PandaNpc, hizmet tarafından sağlanan yerleşik sohbet modellerini ve kendi API sağlayıcınız üzerinden bağlanan modelleri kullanabilir. Ayrıca Claude Code, OpenAI Codex ve PandaCode gibi kodlama motorlarını uzaktan kontrol edebilir. Bunlar ilişkili seçeneklerdir ancak birbirlerinin yerine kullanılamazlar.
Bu sayfa, 17 Ağustos 2026 tarihindeki yerleşik model kataloğunun bir anlık görüntüsüdür. Model kullanılabilirliği belgelerden daha hızlı değişir; bu nedenle uygulamadaki model seçici yetkili kaynaktır. Genel AI model liderlik tablosu, güncel kalite, hız ve fiyat verilerini karşılaştırmak için en iyi yerdir.
Yerleşik model kataloğu
Yerleşik modeller, kendi sağlayıcı anahtarınızı girmeden seçilebilir. Katalog şu anda şunları içerir:
| Sağlayıcı ailesi | PandaNpc'de görünen modeller | İyi başlangıç noktası |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | Genel akıl yürütme, kodlama, araç odaklı iş akışları |
| Anthropic | Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 | Uzun biçimli akıl yürütme, kod incelemesi, uygulama planlaması |
| Gemini 3.1 Pro | Çok modlu ve uzun belge çalışmaları | |
| DeepSeek | DeepSeek v4 pro, DeepSeek v4 flash | Akıl yürütme veya daha hızlı, maliyete duyarlı istekler |
| Moonshot AI | Kimi Coding k3, Kimi Coding k3 [1m], Kimi K3 | Kodlama ve uzun bağlam iş akışları; [1m] girişi açıkça geniş pencereli varyantı tanımlar |
| Zhipu AI | GLM-5.2 | Genel amaçlı Çince ve kodlama görevleri |
| Alibaba | Qwen 3.7 Max | Genel akıl yürütme, çok dilli çalışma ve kod |
Seçicideki adlar bir hizmet yapılandırmasını tanımlar; kalıcı bir performans garantisi değildir. Sağlayıcılar temel model sürümlerini, bağlam sınırlarını, fiyatlandırmayı, hız sınırlarını veya bölgesel kullanılabilirliği değiştirebilir.
Yerleşik modeller, API modelleri ve kodlama motorları
Adları karşılaştırmadan önce doğru katmanı seçin:
| Katman | Nerede çalışır | Kimlik doğrulama ve faturalandırma | Tipik kullanım |
|---|---|---|---|
| Yerleşik PandaNpc modeli | PandaNpc model hizmeti aracılığıyla | PandaNpc erişiminizi ve geçerli hizmet kotanızı kullanır | Sohbet, notlar, özetler ve desteklenen AI özellikleri |
| Özel sağlayıcı modeli | Desteklendiğinde yapılandırdığınız Base URL'ye doğrudan | Sağlayıcı API key'inizi ve sağlayıcı faturalandırmasını kullanır | OpenAI uyumlu uç noktalar, özel ağ geçitleri, Ollama veya LM Studio |
| Claude Code veya Codex motoru | Bağlı bilgisayarınızda | Bu yerel CLI'nin hesabını veya API yapılandırmasını kullanır | Depoları düzenleme, komutları çalıştırma ve ajan tabanlı kodlama |
| PandaCode motoru | Yapılandırılabilir bir arka uç ile bağlı bilgisayarınızda | PandaCode'a atanan modeli/sağlayıcıyı kullanır | DeepSeek, Qwen, özel ağ geçitleri ve diğer desteklenen API'ler üzerinde Claude Code tarzı iş akışı |
Sohbette GPT-5.6 Sol'u seçmek, makinenizde zaten çalışan bir Codex sürecinin kullandığı modeli değiştirmez. Benzer şekilde, bir Claude Code bağlantısını paylaşmak ayrı bir yerleşik sohbet modeli kotası sağlamaz. Yerel kodlama motorlarının uzaktan nasıl sunulduğu için PandaPaw bağlantı referansına bakın.
Model nasıl seçilir
Marka adı yerine görevden başlayın:
- Depo ölçeğinde kodlama: Görev dosyalar, kabuk komutları, testler ve araç onayları gerektirdiğinde Claude Code, Codex veya PandaCode kullanın. Motorun modelini depoya ve bütçeye göre seçin.
