mini-SWE-agent maliyeti: ücretsiz ajan ve gerçek API faturası

mini-SWE-agent'ın maliyeti $0'dır. Planı, kullanıcı koltuğu, barındırılan katmanı veya satın alınacak hesabı olmayan MIT lisanslı bir yazılımdır; bu nedenle pratikte "mini-SWE-agent maliyeti", yönlendirdiğiniz uç noktanın model API faturası anlamına gelir. Bütçelendirilmesi gereken sayı çalıştırma başına token sayısıdır ve mini bunun üzerinde tam olarak bir varsayılan koruma sunar: cost_limit: 3., mini komutunun yüklediği yapılandırmada bulunur. Aşağıda ele alınan bu korumanın özel bir uç noktada başarısızlık modu vardır ve burada yanlış yapılabilecek en maliyetli tek şey budur.

Önce üç ayrım yapalım; çünkü arama sonuçları bunları birbirine karıştırıyor ve her biri sayfaya yanlış rakamlar getiriyor. SWE-agent orijinal üründür; kendi deposu, kendi dokümantasyon sitesi ve kendi yapılandırma şeması olan farklı bir üründür. README'si "Mevcut geliştirme çalışmalarımızın çoğu, SWE-agent'ın yerini alan mini-swe-agent üzerindedir" der ve ileriye dönük olarak mini'yi önerir; ancak arşivlenmemiştir (20.382 yıldız, son gönderim 21 Eylül 2026). Bu nedenle onu bakımı sürdürülen ancak yerini başkasına bırakmış bir ürün olarak ele alın ve varsayılanlarını hiçbir zaman mini'nin varsayılanları olarak aktarmayın. "SWE-bench Verified Mini" bu ajan değil, bir veri kümesidir ve fiyatı yoktur: Hugging Face kartı, onu depolama ve değerlendirme maliyetini azaltmak için seçilmiş, SWE-bench Verified'ın 50 örneklik bir alt kümesi olarak tanımlar. Ayrıca bir model adındaki "mini" de bu ajan değildir: GPT 5 mini, mini'nin kendi liderlik tablosu satırlarında görünür ve MiniMax, adı aynı şekilde başlayan bir satıcıdır — dolayısıyla "mini örnek başına $0,047 maliyetlidir" cümlesi yalnızca mini-SWE-agent altında yapılan tek bir model çalıştırması için doğrudur ve her ikisinin de adını belirtmelidir.

Üçüncü taraf bir özet size aksini söylüyorsa kendiniz kontrol etmeniz gereken bir nokta: mini'nin lisansı MIT'dir. GitHub lisans API'si MIT döndürür, PyPI License :: OSI Approved :: MIT License sınıflandırıcısını içerir ve paketle birlikte sunulan lisans metninde "Copyright (c) 2025 Kilian A. Lieret and Carlos E. Jimenez" yazar.

mini ne için ücret alır ve sizi gerçekte ne faturalandırır?

Proje aktif olarak sürdürülüyor; onu standart olarak benimsemeden önce bu önemlidir: depo arşivlenmemiş ve devre dışı bırakılmamıştır; 7.843 yıldızı vardır, 28 Haziran 2025'te oluşturulmuştur, son gönderimi 14 Eylül 2026'dadır ve açık sorunlarla çekme isteklerinin toplam sayısı 70'tir (GitHub API'sinin open_issues_count alanı, 21 Eylül 2026); v2.4.6 sürümü ise 23 Temmuz 2026'da yayımlanmıştır.

mini'nin kendi harcama kontrolleri ve sessizce çalışmayı bırakan kontrol

mini, kodlama ajanları arasında dolar sınırı sunmasıyla sıra dışıdır. Dört sayı vardır ve bunlar aynı sayı değildir.

21 Eylül 2026'da main dalındaki dosyalardan okundu. $3 değerini nasıl ele almanız gerektiğini iki özellik değiştirir. İlk olarak bu bir üst sınır değil, durdurma kuralıdır: default.py, bir çağrıdan önce 0 < cost_limit <= self.cost değerini kontrol eder ve alanın kendi docstring'i "Bu maliyet aşıldıktan (!) sonra ajanı durdur" der — yani çalıştırma, birikmiş harcama üst sınırı zaten geçtikten sonra durur; öncesinde değil. İkinci olarak etkileşimli CLI'da bu sınıra ulaşmak hiçbir şeyi sonlandırmaz: interactive.py sınırları ve mevcut harcamayı yazdırır, ardından yeni bir adım sınırı ve yeni bir maliyet sınırı ister. Katılımsız çalıştırmalar bunun yerine LimitsExceeded oluşturur.

