KobiGPT vs Gemini
Bu bir model karşılaştırması değil. KobiGPT zaten Gemini kullanıyor; fark modelin etrafındaki ürün katmanında.
Özet
Dahili dokümanlardan kaynaklı uzman asistan ve Kobi Kredi istiyorsanız KobiGPT uygun olabilir. Gemini ekosistem kilidine öne çıkabilir.
Hızlı bilgiler
- Kaynak
- KobiGPT: doküman parçaları
- Kurulum
- SaaS + self-hosted
- Fiyat
- Yayınlanan KOBİ kademeleri
- Dil
- TR ve EN
Neden KobiGPT?
- İndeksleme ve destek dahil toplam maliyeti hesaplayın.
- Kendi PDF’lerinizle kalite testi yapın.
- Veri yerleşimi ve KVKK uyumunu doğrulayın.
- Uyum kontrol listesi aracını kullanın.
Ürün verileri
- Ücretsiz plan
- 100 doküman · 2 departman · 120 Kobi/ay(PLAN_CONFIG)
- Starter
- 1000 doküman · 5 departman · 1000 Kobi/ay(PLAN_CONFIG)
- Pro
- 12500 doküman · 25 departman · 12500 Kobi/ay(PLAN_CONFIG)
- Doküman yükleme maliyeti
- 0.1 Kobi(packages/types/src/plan-config.ts → TOKEN_COSTS.DOCUMENT_UPLOAD)
- AI mesajı asgari maliyeti
- 0.1 Kobi(packages/types/src/plan-config.ts → KOBI_MIN_TURN)
Model ile ürün aynı şey değil
Bu sayfadaki en önemli açıklama şudur: KobiGPT'nin varsayılan sohbet modeli Gemini ailesindendir. Yani soru "hangi model daha iyi" değil, "modeli doğrudan mı kullanacaksınız, yoksa etrafındaki kurumsal katmanla mı" sorusudur.
Modeli doğrudan kullandığınızda her sorguda ilgili dokümanı elle bulmanız, yapıştırmanız ve bağlam sınırına dikkat etmeniz gerekir. Ürün katmanı bu işi otomatikleştirir: dokümanlar parçalanır, gömülür, sorgu anında en alakalı parçalar getirilir ve yanıtın hangi dosyadan geldiği gösterilir.
Ürün katmanı tam olarak ne ekliyor
Somut olarak dört şey: indeksleme hattı, kapsam ayrımı, yetkilendirme ve ölçüm. İndeksleme hattı doküman yükleme, parçalama, gömme ve kuyruk yönetimini kapsar. Kapsam ayrımı her asistanın yalnızca kendi dosyalarını görmesini sağlar. Yetkilendirme rol bazlı erişimi yönetir.
Ölçüm tarafında Kobi Kredi mekaniği çalışır: doküman yükleme 0.1 Kobi, bir AI mesajı en az 0.1 Kobi olarak faturalanır ve aylık kota plan seviyesinde tanımlıdır. Model API'sini doğrudan kullandığınızda bu ölçüm ve kota yönetimini kendiniz kurmanız gerekir.
Çok kiracılı izolasyon
Kurumsal kullanımda kritik olan bir başka katman veri izolasyonudur. KobiGPT her şirketin dokümanlarını kendi vektör koleksiyonunda indeksler; bir şirketin içeriği başka bir şirketin sorgusunda kaynak olarak görünmez. Bu, altyapı düzeyinde sağlanan bir ayrımdır.
Modeli doğrudan kullanan bir ekip bu izolasyonu kendi mimarisinde kurmak zorundadır. Tek şirket için çalışıyorsanız bu ek yük olmayabilir; birden çok müşteriye hizmet veren bir yapı kuruyorsanız izolasyon en maliyetli kalemlerden biri haline gelir.
Doğrudan API kullanmanın gizli kalemleri
Modeli doğrudan kullanma kararı verirken maliyet tahminine yalnızca token ücretini yazmak yanıltıcıdır. Eklenmesi gereken kalemler: doküman parse ve parçalama, gömme kuyruğu ve yeniden deneme, vektör koleksiyon yönetimi, kullanım ölçümü ve kota, denetim kaydı, rol yönetimi.
Bu kalemlerin her biri tek başına küçüktür; toplamı ise aylarca mühendislik demektir. Tek kullanıcılı bir senaryoda hiçbiri gerekmez ve doğrudan API kullanmak doğru karardır. Çok kullanıcılı ve yetkilendirme gerektiren bir kurulumda ise bu liste maliyetin ana gövdesi haline gelir.
FAQ
Pilot hangisi hızlı?
KobiGPT doğrudan yükleme ile aynı hafta pilot hedefler.
İkisini birlikte?
Bazı ekipler M365 için Copilot, KOBİ docs için KobiGPT kullanır.
Halüsinasyon?
RAG azaltır; kaynağı doğrulayın.
Kurumsal SLA?
Satış ile görüşün.
Model değiştirilebiliyor mu?
Varsayılan sohbet modeli yapılandırma ile belirlenir. Gömme tarafında çok dilli bir model kullanılır ve boyut değişmez bir kısıttır.
Kendi API anahtarımızı kullanabilir miyiz?
Self-hosted kurulumda model ve gömme sağlayıcı yapılandırması sizin tarafınızda kalır.
Karşılaştırma
| Özellik | KobiGPT | Alternatif |
|---|---|---|
| Doküman RAG | Çekirdek | Değişken |
| Asistan şablonu | Var | Değişken |
| KOBİ fiyat sayfası | Açık | Çoğu satış |
| Self-hosted | Opsiyonel | Değişken |