Yapay Zeka Aracı ve Modeli Nasıl Seçilir? Karar Rehberi

Bir ekip yeni bir yapay zeka aboneliği alacak. Üç kişi üç farklı isim söylüyor, hiçbiri gerekçesini aynı ölçüte dayandırmıyor. Asıl sorun şu: kararın hangi kriterlere göre verileceği hiç konuşulmadı.

Bu yazı o kriter listesini kurmak için var. Aşağıda altı adımlık bir eleme çerçevesi ve her adımın yapayzekasozluk.tr’de hangi sayfayla karşılandığı yer alıyor.

”Hangi Yapay Zeka Modeli En İyi?”: Yanlış Kurulmuş Bir Soru

Bu soruya verilen her cevap birkaç ay içinde eskiyor. Model sürümleri hızla değişiyor, sıralamalar yer değiştiriyor ve dün üstte olan model bugün ikinci sırada oluyor. Sabit kalan tek şey sizin kullanım biçiminiz.

Doğru soru şu: “Benim işim için hangi kriterler bağlayıcı?” Bir hukuk bürosu için gizlilik pazarlık konusu olmaz, fiyat ikinci planda kalır. Bir öğrenci için tam tersi geçerlidir. İkisine aynı modeli önermek, ikisinden birini yanlış yönlendirmek anlamına gelir.

Benchmark skorları bu noktada yanıltıcı olabiliyor. MMLU veya HumanEval gibi testler modelin genel yeteneğini ölçer, sizin belgelerinizdeki performansını değil. AI benchmark türlerini ve neyi ölçtüklerini anlatan yazımız bu ayrımı ayrıntılı biçimde ele alıyor. Sıralamalar yine de işe yarar: onları kısa liste çıkarmak için kullanın, elemeyi kendi testinize bırakın.

Altı Adımlık Eleme Çerçevesi

Adımlar sırayla uygulanır ve her adım aday havuzunu daraltır. Sondan başlamak yaygın bir hata: fiyata bakarak eleme yapmaya başlarsanız, işinizi hiç yapamayacak bir aracı ucuz olduğu için seçebilirsiniz.

Çerçeveyi uygularken iki şeye dikkat edin:

• Sırayı bozmayın: Bir adımı atlarsanız o kriter hiç uygulanmadan havuz daralır; sonraki adımda kimin neden elendiğini geriye dönüp izleyemezsiniz.
• Kararı ve gerekçesini yazın: “Bağlam penceresi 100 bin token yeter” gibi tek satırlık notlar hem sonraki tartışmaları kısaltır hem de ilerideki gözden geçirmede hangi kriterin değiştiğini gösterir.

Bu altı adım, aday havuzunu çoğu durumda iki-üç seçeneğe indirir. Kalan adaylar arasındaki seçim tercih meselesine dönüşür.

Adım 1: Kullanım Amacını Tek Cümleyle Yazın

Amaç cümlesi ne kadar somutsa o kadar iş görür. “Yapay zeka kullanacağım” hiçbir aracı elemez; “Haftada 20 müşteri e-postasına taslak yanıt üreteceğim” havuzu anında daraltır.

Araç kataloğunda tam bu daraltma için bir kategori filtresi var: sohbet, görsel, video, ses, yazı, kod ve araştırma. Katalogda şu an 12 araç profili bulunuyor ve her birinin kendi detay sayfası var. Örneğin Claude’un araç profilinde fiyat katmanı, platform desteği ve hangi işler için öne çıktığı listeleniyor.

Amaç cümlesi ikinci bir soruyu da gündeme getiriyor: bu işi bir sohbet arayüzünden mi yapacaksınız, yoksa kendi uygulamanıza mı gömeceksiniz? Birincisi abonelik kararı, ikincisi API kararıdır. İkisi farklı fiyat mantığıyla çalışır; karıştırılmaları maliyet tahminlerini baştan bozar.

