AIREITERParticle-1, Plotly'nin özel veri sınavında GPT-6.1 Terra ile 40/43 skorunu yakalıyor. Üstelik maliyet $1.31 yerine $0.35. Ancak bunun bir şartı var: Ajanınız yaptığı işi kendi kendine doğrulayabiliyorsa. Kontrol edilebilir görevler yoksa, DeepSeek'e kıyasla daha yüksek görünen fiyatını anlamlı kılan token tasarrufu da ortadan kalkıyor.
Particle-1 etiket fiyatında değil, tamamlanan görev başına maliyette kazanıyor
Particle-1, Particle AI tarafından 28 Ekim 2026'da kullanıma sunulan agentic coding modeli. Particle'ın paylaştığı verilere göre kodlama görevi başına ortalama maliyet DeepSeek V4.1 Flash'ta $0.3368, GLM 5.3 Flash'ta $0.6523 iken Particle-1'da $0.2211. Doğruluk oranları ise sırasıyla %71.15 ve %66.82'ye karşı %72.57.
Bu hesap, bağımsız bir testte de büyük ölçüde doğrulandı. Plotly, Particle-1'ı 31 Ekim'de OpenRouter üzerinden 43 soruluk özel veri analizi sınavına soktu ve 40/43 (%93) skor aldı. Bu sonuç GPT-6.1 Terra'nın 40/43'lük skoruyla aynı, DeepSeek temel modelinin 36/43'lük skorunun ise üzerinde. Testin tamamı OpenRouter fiyatlarıyla $0.35 tuttu; bu, Terra'nın $1.31'lik çalışmasının yaklaşık dörtte biri. Plotly, test ettiği 36 model arasında 40 ve üzeri skora ulaşan en ucuz modelin Particle-1 olduğunu belirtiyor.
Ancak aynı raporda önemli bir ayrıntı var. Plotly'nin hesabına göre DeepSeek V4.1 Flash'ın bugün geçerli daha düşük fiyatlarla gerçekleştirilecek yeni bir çalışması yaklaşık $0.24 tutuyor. Yani Particle-1, kıyaslamanın yapıldığı fiyatlarla kalite başına maliyette öne çıktı; her koşulda daha ucuz değil.
Particle-1 aslında ne? 1 milyon token bağlamlı DeepSeek V4.1 Flash türevi
Particle-1 sıfırdan eğitilmiş bir model değil; DeepSeek V4.1 Flash üzerine eğitim sonrası optimizasyon uygulanmış bir model. Particle, temel model parametrelerinin yaklaşık %1.25'ini kapsayan rank-64 LoRA adaptörü eğitti. Pekiştirmeli öğrenme sürecinde ise görevi daha az akıl yürütme ve araç çağrısı token'ıyla başarıyla tamamlayan çıktılar ödüllendirildi.
Teknik özellikler doğrudan ajan kullanımına odaklanıyor. Particle-1; 1.048.576 token bağlam penceresi, 131.072 token'a kadar çıktı, metin ve görsel girdisi, yapılandırılmış JSON çıktılı araç çağrıları, ayarlanabilir akıl yürütme seviyesi ve streaming desteği sunuyor (Vercel listesi, Cloudflare dokümantasyonu). Cloudflare tarafında sıfır veri saklama kapsamında sınıflandırılmış durumda. Modele Particle API, OpenRouter, Vercel AI Gateway ve Cloudflare Workers AI üzerinden erişilebiliyor. Genel bilgi performansı da korunmuş: GPQA Diamond ve MMLU sonuçları temel modelden bir puan içinde kaldı.
Particle-1 API fiyatları: Sağlayıcılar arasındaki farkın nedeni
Particle-1 API fiyatları ilk bakışta çelişkili görünüyor; çünkü aynı model kimliği dört farklı vitrinde farklı ücretlerle sunuluyor. Particle'ın lansman materyallerinde giriş token'ı için milyon başına $0.30, çıkış token'ı içinse $1.20 belirtiliyor. Ağ geçitlerinde ise fiyatlar oldukça daha düşük.
| Sağlayıcı | Giriş / 1M | Önbellekli giriş / 1M | Çıkış / 1M |
|---|---|---|---|
| Particle doğrudan (lansman fiyatı) | $0.30 | n/a | $1.20 |
| OpenRouter | $0.05 | $0.003 | $0.50 |
| Vercel AI Gateway | $0.13 | dolaylı | $0.50 |
| Cloudflare Workers AI | $0.25 | $0.03 | $1.00 |
OpenRouter fiyatı lansmandan iki gün sonra değişti. Fiyat takipçilerine göre 30 Ekim'de giriş fiyatı $0.25'tan $0.05'e (%80 düşüş), çıkış fiyatı ise $1.00'dan $0.50'ye (%50 düşüş) indi. Yukarıdaki OpenRouter fiyatları, Plotly'nin verdiği OpenRouter fiyatlarıyla ($0.05 / $0.50 / $0.003 önbellekli giriş) aynı. Vercel ve Cloudflare fiyatları da kendi ağ geçidi listeleri ve Cloudflare dokümantasyonuyla örtüşüyor.
