Context Engineering 2026: Token Şişkinliğini Durduran 8 Araç

"En iyi context engineering araçları" listelerinin büyük çoğunluğu, yeni bir etiketle sunulmuş RAG çerçeve özetlerinden ibarettir. Oysa context engineering gerçekte çok katmanlı bir stack'tir ve yalnızca bir katman için araç seçmek; üretimdeki açıkları halüsinasyonlar, fırlayan maliyetler ya da iki konuşma turu öncesini unutan ajanlar olarak karşınıza çıkarır.

Context engineering konusunda yeniyseniz kapsamlı rehberimizle başlayın. Bu yazı kavramları bildiğinizi ve somut araçlar seçmeniz gerektiğini varsayıyor.

En İyi 8 Context Engineering Aracı Bir Bakışta

İşte sıralamamız. Her araç, üretim hazırlığı, geliştirici deneyimi ve genel context pipeline üzerindeki etkisiyle yerini kazandı.

Şimdi her aracı ayrıntılı inceleyelim.

---

1. Langfuse -- İlk İhtiyacınız Olan Gözlemlenebilirlik Katmanı

Birinci sırada bir retrieval çerçevesi ya da caching API'si bekliyor olabilirsiniz. Gözlemlenebilirlik neden önce gelir? Ölçemediğiniz bir context pipeline'ını optimize edemezsiniz. Gözlemlenebilirliği atlayan ekipler, tek bir trace'in dakikalar içinde açıklayacağı halüsinasyonları haftalar boyunca debug ederek geçiriyor.

Langfuse, 19.000'den fazla GitHub yıldızına sahip açık kaynaklı LLM gözlemlenebilirlik platformudur. Pipeline'ınızdaki her LLM çağrısını izler -- hangi bağlamın girdiğini, ne çıktığını, ne kadara mal olduğunu ve kalitenin nerede bozulduğunu.

Güçlü Yönleri

• Açık kaynak ve MIT lisanslı. Sınırsız kullanım için kendi sunucunuzda barındırın ya da bulut katmanını kullanın. Satıcı bağımlılığı yok.
• Ölçeklenebilirlik için ClickHouse destekli. Yüksek hacimde üretim yüklerini sorunsuz karşılar.
• OpenTelemetry yerleşik. Mevcut gözlemlenebilirlik stack'inizle ayrı bir enstrümantasyon katmanı olmadan entegre olur.
• Framework'ten bağımsız entegrasyonlar. LlamaIndex, LangChain, OpenAI SDK, Anthropic SDK, Vercel AI SDK ile çalışır -- yani neredeyse her şeyle.
• Yerleşik prompt yönetimi. Prompt'ları trace'lerinizin yanında versiyonlayın ve test edin; prompt değişikliklerini kalite değişimleriyle ilişkilendirin.

Zayıf Yönleri

• Kendi barındırma kurulumu ClickHouse gerektirir; bunu büyük ölçekte işletmek önemsiz değildir.
• Kullanıcı arayüzü işlevsel olmakla birlikte, zincir trace'leri için LangSmith'in debug deneyimi kadar cilalanmış değil.
• Değerlendirme özellikleri daha yeni ve özel eval platformlarına kıyasla daha az olgun.

Fiyatlandırma

Kimler Kullanmalı

Üretimde LLM çağrısı yapan her ekip. Ciddiyim -- Claude, GPT veya Gemini'ye API çağrıları yapıyor ve gözlemlenebilirliğiniz yoksa kör uçuyorsunuz. Langfuse, hangi araçları seçtiğinizden bağımsız olarak ekleyeceğiniz ilk araç olmalıdır.

Karar

Langfuse no. 1'i hak ediyor çünkü bu listedeki her diğer aracı daha iyi çalıştırıyor. Her çağrının içinde neler döndüğünü görmeden ne retrieval'ı ayarlayabilirsiniz, ne caching'i optimize edebilirsiniz ne de bellek katmanını debug edebilirsiniz. Buradan başlayın.

---

2. Claude Prompt Caching -- Tam Kontrolle %90 Tasarruf

Context caching, çoğu ekibin henüz kullanmadığı, en az çabayla en yüksek etkiyi sağlayan optimizasyondur. Claude'un uygulaması, tüm sağlayıcılar arasında size en ayrıntılı kontrolü sunar.

