Space Bunny Alpha ve Diğer Yapay Zekâ Ajanları

Space Bunny Alpha'yı kurmak ayrı bir yazının konusu. Buradaki soru farklı: odağındaki konum ne, neyi başkasından daha iyi yapar ve neyi yapmaz?

Bu sorunun dürüst cevabı, modelin çok yeni olmasıyla başlıyor. Space Bunny Alpha, yazıyı hazırladığım sırada OpenRouter'a ekleneli dört gün vardı. Bu yüzden açık bir uyarıyla başlayayım: aşağıdaki karşılaştırma yayımlanmış teknik özelliklere dayanıyor, bağımsız bir başarım testine değil. Puan tabloları, hız ölçümleri ve "X testinde Y'yi geçti" türü iddialar bilerek yok. Bu ölçümleri siz yapmadıysanız kimse güvenilir biçimde yapamaz; uydurulmuş bir sıralama ise yazının tamamını değersiz kılar.

Peki elimizde ne var? OpenRouter her modelin bağlam penceresini, fiyatını, desteklediği girdi biçimlerini, desteklediği API parametrelerini ve akıl yürütme kademelerini açıkça yayımlıyor. Bu sayılar tartışılabilir değil, tartışılacak bir tarafı da yok. Karşılaştırmayı onların üzerinden kurmak hem daha dürüst hem daha kalıcı.

Karşılaştırmanın çerçevesi

Beş soruya bakıyorum:

1. Fiyat. Aylık gerçek maliyet ne olur?
2. Bağlam penceresi. Kaç token sığar?
3. Girdi biçimleri. Metin, görsel, video, ses, dosya?
4. Ajan yetenekleri. Araç çağırma, yapılandırılmış çıktı, akıl yürütme kontrolü?
5. Şeffaflık. Ağırlıklar, eğitim verisi, bilgi kesim tarihi, içerik filtresi?

Beşinci soru, model karşılaştırmalarında genellikle atlanır ama bu sefer en ayırt edici olan o. Bir modelin nereden geldiğini bilmediğinizde, ürettiği kodun neden o çıktığına dair elinizde tutacak bir dayanak kalmıyor.

Verilerin tamamı 27 Eylül 2026 tarihinde OpenRouter'ın model API'sinden alınmıştır. Fiyatlar liste fiyatıdır ve değişebilir.

Temel özellikler

Model	Bağlam	Azami çıktı	Girdi biçimleri	Fiyat (giriş / çıkış, milyon token)
stealth/space-bunny-alpha	1.000.000	524.288	metin, görsel, video	0 $ / 0 $
anthropic/claude-opus-5.5	1.000.000	128.000	metin, görsel, dosya	4 $ / 20 $
openai/gpt-6-luna	1.050.000	128.000	metin, görsel, dosya	0,10 $ / 0,50 $
google/gemini-3.8-flash	1.048.576	65.536	metin, görsel, video, dosya, ses	0,75 $ / 3,75 $
qwen/qwen3.8-27b:free	262.144	235.929	metin, görsel, video	0 $ / 0 $
thinkingmachines/inkling:free	1.048.576	262.144	metin, görsel, ses	0 $ / 0 $
nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free	1.000.000	65.536	metin	0 $ / 0 $

Tabloyu okurken ilk gözünüze çarpan şey fiyat sütunu. Sıfırın iki modeli var, kalanı arasında da arada iki yüz kat fark var. Bağlam sütununda ise neredeyse kimse farklı değil: yedi modelin altısı bir milyon civarında. Yani bir milyon token bağlam artık ayırt edici bir özellik değil, sadece masa üstü beklenti seviyesi.

Maliyet karşılaştırması

Ham fiyat oranını okumak yanıltıcı olur. Bunun yerine gerçek bir senaryoyu hesaplayalım.

Varsayalım: aylık 30 istek, her istekte 200.000 token girdi ve 50.000 token çıktı. Bu, çok dosyalı bir kod tabanında tek seferlik bir ajan oturumunun kabaca bir turuna karşılık gelir. 30 tur, ayda birkaç saatlik aktif çalışma demektir.

Model	İstek başına	Ayda 30 istek
stealth/space-bunny-alpha	0,00 $	0,00 $
openai/gpt-6-luna	0,045 $	1,35 $
google/gemini-3.8-flash	0,3375 $	10,13 $
anthropic/claude-opus-5.5	1,80 $	54,00 $

Hesap girdi_token × giriş_fiyatı + çıktı_token × çıkış_fiyatı ile yapıldı, ham token sayılarıyla.

