikalık kesinti yaşandı; ancak gün boyunca bilinmeyen nedenlerle çoğu soruyu yaklaşık 10 dakikada yanıtladı.

Gecikme ve maliyet karşılaştırması

Yapay zeka sağlayıcıları arasında en yaygın olarak sunulan ve aynı zamanda en çok kullanılan modelleri belirledik; ardından sağlayıcıların 1M girdi/çıktı token başına harmanlanmış fiyatlarını ve ilk token gecikme metriklerini topladık.

Yapay zeka sağlayıcıları: Ayrıntılı karşılaştırma

Veri ve ML pipeline entegrasyonu

CoreWeave Forge

CoreWeave Forge, eski adıyla Weights & Biases (W&B), deney takibi, model değerlendirme ve uygulama gözlemlenebilirliğini yönetilen eğitim ve inference altyapısıyla birleştirir. W&B, ML iş akışları için bir kayıt sistemi olarak başladı. CoreWeave, W&B'yi satın aldı ve ürünlerini CoreWeave'in yapay zeka geliştirme platformu Forge'a taşıdı.

Yetenekler

• Modeller ve altyapı genelinde tekrarlanabilirliği ve karşılaştırmayı desteklemek için deneyleri, hiperparametreleri, metrikleri, veri kümelerini ve yapıtları izler.
• Modelleri verilere ve eğitim çalıştırmalarına bağlayan sürümleme, yükseltme, geri alma ve veri kökeni özelliklerine sahip bir model kayıt defteri olan CoreWeave Registry sunar.
• Pekiştirmeli öğrenme ve üretken yapay zeka iş yükleri için sunucusuz GPU hesaplama dahil olmak üzere yönetilen eğitim ve fine-tuning sunar.
• CoreWeave Serverless Inference (açık modeller, token başına faturalandırılır) ve Dedicated Inference (müşterinin seçtiği GPU'larda özel model ağırlıkları) aracılığıyla barındırılan inference destekler.
• Weave aracılığıyla LLM uygulamaları için istek düzeyinde gözlemlenebilirlik sağlar; prompt'ları, yanıtları, gecikmeyi ve değerlendirme puanlarını yakalar.
• Modeller, prompt'lar ve sağlayıcılar genelinde otomatik ve insan müdahaleli değerlendirme ve kıyaslamayı destekler.
• Kendi altyapısına ek olarak üçüncü taraf yapay zeka sağlayıcıları, self-hosted GPU'lar ve harici API'ler ile entegre olur.

Sınırlamalar

Forge; sunucusuz ve ayrılmış inference'ı, ayrıca sunucusuz fine-tuning ve pekiştirmeli öğrenmeyi kapsar. Büyük ölçekli veya özel model eğitimi, ayrı bir CoreWeave ürünü olan CoreWeave Cloud Platform gibi başka bir altyapı gerektirir.

Kullanım durumu: Özellikle birden fazla model veya sağlayıcıyı karşılaştırırken ve tam satıcı bağımlılığı olmadan üretim düzeyinde gözlemlenebilirliği korurken; deney, eğitim, değerlendirme ve dağıtım genelinde uçtan uca görünürlük gerektiren yapay zeka ekipleri için en uygunudur.

Databricks

Databricks, veri analitiği, makine öğrenimi ve model yönetimini birleştiren birleşik bir platform sunar.

Yetenekler

• Veri hazırlama, model eğitimi ve inference'ın uçtan uca entegrasyonunu sağlayan Spark altyapısı üzerine kuruludur.
• Parametreler, metrikler ve deney geçmişi dahil olmak üzere model takibi için MLflow kullanır.
• Unity Catalog, veri kökenini ve yönetişimi sorumlu yapay zeka uygulamaları için sağlar.
• Toplu işleme ve model karşılaştırmada güçlüdür.

Sınırlamalar

• Gerçek zamanlı inference için optimize edilmemiştir. İzleme ve metrikler, istek başına gecikme için değil toplu işler için tasarlanmıştır.
• Gecikme açısından kritik yapay zeka iş yüklerinden ziyade veriler ve modeller genelindeki karmaşık süreçleri yönetmek için daha uygundur.

