Agent Zero API maliyetleri: ana, yardımcı ve embedding modelleri

Açık kaynaklı AI agent framework'ü Agent Zero'nun maliyeti 0 $'dır — LICENSE dosyası MIT koşullarını ve Agent Zero, s.r.o. telif hakkını taşır; agent-zero.ai bu yazılım için herhangi bir fiyatlandırma sayfası, plan veya ücretli barındırılan katman tanıtmaz — bu nedenle "Agent Zero pricing", altındaki model API faturasını ifade eder. Tek modelli bir agent'tan farklı olarak bu fatura üç model rolüne bölünür; roller ayrı ayrı yapılandırılır ve ayrı ayrı ücretlendirilir: ana model, yardımcı model ve embedding modeli. Kunavo herhangi bir embedding modeli sunmaz; bu nedenle burada yalnızca ilk iki rol satın alınır, üçüncü rol ise yerel varsayılanda kalır veya bu adımı satan bir sağlayıcıya yönlendirilir. Dolayısıyla tek bir sohbet yanıtı almak entegrasyonun tamamlandığı anlamına gelmez — üç rolden birinin yanıt verdiği anlamına gelir.

Önce bir ayrım yapalım; çünkü bu, kenarda değil sonuçlar sayfasında yer alıyor. Agent Zero Token (A0T), Base üzerindeki bir kripto para birimidir ve bu sayfanın 17 Eylül 2026'da kaydedilen "agent zero pricing" sorgusuna ait tek arama sonuçları çekiminde dördüncü sırada yer almıştır; Coinbase fiyat sayfası da yedinci sıradadır. Tek bir çekim sıralama değildir. Token gerçekten projenin kendisine aittir — CoinGecko'nun resmi bağlantılar bölümü agent-zero.ai'yi ve projenin GitHub deposunu gösterir — bu da onu bir fiyat listesiyle karıştırmayı kolaylaştırır. Ancak bu bir fiyat listesi değildir: hiçbir token kotasyonu bu yazılımın fiyatı değildir; bu sayfa yatırım veya alım satım yönlendirmesi sunmaz ve token aşağıda yalnızca ücretsiz bir endpoint için belirtilmiş bir koşul olarak görünür.

Bu yazılımın fiyatı olmayan "Agent Zero" adlı dört şey

Aşağıdaki ilk satır dışında hiçbir şey "agent zero pricing" arama sonuçları çekiminde gözlemlenmedi; diğer üçü araştırma sırasında karşılaşacağınız ad çakışmalarıdır, o sayfanın döndürdüğü sonuçlar değildir.

21 Eylül 2026'da kontrol edilen kaynaklar: LICENSE dosyası (MIT, Agent Zero, s.r.o. telif hakkı), PyPI proje sayfası ve hizmetin "Agent Zero topluluğu için ücretsiz, bonus bir özellik" ve "ticari veya ücretli bir teklif değil" olduğunu; token sahiplerine token'larını stake etmeleri karşılığında sunulduğunu ve kotanın "dinamik olarak belirlendiğini ve garanti edilmediğini" belirten LLM API koşulları. Stake eşiği ve ortaya çıkan kota, bu sayfanın okuyabildiği hiçbir yerde yayımlanmamıştır; bu nedenle hiçbiri burada belirtilmez. Yazılımın kendisiyle ilgili olarak agent0ai/agent-zero deposu için GitHub API'si deponun arşivlenmediğini ve devre dışı bırakılmadığını, 19.227 yıldızı bulunduğunu bildirir; en son sürüm ise 9 Eylül 2026'da yayımlanan v2.12'dir.

Üç rol, üç ayrı fatura

Agent Zero'nun Model Presets kılavuzu, her kurulumun bir ana, bir yardımcı ve bir embedding modeli içerdiğini belirtir. Bu, v1'den kalma bir unsur değildir: conf/model_providers.yaml dosyası main dalında tam olarak iki üst düzey bölüm içerir; bunlar 29 sağlayıcılı chat: ve 16 sağlayıcılı embedding: bölümleridir ve hem ana hem yardımcı roller sohbet listesinden yararlanır. Kurulum kılavuzu ayrıca yerleşik Browser'ın kendine ait ayrı bir varsayılan model yuvası olmadığını ekler.