Amaç cümlesini yazarken üç bileşeni birlikte belirtin: iş (ne üretilecek), hacim (ayda kaç kez) ve kalite eşiği (çıktı doğrudan kullanılabilir mi, yoksa taslak mı). Hacim ve kalite eşiği dördüncü adımdaki maliyet hesabının girdileridir; şimdiden not edin.

Adım 2: Türkçe Desteğini Kendi Metninizle Sınayın

Türkçe desteğinin derecesi modelden modele belirgin biçimde değişiyor. Bütün büyük modeller Türkçe yazıyor; ayrım kalitede ortaya çıkıyor. Uzun cümlelerde bozulan çekim ekleri, İngilizceden birebir çevrilmiş kalıplar ve terim tutarsızlığı en sık görülen sorunlar.

Kendi Mini Test Setinizi Kurun

Gerçek işinizden 15-20 örnek seçin, aynı promptu bütün adaylara verin ve çıktıları yan yana okuyun. Bu yaklaşım, LLM değerlendirme yöntemlerini anlatan yazımızdaki değerlendirme mantığının basitleştirilmiş halidir.

Hazır bir karşılaştırma görmek isterseniz Türkçe çıktı kalitesini test eden karşılaştırmamız metodolojiyi somut örneklerle gösteriyor. Yine de kendi testinizin yerini tutmaz: hukuki metinde iyi olan model, pazarlama metninde ortalama kalabilir.

Prompt kalitesi de sonucu doğrudan etkiler. Aynı modelden alacağınız çıktı, isteği nasıl yazdığınıza göre belirgin biçimde değişir. Başlangıç için 40 maddelik Türkçe prompt koleksiyonu yazılım, pazarlama, eğitim ve yaratıcılık başlıkları altında onar örnek sunuyor.

Adım 3: Bağlam Penceresi Ne Kadar Gerekiyor?

Bağlam penceresi, modelin tek seferde işleyebileceği toplam metin miktarı. Sohbet geçmişi, yüklediğiniz belge ve modelin ürettiği yanıt bu pencerenin içinde sayılıyor.

Pencere büyüklüğü pazarlama malzemesi hâline geldi, ama büyük pencere her zaman avantaj sağlamıyor. Gönderdiğiniz her token faturalandığı için gereksiz büyük bağlam, maliyeti doğrudan yukarı çeker. Token sayımının nasıl çalıştığını tokenization rehberimiz açıklıyor.

Pratik ölçüt: düzenli olarak uzun belgelerle (kabaca 50 sayfa ve üzeri) çalışmıyorsanız, orta ölçekli bir pencere işinizi görür. Model profilleri dizini altı modeli bağlam penceresi ve giriş fiyatıyla aynı kart formatında listeliyor; benchmark skoruna göre sıralama düğmesi de var. Çıkış fiyatını, maksimum çıkış tokenini ve benchmark tablosunu yan yana görmek için model karşılaştırma sayfasında en fazla üç model seçin.

İhtiyacınızı gözle tahmin etmek yerine ölçün: tipik bir belgenizi sağlayıcının kendi token sayma aracından (OpenAI Tokenizer, Anthropic’in token sayma uç noktası) geçirip gerçek rakamı görün. Türkçe metinler aynı içeriğin İngilizcesine göre daha fazla token tükettiği için İngilizce kaynaklardaki tahminler burada düşük çıkar. Belgeyi tek parça göndermek yerine bölerek çalışabiliyorsanız büyük pencereye olan ihtiyaç genellikle ortadan kalkar.

Not: Uzun bağlamda modelin dikkati eşit dağılmıyor. Metnin ortasında kalan bilgiler, başta ve sonda olanlara göre daha sık gözden kaçıyor. Kritik talimatı promptun sonuna koymak bu etkiyi azaltır.

Adım 4: Maliyeti Kullanım Üzerinden Düşünün

Kullanımınız öngörülebilirse aylık sabit ücretli plan en basit çözümdür. Kullanım dalgalıysa veya bir uygulamaya gömüyorsanız API tarifesi genellikle daha ekonomik olur. Karar noktası şu: aylık token hacminiz sabit ücretin karşılığını buluyor mu?

