Eğitimin Amacı ve Kapsamı
En büyük ve en yetenekli modeli her kullanıcı isteğinde çağırmak, demoda harika sonuç verse de canlı ortamda 8 saniyelik bekleme sürelerine ve ürün gelirini aşan API faturalarına yol açar. Bu eğitim, kullanıcıya sunulan değerden ödün vermeden gecikmeyi ve birim maliyeti optimize etme stratejilerini ürün ve mühendislik perspektifiyle ele alır.
Katılımcılar görev zorluğuna göre model yönlendirme (small/frontier routing), prompt caching, context kırpma, toplu işleme (batch API) ve algılanan hızı artıran UX tekniklerini inceler; kendi ürünleri için bir maliyet–gecikme–değer optimizasyon planı hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- Yapay zeka ürün yöneticileri (PM) ve teknik ürün liderleri
- LLMOps, backend ve yapay zeka uygulama mühendisleri
- Birim ekonomi ve bulut/API bütçesinden sorumlu teknoloji yöneticileri
- Ön koşul: temel LLM çalışma prensipleri (token, context, API) bilgisi
Kazanımlar
- Özellik bazında kabul edilebilir maksimum gecikme (SLA) ve görev başı hedef maliyeti tanımlamak
- Kolay istekleri hızlı/küçük modellere, zor istekleri büyük/reasoning modellere yönlendiren kademeli mimari kurgulamak
- Prompt caching, çıktı uzunluğu kontrolü ve gereksiz RAG parçalarını budama ile token tüketimini düşürmek
- Senkron olması gerekmeyen işleri asenkron/batch akışlara taşıyarak %50+ maliyet avantajı sağlamak
- Kalite (eval skoru), p95 latency ve maliyet eğrisi (Pareto frontier) üzerinde veri odaklı model seçimi yapmak
Konular
AI Ürünlerinde Demir Üçgen: Kalite, Gecikme ve Maliyet
- Girdi/çıktı token fiyat farkları, reasoning token'ları ve çok adımlı agent çarpanı
- Hangi kullanıcı etkileşimi 300ms, hangisi 3sn, hangisi arka planda 3dk bekleyebilir?
Model Yönlendirme (Routing) ve Kademeli Mimari
- Sınıflandırıcı veya kuralla basit görevleri mini/flash modellere yönlendirme
- Yalnızca düşük güven veya karmaşık akıl yürütmede büyük modele eskalasyon
Context Bütçesi ve Önbellekleme (Caching) Stratejileri
- Prompt caching için statik talimat ve araç tanımlarını başa sabitleme
- RAG top-k optimizasyonu, geçmiş özeti ve çıktı token sayısını sınırlandırma
Algılanan Gecikme (Perceived Latency) ve Asenkron UX
- Streaming, aşamalı render (progressive rendering) ve iyimser arayüz güncellemeleri
- Ön-hesaplama (pre-computation) ve acil olmayan işler için Batch API kullanımı
Atölye: Pareto Analizi ve Bütçe Koruma Planı
- Kurum özelliği için model alternatiflerinin eval skoru vs maliyet/latency tablosu
- Kota, hız sınırı (rate limit) ve maliyet anomali alarmlarını içeren eylem planı
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Yapay zekanın sonradan eklenen bir özellik değil, ürünün ana motoru olduğu AI-native ürün yönetimi: bileşik (compound) AI sistemleri, eval odaklı geliştirme döngüsü, veri çarkları ve yeni nesil PM–mühendis çalışma modeli.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kullanıcıların çok adımlı görevleri otonom agent'lara devrettiği ürünler için Agent Experience (AX) ve delegasyon tasarımı: görev brifingi, çalışma planı onayı, asenkron ilerleme takibi, engel çözümü ve çıktı kabulü.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Canlıdaki yapay zeka ürünlerinde model sürümü geçişleri, prompt güncellemeleri ve araç şeması değişikliklerini sıfır sürprizle yönetme: versiyonlama, regresyon kapıları, kanarya yayın ve geri dönüş (rollback) protokolü.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Ürün liderleri için yapay zeka ürün stratejisi: değer önerisi ve rekabet üstünlüğü (moat), geliştir–satın al–ortak ol kararları, token/inference birim ekonomisi, fiyatlandırma modelleri ve AI strateji dokümanı.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Olasılıksal yapay zeka ürünleri için ürün keşfi (product discovery): AI'a uygun problem seçimi, gerçek verilerle hızlı fizibilite deneyleri, Wizard-of-Oz ve prompt prototipleme, Minimum Viable Quality (MVQ) ve eval odaklı kabul kriterleri.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Hızla gelişen model ekosisteminde AI ürün yol haritası ve portföy yönetimi: hızlı kazanımlar ile stratejik yatırımları dengeleme, temel model güncellemelerinde çöp olacak özelliklerden kaçınma ve aşamalı yatırım kapıları.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
