Yapay Zeka Chatbot Fiyatları: Toplam Maliyet Nasıl Hesaplanır?

Teklif görüşmelerinde en sık duyduğum soru “Aylık kaç para öderim?” oluyor. Cevabı verebilmek için önce üç değişkeni netleştirmek gerekiyor ve bunların hiçbiri “hangi model daha iyi?” sorusu değil. Birincisi yol: hazır bir platformun aboneliği mi, API üzerinden yazılan özel bir bot mu, yoksa kendi donanımınızda çalışan açık bir model mi? İkincisi hacim ve uzunluk: ayda kaç konuşma, her konuşmada kaç tur, cevaplar kaç kelime? Üçüncüsü kapsam: bot yalnız SSS mi yanıtlayacak, yoksa sipariş durumunu ERP'den, kargo bilgisini kargo firmasının API'sinden mi okuyacak?

Bu üç değişken maliyetin şeklini belirler. Hazır platformda başlangıç neredeyse sıfırdır ama fatura plan basamaklarıyla merdiven gibi çıkar. API yolunda başta bir geliştirme bedeli ödersiniz, sonra maliyet konuşma sayısıyla aşağı yukarı doğrusal büyür. Kendi sunucunuzda model çalıştırmak ise yüksek ve sabit bir aylık giderle başlar; hacim artsa da fatura uzun süre değişmez, ta ki kapasite dolup ikinci bir GPU gerekene kadar.

Aşağıdaki çizim bu üç eğriyi yan yana koyuyor. Eksenlerde rakam yok, çünkü kesişim noktaları sizin hacminize, konuşma uzunluğunuza ve seçtiğiniz model sınıfına göre kayıyor. Yazının geri kalanı bu kesişimleri kendi rakamlarınızla bulmanız için.

• Hazır platformBaşlangıç: Düşük (kurulum çoğu zaman sihirbazla)Aylık: Plan ücreti + kota aşımı veya konuşma başı ücretDüşük–orta hacimli SSS, entegrasyon ihtiyacı az
• API + özel geliştirmeBaşlangıç: Orta–yüksek (geliştirme bedeli)Aylık: Token ücreti + kanal + barındırma + bakımKendi sistemlerine bağlanan, ölçeklenecek botlar
• Kendi sunucunda açık modelBaşlangıç: Yüksek (donanım, kurulum, uzmanlık)Aylık: Sabit GPU sunucu gideri + işletim emeğiÇok yüksek ve sürekli hacim, veri dışarı çıkamıyorsa

Örnek, Ekim 2026, KDV hariç. Tablo maliyetin yapısını gösterir; rakamları hesaplayıcıyla çıkarın.

Üç yolu yalnız aylık faturayla kıyaslamak eksik kalıyor. Bir chatbot'un gerçek maliyetinde kontrol, veri konumu ve çıkış maliyeti de var. Platformdan ayrılmak istediğinizde akışlarınızı, bilgi bankanızı ve konuşma kayıtlarınızı ne kadar kolay taşıyabildiğiniz, iki yıl sonraki faturanızı bugünkü fiyattan daha çok etkileyebilir.

Ayda birkaç yüz konuşma alan ve yalnız çalışma saatleri, iade koşulları, kargo süresi gibi sabit soruları yanıtlayan bir bot için hazır platform çoğu zaman yeter, üstelik daha ucuza gelir. Bunu müşteriye söylemekten çekinmiyoruz. Özel geliştirme kendini, bot sipariş ve cari kaydı gibi sizin sistemlerinize dokunmaya başladığında ya da hacim platformun konuşma başı ücretini pahalı hâle getirdiğinde amorti eder.

Bu bölümde marka ve rakam vermeyeceğim; platform fiyatları birkaç ayda bir değişiyor ve kampanya dönemleri kıyası anlamsızlaştırıyor. Bunun yerine faturanın hangi birimle kesildiğine bakmanızı öneriyorum, çünkü aynı aylık ücret farklı birimlerle bambaşka sonuçlar veriyor.

