İşletmeye Özel Yapay Zeka Yazılımı Maliyeti 2026
Yapay zeka yazılımı maliyetini 7 faktör belirler: dağıtım modeli, model katmanı, token hacmi, entegrasyon sayısı, veri hazırlığı, GPU sınıfı ve bakım. Kanıtlama (PoC) projeleri temsilî olarak ~30K-80K TL bandından başlar; kesin fiyat kapsam netleşmeden verilemez.
Önce dürüst cevap: tek bir fiyat yok
"Yapay zeka yazılımı ne kadar tutar?" sorusunun tek rakamlı bir cevabı yoktur — ve size ilk görüşmede kesin fiyat söyleyen herkese temkinli yaklaşmanızı öneririz. Aynı "chatbot" başlığı altında 20 soruluk bir FAQ botu ile CRM'e bağlı, çok kanallı bir kurumsal asistan arasında 5-6 kat maliyet farkı olabilir. Bu yazıda fiyatın neden değiştiğini, senaryo bazlı temsilî bantları ve hazır SaaS aboneliğiyle özel geliştirmenin 3 yıllık toplam maliyet aritmetiğini açıklıyoruz.
Bu yazıdaki tüm TL değerleri temsilîdir/örnektir; her proje kapsam, veri olgunluğu ve entegrasyon sayısına göre ayrı hesaplanır.
Maliyeti belirleyen 7 faktör
| Faktör | Maliyete etkisi |
|---|---|
| 1. Dağıtım modeli | Bulut API (aylık gider/OPEX), on-premise (donanım yatırımı/CAPEX) veya hibrit. On-premise, KVKK-hassas veride tercih edilir ama donanım kalemi ekler. |
| 2. Model katmanı | En güçlü (frontier) modeller ile küçük/açık kaynak modeller arasında token başına maliyet farkı büyüklük mertebesi düzeyindedir. |
| 3. Token hacmi ve eşzamanlılık | Aylık çağrı hacmi, aylık işletme giderinin ana kalemidir; eşzamanlı kullanıcı sayısı altyapı boyutunu belirler. |
| 4. Entegrasyon sayısı | ERP, CRM, veritabanı, e-posta, WhatsApp… Her ek sistem; bağlayıcı (konnektör), yetkilendirme ve test eforu demektir. |
| 5. Veri hazırlığı | Dağınık, etiketsiz veya temizlenmemiş veri, projenin görünmeyen en büyük kalemi olabilir. Veri hazırsa maliyet belirgin düşer. |
| 6. GPU sınıfı (on-premise ise) | Çalıştırılacak model boyutu GPU/VRAM ihtiyacını belirler; ayrıntılı dökümü on-premise LLM maliyet yazısında verdik. |
| 7. Bakım ve izleme | Model çıktısı denetimi, log/gözlemlenebilirlik, güncelleme ve destek — canlıya çıktıktan sonra süren kalemdir. |
Senaryo bazlı temsilî maliyet bantları
Aşağıdaki bantlar Türkiye pazarındaki tipik proje büyüklüklerine göre temsilî aralıklardır; sitedeki chatbot ve yapay zeka yazılımı rehberlerindeki örnek bantlarla tutarlıdır. Değerler örnektir; her proje ayrı hesaplanır.
