AgentSpace Sprint Faturasına Token Yakma Dersleri
AgentSpace’te her sprint kapanışında ajan takımının token harcamasına bakıyorum: lider ajan planlıyor, worker’lar kodu yazıyor, doğrulama katmanı sonucu kontrol ediyor. Fatura bana sprint bitince tek toplam sayı olarak geliyor; hangi adımın neyi yaktığını geriye dönük çıkarmam gerekiyor. Çok-ajanlı bir sistemi elinde koşturan herkes bu sahneyi tanır: orkestrasyon katmanı harcamayı adım adım değil toplu gösterir — ve LLM token maliyetini düşürmek isteyen herkesin ilk çarptığı duvar da bu.
Kaynak: Bir Deep Research Ajanının Faturası
Quesma’nın kurucusu Quesma Blog’da anlattığına göre, kendi deep research ajan pipeline’ı Claude Fable 5 planıyla ilk denemede 111 ajan başlatmış, 123 iddiayı kuyruğa almış ama limit dolunca sadece 25’i doğrulanmış, nihai sentez hiç çalışmamış — 30 dakikada tüm Claude Max 5x limiti tükenmiş. Çözüm için Claude, Codex ve Antigravity aboneliklerini paylaşımlı hafızayla orkestre etmiş, ucuz modelleri bulucu güçlü modelleri doğrulayıcı yapmış, deep-research adımını sabit bir doğrulanmış-iddia listesi üzerinde çalışacak şekilde en sona taşımış.
AgentSpace Sprintine Uyguladığım Üç Kesinti
AgentSpace’te sprint başına token maliyetini zaten görev panosunda tutuyorum, o yüzden bu yazıyı kendi rakamlarımla karşılaştırmalık okudum. Üç ders doğrudan işime yarıyor.
Birincisi sıra değişikliği: ucuz model bulur, güçlü model doğrular, pahalı/derin adım en sona kalır. Şu an bazı sprint retro ve bilgi-tabanı görevlerinde bu sırayı henüz uygulamıyorum, doğrulama ve sentezi aynı worker’a yaptırıyorum — bunu bir sonraki sprintte ayırıp ölçeceğim.
İkincisi context compaction uyarısı. Kaynakta bir sistemin compaction eşiği değiştiğinde sprint başına sıkıştırma sayısının 4’ten 12-26’ya, token kullanımının 89 milyondan 160-185 milyona çıktığı belgelenmiş. AgentSpace worker oturumları da context compaction kullanıyor ama bende önce/sonra karşılaştırması yok; bunu henüz ölçmedim, sadece sprint başı ve sonu compaction sayısını loglamaya başlıyorum.
Üçüncüsü tool şeması dondurma. Kaynağa göre önbellek katman katman geçerli (tool → sistem → mesaj) ve sprint ortasında tek bir tool şemasını eklemek ya da sırasını değiştirmek önbelleğe alınmış tüm önek fiyatını tam fiyata çeviriyor, hatasız ve sessizce. AgentSpace worker’larına sprint sırasında yeni bir MCP aracı eklediğim oluyor; bundan sonra bunu sprint başında sabitleyip ortada dokunmayacağım.
Ne Değişmez
Kaynaktaki asıl numara üç abonelik (Claude, Codex, Antigravity) arasında fallback kurmak. AgentSpace worker’ları sadece Claude üzerinde koşuyor ve bunu değiştirmeyi planlamıyorum; çoklu-sağlayıcı orkestrasyon kapsamımın dışında kalıyor.
Token maliyetini düşürmenin en ucuz yolu yeni araç eklemek değil, sprint içinde neyin sabit kalması gerektiğine karar vermek.
Okuyucu Bugün Ne Yapsın
- Sprint başlamadan worker’lara verilen tool şemasını dondur, sprint ortasında MCP tool ekleme veya sırasını değiştirme.
- Sprint kapanışında compaction sayısını logla, sprint sprint karşılaştır.
- Ajan sırasını gözden geçir: ucuz model bul, güçlü model doğrula, pahalı/derin araştırma adımını en sona koy.
- Token faturasını sprint toplamı olarak değil, adım adım (planlama / kodlama / doğrulama) kaydet.
Yazar: Murat Baskıcıoğlu