OpenRouter vs LemonData: AI API Aggregasyonu için İki Farklı Felsefe

OpenRouter 100 trilyondan fazla token işledi. Her ölçüye göre, var olan en büyük AI API aggregasyon platformudur. Topluluğu aktif, model kataloğu kapsamlı ve geçmiş başarısı kanıtlanmıştır.

LemonData ise tamamen farklı bir teknik yol izledi.

Bu bir "hangisi daha iyi" makalesi değildir. Bu iki platform, aynı sorunu çözmek için temelde farklı tasarım felsefelerini temsil ediyor: geliştiricilere birden fazla AI modeline birleşik erişim sağlamak. Aradaki farkı anlamak, kullanım durumunuz için doğru aracı seçmenize yardımcı olur.

Temel Ayrışma: Uyumluluk Katmanı vs. Yerel Ağ Geçidi

OpenRouter'ın yaklaşımı sadeliğiyle zariftir. Kökeni ne olursa olsun (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, açık kaynak) her model, OpenAI chat completions formatına normalize edilir. Tek bir API yapısını öğrenirsiniz ve herhangi bir modeli çağırabilirsiniz. Bu, uyumluluk katmanı (compatibility layer) felsefesidir.

LemonData'nın yaklaşımı farklıdır. Her şeyi tek bir formata dönüştürmek yerine, çoklu protokol yerel ağ geçidi (multi-protocol native gateway) olarak işlev görür. Aynı domain (api.lemondata.cc), ulaştığınız endpoint'e bağlı olarak istekleri farklı protokol işleyicilerine yönlendirir:

/v1/chat/completions: OpenAI-native format
/v1/messages: Anthropic-native format
/v1beta/models/:model:generateContent: Google Gemini-native format

Aynı API key. Aynı domain. Üç yerel protokol.

Bu neden önemli? Çünkü her sağlayıcının yerel protokolü, format dönüştürme sırasında hayatta kalamayan yetenekler taşır. Anthropic'in extended thinking, prompt caching semantiği ve sistem prompt yönetimi OpenAI'dan farklı çalışır. Google'ın grounding ve güvenlik ayarlarının OpenAI şemasında karşılığı yoktur. Bunları bir uyumluluk katmanına zorladığınızda, ya özelliği tamamen kaybedersiniz ya da kayıplı bir yaklaşımla karşılaşırsınız.

OpenRouter'ın bahsi, tek bir formatın getirdiği kolaylığın özellik kaybından daha ağır bastığı yönündedir. LemonData'nın bahsi ise, AI modellerinin yetenekleri farklılaştıkça, yerel protokol erişiminin bir lüks değil, bir zorunluluk haline geldiği yönündedir.

Her iki bahis de makuldür. Hangisinin sizin için doğru olduğu, ne inşa ettiğinize bağlıdır.

Özellik Karşılaştırması

Boyut	OpenRouter	LemonData
Protokol Desteği	Tüm modeller için OpenAI uyumlu format; Anthropic Messages uyumluluk sarmalayıcısı mevcut	OpenAI + Anthropic + Gemini yerel protokolleri, hepsi tek bir temel URL üzerinden
Hata Yönetimi	Mesaj dizeleriyle standart HTTP hataları	Yapılandırılmış hata ipuçları: `did_you_mean`, `suggestions`, `alternatives`, `retryable` bayrağı
Cache Faturalandırma Şeffaflığı	Standart fiyatlandırma görüntülenir	Model başına `cache_pricing` alanını gösterir (9 sağlayıcıdan cache okuma/yazma maliyetleri)
Alias Sistemi	Bazı yönlendirme kısayollarıyla model ID'leri	Üç katmanlı anlamsal alias çözümü + Levenshtein mesafesi ile yazım hatası düzeltme
Model Sayısı	400+ model, daha geniş katalog	300+ model, kalite odaklı yönlendirme ile küratörlüğünde
Topluluk ve Ekosistem	Büyük, aktif topluluk; yaygın olarak entegre edilmiş	Daha küçük, büyüyen; agent geliştiricilerine odaklanmış
Agent Senaryo Desteği	Genel amaçlı API	Önce agent tasarımı: yapılandırılmış ipuçları, retryable bayrakları, bakiye duyarlı öneriler
Ödeme Yöntemleri	Kredi kartı, kripto	Kredi kartı, WeChat Pay, Alipay (CNY desteği)
Fiyatlandırma Modeli	Token başına, %0 model kâr marjı + %5.5 platform ücreti	Resmi oranlarda veya buna yakın token başına ücretlendirme
Sağlayıcıya Özel Özellikler	Uyumluluk katmanında normalize edilir	Yerel protokol geçişi (passthrough) ile korunur

En önemli satırları detaylandıralım.

