Pydantic AI vs LangChain vs DSPy: Hangisi? (2026)

Python ile LLM tabanlı bir şey inşa edeceksiniz. Framework araştırması başlıyor ve hızla aynı soruya takılıyorsunuz: Pydantic AI mı, LangChain mi, DSPy mi?

Üçü de Python, üçü de açık kaynak, üçü de birden fazla LLM sağlayıcıyla çalışıyor. Ama tasarım felsefeleri o kadar farklı ki, yanlış seçim ciddi yeniden yazım maliyeti çıkarıyor. Tip güvenliği, test edilebilirlik, öğrenme eğrisi, ekosistem ve production hazırlığı eksenlerinde üçünü karşılaştırdık. Her biri için çalışan kod var; her birinin gerçekten parladığı senaryo net.

Tek tabloda: üç framework

Karar vermeden önce temel farkları bir arada görmek işe yarıyor:

Pydantic AI: tip güvenliği LLM dünyasına geliyor

Pydantic AI, Samuel Colvin’in Pydantic kütüphanesini inşa eden ekipten çıktı. Bunu bilmek framework’ün DNA’sını açıklıyor: her şey Pydantic modelleri etrafında dönüyor.

Temel fikir şu: LLM çıktısı belirsizdir, ama uygulamanızın geri kalanı değil. Pydantic AI, LLM’in ne döndüreceğini bir Pydantic modeli olarak tanımlamanızı sağlıyor. Model bu şemaya uymayan bir şey dönerse framework otomatik olarak yeniden deneme yapıyor. Tip güvenliği sadece doğrulama için değil; IDE otomatik tamamlama ve statik analiz de çalışıyor.

Structured output kavramını daha önce ele aldık; Pydantic AI tam olarak bu yaklaşımı agent düzeyine taşıyor.

from pydantic_ai import Agent
from pydantic import BaseModel

class UrunAnaliz(BaseModel):
    ad: str
    fiyat: float
    kategori: str
    onerilen_etiketler: list[str]

agent = Agent(
    "openai:gpt-4o",
    result_type=UrunAnaliz,
    system_prompt="Sen bir e-ticaret ürün analistisisin. Verilen metinden ürün bilgilerini çıkar."
)

result = await agent.run("MacBook Pro 14 inç M4 Pro, 3.499 dolar, profesyonel dizüstü bilgisayar.")
print(result.data.model_dump())
# {'ad': 'MacBook Pro 14 inç M4 Pro', 'fiyat': 3499.0, 'kategori': 'dizüstü bilgisayar', ...}

result.data her zaman UrunAnaliz tipinde. Tip hataları runtime’da değil, geliştirme sırasında yakalanıyor.

Güçlü yönler

Test altyapısı diğer iki framework’ten belirgin biçimde daha temiz. TestModel ile gerçek bir LLM çağrısı yapmadan agent’larınızı test edebiliyorsunuz; CI/CD bütçesi veya API rate limit kaygısı olmadan.

Dependency injection sistemi var: agent’ın bağımlı olduğu servisleri (veritabanı bağlantısı, cache, HTTP client) tip güvenli biçimde enjekte etmek mümkün. Bu, agent kodunun test edilebilirliğini önemli ölçüde artırıyor.

Multi-agent sistemler için graph kurulumuna gerek yok. Bir agent, başka bir agent’ı doğrudan araç olarak kullanabiliyor.

Sınırlı yönler

Ekosistem henüz genç. LangChain’in sahip olduğu onlarca hazır connector, tool entegrasyonu ve topluluk tarifinin çok küçük bir kısmı mevcut. Hazır bileşen istiyorsanız kendiniz yazmanız gerekiyor.

LangChain: ekosistem genişliği ve maliyeti

LangChain, 2022’de Harrison Chase tarafından başlatıldı ve kısa sürede Python LLM ekosisteminin fiili standardı haline geldi. 95.000+ GitHub yıldızı rastlantı değil: çok sayıda entegrasyon, belge, Stack Overflow cevabı ve topluluk tarifi birikiyor.