| Senaryo | Tipik kapsam | Süre | Temsilî bant |
|---|---|---|---|
| Kanıtlama (PoC) | Tek kullanım senaryosu, hazır LLM API | 4-8 hafta | ~30K–80K TL |
| AI chatbot | Temel FAQ botundan kurumsal (LLM + CRM/DB) bota | 2 hafta – 4 ay | ~40K–250K TL |
| Mevcut yazılıma AI özelliği | Tek akış (özetleme, sınıflandırma, çıkarım) + API entegrasyonu | 2-4 ay | ~80K–250K TL |
| RAG'li kurum içi asistan | Kurum belgeleriyle soru-cevap, erişim kontrolü, kaynak gösterme | 3-6 ay | ~120K–500K TL |
| Kurumsal çok modüllü sistem | Çoklu use-case, MLOps, gerçek zamanlı işleme | 6-12 ay | ~250K–800K TL |
| On-premise LLM kurulumu | Donanım + yazılım + operasyon (veri kurumda kalır) | 2-6 ay + tedarik | Donanım belirler — ayrıntılı döküm |
Aylık işletme maliyeti: yaşayan sistemin gideri
Geliştirme bedeli tek seferliktir; sistem canlıya çıktıktan sonra üç kalem devam eder:
- Model çağrısı (bulut API kullanılıyorsa): Maliyet = (giriş token + çıkış token) × birim fiyat. Türkçede 1 kelime yaklaşık 2-3 token ürettiği için Türkçe metin İngilizceden daha fazla token tüketir; hesap için güncel resmî liste fiyatı kullanılmalıdır. Ayrıntı: ChatGPT/OpenAI API entegrasyon rehberi.
- Barındırma: Bulut sunucu veya (on-premise ise) elektrik, soğutma ve yedekleme.
- Bakım ve izleme: Çıktı kalitesi denetimi, log/gözlemlenebilirlik, model ve bağımlılık güncellemeleri.
Düşük hacimli bir chatbot için bu toplam aylık birkaç bin TL mertebesinde başlayabilir; hacim büyüdükçe token kalemi belirleyici hale gelir. Maliyeti düşüren teknikler: önbellekleme (caching), ucuz/güçlü model yönlendirmesi (routing), prompt sıkıştırma ve yanıt uzunluğu sınırı.
Hazır SaaS aboneliği vs özel geliştirme: 3 yıllık aritmetik
Hazır AI SaaS araçları kullanıcı/kullanım başına aylık ücretle çalışır; özel geliştirme ise tek seferlik yatırım + bakımdır. Üç yıllık toplam maliyeti karşılaştırmanın formülü basittir:
- Hazır SaaS (3 yıl) ≈ kullanıcı sayısı × aylık kullanıcı ücreti × 36 ay (+ kullanım aşım ücretleri)
- Özel geliştirme (3 yıl) ≈ tek seferlik geliştirme bedeli + yıllık bakım × 3 (+ varsa API/barındırma gideri)
Tamamen varsayımsal bir örnekle: 25 kullanıcılı bir ekip, kullanıcı başına aylık 500 TL varsaydığımız bir araca 3 yılda 25 × 500 × 36 = 450.000 TL öder — ve sözleşme bitince elinde kalan bir varlık yoktur; fiyatı da sağlayıcı belirler. Aynı bütçeyle yapılan özel geliştirmede kaynak kodu, model kurgusu ve verinizle oluşan birikim kalıcı kurumsal varlık olarak sizde kalır. Bu örnekteki abonelik ücreti gerçek bir ürünün fiyatı değil, aritmetiği göstermek için seçilmiş varsayımsal bir değerdir.
Kırılma noktası her kurumda farklıdır: az kullanıcı + genel ihtiyaç = SaaS mantıklı; çok kullanıcı + size özgü süreç + KVKK-hassas veri = özel geliştirme öne geçer. Bu kararın tablolu karşılaştırması ana sayfadaki hazır araç vs özel geliştirme bölümünde, işletme-yüzlü karar ağacı ise ChatGPT'yi işimize bağlayabilir miyiz? rehberinde var.
Maliyeti düşüren 5 karar
- Küçük başlayın: Tek use-case'li PoC, hipotezi büyük yatırımdan önce test eder; kriter tutmazsa büyütmezsiniz.
- Model katmanını işe göre seçin: Her iş frontier model gerektirmez; sınıflandırma gibi işlerde küçük model yeterlidir.
- Veriyi önce toparlayın: Veri hazırlığı projeden önce yapılırsa geliştirme eforunun en belirsiz kalemi ortadan kalkar.