Mesaj dizinizde açık cache_control kesme noktaları belirliyorsunuz ve Anthropic'in belgeleri, önbellek okumalarının temel giriş token fiyatının yalnızca %10'una mal olduğunu doğruluyor. Önbellek yazmaları tabandan %25 daha pahalıdır; ancak bu, önbellek girişi başına tek seferlik bir maliyettir. 5 dakikalık TTL, her önbellek isabetinde yenilenerek aktif konuşmaların önbellekte kalmasını sağlar.

Güçlü Yönleri

• Önbellek okumalarında %90 indirim. Hesap basit -- aynı sistem prompt'unu ya da few-shot örneklerini tekrar tekrar gönderiyorsanız, bu token'larda %90 tasarruf edersiniz.
• Açık kesme noktaları size kontrol verir. OpenAI'nin otomatik yaklaşımından farklı olarak neyin önbelleğe alınacağına tam olarak siz karar verirsiniz.
• Yenilenen 5 dakikalık TTL. Aktif oturumlar önbellekte kalır; boşta kalanlar doğal olarak sona erer.
• Claude 3.5 Sonnet, Haiku ve Opus ile çalışır. Tek bir model katmanıyla sınırlı değil.

Zayıf Yönleri

• 5 dakikalık TTL, toplu işleme iş yükleri için kısa. Çağrılarınız 5 dakikadan fazla arayla geliyorsa önbellekleme işe yaramaz.
• Açık cache_control işaretçileri gerektirir -- OpenAI'nin otomatik önbelleklemesinden daha fazla uygulama çabası.
• Anthropic ekosistemine bağımlısınız. Sağlayıcılar arası önbellekleme yok.

Fiyatlandırma

Kimler Kullanmalı

Tekrarlanan sistem prompt'ları, few-shot örnekleri ya da büyük belge bağlamlarıyla Claude API'larını kullanan ekipler. Aynı içerik 5 dakikalık bir pencere içinde birden fazla çağrıda görünüyorsa önbelleklemeyi hemen açın.

Karar

Claude Prompt Caching, tüm context engineering stack'indeki en basit maliyet optimizasyonudur. Claude kullanıyorsanız bugün açın. Yatırım getirisi anında gerçekleşir.

---

3. LlamaIndex -- Gerçekten İşe Yarayan Retrieval Katmanı

Retrieval katmanı, çoğu ekibin başladığı yerdir -- ve LangChain ile LlamaIndex tartışmalarının hiç bitmediği yerdir. 2026'da yanıt insanların düşündüğünden daha açık: LlamaIndex veri odaklı çerçevedir; LangChain/LangGraph ise orkestrasyon katmanıdır. Farklı sorunları çözüyorlar.

LlamaIndex, verilerinizden doğru bilgiyi çıkarmada öne çıkar. Belge alımı, yapılandırılmış veri işleme ve ilgili bağlamı döndüren retrieval pipeline'ları oluşturma -- bunlar temel görevidir.

Güçlü Yönleri

• LlamaHub üzerinden 160'tan fazla veri bağlayıcısı. PDF'ler, veritabanları, API'ler, Notion, Slack, Google Drive -- verileriniz nerede yaşıyorsa muhtemelen bir bağlayıcısı var.
• Birden fazla indeks türü. Vektör, anahtar kelime, ağaç ve bilgi grafiği indeksleri. Verilerinize uygun retrieval stratejisini seçin.
• Veri odaklı tasarım felsefesi. LlamaIndex, genel amaçlı bir çerçeve olmak yerine retrieval'ı iyi yapmak konusunda kararlıdır.
• LangGraph ile yerleşik entegrasyon. İkisi birlikte uyumlu çalışır -- LlamaIndex alım ve retrieval'ı, LangGraph ise ajanınızın sonuçlarla ne yapacağını üstlenir.
• MIT lisanslı ve açık kaynak. Lisans sürprizleri yok.

