Meta Llama entegrasyonu:
ürün içeriği ve analizler kendi modelinizle.

Meta Llama nedir, llama entegrasyonu satıcıya ne kazandırır?

Meta Llama, Meta Platforms, Inc.'in geliştirdiği ve ağırlık dosyalarını lisansla indirmeye açtığı büyük dil modeli ailesidir. Açık ağırlıklı olması, modeli indirip kendi donanımınızda çalıştırabilmeniz ya da aynı modeli farklı bulut sağlayıcılarından token başına ücretle kullanabilmeniz demektir. Claude, GPT veya Gemini gibi kapalı modellerde ise modele yalnız üreticinin ya da anlaşmalı bulutların API'si üzerinden ulaşırsınız.

Açık ağırlıklı ile açık kaynak aynı şey değil

Llama, Apache ya da MIT gibi bir açık kaynak lisansıyla değil, Meta'nın kendi Llama Community License sözleşmesiyle dağıtılır. Sözleşme kullanma, kopyalama ve değiştirme hakkını telifsiz verir; buna karşılık kullanım politikasına uyma, dağıtımda atıf ve çok büyük şirketler için ayrı lisans gibi şartlar koyar. Bu şartları aşağıdaki lisans bölümünde tek tek ele alıyoruz.

Pazaryeri satıcısı için güçlü ve zayıf yanlar

• Düşük token fiyatı: Llama 4 Scout, OpenRouter'da 1 milyon girdi tokenı için 0,18 dolardır; toplu ürün açıklaması gibi yüksek hacimli işlerde maliyet düşük kalır.
• Sağlayıcı seçme serbestliği: aynı model birden fazla bulutta sunulduğu için fiyat, bölge ve veri politikasına göre sağlayıcı değiştirebilirsiniz.
• Veriyi içeride tutma: modeli kendi sunucunuzda çalıştırırsanız ürün ve satış verisi üçüncü bir tarafa gitmez.
• Türkçe resmî destek yok: Meta'nın model kartlarında Türkçe, desteklenen diller arasında sayılmıyor; Türkçe içerikte kaliteyi kendi ürünlerinizle sınamanız gerekir.

Llama model ailesi: Ekim 2026 itibarıyla hangi sürüm hangi iş için?

Ekim 2026 itibarıyla Meta'nın Llama sayfasında Llama 4 en güncel nesil olarak işaretlidir; Llama 3 ailesi (3.1, 3.2 ve 3.3) OpenRouter gibi servislerde listelenmeye devam ediyor; bazı bulut sağlayıcıları ise bu sürümleri kullanımdan kaldırma takvimine aldı. Tablodaki teknik bilgiler Meta'nın GitHub'daki resmî model kartlarından alınmıştır; son sütun, e-ticaret işleri için bizim önerimizdir ve kendi ürünlerinizle doğrulanmalıdır.

Türkçe, resmî destek listesinde yok

Llama 4 model kartı desteklenen 12 dili sayar: Arapça, İngilizce, Fransızca, Almanca, Hintçe, Endonezce, İtalyanca, Portekizce, İspanyolca, Tagalogca, Tayca ve Vietnamca. Llama 3.1, 3.2 ve 3.3'te liste 8 dildir. Türkçe iki listede de yer almaz. Meta, modellerin daha geniş bir dil kümesiyle eğitildiğini belirtir; Llama 3.3 model kartı ise desteklenmeyen dillerde ek ayar ve sistem denetimi olmadan sohbet kullanımını açıkça önermez. Pratikte Türkçe başlıkta ek uyumu hatası, İngilizce kelime karışması ya da kategori terimlerinde tutarsızlık görebilirsiniz; bu yüzden ilk partideki önerileri tek tek okuyun.

Llama'ya nereden erişilir: Meta, bulut sağlayıcıları ve kendi sunucunuz

Ekim 2026'da Llama erişiminin en önemli gerçeği şudur: Meta'nın Model API'si Llama modellerini çalıştırmıyor. Meta'nın geliştirici yardım merkezine göre Model API, Meta'nın Muse modellerini sunar; Llama ise indirilip barındırılan bir model ailesidir. Eski llama.developer.meta.com adresi de bugün dev.meta.ai'ye yönleniyor. Bu yüzden Llama için anahtarı Meta'dan değil, modeli barındıran sağlayıcıdan alırsınız.

