EVREN API’yi Kurumsal Yazılıma Bağlamak: Ara Katman, Model Yönlendirme ve KVKK

EVREN API’yi kurumsal yazılıma bağlamak: teknik bir rehber

EVREN API, Eylül 2026 sonunda geniş kullanıma açılan milli yapay zeka platformu EVREN’in büyük dil modeli çıkarım servisine programatik erişim sağlıyor. Anadolu Ajansı’nın aktardığına göre platform Cumhurbaşkanlığı Savunma Sanayii Başkanlığı bünyesinde geliştirildi; istemler, yanıtlar ve kullanım verileri Türkiye’deki GPU altyapısında işleniyor. Dünya gazetesine göre 11 model tek bir OpenAI uyumlu API arkasında sunuluyor. Bu, verisini yurt içinde tutmak isteyen işletmeler için ERP, CRM ve belge sistemlerine dil modeli eklemenin yeni bir yolu demek.

Bu yazı bir teknik rehber ve yorumdur: Aksiyon Soft’un Savunma Sanayii Başkanlığı veya EVREN ile bir ortaklığı ya da resmî iş birliği yoktur. Aşağıda yalnızca açık kaynaklarda doğrulayabildiğimiz bilgileri kullanıyor, kurumsal bir uygulamanın EVREN’e nasıl güvenli ve sağlayıcıdan bağımsız biçimde bağlanabileceğini anlatıyoruz: mimari, ortam değişkenleri, istemci kodu, model yönlendirme ve yedekleme, KVKK değerlendirmesi, 1 Kasım sonrası kredi planı ve belge senaryoları.

Kısaca

• EVREN’in çıkarım servisi OpenAI uyumlu; mevcut istemcilerde kural olarak adres ve anahtarı değiştirmek yeterli.
• API adresini tahmin etmeyin: platform panelindeki adresi EVREN_BASE_URL, anahtarı EVREN_API_KEY ortam değişkeninde tutun.
• Uygulamaları doğrudan modele değil, veri sınıflandıran ve yedek yolu yöneten bir ara katmana bağlayın.
• Yurt içinde işleme KVKK açısından önemli bir artı, ama aydınlatma, hukuki sebep ve veri minimizasyonu yükümlülüklerini kaldırmaz.
• AA’ya göre API çağrıları 1 Kasım 2026’ya kadar krediden düşülmüyor; bu dönemi kullanım ölçümü için değerlendirin.

EVREN hakkında doğrulanmış bilgiler neler?

Entegrasyon kararı vermeden önce neyin kesin, neyin belirsiz olduğunu ayırmak gerekir. Açık kaynaklardan doğrulayabildiğimiz başlıca noktalar şunlar:

• Erişim ve kitle: AA’ya göre platform savunma sanayii firmaları, teknoloji şirketleri, akademisyenler, girişimler ve öğrencilere açık; erişim e-Devlet ile yapılıyor ve katkı esaslı bir kredi sistemi kullanılıyor.
• Çıkarım katmanı: AA, çıkarım katmanında 11 açık ağırlıklı dil modeli, akış (streaming) desteği ve otomatik model yönlendirme bulunduğunu, 7.500 aktif kullanıcıya ulaşıldığını aktarıyor.
• Altyapı: Savunma Sanayii Başkanlığı’nın LinkedIn’de paylaşılan duyurusuna göre model filosu yurt içindeki bare-metal H200 kümesinde çalışıyor ve 1 milyon token’a kadar bağlam penceresi sunuluyor.
• Geçiş kolaylığı: Aynı duyuruya göre mevcut uygulamalarda yalnızca adres ve anahtar değiştiriliyor; ayrı sözleşme, başvuru veya fatura süreci gerekmiyor.
• Kredi: AA ve duyuru, 1 Kasım 2026’ya kadar yapılan API çağrılarının krediden düşülmediğini belirtiyor.

Platformun başka bileşenleri de var. PyPI’daki Apache-2.0 lisanslı evren-sdk paketi; nesne tespiti, sınıflandırma, segmentasyon ve uç çıkarım gibi bilgisayarlı görü işlevleri ile bir LLM geçidi istemcisi sunuyor. YÖK Bilgi İşlem Dairesi’nin 17 Haziran 2026 tarihli yazısı ise EVREN’i kredi modeline ve e-Devlet girişine dayanan uçtan uca bir MLOps platformu olarak tanıtıyor. Gelişmelerin ayrıntıları için haberlerimize bakabilirsiniz: EVREN’in kullanıma açılması, 11 modelli OpenAI uyumlu çıkarım servisi, EVREN SDK ve bilgisayarlı görü ve MLOps platformunun üniversitelere açılması.