• Koltuk (temsilci) başıBotu yöneten veya devralınan konuşmaları yanıtlayan her kullanıcı için aylık ücret. Bot ucuz görünür, ama ekip büyüdükçe fatura da büyür.Satıcıya sorun: Sadece bot yöneten kişi de koltuk sayılıyor mu?
• Mesaj veya konuşma kotasıPlan, ayda belirli sayıda mesaj ya da konuşma içerir; aşımda paket yükseltme veya mesaj başı ek ücret gelir.Satıcıya sorun: Bir “konuşma” nasıl tanımlanıyor: 24 saat mi, oturum mu, mesaj sayısı mı?
• Çözümlenen konuşma başıBazı platformlar yalnız botun insan devri olmadan kapattığı konuşmalar için ücret alır. Kulağa adil gelir, ama hacim büyüdükçe en pahalı model olabilir.Satıcıya sorun: “Çözüldü” kararını kim veriyor; kullanıcı sessiz kalınca çözülmüş mü sayılıyor?
• Kullanım kredisiAbonelik bir kredi bakiyesi verir; uzun yanıt, dosya okuma ya da üst sınıf model seçimi bakiyeden daha hızlı düşer.Satıcıya sorun: Kredinin token karşılığı açık mı, kullanılmayan kredi devrediyor mu?

Teklif sayfasında görünmeyen beş tuzak

1. 1Ücretsiz plandan zorunlu geçiş: Kota dolunca bot durur ya da “ücretli plana geçin” mesajı müşteriye görünür. Kampanya haftasında yaşanırsa pahalıya patlar.
2. 2Türkçe kalitesi: Arayüz Türkçe olabilir, ama ekli hazır akışlar ve hata mesajları İngilizce kalabilir. Ek, çekim ve yazım hatası içeren gerçek müşteri mesajlarıyla deneyin.
3. 3KVKK ve veri konumu: Konuşma kayıtları hangi ülkede, ne kadar süre tutuluyor; veri işleyen sözleşmesi (DPA) imzalanabiliyor mu? Bunu satın almadan önce sorun.
4. 4Ek ücretli bağlayıcılar: CRM, e-ticaret altyapısı veya ERP bağlantısı çoğu zaman üst planda ya da ayrı eklentide. Yabancı platformların çoğunda Logo, Mikro ya da yerli kargo firmaları için hazır bağlayıcı yok; bu bağlantı yine özel geliştirmeyle kuruluyor.
5. 5Dışa aktarım: Bilgi bankasını ve konuşma geçmişini standart bir biçimde (CSV, JSON) dışarı alabiliyor musunuz? Alamıyorsanız çıkış maliyetiniz yüksek demektir.

API yolunu seçtiyseniz faturanın birimi token. Token, modelin metni işlerken kullandığı parçadır: bazen bir kelime, çoğu zaman kelimenin bir kısmı, bazen tek bir noktalama işareti. Sağlayıcılar fiyatı 1 milyon token başına ve iki ayrı kalem olarak verir: modele gönderdiğiniz girdi ve modelin ürettiği çıktı. Ekim 2026'da OpenAI'nin resmi fiyat sayfasındaki güncel modellerde çıktı tokenı, aynı modelin girdi tokenından 5–6 kat pahalı. Hesabın geri kalanı bu farkın etrafında dönüyor.

Token maliyeti hesaplama için tek bir istek düzeyinde formül şu:

Maliyet ($) = (girdi_token ÷ 1.000.000) × girdi_fiyatı
            + (önbellekten_okunan ÷ 1.000.000) × önbellekli_girdi_fiyatı
            + (çıktı_token ÷ 1.000.000) × çıktı_fiyatı

Maliyet (TL) = Maliyet ($) × USD/TL kuru
Aylık (TL)   = konuşma başı maliyet × aylık konuşma sayısı

Örnekteki oran tesadüf değil: çıktı tokenı pahalı olduğu için yanıt uzunluğu maliyetin en hızlı ayarlanan kolu. “Lütfen kısa ve net yanıt ver” cümlesi ve makul bir max_tokens tavanı, model değiştirmekten daha hızlı tasarruf sağlayabiliyor.