Bu rolü taşımadan önce varsayılanı anlamaya değer. models.py dosyasında sağlayıcısı huggingface olan ve model adı sentence-transformers/ ile başlayan bir embedding çağrısı, doğrudan yerel bir SentenceTransformer sarmalayıcısına yönlendirilir — HTTP isteği ve anahtar yoktur — ve seçilmiş Default ön ayarı bu rol için sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 modelini sabitler. Kurulum kılavuzu ayrıca embedding_llm ayarını değiştirmenin "A0'ın tüm belleğini yeniden dizinleyeceğini" belirtir; bu da bu yuvayı bir ayar değil, bir geçiş haline getirir — bunu bir geçiş olarak planlayın ve değiştirmeden önce bellek dizininin yedeğini alın. Erişim kalitesi ile depolamanın nasıl etkileştiğine dair daha geniş soru için RAG implementation, bu framework dışındaki aynı kararı ele alır.

Agent Zero özel API'si: endpoint ve anahtar nereye yazılır

17 Eylül 2026'da kaydedilen arama çekiminde "agent zero custom api" sorgusu projenin api-integration kılavuzunu üçüncü sıraya yerleştirdi; ancak bu belge farklı bir soruyu yanıtlar — gerçek başlığı "Adding External APIs Without Code"dur ve LLM sağlayıcınızı seçmekle değil, agent'a üçüncü taraf API'lerini çağırmayı öğretmekle ilgilidir. Bunun yerine sağlayıcı yolunu, 21 Eylül 2026'da depodan okunmuş şekliyle aşağıda bulabilirsiniz.

1. Sağlayıcıyı seçin. Sağlayıcı kimliği: other; conf/model_providers.yaml bunu Other OpenAI compatible olarak adlandırır ve hem chat: hem de embedding: bölümlerinde listeler. Kurulum kılavuzu aynı şeyi OpenAI Compatible olarak yazar; bu nedenle arayüzde her iki etiketi de görmeyi bekleyin.
2. Anahtarı External Services içine yazın. Kılavuzdaki ifade şöyledir: "API anahtarını External Services -> Other OpenAI-compatible API keys altında ekleyin, ardından model ayarlarında sağlayıcı olarak OpenAI Compatible'ı seçin".
3. Taşıdığınız her rol için API URL'sini ayarlayın. Bu, rol başına bir alandır ve preset dosyasında api_base olarak saklanır; kılavuz bunu "chat model için API endpoint'inin URL'si" olarak tanımlar.
4. Model kimliğini elle yazın; ağ geçidinizin kataloğunda yazıldığı şekliyle tam olarak girin ve ön ek kuralını koruyun: doğrudan sağlayıcılar yalın kimliği alır, ağ geçitleri ise genellikle bir satıcı ön eki ister.

# One Model Preset, three independent blocks. Each carries its own
# provider, model name and api_base, so the three roles can point at
# three different endpoints — and its own rl_* rate-limit fields.
# Schema read from agent0ai/a0-presets
# on September 21, 2026; the values below are an illustration.
chat:
  provider: other        # the UI calls it 'Other OpenAI compatible'
  name: <the id your gateway's own catalog lists>
  api_base: "https://api.kunavo.com/v1"
  ctx_length: 200000
utility:
  provider: other
  name: <a cheaper id from the same catalog>
  api_base: "https://api.kunavo.com/v1"
  ctx_length: 128000
embedding:
  provider: huggingface  # shipped default: local, CPU, no HTTP call
  name: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
  api_base: ""

Arka planda models.py, çağrıdan hemen önce sağlayıcıyı yeniden yazar — kaynak kodundaki yorum şöyledir: remap other to openai for litellm — bu nedenle özel endpoint OpenAI Chat Completions biçimini konuşmalıdır ve katalogdaki her sohbet sağlayıcısı a0_api_mode: chat değerini taşır. LiteLLM bunların tümü için taşıma katmanıdır; requirements.txt dosyasında litellm==1.88.1 olarak sabitlenmiştir ve yanında "CVE-2026-42271 fix: patched floor is 1.83.7" yorumu bulunur. Kimlik bilgisini arayüze yazmamayı tercih ederseniz ortam yolu şu sırayla okunur:

