GPT-5.6, Claude Fable 5, Gemini 2.5 Pro ve Grok 4.5: Temmuz 2026 Sınır Model Karşılaştırması

TL;DR — Temmuz 2026, benim on yıla yakın kariyerimde gördüğüm en yoğun model haftalarından biriydi. 9 Temmuz'da tarihte ilk kez üç sınır laboratuvarı aynı anda kamuya açık, yeni bir sınır modeliyle sahadaydı. OpenAI GPT-5.6 ailesini (Sol, Terra, Luna katmanları) 9 Temmuz'da geniş kitleye açtı; Sol, zorlu matematik için yeni STEM amiral gemisi. Anthropic'in Claude Fable 5'i, 12 Haziran'daki ihracat kontrol kararının kaldırılmasının ardından 1 Temmuz'da tekrar çevrimiçi oldu ve SWE-Bench Pro'da raporlanan %80,3 ile kodlama liderliğini geri aldı. xAI Grok 4.5'i 8 Temmuz'da, yine kodlama odaklı çıkardı. Google'ın Gemini 2.5 Pro Deep Think'i bilim/akıl yürütme kıyaslarında önde (raporlanan GPQA Diamond %82,4). Kısacası: kodlama için Fable 5, sert matematik için GPT-5.6 Sol, bilim/uzun akıl yürütme için Gemini Deep Think, maliyet hassas işler için GPT-5.6 Luna, hızlı-ucuz kod denemeleri için Grok 4.5. Ama bu bir "kazanan" listesi değil; her işin kendi modeli var ve hepsini kendi verinizde test etmeden karar vermeyin.

Sahada danışmanlık yapan biri olarak yıllardır model çıkışlarını izliyorum. Genelde ritim şu olur: bir laboratuvar yeni bir model çıkarır, iki hafta herkes onu konuşur, sonra bir diğeri cevap verir. Bu sefer öyle olmadı. 8-9 Temmuz 2026'da takvimime baktığımda üç ayrı sınır laboratuvarının aynı pencerede yeni, kamuya erişilebilir modelle sahada olduğunu gördüm. 9 Temmuz, "üç sınır laboratuvarının aynı anda yeni ve kamuya açık bir sınır modeline sahip olduğu ilk gün" olarak tanımlandı. Bu, benim için sadece bir rastlantı değil; sektörün olgunlaştığının, rekabetin artık aylara değil günlere indiğinin işareti.

Bunu neden önemsiyorum? Çünkü kurumsal müşterilerime verdiğim tavsiyeler bu tempoda hızla eskiyebilir. Bir bankaya "şu model kodlamada en iyisi" dediğimde, iki hafta sonra o cümle yanlış olabiliyor. Bu yüzden bu yazıyı bir "kesin sıralama" olarak değil, Temmuz 2026 ortası itibarıyla sahadan bir fotoğraf olarak okuyun. Fotoğraf net; ama poz değişiyor.

Bir de şunu baştan söyleyeyim: Bu yazıdaki her kıyas rakamı yönlendiricidir. Kıyaslama sonuçları (benchmark) size hangi modelin hangi eksende güçlü olabileceğine dair bir yön verir, ama sizin gerçek iş yükünüzü temsil etmez. Ben müşterilerime hep aynı şeyi söylüyorum: Kıyas tablosu bir harita, sizin veri setiniz ise arazi. Harita güzeldir ama arazide yürüyeceksiniz.

Dört ismi tek tek ele alalım. Her birini kendi güçlü tarafıyla tanıtacağım, sonra kıyas tablosunda yan yana koyacağız.

OpenAI GPT-5.6 ailesi: Sol, Terra, Luna

OpenAI, 9 Temmuz 2026'da GPT-5.6 ailesinin geniş kamu dağıtımına başladı. Bu ailenin en dikkat çeken yanı, tek bir model değil, üç katmanlı bir aile olması. Bunları şöyle konumlandırıyorum:

• Luna — En hafif ve en ucuz katman. 1M token başına giriş/çıkış fiyatı 1 $ / 6 $. Yüksek hacimli, maliyete duyarlı işler için tasarlanmış. Sınıflandırma, özetleme, basit çağrı merkezi yanıtları gibi işlerde ilk bakacağım yer burası.
• Terra — Orta katman. 1M token başına 2,50 $ / 15 $. Genel amaçlı, dengeli iş yükleri için. Çoğu kurumsal uygulamanın "varsayılan" modeli bu olabilir.
• Sol — Amiral gemisi. 1M token başına 5 $ / 30 $. OpenAI bunu zorlu matematik için yeni STEM amiral gemisi olarak konumlandırıyor. Yani ağır sayısal akıl yürütme, ispat, mühendislik hesabı gerektiren işlerde OpenAI'nin en iddialı olduğu yer.