- Hibrit yönlendirme kurun: Basit sorular ucuz modele, karmaşık olanlar güçlü modele — aylık token faturasını ciddi düşürür.
- Bakımı baştan planlayın: İzleme ve değerlendirme (eval) düzeneği ilk günden kurulursa, sonradan pahalı yeniden-iş çıkmaz.
Süreç nasıl işler?
Kapsam netleşmeden fiyat vermeyiz; süreç analizi sonrası kalem kalem gerekçeli teklif çıkarırız. Özel geliştirme sürecini Yazılım Koçu özel yazılım geliştirme ekibi yürütür: süreç analizi, danışmanlık, geliştirme ve canlıya alma tek elden ilerler — kaynak kodu, model kurgusu ve veri sizin olur. Kendi senaryonuz için talep formundan kapsamınızı yazmanız yeterli.
Merak edilenler
Yapay zeka PoC (kanıtlama) projesi ne kadar tutar?
Tek bir kullanım senaryosunu hazır LLM API ile test eden bir kanıtlama (PoC) projesi tipik olarak 4-8 hafta sürer ve Türkiye pazarında temsilî olarak ~30K-80K TL bandındadır. Bu değerler örnektir; kapsam, veri hazırlığı ve entegrasyon sayısına göre her proje ayrı hesaplanır. PoC'nin amacı büyük yatırımdan önce hipotezi ucuza test etmektir.
Yapay zeka yazılımının aylık işletme maliyeti nedir?
Geliştirme bittikten sonra üç kalem devam eder: model çağrısı maliyeti (bulut API kullanılıyorsa token başına; formül: giriş + çıkış token × birim fiyat), barındırma (sunucu/GPU veya bulut) ve bakım-izleme. Düşük hacimli bir chatbot için bu toplam aylık birkaç bin TL mertebesinde başlayabilir; hacim büyüdükçe token kalemi belirleyici hale gelir. Kesin rakam kullanım hacmi ölçülmeden verilemez.
Hazır AI SaaS aboneliği mi, özel geliştirme mi daha ekonomik?
Kısa vadede ve düşük kullanıcı sayısında hazır SaaS genelde daha ucuzdur. Kullanıcı/kullanım başı abonelik modeli ölçekle doğrusal büyüdüğü için, kullanıcı sayısı ve hacim arttıkça 3 yıllık toplam maliyette tek seferlik özel geliştirme öne geçebilir. Karar aritmetiği basittir: 36 ay × kullanıcı sayısı × aylık ücret toplamını, geliştirme bedeli + 3 yıllık bakımla karşılaştırın. Ayrıca özel geliştirmede kaynak kodu ve model kurgusu kalıcı kurumsal varlık olarak sizde kalır.
Fiyat aralıkları neden bu kadar geniş?
Çünkü "yapay zeka projesi" tek bir ürün değildir. Aynı chatbot başlığı altında 20 soruluk bir FAQ botu ile CRM'e bağlı, çok kanallı kurumsal asistan arasında 5-6 kat maliyet farkı olabilir. Belirleyiciler: dağıtım modeli, model katmanı, token hacmi, entegrasyon sayısı, veri hazırlığı eforu, GPU sınıfı ve bakım kapsamı. Bu yüzden ciddi bir teklif ancak kapsam netleşince verilir.
Net fiyat teklifini nasıl alırım?
Kullanım senaryonuzu, mevcut sistemlerinizi ve veri durumunuzu kısaca yazmanız yeterli; süreç analizi sonrası kapsama bağlı net teklif çıkarılır. Talep formu bağlayıcı değildir ve 1 iş günü içinde gerçek bir uzman döner.
Kurumunuza özel çözümü konuşalım.
İhtiyacınızı yazın; yapay zeka, veri analitiği ve siber güvenlik çözümlerini değerlendirip 1 iş günü içinde dönelim. Aradığınız yoksa talep üzerine geliştiririz.
Talep Oluştur