Bloga dön

Ajanlar ve otomasyonKılavuz

Ucuz bir modelde Browser Use: base_url kurulumu ve çalıştırma maliyeti

Browser Use'u OpenAI uyumlu bir API'ye bağlayın, gerçek bir tarayıcıda fiyat kontrolü görevi çalıştırın ve tek bir çalıştırmanın maliyetini tahmin edin.

Yazan: CheapTokens TeamYayınlanma tarihi: 4 dk okuma

Browser Use yapılandırması: özel base_url ve model kimliği ile ChatOpenAI
Bu sayfada
  1. Kurulum ve API'ye yönlendirme
  2. Ajan bir fiyat sayfasında gerçekte ne yapar
  3. Tek bir çalıştırmanın maliyeti
  4. Çalışmazsa

Browser Use herhangi bir OpenAI uyumlu uç noktayı kabul eder, bu yüzden onu CheapTokens'e bağlamak üç değer gerektirir: base_url, anahtarınız ve tam model kimliği. Aşağıda bir ürün sayfasını açan, fiyatı okuyup bildiren bir agent.py ve canlı fiyatlarla tek bir çalıştırmanın maliyetine dair bir tahmin yer alıyor.

Bir tarayıcı ajanı her adımda sayfa metnini modele yeniden gönderir, bu yüzden tahmin programdan önce gelir.

Kurulum ve API'ye yönlendirme#

Browser Use'un README'si (8 Kasım 2026'da kontrol edildi) uv ile kurar; kütüphane Python 3.11+ gerektirir ve MIT lisanslıdır. Belgelerin desteklenen modeller sayfası özel uç noktalar için kalıbı gösterir: bir base_url ile ChatOpenAI, ardından Agent(task=..., llm=llm).

bash
uv init --python 3.12
uv add browser-use

Anahtarı betiğin yanındaki bir .env dosyasına koyun, asla koda değil:

bash
CHEAPTOKENS_API_KEY=your-key-here

Ardından agent.py:

python
import asyncio
import os

from dotenv import load_dotenv
from browser_use import Agent, ChatOpenAI

load_dotenv()

llm = ChatOpenAI(
    model='deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731',
    base_url='https://api.cheaptokens.dev/v1',
    api_key=os.getenv('CHEAPTOKENS_API_KEY'),
)

task = (
    'Open https://shop.example/laptop-x (replace with your product page). '
    'Find the current price and whether it is in stock. '
    'Reply with one line: price, currency, in stock yes/no. '
    'Do not click Buy or add anything to the cart.'
)

agent = Agent(task=task, llm=llm)
asyncio.run(agent.run())

uv run agent.py ile çalıştırın. İlk çalıştırma eksik bir tarayıcıdan şikayet ederse, Browser Use hızlı başlangıç kılavuzunun gösterdiği gibi kurun (uvx browser-use install, 8 Kasım 2026'da kontrol edildi).

CheapTokens base_url ve model kimliği ile ChatOpenAI bloğu
Varsayılan kuruluma kıyasla değişen tek kısım: model, base_url, anahtar.

Bu model neden: bir tarayıcı çalıştırması uzun sayfa bağlamıyla çok sayıda çağrıdır. DeepSeek-V4-Flash 380K bağlam penceresine, yanıt başına 32.768'e kadar çıktı tokenına ve günün her saatinde tek bir fiyata sahiptir. Kimlik tam deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 olmalıdır — fiyat tablolarındaki kısa adlar API tarafından kabul edilmez. Diğer kimlikler ve bağlantı temelleri CheapTokens belgelerinde yer alıyor.

Ajan bir fiyat sayfasında gerçekte ne yapar#

Diyelim ki göreviniz "bu dizüstü bilgisayar bugün ne kadar". Ajan bir döngü çalıştırır: sayfa metnini alır, modele sırada ne yapacağını sorar, eylemi tarayıcıda gerçekleştirir (aç, kaydır, tıkla) ve yeni sayfa metnini geri alır. Model yanıtı bulduğuna karar verene kadar tekrarlar.

Döngü: görev, model çağrısı, tarayıcı eylemi, yeni sayfa metni
Döngüdeki her geçiş bir model çağrısıdır ve sayfa metni her seferinde yeniden girer.

Maliyet sürücüsü işte o son ok. Bir ürün sayfası binlerce token metin olabilir ve her çağrıyla birlikte taşınır. 6 Kasım'da bir kanal gönderisi, teklifleri karşılaştıran ve fiyat düşüşlerini izleyen bir alışveriş ajanının tarayıcı katmanı olarak Browser Use'u listeledi; aynı fikir, yukarıdaki görevde olduğu gibi bir veya iki sayfanın günlük kontrolüne de uyar.

Durumunu seç

Bir tarayıcı ajanı kontrolünüz için doğru araç mı?

