🇬🇧 English •
🇨🇳 中文 •
🇯🇵 日本語 •
🇰🇷 한국어 •
🇧🇷 Português •
🇪🇸 Español •
🇩🇪 Deutsch •
🇫🇷 Français •
🇷🇺 Русский •
🇮🇳 हिन्दी
Entroly — AI Token Maliyetlerini %70–95 Azaltın
AI kodlama araçlarınız kod tabanınızın yalnızca küçük bir bölümünü görüyor.
Entroly daha geniş bir bağlam seçimi sunar — daha az token ile.
Kurulum ·
Cookbook ·
Kıyaslama ·
65+ desteklenen ajan ·
Dashboard
npm install -g entroly && entroly | pip install entroly && entroly go | Canlı demo →
---
## Sorun — ve Kârlılığa Etkisi
Her AI kodlama aracı — Claude, Cursor, Codex, Aider — aynı kör noktaya sahip: **aynı anda sadece 5–10 dosya görür.** Kod tabanınızın diğer %95'i görünmez.
Modeller büyümeye devam ediyor — **Claude Opus 4.7** daha fazla yetenek ve daha yüksek token başına maliyetle yeni çıktı. Daha büyük bağlam pencereleri sorunu çözmez; daha da kötüleştirir. İstek başına 186.000 token için ödeme yapıyorsunuz — ve bunun çoğu sadece kopyalanmış boilerplate kodu.
> **Entroly her iki sorunu da 30 saniyede çözer.**
---
## 1. Günde Ne Değişir
| Metrik | Entroly Öncesi | **Entroly Sonrası** |
|---|---|---|
| AI'nın gördüğü dosyalar | 5–10 | **Desteklenen dosyalar değişken çözünürlükte seçilir** |
| İstek başına token | ~186.000 | **9.300 – 55.000** |
| Aylık AI harcaması (günde 1K istek) | sağlayıcıya/modele bağlı | **giriş tokenları azaldığında düşer** |
| AI yanıt doğruluğu | sağlanan bağlama bağlı | **seçilen kanıtlara göre denetlenebilir** |
| İnceleme yükü | manuel inceleme | **sertifika/kanıt parçacıkları mevcut** |
| Kurulum | Günlerce prompt mühendisliği | **30 saniye** |
> Tasarruflar depo boyutuna, sorgu genişliğine, model fiyatlandırmasına ve bütçeye bağlıdır. Kendi deponuzda yerel ölçümler için `entroly demo` veya `entroly verify-claims` komutlarını çalıştırın.
---
## Rakiplerinizin Zaten Bildiği Şey
Bugün Entroly'i benimseyen ekipler sadece para biriktirmiyor — ekibinizin **asla yetişemeyeceği bileşik bir avantaj** biriktiriyor.
- **1. Hafta:** Onların AI'ı desteklenen dosyaları değişken çözünürlükte görüyor. Sizinki sadece birkaç açık dosyayı.
- **1. Ay:** Onların runtime'ı kod tabanı kalıplarını öğrendi. Sizinki hâlâ import'larda halüsinasyon görüyor.
- **3. Ay:** Onların kurulumu federasyona bağlı — dünya çapında binlerce ekipten optimizasyon stratejileri emiyor. Siz bunun var olduğunu bile bilmiyorsunuz.
- **6. Ay:** API maliyetlerinde $80K+ tasarruf ettiler. Bu bütçe işe alımlara gitti. Siz hâlâ finans ekibine AI faturasının neden arttığını açıklıyorsunuz.
Her beklediğiniz gün fark büyüyor. Federasyon etkisi **erken benimseyenleri daha hızlı güçlendirir** — ve bu avantaj bileşik büyür.
---
## 🌐 Federe Sürü Öğrenmesi — Bilim Kurgu Gibi Görünen Kısım
Rüya Döngüsü'nü alın ve **dünyada Entroly çalıştıran her geliştiriciyle** çarpın.
Siz uyurken daemon'unuz rüya görüyor — ve 10.000 diğeri de. Her biri biraz farklı kod sıkıştırma hileleri keşfediyor. Her biri öğrendiğini anonim olarak paylaşıyor. Her biri diğerlerinin bulduklarını emiyor.