Belirsiz kalanlar da not edilmeli: 1 Kasım sonrası kredi tüketiminin ayrıntıları, kota ve hız sınırları, hizmet seviyesi taahhüdü ve model listesinin zaman içinde nasıl değişeceği kamuya açık kaynaklarda net değil. Bu yüzden entegrasyonu, bu değerlerin değişebileceğini varsayarak tasarlamak gerekir.

Mimari: uygulama, ara katman ve EVREN arasındaki akış nasıl kurulmalı?

En sık yapılan hata, her uygulamanın model sağlayıcısına kendi başına bağlanmasıdır. Beş farklı ekip beş farklı istemci yazar, anahtarlar kod depolarına dağılır, hangi kişisel verinin nereye gittiği takip edilemez. Önerdiğimiz düzende ERP, CRM, müşteri portalı, e-belge arşivi ve iç arama gibi uygulamalar yalnızca kurum içindeki bir ara katmanla (LLM router veya AI gateway) konuşur. Bu katman:

1. İsteği veri sınıfına göre etiketler: kişisel veri, kurum içi veya herkese açık.
2. Gerekiyorsa kişisel veriyi maskeler ya da isteği reddeder.
3. Görev türüne göre model ve kota seçer.
4. Maliyet, gecikme ve hata oranını kaydeder.
5. Hata durumunda, yalnızca izin verilen veri sınıfları için yedek sağlayıcıya geçer.

Bu yaklaşımı AI Ops katmanı, LLM router ve KVKK ve yapay zeka ajanlarını üretime almak yazılarımızda ayrıntılı ele aldık. Ara katmanın ERP ve CRM tarafındaki bağlantıları ise klasik bir API ve entegrasyon işidir; kimlik doğrulama, yeniden deneme, idempotency ve izleme aynı disiplinle kurulmalıdır. Birden fazla sistemi tek noktadan yönetmek için API ve veri entegrasyon platformu yaklaşımı da bu katmanın doğal evidir.

Adres ve anahtarı neden ortam değişkenine taşımalısınız?

EVREN API’nin adresini bir blog yazısından, forumdan ya da tahminle koda yazmayın. Doğru adres, e-Devlet ile giriş yaptığınız platform panelinde gösterilir; panel adresi ile API adresi aynı şey değildir. Adresi ve anahtarı ortam değişkenlerine taşımak üç fayda sağlar: geliştirme, test ve canlı ortamlar için farklı anahtarlar kullanabilirsiniz; anahtar sızarsa kodu değiştirmeden yenileyebilirsiniz; sağlayıcı değiştirmek gerekirse yalnızca yapılandırma değişir.

# .env.example — gerçek değerler gizli kasada (vault / secret manager) tutulur
EVREN_BASE_URL=<platform panelindeki adres>
EVREN_API_KEY=<gizli kasadan okunur>
EVREN_CHAT_MODEL=<panelde listelenen sohbet modeli>
EVREN_EMBED_MODEL=<panelde listelenen gömme modeli>

Servis OpenAI uyumlu olduğu için resmî openai Python istemcisi, yalnızca adres ve anahtar değiştirilerek kullanılabilir. Aşağıdaki örnek genel bir şablondur; model adlarını paneldeki listeden alın.

import os
from openai import OpenAI

# Adres ve anahtar koda yazılmaz; ortamdan okunur
client = OpenAI(
    base_url=os.environ["EVREN_BASE_URL"],
    api_key=os.environ["EVREN_API_KEY"],
    timeout=30,
    max_retries=2,
)

response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["EVREN_CHAT_MODEL"],
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Yalnızca verilen belgeye dayanarak yanıt ver."},
        {"role": "user", "content": "Bu faturadaki vade tarihini ve toplam tutarı çıkar: ..."},
    ],
    temperature=0.2,
)
print(response.choices[0].message.content)

Model yönlendirme ve yedekleme nasıl yapılmalı?