Çalıştırmalar arasında iki ortam değişkeni vardır ve her ikisi de kapalı durumdadır: MSWEA_GLOBAL_CALL_LIMIT ve MSWEA_GLOBAL_COST_LIMIT, genel yapılandırma sayfasında "(0 = sınır yok) (varsayılan: 0)" olarak belgelenmiştir. Bunlar bir hesabı değil, tek bir mini sürecini sınırlar. İki ayar daha sessizce token ekler: yeniden denemeler varsayılan olarak 10 denemedir (MSWEA_MODEL_RETRY_STOP_AFTER_ATTEMPT) ve ajan art arda 3 biçim hatasından sonra durur. Başarısız bir denemenin ücretlendirilip ücretlendirilmediği mini'nin değil, sağlayıcınızın kararıdır ve burada doğrulanmamıştır.

Şimdi başarısızlık modu. mini'nin dolar değeri LiteLLM'nin fiyat tablosu tarafından yerel olarak hesaplanır — bu nedenle LiteLLM'nin tanımadığı bir model kimliği, çalıştırmanın maliyet hesaplamasında hata vermesine yol açar ve $3 sınırının uygulayacağı hiçbir şey kalmaz. LiteLLM sınıflarını bir ağ geçidine yönlendiriyorsanız MSWEA_COST_TRACKING="ignore_errors" ayarına başvurmak yerine oranları kendiniz sağlayın; mini bunu "DİKKAT: Bu, yönetilmeyen harcamalara yol açabilir!" şeklinde açıklar. Kayıt defteri dosyası sağlayıcı öneki olmadan model adıyla anahtarlanır, değerler token başına dolar cinsindendir ve litellm_provider, custom_llm_provider değerinizle eşleşir:

{
  "claude-sonnet-5": {
    "input_cost_per_token": 0.0000014000,
    "output_cost_per_token": 0.0000070000,
    "litellm_provider": "openai",
    "mode": "chat"
  }
}

mini'nin kendi faturası trajectory dosyasına yazılır: çıktı dosyaları sayfası, info.model_stats alanını instance_cost ("bu çalıştırmadaki API çağrılarının toplam maliyeti") ve api_calls ile birlikte belgeler; ayrıca her asistan mesajında bir maliyet bulunur. Bu, sağlayıcınızın kayıt defteri değil, sizin yazdığınız bir fiyat dosyası üzerinden yapılan aritmetiktir — tek istisna, API'den kullanım muhasebesini dahil etmesini isteyen ve ardından ücretlendirilen maliyeti yanıttan okuyan mini'nin OpenRouter sınıfıdır. Tam uç nokta yapılandırması mini-SWE-agent kurulum sayfasında bulunur.

SWE-bench sorunu başına maliyet: yayımlanan tek çalıştırma başı rakamlar

swebench.com, Verified liderlik tablosuna "Bash Only" girişi sunar; sitede bu, 500 örnek üzerinde "her modelin aynı mini-SWE-agent ortamında" bulunduğu "varsayılan Verified görünümü" olarak açıklanır. Sitenin kendi liderlik tablosu kodunda bu, ayrı bir tablo değil, bir ön ayardır — Agent filtresi mini-SWE-agent değerine daraltılır ve başka hiçbir şey seçilmez — geriye kalan satırlar ise trajectory'leri bash-only altında dosyalanan gönderimlerdir. Her satır, örnek başına ortalama maliyet ve örnek başına ortalama model çağrısı sayısını içerir. Aşağıdaki son sütun burada türetilmiştir, yayımlanmış değildir: örnek başına maliyetin çözüm oranına bölümü; bu, başarısızlıkların maliyeti dahil olmak üzere tek deneme varsayar.