Zayıf Yönleri

• API yüzeyi geniş; belgeler yeni başlayanlar için bunaltıcı hissettirilebilir.
• Yalnızca basit vektör aramasına ihtiyacınız varsa LlamaIndex fazla olabilir. Doğrudan bir Qdrant veya Pinecone istemcisi daha basit olur.
• Ana sürümler arasında sık sık kırıcı değişiklikler.

Fiyatlandırma

Kimler Kullanmalı

Birden fazla kaynaktan veri alması ve bağlamı doğru şekilde getirmesi gereken RAG pipeline'ları oluşturan ekipler. Özellikle verileriniz "PDF dolu bir klasör"den ibaret olmadığında -- yapılandırılmış veritabanları, API'ler ve karma formatlı veriler LlamaIndex'in parladığı alandır.

Statik retrieval'ın ötesindeki araç entegrasyonları ve dinamik bağlam kaynakları için MCP rehberimize göz atın.

Karar

LlamaIndex, 2026'da üretim RAG için en iyi retrieval çerçevesidir. Orkestrasyon için LangGraph ile eşleştirin; elinizde en yetenekli context pipeline'ı olur.

---

4. Mem0 -- Altyapı Derdi Olmadan Üretim Ajan Belleği

Bellek olmadan ajanınız her konuşmayı ilk kez yapıyormuş gibi ele alır. Mem0 ile Zep arasındaki seçim, üretime geçiş hızı ile kurumsal zamansal karmaşıklık arasına gelir.

Mem0, gerçekten işe yarayan ajan belleğine giden en hızlı yoldur. Yönetilen API'si grafik ve vektör aramayı tek bir çağrıda birleştirir -- bir belleği saklarsınız, daha sonra geri alırsınız; hibrit yaklaşım hem anlamsal benzerliği hem de ilişkiye dayalı aramaları yönetir.

Güçlü Yönleri

• Yönetilen API sıfır altyapı anlamına gelir. Provizyon edilecek vektör veritabanı yok, bakımını yapılacak grafik depolama yok.
• Hibrit grafik + vektör arama. Salt vektör aramadan daha iyi geri çağırma. Mem0'ın kıyaslamalarına göre, bellek geri çağırma görevlerinde naif RAG'a kıyasla %26 daha yüksek doğruluk.
• Son derece basit API. Bir çağrıyla bellek saklayın, başka bir çağrıyla geri alın. Karmaşıklık temiz bir arayüzün arkasına gizlenmiş.
• Açık kaynak seçeneği mevcut. Mem0 OSS, veri egemenliğine ihtiyaç duyuyorsanız kendi barındırmanıza olanak tanır.

Zayıf Yönleri

• Satıcı tarafından raporlanan kıyaslamalar temkinli karşılanmalıdır. Kendi değerlendirmelerinizi yapın.
• Yönetilen API, ajanınızın belleğinin Mem0'ın sunucularında yaşadığı anlamına gelir. Kurumsal uyumluluk ekipleri buna itiraz edebilir.
• Zamansal bilgi grafikleri için Zep kadar olgun değil -- "müşterinin üç ay önceki adresi neydi?" gereksinimleriniz varsa Zep bunu daha iyi yönetir.

Fiyatlandırma

Bilmeye Değer Alternatifler

• Zep -- Kurumsal zamansal bilgi grafikleri. İş verisi aramalarında %90 daha düşük gecikme iddiasında. Gerçeklerin zaman içinde değiştiği ve bu değişiklikleri takip etmeniz gereken uygulamalar için en iyi seçenek.
• Letta (eski adıyla MemGPT) -- Ajanın kendi belleğini öz-düzenleme işlemleriyle yönettiği açık kaynaklı ajan çalışma zamanı. Yalnızca bir bellek katmanı değil, yerleşik bellekli tam bir ajan çerçevesidir.
• LangMem -- LangGraph ekosistemine zaten derinlemesine gömülü ekipler için hafif seçenek. Daha az özellik sunur ama ek bağımlılık eklemekten kaçınır.

Karar

Mem0, üretime geçiş hızı açısından kazanıyor. Çalışan ajan belleğine saatler içinde, haftalarca beklemeden kavuşursunuz. Zamansal izleme temel bir gereksinimse Zep'i, ajan çalışma zamanı üzerinde tam açık kaynak kontrolü istiyorsanız Letta'yı seçin.