Protokol Desteği

Eğer GPT-4.1 veya Llama modellerini çağırıyorsanız, her iki platform da aynı şekilde çalışır. OpenAI formatı zaten bu modeller için yerel formattır.

Fark, Anthropic veya Google modellerini kullandığınızda ortaya çıkar. OpenRouter'da Claude'u öncelikle OpenAI chat completions endpoint'i üzerinden çağırırsınız. OpenRouter bir Anthropic Messages endpoint'i (POST /api/v1/messages) sunsa da, bu doğrudan bir protokol geçişinden ziyade bir uyumluluk sarmalayıcısıdır, bu nedenle bazı yerel özellikler farklı davranabilir. Google modelleri için ise yerel Gemini formatı desteği yoktur.

LemonData'da ise seçim yapabilirsiniz: Claude'u /v1/chat/completions (OpenAI uyumlu, OpenRouter ile aynı) üzerinden veya /v1/messages (Anthropic-native, tam özellik erişimi) üzerinden çağırabilirsiniz. Seçim her istek için size aittir.

Birçok geliştirici için OpenAI uyumlu yol gayet yeterlidir. Ancak karmaşık akıl yürütme görevleri için extended thinking gerektiren bir agent inşa ediyorsanız, yerel protokol erişimi "çalışıyor" ile "iyi çalışıyor" arasındaki farkı belirler.

Hata Yönetimi

Tasarım felsefelerinin en keskin şekilde ayrıldığı yer burasıdır.

OpenRouter standart HTTP hataları döndürür. 404 modelin bulunamadığı, 429 rate limit'e takıldığınız, 402 ise yetersiz bakiyeniz olduğu anlamına gelir. Bu temiz, standart ve iyi anlaşılan bir yöntemdir.

LemonData aynı HTTP durum kodlarını döndürür, ancak bunları programatik tüketim için tasarlanmış yapılandırılmış meta verilerle sarmalar. Sistem 8 kategori (auth, billing, validation, model, provider, rate limit, content, system) altında 48 hata kodu tanımlar:

{
  "error": {
    "message": "Model 'claude-3-sonnet' not found",
    "type": "model_not_found",
    "hints": {
      "did_you_mean": "claude-sonnet-4-6",
      "alternatives": ["claude-haiku-4-5", "gpt-4.1"],
      "retryable": false
    }
  }
}

Logları okuyan bir insan için her iki yaklaşım da işe yarar. Ancak bir sonraki adımda ne yapacağına programatik olarak karar vermesi gereken bir AI agent için, yapılandırılmış ipuçları bir hata yönetimi kodu katmanını ortadan kaldırır. Sadece retryable bayrağı bile, agent'ların en yaygın sorunlarından biri olan "yeniden denenemez hataları körü körüne tekrar deneme" durumunu engeller.

Bu temel bir ihtiyaç mıdır? Basit API çağrıları için hayır. Ancak üretim döngülerinde çalışan otonom agent'lar için başarısızlık zincirlerini anlamlı ölçüde azaltır.

Cache Faturalandırma Şeffaflığı

Prompt caching, girdi token maliyetlerinde %50-90 tasarruf sağlayabilir veya prompt'larınız çok kısaysa size %25 daha fazlaya mal olabilir (çünkü cache yazma maliyetleri genellikle temel girdi fiyatının 1.25 katıdır).

OpenRouter standart token başına fiyatlandırmayı görüntüler. LemonData ise her model için sağlayıcılar genelindeki cache okuma ve cache yazma maliyetlerini detaylandıran bir cache_pricing alanı sunar. Bu, agent framework'lerinin caching'i körü körüne uygulamak yerine, ne zaman etkinleştirecekleri konusunda bilinçli kararlar vermesini sağlar.

Bu niş bir özelliktir. Eğer prompt caching kullanmıyorsanız önemsizdir. Kullanıyorsanız, maliyetleri optimize etmek ile tahmin yürütmek arasındaki farktır.

Alias Sistemi

AI dünyasında model isimlendirmesi tam bir karmaşadır. claude-3-5-sonnet mi, claude-3.5-sonnet mi, yoksa claude-3-5-sonnet-20241022 mi? OpenRouter bunu kendi model ID şeması ve bazı yönlendirme mantıklarıyla çözer.

LemonData, üç katmanlı bir çözümleme sistemiyle daha agresif bir yaklaşım sergiler:

Tam eşleşme: claude-sonnet-4-6 doğrudan çözümlenir
Anlamsal alias: claude-3.5-sonnet halefi olan claude-sonnet-4-6 modeline çözümlenir
Yazım hatası düzeltme: cloude-sonet-4 bir did_you_mean önerisi döndürür (Levenshtein düzenleme mesafesi, eşik ≤3)

İnsan geliştiriciler için her iki yaklaşım da işe yarar. Doğru model ID'sini bulur ve kullanırsınız. Görev gereksinimlerine göre dinamik olarak model seçen agent'lar için ise, alias sistemi ve yazım hatası düzeltme, yaygın bir çalışma zamanı hatası sınıfını azaltır.