Kapsam — ve tüm hikâye bundan ibaret: bunlar 21 Eylül 2026'da okunan yalnızca bash içeren gönderim kayıtlarıdır — SWE-bench Verified, 500 örnek; her satır tek deneme ve mini v2.0.0 olarak etiketlenmiş, tarihler 17-26 Şubat 2026 arasındadır ve maliyet her gönderimle bildirildiği şekildedir. Site bu rakamın liste fiyatı mı, üzerinde anlaşılmış bir oran mı yoksa mini'nin kendi LiteLLM tahmini mi olduğunu belgelememektedir; bu nedenle bunu teklif olarak okumayın. Ayrıca her göndericinin hangi ortam sınıfını veya adım sınırını kullandığını kaydetmez; burada hiçbiri iddia edilmemektedir. Bir kıyaslama örneği geliştiricinin görevi değildir: bunlar bilinen düzeltmeleri olan, test yamasına karşı başsız biçimde puanlanan derlenmiş GitHub sorunlarıdır.

Bu çekinceyle iki yorum geçerliliğini korur. İlk olarak iki maliyet sütunu arasında sıralama üç kez değişir. Claude 4.5 Haiku (high), örnek başına Gemini 3 Flash (high) modelinden daha ucuz, ancak çözülen sorun başına daha pahalıdır; DeepSeek V3.2 (high), örnek başına GPT 5.2 Codex'ten daha ucuz, ancak düzeltme başına daha pahalıdır; GLM 5 (high), örnek başına Claude 4.6 Opus'tan daha ucuz, ancak düzeltme başına daha pahalıdır. Örnek başına rakam aynı anda iki şeyi gizler: bir modelin düzeltmeyi ne sıklıkta başardığı ve bunu yaparken kaç model çağrısı harcadığı — son iki satırda 88.5 ve 76.2; onları geçen modellerde ise 28.1 ve 28.9. Her iki sütunda da yalnızca GPT 5 mini öndedir. İkinci olarak satırlar sona erer: 26 Şubat 2026, swebench.com'un herhangi bir panosundaki en yeni mini gönderimidir; dolayısıyla 2026 ortası neslinden hiçbir modelin örnek başına maliyeti orada yayımlanmamıştır. Böyle bir maliyeti interpolasyonla hesaplamayın. mini'nin kendi başlık iddiası ayrı ifade edilir — dokümantasyon dizini, "SWE-bench verified kıyaslamasında %74'ten fazla puan alır" der; bu, 500 derlenmiş sorun üzerinde mini altında çalışan bir modelle ilgili bir ifadedir.

Canlı katalog oranları üzerinden örnek hesaplama

Bu, ölçülmüş görev maliyeti veya fatura sınırı değil, örnek niteliğinde token aritmetiğidir. mini "tamamen doğrusal bir geçmişe sahiptir — ajanın her adımı mesajlara eklenir"; bu nedenle her adımda tüm konuşma yeniden gönderilir ve giriş baskındır. 40 model çağrısından oluşan bir çalıştırma varsayın (liderlik tablosu satırlarının gösterdiği yaklaşık 20-89 aralığında), son çağrıda 40.000 token'a ulaşan ve ortalama isteğin bunun yaklaşık yarısını taşıdığı bir konuşma düşünün; bu, çalıştırma boyunca 800.000 giriş token'ı anlamına gelir. Ayrıca çağrı başına 400 çıkış token'ı, toplamda 16.000 varsayın. Her token yeni giriş olarak fiyatlandırılır: mini'nin eklediği cache_control işaretlerine sohbet tamamlama ağ geçidinin tepki verip vermediği bu sayfa için test edilmediğinden önbellek indirimi varsayılmaz. Oranlar, milyon token başına canlı Kunavo katalog fiyatlarıdır.

Bunu bir oran olarak okuyun. Bu varsayımlar altında Claude Haiku 4.5 ile Claude Opus 5 arasındaki fark yaklaşık 5×'dir; bu, mini'nin yapılandırmasındaki her şeyden daha büyük bir etkidir — ayrıca her satır varsayılan $3 durdurma kuralının içinde kaldığından bu sınır bir bütçe değil, harcamanın kontrolden çıkmasını önleyen bir korumadır. Fiyat tablolarının gözden kaçırdığı bir ayrıntı: kataloğun GPT ailesi ve Gemini 3.1 Pro için tanımladığı uzun bağlam katmanları çalıştırma başına değil, istek başına uygulanır. Bu nedenle önemli olan tek bir mini isteminin ne kadar büyüdüğüdür; çalıştırmanın toplamı değil. mini ile birlikte gelen gözlem şablonu burada yardımcı olur; her gözlemi 10.000 karakterle sınırlar ve bu sınır aşıldığında ilk 5.000 ile son 5.000 karakteri, atlanan karakter sayısıyla birlikte gönderir.