İkinci nokta düşünme (reasoning) tokenları. Akıl yürütme yapan modeller, kullanıcıya göstermediği bir ara düşünme metni üretir. OpenAI'nin belgelerine göre bu tokenlar API'de görünmez, ama bağlam penceresinde yer kaplar ve çıktı tokenı olarak faturalanır; sayısı yanıtın usage alanında ayrıca raporlanır. 200 tokenlık görünür bir yanıtın arkasında birkaç yüz düşünme tokenı olabilir. Hesaplayıcıda düşünme çarpanını 2× yaptığınızda çıktı kalemi üç katına çıkıyor; “Kargom nerede?” sorusu için bu kadar düşünmeye gerek yok.

OpenAI API fiyatlarının TL karşılığını resmi bir sayfada bulamazsınız. Tahsilat dolar üzerinden yapılır, TL tutarı kartınızın çekim günündeki kura bağlıdır. Hesaplayıcıda kuru bu yüzden ayrı bir alan yaptım.

1M token başına, standart katman. Rakamlar OpenAI'nin Ekim 2026 resmi fiyat sayfasındaki üç güncel modelin satırları; model adını bilerek yazmıyoruz, çünkü isimler fiyatlardan hızlı değişiyor. Kullanacağınız modelin güncel satırını kendi sağlayıcınızın sayfasından girin.

Aşağıdaki hesaplayıcı, satıcıların çevrim içi hesaplayıcılarında genellikle atlanan iki değişkeni de hesaba katıyor: konuşma geçmişinin her turda yeniden gönderilmesi ve önbelleğin tam olarak neyi kapsadığı. Varsayılan değerler orta ölçekli bir e-ticaret destek botuna göre seçilmiş örneklerdir; kendi rakamlarınızı girin. Hesap tamamen tarayıcınızda yapılır.

Müşterinin yazdığı “Siparişim nerede?” cümlesi birkaç token. Modele giden istek ise çok daha büyük, çünkü her istekte beş katman birlikte gider: sabit talimat (botun kim olduğu, nasıl konuşacağı, neyi yapmayacağı), RAG parçaları (bilgi bankasından bu soru için getirilen paragraflar), konuşma geçmişi, yeni mesaj ve modelin üreteceği yanıt.

Burada çoğu bütçeyi bozan ayrıntı şu: dil modelleri konuşmayı hatırlamaz. Bir önceki turda ne konuşulduğunu bilmesi için geçmişin tamamını her istekte yeniden gönderirsiniz ve her seferinde yeniden ödersiniz. Bu yüzden altı turlu bir konuşma, tek turlu konuşmanın altı katından fazlasına mal olur. Aşağıdaki tablo, hesaplayıcının varsayılan senaryosu için bunu tur tur gösteriyor.

Tablo hesaplayıcıdaki güncel girdilerinizle canlı hesaplanır. Şu anki girdilerle son tur, ilk turun 1,42 katı.

Türkçe metin neden daha çok token tutar?

İkinci etken dil. Türkçe eklemeli: “gönderilemeyeceğinden” tek kelime ama birkaç anlam birimi taşıyor. Tokenizer (metni tokenlara bölen kodlayıcı) ağırlıklı olarak İngilizce metinle eğitildiği için aynı içeriği Türkçede daha çok parçaya bölüyor. Bu yazı için OpenAI'nin açık kaynak tiktoken kütüphanesiyle küçük bir deneme yaptım: aşağıdaki örnek sistem talimatı, iki kısa müşteri mesajı ve bir SSS yanıtı o200k_base kodlayıcısında kelime başına 1,85–2,25 token tuttu. Aynı talimatın İngilizcesi 1,17'de kaldı. Eski cl100k_base kodlayıcısında Türkçe oran 2,4–3,2'ye çıkıyor.

Bu küçük örnekten genel bir oran çıkarmayın; sonuç model ailesine, metnin türüne (günlük dil, ürün kodu, adres, sayı) ve yazım hatalarına göre oynuyor. Hesaplayıcıdaki 2,1 varsayılanı bu denemenin orta-üst kısmı. Sağlam yöntem şu: gerçek müşteri mesajlarından 50–100 örnek alıp kullanacağınız modele gönderin, yanıtın usage alanındaki girdi token sayısını kelime sayısına bölün ve “kelime başına token” alanına o sayıyı yazın. Ölçüm yapana kadar aşağıdaki tahminci kaba bir aralık verir.

