LLMTest
LLMTest, maliyeti izleyen, 340'tan fazla modeli karşılaştıran, otomatik geri dönüşler ve kayma tespiti ekleyen ve gerçek üretim trafiğinde istemleri ve model seçimlerini otomatik olarak optimize edebilen (Otomatik Pilot) LLM özelliklerini göndermek ve test etmek için proxy tabanlı bir platformdur.
https://llmtest.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:May 26, 2026
LLMTest Nedir
LLMTest, uygulamanız ile model sağlayıcıları (örn. OpenAI ve Anthropic tarzı API'ler) arasında yer alan bir LLM güvenilirlik ve optimizasyon katmanıdır. Ekiplerin "istemimde çalışıyor" aşamasından, gerçek kullanımı izleyerek, kaliteyi ölçerek ve maliyeti kontrol ederek üretim düzeyinde yapay zeka özelliklerine geçmelerine yardımcı olur. Değerlendirme ve test iş akışlarına ek olarak, LLMTest, yönlendirme, yük devretme ve maliyet panoları gibi pratik üretim araçları sağlar, böylece zaman içinde kaliteyi ve verimliliği artırırken hızlı bir şekilde ürün gönderebilirsiniz.
LLMTest Temel Özellikleri
LLMTest, 340'tan fazla modeli kıyaslayan, akış başına maliyet/gecikmeyi izleyen ve gerçek üretim trafiğini kullanarak istemleri ve model seçimlerini sürekli olarak iyileştiren, LLM destekli ürün özellikleri için bir proxy ve optimizasyon katmanıdır. Daha hızlı/ucuz istem varyantları ve model değişimleri bulmak için haftalık deneyleri otomatik olarak çalıştırabilir (Otopilot), güvenlik geçitlerini (güven, yargıç anlaşması, altın küme regresyon kontrolleri) uygulayabilir ve sağlayıcılar aşırı yüklendiğinde veya kapalı olduğunda otomatik yük devretme sağlayabilir; böylece ekipler hızlı bir şekilde ürün çıkarabilir, ardından zamanla kaliteyi, güvenilirliği ve harcamaları sistematik olarak iyileştirebilir.
340'tan fazla modelde akıllı kıyaslama: Yapay zeka özelliğinizi açıklayın ve LLMTest test istemleri oluşturur, birçok aday model üzerinde değerlendirmeler yapar ve kaliteyi puanlamak için bir yapay zeka yargıcı kullanır, böylece göndermeden önce (veya sonra) güçlü modelleri seçebilirsiniz.
Otopilot istem + model optimizasyonu: Haftalık arka plan çalışmaları, istemleri yeniden yazar ve gerçek trafik üzerinde daha ucuz/daha iyi modelleri test eder; yalnızca istatistiksel güven ve regresyon korumalarını karşılayan değişiklikler, kolay geri alma ile tanıtılır.
Paralel olarak istem optimizasyon stratejileri: Birden fazla optimizasyon stratejisi aracılığıyla istemleri otomatik olarak kısaltır/açıklar/yeniden yapılandırır ve tek seferlik manuel ayarlamalara güvenmek yerine yüksek güvenle temel çizgiyi aşan kazananları seçer.
Otomatik geri dönüşler ve istek içi yük devretme: Bir sağlayıcı hız sınırlamasına tabi olduğunda veya hata verdiğinde (örn. 5xx/aşırı yüklü), LLMTest aynı isteği kullanıcıya dönük özellikleri çevrimiçi tutmak için bir sonraki en iyi modele yönlendirir.
Geri alma ile kayma tespiti: Zamanla optimizasyonları yeniden kontrol eder; model davranışı değişirse veya trafik kaymaları kalite düşüşüne neden olursa, geri alır ve ne olduğunu rapor eder.
Akış başına maliyet takibi ve panolar: Harcama sürprizlerini önlemek ve istem/model değişikliklerinden elde edilen tasarrufları ölçmek için her yapay zeka özelliğinin model/akış/gün bazında maliyetini takip eder.
