Anladım. Elindeki model setine göre bir “Model Yönlendirme Politikası v1”, fallback ağaçları, parametre preset’leri, kalite kapıları ve ilk 2 haftalık uygulama planını çıkarıyorum. Ayrıca eksik verileri listeliyorum; bunları paylaştığında router’ı kalibre edelim.
Mantıksal analiz (kısa)
- Amaç: AI destekli çalışma OS’inde her görevi doğru modele yönlendirerek kalite, hız ve maliyeti optimize etmek.
- Eksik bilgiler: Aylık bütçe ve maliyet tavanı; istek hacmi (günlük/tepe QPS), tipik iş yükleri (SEO içerik/araştırma/kod/veri/finans), gizlilik/pII kısıtları, kabul edilebilir gecikme (ms/sn), diller (varsayılan TR/EN?), uzun bağlam ihtiyacı (belge uzunlukları), JSON/araç çağrısı gereksinimleri, mevcut altyapı (Notion/Linear/GitHub vb).
- Strateji: Kural tabanlı + metrik odaklı bir router (modality + zorluk + latency + maliyet), kesin JSON/araç çağrısı gereken işlerde OpenAI ağırlıklı, hacim işlerinde Gemini Flash/Flash‑lite ve 4o‑mini, ultra hızlı yaratıcı/üretim işlerinde Groq Llama; ağır muhakeme ve kritik karar işlerinde frontier model (gpt‑5) + o3‑mini fallback. Telemetri + golden set ile sürekli yeniden kalibrasyon.
Model portföyü – rol ve güçlü yönlerin konumlandırması
- gpt‑5 (OpenAI): Frontier genelci. Kullan: kritik kararlar, mimari/sistem tasarımı, çok adımlı akıl yürütme, yüksek riskli müşteri çıktıları, uzun bağlamlı analiz. Not: Kapasite ve fiyatı yerel benchmark ile doğrula; otomatik düşürme (auto‑downgrade) kuralı uygula.
- gpt‑4o: Güvenilir tool calling ve multimodal. Kullan: yapılandırılmış çıktı/JSON gerektiren işler, görsel+metin kombinasyonlu analiz, web sayfası/screenshot değerlendirme, sağlam araştırma özetleri.
- gpt‑4o‑mini: Düşük maliyetli toplu işler. Kullan: özetleme, sınıflandırma, bilgi çıkarımı, programatik SEO’nun şablon varyasyonları, büyük batch’ler.
- o3‑mini: Düşük gecikmeli muhakeme. Kullan: ajan planlama döngüleri, hızlı karar ağacı, “kritik ama kısa” zincirler, araç çağrısı ile küçük eylemler.
- Llama‑3.3‑70B (Groq): Çok düşük gecikme, yüksek throughput. Kullan: içerik genişletme/yeniden yazım, ilk taslak kod/regex/snippet, hızlı beyin fırtınası, çeviri/terminoloji eşleme. Not: Katı JSON doğruluğu OpenAI kadar istikrarlı olmayabilir; şema‑onarıcı post‑processor ekle.
- Gemini 2.5 Pro: Güçlü multimodal ve uzun bağlam. Kullan: karma görsel‑metin belgeler (pdf, tablo, diyagram), web anlama, uzun rapor üretimi.
- Gemini 2.5 Flash / Flash‑lite: Çok hızlı/ucuz toplu işlemler. Kullan: büyük hacimli özetleme/etiketleme, SERP parçalama, cümle düzeyinde rewrite, hafif veri çıkarımı.