Kullanım durumu: Özellikle yönetişim ve izlenebilirliğin gerektiği tahmine dayalı modelleme ve kurumsal uygulamalar için yapay zekayı veri bilimi pipeline'larına entegre etmesi gereken işletmeler için etkilidir.

Model barındırma platformları

Baseten

Baseten, yapay zeka modellerini dağıtmak ve çalıştırmak için üretim güvenilirliği ve ayrıntılı gözlemlenebilirliğe odaklanan bir model barındırma platformu olarak konumlanır.

Yetenekler

• API çağrı süresini model yükleme, inference ve yanıt serileştirme olarak ayırır; böylece geliştiriciler gecikme kaynaklarını tam olarak belirleyebilir.
• Soğuk başlatmalar, performans etkisini ölçmek için replika düzeyinde izlenir.
• Kullanıcılar replika sayısı ve eşzamanlılık eşikleri gibi otomatik ölçeklendirme parametrelerini yapılandırır. Bu esneklik sağlar ancak yanlış yapılandırma riskini de beraberinde getirir; bu da boşa harcanan maliyete veya daha yüksek gecikmeye yol açabilir.
• Bu sistem, GPU türü ve kullanımına bağlı istek başına maliyet takibi sağlar; A100 ile H100 GPU'lar gibi donanımlar arasında geçiş yaparken performans ve maliyet karşılaştırmalarına olanak tanır.
• Gerçek zamanlı log akışı mevcuttur; ancak filtreleme ve arama sınırlıdır.

Sınırlamalar

• İzleme istek düzeyinde ayrıntılıdır ancak log arama ve filtreleme temel düzeydedir; bu da büyük iş yüklerinde hata ayıklamayı zorlaştırır.
• Yanlış yapılandırılmış otomatik ölçeklendirme, maliyeti ve gecikmeyi doğrudan etkileyebilir.

Kullanım durumu: Baseten, üretim ortamlarındaki üretken yapay zeka modelleri için şeffaf gözlemlenebilirlik arayan yapay zeka geliştiricileri için idealdir.

Parasail

Parasail, esnek GPU kullanımı ve maliyet optimizasyonu için tasarlanmış bir yapay zeka inference ağı sunar.

Yetenekler

• Sistem, iş yükü ihtiyaçlarına göre otomatik kaynak tahsisiyle GPU türleri arasında geçiş yapmayı destekler.
• Pano; çalışma süresi ve GPU tahsisi dahil olmak üzere toplu kullanım metriklerini öne çıkarır.
• Farklı GPU sınıfları aracılığıyla fiyatlandırma esnekliği sunar; maliyet-performans dengeleri kurulmasını sağlar.

Sınırlamalar

• İstek düzeyinde izleme sunmaz. Geliştiriciler, tek isteklerin maliyetini veya performansını analiz edemez.
• Gözlemlenebilirlik toplu düzeyde kalır; bu da hata ayıklama derinliğini sınırlar.

Kullanım durumu: Parasail, düşük maliyetli ve esnek yapay zeka çözümlerine öncelik veren kuruluşlar için tasarlanmıştır; ancak ayrıntılı gözlemlenebilirlik gerektiren ekipler için daha az öngörü sağlar.

DeepInfra

DeepInfra, yapay zeka modellerinin API'ler olarak ölçeklenebilir şekilde dağıtılmasını sağlayan çok bölgeli sunucusuz GPU barındırma hizmeti sunar.

Yetenekler

• Çok bölgeli destek, inference'ın son kullanıcılara daha yakın olmasını sağlayarak gecikmeyi azaltır.
• Pano düzeyinde gecikme ve verim metrikleri sağlar.
• Toplu maliyet raporlamasıyla kullandıkça öde fiyatlandırması sunar.
• Basit API'ler ile açık kaynaklı üretken yapay zeka modellerinin dağıtımını destekler.

