Netlify AI Gateway Nedir? Çoklu Model Entegrasyonu Rehberi

Netlify AI Gateway nedir? Netlify üzerinde çalışan bir uygulamanın farklı yapay zekâ model sağlayıcılarına tek bir OpenAI uyumlu API yüzeyi üzerinden erişmesini sağlayan yönetilen geçit katmanıdır. OpenAI, Anthropic, Google Gemini ve OpenRouter üzerinden sunulan modeller arasında uygulama kodunu büyük ölçüde değiştirmeden geçiş yapmayı, sağlayıcı hesabı ve API key kurulumunu azaltmayı ve kullanım maliyetini Netlify kredileri içinde izlemeyi amaçlar.

Bu kolaylık “AI çağrıları ücretsizdir” veya “hiç kimlik bilgisi kullanılmaz” anlamına gelmez. Netlify, desteklenen compute ortamlarında gerekli gateway/provider yapılandırmasını uygulamaya enjekte edebilir; model token maliyeti ise kullanılan sağlayıcı ve modele göre hesaplanıp Netlify kredisine dönüştürülür. Kendi sağlayıcı anahtarınızı tanımlarsanız Netlify bunun üzerine yazmaz ve faturalandırma sağlayıcı hesabınız üzerinden ilerleyebilir.

Öne Çıkanlar

• AI Gateway, birden fazla model sağlayıcısı için birleşik ve OpenAI SDK uyumlu bir endpoint sunar.
• 23 Ağustos 2026 itibarıyla resmî Netlify kaynaklarında OpenAI, Anthropic, Google Gemini ve OpenRouter desteklenen sağlayıcılar arasında yer alır.
• Model kataloğu dinamiktir; model ID’si, erişim durumu ve fiyatı her deploy veya testten önce doğrulanmalıdır.
• Netlify tarafından sağlanan kimlik bilgileri için production deploy gerekebilir; local ve preview davranışı ayrıca test edilmelidir.
• Kredi tabanlı planlarda AI inference, sağlayıcı maliyetinin Netlify kredisine çevrilmesiyle ölçülür.
• Gateway prompt ve model çıktısını varsayılan olarak saklamadığını, yalnız içerik taşımayan request metadata’sı tuttuğunu belirtir; gelişmiş logging açılırsa veri kapsamı yeniden değerlendirilmelidir.
• Fallback, retry ve rate limiting uygulama seviyesinde açık biçimde tasarlanmalıdır; “gateway var, otomatik olarak her hata çözülür” varsayımı yapılmamalıdır.

Netlify AI Gateway Mimarisi Nasıl Çalışır?

Basitleştirilmiş request yolu şöyledir:

``text Browser veya uygulama UI ↓ Netlify Function / Edge Function / framework server route ↓ Netlify AI Gateway ↓ OpenAI / Anthropic / Gemini / OpenRouter modeli ↓ Gateway response ↓ Uygulama yanıtı ``

Browser’ın gateway’e doğrudan ve sınırsız erişmesi yerine, çağrıyı server-side Function veya framework route üzerinden geçirmek daha güvenlidir. Bu katman kullanıcı doğrulama, rate limit, prompt boyutu, model allowlist’i, bütçe ve output validation uygulayabilir.

Gateway’in temel görevi model sağlayıcısı farklılıklarını ortak bir HTTP/SDK kalıbında birleştirmektir. Uygulama OpenAI SDK’sının baseURL ayarını Netlify gateway endpoint’ine yönlendirip model adını değiştirerek başka sağlayıcıya geçebilir. Bununla birlikte bütün modeller aynı yetenek ve response semantiğine sahip değildir. Tool calling, structured output, multimodal input, reasoning token’ları ve system prompt davranışı modelden modele değişebilir.

Bu nedenle birleşik endpoint, uygulama kodunu azaltır; model farklarını ortadan kaldırmaz.

Hangi Sağlayıcılar ve Modeller Desteklenir?

23 Ağustos 2026 itibarıyla Netlify’nin resmî AI Gateway materyallerinde şu sağlayıcılar listeleniyor:

• OpenAI,
• Anthropic,
• Google Gemini,
• OpenRouter.