Savunma Sanayii Başkanlığı’nın duyurusunda 11 model dört kategoride listeleniyor. Kurumsal bir uygulamada her görevi en büyük modele göndermek yerine, görev türüne uygun kategoriyi seçmek hem maliyeti hem gecikmeyi düşürür. Aşağıdaki tablo, kategorileri tipik kurumsal kullanım senaryolarıyla eşleştiriyor. Model listesi değişebileceği için güncel adları her zaman panelden doğrulayın.

Model kategorisi	Duyuruda geçen modeller	Kurumsal kullanım senaryosu
Akıl yürütme · kod · ajan	glm-5.3, deepseek-v4-flash, qwen3.8-flash-next, gemma-4-31b	İç asistan, rapor özeti, kod yardımı, araç çağıran ajan akışları
Görüntü ve video	qwen3-vl-30b	Arıza veya ürün fotoğrafı yorumlama, ekran görüntüsünden bilgi okuma, görsel kalite kontrol
Erişim · gömme · güvenlik	qwen3-embedding-8b, qwen3-reranker-8b, qwen3guard-4b	Belge arama (RAG), sonuçların yeniden sıralanması, girdi ve çıktı güvenlik filtresi
Belge ve konuşma	dots-ocr, deepseek-ocr-2, qwen3-asr-1.7b	e-Belge ve taranmış arşiv OCR’ı, çağrı kayıtlarının metne dökülmesi

Yedekleme kuralı basit olmalı: kişisel veya hassas veri içeren istekler EVREN’de kalır, hata durumunda kullanıcıya anlaşılır bir mesaj döner ve istek kuyruğa alınır. Hassas olmayan istekler ise ikinci bir sağlayıcıya yönlendirilebilir. Aşağıdaki TypeScript örneği bu kuralı ara katmanda uygular:

import OpenAI from "openai";

type Sensitivity = "personal" | "internal" | "public";

const evren = new OpenAI({
  baseURL: process.env.EVREN_BASE_URL,
  apiKey: process.env.EVREN_API_KEY,
});

const fallback = new OpenAI({
  baseURL: process.env.FALLBACK_BASE_URL,
  apiKey: process.env.FALLBACK_API_KEY,
});

export async function complete(prompt: string, sensitivity: Sensitivity) {
  const messages = [{ role: "user" as const, content: prompt }];
  try {
    return await evren.chat.completions.create({
      model: process.env.EVREN_CHAT_MODEL!,
      messages,
    });
  } catch (err) {
    // Kişisel veri içeren istek yedek sağlayıcıya gönderilmez
    if (sensitivity === "personal") throw err;
    return fallback.chat.completions.create({
      model: process.env.FALLBACK_CHAT_MODEL!,
      messages,
    });
  }
}

AA’ya göre EVREN’in kendi tarafında da otomatik model yönlendirme var. Yine de kurum içi ara katmandaki yönlendirmeyi korumak gerekir; çünkü veri sınıfı, bütçe ve yedekleme kararları sizin politikanızdır ve bunların kaydı sizde kalmalıdır.

KVKK açısından EVREN API nasıl değerlendirilmeli?

İstemlerin, yanıtların ve kullanım verilerinin Türkiye’deki altyapıda işlenmesi, yurt dışına veri aktarımı sorusunu büyük ölçüde ortadan kaldırdığı için KVKK değerlendirmesinde önemli bir avantajdır. Ancak yurt içinde işleme tek başına uyum anlamına gelmez. Değerlendirmede şu sorular yanıtlanmalıdır:

• İşlenen kişisel veri için hukuki sebep ve aydınlatma metni güncel mi?
• İsteğe gerçekten gereken veri mi gidiyor, yoksa tüm kayıt mı? (veri minimizasyonu)
• Platform kullanım koşulları; saklama süresi, kayıt ve veri kullanımı hakkında ne söylüyor?
• Ara katmandaki loglar kişisel veri içeriyor mu, ne kadar süre tutuluyor, kim erişebiliyor?
• Özel nitelikli kişisel veri (sağlık, biyometrik vb.) akışa hiç dahil olmalı mı?

Bu sorular hukuk danışmanınızla birlikte ele alınmalıdır; bu yazı hukuki görüş değildir. Teknik tarafta ise maskeleme, alan bazlı filtreleme ve log saklama politikasını ara katmanda uygulamak, karar ne olursa olsun işinizi kolaylaştırır.