---

5. LLMLingua -- Kimsenin Konuşmadığı Sıkıştırma Katmanı

Bu, tüm context engineering stack'indeki en az ele alınan katmandır. Sıkıştırma araçları, çıktı kalitesini feda etmeden token maliyetlerinizi 2-5 kat düşürebilir -- ama neredeyse hiçbir araç rehberi bunlardan söz etmez.

Microsoft Research'ten LLMLingua, LLM'nin çıktısını anlamlı biçimde değiştirmeyen token'ları tanımlayarak ve kaldırarak prompt'ları sıkıştırır. Bu bir özetleme değil -- küçük bir modelin şaşkınlık puanlarıyla yönlendirilen cerrahi token kaldırmadır.

Güçlü Yönleri

• Minimum kalite bozulmasıyla 2-5x sıkıştırma. Uygulamada 4.000 token'lık bir bağlamı çoğunlukla 1.500 token'a indirip neredeyse özdeş çıktılar alabilirsiniz.
• Microsoft Research destekli. Bir hafta sonu projesi değil -- hakemli değerlendirmeden geçmiş yayımlanmış araştırma.
• Açık kaynak. Lisans endişesi olmadan herhangi bir pipeline'a entegre edin.
• Önbelleklemeyi tamamlar. Önce sıkıştırın, sonra sıkıştırılmış sürümü önbelleğe alın; çift tasarruf.

Zayıf Yönleri

• Gecikme ekler. Sıkıştırma adımı, ana LLM çağrısından önce token'ları puanlamak için küçük bir model çalıştırır.
• Kalite bozulması ortalamada "minimum" olmakla birlikte, tekil uç durumlar önemli bağlamı kaybedebilir. Değerlendirme gereklidir.
• Ekosistem, retrieval veya bellek araçlarına kıyasla olgunlaşmamış. Belgeler daha ince.

Fiyatlandırma

Bilmeye Değer Alternatifler

• Selective Context -- Sıkıştırma yerine filtreleme yaklaşımı benimser. Alınan bağlam parçalarından hangisinin mevcut sorgu için gerçekten bilgi verici olduğunu değerlendirir ve LLM bunları görmeden önce geri kalanını eler. Yaklaşık 2 kat içerik işleme kapasitesi ve %40 bellek tasarrufu.
• context-engineering-toolkit (GitHub) -- Bağlam önceliklendirme ve kıyaslama için daha yeni bir açık kaynak projesi. Pipeline performansını ölçmek için kullanışlıdır.

Karar

LLMLingua, mevcut en iyi sıkıştırma aracıdır ve ücretsizdir. Sorun olgunluk -- bu araçlar hâlâ gelişmekte. Üretime geçmeden önce kendi pipeline'ınızda kapsamlıca test edin.

---

6. Gemini Context Caching -- Uzun Bağlamlar İçin En Yüksek İndirimler

Uygulamanız çok uzun bağlamlarla çalışıyorsa ve Google'ın modellerini kullanıyorsanız, Gemini'nin caching API'si piyasadaki en derin indirimleri sunuyor. Google'ın önbellekleme belgeleri, Gemini 2.5 modellerinde önbelleğe alınan token'larda %90'a kadar indirim gösteriyor.

Güçlü Yönleri

• Gemini 2.5'te %90'a, 2.0'da %75'e kadar indirim. Tüm sağlayıcılar arasında en yüksek önbellek okuma indirimleri.
• Yapılandırılabilir TTL. Claude'un sabit 5 dakikalık penceresinin aksine, önbelleğe alınan içeriğin ne kadar süre kalacağını siz belirlersiniz.
• Uzun bağlam uygulamaları için ideal. Tüm kod tabanlarını veya nadiren değişen belge koleksiyonlarını önbelleğe alıyorsanız saatlik depolama maliyeti okuma indirimlerine değer.

Zayıf Yönleri

• Önbellekleme için minimum 32.768 token. Önbelleğe alınabilir içeriğiniz ~25 sayfadan kısaysa bu özelliği hiç kullanamazsınız.
• Saatlik depolama maliyeti. Önbellek oluşturma, saatlik depolama ve (indirimli) okumalar için ücret ödersiniz. Uzun ömürlü önbelleklerde hesap şaşırtıcı çıkabilir.
• Gemini ekosistemi kilidi. Açıkçası yalnızca Google'ın modelleriyle çalışır.