OpenRouter, çok sayıda üçüncü taraf modeli tek sağlayıcı katmanından sunabildiği için model kataloğunu genişletebilir. Ancak bir modelin OpenRouter’da görünmesi, Netlify Gateway üzerinden her plan ve bölgede kesin erişilebilir olduğu anlamına gelmez.

Model seçerken şu alanları test zamanında kaydedin:

Alan	Neden gerekli?
Provider	Faturalandırma ve veri akışı
Exact model ID	Alias değişikliklerini önlemek
Model sürüm/tarih etiketi	Sonuçların tekrarlanabilirliği
Context window	Prompt ve doküman sınırı
Output token limiti	Yanıt kesilmesini önlemek
Tool/JSON desteği	Uygulama contract’ı
Input türleri	Metin, görsel veya dosya desteği
Güncel fiyat	Kredi tahmini
Deprecation durumu	Production sürekliliği

latest, auto veya tarih içermeyen alias kullanmak hızlı prototipte kolaydır; kontrollü karşılaştırmada model davranışı siz kod değiştirmeden değişebilir. Üretim uygulamasında model allowlist’i, yükseltme testi ve deprecation takibi oluşturun.

API Key Enjeksiyonu Nasıl Çalışır?

AI Gateway’in önemli kolaylıklarından biri, desteklenen Netlify compute ortamlarında gerekli provider credential ve gateway base URL yapılandırmasını sağlayabilmesidir. Uygulama geliştiricisinin her sağlayıcıda ayrı hesap açıp anahtar üretme ihtiyacı azalabilir.

Ancak şu ayrımlar kritiktir:

1. Kullanıcı API key girmez: Son kullanıcıdan OpenAI veya Anthropic anahtarı istemezsiniz. 2. Uygulama hiçbir kimlik bilgisi kullanmaz: Yanlıştır. Gateway çağrısının Netlify projesi ve kredileriyle ilişkilendirilmesi gerekir. 3. Kendi provider key’iniz vardır: Netlify mevcut anahtarı otomatik olarak override etmez; sağlayıcı faturalandırması ve quota’sı sizin hesabınıza kayabilir. 4. Local development: Production’da enjekte edilen değerler local ortamda aynı şekilde bulunmayabilir. Netlify Dev, Vite plugin veya açık development key stratejisi gerekir. 5. Production deploy: Netlify tarafından yönetilen gateway credential’larının tam akışı için production deploy gerekebilir.

Anahtarların browser bundle’a sızmadığını doğrulayın. VITE_, NEXT_PUBLIC_ veya REACT_APP_ gibi public prefix’ler private credential için kullanılmamalıdır.

OpenAI SDK Uyumlu Base URL Nasıl Kullanılır?

Netlify AI Gateway, OpenAI SDK biçimiyle çalışabilecek birleşik bir base URL sunar. Kavramsal TypeScript örneği:

```ts import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ apiKey: process. env. NETLIFY_AI_GATEWAY_KEY, baseURL: "https://ai-gateway. netlify. dev/v1" });

const response = await client. chat. completions. create({ model: "SUPPORTED_MODEL_ID", messages: [ { role: "system", content: "Kısa, doğrulanabilir ve Türkçe yanıt ver. " }, { role: "user", content: "Atomik deploy nedir? " } ], temperature: 0. 2, max_tokens: 300 }); ```

Environment variable adları ve exact model ID’leri güncel Netlify dokümanında doğrulanmalıdır. Bu kod taslak hazırlanırken gerçek gateway çağrısıyla çalıştırılmamıştır.

Uygulama katmanında provider’a özel özellikleri ortak bir interface arkasına alın:

```ts type ModelRequest = { model: string; prompt: string; maxOutputTokens: number; };

type ModelResult = { text: string; model: string; latencyMs: number; inputTokens? : number; outputTokens? : number; }; ```

Bu contract, model değiştirirken UI ve log katmanının aynı kalmasını sağlar. Provider-specific raw response’u doğrudan bütün uygulamaya yaymak migration maliyetini artırır.

Kredi ve Token Maliyeti Nasıl Hesaplanır?