Sınırlamalar

• İstek düzeyinde izleme sağlamadığından kök neden analizini zorlaştırır.
• Maliyet dökümü topludur; istek başına veya bölge başına ayrıntı yoktur.
• Model sürümleme ve geri alma mekanizmaları otomatik değildir; manuel müdahale gerektirir.

Kullanım durumu: Derin hata ayıklamadan çok maliyet esnekliği ve coğrafi kapsama alanının önemli olduğu, bölgeler genelinde yapay zeka iş yüklerini dağıtan kuruluşlar için en uygunudur.

Together AI

Together AI, hem model barındırma hem de eğitim yetenekleri sunan bir yapay zeka hızlandırma bulutu olarak çalışır.

Yetenekler

• Gecikme histogramları ve sürüm bazlı çağrı dökümleri dahil olmak üzere hem toplu hem istek düzeyinde metrikler sağlar.
• Yerleşik model sürümleme ve geri alma, önceki sürümlere hızla dönmeyi sağlar.
• Trafik bölme, model sürümleri arasında A/B testini mümkün kılar.
• Çok dilli istemci kütüphaneleriyle güçlü SDK desteği.
• CI/CD entegrasyonları, dağıtım pipeline'larını diğer barındırma platformlarından daha olgun hale getirir.

Sınırlamalar

• Bu çözüm daha fazla operasyonel olgunluk sunar; ancak daha hafif barındırma platformlarına kıyasla daha yüksek sistem karmaşıklığı pahasına gelir.

Kullanım durumu: Together AI, üretken yapay zeka araçlarının yapılandırılmış iş akışlarına entegrasyonu, gelişmiş izleme ve güvenilir sürüm kontrolüne ihtiyaç duyan yapay zeka şirketleri ve profesyonel hizmet firmaları için uygundur.

Donanım için optimize edilmiş / uzmanlaşmış altyapı

Cerebras

Cerebras, wafer ölçekli motoru (WSE) etrafında inşa edilen donanım için optimize edilmiş yapay zeka altyapısına odaklanır.

Yetenekler

• WSE, tek bir çip üzerinde milyonlarca işlem birimini entegre ederek yapay zeka iş yükleri için son derece yüksek verim sağlar.
• Panolar, saniye başına token ve genel verim gibi standart metrikleri gösterir.
• Gelişmiş yapay zeka modellerinde ölçekli olarak eğitim ve inference için uygundur.

Sınırlamalar

• Dağıtım anında gerçekleşmez; altyapı hazırlığı gerektirir.
• Zamanlama ve bellek kullanımı gibi dahili donanım ayrıntıları kullanıcılardan soyutlanmıştır.
• Rastgele özel modellerin getirilmesi için destek sınırlıdır.

Kullanım durumu: Esneklikten çok verimin önemli olduğu yapay zeka laboratuvarları, savunma sanayii veya devlet kurumlarındaki büyük ölçekli, yüksek verimli makine öğrenimi görevleri için etkilidir.

Gruve Yapay Zeka Inference Altyapı Dokusu

Gruve, üretim ortamlarında öngörülebilir performans, daha düşük gecikme ve daha hızlı kapasite ölçeklendirme için tasarlanmış dağıtık yapay zeka inference altyapısı sunar. Konumlandırması, model barındırmadan çok altyapı dokusuna yakındır; enerji erişimi, dağıtık konumlar ve tam yığın optimizasyonuna vurgu yapar.

Yetenekler

• Tier 1 ve Tier 2 şehirlerin yakınındaki dağıtık altyapı aracılığıyla ölçeklenebilir inference kapasitesini destekler.
• Inference altyapı maliyetlerini azaltmak ve dengelemek için atıl ve az kullanılan gücü kullanır.
• Ağ gecikmesini azaltmak için inference'ı kullanıcılara, uygulamalara ve verilere daha yakın konuşlandırır.
• Sıvı soğutmalı kabinler ve çok megavatlık sahalar dahil yüksek yoğunluklu altyapı kümeleri sunar.
• Değişen model, serving ve ajan iş yükü gereksinimlerini desteklemek için tasarlanmış yapay zeka odaklı altyapı sağlar.
• Altyapı, veri temeli ve yapay zeka ajanı yeteneklerini daha geniş bir kurumsal yapay zeka yürütme yığınında birleştirir.
• 24/7 operasyon, yerleşik güvenlik, yönetişim ve operasyonel kontrol gibi kurumsal güvenilirlik özelliklerini içerir.

