Ham token maliyetine bakıldığında kodlama için en ucuz LLM API DeepSeek V4 Flash. Ancak testimizde en temiz yanıtı o vermedi. Kimi K2.7 Code tüm gereksinimleri eksiksiz izledi; GPT-5.4 mini ise işi dört kat daha hızlı tamamladı. Kötü bir yama yeniden deneme gerektirdiğinde, en ucuz tercih de değişebiliyor.
Aynı TypeScript hatasında dört uygun fiyatlı API
30 Temmuz 2026'da, kodlama yapabilen dört güncel API'ye aynı TypeScript eşzamanlılık hatasını verdik. Görev küçük ama kuralları netti: mapLimit fonksiyonu çıktı sırasını koruyacak, kullanıcı kodunu çağırmadan önce pozitif bir tamsayı eşzamanlılık sınırını doğrulayacak, bu sınırı asla aşmayacak ve ilk reddetmeden sonra yeni iş planlamayı bırakacaktı. Her yanıtta ayrıca tam olarak üç test bulunması gerekiyordu.
Bu, kodlama benchmark'ı değil; tek görev üzerinden talimat takibini ölçen bir örnek. Her doğrudan çalıştırmada tek kullanıcı mesajı, araç kullanımı olmadan, 8.000 token çıktı limiti ve sağlayıcının varsayılan sıcaklık ayarı kullanıldı. Yanıtlar, belirtilen dört gereksinime göre manuel olarak incelendi. Toplam süreye ortak ağ geçidimiz ile sağlayıcı/ağ gecikmeleri de dahildir.
| Model | Doğrulanmış 1M başına girdi / çıktı | Süre | Uygulama | Testler | Karar |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | $0.14 / $0.28 | 59.4s | Nihai sürümünde dört gereksinimin tamamını karşıladı | İstenen davranışları kapsadı | Kullanılabilir en ucuz yanıt; gürültülü çıktı |
| MiniMax M3 | $0.30 / $1.20 promotional | 60.7s | Sıra ve eşzamanlılık doğruydu; reddetme durumu bir promise katmanı geç ayarlandı | İlgili üç test | Katı durdurma kuralında kıl payı kaçırdı |
| Kimi K2.7 Code | $0.95 / $4.00 | 64.3s | Sıralı sonuçlar ve anında settled durumu sunan temiz planlayıcı | Sıra/eşzamanlılık, reddetme ve geçersiz sınırları kapsadı | En eksiksiz yanıt |
| GPT-5.4 mini | $0.75 / $4.50 | 13.6s | Doğru worker-pool uygulaması | Üç test var, ancak hiçbiri geçersiz sınırları denemedi | En hızlı temiz uygulama; test eksiği var |
DeepSeek V4 Flash: en düşük maliyet, daha fazla ayıklama
DeepSeek V4 Flash sonunda doğru bir uygulama üretti: sonuç dizisini önceden ayırdı, değerleri girdi indeksine göre yerleştirdi, limit değerini doğruladı ve ortak bir reddetme bayrağıyla worker'ları durdurdu. Sorun, yanıtın biçimindeydi. Nihai fonksiyondan önce, çözümlenmemiş bir promise yolu içeren terk edilmiş bir uygulama yazdı; ardından bu taslağın neden hatalı olduğunu açıkladı.
Her satırı geliştiricinin gözden geçirdiği senaryolarda bu kabul edilebilir. Ancak ilk kod bloğunu alıp otomatik uygulayan bir agent için iyi bir seçenek değil. DeepSeek'i yalnızca testlerin ve tür denetiminin zorunlu geçiş noktaları olduğu durumlarda ucuz ilk deneme olarak tercih ederim.
MiniMax M3: cazip fiyat, bir eşzamanlılık köşesi
MiniMax M3 kısa ve net kod üretti; out[i] kullanarak çıktı sırasını korudu. Ancak reddetme bayrağını callback hatasını gören worker içinde değil, dıştaki Promise.all catch bloğunda ayarladı. Bu ek promise tepkisi, diğer worker'ların durdurma bayrağını görmesinden önce küçük ama önlenebilir bir planlama aralığı bırakıyor.
Fiyatı alışılmadık derecede iyi. MiniMax'ın resmi sayfasında, 512K girdi tokenına kadar M3 için kalıcı %50 indirimle $0.30/M girdi ve $1.20/M çıktı fiyatı yer alıyor. 512K üzerindeyse indirimli satır $0.60/$2.40 seviyesine çıkıyor.
