# Video işleme için GPU sunucu kiralama: transcoding, altyazı ve video AI

- Adres: https://gpukiralama.com.tr/hizmetler/video-isleme/
- Önerilen GPU'lar (GPU başına, aylık, KDV hariç):
  - [NVIDIA L40S](https://gpukiralama.com.tr/gpu-modelleri/nvidia-l40s/): $900/ay. 3 NVENC + 3 NVDEC, oturum sınırı yok, 48 GB: yoğun AV1/HEVC dönüştürme ve aynı kartta Whisper
  - [NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell](https://gpukiralama.com.tr/gpu-modelleri/nvidia-rtx-pro-6000/): $1.600/ay. 4 NVENC + 4 NVDEC, 4:2:2 kodlama ve çözme, 96 GB: yayın formatları, 4K/8K ve üretken video
  - [NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell](https://gpukiralama.com.tr/gpu-modelleri/nvidia-rtx-pro-5000/): $800/ay. 3 NVENC + 3 NVDEC, 4:2:2 kodlama ve çözme, oturum sınırı yok, 48 GB ECC: yayın formatları ve çok sayıda eşzamanlı akış
  - [NVIDIA GeForce RTX 5090](https://gpukiralama.com.tr/gpu-modelleri/nvidia-rtx-5090/): $600/ay. 3 NVENC ve 4:2:2, 32 GB: hızlı kodlama ve küçük video modelleri; sistem başına 12 oturum sınırı
  - [NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell](https://gpukiralama.com.tr/gpu-modelleri/nvidia-rtx-pro-4000/): $450/ay. 2 NVENC ve 2 NVDEC, 24 GB ECC'li bellek; 145 W tek yuvalı kart

Video platformları, yayıncılar ve prodüksiyon ekipleri için size ayrılmış, aylık kiralık GPU sunucu: NVENC ile transcoding ve canlı yayın, Whisper ile otomatik altyazı, yapay zeka ile video netleştirme (upscale) ve açık modellerle video üretimi. Sunucular Bağcılar, İstanbul'daki kendi tesisimizde; videolarınız Türkiye'de kalır.

## Video işleme nedir?

Video işleme; videoyu çözme, ölçekleme, başka kodek ve çözünürlüklere dönüştürme (transcoding), canlı yayını kodlama, otomatik altyazı çıkarma, yapay zeka ile netleştirme (upscale) ve video üretme işlerinin genel adıdır. GPU sunucuda kodlamayı NVENC, kod çözmeyi NVDEC donanım motorları yapar. Bu işler için Bağcılar, İstanbul'daki kendi tesisimizde size ayrılmış GPU sunucuları aylık kiralıyoruz; videolarınız Türkiye'de kalır.

NVENC ve NVDEC, CUDA çekirdeklerinden ayrı donanım bloklarıdır; dönüştürme kapasitesini doğrudan motor sayısı belirler. Kiraladığımız kartlardan RTX PRO 6000'de 4, L40S, RTX PRO 5000 ve RTX 5090'da 3, RTX PRO 4000'de 2 NVENC bulunur; hepsi AV1 kodlar. H100 ve H200'de NVENC yoktur, bu yüzden video kodlama için uygun değildir. Çok sayıda akışı aynı anda kodlayan bir video platformu için oturum sınırı olmayan L40S (aylık $900), 4:2:2 yayın formatları ve üretken video için RTX PRO 6000 (aylık $1.600) uygundur ([L40S ve RTX PRO 6000 karşılaştırması](/karsilastirma/l40s-vs-rtx-pro-6000/)).

- **Küçük ve orta ölçekli VOD hatları:** RTX PRO 4000 (2 NVENC, 4:2:2, 145 W), aylık $450.
- **Yoğun dönüştürme, aynı kartta altyazı ve yapay zeka filtreleri:** L40S (3 NVENC, 48 GB).
- **4:2:2, 4K/8K ve üretken video:** RTX PRO 6000 (4 NVENC, 96 GB).
- **Bütçe öncelikli hızlı kodlama:** RTX 5090 (3 NVENC, 32 GB), aylık $600; ancak sistem başına en fazla 12 eşzamanlı kodlama oturumu açılır.
- **Yapay zeka ile video netleştirme (upscale):** Real-ESRGAN ve FP8 dosyalarla SeedVR2 için RTX PRO 4000 yeterlidir; 16-bit dosyalar için RTX 5090, L40S ya da RTX PRO 6000.