Temel fikri zincirler (chain) ve ajanlar (agent): LLM çağrıları, araç kullanımları ve veri dönüşümlerini birleştiren bir akış tanımlıyorsunuz. LCEL (LangChain Expression Language) boru hattı sözdizimi bu akışları bildirsel biçimde yazmanızı sağlıyor.

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "Sen bir ürün analistisisin."),
    ("user", "{urun_metni}")
])

zincir = prompt | llm | StrOutputParser()
sonuc = zincir.invoke({"urun_metni": "MacBook Pro 14 inç M4 Pro, 3499 dolar"})
print(sonuc)

| operatörü ile bileşenleri bağlamak okunabilirliği artırıyor. Ama bu sözdiziminin arkasındaki soyutlama katmanları zamanla karmaşıklaşabiliyor.

Güçlü yönler

Entegrasyon genişliği eşsiz. 60+ LLM sağlayıcısı, 50+ vektör veritabanı, düzinelerce belge yükleyici; hepsini kutudan çıkar kullanabiliyorsunuz. RAG pipeline kurmak istiyorsanız LangChain’in hazır bileşenleri hızı ciddi biçimde artırıyor.

LangSmith gözlemlenebilirlik platformu, production’da debug etmeyi kolaylaştırıyor. Hangi prompt hangi tokeni üretti, hangi araç kaç milisaniye çalıştı, hepsi izlenebilir.

Sınırlı yönler

Soyutlama maliyeti gerçek. Bir şey beklediğiniz gibi çalışmadığında kaynak koda inmek gerekiyor ve LangChain’in kaynak kodu genellikle karmaşık. Tip güvenliği zayıf: dict ve Any her yerde. Hata mesajları çoğunlukla yüzeysel kalıyor.

2024-2025 döneminde kütüphane birçok API değişikliği geçirdi. Altı ay önce yazdığınız kod çalışmayabiliyor; bağımlılık yönetimi dikkat gerektiriyor.

Prompt engineering tekniklerinin LangChain soyutlamaları üzerinde çalışması da bazen beklenmedik davranışlar üretiyor. Davranışın nereden kaynaklandığını bulmak zaman alıyor.

DSPy: prompt’tan programa

DSPy, Stanford’dan Omar Khattab ve ekibinin 2023’te çıkardığı ve LLM ile etkileşimin temel paradigmasını sorguladığı bir framework. Merkezi iddia şu: prompt yazmak güvenilir değil. Model değişirse, görev kayarsa, promptu yeniden ayarlamanız gerekiyor. DSPy bu sürecin otomatik olması gerektiğini savunuyor.

DSPy’de “prompt” yazmıyorsunuz. Signature tanımlıyorsunuz: girdi ve çıktı tiplerini ve ne yapılması gerektiğini birkaç satırla belirten bir şema. Ardından bir optimizer (BootstrapFewShot, MIPRO, BayesianSignatureOptimizer…) bu imzayı ve az sayıda örneği alıp en iyi promptu otomatik olarak buluyor.

import dspy

lm = dspy.LM("openai/gpt-4o")
dspy.configure(lm=lm)

class UrunSiniflandirici(dspy.Signature):
    """Ürün metnini analiz et ve kategori tahmin et."""
    urun_metni: str = dspy.InputField()
    kategori: str = dspy.OutputField(desc="Ürün kategorisi (elektronik, giyim, gıda, vb.)")
    guven_skoru: float = dspy.OutputField(desc="0-1 arası güven skoru")

siniflandirici = dspy.ChainOfThought(UrunSiniflandirici)

# Birkaç örnekle optimize et
egitim_ornekleri = [
    dspy.Example(urun_metni="iPhone 15 Pro", kategori="elektronik", guven_skoru=0.98),
    dspy.Example(urun_metni="Levi's 501 kot pantolon", kategori="giyim", guven_skoru=0.96),
]

optimizer = dspy.BootstrapFewShot(metric=lambda x, y, trace=None: x.kategori == y.kategori)
optimize_edilmis = optimizer.compile(siniflandirici, trainset=egitim_ornekleri)

Akıl yürüten AI modelleri gibi DSPy de çıktı kalitesini artırmak için test-zamanı hesaplamayı (test-time compute) aktif biçimde kullanıyor.