Fiyat yalnızca tıklamalardan sonra görünür

Bir tarayıcı ajanı uygundur. Sayfayı gerçek bir tarayıcıda açar, bir beden veya renk seçer, kaydırır ve görüneni okur. Bunu betik olarak yazmak, her mağaza için seçicileri bakımda tutmak demektir.

Tek sabit URL ve tek sabit fiyat öğesi

Seçicili düz bir betik daha ucuzdur: hiç model çağrısı yok. Sabit adımları koda koyun ve modeli değişen kısımlar için saklayın. Bununla ilgili daha fazlası ajanlar her adımda modele ihtiyaç duyar mı yazısında.

Farklı düzenlere sahip iki veya üç mağaza

Bir tarayıcı ajanı uygundur. Tek bir görev metni birkaç sayfa düzenini kapsar ve tek satırlık yanıtları sonradan karşılaştırırsınız.

Herhangi bir şeyi programlamadan önce bir uyarı: ajan sayfanın söylediği her şeyi okur ve bir sayfa ajana yönelik talimatlar içerebilir. İstem enjeksiyonu kontrol listesi bu konuda ne yapılacağını kapsar ve yukarıdaki görev de aynı nedenle satın almayı yasaklar.

Tek bir çalıştırmanın maliyeti#

Tahmin etmeyin; varsayın. Diyelim ki bir çalıştırma 15 adım sürüyor. Her adım görevi, geçmişi ve mevcut sayfayı gönderir: yaklaşık 12.000 girdi tokenı ve model yaklaşık 600 tokenlık kısa bir eylemle yanıt verir.

Çalıştırma başına 15 × 12.000 = 180.000 girdi tokenı ve 15 × 600 = 9.000 çıktı tokenı. DeepSeek-V4-Flash'te bu çalıştırma $0.0036 tutar, girdi 1M token başına $0.015. Burada girdi çıktının 20 katıdır; bu tarayıcı işleri için tipiktir ve toplamda birlikte sayıldığında fiyat, bu model için OpenRouter'ın referansının altındadır.

Aşağıdaki tablo 15 adım için aynı adım başına sayıları kullanır, böylece her modeli yan yana görebilirsiniz:

Model İstek başına 15 istek OpenRouter, 15 istek
GLM-5.3-Flash $0.00026 $0.004 $0.0068
DeepSeek-V4-Flash $0.00024 $0.0036 $0.0139
MiniMax-M2.7 $0.00069 $0.0104 $0.124

İstek başına 12.000 giriş ve 600 çıkış token'ı. 1M token başına fiyatlar günceldir ve tarifelerimizle birlikte değişir; OpenRouter sütunu aynı iş yükü için referans fiyatları gösterir.

Sonra bunu kendi programınıza ölçekleyin. Günde bir kez kontrol edilen üç sayfa 45 adımdır; kaydırıcıları kendi sayılarınıza çekin.

Maliyet hesaplayıcı

Bir günlük fiyat kontrolleri: 3 sayfa, her biri 15 adım

İstek başına giriş token'ı: 12.000 · İstek başına çıkış token'ı: 600 · Günlük istek sayısı: 45

ModelGünlükAylık
GLM-5.3-Flash$0.0119$0.356
DeepSeek-V4-Flash$0.0108$0.324
MiniMax-M2.7$0.0311$0.932

Bu aritmetiğin üç model üzerindeki 50 adımlık sürümü ajan oturumu maliyeti yazısında. GLM-5.3-Flash'i (390K bağlam, 8.192'ye kadar çıktı tokenı) tercih ederseniz, satırı yukarıdaki tabloda; buradaki kısa eylem yanıtları o sınırın çok altında kalır. Her model için güncel fiyatlar fiyatlandırma sayfasında.

Çalışmazsa#

Hata metniyle başlayın. Bu üçü olağan şüphelilerdir:

Eşleştir

Belirtiyi nedeniyle eşleştirin

  • 401 UnauthorizedAnahtar .env içinde eksik veya yazım hatası var
  • 404 model not founddeepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 yerine kısa model kimliği kullanıldı
  • {"navigate": "google.com"} yerine {"navigate": {"url": ...}}Model yanlış eylem şeması döndürdü

Sonuncusu, Browser Use'un desteklenen modeller sayfasında (8 Kasım 2026'da kontrol edildi) daha küçük Qwen modelleri için açıklanıyor: yanlış bir eylem şeması döndürebilirler. Belgelerin önerdiği düzeltme, doğru eylem biçiminin örneklerini isteme koymaktır. Bunları görev metnine ekleyin, örneğin:

text
Actions are JSON objects like {"navigate": {"url": "https://..."}}.
Always put the url inside the object.

Bir çalıştırma daireler çizerek devam ederse, görevi daraltın: bir sayfa, bir soru, tek satırlık yanıt. Kısa görevler daha az adımda biter ve daha az adım mevcut en ucuz düzeltmedir.

Sıradaki: Özel base_url ile LangChain, tarayıcı ajanının etrafında kendi zincirlerinizi kuruyorsanız aynı base_url fikrini kullanır.