Aylık Maliyeti Nasıl Hesaplarsınız?

Hesap üç girdiye dayanıyor: istek başına girdi tokeni, istek başına çıktı tokeni ve aylık istek sayısı. Bunları modelin milyon token başı fiyatıyla çarpıp topluyorsunuz. Girdi ve çıktı ayrı fiyatlandırıldığı için ikisini tek kalemde birleştirmek yanıltıcı sonuç verir.

Bu hesabı elle yapmak zahmetli olduğu için sitede bir hesaplayıcı var. Üç modda çalışıyor:

Hesaplayıcıda 24 sohbet modeli ve 9 embedding modeli listeleniyor; sonuç hem dolar hem TL olarak gösteriliyor. TL karşılığı 1 dolar = 32,50 TL sabit kuruyla hesaplanıyor (15 Haziran 2026 güncellemesi). Kaynak: LLM Maliyet Hesaplayıcı

Çıktı tokenleri girdi tokenlerinden pahalıdır; uzun yanıt üreten senaryolarda fatura beklenenin üstünde çıkabiliyor. Sağlayıcı bazlı güncel tarifeler için API fiyatları ve token maliyeti rehberimize bakabilirsiniz.

Maliyeti aşağı çekmenin model değiştirmekten başka yolları da var. Tekrar eden uzun sistem talimatlarınız varsa prompt caching yöntemi aynı modelde ciddi tasarruf sağlayabiliyor.

LLM Maliyet Hesaplayıcı →

Adım 5: Gizlilik Eşiğinizi Baştan Belirleyin

Bu adım diğerlerinden farklı işler: karşılanması zorunlu bir eşik koyar. Veriniz buluta çıkamıyorsa, önceki adımlarda kalan bulut adaylarının tamamı elenir.

Eşiği belirlemek için üç soruya cevap verin: Bu veri kişisel veri mi? Sözleşmeyle korunan müşteri verisi mi? Sızması hâlinde hukuki sorumluluk doğar mı? Herhangi birine evet diyorsanız yerel yapay zeka seçeneğini masaya koymanız gerekiyor.

Yerel çalıştırmanın donanım, kurulum ve bakım maliyeti var; kalite de bulut modellerinin gerisinde kalabiliyor. Buna karşılık veri hiç cihazdan çıkmıyor. Başlangıç kurulumu için Ollama ile internetsiz yerel yapay zeka rehberimiz, model seçimi için açık kaynak model rehberi yol gösteriyor.

Karma Kullanım Çoğu Zaman Yeterli

Ara bir çözüm de mümkün: hassas veriyi yerel modelde işleyip genel nitelikli işleri bulut modeline bırakmak. Kişisel veri içeren kayıtları cihazda anonimleştirip geri kalan analizi bulut modeline göndermek yaygın bir kalıptır. Bu ayrımı baştan tasarlarsanız maliyet de risk de düşer.

Adım 6: Ekosistem ve Çıkış Maliyeti

Son adım, günlük kullanımda en çok hissedilen ama karar aşamasında en çok atlanan başlıktır. Araç sizin kullandığınız dosya formatlarını, uygulamaları ve iş akışını destekliyor mu?

Bir de tersi soru var: bu araçtan altı ay sonra çıkmak isterseniz maliyeti ne olur? Promptlarınız taşınabilir mi, sohbet geçmişi dışa aktarılabiliyor mu, kodunuz tek bir sağlayıcıya kilitli mi? Uygulama geliştiriyorsanız model çağrılarını tek bir soyutlama katmanının arkasına koymak, ileride sağlayıcı değiştirmeyi birkaç satırlık işe indirir.