LLMTest Kullanım Alanları
SaaS müşteri desteği otomasyonu: Otopilot, yardımcı olma özelliğini düşürmeden bilet başına maliyeti azaltmak için istemleri/modelleri ayarlarken, API kesintileri sırasında destek botlarını otomatik geri dönüşlerle güvenilir tutun.
E-ticaret ürün etiketleme ve yapılandırılmış çıkarma: Başarısızlıkları tespit ederek ve aynı istek içinde daha güçlü bir modele yük devrederek JSON/yapılandırılmış çıktı güvenilirliğini artırın, böylece ardışık düzen çökmelerini ve manuel temizliği azaltın.
Pazarlama ve SEO içerik ardışık düzenleri: Daha ucuz modelleri daha kolay adımlara atayarak ve kalite ödünleşimlerini uçtan uca kıyaslayarak çok adımlı üretim iş akışlarını (araştırma → taslak → taslak → yeniden yazma → biçimlendirme) optimize edin.
Geliştirici araçları ve IDE yardımcıları: Cursor/Claude Code gibi araçların içinde istem/model iyileştirme önerilerini yüzeye çıkarmak ve tek tıklamayla kabul etme/geri alma ile doğrudan koda değişiklikleri uygulamak için MCP entegrasyonunu kullanın.
Fintech/sağlık uyumluluğuna duyarlı yardımcılar: Düzenlenmiş veya yüksek riskli kullanıcı akışlarında kalite regresyonu riskini azaltmak için altın küme regresyon kontrolleri ve kayma tespiti ile kontrollü, güvene dayalı değişiklikler yapın.
Artıları
Güven geçitleri ve regresyon kontrolleri ile gerçek üretim trafiği üzerinde sürekli optimizasyon (sadece çevrimdışı değerlendirmeler değil).
Modeller/sağlayıcılar kapalı veya aşırı yüklü olduğunda otomatik yük devretme yoluyla güvenilirliği artırır.
Özellik/akış/gün başına net maliyet görünürlüğü, ölçülebilir tasarruflar ve bütçeleme sağlar.
Eksileri
LLM çağrılarını bir proxy katmanı üzerinden yönlendirmeyi gerektirir, bu da entegrasyon/operasyonel hususlar ekleyebilir.
Otopilot uygunluk kısıtlamaları (örn. hesap yaşı ve minimum gerçek çağrı hacmi), yepyeni uygulamalar için anında faydaları sınırlayabilir.
Kalite puanlaması, değerlendirici yanlılığına neden olabilecek yapay zeka yargıçlarına dayanır ve uç durumlar için hala insan incelemesi gerektirebilir.
LLMTest Nasıl Kullanılır
1) Bir hesap oluşturun: https://llmtest.io/signup adresine gidin ve bir hesap oluşturun (kredi kartı gerekmez).
2) Kredi ekleyin (isteğe bağlı): Ücretli trafik/karşılaştırmaları hemen çalıştırmak isterseniz, kredi ekleyin (5$, 10$, 25$, 50$ veya 200$). Kredilerin süresi asla dolmaz. Temel model maliyeti + %10 LLMTest ücreti tahsil edilecektir.
3) LLM çağrılarınızı LLMTest üzerinden yönlendirin: Doğrudan bir sağlayıcıyı çağırmak yerine istekleri "LLMTest üzerinden" göndermek için uygulamanızı güncelleyin. LLMTest, OpenAI uyumlu herhangi bir uygulamayla çalışacak şekilde tasarlanmıştır, bu nedenle mevcut OpenAI tarzı istemcinizi LLMTest'e yönlendirebilir ve kodunuzun geri kalanını aynı tutabilirsiniz.
4) Her yapay zeka özelliği için bir "akış" tanımlayın: İstekleri özelliğe göre (bir 'akış') düzenleyin, örn. destek-botu, ürün-etiketleyici, seo-blog-oluşturucu. Bu, LLMTest'in özellik başına maliyeti ve kaliteyi izlemesine ve akış düzeyinde optimizasyonlar/geri dönüşler uygulamasına olanak tanır.
