34,4 Trilyon Token: Hermes Agent OpenRouter'da Zirvede

Kişisel kullanıma yönelik yapay zeka ajanı Hermes Agent, OpenRouter'ın herkese açık uygulama verilerinde 34,4 trilyon token'lık birikimli kullanımla günlük küresel sıralamada birinci sıraya yerleşti. OpenClaw ise 4,47 trilyon token ile beşinci sırada yer aldı.

OpenRouter'ın 12'sinde paylaştığı verilere göre Hermes Agent, 411 modele bağlantı kurmuş görünüyor. OpenClaw'ın kullandığı model sayısı ise 377 olarak kaydedildi.

Hermes Agent, verimlilik, kodlama ajanı, kişisel ajan ve komut satırı arayüzü (CLI) ajanı kategorilerinde de birinci sırada yer aldı. OpenClaw ise verimlilik ve kişisel ajan kategorilerinde ikinci, kodlama ajanı ve CLI ajanı kategorilerinde beşinci sıraya yerleşti.

OpenRouter verilerine göre Hermes Agent 2026 yılının Mart ayından, OpenClaw ise aynı yılın Ocak ayından itibaren aktif. Yani daha geç başlamasına rağmen Hermes Agent'ın birikimli token kullanımı, OpenClaw'ınkinin yaklaşık 7,7 katına ulaştı.

İki ürün de kişisel kullanıma yönelik yapay zeka ajanı olma ortak noktasını taşısa da çalışma biçimleri birbirinden farklı. Yapay zeka ajanı, belirlenen hedefe ulaşmak için kendi kararlarını vererek dış araçları kullanan ve görevleri yürüten bir yapay zeka sistemi olarak tanımlanıyor.

OpenClaw, mesajlaşma uygulamalarıyla entegre çalışarak komut yürütme, web gezintisi, dosya yönetimi ve e-posta gönderimi gibi işlemlere odaklanıyor. TokenPost daha önce, Çin'deki yerel yönetimlerin desteği ve Tencent'in WeChat entegrasyonu sayesinde OpenClaw'ın kullanım kanallarının genişlediği süreci haberleştirmişti.

Hermes Agent'ı geliştiren Nous Research, ürünü “kendini geliştirebilen bir yapay zeka ajanı” olarak tanımlıyor. Resmi belgelerde kalıcı hafıza, gömülü öğrenme döngüsü, 40'tan fazla yerleşik araç, zamanlanmış otomasyon ve alt ajanlar (sub-agent) temel özellikler olarak sıralanıyor.

Bu yapı, tek seferlik bir talimatı işlemekle sınırlı kalmıyor; bir önceki görevden edinilen deneyimi sonraki çalıştırmada kullanmayı hedefliyor. Amaç, birden fazla adımdan oluşan uzun soluklu görevleri tek bir çalışma ortamında yönetebilmek.

Skill (yetenek) özelliği, gerektiğinde çağrılabilen bilgi belgeleri olarak tanımlanıyor. Tüm Skill'ler kullanıcı ortamındaki ayrı bir dizinde saklanıyor ve tekrarlayan görevlerin süreç adımları ile karar kriterleri, sonraki görevlerde yeniden kullanılabiliyor.

Hedef yönetimi özelliği de uzun vadeli görevleri hedefliyor. “Goal” özelliği, konuşma sona erdikten sonra da hedefi koruyor; “tamamlama sözleşmesi” aracılığıyla görevin bitiş koşulları ve doğrulama kriterleri belirlenebiliyor.

Hermes Agent ile OpenClaw arasındaki farklar, kişisel ajan rekabetinin artık salt komut yürütmenin ötesine geçerek hafıza, görev bilgisi ve hedef biriktirme yönünde genişlediğini gösteriyor. Ancak ürün yapısındaki bu farklılıklar, doğrudan performans üstünlüğü anlamına gelmiyor.

DeepLearning.AI, bazı kullanıcıların Hermes Agent'ın token verimliliğini düşük bulduğunu aktardı. Buna karşılık, Skill'lerin geliştirilebilmesi ve görev sürecinde iyileştirilebilmesi bir ayırt edici özellik olarak değerlendirildi.

Teknoloji forumu Hacker News'te ise Hermes Agent'ın kurulum ve işletim yükünün OpenClaw'a kıyasla daha düşük olduğunu belirten yorumların yanı sıra, kritik görevlerin devredilmesi için daha fazla doğrulamaya ihtiyaç duyulduğunu savunan temkinli görüşler de dile getirildi. Kullanım kolaylığı ve görev güvenilirliği konusundaki değerlendirmeler henüz netlik kazanmış değil.

Hermes Agent ve OpenClaw, OpenRouter'ın resmi bağlantı rehberinde birlikte yer alıyor; her ikisi de gerçek model bağlantısı, ücretlendirme ve yönlendirme (routing) işlevlerini destekleyen ajan ürün grubu içinde değerlendiriliyor.

OpenRouter'ın açıkladığı rakamlar, yalnızca bu platform üzerinden gerçekleşen herkese açık yönlendirme kullanımını yansıtıyor. Özel API'ler veya kurum içi kullanım bu verilere dahil değil. Ayrıca uzun süren görevler, tekrar denemeler ve çok adımlı işlemler arttıkça token kullanımı da hızla yükselebiliyor; bu nedenle söz konusu veri, ürün kalitesi veya genel pazar payı göstergelerinden ayrı değerlendirilmeli.