Ekosistem tarafında bakılacak dört kalem var:

• Entegrasyonlar: Kullandığınız e-posta, doküman ve proje yönetimi araçlarına bağlanıyor mu?
• Ekip yönetimi: Kurumsal kullanımda kullanıcı yetkilendirme ve fatura tekilleştirme var mı?
• Veri dışa aktarma: Sohbetler ve özel talimatlar standart bir formatta indirilebiliyor mu?
• Sürüm politikası: Model emekliye ayrıldığında ne kadar önceden haber veriliyor?

Araç karşılaştırma sayfası platform desteği ve fiyat katmanı tarafını karşılıyor; yukarıdaki dört kalemin ayrıntısı için sağlayıcının kendi dokümantasyonuna bakmanız gerekiyor.

Yeni sürümleri ve fiyat değişikliklerini takip etmek için güncel yapay zeka haberleri bölümü günlük Türkçe özetler yayımlıyor.

Kullanım Senaryosuna Göre Kısa Yol

Çerçeveyi baştan sona uygulamaya vaktiniz yoksa, durumunuza en yakın satırdan başlayın.

Son satır özellikle önemli: bazı problemlerin çözümü model değiştirmek değil, modelin etrafındaki katmanı kurmak. Şirket içi belgelere dayalı yanıt istiyorsanız daha büyük bir model almak yerine RAG kurmak hem daha ucuza gelir hem daha doğru sonuç verir.

Seçim Yaparken Sık Yapılan Beş Hata

Sıralamayı karar sanmak. Yazının başında kurduğumuz ayrım en çok burada çiğnenir: tablo kısa listeyi verir, kararı test setiniz verir. Bir modeli yalnızca lider tablosundaki yeri için seçtiyseniz, o modelin sizin dar alanınızda kaçıncı olduğunu hiç ölçmemişsiniz demektir.

Tek bir aracın her işi yapmasını beklemek. Kod yazan model ile görsel üreten model farklı ailelerden gelebilir. İkinci bir abonelik aylık birkaç yüz lira tutar; her işi tek araca yıkmak ise haftalık saatlerinizi yer.

Ücretsiz planı hiç denememek. İki haftalık ücretsiz kullanım, hangi sınırın gerçekten bağlayıcı olduğunu ücret ödemeden gösterir. Çoğu ekip kota duvarına ya da tek bir eksik özelliğe takıldığı için ödemeye başlıyor; bunu ancak deneyerek görürsünüz.

Çıktıyı doğrulamadan kullanmak. Modeller kendinden emin bir tonla yanlış bilgi üretebiliyor. Bu davranışın nedenleri ve kontrol yöntemleri için halüsinasyon yazımıza bakın; hangi model olursa olsun doğrulama adımı iş akışında kalmalı.

Kararı bir kez verip unutmak. Model ve araç tarafı hızlı değişiyor. Altı ayda bir aynı test setini güncel modellere tekrar çalıştırmak, hem fiyat hem kalite tarafındaki değişimi görmenizi sağlar.

Sonraki Adım

Doğru araç, altı kriterinizin tamamını geçen araçtır; lider tablosundaki sırası ikinci derecede kalır. İlk dört kriter sayıyla ölçülebildiği için kendiliğinden gündeme gelir; gizlilik eşiği ile ekosistem ve çıkış maliyeti ise ölçülmediği için en sık atlanan başlıklardır. Kararı yazıya dökerken bu ikisini de tek satırla kayda geçirin.

Kriterleriniz netleştiyse sıra somut adaylara geldi demektir. Yapay zeka modeli seçim rehberimiz model ailelerini tek tek ele alıyor. Karşılaştırmalar bölümü kavram kıyaslarını topluyor; araçları ve modelleri yan yana koymak için araç ve model karşılaştırma seçicilerini kullanın. Güncel model kıyası arıyorsanız Claude, GPT ve Gemini karşılaştırmamız iyi bir başlangıç noktası.

Terimlere takılıyorsanız, sözlüğü hangi sırayla okuyacağınızı anlatan Türkçe yapay zeka terimleri öğrenme yazımız bu yazıdan önce okunabilir.