5) İlk isteminizi + modelinizi gönderin (çok düşünmeyin): Çalışan bir istem ve herhangi bir modelle başlayın. LLMTest, gerçek kullanımdan öğrenerek ve karşılaştırmalar/optimizasyonlar yaparak kaba bir ilk sürümü üretim düzeyine getirmek için tasarlanmıştır.
6) Göndermeden önce Akıllı Karşılaştırmaları kullanın (yeşil alan modu): İlk kez bir model seçiyorsanız: (1) Yapay zeka özelliğinizi açıklayın, (2) LLMTest'in test istemleri oluşturmasına izin verin, (3) 340'tan fazla modelde akıllı karşılaştırmalar çalıştırın. Bir yapay zeka hakimi çıktıları puanlar ve LLMTest kullanım durumunuz için en iyi modeli önerir.
7) Canlı olduğunda gerçek trafiği izleyin: Dağıtımdan sonra, LLMTest her akış için gerçek istemleri ve yanıtları gözlemler, özelliğin nasıl kullanıldığını ve nerede başarısız olduğunu öğrenir.
8) Otomatik Geri Dönüşleri Etkinleştirin: Bir modelin kapalı olması, hız sınırlamasına takılması veya kullanılamaz çıktı (örn. ayrıştırılamayan geçersiz JSON) döndürmesi durumunda, LLMTest'in isteği aynı istek içinde yeniden denemesini veya bir sonraki en iyi modele yönlendirmesini sağlamak için yük devretmeyi açın; böylece kullanıcılar kesintiler veya çökmeler görmez.
9) İstem Optimizasyonunu Kullanın: İstemleri kısaltmak/açıklamak/yeniden yapılandırmak için istem optimizasyonunu çalıştırın. LLMTest birden fazla stratejiyi paralel olarak dener ve yalnızca %95 güvenle temel çizgiyi yenerse bir kazanan seçer.
10) Otomatik Pilotu Açın (canlı sistemler için): Panoda (veya bir IDE aracısı aracılığıyla) Otomatik Pilotu etkinleştirin. Otomatik Pilot, hesabınız 14 günden eski olduğunda ve bir akışta 20'den fazla gerçek çağrı olduğunda kullanılabilir hale gelir.
11) Otomatik Pilotun haftalık değişikliklerini inceleyin: Otomatik Pilot, gerçek trafik üzerinde haftalık olarak çalışır, daha ucuz/daha kısa istem varyantlarını ve alternatif modelleri test eder. Ne değiştiğini, ne kadar tasarruf ettiğinizi ve 24 saatlik geri alma bağlantısını özetleyen bir 'Pazartesi sabahı farkı' e-postası alacaksınız.
12) Değişiklikler gönderilmeden önce 5 güvenlik kapısını anlayın: Otomatik Pilot yalnızca şu koşulları karşılayan 'güvenli kazançları' gönderir: (1) %95 güven kazanma oranı (Wilson alt sınırı %50 veya 4 galibiyet/0 mağlubiyeti temizler), (2) iki bağımsız hakim (Claude Sonnet ve GPT-4o, konumları değiştirilmiş) ≥ %80 oranında hemfikir, (3) en az %20 tasarruf, (4) bilinen iyi girdilerden oluşan altın bir küme (5 adet) gerilemez, (5) uzunluk yanlılığı yok (temel çizgiden %50 daha uzun varyantlar insan onayı gerektirir).
13) Akış başına maliyeti izleyin: Ay sonu sürprizlerinden kaçınmak ve daha ucuz modellerin yerine geçebileceği çok adımlı işlem hatlarındaki adımları belirlemek için her yapay zeka özelliğinin model/akış/gün başına maliyetini görmek için maliyet panosunu kullanın.