"Bunun parasını ödemem. DeepSeek üzerine eğitim uygulanmış ve üstelik çok daha pahalı. Gerçekten açgözlüce görünüyor." — u/Any_Confidence2580, particle-ai/particle-1 hakkında r/DeepSeek başlığı
Gerçek faturayı önbellek fiyatları belirliyor. Plotly testinde Particle-1'ın okuduğu token'ların yaklaşık %80'i önbellekliydi. Bu da önbellek fiyatı düşük ağ geçitlerinde maliyeti olduğundan avantajlı gösterebilir. Yönlendirme yapmadan önce OpenRouter'ın $0.003'lük ve Cloudflare'ın $0.03'lük önbellekli giriş ücretlerini karşılaştırın.
Particle, fiyatlandırma sayfasında token bazlı ölçümle ön ödemeli kredi sistemi kullanıyor; barındırılan web araması da ayrıca ücretlendiriliyor. Ağ geçidi yönlendirmesi sağlayıcı sıralaması, sıralama ve yedek sağlayıcıya geçiş kontrolleri sunuyor (Vercel'in dokümantasyonu). Bu yüzden harcama karşılaştırması yapmadan önce model kimliğini sabitleyin: Vercel ve Cloudflare'da particle/particle-1, bazı OpenRouter listelerinde ise particle-ai/particle-1.
%45 token tasarrufu nereden geliyor, hangi durumda kayboluyor?
Particle, ortalamada yaklaşık %45 daha az token kullandığını belirtiyor. Terminal-Bench 2.1, ReactBench, ADE Bench ve DeepSWE 1.1 testlerinde çıkış token'ı kullanımı %28.4–%52.2, görev başına maliyet ise %34.4–%51.6 oranında azaldı. Dört testteki Pass@1 oranları, temel modelin güven aralıkları içinde kaldı.
Tasarrufun büyük kısmı daha kısa düşünme süresinden geliyor. Particle bunu daha az değerlendirme, doğrulama sonrasında durma, daha az onarım döngüsü ve daha az keşif yapmasına bağlıyor. Üç testteki tasarrufun yaklaşık %90'ı daha kısa akıl yürütmeden kaynaklanırken, araç çağrısı metninin katkısı yalnızca DeepSWE 1.1'de yaklaşık %30 oldu.
Bir örnek bu mekanizmayı ve sınırını açıkça gösteriyor. Terminal-Bench'teki bir git görevi, onay mesajlarının 11.445 token'dan 1.765 token'a indirilmesiyle toplamda 47.006 token'dan 15.892 token'a düştü. ADE Bench'teki başka bir görevdeyse tasarruf farklı bir çözümden geldi: 8.722 token'lık özel anahtar yerine 1.602 token'lık makro yeniden kullanıldı.
Plotly'nin sınavı ise her alıcının mutlaka incelemesi gereken karşı örnek. Particle'ın doğrulama döngüsü olmadan çözülen veri analizi sorularında Particle-1, DeepSeek'ten daha fazla token kullandı: soru başına yaklaşık 6.900'e karşı 6.200 çıkış token'ı, 7'ye karşı 10 model çağrısı ve 280.000'e karşı 380.000 okunan token. Buna rağmen medyan gecikmede 16 saniyeyle, DeepSeek'in 21 saniyesinin önündeydi.
"Dolayısıyla kazanım daha kısa yanıtlardan değil, daha iyi yanıtlardan geldi." — Plotly, Veri Analizi için Particle-1 Benchmark Sonuçları
Particle'ın kendi Harvey LAB tahkim maddesi testinde standart 1x adaptör gücüyle %100 başarı ve %24.6 daha az token elde edildi. Ancak 8x güçte sekiz rapordan yalnızca üçü geçti. 1x'in ötesindeki sıkıştırma, tekrarla birlikte gerekli nitelikleri de siliyor.
İlk bağımsız kullanıcı deneyimleri de bu ayrımı destekliyor. Builder hesabı @nexightai, tek seferde 35 build isteminin tamamının $4.12 karşılığında teslim edildiğini bildiriyor. Analist @yibie ise diğer tarafa dikkat çekiyor: hakem ya da doğrulayıcı bulunmayan görevlerde daha kısa akıl yürütme, sözleşme incelemesinin gerektirdiği ayrıntıları atlayabiliyor.
Kodlama ajanınız Particle-1 kullanmalı mı?