Maliyet düşürme konuşmaları genelde “daha ucuz modele geçelim” diye başlıyor. Oysa çoğu chatbot'ta ilk kazanç, aynı tokenları tekrar tekrar ödememekten geliyor. Prompt caching (istem önbelleği), bir isteğin başındaki değişmeyen kısmı sağlayıcı tarafında kısa süre saklar; aynı önekle gelen sonraki istekte o kısım indirimli fiyattan okunur.

Ekim 2026'daki resmi belgelere göre iki büyük sağlayıcıda kurallar birbirine yaklaştı ama aynı değil. OpenAI'de önbellek varsayılan olarak açık; güncel modellerde asgari uzunluk 1.024 token ve önbellekli girdi, normal girdinin onda biri fiyatlı. En yeni modellerde önbelleğe yazma da ücretli hâle geldi: 30 dakikalık varsayılan ömürde normal girdinin 1,25 katı, 12 saatlik ömürde 2,5 katı. Anthropic'te önbelleği cache_control ile sizin açmanız gerekiyor. Okuma taban fiyatın onda biri (bazı modellerde daha da düşük), yazma 5 dakikalık ömürde 1,25 kat, 1 saatlikte 2 kat. Modele göre 512 ile 4.096 token arasında değişen bir asgari önek var; bunun altındaki istem hata vermeden, sessizce önbelleksiz işleniyor. Önbelleğin tutup tutmadığını yanıttaki usage alanından kontrol edin.

Bu yüzden önbellek her zaman kazandırmaz. İsabet oranı düşükse yazma farkını ödeyip okuma indirimini alamazsınız. Hesaplayıcıdaki “önbellek kapsamı”, “isabet oranı” ve “yazma çarpanı” alanları tam olarak bu dengeyi görmeniz için orada.

• Önek önbelleği+Sabit talimat ve sabit bilgi metni indirimli okunur.İşe yaramadığı durum: Talimatın başına tarih, saat veya kullanıcı adı koyarsanız önek her istekte değişir ve hiç isabet olmaz. Değişen bilgiyi talimatın sonuna taşıyın.
• Geçmişin önbelleğe alınması+Uzun konuşmalarda önceki turlar da indirimli okunur.İşe yaramadığı durum: Kullanıcı iki mesaj arasında önbellek ömründen uzun beklerse (sağlayıcıya göre varsayılan 5 ile 30 dakika) önbellek düşer, yazma farkı boşa gider.
• Batch (toplu) işlem+OpenAI ve Anthropic'te girdi ve çıktı fiyatının yaklaşık yarısı.İşe yaramadığı durum: Canlı sohbette işe yaramaz; sonuç 24 saate kadar gecikebilir. Gece çalışan sınıflandırma, konuşma özetleme ve kalite puanlama işleri için uygun.
• Model yönlendirme+Basit soruları ekonomik sınıfa, zorları üst sınıfa gönderirsiniz.İşe yaramadığı durum: Yönlendirici yanlış karar verirse kalite düşer; ölçüm seti olmadan kurulan yönlendirme tasarruf değil kumar olur.
• Geçmişi özetleme+Belli bir turdan sonra eski turlar kısa bir özetle değiştirilir.İşe yaramadığı durum: Özet de bir model çağrısıdır ve ücretlidir; 3–4 turluk kısa konuşmalarda kazandırmaz, ayrıntı kaybı da riski artırır.
• RAG parça tavanı+Tur başına 3–5 isabetli parça çoğu zaman 10 vasat parçadan iyidir.İşe yaramadığı durum: Bilgi bankası dağınıksa tavan yanıtsız soruları artırır; önce içeriği düzenleyin.
• Yanıt uzunluğu tavanı+En pahalı token olan çıktıyı doğrudan sınırlar.İşe yaramadığı durum: Tavan çok düşükse yanıt cümle ortasında kesilir; kesilen yanıt müşteriyi temsilciye iter, o da daha pahalıdır.