1 Kasım sonrası kredi planı nasıl yapılmalı?

AA’nın haberine göre EVREN’de API çağrıları 1 Kasım 2026’ya kadar krediden düşülmüyor; platform genelinde katkı esaslı bir kredi sistemi kullanılıyor. Bu tarihten sonraki tüketim kuralları ayrıntılı biçimde kamuya açık değil. Bu belirsizliği yönetmenin en iyi yolu, ücretsiz dönemi ölçüm dönemi olarak kullanmaktır:

• Ara katmanda her isteğin uygulama, departman, model ve token sayısını kaydedin.
• Görev başına ortalama token kullanımını çıkarın; en pahalı on akışı belirleyin.
• Sık tekrar eden sorular için önbellek (cache) ve kısa sistem istemleri kullanın.
• Basit sınıflandırma ve çıkarma görevlerini daha küçük modellere yönlendirin.
• Departman bazında aylık bütçe ve eşik uyarıları tanımlayın.

Böylece 1 Kasım sonrasında kredi kuralları netleştiğinde, kullanımınızı tahminle değil gerçek veriyle planlayabilirsiniz. Gerekirse belirli akışları yedek sağlayıcıya ya da kendi altyapınıza taşıma kararı da aynı veriye dayanır.

e-Belge ve belge arama için OCR ve gömme senaryoları nelerdir?

Belge ve konuşma kategorisindeki OCR modelleri ile gömme ve yeniden sıralama modelleri, kurumsal belge yönetiminde birlikte kullanıldığında en çok değer üreten kombinasyondur. Tipik bir akış şöyle işler: taranmış sözleşme, irsaliye veya yazışma OCR modeliyle metne dönüştürülür; metin anlamlı parçalara bölünür; her parça gömme modeliyle vektöre çevrilip kurum içi bir vektör veritabanında saklanır. Kullanıcı soru sorduğunda en ilgili parçalar bulunur, yeniden sıralama modeliyle süzülür ve sohbet modeli yalnızca bu parçalara dayanarak kaynak göstererek yanıt üretir. Güvenlik modeli de girdi ve çıktıyı politika ihlallerine karşı kontrol edebilir.

Gömme modelleri OpenAI uyumlu embeddings uç noktasından sunuluyorsa çağrı aşağıdaki kadar basittir; uç nokta desteğini panel belgelerinden doğrulayın.

chunks = ["Sözleşme madde 7: teslim süresi ...", "İrsaliye no ... kalem listesi ..."]

emb = client.embeddings.create(
    model=os.environ["EVREN_EMBED_MODEL"],
    input=chunks,
)
vectors = [item.embedding for item in emb.data]
# vectors → kurum içi vektör veritabanına, belge kimliği ve erişim yetkisiyle birlikte yazılır

Bu senaryoda dikkat edilmesi gereken en önemli nokta yetkidir: kullanıcı yalnızca görmeye yetkili olduğu belgelerin parçalarını yanıtta görmelidir. Bu yüzden her vektör, kaynak belgenin erişim bilgisiyle birlikte saklanır ve arama bu bilgiye göre filtrelenir.

Kurumsal ağdan ara katmana trafik

Ara katman ile model servisi arasındaki bağlantı

Ortam değişkenleri ve yapılandırma yönetimi

EVREN API entegrasyonu kontrol listesi

• API adresi platform panelinden alındı; hiçbir yerde tahmini adres kullanılmıyor.
• EVREN_BASE_URL ve EVREN_API_KEY gizli kasada; ortam başına ayrı anahtar var.
• Tüm uygulamalar EVREN’e yalnızca ara katman üzerinden erişiyor.
• İstekler veri sınıfına göre etiketleniyor; kişisel veri yedek sağlayıcıya gitmiyor.
• KVKK değerlendirmesi hukuk danışmanıyla yapıldı; aydınlatma metinleri güncellendi.
• Token, maliyet, gecikme ve hata oranı departman bazında ölçülüyor.
• Model adları yapılandırmada; panelde değişiklik olduğunda kod değişmeden güncellenebiliyor.
• Belge aramada vektörler erişim yetkisiyle birlikte saklanıyor ve filtreleniyor.

Aksiyon Soft nasıl yardımcı olur?