Kimi K2.7 Code: bu örnekte en eksiksiz yanıt
Kimi K2.7 Code, taslak ve sonradan gelen bir düzeltme yerine tek bir uygulama döndürdü. Planlama başlamadan sınırı doğruladı, indeksli bir sonuç dizisi tuttu, aktif promise sayısını sınırladı ve reddetme işleyicisinde settled değerini ayarladı. Üç testi, bu fonksiyonun genellikle bozulduğu üç noktayı kapsıyordu: tamamlanma sırası, hata sonrası planlama ve geçersiz sınırlar.
Kimi bu çalıştırmada en yavaş yanıttı; token başına DeepSeek'ten ve indirimli MiniMax'tan daha pahalı. Kaçan bir uç durumun bir sentlik ek API kullanımından daha maliyetli olduğu gözetimsiz agent işlerinde bu farkı ödemeyi tercih ederim.
GPT-5.4 mini: en hızlı kod, eksik test seçimi
GPT-5.4 mini, netleştirilmiş çalıştırmada 13.6 saniyeyle en hızlı doğru uygulamayı verdi. Kodu, herhangi bir callback planlanmadan önce sınırı doğrulamak dahil dört gereksinimin tamamını karşıladı. Üç test; sıra, tepe eşzamanlılık ve reddetme davranışını kontrol etti, fakat model kendi sınır doğrulamasını test etmedi.
İlk denemede, fonksiyonun tamamı prompt'ta olmasına rağmen bir repository yolu da istedi. Bu tek aksama, model genelinde bir güvenilirlik puanı sayılmaz; ancak kodlama agent'ları için kuralı pekiştiriyor: model adını değil, ortaya çıkan çıktıyı doğrulayın.
100 kodlama çağrısının gerçek maliyeti
Token fiyatlarını somut bir kodlama yükü üzerinden karşılaştırmak daha kolay. Her isteğin talimatlar ve repository bağlamı için 8.000 yeni girdi tokenı gönderdiğini, karşılığında da açıklamalı 2.000 tokenlık bir yama aldığını varsayalım. Yukarıdaki doğrulanmış fiyatlarla, önbellekleme öncesinde 100 çağrının maliyeti $0.168 ile $1.56 arasında değişiyor.
| Model | 100 çağrının maliyeti | Formül |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | $0.168 | 100 × (0.008 × $0.14 + 0.002 × $0.28) |
| MiniMax M3 | $0.48 | 100 × (0.008 × $0.30 + 0.002 × $1.20) |
| GPT-5.4 mini | $1.50 | 100 × (0.008 × $0.75 + 0.002 × $4.50) |
| Kimi K2.7 Code | $1.56 | 100 × (0.008 × $0.95 + 0.002 × $4.00) |
Kabul kontrolleri zayıfsa tek bir başarısız yeniden deneme, çağrı başına fiyat farkını kolayca aşabilir. Kod incelemesine veya üretime ulaşan bozuk bir yamanın maliyeti, her iki API çağrısından da çok daha yüksektir.
Repository agent'ları, sabit prompt ve kod öneklerini yeniden kullanabilir. Resmi önbelleğe alınmış girdi fiyatları; DeepSeek V4 Flash için $0.0028/M, MiniMax M3 için $0.06/M, Kimi K2.7 Code için $0.19/M ve GPT-5.4 mini için $0.075/M. Değişen dosyalar ve araç izleri ise yeni girdi olarak ücretlenmeye devam eder.
Sohbet, sınıflandırma ve diğer kodlama dışı iş yüklerinde gereken yetenek eşiği farklıdır; daha geniş kapsamlı en ucuz LLM API karşılaştırması bu standart fiyatları ayrı olarak ele alıyor.
"Groq ve Cerebras çıkarımda inanılmaz hızlı, ancak orta seviyede hacme ulaştığınızda ciddi biçimde kısıtlıyorlar." — r/ArtificialInteligence üzerindeki bir geliştirici paylaşımı
Bu paylaşımı sağlayıcı genelini temsil eden bir bulgu olarak değil, test edilmesi gereken bir durum olarak görün: kısa listenizdeki API'yi, çalıştıracağınız eşzamanlı worker sayısıyla ölçün.