Özel geliştirmede token faturası işin yalnız işletme tarafı. Kurulum bedelini belirleyen asıl şey, botun ne kadar şeye dokunduğu. Aşağıdaki tabloda kalemleri ve kaba efor aralıklarını adam-gün olarak verdim. TL vermememin sebebi şu: günlük ücret ekipten ekibe değişiyor, ama işin büyüklüğü değişmiyor. Kendi teklifinizdeki kalemlerle karşılaştırmak için bu daha sağlam bir cetvel.

Bir uyarı: en çok küçümsenen kalem içerik ve veri hazırlığı. Bot ancak beslendiği bilgi bankası kadar iyi. İade politikası üç farklı sayfada üç farklı süre yazıyorsa, bot da üç farklı cevap verir. Bu temizliği kimin yapacağı teklifte açıkça yazmalı.

Örnek / kaba aralık: yalnız SSS yanıtlayan, tek kanallı bir bot alt uca; iki üç sisteme bağlanan, panelli bir bot üst uca yakındır. W3 fiyat listesi değildir.

Entegrasyon kalemlerinin nasıl fiyatlandığını API entegrasyonu fiyatları yazısında ayrıca açtık. Botun sipariş, stok veya cari bilgisine erişeceği bağlantılar için API geliştirme ekibimiz, botun kendisi ve RAG hattı için yapay zeka geliştirme hizmetimiz birlikte çalışıyor. Bot bir web uygulamasının parçası olacaksa yönetim paneli web yazılım geliştirme kapsamında ele alınıyor.

Kapsamı netleştirmek için kısa bir keşif görüşmesi genelde en ucuz adım; yapay zeka hizmet sayfamızdan yaklaşımımızı inceleyebilirsiniz.

WhatsApp'ta maliyet üç katmanlı: Meta'nın mesaj ücretleri, varsa iş ortağının (BSP) platform ücreti ve botun arkasındaki model maliyeti. Üçüncüsünü yukarıda konuştuk; ilk ikisi WhatsApp'a özgü ve son bir yılda iki kez değişti.

Meta'nın geliştirici belgelerine göre WhatsApp Business Platform 1 Temmuz 2025'ten itibaren konuşma başı değil mesaj başı fiyatlandırmaya geçti. Ücret, mesaj kategorisine (pazarlama, hizmet bildirimi yani utility, kimlik doğrulama) ve alıcının ülke koduna göre belirleniyor; Türkiye (+90) fiyat tablosunda ayrı bir pazar. Müşteri size yazdığında 24 saatlik bir müşteri hizmetleri penceresi açılıyor ve bu pencere içinde şablon dışı serbest yanıt (hizmet mesajı) gönderebiliyorsunuz. Pencere kapandıktan sonra müşteriye ancak onaylı ve ücretli bir şablonla ulaşabiliyorsunuz.

Bütçe açısından en yeni değişiklik şu: Meta'nın belgelerine göre 1 Ekim 2026'dan itibaren hizmet mesajları ve pencere içindeki utility mesajları yeniden ücretli. Her işletme telefon numarası ayda 1.000 hizmet mesajını ücretsiz gönderebiliyor; bu kota devretmiyor ve her ay sıfırlanıyor. Bir yapay zeka botu her turda bir hizmet mesajı ürettiği için, ayda 5.000 konuşma ve konuşma başı 5 turla 25.000 bot yanıtının 24.000'i ücretli hâle geliyor. Ödeme yöntemi tanımlı olmayan hesaplarda Meta, ücretsiz kota bittikten sonra hizmet mesajlarını teslim etmiyor; yani bot ay ortasında sessizce susabilir. Tıkla-WhatsApp reklamından gelen konuşmalarda açılan ücretsiz giriş noktası penceresi ise bu ücretlerin dışında.

Politika tarafında ayrıca bir kural var. Meta, 15 Ocak 2026'da güncellenen WhatsApp Business Platform koşullarına bir “yapay zeka sağlayıcıları” maddesi ekledi: asıl işlevi büyük dil modeli, üretken yapay zeka platformu ya da genel amaçlı asistan sunmak olan şirketler platformu bu iş için kullanamıyor. Meta'nın aynı konudaki fiyat sayfasına göre yasal zorunluluk bulunan pazarlarda istisna tanınıyor. Türkiye 15 Ekim 2026'dan itibaren bu listede; Meta bu trafikten şimdilik ücret almıyor ve en az 11 Nisan 2027'ye kadar almayacağını yazıyor. Sipariş takibi, randevu, iade gibi işletmenin kendi müşterisine hizmet veren botlar bu maddenin kapsamında değil. Onlar için belirleyici olan, yukarıdaki hizmet mesajı faturası.