**Uyanıyorsunuz. AI'nız dün bıraktığınızdan daha akıllı. Sizin yüzünüzden değil — sürünün rüyasında bulduğu şey yüzünden.**
```
Daemon'unuz rüya görür → daha iyi bir strateji keşfeder → anonim paylaşır
↓
10.000 diğer daemon dün gece aynı şeyi yaptı
↓
Laptopunuzu açarsınız → AI'nız zaten hepsini emmiş
```
**Ağ etkisi:**
- Her yeni kullanıcı herkesin AI'ını iyileştirir — o kurulu tabanı forklayamazsınız
- Altyapı maliyeti: **$0**. GitHub'da çalışır. Sunucu yok. GPU yok. Bulut yok
```bash
# Katılım — her zaman sizin seçiminiz
export ENTROLY_FEDERATION=1
```
### 🔒 Yerel Olarak Çalışır. Kodunuz Asla Makinenizden Çıkmaz.
Hava boşluklu ve düzenlemeye tabi ortamlarda çalışır — hiçbir şey dışarıya veri göndermez.
---
## Kıyaslamalar
### Doğruluk Korunması
Sıkıştırma doğruluğu etkilemez — canlı API ile doğrulandı (gpt-4o-mini, Wilson %95 CI):
| Kıyaslama | n | Bütçe | Temel (95% CI) | Entroly ile (95% CI) | Korunma | Token Tasarrufu |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NeedleInAHaystack | 20 | 2K | 100% [83.9–100%] | 100% [83.9–100%] | **100.0%** | **99.5%** |
| LongBench (HotpotQA) | 50 | 2K | 64.0% [50.1–75.9%] | 68.0% [54.2–79.2%] | **106.2%** | **85.3%** |
| Berkeley Function Calling | 50 | 500 | 100% [92.9–100%] | 100% [92.9–100%] | **100.0%** | **79.3%** |
| SQuAD 2.0 | 50 | 100 | 78.0% [64.8–87.2%] | 76.0% [62.6–85.7%] | **97.4%** | **39.3%** |
| GSM8K | 100 | 50K | 85.0% [76.7–90.7%] | 86.0% [77.9–91.5%] | **101.2%** | pass-through¹ |
| MMLU | 100 | 50K | 82.0% [73.3–88.3%] | 85.9% [77.8–91.4%] | **104.7%** | pass-through¹ |
| TruthfulQA (MC1) | 100 | 50K | 72.0% [62.5–79.9%] | 73.7% [64.3–81.4%] | **102.4%** | pass-through¹ |
> ¹ **pass-through**: Bağlam zaten bütçe dahilinde — Entroly doğru şekilde hiçbir şey yapmaz. Sonuçlar modele, veri setine ve token bütçesine göre değişir.
### Entroly Karşılaştırması (Uzun Bağlam)
| Yöntem | Korunma | Token Azaltma | Mimari / Ödünleşimler |
|---|---|---|---|
| **Entroly** | **100–106%** | **85–99%** | **Hızlı (~80ms).** Parça düzeyinde sırt çantası. Mükemmel birebir yapısal sadakat. |
| Token düzeyinde sinirsel budama | ~98–99% | 80–95% | **Yüksek yük.** Yerel transformer gerektirir. Kod sözdizimini bozar. |
| Kural tabanlı birebir sıkıştırma | ~100% | 50–70% | **Yüksek sadakat.** Ancak daha düşük token azaltma. |
| Dikkat tabanlı sıkıştırma | 95%+ | 26–54% | **Sağlam doğruluk.** Ancak daha düşük token azaltma. |
---
## Tam Eşitlik: Python & Node.js
| Yetenek | Python | Node.js (WASM) |
|---|---|---|
| Bağlam sıkıştırma | ✅ | ✅ |
| Kendini geliştirme | ✅ | ✅ |
| Rüya döngüsü | ✅ | ✅ |
| Federasyon | ✅ | ✅ |
| Yanıt damıtma | ✅ | ✅ |
| Sohbet ağ geçitleri | ✅ | ✅ |
| agentskills.io dışa aktarma | ✅ | ✅ |
---
AI'nızın israf ettiği tokenlar için ödeme yapmayı bırakın. Kendini öğreten bir AI başlatın.
npm install -g entroly && entroly | pip install entroly && entroly go