[Fiyatlar](/fiyatlandirma/) GPU başına, aylık, ABD doları cinsinden ve KDV hariçtir; fatura, fatura tarihindeki TCMB döviz satış kuruyla Türk lirası olarak kesilir ve yıllık kiralamada %20 indirim uygulanır.

## Video işleme sunucusu için hangi GPU (ekran kartı) seçilmeli?

Dönüştürmede NVENC sayısı ve oturum sınırı, üretken video ve netleştirmede (upscale) ise GPU belleği belirleyicidir.

| İş yükü | Önerilen GPU | Neden | Aylık fiyat |
|---|---|---|---|
| VOD arşivi, e-öğrenme videoları, küçük ABR merdivenleri | [RTX PRO 4000](/gpu-modelleri/nvidia-rtx-pro-4000/) | 2 NVENC + 2 NVDEC, AV1 ve 4:2:2, oturum sınırı yok, 145 W | $450 |
| Çok sayıda eşzamanlı akış; AV1/HEVC merdiveni ve Whisper altyazı aynı kartta | [L40S](/gpu-modelleri/nvidia-l40s/) | 3 NVENC + 3 NVDEC, ECC'li 48 GB, oturum sınırı yok | $900 |
| 4:2:2 10-bit yayın formatları, çok sayıda eşzamanlı akış | [RTX PRO 5000](/gpu-modelleri/nvidia-rtx-pro-5000/) | 3 NVENC + 3 NVDEC, 4:2:2 kodlama ve çözme, ECC'li 48 GB, oturum sınırı yok | $800 |
| Yayın ve post-prodüksiyon (4:2:2 10-bit), 4K/8K, üretken video | [RTX PRO 6000](/gpu-modelleri/nvidia-rtx-pro-6000/) | 4 NVENC + 4 NVDEC, 4:2:2 kodlama ve çözme, 96 GB | $1.600 |
| Az sayıda paralel iş, 4:2:2, küçük video modelleri | [RTX 5090](/gpu-modelleri/nvidia-rtx-5090/) | 3 NVENC, 4:2:2, 32 GB GDDR7; 12 oturum sınırı | $600 |

H100 ve H200 videoyu çözebilir (7'şer NVDEC) ama kodlayamaz; Hopper'ın NVDEC'i AV1 de çözmez. Üretken video modellerini çok GPU'da eğitmek için anlamlı olabilirler, ancak çıktının kodlanması işlemciye kalır ([RTX PRO 6000 ve H100 karşılaştırması](/karsilastirma/rtx-pro-6000-vs-h100/)). Kamera akışlarında [video analizi ve nesne tespiti](/hizmetler/goruntu-isleme/) için görüntü işleme sayfamıza bakın.

## Kiraladığımız kartlarda NVENC, NVDEC ve oturum sınırı

NVIDIA'nın destek matrisine göre (Ekim 2026) motor sayıları ve oturum sınırları şöyledir:

| GPU | NVENC | NVDEC | AV1 kodlama | 4:2:2 H.264 / HEVC | Eşzamanlı kodlama oturumu |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 6000 Blackwell | 4 (9. nesil) | 4 (6. nesil) | Var | Kodlama ve çözme | Sınırsız |
| RTX 5090 | 3 (9. nesil) | 2 (6. nesil) | Var | Kodlama ve çözme | Sistem başına 12 |
| L40S | 3 (8. nesil) | 3 (5. nesil) | Var | Yok | Sınırsız |
| RTX PRO 5000 Blackwell | 3 (9. nesil) | 3 (6. nesil) | Var | Kodlama ve çözme | Sınırsız |
| RTX PRO 4000 Blackwell | 2 (9. nesil) | 2 (6. nesil) | Var | Kodlama ve çözme | Sınırsız |
| H100, H200 | Yok | 7 | Yok (AV1 çözme de yok) | Yok | — |

RTX 5090'daki 12 oturum sınırı sistem başınadır: 8 × RTX 5090'lık bir sunucuda da toplam 12 kodlama oturumu açılır; [profesyonel kartlarda yapay bir sınır yoktur](/karsilastirma/rtx-5090-vs-rtx-pro-6000/), kapasiteyi donanım ve bellek belirler. NVDEC; H.264, HEVC, VP9, AV1, MPEG-2 ve VC-1 kaynaklarını çözer, ProRes ve DNxHR ise işlemcide çözülür ve yine NVENC'te kodlanabilir.