Fiyatlandırma

Sağlayıcı Karşılaştırması

Karar

Gemini önbellekleme, 32k minimumunun sorun olmadığı uzun bağlam uygulamaları için kazanıyor. Daha kısa, yüksek frekanslı önbellekleme için no. 2'deki Claude yaklaşımı daha pratik. OpenAI'nin otomatik önbelleklemesi (%50 indirim, sıfır yapılandırma), tasarrufu düşünmeden isteyen ekipler için onursal bir söz hak ediyor.

---

7. CLAUDE.md + Cursor Rules -- Kodlama Ajanları için Context Engineering

Çoğu araç rehberinin tamamen gözden kaçırdığı bir şey: CLAUDE.md ve Cursor Rules gibi yapılandırma dosyaları, kodlama ajanlarınız için context engineering'dir. Ajanın tek bir satır kod yazmadan önce projeniz hakkında ne bildiğini tanımlarlar.

Güçlü Yönleri

• CLAUDE.md + /init en basit başlangıç noktasıdır. Claude Code, projenizin CLAUDE.md dosyasını talimatlar için okur -- kodlama standartları, mimari kararlar, sık kullanılan komutlar. /init komutu, proje yapınızı tarayarak otomatik olarak bir tane oluşturur.
• Üç bellek düzeyi. Proje düzeyi (CLAUDE.md), kullanıcı düzeyi (~/.claude/CLAUDE.md) ve oturum düzeyi, her etkileşimin ne kadar bağlam alacağı üzerinde ayrıntılı kontrol sağlar.
• AGENTS.md araçlar genelinde çalışır. Builder.io standardı Cursor, Copilot ve diğer kodlama ajanları tarafından destekleniyor. Farklı editörler kullanan ekipler için tek bir yapılandırma dosyası.
• Awesome Skills (Antigravity), Claude Code, Cursor ve Gemini CLI için 1.234'ten fazla önceden hazırlanmış bağlam paketiyle 22.000'den fazla GitHub yıldızına sahip. Topluluk tarafından sürdürülen beceri dosyaları, proje bağlamını sıfırdan yazmaktan kurtarır.

Zayıf Yönleri

• CLAUDE.md yalnızca Claude Code ile çalışır. Ekibiniz birden fazla yapay zeka kodlama aracı kullanıyorsa AGENTS.md de gerekir.
• Araçlar genelinde standart bir format yok -- her ajan kendi yapılandırma dosyasını farklı biçimde okuyor.
• Bakım yükü. Bu dosyalar projeniz geliştikçe eskir; eski bağlam hiç bağlam olmamasından daha kötüdür.

Fiyatlandırma

Claude Code, Cursor ve Copilot'ın proje bağlamını nasıl işlediğine dair daha derin bir karşılaştırma için yapay zeka kodlama araçları karşılaştırmamıza bakın.

Karar

Claude Code kullanıyorsanız CLAUDE.md + /init ile başlayın. Çok araçlı ekipler için AGENTS.md ekleyin. Bu katman gözden kaçması kolay, ama iyi yapılandırılmış kodlama ajanı bağlamı kod üretim kalitesini önemli ölçüde artırır.

---

8. LangChain / LangGraph -- Orkestrasyon Yapıştırıcısı

LangGraph no. 8'i, daha az önemli olduğu için değil, orkestrasyon katmanı olduğu için kazandı -- kendi başına belirli bir context engineering sorununu çözmek yerine diğer araçları birbirine bağlar. Bu listede daha üst sıralardaki araçlarla neredeyse kesinlikle birlikte kullanacaksınız.

Güçlü Yönleri

• Durumlu ajan grafikleri. LangGraph, daha basit çerçevelerin yönetemeyeceği çok adımlı akıl yürütme zincirlerini, araç kullanımı koordinasyonunu ve karmaşık kontrol akışını yönetir.
• Yerel LlamaIndex entegrasyonu. 2026 için önerilen kalıp: retrieval için LlamaIndex, orkestrasyon için LangGraph.
• Devasa ekosistem. Herhangi bir alternatiften daha fazla entegrasyon, eğitim materyali ve topluluk desteği.
• LangSmith entegrasyonu. Gözlemlenebilirlik için Langfuse yerine LangSmith tercih ederseniz, debug deneyimi mükemmeldir.