Güçlü yönler

Model değiştiğinde (GPT-4 → Claude → Llama) promptu sıfırdan yazmıyorsunuz; optimizer yeni modele göre yeniden çalıştırıyorsunuz. Bu özellikle araştırma süreçlerinde ve model geçişlerinde ciddi zaman kazandırıyor.

Değerlendirme kültürü framework’ün içine gömülü: metric fonksiyonu olmadan optimize edemiyorsunuz, yani otomatik olarak sisteminizi ölçmeniz gerekiyor. Bu alışkanlık, production kalitesini artırıyor.

Sınırlı yönler

Öğrenme eğrisi dik. “Signature”, “Module”, “Teleprompter”, “Optimizer” kavramları PyTorch’un training loop mantığına benziyor; ML deneyimi olmayan biri için karmaşık. Basit bir RAG chatbot için DSPy seçmek, somun sıkmak için tornavida kullanmak gibi.

Async desteği diğer iki framework’e kıyasla sınırlı. Gerçek zamanlı streaming veya yüksek eşzamanlılık gerektiren production senaryoları için ek çalışma gerekiyor.

Hangisini ne zaman seçmelisiniz?

Seçim çoğunlukla projenin doğasına bağlı. Her framework için birkaç karar kriteri:

Pydantic AI, LLM çıktısını bir API’ye veya veritabanına yazacaksanız doğal tercih. Structured output garantisi kritikse ve ekip Pydantic’i zaten kullanıyorsa öğrenme eğrisi neredeyse sıfır. Testlenebilirlik ve CI/CD entegrasyonu birincil öncelikse de Pydantic AI öne çıkıyor.

LangChain’in mantıklı olduğu yer hız ve hazır bileşen ihtiyacı. Geniş entegrasyon ekosistemi (vektör DB, belge yükleyici, araçlar) gerekliyse veya topluluk desteği öncelikliyse seçim LangChain. Production izlenebilirliği için LangSmith’e yatırım yapmak mantıklıysa da bu framework avantajlı.

DSPy ise prompt mühendisliğini manuel yapmak istemiyorsanız ve bunu otomatikleştirecek eğitim veriniz varsa değer kazanıyor. Araştırma projesinde birden fazla modeli karşılaştırıyorsanız ya da model geçişleri sık olacaksa; ML deneyiminiz varsa.

Long-context LLM kullanan ve büyük belge işleme yapan projelerde üç framework de işe yarar, ama entegrasyon esnekliği açısından LangChain öne çıkıyor.

Karar matrisi

Üçünü birbirinin rakibi olarak değil, farklı problemlerin çözümü olarak görmek daha doğru. Pydantic AI tip güvenliğini ve test edilebilirliği öne çıkarıyor; LangChain ekosistemi ve hızı; DSPy prompt mühendisliğini algoritmik bir probleme dönüştürüyor.

Çoğu production projesi için 2026 itibarıyla Pydantic AI güvenli bir başlangıç noktası. Hazır entegrasyon gerekliyse LangChain’e geçmek kolay; DSPy ise değerlendirme altyapınız oturduktan sonra anlam kazanıyor.

İlgili karşılaştırmalar için vLLM’in LLM çıkarım motorları arasındaki yerine ve Knowledge Distillation’la küçük model performansını nasıl artırabileceğinize bakabilirsiniz.