Bu katmanlı yapıyı seviyorum çünkü kurumsal gerçekliğe uyuyor. Her istek en pahalı modele gitmek zorunda değil. Ben mimarilerde genelde bir "yönlendirici" (router) kurulmasını öneriyorum: kolay istekler Luna'ya, orta olanlar Terra'ya, gerçekten zor olanlar Sol'a gitsin. Bu tek başına aylık faturayı ciddi biçimde düşürebiliyor.

Sol'un STEM konumlandırması özellikle önemli. Türkiye'de mühendislik, finans modelleme, aktüerya ve akademik destek işlerinde sert matematik ihtiyacı çok. Eğer işiniz gerçekten "doğru sayı" üretmekse, Sol'u kısa listenize alın.

Anthropic Claude Fable 5: Geri döndü ve liderliği geri aldı

Bu benim için haftanın en dramatik hikayesiydi. Claude Fable 5, 12 Haziran'da verilen bir ihracat kontrol kararı nedeniyle bir süre çevrimdışı kalmıştı. ABD hükümeti bu kararı kaldırınca model 1 Temmuz 2026'da tekrar çevrimiçi oldu. Ve döner dönmez kodlama liderliğini geri aldı: SWE-Bench Pro'da raporlanan %80,3.

SWE-Bench Pro, modellerin gerçek yazılım mühendisliği görevlerini — gerçek depolardaki gerçek hataları — çözme becerisini ölçen zorlu bir kıyas. Burada %80 bandına ulaşmak ciddi bir şey. Ben Fable 5'i sahada ajan tabanlı kodlama iş akışlarında, çok dosyalı düzenlemelerde ve büyük kod tabanlarında gezinmede güçlü buluyorum.

Ama burada bir uyarı şart. Bu modelin bir süre ihracat kontrolü nedeniyle çevrimdışı kalmış olması, kurumsal risk açısından bir sinyal. Eğer üretim hattınızı tek bir modele bağlarsanız ve o model regülasyon nedeniyle erişilemez olursa, işiniz durur. Ben bu yüzden kritik hatlarda hep bir yedek model stratejisi öneriyorum. Fable 5 kodlamada lider olabilir, ama tek yumurtayı tek sepete koymayın.

xAI Grok 4.5: Hızlı, kodlama odaklı meydan okuma

xAI, Grok 4.5'i 8 Temmuz 2026'da çıkardı ve bu sürüm de kodlama odaklıydı. Grok'un genel yaklaşımı bende hep "hızlı ve pratik" izlenimi bırakıyor. Kodlama odaklı bir sürüm olması, onu geliştirici iş akışlarında Fable 5'e bir alternatif olarak masaya koyuyor.

Ben Grok 4.5'i özellikle hızlı prototipleme, kod parçacığı üretme ve deneysel işlerde denenecek bir seçenek olarak görüyorum. Kurumsal bağlamda benim asıl merak ettiğim şey, veri yönetişimi ve KVKK uyumu tarafındaki netlik. Bir modeli üretime almadan önce verinin nereye gittiğini, nasıl saklandığını netleştirmeden ilerlemem. Grok tarafında bu netliği kendi hukuk ve bilgi güvenliği ekibinizle mutlaka doğrulayın.

Google Gemini 2.5 Pro Deep Think: Bilim ve akıl yürütme lideri

Google'ın Gemini 2.5 Pro'su, Deep Think moduyla birlikte bilim ve akıl yürütme kıyaslarında önde: raporlanan GPQA Diamond %82,4. GPQA Diamond, lisansüstü seviyede, uzmanlık gerektiren fen bilimleri sorularından oluşan zorlu bir kıyas. Burada %82 bandı, derin akıl yürütme gerektiren işlerde Gemini'nin ne kadar iddialı olduğunu gösteriyor.

Ben Deep Think'i uzun bağlamlı, çok adımlı akıl yürütme gerektiren işlerde — karmaşık analiz, bilimsel literatür sentezi, çok belgeli raporlama — güçlü buluyorum. Google ekosistemi (Vertex AI, Workspace entegrasyonları) zaten kullanan kurumlar için bu ekstra bir çekim gücü.