• Aracı servisler: OpenRouter gibi birden çok sağlayıcıyı tek anahtarla toplayan servisler Ekim 2026'da Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick, Llama 3.3 70B ve Llama 3.1 ile 3.2 sürümlerini listeliyor. Yeni kurulumda en geniş Llama seçeneği bu yoldur.
• Together AI: Together'ın kullanımdan kaldırma sayfasına göre paylaşımlı (serverless) Llama 3.3 70B 22 Ekim 2026'da kalkıyor; Llama 4 Scout ve Maverick'in paylaşımlı sürümleri daha önce kaldırıldı. Bu tarihten sonra Together'da Llama yalnız ayrılmış uç nokta (dedicated) olarak, GPU saati üzerinden fiyatlanarak kullanılabilir.
• Amazon Bedrock: AWS'nin model yaşam döngüsü belgesine göre Amazon Bedrock'taki Llama 4 ve Llama 3 modelleri 30 Eylül 2026'da Legacy durumuna geçti. Legacy modelleri yeni müşteriler kullanamaz; mevcut müşteriler kullanım sonu (EOL) tarihi olan 30 Mart 2027'ye kadar kullanabilir, ancak AWS 15 gün kullanılmayan hesaplarda erişimin kaybedilebileceğini belirtir.
• Diğer bulutlar: Meta'nın ekosistem ortakları sayfası Microsoft Azure, Google Cloud ve Databricks gibi başka bulutları da sayar; ancak o sayfa Llama 3.1 döneminden kalmadır, bu bulutlarda güncel Llama sürümünü kendi model kataloğundan kontrol edin.
• Kendi sunucunuz: ağırlıklar Meta ve Hugging Face üzerinden indirilir; Hugging Face'teki Llama 4 sayfaları giriş, erişim formu ve lisans onayı ister.

OpenRouter'da Llama için anahtar alma adımları

1. openrouter.ai adresinden bir OpenRouter hesabı açın.
2. Credits sayfasından kredi yükleyin: OpenRouter'a göre her isteğin ücreti bu bakiyeden düşülür. Kart ile alımda %5,5 (en az 0,80 dolar) işlem ücreti alınır ve kullanılmayan krediler alımdan bir yıl sonra geçersiz sayılabilir.
3. openrouter.ai/keys sayfasında bir anahtar oluşturup adlandırın ve harcama sınırı (credit limit) belirleyin; OpenRouter, sızan bir anahtarın bütün bakiyeyi harcamaması için her anahtara sınır konmasını önerir.
4. Model kimliğini seçin: Llama 4 Scout için meta-llama/llama-4-scout, Llama 4 Maverick için meta-llama/llama-4-maverick, Llama 3.3 70B için meta-llama/llama-3.3-70b-instruct.
5. OpenRouter'ın API'si OpenAI uyumludur; temel adres https://openrouter.ai/api/v1'dir ve anahtar Authorization başlığında Bearer olarak gönderilir.
6. Model kimliğini ve anahtarı not edin; Yox İş Ortağım'da bağlantıyı bu bilgilerle kurarsınız.

Llama API fiyatları: sağlayıcılarda 1 milyon token ne kadar?

Llama'nın lisansı telifsizdir; ödediğiniz ücret, modeli çalıştıran sağlayıcının işlem ücretidir. Fiyatlar 1 milyon token başına ABD doları cinsinden verilir; girdi (gönderdiğiniz metin) ve çıktı (modelin yazdığı metin) ayrı fiyatlanır. Aşağıdaki rakamlar 13 Ekim 2026'da sağlayıcıların resmî fiyat listelerinden alınmıştır. Amazon Bedrock sütunu yalnız mevcut Bedrock müşterileri içindir: bu modeller 30 Eylül 2026'dan beri Legacy durumundadır ve kullanım sonu 30 Mart 2027'dir.