- Karmaşık akıl yürütme veya inceleme: GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5, Gemini 3.1 Pro veya DeepSeek v4 pro gibi amiral gemisi veya “pro” bir modelle başlayın, ardından kendi isteminizdeki gerçek sonuçları karşılaştırın.
- Hızlı yineleme: DeepSeek v4 flash gibi bir “flash” yapılandırması sınıflandırma, yeniden yazma, çıkarma ve tekrarlanan küçük çağrılar için daha uygun olabilir.
- Çok uzun girdi: Belirtilen bağlam penceresi isteği kapsayan bir katalog girişi seçin (örneğin Kimi Coding k3 [1m]), ancak maksimum bağlamın maksimum doğruluk sağladığını varsaymayın. Bilgi getirme, özetler ve daha küçük odaklı girdiler genellikle daha güvenilir ve daha ucuzdur.
- Çince veya çok dilli çalışma: Temsili metinler üzerinde Kimi, DeepSeek, GLM, Qwen, Gemini, Claude ve OpenAI seçeneklerini karşılaştırın. Dil kalitesi alana ve talimat stiline göre değişir.
- Maliyete duyarlı iş yükleri: Girdi fiyatını, çıktı fiyatını, önbelleğe alınmış girdi politikasını ve hata/deneme oranını karşılaştırın. Daha ucuz bir token, modelin tekrarlanan denemelere ihtiyaç duyması durumunda yine de daha pahalıya mal olabilir.
Bağlam penceresi ve çıktı sınırı farklıdır
Bağlam penceresi; talimatlar, konuşma geçmişi, araç sonuçları, getirilen metin ve oluşturulan çıktı için toplam token bütçesidir. Maksimum çıktı ayarı yalnızca yanıtı sınırlar. Bir milyon tokenlik bir pencereyle tanıtılan bir model, sistem talimatları ve ayrılmış çıktı dahil edildikten sonra mutlaka bir milyon tokenlik bir istemi kabul etmez.
Özel PandaCode modelleri için model formu Context Window ve Max Tokens alanlarını gösterir. PandaNpc modeli zaten biliyorsa bunları boş bırakın. Özel değerler girerseniz, sağlayıcının belgelenmiş sınırlarını kullanın ve sistem istemleri ile sıkıştırma için güvenlik payı bırakın. Üst API'nin desteklediğinden daha büyük bir pencere ayarlamak, uzun süren bir oturumun yalnızca önemli miktarda iş yapıldıktan sonra başarısız olmasına neden olabilir.
Kullanılabilirlik, kotalar ve gizlilik
Bir modele üretimde güvenmeden önce şunları doğrulayın:
- Geçerli model seçicinizde görünüyor ve hesabınız için yetkilendirilmiş.
- Girdi türleri görevinizle eşleşiyor; bir metin modeli görüntüleri veya dosyaları kabul etmeyebilir.
- Sağlayıcı kotası, hız sınırı ve faturalandırma politikası kabul edilebilir.
- Veri işleme gereksinimleriniz, seçilen içeriğin o sağlayıcıya gönderilmesine izin veriyor.
- Araç çağırma ve yapılandırılmış çıktı, seçtiğiniz tam model sürümüyle çalışıyor.
PandaNpc, seçilen özelliği sağlayan sağlayıcıya sohbet veya oturum içeriği iletebilir. Gizli materyal göndermeden önce Gizlilik Politikasını ve sağlayıcınızın kendi saklama ve eğitim koşullarını inceleyin.
Listelenmeyen bir model ekleme
OpenAI uyumlu veya desteklenen bir sağlayıcı modeli eksikse, bir sağlayıcı ekleyin ve ardından tam model tanımlayıcısını kaydedin. Görünen etiket insan dostu olabilir, ancak Model Value üst API'nin beklediği tanımlayıcıyla eşleşmelidir. Tüm kurulum ve doğrulama akışı için Özel bir AI sağlayıcısı ve API key yapılandırın bölümünü izleyin.
Bir model kaybolduğunda veya beklenmedik şekilde başarısız olduğunda, önce canlı seçiciyi ve sağlayıcı durumunu kontrol edin. Katalog değişiklikleri, kullanımdan kaldırılan model kimlikleri, süresi dolmuş anahtarlar, hesap limitleri ve uyumsuz bağlam ayarları; PandaNpc istemci kurulum sorunundan daha yaygın nedenlerdir.