Zayıf Yönleri

• LangChain'in soyutlama katmanları ağır hissettirilebilir. Basit kullanım durumları gereksiz karmaşıklığın altına gömülür.
• API sık değişiyor. Altı ay önceki eğitim materyalleri çalışmıyor olabilir.
• Haystack, LangGraph + LlamaIndex'i bir araya getirmek yerine tek, kararlı bir çerçeve istiyorsanız daha temizdir.

Fiyatlandırma

Karar

LangGraph, karmaşık ajan pipeline'ları için en iyi orkestrasyon çerçevesidir. Retrieval için LlamaIndex (no. 3) ve gözlemlenebilirlik için Langfuse (no. 1) ile birleştirin. Daha basit, tek çerçeve yaklaşımı istiyorsanız Haystack'i değerlendirin.

---

Techsy Neden Langfuse'u no. 1 Seçiyor

Bir gözlemlenebilirlik aracını retrieval çerçevelerinin ve caching API'lerinin önüne koymak tuhaf görünebilir. İşte gerekçesi: Birlikte çalıştığımız, gözlemlenebilirliği atlayan her ekip onu sonradan ekledi -- gizemli halüsinasyonları ya da açıklanamayan maliyet artışlarını haftalarca debug ettikten sonra.

Langfuse, her LLM çağrısına tam olarak hangi bağlamın girdiğini, ne kadara mal olduğunu ve ne çıktığını gösterir. Bu görünürlük diğer her optimizasyonu mümkün kılar. LlamaIndex retrieval'ınızı, hangi belgeler gerçekten getirildiğini görmeden ayarlayamazsınız. Önbellek isabetleri ile ıskalamalarını izlemeden caching tasarruflarınızı ölçemezsiniz. Çıktıları karşılaştırmadan LLMLingua sıkıştırmanızı değerlendiremezsiniz.

Gözlemlenebilirlikle başlayın. Ardından uygulamanızın ihtiyaç duyduğu katmanları ekleyin.

Context Engineering Stack'inizi Nasıl Seçersiniz?

Doğru araçlar, neyi inşa ettiğinize bağlıdır. Bu karar çerçevesi, yaygın proje türlerini belirli araç seçimlerine eşler.

Tüm katmanları kapsayan tek bir araç yoktur. En iyi context engineering stack'i kendi kullanım senaryonuza göre bir araya getirilen yığındır.

Techsy'de, retrieval mimarisinden ajan belleğine kadar yapay zeka destekli uygulamalar için context engineering stack'leri tasarlayan ekiplere yardımcı oluyoruz. Ücretsiz danışmanlık alın.

Özel Bir Şeye mi İhtiyacınız Var?

Projeniz yukarıdaki karar çerçevesine tam olarak uymuyorsa -- diyelim ki etki alanına özgü bellek gereksinimleri ve katı gecikme bütçeleriyle çok modlu bir ajan pipeline'ı inşa ediyorsunuz -- genel bir araç önerisi yeterli olmaz.

Techsy'de tam da bu tür sorunları çözüyoruz. Konuşmacı yapay zeka, kodlama ajanları ve kurumsal RAG için üretim context pipeline'ları oluşturduk; kendi özel kısıtlamalarınız için doğru araçları seçmenize yardımcı olabiliriz. Yapay zeka entegrasyon hizmetlerimizi inceleyin. Yapay zeka mühendislik ekibimizle konuşun.

Sıkça Sorulan Sorular

Context engineering için hangi araçlar kullanılır?

Context engineering, her biri özel araçlara sahip birden fazla stack katmanına yayılır: retrieval (LlamaIndex, LangGraph), bellek (Mem0, Zep), sıkıştırma (LLMLingua), önbellekleme (Claude/Gemini/OpenAI API'leri), gözlemlenebilirlik (Langfuse, LangSmith) ve kodlama ajanı bağlamı (CLAUDE.md, AGENTS.md). Hiçbir araç tüm katmanları kapsamaz.