Sınırlamalar

Hafif bir API tabanlı model barındırma platformu arayan ekiplerden çok, ayrılmış inference altyapısına ihtiyaç duyan kuruluşlar için daha uygun olabilir.

Kullanım durumu: Maliyet verimliliği, kapasite kullanılabilirliği, düşük gecikme ve altyapı güvenilirliğinin öncelik olduğu üretim ölçeğinde inference iş yükleri çalıştıran işletmeler ve yapay zeka şirketleri için en uygunudur.

SambaNova

SambaNova, hesaplama grafiği düzeyinde optimize edilen veri akışı mimarisine dayalı yapay zeka donanımı ve yazılım çözümleri geliştirir.

Yetenekler

• SambaCloud (bulut hizmeti), SambaStack (şirket içi) ve SambaManaged (yönetilen hizmet) gibi platformlar sağlar.
• Üretken yapay zeka modellerinin inference ve eğitimi için optimize edilmiştir.
• Token düzeyinde gecikme ve verim için standart pano metrikleri.

Sınırlamalar

• Dağıtım, modelin mimariyle uyumlu olmasını gerektirir ve ek optimizasyon talep eder.
• Bellek bant genişliği gibi dahili performans metrikleri kullanıcılara gösterilmez.
• Kullanıma alma anında değildir; uygulama aşamaları gerektirir.

Kullanım durumu: Özellikle kontrollü BT altyapısı gerektiren sektörlerde, donanım ve yazılımı birleştiren yapay zeka destekli çözümlere ihtiyaç duyan işletmeler için uygundur.

Groq

Groq, Dil İşleme Birimleri (LPU'lar) tarafından desteklenen bir yapay zeka inference platformu sunar.

Yetenekler

• Düşük gecikmeli akış yanıtlarıyla sıralı token üretimi için optimize edilmiştir.
• Panolar token sayılarını, gecikmeyi ve hata oranlarını gösterir.
• Maliyet token düzeyinde izlenir.

Sınırlamalar

• Özel model dağıtımını desteklemez. Groq tarafından sağlanan modeller mevcuttur.
• Minimum düzeyde hata ayıklama aracı mevcuttur; performans sorunları ortaya çıkarsa destek kaydı açılması gerekir.
• LPU'ların iç işleyişi opak kalır.

Kullanım durumu: Büyük dil modelleri için ultra düşük gecikmeli yanıtların kritik olduğu, örneğin konuşmaya dayalı yapay zeka veya karar verme algoritmaları gibi uygulamalar için en uygunudur.

Antimatter

Antimatter; enerji varlıklarını, modüler veri merkezlerini ve dağıtık bulut yazılımını birleştiren dikey entegre yapay zeka altyapısı sağlar.

Yetenekler

• Yenilenebilir, az kullanılan veya atıl gücün bulunduğu sahalarda hesaplama dağıtır.
• Modüler Policloud birimleri kullanarak yüksek yoğunluklu yapay zeka hesaplamasını geleneksel hiper ölçekli veri merkezi inşaatlarından daha hızlı devreye alır.
• Hivenet yazılımı aracılığıyla dağıtık sahaları tek bir işletim dokusuna bağlar.
• API'ler aracılığıyla hesaplama, depolama ve dosya aktarımı gibi bulut hizmetleri sağlar.
• Talep, kapasite, fiyatlandırma ve yerel kısıtlara göre sahalar genelinde iş yükü orkestrasyonunu destekler.
• Fiziksel altyapıyı müşteriye dönük hizmetlerden ayırarak yeni sahaların ve hizmetlerin bağımsız olarak ölçeklenmesini sağlar.
• Kubernetes tabanlı orkestrasyon, sanal makineler, bare metal desteği, dağıtık depolama, şifreli ağ iletişimi, GPU passthrough ve merkezi gözlemlenebilirlik kullanır.

