Skip to main content
YeniKling 2.6 ve HunyuanImage 3.0 kataloğa yeni eklendi

Her yapay zekâ modeli,
çalıştırmaya hazır

Görsel, video, ses, 3D ve metin genelinde üretime hazır modellere göz atın. Herhangi birini Playground’da açın — gerçek örnek prompt’lardan başlayın, girdileri değiştirin, sonuçların oluşmasını izleyin — sonra tam olarak aynı çağrıyı tek bir API üzerinden yayına alın.

Yan yana göz atabileceğiniz yüzlerce üretime hazır model
Kod yazmadan önce her modeli Playground’da çalıştırın
Her model sayfasında başlangıç için gerçek prompt’lar ve çıktılar
Her sağlayıcı ve her modalite için tek bir istek şekli
keşfedin → seçin → çalıştırın· tek anahtarla yayına alın
playground
Model
text → image
Prompt
A close-up portrait of a majestic Bengal tiger emerging from tall emerald jungle grass, water droplets clinging to its fur, intense amber eyes locking with the camera, dramatic side lighting, hyperrealistic wildlife photography
HunyuanImage 3.0 Text to Image example outputimage · png
done in 40.7s · $0.098· barındırıldığı yermedia.modelrunner.ai/1hwvqdJYhdjAVmus3IE2A.png
POSTqueue.modelrunner.run/tencent/hunyuan-image/v3/text-to-image
Zaten güvendiğiniz sağlayıcıların modellerini çalıştırın
GoogleByteDanceOpenAIStability AILumaAlibabaxAIPruna AIInworldBlack Forest LabsWan VideoRecraft AIBria
Öne çıkan modeller

Üretime hazır modeller, tek API

MCP sunucusuYeni

Yapay zekâ asistanınıza tüm kataloğu verin

Claude, Cursor ya da herhangi bir MCP istemcisini ModelRunner’a yönlendirin; her model asistanınızın çağırabileceği bir araca dönüşsün — görsel üretin, klibe altyazı ekleyin, sesi yazıya dökün — hem de sohbetten hiç çıkmadan.

Editörünüzün içinde üretin
Claude ya da Cursor’dan bir kapak görseli veya kısa bir klip isteyin; barındırılan bağlantı doğrudan sohbete gelsin.
Ajan araçları olarak modeller
Otonom bir ajana kataloğu çağrılabilir araçlar olarak verin; harcama, verdiğiniz anahtarla sınırlı kalsın.
Tek kurulum, her istemci
Aynı sunucu Claude Desktop’ta, Cursor’da, Windsurf’te ve MCP konuşan her şeyde çalışır.
claude_desktop_config.jsonOAuth
1Sunucuyu ekleyin
{
  "mcpServers": {
    "modelrunner": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.modelrunner.run/mcp"]
    }
  }
}
API anahtarı yok — yetkilendirme için tarayıcınız bir kez açılır.
2Asistanınıza sorun
siz
Generate 3 reference frames for a misty-forest-at-dawn video.
mcp
run(nano-banana-2)×3 · 19s
Misty forest reference frame 1Misty forest reference frame 2Misty forest reference frame 3
ref_01–03.png ↳ hosted
siz
Animate those into an 8s clip with veo-3.1.
mcp
run(veo-3.1/reference-to-video, refs=ref_01–03)2m38s
siz
Now subtitle it from the voiceover track.
mcp
run(whisper)0.5s
Dawn breaks over the silent pine · captions.srt ↳ hosted
23 araç kayıtlı · run_model · search · get_model · wait_for_request
Asset kütüphanesi

Dokunduğunuz her dosya, bir tık uzağınızda

Her yükleme, her girdi ve üretilen her çıktı kütüphanenizde takip edilen bir asset’e dönüşür — böylece bir modelin sonucu, yeniden indirip yüklemeye gerek kalmadan doğrudan bir sonraki çalıştırmaya girer.

Her dosya alanını doldurmanın üç yolu
Bir dosya yükleyin, bir bağlantı yapıştırın ya da kütüphanenizden seçin — her modelin dosya girdisi bir medya seçiciye dönüşür.
Çıktılar girdiye dönüşür
Üretilen sonuçlar otomatik olarak barındırılır ve dizinlenir; böylece bir modelin çıktısı, bir sonraki modelin girdisi olarak bir tık uzaktadır.
Aradığınızı hızlıca bulun
Kaynağa, türe ya da favorilere göre filtreleyin, önemli olanı etiketleyin ve yaptığınız tüm çalıştırmalarda arama yapın.
reference_imagestring · format: uriPicker
Add image
Upload
Drag & drop or browse — presigned S3
Enter URL
Paste an external link — rehosted on run
Search assets
Pick from your library
All 248Outputs 96Uploads 38Inputs 84Favorites
output
output
input
output
output
upload
upload
output
Selected living-room.jpg↳ media.modelrunner.ai
Wrapper

Backend kurmadan yapay zekâ özellikleri yayına alın

Herhangi bir modeli kendi endpoint’inize sarmalayın — özel bir prompt belirleyin, yalnızca seçtiğiniz girdileri açın, sonra uygulamanızdan çağırın. Modeli ModelRunner çalıştırır ve her çıktıyı saklar; yani kurulacak bir sunucu, barındırılacak bir dosya yok.