WhatsApp faturasını büyütmeyen dört alışkanlık

• ✓Bot yanıtlarını gereksiz yere bölmeyin: üç kısa mesaj, tek bir mesajın üç katı hizmet mesajı demek.
• ✓Kapanıştaki “Başka yardımcı olabileceğim bir konu var mı?” mesajı her konuşmada bir ücretli mesaj daha olabilir.
• ✓Sipariş bildirimi gibi pencere dışı mesajlarda şablon kategorisini doğru seçin. Meta onaylı şablonları düzenli olarak tarıyor; içeriği pazarlamaya kayan bir utility şablonunun kategorisini değiştiriyor ve fiyat kategoriye göre belirlendiği için mesaj daha pahalı tarifeye geçiyor.
• ✓Meta fiyatları yalnız çeyrek başlarında (1 Ocak, 1 Nisan, 1 Temmuz, 1 Ekim) değiştirebiliyor. WhatsApp bütçesini bu dört tarihte yeniden gözden geçirin.

Müşteri hizmetleri tarafında botun hangi talepleri karşılayıp hangilerini ekibe aktaracağını müşteri hizmetleri otomasyonu için yapay zeka sayfasında örnek akışlarla anlattık.

API faturası buzdağının görünen kısmı. Sık karşılaştığımız durum şu: ilk altı ayın gerçek maliyetini belirleyen kalemlerin çoğu, ilk teklifte ya hiç yer almıyor ya da “bakım” başlığı altında tek satır olarak duruyor.

1. 1İçerik güncelleme emeğiKampanya, fiyat ve politika değiştikçe bilgi bankası da değişmeli. Bunu yapan kişinin haftalık zamanı gerçek bir maliyettir.
2. 2Model sürümü değişince yeniden testSağlayıcı yeni sürüm çıkardığında aynı talimat farklı davranabilir. Eval setini yeniden koşmak ve talimatı ayarlamak birkaç gün sürebilir.
3. 3Model emekliliğiEski modeller belirli bir tarihten sonra kapatılır. Geçiş zorunludur ve çoğu zaman fiyatı da değiştirir.
4. 4İzleme ve log saklamaKonuşma kayıtları, token kaydı ve hata izleme için depolama ve araç gideri. KVKK gereği saklama süresi ve imha politikası da tanımlanmalı.
5. 5İnsan devrinde temsilci zamanıBot çözemediği konuşmayı devrederken temsilci geçmişi okumak zorunda kalır. Devir iyi tasarlanmazsa her devir, botsuz bir konuşmadan uzun sürer.
6. 6KVKK incelemesiYurt dışına aktarım, aydınlatma metni, veri işleyen sözleşmesi. Hukuk danışmanının saatleri bütçede yer almalı.
7. 7Kur farkıTeklif TL, fatura dolar ise aradaki kur hareketi kimin üzerinde kalıyor? Sözleşmede yazmıyorsa sizin üzerinizde.

Büyük model sağlayıcıları API kullanımını dolar üzerinden ve kartla tahsil ediyor; hesabın türüne göre ya önceden kredi yüklüyorsunuz ya da ay sonunda kullandığınız kadar fatura geliyor. Sonuç değişmiyor: tutar her ay farklı, TL karşılığı kurla ayrıca oynuyor ve ödeme muhasebede yurt dışından hizmet alımı olarak görünüyor.

Kur: Bütçeyi bugünkü kurla değil, bir tampon payıyla planlayın. Hesaplayıcıdaki kur alanına bugünkü değerin biraz üstünü yazıp sonucun ne kadar değiştiğine bakmak iyi bir stres testi. Model faturası toplam içinde küçükse kur riski de küçük kalır; SaaS ürünlerinde olduğu gibi model faturası baskınsa, kullanıcıya sattığınız fiyatı TL sabitlemek ciddi bir marj riski taşır.