Yönlendirme matrisi (özet)
- Ağır muhakeme + kritik çıktı: 1) gpt‑5 → 2) o3‑mini → 3) gpt‑4o
- Katı JSON / tool calling / fonksiyon zincirleri: 1) gpt‑4o → 2) gpt‑5 → 3) Gemini 2.5 Pro; başarısızsa Llama + şema‑onarıcı
- Hacim/ucuz özetleme‑etiketleme: 1) gpt‑4o‑mini → 2) Gemini Flash‑lite → 3) Llama‑70B
- Yaratıcı/çeşitleme/ilk taslak: 1) Llama‑70B (Groq) → 2) Gemini Flash → 3) gpt‑4o‑mini
- Multimodal (görsel+metin): 1) gpt‑4o → 2) Gemini 2.5 Pro → 3) gpt‑5
- Ajan planlama ve kısa karar döngüsü: 1) o3‑mini → 2) gpt‑4o → 3) gpt‑5
- SEO – entity/topical harita çıkarımı: 1) gpt‑4o‑mini → 2) Gemini Flash → denetim örnekleri gpt‑5
- SEO – içerik brif/spec (yüksek kalite): 1) gpt‑4o → 2) gpt‑5
- SEO – programatik varyasyon (yüzlerce sayfa): 1) Gemini Flash‑lite → 2) gpt‑4o‑mini
- İç link önerisi + şema üretimi (JSON‑LD): 1) gpt‑4o (JSON mode) → 2) gpt‑5
- Kod üretimi/onarımı: 1) Llama‑70B (Groq) hızlı ilk geçiş → 2) gpt‑4o doğrulama/onarım → 3) gpt‑5 kritik kısımlar
- Veri analizi/SQL: 1) gpt‑4o (şema bilen prompt) → 2) gpt‑5 karma sorgular → 3) Llama ilk taslak
- Finans modelleme (duyarlılık analizi): 1) gpt‑5 → 2) o3‑mini
- RAG yanıtları (kurumsal bilgi): 1) gpt‑4o (araç çağrısı+re‑rank) → 2) gpt‑5
Parametre preset’leri (operasyonel)
- strict_structured: temperature 0.0, top_p 1.0, json_mode true (response_format JSON schema), seed sabit; function calling aktif; max_retries 2; schema validator + auto‑repair.
- reasoned_safe: temperature 0.2, top_p 0.9; uzun bağlam; chain‑of‑thought talep etme (gizli akıl yürütme); kritik görevlerde gpt‑5/o3‑mini.
- creative_fast: temperature 0.8, top_p 0.95; Groq Llama veya Gemini Flash; maks 1‑2 sn SLA.
- batch_econ: temperature 0.0; küçük max_tokens; maliyet tavanı/adaptive truncation; gpt‑4o‑mini / Flash‑lite.
- vision_doc: temperature 0.2; multimodal etkin; tablo/alan ekstraksiyon şeması ver; 4o veya Gemini Pro.
Fallback/sağlamlık kuralları
- Sağlık kontrolü: 95. persentil gecikme > eşik veya hata oranı > %2 ise bir sonraki modele geç.
- Şema hatası: Llama/Gemini çıktısı şema dışıysa “repair” çağrısı (gpt‑4o‑mini) ile onar.
- Maliyet koruması: İstek başına maliyet tahmini > eşik ise otomatik düşürme (örn. gpt‑5 → gpt‑4o).
- Uzun bağlam koruması: Context > 70% pencere ise otomatik özetleme ön‑adımı (Flash‑lite).
Sistem mimarisi (kısa teknik)
- Orchestrator: Python/FastAPI; Adapter’lar: OpenAI, Groq, Gemini. Router katmanı: policy + sinyal temelli (modality, complexity, latency, cost).
- Prompt/Şema kayıtları: Versiyonlu prompt registry + JSON Schema repo; her uç noktada kabul testleri.
- Telemetri: Her çağrıda tokens, latency, maliyet, model, preset, hatalar; Postgres + OpenTelemetry; Metabase/Grafana panoları.
- Önbellek: Anahtar = (task_type, prompt_fingerprint, input_hash); exact + semantik cache; TTL görev tipine göre.
- Güvenlik/Gizlilik: PII redaction pre‑processor; sağlayıcı veri‑tutma bayrakları kapalı; hassas veri → frontier only policy (isteğe bağlı).
- Şema onarım: “validator → if fail → repair_model(preset=strict_structured) → re‑validate”.
Kalite kapıları ve değerlendirme
- Golden set: Her odak alanı için 30–50 görev (input → beklenen çıktı/quality rubric).
- Metikler: başarı oranı, şema geçerliliği, 95p gecikme, maliyet/1000‑token, insan değerlendirme skoru.
- Dağıtım: A/B veya canary (%10 trafik); kalite düşerse otomatik rollback.
- Haftalık kalibrasyon: Router karar log’larından “yanlış yönlendirme” kök nedenleri.
Alan‑özel kullanım tarifleri (kısa)
- AI sistemleri (ajan/araç): Planlama o3‑mini, icra 4o (tool), zor karar gpt‑5, hacim sonrası onarım 4o‑mini.
- Modern SEO:
- Keyword→Entity map: 4o‑mini/Flash‑lite; örneklem kalite denetimi gpt‑5.
- Brief/spec: 4o (JSON brif şeması).
- Programatik üretim: Flash‑lite/4o‑mini; kalite kapısı: benzersizlik, entitiy coverage, okuma düzeyi.