# models.py get_api_key() reads these three spellings in this order,
# for provider id `other`. A comma-separated value is round-robined
# across calls. Read from main on September 21, 2026.
API_KEY_OTHER=your-key
# OTHER_API_KEY=your-key
# OTHER_API_TOKEN=your-key

Kurulum kılavuzundan tekrarlamaya değer bir Docker tuzağı: container içinde bir API temel URL'sindeki localhost ve 127.0.0.1, host'unuzu değil Agent Zero container'ını ifade eder; bu nedenle host üzerindeki bir model sunucusu için http://host.docker.internal:<port> veya bridge adresi gerekir. Bu durum yerel çalışma zamanları için geçerlidir, genel HTTPS endpoint'i için değil.

Resmi kurulum belgelerindeki iki kusuru, metni olduğu gibi izlemeye başlamadan önce bilmekte yarar var; çünkü her ikisi de 21 Eylül 2026'da doğrulandı. İlk olarak, kurulum kılavuzundaki A0 Launcher indirme bağlantıları v0.9'a sabitlenmiştir ve metin "the A0 Launcher v0.9 release" ifadesini kullanır; ancak başlatıcının kendi sürümler sayfası 9 Eylül 2026'da yayımlanan v1.7'yi gösterir — sekiz sürüm daha yenidir. Sabitlenmiş indirme URL'leri yerine sürümler sayfasını kullanın. İkinci olarak, kılavuzun "Model Naming by Provider" tablosu, OpenAI satırının örnek hücresine bir Anthropic model kimliği koyar; çevredeki açıklama bu ayrımı doğru yapar. Genel kuralı tablo satırından değil açıklamadan alın: doğrudan model sağlayıcısı yalın model kimliğini alır, ağ geçidi ise genellikle bir sağlayıcı ön eki ister.

Özel bir endpoint'in karşılaştığı dört sınır

Bütçeyi değiştirme ihtimali en yüksek olan önbellekleme kapısıdır; bu nedenle kaynak kodun tam olarak ne söylediği şöyledir. _supports_cache_control_markers yalnızca api_base openrouter.ai veya anthropic.com içerdiğinde ya da normalleştirilmiş sağlayıcı anthropic, bedrock, gemini, minimax, openrouter ve vertex_ai'yi içeren sabit bir kümede olduğunda true döndürür. other sağlayıcısının normalleştirilmiş değeri openai olur; bu değer kümede yoktur. İkinci yol olan _is_openai_prompt_cache_provider, api.openai.com veya openai.azure.com olmayan herhangi bir api_base için false döndürür. Bu dört host adından hiçbirini taşımayan ve sağlayıcısının normalleştirilmiş değeri openai olan bir temel URL için Agent Zero ne Anthropic tarzı breakpoint'leri ne de OpenAI cache key'lerini uygular. Kapsamı dikkatle belirleyin: bu, Agent Zero'nun ne gönderdiğine ilişkin bir ifadedir; cache indiriminin kullanılamadığına ilişkin bir iddia değildir.

İki hata raporunu oldukları gibi ifade edin. Issue #1769, 21 Eylül 2026'da açık olan bir kullanıcı raporudur ve başlığı "LiteLLM calls exit(-9) when a model in model_cost has a litellm_provider that differs from the provider's actual litellm_provider mapping" şeklindedir; kendi kapsam satırı bunun "any provider that resells or proxies models from multiple origins" için geçerli olduğunu söyler; bu da bir ağ geçidini tanımlar. Bu sayfa için hiç kimse raporu yeniden üretmedi ve belirli bir model kimliği için tetiklenip tetiklenmediği test edilmedi. PR #1437, LiteLLM 1.80.11 ve sonraki sürümlerin ayarlanmadığında encoding_format: null gönderdiğini ve katı doğrulayıcıların bunu 422 ile reddettiğini; ayrıca kırpılmamış bir bellek hatırlama sorgusunun embedding modelinin bağlamını aşabileceğini bildirir. PR açık ve birleştirilmemiştir; üst issue #1436 kapalıdır ve bu issue'nun nasıl çözüldüğü belirlenememiştir; bu nedenle burada ne "düzeltildi" ne de "canlı" iddiasında bulunulur.