14) Kayma Tespitini Kullanın: LLMTest'in optimizasyonları haftalık olarak yeniden kontrol etmesine izin verin. Model değişiklikleri veya trafik kaymaları nedeniyle kalite düşerse, LLMTest geri alır ve size nedenini söyler.
15) MCP aracılığıyla IDE'nizle entegre edin (isteğe bağlı): LLMTest'in MCP sunucusunu Claude Code, Cursor, Windsurf vb. araçlara bağlayın. Optimizasyon önerilerini doğrudan IDE'nizde alın ve kod düzenlemelerini uygulamak için kabul edin.
16) Model Radarını takip edin: LLMTest'in yeni modelleri ve fiyat düşüşlerini günlük olarak tespit etmesini ve geçiş yapmadan önce akışlarınızı bunlara karşı karşılaştırmasını sağlamak için model radarını etkinleştirin/izleyin; bu, manuel yeniden değerlendirme yapmadan güncel kalmanıza yardımcı olur.
LLMTest SSS
LLMTest, maliyeti takip eden, modelleri karşılaştıran ve kaliteyi korurken istemleri otomatik olarak daha kısa ve daha ucuz olacak şekilde yeniden yazabilen bir LLM API proxy ve optimizasyon platformudur.
Popüler Makaleler
Atoms: Fikirleri Lansmana Hazır Ürünlere Dönüştüren Çoklu Ajan Yapay Zeka Platformu
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
LLMTest Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Hapticlabs
Hapticlabs, tasarımcıların, geliştiricilerin ve araştırmacıların kodlama olmadan cihazlar arasında etkileyici dokunsal etkileşimler tasarlamalarını, prototiplemelerini ve dağıtmalarını sağlayan bir kodsuz araç takımıdır.
Deployo.ai
Deployo.ai, yerleşik etik AI çerçeveleri ve çoklu bulut uyumluluğu ile kesintisiz model dağıtımı, izleme ve ölçeklendirme sağlayan kapsamlı bir AI dağıtım platformudur.
CloudSoul
CloudSoul, kullanıcıların doğal dil sohbetleri aracılığıyla bulut altyapısını anında dağıtmasına ve yönetmesine olanak tanıyan AI destekli bir SaaS platformudur, bu da AWS kaynak yönetimini daha erişilebilir ve verimli hale getirir.
Devozy.ai
Devozy.ai, Agile proje yönetimi, DevSecOps, çoklu bulut altyapı yönetimi ve BT hizmet yönetimini birleştiren AI destekli bir geliştirici kendi kendine hizmet platformudur ve yazılım teslimatını hızlandırmak için birleşik bir çözüm sunar.
LLMTest Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
A2A Protocol
A2A (Agent2Agent) Protokolü, Google tarafından geliştirilen ve farklı çerçeveler ve satıcılar arasındaki yapay zeka aracıları arasında, temel mimarilerinden bağımsız olarak, sorunsuz iletişim ve işbirliğini sağlayan açık bir birlikte çalışabilirlik protokolüdür.
VoltOps
VoltOps, herhangi bir teknoloji yığınında yapay zeka aracıları için gerçek zamanlı görsel izleme, hata ayıklama ve optimizasyon araçları sağlayan çerçeve bağımsız bir LLM gözlemlenebilirlik platformudur.
Chaterm
Chaterm, mühendislerin karmaşık altyapıyı doğal dil aracılığıyla yönetmelerini, dağıtımı, sorun gidermeyi ve operasyonları komutları ezberlemeden otomatikleştirmelerini sağlayan açık kaynaklı, yapay zeka tabanlı bir terminal ve SRE yardımcı pilotudur.
Open Browser Use
Open Browser Use, farklı yapay zeka aracı araçları arasında DOM'u bilen, CDP destekli sekme kontrolü, gezinme ve eylemleri etkinleştirmek için bir Chrome uzantısını bir CLI/SDK/MCP ile eşleştiren açık kaynaklı, aracı çalışma zamanı nötr bir tarayıcı otomasyon katmanıdır.