Fiyatı değiştiren üç ayrıntı

• Sağlayıcı durumu: Bedrock'taki Llama fiyatları yalnız mevcut müşteriler için geçerlidir ve 30 Mart 2027'de sona erer; Together AI'da paylaşımlı Llama 3.3 70B'nin kaldırma tarihi 22 Ekim 2026'dır.
• Ayrılmış uç nokta: Together AI'da Llama 4 Scout ve Maverick token başına değil, ayrılmış uç noktada GPU saati üzerinden fiyatlanır; makine boştayken de ücret işlediği için düşük hacimde token başı ücretli bir servis daha hesaplı kalır.
• Aracı fiyatı: OpenRouter'daki fiyat arka plandaki sağlayıcıya göre değişebilir; bağlanmadan önce model sayfasındaki güncel değere bakın.

Örnek maliyet: 1.000 ürün açıklaması Llama ile ne tutar?

Maliyeti tahmin etmek için ürün başına gönderilen ve dönen token sayısını bilmek yeterlidir. Aşağıdaki hesap tamamen örnektir: ürün başına talimat ve ürün kartı alanları için 600 girdi tokenı, yaklaşık 200–250 kelimelik Türkçe açıklama için 450 çıktı tokenı varsaydık. Türkçe eklemeli bir dil olduğu için aynı uzunluktaki metin İngilizceye göre genellikle daha çok tokena bölünür; kendi metinlerinizi sağlayıcının token sayacıyla ölçün.

Önerileri yeniden ürettirdiğinizde ya da rapor görevlerini her gün çalıştırdığınızda toplam artar; yine de token ücreti çoğu satıcı için asıl gider kalemi değildir. Asıl maliyet, desteklenmeyen bir dilde üretilen metni kontrol etmeye ayırdığınız zamandır.

Kendi sunucunuzda çalıştırmak ne zaman mantıklı?

Meta'nın maliyet karşılaştırma rehberi token başı ücretli API'yi saatlik GPU kiralama ve donanım sahipliğiyle karşılaştırır: API'de maliyet kullanımla doğru orantılı artar ve altyapı yönetimi gerekmez; kiralık GPU makine boştayken de ücretlidir; kendi donanımınızda ise ilk yatırım, elektrik, soğutma ve 3–5 yıllık amortisman hesaba girer. Model kartına göre Llama 4 Scout, int4 nicemlemeyle tek bir H100 GPU'ya sığar; Maverick için FP8 ağırlıklarla tek bir H100 DGX sunucusu gerekir. Bin açıklamanın bir doları bulmadığı düşünülürse yalnız içerik üretimi için GPU kiralamak çoğu satıcıda kendini ödemez; kendi sunucusu, veri gizliliği zorunluluğu olan ya da çok yüksek hacimle çalışan ekipler için anlamlıdır.

Llama lisansı ve kullanım politikası: ticari kullanımda nelere dikkat edilir?

Llama 4 Community License (yürürlük tarihi 5 Nisan 2025), modeli kullanma, çoğaltma, değiştirme ve dağıtma için telifsiz, dünya çapında ve devredilemez bir lisans verir. Ürün açıklaması yazdırmak gibi ticari kullanım bu kapsamdadır; ancak sözleşmenin şu şartlarını bilmeniz gerekir:

• 700 milyon aylık aktif kullanıcı eşiği: sürüm tarihinde ürünleri bu sayıyı aşan şirketler Meta'dan ayrı lisans istemek zorundadır; pazaryeri satıcılarının çok büyük kısmı bu eşiğin altındadır.
• Atıf: Llama'yı ya da onu içeren bir ürünü başkalarına dağıtırsanız sözleşmenin kopyasını eklemeli ve 'Built with Llama' ibaresini görünür biçimde göstermelisiniz. Llama çıktılarıyla başka bir model eğitip dağıtırsanız model adı 'Llama' ile başlamalıdır.
• Kullanım politikası (Acceptable Use Policy) sözleşmenin parçasıdır; ihlal hâlinde Meta lisansı sona erdirebilir.
• Avrupa Birliği notu: kullanım politikasına göre çok kipli Llama modellerinde lisans hakları AB'de yerleşik kişi ve şirketlere verilmez; bu modelleri içeren ürünlerin son kullanıcıları bu kısıttan etkilenmez. Şirketiniz AB'de kuruluysa hukuk danışmanınıza sorun.