Buradaki en büyük sürpriz Space Bunny Alpha değil, openai/gpt-6-luna. 0,10 $ ve 0,50 $ fiyatları, milyon token başına düşen ücret olarak alışılmış kapalı modellere göre son derece düşük. Bir ayda 1,35 $ ödeyerek 1M bağlamlı, araç çağıran, görsel okuyan bir model kullanabilmek, "ücretsiz olmayan model pahalıdır" varsayımını sessizce çürütüyor.

Space Bunny Alpha'nın avantajı bundan daha keskin: tablo sıfır, tam olarak sıfır. Ama aynı sebepten sürdürülebilir bir kalem değil. Model kaldırıldığında tüm maliyet de yeni baştan belirlenir. opencode yazısında bahsettiğim sabit fatura planı, tam da bu belirsizliği gidermenin yoludur.

Girdi biçimleri

Kısa cevap: video girişi, kapalı modellerin hiçbirinde yok; açık ve ücretsiz modellerde ise yaygın.

Space Bunny Alpha text + image + video kabul ediyor. Claude Opus 5.5 ve GPT-6 Luna görsel okuyor ama video okumuyor. Gemini 3.8 Flash beş biçimin hepsini kabul ediyor, ama 0,75 $ / 3,75 $ fiyatıyla ve 65.536 tokenlık çıktı sınırıyla.

Açık tarafta qwen/qwen3.8-27b:free aynı üçlüyü sunuyor ve bağlamı 262.144 token. Yani iki ücretsiz model video girişini karşılıyor, ama biri 1M bağlamı diğeri sunamıyor. Space Bunny Alpha'nın bu satırdaki konumu, sınırların örtüştüğü tek nokta: hem bir milyon token hem video girişi, hem de sıfır fiyat.

Ses girişi tarafında bir boşluk var. Inkling ve Gemini ses kabul ediyor, Space Bunny Alpha kabul etmiyor. Sesle çalışan bir ürün yapıyorsanız bu satır sizin için eleniyor.

Ajan yetenekleri

Bir ajanın işe yaraması için modelin dört şeyi yapabilmesi gerekiyor: araç şemasını okumak, doğru aracı seçmek, geçerli argümanlarla çağırmak ve sonucu bir sonraki turda kullanmak. Bunun için API'nin hangi parametreleri desteklediği doğrudan belirleyici.

Yetenek	Space Bunny Alpha	Claude Opus 5.5	GPT-6 Luna	Gemini 3.8 Flash
tools	var	var	var	var
tool_choice	yalnız auto	tam	tam	tam
response_format	var	var	var	var
Akıl yürütme kapatılabilir mi	hayır	hayır	evet	hayır
Varsayılan kademe	max	high	medium	medium
Kademeler	5	5	6 (none dahil)	3
seed	yok	yok	var	var
stop	yok	var	yok	var
temperature / top_p	var / var	var / yok	yok / yok	var / var

İki satır burada pratik sonuç doğuruyor.

tool_choice yalnızca auto kabul ediyor. Yani modele "bir araç çağır, seçme" diyebilmeniz, "şu aracı çağır" diyebilmeniz mümkün değil. Bu, çoğu ajan döngüsü için sorun olmuyor; araç seçimi zaten modele bırakılır. Ama "mutlaka şu aracı çağır" gerektiren bir akışınız varsa ya istemi metin içinde güçlendirmeniz gerekir ya da bu model o akış için uygun değildir.

reasoning_effort: max varsayılan. Aynı kademe Claude Opus 5.5'te high, GPT-6 Luna'da medium. Üçü de kapatılamıyor, ama iki kademe farkı gecikmede hissediliyor. Basit işlerde low yazmak önemli bir kazanç.

Bir de modelin "tutarlılık" ölçütü açıktan eksik: seed yok, yani aynı istemle iki kez arama yaptığınızda aynı cevabı garanti edemezsiniz. temperature: 0 yazmak bile bunu tam olarak geri getirmiyor. Testlerde tekrarlanabilir çıktı gerekiyorsa bu önemli bir eksik.

Space Bunny Alpha ve JEV: aynı yarışta değil

Site üzerindeki JEV yazısında sık sorulan bir karşılaştırma sorusu var: JEV de ucuz, o da bir model, neden Space Bunny Alpha tercih edeyim?