Bir de ufukta bir şey var: Gemini 3.5 Pro şu an sınırlı bir Vertex AI kurumsal önizlemesinde, ama doğrulanmış bir lansman tarihi yok. Yani "bir sonraki büyük Gemini" kapıda görünüyor ama henüz elimizde değil. Ben müşterilerime, önizlemedeki bir modele üretim planı bağlamamalarını söylüyorum. Önizleme heyecan vericidir; ama SLA vermez.

Aşağıdaki tabloyu bir "kesin gerçek" olarak değil, Temmuz 2026 ortası itibarıyla sahadan derlenmiş bir yön haritası olarak okuyun. Fiyatlar 1M token başına giriş/çıkış olarak, USD cinsinden. Kıyas rakamları raporlanan değerlerdir (satıcı veya üçüncü taraf), mutlak değil.

Model	Kodlama	Matematik/STEM	Akıl yürütme	Bağlam	Fiyat (1M giriş/çıkış)	Türkçe	Erişilebilirlik
Claude Fable 5	Lider (raporlanan %80,3 SWE-Bench Pro)	Güçlü	Güçlü	Uzun	Kamuya açık fiyat sabit değil; API üzerinden	Kendi setinizde test edin	1 Tem'de tekrar çevrimiçi; regülasyon riski geçmişi var
GPT-5.6 Sol	Güçlü	Amiral gemisi (STEM odaklı)	Güçlü	Uzun	5 $ / 30 $	Kendi setinizde test edin	9 Tem'de geniş dağıtım
GPT-5.6 Terra	İyi	İyi	İyi	Uzun	2,50 $ / 15 $	Kendi setinizde test edin	9 Tem'de geniş dağıtım
GPT-5.6 Luna	Orta	Orta	Orta	Uzun	1 $ / 6 $	Kendi setinizde test edin	9 Tem'de geniş dağıtım
Gemini 2.5 Pro Deep Think	İyi	Güçlü	Lider (raporlanan %82,4 GPQA Diamond)	Çok uzun	Vertex AI fiyatlaması	Kendi setinizde test edin	Genel kullanımda; 3.5 Pro sınırlı önizlemede
Grok 4.5	Kodlama odaklı	Orta-İyi	İyi	Uzun	xAI fiyatlaması	Kendi setinizde test edin	8 Tem'de çıktı

Tabloya bakınca dikkat edin: Hiçbir sütunda tek bir model her şeyi süpürmüyor. Fable 5 kodlamada, Sol matematikte, Gemini Deep Think akıl yürütmede önde. Bu tam da benim yıllardır anlatmaya çalıştığım şey: "En iyi model" diye bir şey yok, "bu iş için en iyi model" var.

Bir parantez açmak istiyorum, çünkü sahada en çok yanlış anlaşılan konu bu. Bir modelin SWE-Bench Pro'da %80,3 alması ne demek, ne demek değil? Öncelikle bu, o modelin kodlama görevlerinin %80'ini "çözdüğü" anlamına gelir; ama bu görevler standart bir test setinden gelir, sizin kod tabanınızdan değil. Sizin projeniz eski bir Java monoliti olabilir, ya da çok özel bir iç kütüphaneye bağımlı olabilir. Test setindeki %80, sizin sisteminizde %60 ya da %90 olabilir. Rakam bir olasılık dağılımının ortalamasıdır; sizin işiniz o dağılımın neresine düşer, önceden bilemezsiniz.

Aynı şey GPQA Diamond için de geçerli. %82,4, lisansüstü fen sorularında güçlü bir akıl yürütme demek; ama sizin işiniz belki hukuki muhakeme, belki finansal senaryo analizi. O alanlarda aynı modelin nasıl davranacağını bu rakamdan çıkaramazsınız. Ben kıyas rakamlarına hep "bu model şu eksende ciddiye alınmalı" sinyali olarak bakarım, "bu model şu işi kesin yapar" garantisi olarak değil.

Bir de kıyasların zaman içinde doyduğunu unutmayın. Bir kıyas popülerleştikçe, laboratuvarlar ister istemez ona göre optimize eder. Bu, rakamların zamanla o kıyasa özel biçimde şiştiği, gerçek dünya performansıyla arasının açıldığı anlamına gelebilir. Bu yüzden ben tek bir kıyasa değil, birkaç bağımsız sinyale ve en önemlisi kendi test setime bakarım. Rakam yönü gösterir; kararı arazi verir.