Rol başına hazırlanmış bir maliyet tahmini

Bunlar ölçülmüş görev maliyetleri veya bir fatura üst sınırı değil, açıklayıcı token aritmetiğidir. Bir haftalık düzenli kullanım varsayın: ana rolde 6 milyon önbelleğe alınmamış giriş token'ı ve 300.000 çıkış token'ı; yardımcı rolde 1,5 milyon giriş ve 150.000 çıkış token'ı. Bu dağılım yalnızca açıklama amacıyla yapılmış bir varsayımdır — bu sayfa için hiç kimse bir Agent Zero döngüsünü ölçmedi. Ücretler, milyon token başına güncel Kunavo kataloğu fiyatlarıdır.

İki çıkarım var ve zıt yönleri gösteriyorlar. İlk olarak, bu varsayımlar altında ana rol seçimi yukarıdaki en pahalı ve en ucuz satırlar arasında haftada $10,14 fark oluştururken, yardımcı rol seçimi $0,10 fark oluşturur. İş yükünüz olağandışı derecede arka plan ağırlıklı değilse ikinci yuvayı optimize etmek paranın bulunduğu yer değildir; ayrıca kurulum kılavuzu da çok küçük modellerin (4B'yi adlandırır) güvenilir bellek çıkarımında çoğu zaman başarısız olduğunu belirterek burada fazla küçülmeye karşı uyarır. İkinci olarak, iki rol bağımsız şekilde birleşir: GPT-5.6 Terra, Claude Haiku 4.5 ile haftada $7,03 tahminine karşılık, $17,28 GPT-5.6 Sol ve GPT-5.6 Terra için hesaplanır. Üçüncü rol yerel CPU varsayılanında kaldığı sürece hiçbir API ücreti eklemez.

Projenin kendi seçimleriyle karşılaştırmalı kalibrasyon için Agent Zero, kayıtlı bir koleksiyon yoksa ilk başlatmada üç seçilmiş preset indirir. Default, GPT-5.6 Terra sohbet modelini bir Google flash-lite yardımcı modeliyle eşleştirir; Power, GPT-5.6 Sol'u GPT-5.6 Luna ile eşleştirir; Efficiency ise bir GLM sohbet modelini bir DeepSeek yardımcı modeliyle eşleştirir. Yalnızca Default embedding rolünü açıkça belirtir ve yerel CPU modelini sabitler; Efficiency ve Power bu dosyada hiçbir embedding bloğu taşımaz. Bu referanslar dosyanın kullandığı OpenRouter stilinde yazılmıştır; bu nedenle hiçbiri yazıldığı haliyle Kunavo kimliği değildir — Kunavo'nun kendi kataloğunda listelenen kimlikleri kullanın. Bu dosyaya son olarak 17 Temmuz 2026'da push edilmiştir; bu nedenle model seçimleri pazarı geriden takip ediyor olabilir.

Bunları bütçe olarak değerlendirmeden önce kendi haftalık kullanımınıza göre ölçeklendirin. Kunavo'nun katalog tutarı bir üst sınır değil, faturalandırma tabanıdır: üst sağlayıcı ücretini bildirdiğinde fatura, katalog maliyeti ile üst sağlayıcı maliyetinin geçerli ek ücret katsayısıyla çarpılmış tutarından büyük olanıdır. Önbellek ücretleri ve harici araçlar bu örneğin dışındadır. Kunavo'da minimum bakiye yüklemesi $10 tutarında ön ödemeli kredidir — bu bir fonlama alt sınırıdır; görev ücreti veya abonelik değildir. Faturalandırma ayrıntılarına bakın.

Agent Zero için en iyi API: hangi seçenek ne zaman öne çıkar?