Cevap, ikisinin farklı katmanlarda çalışması. JEV serbest metin üretmez; durum ve tipli soru alır, karar döndürür. Bir e-postanın fatura mı sponsorluk teklifi mi olduğunu söylemek için kullanılır. Space Bunny Alpha ise serbest metin üreten bir dil modelidir: kod yazar, açıklar, görsel okur, araç çağırır.

Yani bu ikisi birbirinin alternatifi değil, birbirinin tamamlayıcısı. Sıkı bir sınıflandırma kararı veren bir katman inşa ediyorsanız JEV; o kararın etrafında metin üreten bir ajan kuruyorsanız Space Bunny Alpha.

Aynı mantık harness yazısındaki ayrımın da hatırlatıyor: model, metin girip metin çıkaran bir fonksiyondur. Ajanın davranışını model kadar, modelin etrafına kurduğunuz döngü de belirler.

Kim ne zaman neyi seçmeli

Kararı tek bir tabloda toplamak yerine, sorunuza en yakın satırdan başlayın:

Maliyet sıfır olmalıysa ve denemeye açıksanız: stealth/space-bunny-alpha. 1M bağlam, video girişi, araç çağırma, sıfır fatura. Riski kabul edebilmeniz gerekiyor.

Ücret ödeyebiliyorsanız ve kalite önceliğinizse: kapalı amiral gemisi modeller. gpt-6-luna özellikle ilginç, çünkü fiyatı bu tablodaki en ucuz kapalı model ve bağlamı herkesten büyük.

Uzun bir kod tabanını tek oturumda okutmanız gerekiyorsa: gpt-6-luna ya da gemini-3.8-flash. İkisi de 1M bağlamı, aylık maliyetleri on iki doların altında kalıyor.

Yerel çalıştırılabilir bir model istiyorsanız: Space Bunny Alpha dışında kalan ücretsiz açık modeller. Bunların ağırlıkları Hugging Face'te, hugging_face_id alanı dolu. Kendi sunucunuzda, kendi verinizle çalıştırabilirsiniz. Space Bunny Alpha için bu mümkün değil.

Sesten bir ürün yapıyorsanız: Space Bunny Alpha listeden çıkar. Ses girişi yok.

Şeffaflık önceliğinizse: açık ağırlıklı bir model seçin. nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free ya da qwen3.8-27b:free için eğitim verisini, lisansı ve ağırlıkları inceleyebilirsiniz. is_moderated: false değerini de kendi giriş tarafınızda telafi etmeniz gerekir; bu güvenlik yazısındaki denetim mantığıyla aynı iş.

Bu tablo ne kadar süreyle geçerli

Dürüst olmak gerekirse, bu karşılaştırmanın en kısa ömürlü kısmı fiyat sütunu. Üç belirsizlik var ve üçü de modelden bağımsız:

Ücretsiz sonlu süreli olabilir. Model bugün 0 $ listeleniyor. Dün başka modeller de 0 $ listeleniyordu ve üç ay sonra listede yoktu. OpenRouter'da yazı anında tam olarak 21 model hem giriş hem çıktı için ücretsizdi; bu bir vaat değil, bir gözlem.

Model adı ve sürüm değişebilir. Sağlayıcı alpha takma adı taşıyan bir sürüm yayımladı. Bu isim, kararsızlığın işaretidir: aynı kimlik yarın farklı bir modele işaret edebilir. Üretimde kullanıyorsanız model kimliğini sabitleyip davranış değişimlerini izleyin.

Sağlayıcı tek noktada. Space Bunny Alpha'nın şu anda tek bir ucu var, sağlık son 24 saatte yüzde 99,9 civarında. Tek uç, hem iyi hem kötü: eşitlenmesi kolay, ama o uç düşerse başka yere yönlendirme şansınız yok. Çoklu uçlu modellerde bu yük dağıtılır.

Ayrıca bilgi kesim tarihi yayımlanmamış. Bu, modelin hangi tarihe kadarki veriyi gördüğünü bilmediğiniz anlamına geliyor ve kaynak göstermeyi öğrencilere anlatırken önemli bir sınır.

Kaynaklar

• OpenRouter model API'si (bağlam penceresi, fiyat, girdi biçimleri, desteklenen parametreler, akıl yürütme kademeleri, hugging_face_id)
• OpenRouter uç nokta ayrıntıları: Space Bunny Alpha (tool_choice desteği, çalışma süresi, is_moderated, örtük önbellek durumu)
• OpenRouter model sayfası: Space Bunny Alpha (genel açıklama, sağlayıcı)