Model Sayısı ve Ekosistem

OpenRouter daha geniş bir model kataloğuna (60+ sağlayıcıdan 400+ model) ve daha büyük bir topluluğa sahiptir. Bu doğrudan bir avantajdır. Eğer niş bir açık kaynaklı modele erişmeniz gerekiyorsa, OpenRouter'da bulma ihtimaliniz daha yüksektir. LiteLLM gibi araçlarla, çeşitli agent framework'leriyle ve topluluk projeleriyle olan entegrasyonları daha kapsamlıdır.

LemonData'nın 300+ modelli kataloğu ana sağlayıcıları (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek ve diğerleri) kapsar ancak daha seçicidir. Odak noktası, maksimum genişlikten ziyade üretime hazır ve iyi yönlendirilmiş modellerdir.

Eğer birincil önceliğiniz model çeşitliliği ise, OpenRouter öndedir.

Ne Zaman OpenRouter Seçilmeli?

Aşağıdaki durumlarda OpenRouter doğru seçimdir:

Maksimum model çeşitliliği istiyorsanız. OpenRouter'ın kataloğu daha geniştir ve yeni modeller genellikle çok hızlı eklenir.
OpenAI uyumlu format yeterliyse. Standart chat uygulamaları, RAG pipeline'ları veya basit tamamlama işlemleri inşa ediyorsanız, uyumluluk katmanı mükemmel çalışır.
Topluluk ve ekosistem önemliyse. OpenRouter'ın daha büyük kullanıcı kitlesi, daha fazla topluluk kaynağı, entegrasyon ve paylaşılan bilgi anlamına gelir.
Kanıtlanmış bir platform istiyorsanız. 100T+ işlenen token, kendi adına konuşan bir başarı geçmişidir.

Ne Zaman LemonData Seçilmeli?

Aşağıdaki durumlarda LemonData doğru seçimdir:

Üretim için AI agent'lar inşa ediyorsanız. Yapılandırılmış hata ipuçları, retryable bayrakları ve bakiye duyarlı öneriler, yazmanız gereken hata yönetimi kodunu azaltır.
Yerel protokol özelliklerine ihtiyacınız varsa. Extended thinking, Anthropic tarzı caching, Google grounding: sağlayıcıya özel yeteneklere ihtiyacınız varsa, yerel protokol erişimi bunları korur.
Cache faturalandırma şeffaflığı istiyorsanız. Eğer prompt caching maliyet yapınızın önemli bir parçasıysa, cache_pricing alanı optimize etmenize yardımcı olur.
CNY ödeme desteğine ihtiyacınız varsa. Çin'deki geliştiriciler için WeChat Pay ve Alipay desteği kredi kartı engelini ortadan kaldırır.
Anlamsal model çözümlemesi istiyorsanız. Eğer agent'ınız modelleri dinamik olarak seçiyorsa, alias sistemi ve yazım hatası düzeltme çalışma zamanı hatalarını azaltır.

Sonuç

OpenRouter ve LemonData aynı sorunu (birden fazla AI modeline birleşik erişim) çözerler ancak farklı öncüllerden yola çıkarlar.

OpenRouter der ki: "Hepsine hükmedecek tek bir format. OpenAI API'sini öğrenin ve her modeli çağırın." Bu, kullanım durumlarının çoğunluğu için işe yarayan güçlü bir basitleştirmedir.

LemonData der ki: "Her sağlayıcının yerel protokolü benzersiz bir değer taşır. Ağ geçidi bunu düzleştirmemeli, korumalıdır." Bu, karmaşıklık katar ancak agent odaklı üretim ortamlarında fark yaratan yeteneklerin kilidini açar.

Hiçbir yaklaşım evrensel olarak daha iyi değildir. Doğru seçim, ne inşa ettiğinize, AI modellerini nasıl kullandığınıza ve hangi ödünleri vermeye hazır olduğunuza bağlıdır.

LemonData'nın yaklaşımını denemek isterseniz, hızlı başlangıç kılavuzu yaklaşık iki dakika sürer. Eğer OpenRouter sizin için zaten iyi çalışıyorsa, sadece değişiklik olsun diye geçiş yapmanız için bir sebep yoktur.

En iyi API aggregatörü, mimarinize en uygun olandır.

LemonData'yı Deneyin

OpenRouter vs LemonData: AI API Aggregation İçin İki Farklı Felsefe