No backend to build, deploy, or maintain
Customize the prompt and inputs, lock the rest
Swap the base model with a single parameter
Outputs hosted and saved to your asset library
room-redesignWrapper
Endpoint configprompt locked · 2 inputs exposed
Style
Scandinavian sanctuaryexposed
Image
living-room.jpgexposed
Base modelswap with one param
Room redesigned with nano-banana-2
ug2WqZ6S.pngHighest quality
media.modelrunner.ai/ug2WqZpng
latency 3.0scost $0.060quality Best
Hosted & saved to your asset library
POST roomix/room-redesign
Hızlı başlangıç

İlk çalıştırmanız üç satırda

Bir anahtar alın, bir model seçin, istek gönderin. Her modalite ve her sağlayıcı için aynı istek şekli.

Her endpoint’te bearer token ile kimlik doğrulama
Python ve TypeScript için tipli SDK’ler
Yerleşik streaming, webhook ve polling
$ curl https://api.modelrunner.ai/v1/run \
    -H "Authorization: Bearer $MODELRUNNER_KEY" \
    -d '{
      "model": "black-forest-labs/flux-pro",
      "input": { "prompt": "a neon koi, ultra-detailed" }
    }'

Yalnızca çalıştırdığınız kadar ödeyin

Abonelik yok, boşta GPU faturası yok. İstek başına fiyatlandırma — görsel başına, video saniyesi başına ya da megapiksel başına — çalıştırmadan önce belirtilir ve istek anında sabitlenir.

Sıkça sorulanlar

ModelRunner nedir?+

ModelRunner; Google, OpenAI, ByteDance, Stability AI ve Black Forest Labs gibi sağlayıcıların yapay zekâ modellerini — görsel, video, ses, 3D ve metin — çalıştırmak için tek bir API’dir. Tek bir API anahtarı her modele erişir ve hepsi aynı istek şeklini kullanır; böylece model değiştirmek tek satırlık bir değişikliktir.

ModelRunner üzerinden hangi yapay zekâ modellerini ve sağlayıcıları çalıştırabilirim?+

Görsel, video, ses, 3D ve metin üretimi genelinde yüzlerce model — aralarında Google, OpenAI, ByteDance, Stability AI ve Black Forest Labs’ın da bulunduğu laboratuvarlardan, düzenli olarak yenileri eklenerek. Hepsine tek bir API anahtarıyla ulaşırsınız; sağlayıcı başına ayrı hesap ya da SDK gerekmez.

ModelRunner’ı MCP ile yapay zekâ asistanıma nasıl bağlarım?+

Herhangi bir MCP istemcisini — Claude, Cursor ya da kendi istemcinizi — API anahtarınızla ModelRunner MCP sunucusuna yönlendirin. Her model, asistanınızın doğrudan çağırabileceği bir araca dönüşür; ek entegrasyon kodu gerekmez.

Bir yapay zekâ modelini kendi API endpoint’ime (Wrapper’a) nasıl dönüştürürüm?+

Bir Wrapper oluşturun: herhangi bir modeli hazır bir prompt ve yalnızca seçtiğiniz girdilerle paketleyin; ModelRunner size uygulamanızdan çağırabileceğiniz özel bir endpoint versin — kurulacak ya da bakımı yapılacak bir backend olmadan. Her çıktı otomatik olarak barındırılır ve Asset kütüphanenize kaydedilir.

ModelRunner ne kadar tutuyor?+

Her modelin yayımlanmış ücreti üzerinden istek başına ödersiniz — görsel başına, video saniyesi başına ya da megapiksel başına. Fiyat istek anında sabitlenir; abonelik ya da gizli ücret yoktur, yani yalnızca çalıştırdığınız kadar ödersiniz.

ModelRunner, her yapay zekâ sağlayıcısını doğrudan çağırmaktan nasıl farklı?+

Tek bir API anahtarı ve tek bir istek şekli; her sağlayıcı için ayrı hesap, SDK ve faturalandırma ilişkisinin yerini alır. Tek bir parametreyi değiştirerek modelleri — sağlayıcılar arasında bile — karşılaştırabilir ya da değiştirebilirsiniz ve her çıktıyı ModelRunner barındırır; yönetilecek sunucu ya da depolama yoktur.

Bugün geliştirmeye başlayın

Tek bir anahtar her modele, her modaliteye ve MCP sunucusuna erişim sağlar. Başlamak ücretsiz — yalnızca çalıştırdığınızda ödersiniz.