Sınırlamalar

Bu model, basit bir sunucusuz model API'si arayan ekiplerden çok dağıtık veya egemen yapay zeka altyapısına ihtiyaç duyan kuruluşlar için daha uygun olabilir.

Kullanım durumu: Özellikle maliyet öngörülebilirliği, egemenlik ve dağıtım hızının önemli olduğu yerlerde; enerji kaynaklarına, kullanıcılara ve düzenlemeye tabi bölgelere yakın ölçeklenebilir inference kapasitesine ihtiyaç duyan kurumsal yapay zeka altyapı alıcıları için en uygunudur.

API-tabanlı barındırma

Fireworks AI

Fireworks AI, yapay zeka modelleri için hafif bir API tabanlı barındırma hizmeti sunar.

Yetenekler

• Anında API endpoint'leri ile hızlı model dağıtımı.
• Üretken yapay zeka modellerinin fine-tuning'ini destekler.
• Panolar; çağrı gecikmesi, token kullanımı, hata oranı ve istek sayısı gibi metrikler sağlar.

Sınırlamalar

• İstek düzeyinde izleme yoktur; bu da ayrıntılı hata ayıklamayı sınırlar.
• Maliyet verileri topludur; istek başına görünürlük yoktur.
• Geri alma manueldir; eski sürümlere dönmek yeniden dağıtım gerektirir.

Kullanım durumu: Derin gözlemlenebilirlik veya karmaşık dağıtım yönetimi olmadan üretken yapay zeka yeteneklerine hızlı erişime ihtiyaç duyan yapay zeka geliştiricileri için uygundur.

Yapay zeka sağlayıcısı nedir?

Yapay zeka sağlayıcısı; başkalarının yapay zeka destekli çözümler geliştirmesi ve çalıştırması için gereken altyapıyı, modelleri ve hizmetleri sunan bir yapay zeka şirketidir.

Yapay zeka sağlayıcıları şu nedenlerle kritik öneme sahiptir:

• Özellikle derin kurum içi uzmanlığı olmayan şirketler için yapay zeka benimsemenin önündeki engelleri azaltırlar.
• Otomatik ölçeklendirme ve dağıtık eğitim gibi karmaşık süreçleri yöneterek ölçeklenebilirlik sağlarlar.
• Yapay zeka donanımına peşin yatırımlar yerine talep üzerine altyapıyla maliyet verimliliği sunarlar.
• Yönetişim, izlenebilirlik ve uyumluluk özellikleriyle sorumlu yapay zeka uygulamalarını güvence altına alırlar.

Yapay zeka sağlayıcısı türleri

Yapay zeka sağlayıcıları üç ana kategoriye ayrılabilir:

• Yapay zeka altyapı sağlayıcıları, eğitim ve inference için özel işlemciler ve yüksek performanslı çipler dahil olmak üzere uzmanlaşmış yapay zeka donanımına odaklanır.
• Model barındırma platformları, API'ler aracılığıyla üretken yapay zeka modellerine erişim sağlayarak yapay zekanın uygulamalara entegrasyonunu kolaylaştırır. Genellikle otomatik ölçeklendirme, gecikme izleme ve fine-tuning gibi özellikler sunarlar.
• Veri ve makine öğrenimi platformları, sorumlu yapay zekaya odaklanarak veri analitiği, model eğitimi ve yönetişimin uçtan uca entegrasyonunu vurgular.