AI inference maliyeti seçilen modele, input/output token sayısına ve sağlayıcının güncel fiyatına bağlıdır. Netlify kredi tabanlı planlarda sağlayıcı maliyetini krediye çevirir. 23 Ağustos 2026’da resmî kredi dokümanında 1 ABD doları sağlayıcı kullanımının 180 Netlify kredisine karşılık geldiği belirtiliyor.

Örnek hesap:

``text Provider maliyeti: 0,25 ABD doları Netlify AI kredisi: 0,25 × 180 = 45 kredi ``

Bu yalnız AI inference kalemidir. İsteği alan Function compute, web request ve response bandwidth’i ayrıca kredi tüketebilir.

Maliyet tahmininde şunları kaydedin:

• Input token,
• Output token,
• Cached input varsa ayrı fiyat,
• Reasoning token veya özel model ölçümü,
• Retry sayısı,
• Fallback model çağrıları,
• Function compute süresi,
• Kullanıcı başına günlük çağrı,
• Prompt’a eklenen sistem/context metni.

Aynı kullanıcı sorusu, konuşma geçmişinin tamamı her seferinde gönderilirse token maliyeti hızla büyür. Conversation truncation, retrieval, summary memory ve output limitleri kullanın.

Güvenlik, Veri Saklama ve Logging Nasıl Ele Alınır?

Netlify, AI Gateway üzerinden üçüncü taraf modellere gönderilen input’ların provider tarafından model eğitimi için kullanılmasına izin verilmediğini belirtir. Gateway varsayılan olarak prompt veya model output’unu saklamaz; içerik taşımayan request metadata’sı tutar. Gelişmiş logging etkinleştirildiğinde veri kapsamı değişebilir ve yeniden risk değerlendirmesi gerekir.

Bu politika şu sorumlulukları ortadan kaldırmaz:

• Prompt’a gereksiz PII veya secret koymamak,
• Seçilen model/provider’ın güncel veri işleme şartlarını incelemek,
• Kullanıcıya verinin AI sağlayıcısına iletileceğini açıklamak,
• Log drain, error tracker ve application loglarında prompt/output saklanıp saklanmadığını kontrol etmek,
• Retention ve silme talebini tasarlamak,
• Prompt injection’a karşı tool ve veri erişimini sınırlandırmak,
• Model output’unu HTML, SQL veya shell olarak doğrudan çalıştırmamak.

Server-side endpoint örneğinde kullanıcı prompt’unu tam olarak loglamayın:

``ts console.info("ai_request", { model, promptLength: prompt.length, userIdHash, requestId }); ``

PII içermeyen hash veya internal request ID, troubleshooting için yeterli olabilir. Prompt içeriğini loglamak gerekiyorsa açık consent, erişim sınırı ve kısa retention kullanın.

Fallback ve Retry Nasıl Tasarlanır?

Birleşik gateway, model değiştirmeyi kolaylaştırır; fakat her hatada otomatik ve güvenli fallback olacağı varsayılmamalıdır. Uygulama seviyesinde açık politika yazın.

Hata sınıfları:

Hata	Önerilen davranış
400 / invalid request	Retry yapma; schema/prompt düzelt
401/403	Credential ve proje config kontrolü
404 model	Model ID/availability kontrolü
429 rate limit	Backoff, kullanıcı limiti, gerekirse fallback
5xx provider	Sınırlı retry veya başka model
Timeout	AbortController, bir retry, daha küçük context
Content policy	Kullanıcıya güvenli açıklama; kör fallback yapma
Bütçe limiti	Çağrıyı durdur, düşük maliyetli model seçeneği sun

Exponential backoff ve jitter kullanın:

```text

1. deneme → 500 ms + jitter
2. deneme → 1 s + jitter
3. deneme → durdur veya kontrollü fallback

```

Aynı pahalı request’i sınırsız retry etmek maliyet ve latency’yi büyütür. Fallback modelin aynı input formatını, tool schema’sını ve safety gereksinimini desteklediğini test edin.

Fallback zinciri örneği:

``text Birincil: güçlü model ↓ 429/5xx/timeout İkincil: aynı capability, düşük maliyetli model ↓ başarısız Kullanıcıya yeniden deneme + request ID ``

Yanlış veya policy-blocked output’u başka modelle “mutlaka yanıt üret” yaklaşımıyla aşmaya çalışmayın.

Rate Limit ve Abuse Nasıl Kontrol Edilir?