Kullanım politikasında e-ticareti doğrudan ilgilendiren maddeler

Llama 4 kullanım politikası dolandırıcılık ve yanıltıcı içerik üretmeyi, spam dağıtmayı, sahte yorum ve sahte etkileşim üretmeyi ve Llama çıktısının insan tarafından yazıldığını iddia etmeyi yasaklar. Kişisel verileri yasal hakkınız olmadan toplamak ya da bu verilerden çıkarım yapmak da yasak kapsamındadır. Satıcı için anlamı açıktır: ürün yorumu, puan ya da müşteri değerlendirmesi üretmek için Llama'yı kullanamazsınız; açıklamada gerçeğe dayanmayan sağlık, performans ya da onay iddiaları da hem bu politikaya hem pazaryeri kurallarına aykırıdır.

Veri gizliliği ve KVKK: Llama'ya hangi veriler gönderilmeli?

Llama'da veri politikasını Meta değil, modeli çalıştıran sağlayıcı belirler; aynı model, örneğin Amazon Bedrock'ta ve Together AI'da, farklı koşullarla işlenir. Kendi sunucunuzda çalıştırırsanız veri altyapınızdan çıkmaz. Ekim 2026 itibarıyla resmî belgelerdeki koşullar şöyledir:

KVKK açısından ilk kural basittir: müşteri adı, telefon, adres ya da e-posta gibi kişisel verileri yapay zekâ görevine eklemeyin. Sağlayıcının sunucusu yurt dışındaysa kişisel veri aktarımı 6698 sayılı Kanun'un 9. maddesindeki yurt dışına aktarım şartlarına (yeterlilik kararı ya da standart sözleşme gibi uygun güvenceler) tabidir. Yox İş Ortağım yalnız siz bir yapay zekâ işlemi başlattığınızda o işlem için gereken bilgiyi gönderir: içerik görevlerinde ürün kartı alanlarını, rapor görevlerinde özetlenmiş verileri.

Türkçe ürün içeriğinde Llama kullanırken dikkat edilecekler

Llama ile Türkçe başlık ve açıklama üretirken iki risk birlikte gelir: modelin Türkçeyi resmî olarak desteklememesi ve pazaryerlerinin içerik kuralları. Bu yüzden öneriyi ilana yazmadan önce okumak zorunlu bir adımdır; Yox İş Ortağım'da hiçbir öneri siz onaylamadan ilana yazılmaz.

Başlıkta ve açıklamada sık görülen hatalar

• Marka ve model adının yanlış yazılması ya da başlığa ürüne ait olmayan bir markanın eklenmesi; marka ihlali içeren ilanlar Trendyol gibi pazaryerlerinde reddedilebilir.
• 'En ucuz', 'bir numara', 'doktor onaylı' gibi kanıtlanamayan üstünlük ve sağlık iddiaları.
• İngilizce kelime karışması, ek uyumu hataları ve aynı kategori teriminin her üründe farklı yazılması.
• Ürün kartında olmayan ölçü, malzeme ya da özellik bilgisinin uydurulması; modele yalnız karttaki bilgiyi kullanmasını söyleyin.

Başlık uzunluğunu ve anahtar kelime sırasını başlık optimizasyon aracımızla kontrol edebilirsiniz.

Talimatı Türkçe ve kurallı yazın

Prompt Merkezi'nde içerik görevinin talimatını düzenleyebildiğiniz için Llama'ya özel ek kurallar yazmak mantıklıdır: 'yalnız Türkçe yaz', 'ürün kartındaki bilgilerin dışına çıkma', 'üstünlük iddiası kullanma', 'başlığa marka ve modelle başla' gibi. İlk 20–30 üründe Llama çıktısını panelde doğrudan seçilebilen bir modelin çıktısıyla karşılaştırmak, Llama'nın kendi kataloğunuzda yeterli olup olmadığını en hızlı gösteren yoldur.