Yapay zeka sağlayıcılarının temel özellikleri

Kategoriler genelinde çoğu yapay zeka sağlayıcısı, değer sunma ve kuruluşların yapay zeka yeteneklerini etkili şekilde benimsemesini sağlama biçimini şekillendiren birkaç temel özelliği paylaşır:

Büyük dil modellerine ve diğer üretken yapay zeka modellerine erişim

Yapay zeka sağlayıcıları; büyük dil modellerine (LLM'ler) ve metin üretimi, konuşma işleme ve görüntü tanıma dahil olmak üzere çeşitli üretken yapay zeka modellerine doğrudan erişim sunar. Bu modeller genellikle API'ler aracılığıyla sunulur; bu da kuruluşların kapsamlı model eğitimi uzmanlığı gerektirmeden yapay zeka destekli çözümleri uygulamalara yerleştirmesini kolaylaştırır.

Zorlu yapay zeka iş yüklerini yönetmek için yapay zeka altyapısı

Sağlayıcılar; gelişmiş yapay zeka modelleri ve büyük ölçekli yapay zeka iş yükleri için uyarlanmış hesaplama ortamları sunar. Bu, genellikle hem yüksek verimli toplu işlemleri hem de gecikmeye duyarlı görevleri desteklemek üzere tasarlanmış eğitim, fine-tuning ve inference için gereken işlem gücünü içerir. Bu tür altyapı, işletmelerin karmaşık süreçleri verimli ve güvenilir şekilde çalıştırmasını sağlar.

Gecikme, verim ve maliyet metriklerine sahip dağıtım ve izleme panoları

Panolar standart bir özelliktir; yapay zeka sistemlerinin performansı ve verimliliği hakkında görünürlük sağlar. Tipik metrikler arasında istek başına gecikme, genel verim, token işleme oranları ve hata sayıları bulunur. İstek başına raporlamadan toplu özetlere kadar değişen maliyet görünürlüğü de sağlanır. Bu araçlar etkili kaynak yönetimini ve optimizasyonu destekler.

Fine-tuning ve model yönetimi seçenekleri

Birçok platform, özel kullanım durumları için üretken yapay zeka modellerini fine-tune etme olanağı sunar. Bu, kuruluşların tedarik zincirindeki tahmine dayalı modelleme veya müşteri destek süreçlerindeki konuşmaya dayalı yapay zeka gibi sektöre özgü ihtiyaçlara modelleri uyarlamasını sağlar. Model yönetimi özellikleri genellikle sürüm kontrolü, geri alma ve deneyler için trafik bölmeyi içerir; bu da yeni dağıtımlar üzerinde yineleme yaparken güvenilirliğin korunmasına yardımcı olur.

Genellikle kullandıkça öde veya token tüketimine dayalı fiyatlandırma esnekliği

Yapay zeka donanımına ağır peşin yatırımlar yapmak yerine sağlayıcılar genellikle tüketime dayalı fiyatlandırma kullanır. Bu; istek başına, token başına veya hesaplama süresine göre yapılandırılabilir. Esnek fiyatlandırma, yapay zeka benimsemeyi deneyen kuruluşlar için giriş engelini düşürürken işletmelerin harcamaları iş yükü talepleriyle uyumlu hale getirmesine ve hem maliyet hem performans için optimizasyon yapmasına olanak tanır.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Yapay zeka ağ geçitleri nedir?

Yapay zeka ağ geçidi, kurumsal ortamlardaki yapay zeka modelleri ve hizmetlerinin entegrasyonunu, yönlendirilmesini ve yönetişimini yöneten bir ara yazılım platformudur. Yapay zeka ağ geçitleri, modelleri kendileri sağlamak yerine; büyük dil modelleri, görüntü tanıma sistemleri ve diğer üretken yapay zeka hizmetleri dahil olmak üzere uygulamalar ile birden fazla yapay zeka aracı arasında birleşik bir giriş noktası görevi görür.

API standardizasyonu, model orkestrasyonu, izleme, güvenlik uygulama ve maliyet takibi gibi işlevleri yönetir; böylece kuruluşların çeşitli sağlayıcılar genelinde yapay zeka iş yüklerine nasıl erişildiğini ve kullanıldığını kontrol etmesini sağlar.