Gateway kredisi uygulamanın server-side bütçesidir. Public endpoint sınırsız bırakılırsa bot trafiği, prompt flood veya büyük context saldırısı kredileri tüketebilir.

Minimum kontroller:

• Authenticated user veya signed anonymous session,
• IP ve user ID bazlı rate limit,
• Prompt karakter/token üst sınırı,
• Model allowlist,
• Maksimum output token,
• Günlük kullanıcı bütçesi,
• Global kill switch,
• Timeout ve concurrency sınırı,
• Repeated prompt deduplication/cache,
• Usage dashboard alarmı.

Browser’dan model adı, temperature ve max token gibi her parametreyi sınırsız kabul etmeyin. Server kendi izinli profile’ını seçmelidir:

``ts const MODEL_PROFILES = { fast: { model: "ALLOWED_FAST_MODEL", maxOutputTokens: 300 }, quality: { model: "ALLOWED_QUALITY_MODEL", maxOutputTokens: 800 } } as const; ``

Kullanıcı yalnız fast veya quality gibi kontrollü profile seçer; arbitrary model ID gönderemez.

AI Gateway Ne Zaman Doğrudan Provider API’sinden Daha Uygundur?

Gateway için güçlü işaretler:

• Birden fazla sağlaycı/model denenecek,
• Prototipte ayrı provider hesabı ve key yönetimi azaltılmak isteniyor,
• Tek SDK ve endpoint isteniyor,
• Netlify compute ve billing zaten kullanılıyor,
• Model switching ve karşılaştırma yapılacak,
• Kullanım Netlify kredisi içinde görülmek isteniyor.

Doğrudan provider için güçlü işaretler:

• Provider’a özel beta/özellik hemen gerekli,
• Özel kurumsal sözleşme ve quota var,
• Bölgesel data residency veya private networking şartı var,
• Provider observability ve fine-tuning akışı yoğun kullanılıyor,
• Gateway’in desteklemediği endpoint veya modality gerekiyor,
• Maliyet ve invoice doğrudan sağlayıcıda yönetilecek.

Hibrit yaklaşım da mümkündür: varsayılan çağrılar gateway, özel capability doğrudan provider. Ancak iki auth, billing ve logging yolunun operasyonel yükü artar.

Üç Modelli Zorunlu Test Planı

Aynı prompt en az üç desteklenen modelde çalıştırılmalıdır. Prompt örneği kişisel veri içermeyen, doğrulanabilir bir görev olmalıdır:

``text “Atomik deploy kavramını 120 kelimeyi geçmeden, bir teknik örnek ve bir sınırlama ile Türkçe açıkla.” ``

Test tablosu:

Alan	Model A	Model B	Model C
Provider	Kaydedilecek	Kaydedilecek	Kaydedilecek
Exact model ID	Kaydedilecek	Kaydedilecek	Kaydedilecek
Tarih/saat	Kaydedilecek	Kaydedilecek	Kaydedilecek
Temperature	Aynı	Aynı	Aynı
Max output tokens	Aynı	Aynı	Aynı
HTTP status	Ölçülmedi	Ölçülmedi	Ölçülmedi
Latency	Ölçülmedi	Ölçülmedi	Ölçülmedi
Input tokens	Ölçülmedi	Ölçülmedi	Ölçülmedi
Output tokens	Ölçülmedi	Ölçülmedi	Ölçülmedi
Netlify credits	Ölçülmedi	Ölçülmedi	Ölçülmedi
Error/retry	Ölçülmedi	Ölçülmedi	Ölçülmedi
Response hash	Ölçülmedi	Ölçülmedi	Ölçülmedi

Kalite değerlendirmesi kör ve basit rubric ile yapılabilir:

• Teknik doğruluk: 1–5,
• Talimata uyum: 1–5,
• Gereksiz iddia: 1–5 ters puan,
• Okunabilirlik: 1–5.

Tek prompt veya tek çalıştırma “en iyi model” sonucu vermez. Aynı koşulda tekrarlar, farklı prompt türleri ve insan değerlendirmesi gerekir.

