Yapay zeka giderek daha fazla yapay zeka kullanıyor. Model yönlendirme platformu OpenRouter'ın analisti Peter Walker'a göre 6 Şubat 2026, insanların yapay zeka ajanlarından daha çok jeton tükettiği son gün olmuş olabilir.

O tarihten bu yana ajan jeton kullanımı 14 kat arttı. İnsan kullanımı aynı dönemde yalnızca 2,8 kat büyüdü. Aradaki fark beş kata yakın.

Neden bu kadar hızlı büyüyor

Mekanizma basit ve kendi kendini besliyor. Ajanlar giderek daha uzun süreler boyunca kendi başlarına çalışıyor ve bu süre içinde ek yapay zeka süreçleri başlatıyorlar. Bir insanın tek soru sorup tek yanıt aldığı yerde bir ajan onlarca çağrı yapabiliyor:

  • Planlama — görevi adımlara bölmek.
  • Araç çağırma — her adım için ayrı bir istek.
  • Değerlendirme — çıkan sonucun doğru olup olmadığını denetlemek.
  • Yeniden deneme — başarısız adımı farklı biçimde tekrarlamak.

Jeton enflasyonu aslında akıl yürüten modellerle başlamıştı. Bu modeller yanıt vermeden önce daha uzun düşünüyor — gerekmediği durumlarda bile.

Rakam göründüğü kadar pahalı değil

Ham sayılar yanıltıcı olabilir ve analiz bunu açıkça belirtiyor. Ajan jeton kullanımının yaklaşık yüzde 70'i önbelleğe alınmış komutlardan geliyor. Önbellekten okunan jetonlar çok daha düşük ücretlendiriliyor.

Sebebi ajanların çalışma biçiminde. Bir ajan aynı görev boyunca aynı bağlamı — sistem talimatını, araç tanımlarını, önceki adımları — tekrar tekrar gönderiyor. Sağlayıcı bu tekrar eden bölümü önbelleğe alıp indirimli fiyatlandırıyor. Yani 14 kat jeton, 14 kat maliyet anlamına gelmiyor.

Bu yüzden ajan çerçevelerinin verimliliği doğrudan maliyeti belirliyor. Aynı görevi otuz çağrıyla bitiren bir çerçeve ile yüz çağrıyla bitiren arasındaki fark, kullanıcının faturasına birebir yansıyor.

Ölçümün sınırları

Verinin geldiği platform açık ağırlıklı modellere eğilimli ve bu modeller genellikle büyük laboratuvarların modellerinden daha az jeton verimli. Dolayısıyla mutlak rakamlar bu platforma özgü olabilir.

Ancak eğilimin yönü muhtemelen her yerde benzer. Ajan kullanımının artması platforma değil, yazılımın çalışma biçimindeki değişime bağlı.

Neden önemli

Bu veri, sektörün büyüme rakamlarını nasıl okumamız gerektiğini değiştiriyor. "Jeton kullanımı şu kadar arttı" cümlesi bugüne kadar talep göstergesi olarak okunuyordu: daha çok jeton, daha çok insan, daha çok kullanım.

Artık öyle değil. Jeton kullanımındaki artışın büyük bölümü yeni kullanıcıdan değil, aynı işi yapan yazılımın daha konuşkan hâle gelmesinden geliyor. Bir ajanın bir görevi bitirmek için yüz çağrı yapması, o görevin yüz kat değerli olduğu anlamına gelmiyor.

Bu ayrım yatırım tarafında önemli. Hesaplama talebi tahminleri jeton hacmine dayanıyor ve o hacmin ne kadarının gerçek iş, ne kadarının ajan gevezeliği olduğu ayrı bir soru. Ajan çerçeveleri verimlileştikçe aynı iş daha az jetonla yapılabilir — yani bugünün büyüme eğrisi kalıcı bir talep değil, geçici bir verimsizlik de olabilir.