Okta, AI agent’larının token maliyetini kimlik yönetimi üzerinden düşürmeyi hedefleyen yeni bir yaklaşım duyurdu: kimlik kapsamlı (identity-scoped) MCP tool listeleri. Fikir basit ama sonuçları ilginç — tool’ları modele ulaşmadan önce filtrelemek. Okta’nın iç modellemesine göre bazı senaryolarda tool görünürlüğü %90’dan fazla azalıyor.
“Tool Tax” sorunu
MCP sunucuları AI agent’lara tool’ları detaylı şemalarla açıyor: tool adları, açıklamaları ve parametreleri. Sorun şu: her model çağrısı, açığa çıkarılmış tüm tool’ların şemalarını ve metadata’sını içeriyor — agent onları kullansa da kullanmasa da.
Yani token’lar, henüz hiçbir tool çalıştırılmadan tüketiliyor. Okta’nın bu duruma verdiği ad: “tool tax” (tool vergisi).
Kritik nokta: yetkisiz bir çağrının runtime’da reddedilmesi, zaten tüketilmiş prompt token’larını geri getirmiyor. Yetki kontrolünü çalıştırma anında yapmak maliyeti kurtarmıyor; sadece güvenliği sağlıyor.
Okta’nın çözümü: kimlikten önce filtreleme
Okta’nın yaklaşımı, bir MCP sunucusundaki tüm tool’ları göstermek yerine, kimliğin atanmış izinlerine göre agent prompt’unda hangi tool’ların görüneceğini kısıtlamak. Yetkisiz tool’lar prompt’a hiç girmiyor, dolayısıyla şema maliyetleri ilk model çağrısından tamamen çıkıyor.
Nasıl çalışıyor:
- Kapsam tanımı: Yöneticiler, hangi kimliğin hangi tool’lara erişebileceğini Okta dashboard’undan yapılandırıyor.
- İzin eşlemesi: Okta, MCP Server tool’larını onları açan OAuth scope’larına eşledi; sonra tam katalog ile kapsamlandırılmış katalogları karşılaştırdı.
- Çift doğrulama: Birinci kontrol agent prompt’u için tool listesi derlenirken, ikinci kontrol çalıştırma öncesinde runtime’da yapılıyor.
Yani güvenlik katmanı kaldırılmıyor, üzerine bir de maliyet katmanı ekleniyor.
Rakamlar ve dürüst çekince
- Bazı izin senaryolarında tool görünürlüğünde %90’dan fazla azalma
- Şema maliyetinde kabaca aynı oranda (yaklaşık %90) düşüş
Ancak burada dikkatli olmak gerekiyor. Okta mutlak token sayısı veya dolar rakamı vermiyor ve şunu açıkça belirtiyor: “gerçek sonuçlar tool kataloğuna, izinlerin dağılımına ve seçilen modele göre değişir.”
Daha önemli bir çekince daha var: bu bulgular canlı bir müşteri dağıtımından değil, Okta ürün verisi ve kamuya açık satıcı dokümantasyonu kullanılarak yapılan iç modellemeden geliyor. Okta müşteri verisi kullanılmadığını da belirtiyor.
Modellemede kullanılan temsili kullanıcı segmentleri:
- Helpdesk salt-okunur kullanıcılar
- Helpdesk operatörleri
- Uygulama yöneticileri
- Marka ve e-posta yöneticileri
- Süper yöneticiler
Bu segment listesi aslında yaklaşımın mantığını da anlatıyor: salt-okunur bir helpdesk kullanıcısının süper yönetici tool’larının şemalarını her prompt’ta taşıması gereksiz.
Gateway kontrolleriyle farkı
Okta yaklaşımını mevcut gateway tabanlı kontrollerle karşılaştırıyor:
- Gateway kontrolleri: Anahtar, ekip veya grup bazında harcamayı sınırlar; routing ve rate limiting destekler; kararlardan sonra token sayar.
- Kimlik yetkilendirmeleri: Tool erişilebilirliğini kullanıcı/agent seviyesinde, ölçüm gerçekleşmeden önce belirler.
Okta’nın iddiası: ayrı bir ölçüm katmanına ihtiyaç duymadan daha granüler kontrol.
Bağımsız görüş
Software Analyst Cyber Research’te Principal Cybersecurity Industry Analyst olan Paul Webber, yaklaşımı destekleyen bir değerlendirme yapıyor: “Agent’lar için maliyet kontrolü en iyi, iş süreçlerini aksatmadan daha granüler kontrol ve hassasiyet sunan kimlik yönetişimi araçlarıyla sağlanır.”
Entegrasyonlar ve konumlandırma
Duyuruda referans verilen MCP sunucuları: Google Workspace, Slack ve genel olarak dahili MCP sunucuları.
Okta bu özelliği kendi “güvenli agentic kurumsal yapı için blueprint” çerçevesine yerleştiriyor; tool seviyesinde least-privilege erişimi ve kompromize olmuş kimlikler için blast radius’un azaltılmasını vurguluyor.
Yani mesaj çift yönlü: maliyet düşüyor ve güvenlik artıyor. Bir tool prompt’a hiç girmiyorsa, prompt injection ile o tool’un kötüye kullanılması da zorlaşıyor.
Bu duyuru, son dönemde AI maliyet yönetimi tarafında gördüğümüz yaklaşımlara farklı bir açı katıyor. Microsoft’un token ekonomisi çerçevesi maliyeti “kabul edilen görev başına” ölçmeye odaklanıyordu; GitHub Copilot tarafındaki taktikler ise doğru modeli seçmek ve context’i daraltmak üzerineydi. Okta’nın katkısı ise bunlardan farklı bir yerde duruyor: maliyet optimizasyonunu kimlik yönetiminin bir yan ürünü hâline getirmek. Zaten yapmanız gereken least-privilege çalışmasını yaptığınızda, token faturası da kendiliğinden düşüyor.
Yine de %90 rakamına temkinli yaklaşmak lazım: bu, canlı müşteri verisinden değil iç modellemeden geliyor ve büyük ölçüde tool kataloğunuzun ne kadar geniş olduğuna bağlı. Beş tool’lu bir MCP sunucusunda kazanç sınırlı kalır; yüzlerce tool açan kurumsal bir katalogda ise etki gerçekten ciddi olabilir. Pratik öneri: kendi MCP sunucularınızdaki tool sayısını ve rol dağılımınızı çıkarıp basit bir hesap yapmak. Eğer helpdesk kullanıcılarınız her prompt’ta yönetici tool’larının şemalarını taşıyorsa, bu ölçüm zaten yapmanız gereken bir temizliğin de habercisi.
Kaynak: https://www.artificialintelligence-news.com/news/okta-targets-ai-agent-token-costs-with-mcp-scoping/