## Bir transcoding sunucusu aynı anda kaç akış kodlar?

Teorik üst sınır "motor başına hız × motor sayısı ÷ akış başına kare hızı"dır; gerçek değeri kendi içeriğinizle ölçün. NVIDIA'nın tek bir NVENC motoru için yayımladığı referans hız, 1080p HEVC'de (8 bit, p5 preset, `hq`) Ada'da saniyede 411, Blackwell'de 521 karedir. NVIDIA bu değerleri RTX 4090 ve RTX 5070 Ti kartlarında, en yüksek video saat hızında ölçtü; performans video saat hızıyla orantılı değişir.

| GPU | Toplam HEVC kodlama hızı (teorik) | Eşzamanlı 1080p30 akış | 1 saatlik 1080p30 içerik (108.000 kare) |
|---|---|---|---|
| RTX PRO 4000 | 2 × 521 ≈ 1.042 kare/s | ≈34 | ≈1,7 dakika |
| L40S | 3 × 411 ≈ 1.233 kare/s | ≈41 | ≈1,5 dakika |
| RTX 5090 | 3 × 521 ≈ 1.563 kare/s | ≈52, ama en fazla 12 oturum | ≈1,2 dakika |
| RTX PRO 5000 | 3 × 521 ≈ 1.563 kare/s | ≈52 | ≈1,2 dakika |
| RTX PRO 6000 | 4 × 521 ≈ 2.084 kare/s | ≈69 | ≈0,9 dakika |

- **ABR merdiveni:** Her çözünürlük ayrı bir kodlama işidir ve FFmpeg'de ayrı bir NVENC oturumu açar; düşük çözünürlükler daha hızlı kodlanır.
- **Canlı yayın:** Her kanal, merdivendeki her çözünürlük için yayın boyunca açık kalan bir kodlama oturumu kullanır. 4 basamaklı bir merdivenle (1080p, 720p, 480p, 360p) RTX 5090'lı bir sunucuda kart sayısından bağımsız olarak en fazla 3 kanal kodlanır (12 oturum ÷ 4 basamak); L40S, RTX PRO 4000, RTX PRO 5000 ve RTX PRO 6000'de bu sınır yoktur, kanal sayısını motor hızı belirler. Gecikmeyi düşürmek için FFmpeg'de `-tune ll` ya da `-tune ull` kullanılır.
- **Tek akış ve ölçüm:** Tek bir oturum bir NVENC motorunun hızını aşamaz; motorları paralel işlerle doldurun ve gerçek kapasiteyi kendi içeriğinizle, `nvidia-smi dmon -s u` çıktısındaki `enc` sütununu izleyerek ölçün.

## Transcoding hattı hangi yazılımlarla kurulur?

FFmpeg'de videoyu NVDEC ile çözüp (`-hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda`), `scale_cuda` ile ölçekleyip `h264_nvenc`, `hevc_nvenc` ya da `av1_nvenc` ile kodladığınızda kareler baştan sona GPU belleğinde kalır; GStreamer'ın `nvcodec` eklentisi de aynı motorları kullanır. Docker'da [NVIDIA Container Toolkit](/blog/docker-nvidia-container-toolkit-kurulum/) varsayılan olarak yalnızca `compute` ve `utility` yeteneklerini açtığından konteyneri `video` yeteneğiyle de başlatın ([Docker'da GPU kullanımı](/blog/docker-gpu-kullanim-rehberi/)).

Komut örnekleri, p1–p7 preset farkları ve işlemci kodlayıcılarıyla kalite karşılaştırması için [FFmpeg NVENC rehberimize](/blog/video-transcoding-gpu-rehberi/) bakın.

## Whisper ile otomatik altyazı nasıl oluşturulur?

Whisper videodaki sesi yazıya döker ve altyazıyı doğrudan SRT ya da VTT dosyası olarak üretir; aynı kartta dönüştürmeyle birlikte çalışabilir.