Doğrudan geliştiriciden gelen bir ayrıntı, rol bazındaki yaklaşımı teorik olmaktan çıkarıp somutlaştırıyor. Cline Pass eklentisinin varlık nedenlerinden biri, yalnızca akış sunan bir abonelik API'sinin özellikle yardımcı çağrıları bozmasıdır — eklenti, sohbet adlandırma, bağlam sıkıştırma ve bellek birleştirme gibi arka plan işlerinin çalışmaya devam etmesi için hiçbir işlem yapmayan bir akış geri çağrısı ekler. Roller birbirinden bağımsız olarak başarısız olur; tek bir başarılı sohbet yanıtının entegrasyon testi sayılmamasının temel nedeni budur. Agent Zero ayrıca kullanımı ana sohbet, alt ajanlar ve yardımcı çağrılar gibi çağrı sınıflarına göre gruplandıran bir LLM Cost Tracker eklentisi sunar. Bu eklenti hiçbir fiyat tanımlanmadan gelir ve size "Sağlayıcınızın resmî fiyatlandırma sayfasındaki birim fiyatları girin" der. Bunları her rol için ayrı girin; aksi hâlde gösterge paneli tüm sınıfları girdiğiniz tek birim fiyat üzerinden hesaplar.

Kurulumu yapın, ardından üç rolün tamamını doğrulayın

Kunavo, Agent Zero'yu kendi uç noktasıyla çalışma zamanında test etmemiştir ve bir Agent Zero entegrasyon sayfası yayımlamamaktadır; yukarıdaki bilgilerin tamamı 21 Eylül 2026 tarihinde Agent Zero'nun kendi kaynak kodu ve belgelerinden okunmuştur. Bu nedenle doğrulamayı ilk yanıta göre değil, rol bazında yapın: ana rol için bir sohbet mesajı gönderin, ardından arka plan işlerini tetikleyin — otomatik adlandırmanın devreye girmesi için yeni bir konuşma başlatın veya bir oturumu bağlam sıkıştırılacak kadar uzun süre çalıştırın — ve yanıt verenin yardımcı model olduğunu doğrulayın. Taşımaya karar vermediyseniz gömme rolünü yerel varsayılanında bırakın; çünkü bu değişiklik belleği yeniden indeksler. Süreç boyunca çalışan bir bağlantı seçeneğini hazır tutun, kapsamı sınırlı tek bir görev çalıştırın ve hesabınıza kaydedilen ücreti maliyet izleyicisinin kendi tahminiyle karşılaştırın.

İki ücretli rolü tek bir uç noktaya yönlendiriyorsanız hızlı başlangıç kılavuzunda temel URL ve ilk istek yer alır; Kunavo hesabı oluşturmak ise abonelik olmadan minimum $10 ön ödeme gerektirir. Daha kapsamlı kararlar için: OpenAI uyumlu API başvuru kaynağı, Agent Zero'nun kullandığı uç nokta yapısını açıklar; Agent Zero ve OpenClaw karşılaştırması, iki ajan çalışma çerçevesini yürütme ve bellek açısından karşılaştırır; LiteLLM alternatifleri, her Agent Zero çağrısının geçtiği taşıma katmanını ele alır; AI maliyet optimizasyonu ise bir fiyat listesini değil, gerçek bir görevi ölçmeyi ele alır.

Sık sorulan sorular

Agent Zero deposunun durumu, en son sürümü, sorun ve çekme isteği durumları, sağlayıcı kataloğu, models.py, LiteLLM taşıma katmanı, bağımlılık gereksinimleri, seçilmiş hazır ayarlar dosyası, kurulum ve sorun giderme kılavuzları, LLM API koşulları ve PyPI ad çakışması 21 Eylül 2026 tarihinde kontrol edilmiştir. Arama sonucu konumları, 17 Eylül 2026 tarihinde kaydedilen tek bir örneklemden gelir; bunlar tek bir örneklemdir, bir sıralama değildir. Kunavo token birim fiyatları canlı katalogdan okunur; bu sayfadaki her dolar tutarı, ölçülmüş bir görev maliyeti değil, açıkça belirtilmiş bir varsayım üzerinden yapılan örnek token hesabıdır.