Yapay zeka ağ geçitleri ile yapay zeka sağlayıcıları arasındaki temel farklar

İşlev

• Yapay zeka sağlayıcıları; yapay zeka altyapısını, yapay zeka modellerini ve bunları çalıştırmak için gereken hesaplama gücünü sağlar.
• Yapay zeka ağ geçitleri; tutarlılık ve yönetişim sağlayarak bu modellerle etkileşimleri yönetir ve orkestre eder.

Yığındaki konum

• Yapay zeka sağlayıcıları, gerçek yapay zeka yeteneklerini sağlayarak altyapı ve model katmanında çalışır.
• Yapay zeka ağ geçitleri sağlayıcıların üzerinde yer alır; uygulamaları tek bir kontrol katmanı üzerinden bir veya daha fazla modele bağlar.

Sorumluluk kapsamı

• Yapay zeka sağlayıcıları; modellerin eğitimi, fine-tuning'i, barındırılması ve serving'ine odaklanır.
• Yapay zeka ağ geçitleri; modeller genelinde API birleştirme, iş yükü yönlendirme, gözlemlenebilirlik ve politika uygulamaya odaklanır.

Yönetişim ve güvenlik

• Yapay zeka sağlayıcıları; sürüm kontrolü ve maliyet izleme gibi kendi modelleri için yönetişim uygular.
• Yapay zeka ağ geçitleri; birden fazla model ve satıcı genelinde uyumluluk, erişim kontrolü ve veri koruması sağlayan merkezi yönetişim sunar.

Dağıtım yaklaşımı

• Yapay zeka sağlayıcıları; bulut API'leri, ayrılmış kümeler ve şirket içi donanım dahil olmak üzere çeşitli altyapı seçenekleri sunar.
• Yapay zeka ağ geçitleri; uygulamalar ve modeller arasındaki trafik yönlendirmesini optimize eden dağıtım modelleri (global, çoklu bulut, sidecar veya mikro ağ geçidi) sağlar.

Kıyaslama metodolojisi

Bu kıyaslamada, OpenRouter platformundaki en yaygın kullanılan açık kaynak model olan GPT-OSS-120B analiz edilerek seçildi. Kıyaslamaya geçmeden önce GPT-OSS-120B modelinin temel performansı belirlendi. Model, RunPod H200 GPU örneğinde self-hosted bir ortamda test edildi ve %98 doğruluk elde etti; bu doğruluk, kıyaslamada kullanılan 108 soruluk veri kümesinde (35 makale tabanlı soru + 73 matematik problemi) ölçüldü.

Kıyaslamayı başlatmadan önce, en yüksek paya sahip altı yapay zeka sağlayıcısını belirlemek için OpenRouter üzerindeki pazar payı verileri analiz edildi ve testte bu sağlayıcılar kullanıldı. Test koşullarında tutarlılığı sağlamak için tüm API istekleri aynı OpenRouter API endpoint'i üzerinden gönderildi.

Veri Kümesi ve Test Süreci

Kıyaslama veri kümesi toplam 108 sorudan oluşur. Bu soruların 35'i CNN News makalelerinden türetilen ve doğrulanmış referans yanıtlarla eşleştirilen gerçek dünya bilgi sorularıdır. Bu bölümün amacı; modelin yüzdeler, tarihler ve miktarlar gibi sayısal bilgileri doğru hatırlayıp hatırlamadığını ölçmek ve halüsinasyon eğilimini değerlendirmektir. Kalan 73 soru ise matematiksel akıl yürütme problemlerinden oluşur ve modelin sayısal tutarlılığını, mantıksal inference yeteneğini ve hesaplama doğruluğunu test eder.

Test sürecinde kullanılan 108 soru, modelin tutarlı olarak doğru yanıtladığı sorulardır. Bu testin amacı; günün belirli saatlerinde veya sistem yükündeki değişiklikler sırasında modelin performans ve kalite düşüşünü gözlemlemektir.