- **Bellek:** faster-whisper, large sınıfı bir modeli (README'deki ölçümde large-v2) int8'de yaklaşık 2,9 GB, fp16'da 4,5 GB, fp16 ve 8'li batch ile 6,1 GB bellekle çalıştırır. Orijinal openai/whisper uygulamasının README'si large-v3 için yaklaşık 10 GB, turbo (large-v3-turbo) için yaklaşık 6 GB veriyor. Türkçe desteklenen diller arasındadır; kod ve ağırlıklar MIT lisanslıdır.
- **Kullanım:** `whisper video.mp4 --model turbo --language Turkish --output_format srt` komutu videonun sesinden SRT dosyası üretir.
- **Çeviri:** turbo çeviri için eğitilmedi; large-v3 ise yalnızca İngilizceye çevirir. Altyazıyı başka dillere çevirmek için bir LLM kullanın.
- **Toplu iş:** faster-whisper (MIT), README'deki ölçümde 13 dakikalık bir kaydı large-v2 modeli ve `batch_size=8` ile 8 GB'lık bir RTX 3070 Ti'da 17 saniyede, yaklaşık 6 GB bellekle yazıya döküyor. Kendi kayıtlarınızla kısa bir deneme koşusu yapın.

Whisper için GPU seçimi, konuşmacı ayrımı ve hacme göre boyutlandırma için [ses kaydını yazıya çevirme sayfamıza](/hizmetler/ses-tanima/) bakın.

## Yapay zeka ile video netleştirme (upscale) ve üretim için hangi GPU gerekir?

Netleştirmede ve video üretiminde belirleyici olan NVENC değil GPU belleğidir: SeedVR2 ile difüzyon tabanlı netleştirme ComfyUI'de FP8 dosyalarla 12–16 GB, Wan 2.2 TI2V-5B ile video üretimi resmi betikle en az 24 GB ister; 14 milyar parametreli modeller için 48–96 GB düşünün. Netleştirilen ya da üretilen kareler aynı kartta NVENC ile kodlanabilir.

| GPU | Bellek | Netleştirme (upscale) | Video üretimi | Aylık fiyat |
|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 4000 | 24 GB | Real-ESRGAN gibi kare kare çalışan modeller; SeedVR2, ComfyUI'de FP8 dosyalarla | Sınırda: Wan 2.2 TI2V-5B resmi betikle en az 24 GB ister | $450 |
| RTX 5090 | 32 GB | SeedVR2, ComfyUI'de 16-bit dosyalarla (düğümün belgesi 24 GB ve üzerini öneriyor) | Wan 2.2 TI2V-5B gibi küçük modeller (720p, 24 fps) | $600 |
| L40S | 48 GB | SeedVR2; netleştirme, kodlama ve altyazı aynı kartta | 14 milyar parametreli modeller 8-bit (FP8) dosyalarla | $900 |
| RTX PRO 6000 | 96 GB | SeedVR2'nin resmi kodu (100 karelik 720p video tek bir 80 GB'lık kartta) | Wan 2.2 A14B'nin resmi betiği (tek kartta en az 80 GB) ve 16-bit ağırlıklar | $1.600 |

Değerler model sayfalarından alındı (Ekim 2026). Üretken video yavaştır: Wan 2.2 TI2V-5B, 5 saniyelik 720p bir videoyu tek bir tüketici kartında özel optimizasyon olmadan 9 dakikanın altında üretiyor (üreticinin ölçümü). Bellek yetmezse boşaltma (offload) yerine önce 8-bit dosyaları deneyin; boşaltma üretimi yavaşlatır. Model bazında VRAM tablosu ve lisansların ticari kullanım koşulları [yapay zeka video üretimi rehberimizde](/blog/video-ai-uretimi-gpu-kiralama/); ürün görselleri için [görsel üretimi hizmet sayfamıza](/hizmetler/yapay-zeka-gorsel-uretimi/) bakın.

## Toplu iş kuyruğu nasıl kurulur?

Her GPU'yu kapasitesine göre işçi (worker) süreçleriyle besleyen bir iş kuyruğu kurun.

- **Kuyruk:** Celery ya da RQ gibi Redis ile çalışan bir iş kuyruğu ya da veritabanında bir iş tablosu yeterlidir; her iş tek bir FFmpeg, Whisper ya da [ComfyUI çağrısıdır](/blog/comfyui-workflow-gpu-rehberi/).
- **GPU seçimi:** FFmpeg'de `-hwaccel_device 1` ikinci kartı seçer; diğer araçlarda `CUDA_VISIBLE_DEVICES` kullanın.
- **İşçi sayısı:** Kart başına en az NVENC sayısı kadar paralel kodlama çalıştırın, ölçüme göre artırın. RTX 5090'lı bir sunucuda bütün kartlar için toplam 12 oturumu aşmayın; fazlası açılmaz.
- **Aynı kartta yapay zeka:** NVENC ve NVDEC, CUDA çekirdeklerinden bağımsızdır; kodlama sürerken aynı kartta Whisper ya da netleştirme (upscale) modeli çalışabilir. Bellek paylaşımını planlayın.
- **İşlemci ve disk:** Ses kodlama, mux ve NVDEC'in çözemediği kaynaklar işlemcide çalışır; büyük arşivler hızlı ve geniş disk ister. Her 4 GB GPU belleği için 1 CPU çekirdeği ve GPU belleğinin 1,5 katı RAM verilir; 1 TB SSD ve size özel bir IP adresi her siparişe dahildir. İhtiyacınızı [sipariş formunun](/siparis/) mesaj alanına yazın.