2026'nın bir başka gerçeği şu: Artık modelleri çoğunlukla tek seferlik soru-cevap için değil, ajan iş akışları içinde kullanıyoruz. Yani model bir aracı çağırıyor, sonucu okuyor, bir sonraki adıma karar veriyor, gerektiğinde geri dönüp düzeltiyor. Bu bağlamda "en iyi model" tanımı da değişiyor.

Ajan iş akışlarında tek bir yanıtın kalitesi kadar, modelin çok adımlı görevde tutarlı kalması, araç çağrılarını doğru biçimlendirmesi ve hata yaptığında toparlaması önemli. Claude Fable 5'in çok dosyalı, ajan tabanlı kodlamada güçlü olması tam da bu yüzden kıymetli. Bir kod ajanı, tek bir dosyayı düzeltmekle kalmaz; depoyu gezer, testleri çalıştırır, çıktıyı okur, tekrar dener. Burada modelin "dayanıklılığı" ham zeka kadar önemli.

Benim sahadan önerim: Bir modeli ajan iş akışında değerlendirirken, tek soruluk testlere değil, uçtan uca senaryolara bakın. Modeli gerçek bir çok adımlı görevde koşturun ve şu soruları sorun: Kaç adımda hedefe vardı? Kaç kez yanlış araç çağırdı? Hata yaptığında toparlayabildi mi? Maliyeti ne oldu? Bu sorular, tek bir kıyas puanından çok daha fazlasını anlatır. Ve bu dört modelin ajan davranışı, tek-yanıt kalitelerinden farklı sıralanabilir; bunu ancak kendi senaryonuzda görürsünüz.

Şimdi işin bize özgü kısmına gelelim. Bu modellerin hepsi küresel, ama sizin sahanız Türkiye. Sahada üç konu sürekli önüme çıkıyor.

1. Fiyatlar dolar, geliriniz TL

Yukarıdaki fiyatların hepsi USD cinsinden. Bu, Türkiye'deki her kurum için doğrudan bir kur riski demek. Bir uygulamanın aylık token maliyetini TL bütçesine koyduğunuzda, kurdaki her hareket faturayı oynatır. Ben bütçe planlaması yaparken müşterilerime hep bir kur tamponu koymalarını, ve maliyeti aylık değil token başına düşünmelerini öneriyorum.

Bu noktada GPT-5.6'nın katmanlı yapısı bir avantaj. Luna'nın 1 $ / 6 $ fiyatıyla Sol'un 5 $ / 30 $ fiyatı arasında beş kat fark var. Eğer iş yükünüzün %80'i aslında Luna ile hallolacaksa ama siz her şeyi Sol'a gönderiyorsanız, gereksiz yere beş kat fazla döviz harcıyorsunuz demektir. Akıllı yönlendirme burada doğrudan kur riskini azaltır.

Somut bir örnek vereyim. Diyelim ki bir e-ticaret firmasının müşteri hizmetleri botu ayda 500 milyon token işliyor. Bunun büyük kısmı basit "kargom nerede" tipi sorular. Hepsini Sol'a gönderirseniz maliyet uçar. Ama sorularınızı sınıflandırıp %85'ini Luna'ya, geri kalanını Terra'ya, sadece gerçekten karmaşık olanları Sol'a yönlendirirseniz, aynı işi çok daha düşük döviz maliyetiyle yaparsınız. Ben sahada bu tür yönlendirme mimarilerinin faturayı yarı yarıya, bazen daha fazla düşürdüğünü gördüm.

2. KVKK ve veri ikametgahı

Bu benim en çok üzerinde durduğum konu. API satıcısı seçerken sadece kıyas rakamına bakmak büyük bir hata. Verinizin nereye gittiği, nerede işlendiği, nerede saklandığı — bunlar KVKK açısından hayati. Bir sağlık kuruluşu ya da bir banka için "model kodlamada %2 daha iyi" demek, "verimiz yurt dışında işleniyor ve buna dair sözleşmesel garantimiz yok" demenin yanında hiçbir şey ifade etmez.

