Bu makale, yapay zeka ajanlarına yetenek kazandırmak için kullanılan üç yöntemin token tüketim farklarını inceliyor: Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucuları, Komut Satırı Arayüzleri (CLI) ve Yetenekler (Skills). Temel bulgu şudur: Bir modele gönderilen her araç tanımı, her istekte girdi token maliyeti yaratır. MCP sunucuları, CLI veya Skills yaklaşımlarına kıyasla bağlam penceresine on binlerce token ekleyebilir. Claude Sonnet 5.5, GPT-6 Luna ve Gemini 3.8 Flash gibi modellerle GitHub görevlerinde yapılan testler, tüm yöntemlerin doğru yanıtlar ürettiğini ancak maliyetlerin dramatik şekilde farklılaştığını gösterdi. Örneğin, Claude Sonnet 5.5 üzerinde CLI yaklaşımı yalnızca 1.421 girdi tokenı kullanırken,…

Konular: Yapay Zeka Ajanları, LLM Token Optimizasyonu ve Model Bağlam Protokolü

SiteM’de tam özet, flashcard ve quiz →

Orijinal kaynak: openrouter.ai

Kaynak: sitem.co — paylas.io yer imi / keşif katmanı.