## Aylık video sunucusu mu, bulut transcoding servisi mi?

Her gün video işliyorsanız aylık sunucu mantıklıdır; ayda birkaç saatlik dönüştürme için değildir. Biz dakika başına ücretlendirilen, yönetilen bir transcoding API'si değil; FFmpeg'i ya da kendi hattınızı çalıştırdığınız, size ayrılmış bir GPU sunucusu kiralıyoruz.

- **Mantıklı olduğu durumlar:** Platformunuza her gün video yükleniyor ve dönüştürme hattı sürekli doluysa sabit aylık fiyat, akış başına maliyeti öngörülebilir kılar. Ham görüntüler ve müşteri videoları İstanbul'daki kendi tesisimizde, Türkiye'de kalır; yüzlerce GB'lık dosyaları yurt dışına yüklemezsiniz. Fatura Türk lirasıyla kesilir.
- **Mantıklı olmadığı durumlar:** Ayda birkaç saatlik dönüştürme için dakika başına ücretlendiren bulut dönüştürme hizmetleri ya da mevcut işlemciniz daha ekonomik olabilir; birkaç günlük üretken video denemesinde saatlik bir GPU bulutu daha ucuz olabilir. Karşılaştırma için: L40S'in aylık fiyatı 730 saate bölündüğünde $1,23 eder.
- **Kapalı modeller:** BFL'nin FLUX 3 Video'su gibi yalnızca API ile sunulan video modelleri bazı işlerde açık modellerden iyi sonuç verebilir.
- **KVKK:** Yüzü ya da sesi tanınabilen kişiler içeren videolar kişisel veridir. Verinin Türkiye'de işlenmesi yurt dışına aktarım yükünü kaldırır; uyum değerlendirmesi kendi veri işleme süreçlerinize bağlıdır ([KVKK ve GPU kiralama rehberimiz](/blog/kvkk-gpu-kiralama-turkiye/)). Bu bilgi hukuki tavsiye değildir.

## Özet

- Video dönüştürme kapasitesini NVENC sayısı belirler: RTX PRO 6000'de 4, L40S, RTX PRO 5000 ve RTX 5090'da 3, RTX PRO 4000'de 2; hepsi AV1 kodlar. H100 ve H200'de NVENC yoktur.
- RTX 5090'da sistem başına 12 eşzamanlı kodlama oturumu sınırı vardır (4 basamaklı canlı yayın merdiveninde en fazla 3 kanal); L40S, RTX PRO 4000, RTX PRO 5000 ve RTX PRO 6000'de yapay bir sınır yoktur.
- FFmpeg'de `-hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda` ve `scale_cuda` ile hattı GPU'da tutun; kapasiteyi NVIDIA'nın referans hızlarıyla hesaplayıp paralel oturumlarla ölçün.
- Whisper altyazıyı doğrudan SRT olarak üretir; faster-whisper ile 3–6 GB, orijinal openai/whisper uygulamasıyla yaklaşık 10 GB'a kadar bellekle aynı kartta çalışır.
- Netleştirme FP8 dosyalarla 12–16 GB'ta çalışır; üretken video 24 GB'tan başlar, 14 milyar parametreli modeller için 48–96 GB düşünün ve lisansların bölge ve gelir koşullarını kontrol edin.