2026'da en iyi RAG çerçevesi hangisidir?

Veri alımı ve retrieval için LlamaIndex, orkestrasyon için LangGraph. 2026 üretim kalıbı her ikisini birlikte kullanmaktır -- LlamaIndex doğru belgeleri almayı, LangGraph ise ajanınızın bunlarla ne yapacağını yönetir.

En iyi yapay zeka ajanı bellek aracı hangisidir?

Yönetilen grafik + vektör API'siyle en hızlı üretime geçiş için Mem0. Zamansal bilgi grafikleri gerektiren kurumsal uygulamalar için Zep. Ajan çalışma zamanı ve bellek katmanı üzerinde tam açık kaynak kontrolü isteyen ekipler için Letta.

Claude prompt caching nasıl çalışır?

Mesaj dizinizde cache_control ile önbellek kesme noktaları işaretliyorsunuz. Önbelleklenen içerik 5 dakika kalır (her isabetle yenilenir). Önbellek okumaları, temel giriş fiyatının %10'una mal olur -- %90 tasarruf. Önbellek yazmaları tabandan %25 daha pahalıdır ama bu önbellek girişi başına tek seferlik bir maliyettir.

Gemini context caching nasıl çalışır?

API üzerinden yapılandırılabilir TTL ile bir önbellek oluşturursunuz. Önbelleklenen token'lar, modele göre %75-90 indirim alır (Gemini 2.5'te %90). Önbellek oluşturma, saatlik depolama ve indirimli fiyatla okuma için ücret ödersiniz. Minimum önbellek boyutu 32.768 token'dır.

CLAUDE.md dosyası nedir?

Her etkileşimden önce Claude Code'un okuduğu proje düzeyinde bir talimat dosyasıdır. Kodlama standartlarınızı, mimari bağlamı, sık kullanılan komutları ve projeye özgü kuralları içerir. /init komutu, deponuzu tarayarak otomatik olarak bir tane oluşturur. Kodlama ajanınız için context engineering olarak düşünün.

LangChain ve LlamaIndex birlikte kullanılabilir mi?

Evet, ve muhtemelen kullanmalısınız. LlamaIndex veri alımı ve retrieval'ı yönetir (160'tan fazla bağlayıcı, birden fazla indeks türü); LangGraph (LangChain'in ajan çerçevesi) ise orkestrasyon, araç yönlendirme ve çok adımlı akıl yürütmeyi üstlenir. Yerel olarak entegre olurlar.

En iyi açık kaynak context engineering araçları hangileridir?

Gözlemlenebilirlik için Langfuse (MIT lisansı, 19.000'den fazla GitHub yıldızı), retrieval için LlamaIndex (MIT), ajan belleği için Letta (açık kaynak çalışma zamanı), sıkıştırma için LLMLingua (Microsoft Research) ve temiz tek çerçeve RAG pipeline'ı için Haystack.

LLM bağlam penceresi maliyetleri nasıl düşürülür?

Üç yaklaşım birlikte çalışır: LLMLingua gibi sıkıştırma araçları (prompt'ları 2-5 kat küçültür), önbellekleme API'leri (Claude %90, Gemini %75-90, OpenAI %50 tasarruf) tekrarlanan bağlam maliyetlerini düşürür ve yalnızca ilgili bağlamı modele gönderen RAG üzerinden seçici retrieval.

LLM izleme için LangSmith mi Langfuse mu daha iyidir?

Langfuse çoğu ekip için öne çıkar -- açık kaynaklıdır, MIT lisanslıdır, ayda 50.000 gözlem sunan cömert ücretsiz katmanı vardır ve tüm büyük çerçevelerle entegre olur. LangSmith, tamamen LangChain/LangGraph ekosistemine bağlıysanız ve mümkün olan en sıkı zincir debug entegrasyonunu istiyorsanız daha iyidir.

Kaynaklar

• Claude Prompt Caching Belgeleri
• Gemini Context Caching Belgeleri
• LlamaIndex Belgeleri
• CLAUDE.md ve Bellek Belgeleri
• Langfuse Belgeleri
• Mem0 Belgeleri