> Editör notu — zorunlu özgün kanıt: Bu taslak hazırlanırken üç modelle gerçek gateway çağrısı yapılmadı. Yayından önce model kataloğundan üç erişilebilir exact model ID seçilmeli; Netlify planı, Function/SDK sürümü, region, prompt hash’i, tarih, latency, token usage, kredi ve raw error kodları kaydedilmelidir. Sonuçlar olmadan model üstünlüğü veya maliyet iddiası eklenmemelidir.

> Görsel notu: Uygulama → Function → AI Gateway → dört provider akış şeması, key injection sınırı ve üç modelli ölçüm tablosunu gösteren özgün görseller hazırlanmalıdır.

> İç link editör notu: API key olmadan AI uygulaması, model karşılaştırması ve Agent Runners yazıları yayımlandığında ilgili bölümlere doğal bağlantı eklenmelidir.

Netlify AI Gateway Kontrol Listesi

• [ ] Desteklenen provider ve exact model ID yayın tarihinde doğrulandı.
• [ ] Gateway çağrısı yalnız server-side endpoint’ten yapılıyor.
• [ ] Kendi key’i ile Netlify-managed credential farkı belgelendi.
• [ ] Browser bundle’da secret yok.
• [ ] Model allowlist ve output limitleri server’da.
• [ ] Prompt boyutu, rate limit ve günlük bütçe var.
• [ ] Retry yalnız geçici hata sınıflarında sınırlı.
• [ ] Fallback model capability uyumu test edildi.
• [ ] Prompt/output application loglarında gereksiz saklanmıyor.
• [ ] Enhanced logging açıksa retention ve access yeniden değerlendirildi.
• [ ] Token, provider maliyeti, Netlify kredisi ve Function compute ayrı ölçüldü.
• [ ] Üç modelli test gerçek sonuçlarla raporlandı.

Sık Sorulan Sorular

Netlify AI Gateway ücretsiz mi?

Hayır. Kredi tabanlı planlarda model sağlayıcısı maliyeti Netlify kredisine dönüştürülür. Free plan kredileriyle küçük test yapılabilir; sınırsız ücretsiz inference değildir.

Kullanıcı OpenAI API key’i girmek zorunda mı?

Netlify-managed gateway akışında son kullanıcıdan provider key’i istemeyebilirsiniz. Uygulama çağrısı yine Netlify projesi, credential ve kredi mekanizmasıyla yetkilendirilir.

Kendi provider key’imi kullanabilir miyim?

Evet. Netlify mevcut provider key’inizi override etmez. Bu durumda quota ve faturalandırmanın hangi hesapta ilerlediği test edilmelidir.

Tüm modeller aynı API özelliklerini destekler mi?

Hayır. Ortak endpoint temel çağrıyı standartlaştırır; tool calling, JSON schema, multimodal input, reasoning ve token alanları modelden modele değişebilir.

Prompt ve output Netlify’de saklanır mı?

Netlify, AI Gateway’in varsayılan olarak prompt ve output saklamadığını, yalnız request metadata’sı tuttuğunu belirtir. Enhanced logging veya uygulamanızın kendi logları bu durumu değiştirebilir.

Kaynaklar

• Netlify AI Gateway
• Build with AI overview
• Security and privacy for AI features
• How Netlify credits work
• Netlify Functions

Sonuç

Netlify AI Gateway nedir sorusunun pratik cevabı, birden fazla AI sağlayıcısını tek Netlify-native erişim ve faturalandırma katmanında birleştiren model geçididir. En büyük avantajı provider kurulumunu ve model switching kodunu azaltmasıdır. En önemli sınırları ise model yeteneklerinin tam standart olmaması, inference’ın kredi tüketmesi ve güvenlik/bütçe kontrollerinin uygulama tarafından eklenmesi gereğidir. Gateway’i server-side endpoint, allowlist, rate limit, logging politikası ve ölçülebilir fallback ile kullanın; model seçimini güncel katalog ve gerçek test sonucuna bağlayın.

AI Gateway ile çoklu model entegrasyonunu denemek için [ücretsiz hesap oluşturabilirsiniz](https://join. netlify. com/wmkqymu1heo2). Bu bir iş ortaklığı bağlantısıdır; bağlantı üzerinden kayıt olmanız veya ücretli plana geçmeniz halinde Ortak Alan komisyon kazanabilir.