Baseten, Kurumsal Yapay Z zekâ ile Kodlama için Yönlendirme ve Yönetim Sağlayan Grid’i Tanıttı

Baseten, 4 Kasım 2026’da Grid’i duyurarak kurumsal yapay zekâ ile kodlama için yönlendirme, ağ geçidi ve koruma önlemleri katmanının herkese açık önizlemesini başlattı. Şirket, Baseten Router’ın ilk kıyaslamalarda görev başına maliyette yaklaşık %70 tasarruf sağladığını, bunun Opus 5.5’e kıyasla kalitede 0,9 yüzde puanlık bir ödün anlamına geldiğini bildirdi; erken erişim için bekleme listesine katılmak gerekiyor.

Token Fiyatlarının Ötesinde Yönlendirme

Grid, geliştiricilerin normalde kendilerinin verdiği bir kararı otomatikleştiriyor: Her kodlama görevini hangi onaylı modelin üstleneceği. Baseten Router, her istek için kuruluşun onayladığı açık ve kapalı kaynak seçeneklerini değerlendiriyor; olası görev performansını maliyetle karşılaştırıyor.

Yönlendirici, modelleri yalnızca token fiyatına göre sıralamak yerine yeniden denemelerin, başarısız araç çağrılarının ve eksik yanıtların maliyetini de hesaba katıyor. Amacı, ekibin kalite ve performans gereksinimlerini karşılarken bir görevi tamamlamanın maliyetini düşürmek. Otomatik yönlendirme seçenekleri maliyeti, zekâyı ya da bu ikisi arasındaki dengeyi önceliklendirebiliyor.

Kuruluşlar ayrıca iz kayıtlarını paylaşmayı kabul edebiliyor; bu kayıtlar, kendi iş yüklerinde Pareto verimliliği sağlayacak özel yönlendiricileri eğitmek için kullanılabiliyor. Baseten, sağlanan kesin tasarrufun iş yükünün yapısına ve müşterinin maliyet ile kalite arasında istediği dengeye göre değişeceğini belirtti. Bu nedenle kıyaslama sonucu, herkes için geçerli bir düşüşü değil, olası bir tasarrufu gösteriyor.

Opendoor mühendislik başkanı Chintan Parikh, Grid’in şirket içi yapay zekâ harcamalarına ilişkin görünürlüğü tek bir yerde topladığını ve kalite kaybını en aza indirerek harcamaları otomatik biçimde azalttığını söyledi. Opendoor’da neredeyse herkes yapay zekâ kullanıyor ve çalışanların çoğu hangi modeli seçeceğine karar vermek istemiyor.

Geliştirici Araçlarını Değiştirmeden Merkezi Erişim

Grid Gateway, yönetim katmanını sağlıyor. Platform ekipleri modelleri onaylayabiliyor, ekip düzeyinde erişim verebiliyor, bütçeler belirleyebiliyor ve şirket tarafından yönetilen kimlik bilgilerini kullanabiliyor; aynı zamanda ekipler, uygulamalar ve ajanlar genelindeki kullanımı izleyebiliyor. Bir gösterge paneli harcamaları modele göre ayrıştırıyor; toplam harcamayı, token hacmini, önbellek isabet oranını ve tasarruf edilen tutarı gösteriyor.

Grid, kullanıma sunulduğunda OpenAI, Anthropic, Gemini Enterprise Agent Platform, Amazon Bedrock ve Baseten modellerini destekliyor. Geliştiriciler Claude Code, Codex, OpenCode ve Pi’yi tek bir kurulum komutuyla bağlayabiliyor; yöneticiler ise yapılandırmayı mobil cihaz yönetimi üzerinden otomatikleştirebiliyor.

Anthropic’i veya OpenAI API’sini kullanan şirket içi uygulamalar ve ajanlar, temel URL’yi ve model kimliğini değiştirerek bağlanabiliyor. Böylece kuruluşların yerleşik geliştirici araçlarını değiştirmesi gerekmeksizin mevcut yazılımlar aynı uç nokta üzerinden çalışabiliyor.

Platform ekipleri ayrıca her ajan çalışma çatısı için varsayılan bir kodlama modeli ve özet çıkarma gibi ikincil görevlerde kullanılacak daha küçük bir arka plan modeli atayabiliyor. Geliştiriciler bu varsayılanları kurulum sırasında alıyor ve modelleri daha sonra değiştirebiliyor.

Paylaşılan Koruma Önlemleri ve Çıkarım Altyapısı

Grid, ağ geçidinde yapılandırılabilir güvenlik politikaları uygulayarak istekleri ve yanıtları merkezi olarak denetliyor. Politikalar iş yüküne göre değişebiliyor; kayıtlar ise nelerin işaretlendiğini ve bunların nasıl ele alındığını gösteriyor. Belirlenen riskler arasında ajanları başka yöne sevk eden gizli talimatlar içeren belgeler, yetkisiz işlemler ve müşteri bilgilerinin bulunmaması gereken yerlerde ortaya çıkması yer alıyor.

Bu koruma önlemleri, yürütme denetimlerinden farklıdır. Güvenlik kontrolleri riskli istekleri ve yanıtları incelerken yürütme denetimleri bir ajanın nelere erişebileceğini ve neler yapabileceğini belirliyor. Baseten, kuruluşların her iki katmana da ihtiyaç duyduğunu belirtti.

Ağ geçidinin altında Baseten’in çıkarım platformu; yönlendirme, model ve ajan çalışma çatısı protokolleri arasında çeviri, önbelleğe alma, ölçeklendirme ve optimizasyon işlemlerini yürütüyor. Seçilen modeli Baseten sunduğunda, uzun süre devam eden çok turlu ajan oturumları, maliyetlerini düşürmek için önceden ısıtılmış anahtar-değer önbelleğine yönlendirilebiliyor. Model performansı araştırma, sonradan eğitim ve altyapı ekipleri de özel çekirdekler, spekülatif kod çözme ve her modelin kullanıma sunulmadan önce geçmesi gereken değerlendirmeler üzerinde çalışıyor.

Baseten, önizlemenin ötesinde, uzun süren işlerin bulutta barındırılan ajanlara devredilmesini ve karmaşık görevlerde birden fazla ajanın eşgüdüm içinde çalışmasını desteklemeyi planlıyor. Ayrıca müşteri verilerine ve kullanım senaryolarına göre ayarlanmış yönlendirme, daha kapsamlı güvenlik sinyalleri ve müşterilerin kendi koruma önlemlerine destek de planlanan özellikler arasında.

Dolayısıyla ekonomik ölçüt, gerekli kalite düzeyinde tamamlanmış bir görevin maliyetidir; token fiyatı bu ölçütteki girdilerden yalnızca biridir. Bildirilen tasarruf iş yükünün yapısına bağlı olduğundan ve ajan yönetimine ilişkin çeşitli özellikler henüz yalnızca planlama aşamasında bulunduğundan, önizleme sonuçları bu kıyaslama verilerinin üretim ortamındaki kodlama çalışmalarına ne ölçüde tutarlı biçimde yansıyacağı sorusunu açık bırakıyor.