Hataları yakalayan doğrulayıcılara sahip görevlerde Particle-1'ı seçin. Yalnızca maliyete göre yönlendirme yapıyorsanız, ham DeepSeek çalışma başına daha ucuz.
| İş yükünüz şuna benziyorsa… | Seçin… | Nedeni |
|---|---|---|
| CI kullanan ajan PR'ları, terminal görevleri, dbt pipeline'ları | OpenRouter / Vercel üzerinden Particle-1 | Particle ve Plotly, 40/43 sınıfı kalite konusunda aynı sonuca ulaşıyor; $0.35 ile Terra'nın skorunu yakalarken maliyetin yaklaşık %25'ine iniyor |
| Yüksek önbellek isabetine sahip 1M bağlamlı kod tabanı taramaları | Önbellek fiyatı düşük bir ağ geçidinde Particle-1 | Plotly testinde okunan verinin %80'i önbellekliydi; $0.003 ve $0.03'lük önbellekli giriş fiyatlarını karşılaştırın |
| Belirsiz araştırmalar, sözleşme incelemeleri, doğruluk kaynağı olmayan işler | DeepSeek V4.1 Flash temel modeli veya daha büyük bir model | 8x adaptör testi ve Plotly'nin hatalı veri kalitesi uyarısı, "daha az kapsamlı" olmanın bedelini gösteriyor |
| Ağırlıkları kendi sunucunuzda çalıştırmanız gerekiyorsa | DeepSeek V4.1 Flash | Particle-1'ın ağırlıkları ve adaptörü herkese açık değil; yalnızca API erişimi bulunuyor |
Minimum bir OpenAI uyumlu çağrı (Cloudflare uç noktası gösteriliyor; sağlayıcıya göre temel URL'yi ve anahtarı değiştirin):
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/$ACCOUNT_ID/ai/v1",
api_key="$CLOUDFLARE_API_TOKEN",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="particle/particle-1",
messages=[{"role": "user", "content": "Fix the failing dbt test in models/marts/orders.sql"}],
max_completion_tokens=2048,
)
print(resp.choices[0].message.content)Adil bir karşılaştırma için kendi giriş, önbellekli giriş ve çıkış token'ı miktarlarınızı her sağlayıcının fiyatlarıyla çarpın, ardından sonucu başarıyla tamamlanan görev sayısına bölün. Akıl yürütme payı azalırken başarı oranı 50'den fazla kendi görevinizde korunuyorsa, %45'lik iddia sizin teknoloji yığınıza da taşınabilir. Plotly sınavındaki gibi çıkış token'ları artıyorsa, daha iyi yanıtlar satın almış olursunuz. Maliyeti de buna göre değerlendirin.
Particle-1 API SSS
Particle-1 API ne kadar tutuyor?
Particle'ın doğrudan fiyatı, milyon giriş token'ı başına $0.30 ve milyon çıkış token'ı başına $1.20 olarak listeleniyor. OpenRouter giriş için $0.05, Vercel giriş için $0.13 listeliyor. Cloudflare ise giriş için $0.25, çıkış için $1.00 ücret alıyor.
Particle-1 için şu anda en ucuz sağlayıcı hangisi?
Burada karşılaştırılan dört vitrin arasında, 30 Ekim'deki indirimin ardından 1 Kasım 2026 tarihindeki en ucuz herkese açık fiyat OpenRouter'ın $0.05 giriş / $0.50 çıkış listesiydi. Vercel girişte $0.13 ile daha pahalı, ancak çıkış fiyatında aynı seviyede. Cloudflare ise $0.25 / $1.00 fiyatıyla doğrudan Particle fiyatının altında kalıyor. Ağ geçidi fiyatları değişebildiği için çağrı anında yeniden kontrol edin.
Particle-1 açık ağırlıklı mı?
Hayır. DeepSeek V4.1 Flash'ın ağırlıkları açık, ancak Particle Particle-1'ın ağırlıklarını veya rank-64 adaptörünü yayımlamadı. Tek erişim yolu Particle, OpenRouter, Vercel ya da Cloudflare üzerinden API kullanmak.
Particle-1, OpenAI SDK ile çalışıyor mu?
Evet. Vercel ve Cloudflare, particle/particle-1 gibi model kimlikleriyle OpenAI uyumlu Chat Completions uç noktalarını belgeliyor. Plotly ise modele OpenRouter üzerinden erişti. Araç çağrıları, streaming, JSON çıktısı ve görsel girdisi de aynı yapıyı izliyor.
Particle-1 gerçekten ne zaman tasarruf sağlıyor?
Tasarruf, otomatik kontrollerin ve yüksek önbellek tekrar kullanımının bulunduğu; daha kısa akıl yürütmenin doğrulama sonrasında da yeterli kaldığı görevlerde ortaya çıkıyor. Doğrulayıcısı olmayan açık uçlu analizlerde Plotly daha yüksek token kullanımı gördü. Bu nedenle bu senaryolarda bütçeyi token tasarrufuna değil, kalite artışına göre planlayın.