mini etrafında bir işlem hattı için bütçe oluştururken bilinmesi gereken bir kapsam notu: Kunavo herhangi bir embedding modeli, metinden konuşmaya modeli veya konuşmadan metne modeli sunmaz; bu nedenle bir depoyu dizine ekleyen ya da çalıştırmalarınızın yanında ses yazıya dökümü yapan bir betik, bu adım için kendi sağlayıcı anahtarını kullanır. mini, kendisine bir bash aracı eklenmiş bir modelden yalnızca metin üretmesini ister — varsayılan litellm sınıfında sohbet tamamlamaları veya *_response sınıflarında Responses API.

Kunavo kataloğundaki tutar bir üst sınır değil, faturalandırma tabanıdır: upstream ücretini bildirdiğinde fatura, katalog maliyeti ile upstream maliyetinin geçerli çarpanla çarpımından büyük olanıdır. Önbellek ücretleri ve harici araçlar bu örneğin dışındadır. Minimum yükleme $10 ön ödemeli kredidir — bir finansman minimumudur, görev ücreti veya abonelik değildir. faturalandırma ayrıntılarına ve önbelleğe alınan belirteçlerin nasıl fiyatlandırıldığına bakın.

mini-SWE-agent için en iyi API: hangi rota ne zaman öne çıkar

Seçim göründüğünden daha dardır, çünkü mini'nin model sınıfları eşit ölçüde açık değildir. Üç şirket için ağ geçidi sınıfları sunar — her birinde protokol varyantlarıyla OpenRouter, Requesty ve Portkey — ve bunların hiçbiri api_base alanını dışa açmaz. OpenRouter ve Requesty sınıfları, sabit bir anahtar değişkeninin (OPENROUTER_API_KEY, REQUESTY_API_KEY) yanında, ilgili sağlayıcının URL'sini sınıfın içinde sabitler; Portkey sınıfları ise hiç URL belirtmez ve isteği bir PORTKEY_API_KEY ile portkey-ai istemcisine iletir; dolayısıyla hedef, bu SDK'nın çözdüğü şeydir. Her iki durumda da bunlardan birini seçmek, o şirketin koşullarını da seçmek anlamına gelir. LiteLLM ailesi, bir yapılandırma dosyasından yeniden yönlendirebildiğiniz ailedir.

Etrafında planlama yapmadan önce bilinmesi gereken iki sınır var. mini'nin belgelenmiş örnekleri, sağlayıcı ön ekleri içeren sağlayıcıya özgü LiteLLM kimliklerini kullanır; bir ağ geçidinin kendi kimlikleri ise farklı dizelerdir ve bir sağlayıcı uç noktasında çözümlenmez — örneğin mini'nin gönderilen SWE-bench kıyaslama yapılandırması model_name: "anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929" değerini ayarlar; bu Anthropic'e özgü bir kimliktir — bu dosyayı değiştirmeden kopyalarsanız Anthropic'e yönelirsiniz, bu nedenle kimliği kendi uç noktanızın yayınladığı kimlikle değiştirin. Ayrıca mini'nin üç protokol yolu vardır: varsayılan litellm sınıfı, modele yerleşik araç çağrısıyla sohbet tamamlamalarını çağırır; litellm_textbased, aynı uç noktaya eski, metinle ayrıştırılan eylemlerle ulaşır; litellm_response ise farklı bir araç şemasıyla OpenAI Responses API'sini çağırır ve yalnızca sohbet tamamlamalarını destekleyen bir uç nokta bunu sunamaz. mini-SWE-agent ile Claude Code karşılaştırması bu yapılandırmayı bütünüyle ele alır; OpenAI uyumlu API ve LLM ağ geçidi ise genel kalıbı açıklar.