Harcama limiti: Sağlayıcı panellerinde aylık bütçe ve uyarı eşiği tanımlanabiliyor. Bunu canlıya almadan önce kurun. Hatalı bir döngüde kendi kendine yanıt üreten bir bot ya da formunuza dadanan otomatik trafik, bir gecede aylık bütçeyi bitirebilir. Uygulama tarafında da kullanıcı veya IP başına hız sınırı koymak gerekiyor.

KDV: Türkiye'de yerleşik olmayan bir firmadan alınan ve Türkiye'de faydalanılan hizmet KDV'ye tabi. Sağlayıcının faturasında Türk KDV'si yoksa, hizmeti alan şirket KDV'yi sorumlu sıfatıyla hesaplayıp 2 No.lu KDV beyannamesiyle beyan eder ve öder. KDV mükellefiyseniz ve hizmeti vergiye tabi işlerinizde kullanıyorsanız, ödediğiniz bu tutarı aynı dönemin 1 No.lu beyannamesinde indirim konusu yapabilirsiniz (süresinde beyan ve ödeme şartıyla). Yani çoğu şirket için nakit akışında geçici bir yük, net maliyet değil. Ama mükellef olmayanlar için KDV doğrudan ek maliyettir.

Bu bölüm vergi danışmanlığı değil; uygulamayı ve belgeleme biçimini mali müşavirinizle netleştirin. Biz ekipte bu kalemi kendi bütçe tablolarımızda ayrı bir satır olarak tutuyoruz, çünkü aylık fatura değiştikçe beyan tutarı da değişiyor.

1. 1Fatura dolar olarak gelirKart ekstresindeki TL tutarı bankanın uyguladığı kurla oluşur.
2. 2KDV sorumlu sıfatıyla hesaplanırFaturada Türk KDV'si yoksa hizmet bedeli üzerinden genel oranla.
3. 32 No.lu beyannameHesaplanan KDV beyan edilir ve süresinde ödenir.
4. 41 No.lu beyannamede indirimMükellefseniz ve şartlar sağlanıyorsa ödenen tutar indirilir.

Muhasebe tarafını sadeleştirmek isteyen ekipler için TL faturalı alternatifler de var; kendi ürünümüz Tuğra AI örneğin TL ödeme ve hesap tipine göre e-Arşiv veya e-Fatura ile çalışıyor.

Barındırma da ayrı bir kalem. Botun uygulama sunucusu, vektör veritabanı ve log deposu için aylık sunucu gideri ekleyin. Hangi altyapının uygun olduğunu hosting, VPS, bulut ve dedicated farkı yazısında, aylık bulut faturasının nasıl oluştuğunu bulut sunucu fiyatları yazısında anlattık. Veriyi yurt içinde tutmak isteyenler için bulut sunucu kiralama seçeneklerimiz de bu hesabın parçası olabilir.

Bu bölüm yalnız maliyet konuşuyor. Veri güvenliği, saklama ve çalışan kullanım politikası farklarını ChatGPT güvenli mi? yazısında ayrıca ele aldık.

Önce karıştırılan iki şeyi ayıralım. Çalışanlarınızın kullanacağı bir asistan arıyorsanız, kişi başı ekip aboneliği genellikle en ucuz ve en hızlı yoldur; API'ye ve geliştirmeye gerek kalmaz. Müşteriye açılacak, sizin markanızla konuşacak ve sizin verinizle yanıt verecek bir bot ise abonelikle yapılmaz; burada seçim hazır platform ile API arasında.

Hazır platform ile özel geliştirme arasındaki başa baş noktası basit bir hesap: özel geliştirmenin kurulum bedelini, platformun aylık faturası ile sizin aylık işletme maliyetiniz arasındaki farka bölersiniz. Fark küçükse ya da negatifse başa baş hiç gelmez ve bu da geçerli bir sonuçtur. Hesaplayıcının varsayılan senaryosunda (ayda 3.000 konuşma, çözümlenen konuşma başına 8 TL alan örnek bir platform) başa baş yaklaşık iki yıl sonra, 25. ay civarında geliyor. Ayda 1.000 konuşmalık küçük SSS senaryosunda ise hiç gelmiyor: o hacimde hazır platform daha ucuz.

Kendi sunucunuzda açık model çalıştırmak ayrı bir eşik. GPU'lu bir sunucunun aylık gideri, konuşma olsun olmasın her ay ödenir. Üstüne model güncelleme, izleme ve kapasite planlaması için uzmanlık emeği gelir. Token faturanız bu sabit gideri aşmadıkça ve veri gerçekten dışarı çıkamıyor olmadıkça, bu yol genelde pahalı kalır. Yüksek ve sürekli hacimde ise hesap değişebilir; bunu tahminle değil, gerçek trafik verisiyle ve kısa bir yük testiyle karar verin.

• Yalnız çalışanlar kullanacakEkip aboneliğiKişi başı sabit ücret, geliştirme yok. Kurumsal planın veri koşullarını okuyun.
• Müşteriye açık, düşük hacim, sabit sorularHazır platformKurulum bedeli yok; başa baş çoğu zaman hiç gelmez.
• Müşteriye açık, sistemlere bağlı, büyüyen hacimAPI + özel geliştirmeKonuşma başı maliyet düşük, kontrol ve taşınabilirlik sizde.
• Çok yüksek hacim veya veri dışarı çıkamazKendi sunucunda modelSabit GPU gideri ve işletim emeği; ancak yük testiyle karar verin.

Kendi altyapısında model çalıştırmayı düşünen ekipler için dedicated sunucu kiralama ve bulut sunucu seçeneklerini aynı hesapta karşılaştırabiliriz. Ürününe yapay zeka özelliği ekleyen SaaS ekipleri için SaaS ürün özelliği için yapay zeka, ürünün kendisi yapay zeka olan girişimler için AI-native girişimler sayfalarında birim maliyet ve marj tarafını konuştuk.

Bir chatbot teklifini karşılaştırırken toplam rakamdan önce şu sekiz sorunun cevabını yazılı isteyin. Cevapların netliği, rakamdan daha çok şey söylüyor.

1. 1Token maliyeti kime fatura ediliyor, üstüne kâr payı ekleniyor mu?Bazı teklifler model ücretini sabit pakete gömer. Hacim büyüdüğünde ya siz fazla ödersiniz ya da sağlayıcı kalitesi düşük modele geçer.
2. 2“Sınırsız mesaj” vaadinin dayanağı nedir?Token ücretli bir hizmette sınırsızlık, adil kullanım sınırı ya da sessiz model değişikliği anlamına gelebilir.
3. 3Bilgi bankası, talimatlar ve konuşma kayıtları kimin mülkiyetinde?Sözleşme bittiğinde bunları standart biçimde alabilmelisiniz.
4. 4Model sağlayıcısını değiştirmek ne kadar sürer?Mimari tek bir sağlayıcıya kilitliyse fiyat artışında pazarlık gücünüz kalmaz.
5. 5Türkçe başarı nasıl ölçülecek?“Çok iyi Türkçe konuşuyor” bir ölçüt değil. Gerçek sorulardan oluşan bir test seti ve kabul eşiği isteyin.
6. 6İnsan devri nasıl çalışıyor?Devir kuralı, temsilcinin gördüğü ekran ve devir oranının raporlanması maliyetin en büyük kalemini belirleyebilir.
7. 7KVKK veri işleme sözleşmesi ve yurt dışı aktarım nasıl çözülüyor?Model çağrısı yurt dışına gidiyorsa hukuki dayanağın teklif aşamasında konuşulması gerekir.
8. 8Canlı sonrası destek neleri kapsıyor?Model güncellemesi, eval setinin yeniden koşulması ve bilgi bankası değişiklikleri bakımın içinde mi?

Bot yalnız soru yanıtlamakla kalmayıp sizin adınıza işlem yapacaksa artık bir ajan projesinden söz ediyoruz; farkı yapay zeka ajanı nedir? yazısında anlattık. İlk projeyi seçme ve pilot planı için şirketlerde yapay zeka kullanımı, ekip seçerken sorulacak genel sorular için yazılım firması seçerken dikkat edilmesi gerekenler yazılarımıza bakabilirsiniz.