Aksiyon Soft, merkezi Samsun’da olan ve Türkiye genelindeki kurumlarla uzaktan çalışan bir yazılım şirketidir; gerektiğinde keşif veya canlıya geçiş adımları için planlı saha ziyareti yapar. EVREN veya başka bir model sağlayıcısını kurumsal sistemlere bağlarken izlediğimiz düzen şöyledir:

• Keşif: kullanım senaryoları, veri sınıfları, KVKK soru listesi ve mevcut ERP/CRM bağlantılarının çıkarılması.
• MVP: ara katmanın tek bir senaryoyla (örneğin belge arama) devreye alınması ve ölçüm altyapısının kurulması.
• Sprint demoları: iki haftalık döngülerde çalışan entegrasyon, maliyet ve gecikme raporlarının paylaşılması.
• Hypercare ve SLA: canlıya geçiş sonrası yoğun izleme, ardından yazılı hizmet seviyesiyle bakım ve model güncellemeleri.

Doksan günlük bir çerçeveyle başlamak isteyen KOBİ’ler için TÜİK 2026 verisiyle 90 günlük yapay zeka yol haritası yazımız iyi bir başlangıç noktasıdır.

Sık sorulan sorular

EVREN API’yi kullanmak için ayrı bir sözleşme gerekiyor mu?

Savunma Sanayii Başkanlığı’nın duyurusuna göre ayrı bir sözleşme, başvuru veya fatura süreci gerekmiyor; erişim e-Devlet ile giriş yapılan platform üzerinden sağlanıyor. Kurumsal kullanımda platform kullanım koşullarını hukuk ekibinizle birlikte okumanızı öneririz.

EVREN API’nin adresi nedir?

Adresi platform panelinden alın. Bu yazıda bilerek bir adres vermiyoruz; panel adresi ile API adresi farklıdır ve tahmini bir adres hem çalışmayabilir hem de güvenlik riski oluşturur. Adresi EVREN_BASE_URL ortam değişkeninde tutun.

Mevcut OpenAI tabanlı kodumuzu değiştirmemiz gerekir mi?

Servis OpenAI uyumlu olduğu için çoğu durumda adres, anahtar ve model adını değiştirmek yeterli. Yine de araç çağırma, yapılandırılmış çıktı ve gömme uç noktası gibi özellikleri kendi senaryonuzla test edin.

Kişisel veri içeren istekleri EVREN’e göndermek KVKK’ya uygun mu?

Verinin Türkiye’de işlenmesi yurt dışı aktarım sorusunu büyük ölçüde ortadan kaldırır, ancak hukuki sebep, aydınlatma ve veri minimizasyonu yükümlülükleri devam eder. Nihai değerlendirme hukuk danışmanınızla yapılmalıdır.

EVREN erişilemez olursa ne olur?

Ara katmandaki yedekleme kuralı devreye girer: hassas olmayan istekler ikinci bir sağlayıcıya gider, kişisel veri içeren istekler kuyruğa alınır ve kullanıcıya anlaşılır bir mesaj gösterilir.

1 Kasım 2026’dan sonra maliyet ne olacak?

AA’ya göre API çağrıları bu tarihe kadar krediden düşülmüyor; sonrasındaki ayrıntılar kamuya açık kaynaklarda net değil. Bu yüzden şimdiden token kullanımını ölçmek ve departman bazında bütçe tanımlamak en sağlıklı yoldur.

Kaynaklar

• Anadolu Ajansı — Savunma sanayisinin milli yapay zeka platformu EVREN kullanıma açıldı (27.09.2026)
• Dünya — Yapay zekâda yerli altyapı büyüdü, 11 model EVREN’e bağlandı (28.09.2026)
• LinkedIn (Savunma Kariyer) — Savunma Sanayii Başkanlığı’nın EVREN LLM çıkarım servisi duyurusunun paylaşımı (23.09.2026)
• PyPI — evren-sdk proje sayfası ve sürüm geçmişi (0.9.2: 24.09.2026)
• YÖK Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı — EVREN platformu hakkında üniversitelere yazı (17.06.2026)

Projenizi konuşalım

ERP, CRM veya belge sistemlerinizi EVREN API ya da başka bir model sağlayıcısına güvenli bir ara katmanla bağlamak istiyorsanız bizimle iletişime geçin. İlk görüşmede veri sınıflarınızı ve pilot senaryonuzu birlikte netleştirelim.