mini-SWE-agent için en ucuz API: birbirinden farklı iki soru

Yukarıdaki tablo bunları zaten ayırır. Listelenen en ucuz fiyat, milyon belirteç başına dolar üzerinden sıralar; görevi tamamlama maliyeti en düşük olan ise çalışan bir değişikliği ortaya koymanın maliyetine göre sıralar. mini, yapısal bir nedenle bu farkı normalden daha da büyütür: doğrusal geçmişi nedeniyle ek bir adım bir mesaj eklemez; önceki her şeyin bir tam yeniden gönderimini daha ekler. Başka bir modelin 29 çağrıya ihtiyaç duyduğu yerde 88 çağrıya ihtiyaç duyan bir model, bu ek maliyeti her çağrıda öder — türetilmiş sütunun gösterdiği tam olarak budur; örnek başına maliyetleri benzer olan iki satır, çağrı sayıları nedeniyle ayrılır. Çalışmanızı kabul ettiğiniz inceleme emeğiyle tamamlayan en ucuz modeli seçin, sınırlandırılmış tek bir görev çalıştırın ve istemcinin göstergesi yerine kendi hesabınızın kaydettiği ücreti okuyun. AI maliyet optimizasyonu bu yöntemi, en ucuz Claude API'si ise Claude ailesinde karar kıldıysanız ilgili yaklaşımı ele alır.

Kurulum ve ilk faturayı kontrol etme

Kunavo, mini-SWE-agent için bir yapılandırma referansı yayımlar. Bu, yayımlanmış bir kurulum sayfasıdır; uyumluluk testi değildir: mini burada Kunavo'nun uç noktasına karşı çalışma zamanında test edilmemiştir — oturum, akışlı dönüş veya araçla çift yönlü iletişim yoktur — ve yukarıdaki her şey mini'nin kendi kaynak kodundan ve belgelerinden okunmuştur. Özellikle doğrulanmamış olanlar: LiteLLM'nin openai/ yolunun, sohbet tamamlamaları arayüzü üzerinden mini'nin v2 varsayılanı olan modele yerleşik araç çağrısını müzakere edip etmediği ve cache_control işaretlerinin işlenip işlenmediğidir. Denediğiniz sırada çalışan bir rotayı hazır tutun, maliyet sınırının etkin olması için önce kayıt dosyasını yazın, sınırlandırılmış tek bir görev çalıştırın ve ardından mutabakat yapın. Hazır olduğunuzda mini-SWE-agent entegrasyon kılavuzundan başlayın ve bir anahtarı finanse etmek için Kunavo hesabı oluşturun.

Sağlayıcılar yerine istemcileri mi karşılaştırıyorsunuz? Aider fiyatlandırması ve OpenCode fiyatlandırması, ücretsiz bir çalışma katmanı ile ölçümlenen model faturası arasındaki aynı ayrımı kullanan iki aracı daha ele alır.

Sık sorulan sorular

21 Eylül 2026'da her kaynak doğrudan alınarak kontrol edildi: mini-SWE-agent'in PyPI meta verileri; GitHub deposu meta verileri ve en son sürümü; config/mini.yaml, config/default.yaml, config/benchmarks/swebench.yaml, agents/default.py, agents/interactive.py, models/__init__.py ve models/openrouter_model.py main dalında; belgelerinin dizini ile global yapılandırma, yerel modeller, SWE-bench kullanımı ve çıktı dosyaları sayfaları; swebench.com ana sayfa gönderim kayıtları, Verified liderlik tablosu ve liderlik tablosu filtresi kaynağı, ayrıca sb-cli get-quotas sayfası ve SWE-bench Verified Mini için Hugging Face kartı; SWE-agent deposu meta verileri ve README; OpenRouter SSS'si ile Requesty ve Portkey fiyatlandırma sayfaları. Ağ geçidi ücretleri, her biri yanında belirtilen plana özgüdür. Burada kontrol edilmeyen ve bu nedenle iddia edilmeyenler: herhangi bir sağlayıcının liste fiyatı, buna uygulanan herhangi bir indirim ve başarısız ya da yeniden denenmiş bir çağrının nasıl ücretlendirildiğine ilişkin her şey. Kunavo'ya karşı mini çalıştırılmadı ve hiçbir kıyaslama sonucu yeniden üretilmedi; Kunavo belirteç oranları canlı katalogdan alınır ve buradaki her dolar örneği açıklayıcı belirteç aritmetiğidir.