İş akışına göre en ucuz kodlama tercihi
Kodlama için en ucuz LLM API, hataların nasıl yakalandığına bağlıdır. Her yamanın deterministik kontrollerden geçtiği durumlarda en düşük maliyetli varsayılan DeepSeek'tir; modelin uç durumları kendi başına ele alması gerektiğinde ise bu örnekte Kimi daha güvenli seçenektir.
| İş akışı | Tercih | Neden | Şu durumda uzak durun |
|---|---|---|---|
| Test ve typecheck içeren prototipler | DeepSeek V4 Flash | $0.14/$0.28 ve doğru nihai uygulama | Otomasyonunuz ilk kod bloğunu inceleme olmadan uygulayabiliyorsa |
| Gözetimsiz kodlama-agent döngüleri | Kimi K2.7 Code | Bu örnekte en eksiksiz uygulama ve test seçimi | Gecikme veya en düşük token faturası belirleyici kısıtsa |
| Etkileşimli editör işlemleri | GPT-5.4 mini | Bu çalıştırmada diğer üçünden çok daha hızlı olan 13.6s | Üretilen testlerin belirtilen her invariant'ı kapsamasını bekliyorsanız |
| Geniş bağlamlı, bütçe odaklı işler | MiniMax M3 | Kalıcı indirimiyle 512K'ya kadar $0.30/$1.20 | Katı eşzamanlılık/hata semantiği görevin merkezindeyse |
Çıktısı $0.08/M olduğu için küçük bir genel sohbet modelini kullanmazdım. Ucuz bir kodlama API'sinin, iş akışınızın çalıştırabildiği kontrollerden geçen bir yama üretmesi gerekir. Otomatik kontrol yoksa en düşük liste fiyatı yerine modelin ilk denemedeki eksiksizliğini önceliklendirin.
Tek bir kalıcı model yerine önce ucuz modeli deneyin
İki katmanlı bir yönlendirme, en düşük token fiyatından körü körüne güvenmeden faydalanmanızı sağlar. Model seçimi prompt uzunluğuna veya öznel bir güven puanına göre değil, deterministik kontrollerin sonucuna göre yapılmalıdır.
- İlk denemeyi DeepSeek V4 Flash'e gönderin.
- Repository'nin formatter'ını, tür denetleyicisini, birim testlerini ve göreve özgü gizli testlerini çalıştırın.
- Tüm kontroller geçerse yamayı kabul edin.
- Başarısızlıkta özgün görevi, başarısız yamayı ve kısa test çıktısını Kimi K2.7 Code'a gönderin; etkileşimli gecikmenin önemli olduğu durumlarda bunun yerine GPT-5.4 mini kullanın.
- Bir agent'ın tek bir sorun için sınırsız harcama yapmaması adına yükseltme denemelerine üst sınır koyun.
Bu rota, basit görevlerde DeepSeek'in sentin altındaki ekonomisini korur ve daha yüksek ücreti yalnızca ölçülmüş başarısızlıklarda öder. OpenAI uyumlu tek bir model katmanı, geçişi dört ayrı entegrasyon yerine model adı değişikliğine indirger; AIReiter LLM API directory modelleri tek bir endpoint üzerinden sunar.
SSS
Kodlama için en ucuz LLM API hangisi?
Bu testte kodlama yapabilen en ucuz API, $0.14/M girdi ve $0.28/M çıktı fiyatıyla DeepSeek V4 Flash oldu. Doğru bir nihai uygulama üretti, ancak yanıtında hatalı ve terk edilmiş bir taslak da vardı; bu nedenle otomatik kontrollerle birlikte kullanılmalı.
DeepSeek, kodlama agent'ları için yeterince iyi mi?
Agent'ın bir yamayı kabul etmeden önce testleri, tür denetimini ve biçimlendirme kontrollerini geçmesi gerekiyorsa DeepSeek V4 Flash, uygun fiyatlı bir ilk deneme için yeterli. Güçlü kontrollerin olmadığı gözetimsiz görevlerde ise bu tek görevlik örnekte Kimi K2.7 Code daha eksiksiz yanıt verdi.
API faturalandırması mı, kodlama aboneliği mi daha ucuz?
Aylık API maliyetini, ölçtüğünüz girdi ve çıktı tokenlarını tablodaki fiyatlarla çarparak hesaplayın; ardından toplamı abonelik fiyatı, istek sınırları ve API ya da agent erişiminin dahil olup olmadığıyla karşılaştırın. Herhangi bir faturalandırma modeli doğası gereği daha ucuz değildir.
Tek satırlık yönlendirme kuralı
Kodlama görevlerine DeepSeek V4 Flash ile başlayın, yalnızca deterministik kontrolleri geçen yamaları kabul edin; başarısızlıkları Kimi K2.7 Code'a, gecikmeye duyarlı işleri ise GPT-5.4 mini'ye yükseltin. Fiyatlar doğrulandı; kalite sıralaması tek ve sınırlı bir görevden geliyor, bu nedenle kendi repository'nizde yeniden test edilmelidir.