Yox İş Ortağım'da llama entegrasyonu: ekranlar, görevler ve paket şartı

Yox İş Ortağım'da yapay zekâ AI Yönetimi ekranından yönetilir: sağlayıcı ve model seçimi, kendi API anahtarınız ve kullanım kaydı buradadır. Panelde doğrudan seçilebilen sağlayıcılar bugün Anthropic (Claude), OpenAI (GPT) ve Google (Gemini)'dir. Meta Llama bağlantısı Kurumsal pakette kendi anahtarınızla kurulur; hangi erişim yolunun (bulut sağlayıcısı ya da aracı servis) size uygun olduğuna karar veremezseniz destek ekibimiz yardımcı olur.

Llama'nın çalışacağı görevler

• Ürün içeriği: bağlı satış kanallarının kurallarına uygun başlık ve açıklama önerisi, kategori eşleme önerisi, reddedilen ilanlarda eksik zorunlu özellik önerisi ve yurt dışı kanallar için ürün çevirisi.
• Analiz görevleri: günlük işletme brifi, sipariş analizi, kâr ve ciro yorumu, stok risk raporu, katalog kalite analizi, fiyatlandırma analizi, rekabet stratejisi, iade kök-neden analizi, kargo analizi ve müşteri sorusuna yanıt taslağı.
• Belge okuma: alış faturası PDF'inden ya da görselinden bilgi okuma. Görselden okuma için görsel girdi alan Llama 4 sürümleri uygundur; Llama 3.3 yalnız metin alır.
• Prompt Merkezi: her görevin talimatını düzenleyebilir ya da görevi kapatabilirsiniz.

Hangi paket gerekir?

Yıllık ödemede %20 indirim uygulanır ve 3 günlük ücretsiz deneme vardır. Paket ayrıntıları paketler bölümünde yer alır. Llama'yı bağlamak için Yox İş Ortağım başvuru formunu doldurabilirsiniz.

Llama mı, başka bir model mi? Karar rehberi ve sık hatalar

Llama'yı seçmenin anlamlı olduğu durumlarla başka bir modelin daha az uğraştıracağı durumlar oldukça net ayrışır. Karar verirken önce Türkçe kalite ihtiyacınızı, sonra veri politikası ve hacim beklentinizi tartın.

• Llama'yı seçin: düşük token fiyatıyla yüksek hacimde kısa metin üretiyorsanız ya da veriyi kendi altyapınızda tutmanız gerekiyorsa. Yeni kurulumda ilk önerimiz, Llama'yı OpenRouter üzerinden token başı ücretle kullanmaktır.
• Başka bir modeli düşünün: Türkçe metin kalitesi önceliğinizse ve çıktıyı doğrulamaya zaman ayıramıyorsanız; panelde doğrudan seçilebilen Claude gibi seçenekler daha kısa kurulum ister.

Llama kurulumlarında en sık karşılaşılan hatalar şunlardır:

• Anahtarı Meta'dan aramak: Llama için anahtar, modeli barındıran sağlayıcıdan alınır.
• Yeni hesapta Amazon Bedrock'la kurulum planlamak: Bedrock'taki Llama modelleri Legacy durumunda olduğu için yeni müşteriler kullanamaz.
• Türkçe önerileri okumadan toplu onaylamak.
• Sağlayıcının kaldırma takvimine bakmamak: Together AI'da paylaşımlı Llama 22 Ekim 2026'da kalkıyor, sonrasında yalnız GPU saatiyle fiyatlanan ayrılmış uç nokta kalıyor; Amazon Bedrock'ta ise Llama modellerinin kullanım sonu 30 Mart 2027'dir.
• Müşteri kişisel verisini bir yapay zekâ görevine elle eklemek.

Llama'nın sizin kataloğunuza uyup uymadığından emin değilseniz iletişim sayfamızdan yazın; kendi ürünlerinizle nasıl sınayabileceğinizi anlatalım.