Test süreci şu şekilde yürütülür:

• 108 soru 5 dakikalık aralıklarla tek gönderilir ve bu süreç sürekli devam eder.
• Her sorudan elde edilen doğru/yanlış yanıtları doğruluk hesaplamalarında kullanılır.
• Eş zamanlı olarak her gönderimde tüm sağlayıcılara sabit bir referans sorusu da gönderilir. Bu referans sorusundan ölçülen metrikler şunlardır:
  • First Token Latency (FTL): İsteğin gönderilmesinden modelin ilk token'ı üretmesine kadar geçen süre.
  • End-to-End Latency (E2E latency): Modelin yanıtı tamamen oluşturması için geçen süre.

İstekler aynı model için ve aynı API endpoint'i üzerinden tüm sağlayıcılara eş zamanlı olarak gönderilir. Kıyaslama sistemi döngüsel olarak çalışır; her günün sonunda 108 sorudan elde edilen doğruluk değerleri ve sabit referans sorusundan ölçülen FTL/E2E gecikme değerlerinin günlük ortalamaları grafiklere yansıtılır.

Self-Hosted Temel Test Ayrıntıları

Temel performans testi, openai/gpt-oss-120b modelinin self-hosted bir ortamda RunPod H200 GPU örneğinde çalıştırılmasıyla gerçekleştirildi. Test ortamı, çekirdek serving kütüphanesi olarak vLLM inference motoru (sürüm 0.10.2) kurulu şekilde RunPod PyTorch şablonu kullanılarak oluşturuldu. Yazılım yığınının kritik bir bileşeni, GPT-OSS model serisi için prompt'ların doğru şekilde kodlanması ve yanıtların çözülmesi için zorunlu olan openai-harmony SDK'sıydı. vLLM motoru; modelin MXFP4 kuantization ve bağlam gereksinimlerini karşılamak için gpu_memory_utilization=0.85 ve max_model_len=4096 ile yapılandırıldı. Performansı optimize etmek için H200 donanımında inference için önemli bir hızlanma sağlayan flashinfer kütüphanesi de kuruldu.

Kıyaslama, toplam 108 soruluk (35 makale tabanlı soru ve 73 matematik problemi) birleştirilmiş veri kümesini işleyen test_baseline_harmony_correct.py betiği kullanılarak yürütüldü. Her soru için openai-harmony SDK kullanılarak programatik olarak bir prompt oluşturuldu. Bu; ayrı Role.SYSTEM, Role.DEVELOPER ve Role.USER mesajlarına sahip bir Conversation nesnesi oluşturmayı içeriyordu; DeveloperContent, ayrıntılı yanıtlar almak için özellikle “Reasoning: high” talimatını içeriyordu. Bu nesne, HarmonyEncodingName.HARMONY_GPT_OSS encoding'i kullanılarak token ID'lerine dönüştürüldü. Inference; tam akıl yürütmeyi yakalamak için deterministik örnekleme parametreleri (temperature=0.0) ve max_tokens=2048 ile gerçekleştirildi. stop_token_ids, doğrudan harmony encoding'inin stop_tokens_for_assistant_actions() yönteminden sağlandı. Son olarak modelin çıktı token'ları, yapılandırılmış yanıtı extract etmek için harmony SDK tarafından ayrıştırıldı; bu yanıt daha sonra doğruluk hesaplamak için normalize edildi ve referans yanıtlarla doğrulandı.

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla and Şipi, Nazlı},
  title  = {{En İyi 9 Yapay Zeka Sağlayıcısı Karşılaştırıldı}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-providers}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Mayıs 2026}
}

Değişiklik günlüğü

4 güncelleme

Tümü4Genel3Metodoloji1

20262025

1. 18 May

   Sağlayıcı karşılaştırmasına tam birer sağlayıcı bölümü olarak Gruve AI ve Antimatter eklendi.

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır.
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine ve Uluslararası İlişkiler alanında lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Nazlı, AIMultiple'da veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi alanında önceki deneyime sahiptir; bu sektörlerde karmaşık dataset'leri uygulanabilir içgörülere dönüştürme üzerine çalışmıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder