[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-batch-inference::tr":3,"gloss-cluster-batch-inference::tr":23,"gloss-next-batch-inference::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"batch-inference","mlops","Toplu Çıkarım","Toplu çıkarım, model isteklerini etkileşimli bir çağrı yerine kuyruğa alınmış bir iş olarak çalıştırır. Çok sayıda girdi gönderirsiniz, sağlayıcı kapasite oldukça işler ve sonuçları sonra alırsınız — genelde saatler içinde ve eşzamanlı fiyata göre ciddi indirimle.\n\nBir işin toplu işe uygun olup olmadığının testi basittir: bunu bekleyen biri var mı? Dünkü destek taleplerini sınıflandırmak, ürün kataloğunu zenginleştirmek, bir korpus için gömme üretmek, gece boyunca belge özetlemek — kimse dönen ikonu izlemiyorsa gecikmenin maliyeti yoktur ve indirim doğrudan marja yazılır.\n\nMühendislik farkı çoğunlukla hata yönetimidir. Etkileşimli çağrılar yüksek sesle başarısız olur ve anında yeniden denenir; toplu iş ise saatler sonra, klavye başında kimse yokken kısmen başarısız olur. Sonuçları artımlı yazın, girdilerle eşleyin ki kısmi yeniden çalıştırma mümkün olsun ve işi atomik değil devam ettirilebilir sayın.\n\nSaaS için stratejik nokta şudur: toplu çıkarım neyin karşılanabilir olduğunu değiştirir. Etkileşimli fiyatlarla anlamsız özellikler — her kaydı gece yeniden puanlamak, tüm korpusta değerlendirme koşturmak — aynı tokenler yarı fiyatına olduğunda rutin hâle gelir.","Toplu çıkarım anındalığı maliyete takas eder: aynı iş, kuyruğa alınıp eşzamansız çalıştırıldığında etkileşimli fiyatın küçük bir kısmına yapılır.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"api","API",{"slug":15,"name":16},"cost-per-task","Görev Başına Maliyet",{"slug":18,"name":19},"inference-latency","Çıkarım Gecikmesi",{"slug":21,"name":22},"llm","Büyük Dil Modeli (LLM)",[24,28,32,35,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"annotation-guidelines","Etiketleme Kılavuzu","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"baseline-model","Temel Model (Baseline)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":31},"canary-prompt","Kanarya Prompt",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":38},"champion-challenger","Şampiyon-Meydan Okuyan (A\u002FB Model Testi)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":31},"class-imbalance","Sınıf Dengesizliği",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"continuous-batching","Sürekli Toplu İşleme (Continuous Batching)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"cross-validation","Çapraz Doğrulama",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":31},"data-labeling","Veri Etiketleme",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":38},"drift-detection","Sapma Tespiti (Drift Detection)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":38},"eval-harness","Değerlendirme Koşumu (Eval Harness)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":38},"experiment-tracking","Deney Takibi (Experiment Tracking)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":31},"explainability","Açıklanabilirlik"]