- İç link+Schema: 4o (katı JSON‑LD).
- Veri analizi: Şema‑bilgili prompt; ilk SQL 4o; karma analiz gpt‑5; rapor dil düzeltmesi Llama.
- Finans: Duyarlılık ve senaryo ağacı gpt‑5; otomasyon/özet o3‑mini.
- Otomasyon: Llama hızlı şablon üretimi; 4o ile tool calling; flash‑lite batch temizlik.
- İçerik sistemleri: fikir üretimi Llama, brif 4o, çekirdek paragraf 4o‑mini, kalite kontrol gpt‑5 örneklem, yayın öncesi schema 4o.
- Kitap analizi: uzun bağlam Gemini Pro veya gpt‑5; tematik çıkarım 4o‑mini.
Operasyonel preset seçimi (basit kural)
- Eğer: strict JSON/araç → 4o.strict_structured
- Eğer: ağır muhakeme/kritik → gpt‑5.reasoned_safe
- Eğer: çok hızlı/ucuz hacim → Flash‑lite.batch_econ veya 4o‑mini.batch_econ
- Eğer: yaratıcı/çeşitleme → Llama.creative_fast
- Eğer: görsel+metin → 4o.vision_doc veya GeminiPro.vision_doc
2 haftalık uygulama planı
- Gün 1–2: Ana görev sınıfları ve preset’leri tanımla; adapter anahtarlarını bağla (OpenAI, Groq, Gemini). ADR‑001 (Routing Politikası), ADR‑002 (Maliyet Koruması), ADR‑003 (Gizlilik) taslaklarını oluştur.
- Gün 3–4: Router kural motoru + fallback ağaçları + maliyet/latency eşiklerini kodla. Telemetri şeması ve veri akışını kur.
- Gün 5–6: JSON Schema kütüphanesi, validator ve otomatik “repair” servisini bağla. 10–15 uç test.
- Gün 7: Golden set v1 (SEO, RAG, JSON‑LD, kod snippet, SQL) oluştur; batch testleri çalıştır.
- Hafta 2: Eşik kalibrasyonu (SLA, maliyet), canary rollout (%10). Haftalık dashboard ve rapor şablonu.
Diğer AI sohbetlerini yönlendirme (örnek delegate paketleri)
- delegate: [SEO Teknik Uzmanı] Amaç: İç link öneri JSON’u üret. Kısıt: JSON Schema v3. Veri: URL listesi + entity map. Çıktı Şeması: links[].from,to,anchor,reason. Kalite: şema valid, anchor çeşitliliği, entity uyumu. Model: gpt‑4o.strict_structured. Zaman: 30 dk.
- delegate: [Veri Analisti] Amaç: GA4 → sayfa grubu oturum/CTR analizi için SQL. Kısıt: yalnızca verilen şema. Model: gpt‑4o → karma sorgularda gpt‑5 fallback.
- delegate: [İçerik Editörü] Amaç: taslakları sadeleştir ve marka diline çek. Model: Llama‑70B.creative_fast.
Bellek/karar kaydı (öneri)
- ADR‑001: Model Yönlendirme Politikası v1 (bugünkü taslak)
- ADR‑002: Maliyet Korumaları (istek başı ve günlük tavan; auto‑downgrade kuralları)
- ADR‑003: Gizlilik/PII (redaction, sağlayıcı veri‑tutma bayrakları)
- Haftalık oturum başında ADR özetini geri çağırıp gerekirse güncelleyeceğim.
Benden gerekenler (kalibrasyon için)
- Aylık bütçe tavanı ve öncelikli metrik (kalite mi maliyet mi hız mı? ağırlıklar).
- Beklenen hacim: günlük istek sayısı, tepe eşzamanlılık (QPS).
- Tipik iş yükleri dağılımı (%): SEO içerik, araştırma, kod, veri/SQL, finans, otomasyon.
- Gizlilik kısıtları: PII/ sözleşmesel veri var mı? Veri ülke sınırı?
- Kabul edilebilir gecikme hedefleri: kritik ve hacim işlerinde ayrı ayrı.
- JSON/araç çağrısı gereken akışların listesi (şema dosyaları varsa paylaş).
- Varsayılan üretim dili (TR/EN) ve marka stil ilkeleri.
Onaylarsan, Router v1’i bu kurallarla kurup ilk golden set sonuçları ve dashboard ile 1 hafta içinde raporlayayım.
74 tokens/sec
(5790 tokens)