## Kaynaklar

- [NVIDIA: Video Encode and Decode Support Matrix](https://developer.nvidia.com/video-encode-decode-support-matrix)
- [NVIDIA: NVENC Application Note (Video Codec SDK 13.1)](https://docs.nvidia.com/video-technologies/video-codec-sdk/13.1/nvenc-application-note/index.html)
- [NVIDIA: Using FFmpeg with NVIDIA GPU Hardware Acceleration](https://docs.nvidia.com/video-technologies/video-codec-sdk/13.1/ffmpeg-with-nvidia-gpu/index.html)
- [FFmpeg Codecs Documentation: NVENC encoders](https://ffmpeg.org/ffmpeg-codecs.html)
- [OpenAI Whisper (GitHub)](https://github.com/openai/whisper)
- [faster-whisper (GitHub)](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper)
- [Wan 2.2 (GitHub)](https://github.com/Wan-Video/Wan2.2)
- [SeedVR ve SeedVR2 (GitHub)](https://github.com/ByteDance-Seed/SeedVR)
- [ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler (GitHub)](https://github.com/numz/ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler)
- [Real-ESRGAN (GitHub)](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN)
- [FFmpeg kaynak kodu: libavcodec/nvenc.c](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg/blob/master/libavcodec/nvenc.c)
- [Blackmagic Design: DaVinci Resolve Studio](https://www.blackmagicdesign.com/products/davinciresolve/studio)

## Sık sorulan sorular

**RTX 5090'daki 12 oturum sınırı neyi etkiler?**
NVIDIA, GeForce kartlarda sistemdeki tüm GeForce kartlar için toplam 12 eşzamanlı kodlama oturumuna izin verir; 8 × RTX 5090'lık bir sunucuda da sınır 12'dir. Çok sayıda canlı akış ya da paralel kodlama işi için oturum sınırı olmayan L40S, RTX PRO 5000 ya da RTX PRO 6000'i seçin.

**Video işleme için H100 ya da H200 kiralamak mantıklı mı?**
Dönüştürme içeren işler için hayır: H100 ve H200'de NVENC yoktur, videoyu çözebilirler ama kodlama işlemciye kalır. Bu kartlar ancak video modellerinin çok GPU'lu eğitimi gibi işlerde anlamlıdır; dönüştürme, altyazı ve netleştirme için NVENC'li L40S, RTX PRO 4000, RTX PRO 5000, RTX 5090 ya da RTX PRO 6000'i seçin.

**Canlı yayın dönüştürmesi (live transcoding) için GPU sunucu kullanılabilir mi?**
Evet; NVENC'in düşük gecikmeli ll ve ull ayarları canlı yayın içindir ve her kanal, merdivendeki her çözünürlük için yayın boyunca açık kalan ayrı bir kodlama oturumu kullanır. RTX 5090'lı bir sunucuda toplam 12 oturum sınırı kanal sayısını kısıtlar; L40S, RTX PRO 4000, RTX PRO 5000 ve RTX PRO 6000'de bu sınır yoktur. Ağ ve bant genişliği ihtiyacınızı sipariş formunun mesaj alanına yazın.

**Video arşivimiz nerede saklanır, veriler Türkiye'de mi kalır?**
Sunucular İstanbul Bağcılar'daki kendi tesisimizde UPS, jeneratör desteği ve yedekli internet bağlantılarıyla çalışır; verileriniz Türkiye'de kalır ve GPU yalnızca size ayrılır. Her siparişe 1 TB SSD dahildir; arşivinizin boyutunu sipariş formunda belirtin.

**Video sunucusunun fiyatı nasıl hesaplanır?**
Fiyat GPU başına ve aylıktır; ABD doları cinsinden ve KDV hariç listelenir, örneğin L40S aylık $900, yıllık kiralamada aylık $720. Fatura, fatura tarihindeki TCMB döviz satış kuruyla Türk lirası olarak e-fatura biçiminde kesilir. En az bir ay kiralanır ve tek siparişte en fazla 8 GPU alınabilir.

**Video render ve kurgu için ekran kartı kiralayabilir miyim?**
Evet; sunucu uzakta çalıştığından en verimli kullanım dışa aktarma (render), dönüştürme, altyazı ve netleştirme gibi toplu işlerdir, canlı kurguda akıcılık ise uzak masaüstü bağlantınıza bağlıdır. Örneğin DaVinci Resolve Studio, Windows ve Linux'ta CUDA ile çalışır ve H.264 ile H.265'i donanımla kodlayıp çözer. Yazılım lisansınızın sunucuda çalışmaya izin verdiğini kontrol edin; işletim sistemi ve yazılım ihtiyacınızı sipariş formunun mesaj alanına yazın.

**Yapay zeka ile video üretimi için Wan 2.2 kurulu gelir mi?**
İsterseniz evet. Sipariş formunda Wan 2.2 video paketini seçerseniz ComfyUI ile Wan 2.2 modelleri kurulu, tarayıcıdan HTTPS ve şifreyle erişilebilir halde teslim edilir; kurulum ücretsizdir. Paket en az 24 GB GPU belleği ister.