Her satıcının veri işleme, saklama ve ikametgah politikaları farklı. Ben bir modeli üretime almadan önce şu soruları netleştiriyorum: Veri hangi bölgede işleniyor? Girdi verisi model eğitiminde kullanılıyor mu? Sözleşmede veri işleyen sıfatıyla yükümlülükler net mi? Bir veri işleme sözleşmesi (DPA) imzalanabiliyor mu? Bu soruların cevabı, bazen en yüksek kıyas puanlı modeli listeden çıkarmama neden olabiliyor. Ve bu doğru karardır. Regülasyon uyumu, iki puanlık kıyas farkından her zaman önce gelir.

Google tarafında Vertex AI, kurumsal veri yönetişimi araçlarıyla bilinir; OpenAI ve Anthropic'in de kurumsal katmanlarında veri işleme taahhütleri var. Ama bunların hiçbirini bloga güvenerek değil, kendi hukuk ve bilgi güvenliği ekibinizle sözleşme düzeyinde doğrulayın. Ben burada size genel yönü veriyorum; imzayı siz atacaksınız.

3. Türkçe kalitesi modele göre değişir

Şunu net söyleyeyim: Yukarıdaki hiçbir modelin Türkçe kalitesi hakkında size mutlak bir puan veremem, çünkü Türkçe performansı modele ve göreve göre ciddi biçimde değişiyor. Bir model İngilizce kodlamada lider olabilir ama sizin Türkçe hukuk metinlerinizde ya da müşteri yazışmalarınızda beklediğiniz inceliği yakalayamayabilir.

Bu yüzden ben her müşteride aynı şeyi kuruyorum: kendi Türkçe değerlendirme setiniz (eval set). Kendi alanınızdan, kendi tonunuzdan, kendi terminolojinizden oluşan 50-100 örnek alın; her modeli bu sette test edin; sonuçları insan gözüyle puanlayın. Türkçe deyimler, resmi yazışma dili, sektörel terimler, ünlü uyumu, tutarlı "siz/sen" hitabı — bunlar kıyas tablolarında görünmez ama sizin müşterinizin gözünde her şeydir.

Benim sahadan gözlemim şu: modeller İngilizce kıyaslarında birbirine yakınken, Türkçe üretimde aralarındaki fark bazen çok daha belirgin oluyor. Ve bu fark her görevde aynı yönde değil. Bir model sohbet tonunda daha doğal, bir diğeri resmi raporlamada daha tutarlı olabiliyor. Bunu ancak kendi setinizde test ederek görürsünüz. Kıyas tablosuna güvenip Türkçe kararı vermeyin.

Şimdi işin en pratik kısmına geldik. Sahada bana en çok sorulan soru bu: "Şükrü, biz hangisini kullanalım?" Cevabım her zaman "işe bağlı". İşte iş bazında pratik rehberim.

Kodlama ve yazılım mühendisliği

Burada başlıca adayınız Claude Fable 5. Raporlanan %80,3 SWE-Bench Pro puanıyla kodlama liderliğini geri aldı ve çok dosyalı, ajan tabanlı iş akışlarında güçlü. Eğer ekibiniz gerçek kod tabanlarında çalışan bir kodlama asistanı istiyorsa, ilk deneyeceğiniz bu.

Alternatif olarak Grok 4.5 kodlama odaklı çıktı; hızlı prototipleme ve deneysel işler için masaya koyun. GPT-5.6 Sol da kodlamada güçlü, özellikle işiniz kod + ağır matematik karışımıysa Sol tek modelde ikisini birden verebilir.

Benim önerim: Fable 5'i birincil, Grok 4.5 ya da GPT-5.6'yı yedek olarak kurun. Fable 5'in geçmişteki erişilebilirlik kesintisi, tek modele bağlı kalmamanız için yeterli bir gerekçe.

Sert matematik ve STEM

Buradaki adayınız net: GPT-5.6 Sol. OpenAI bunu zorlu matematik için yeni STEM amiral gemisi olarak konumlandırdı. İspat, mühendislik hesabı, aktüeryal modelleme, sayısal optimizasyon — sayının gerçekten doğru olması gereken her yerde Sol'u kısa listeye alın.

Gemini 2.5 Pro Deep Think de bilim ağırlıklı akıl yürütmede çok güçlü (raporlanan GPQA Diamond %82,4). Eğer işiniz saf matematikten çok bilimsel akıl yürütme ve analizse, Deep Think'i Sol'un yanına koyun ve ikisini kendi problemlerinizde karşılaştırın.

Uzun bağlamlı, çok adımlı akıl yürütme

Burada Gemini 2.5 Pro Deep Think benim ilk tercihim. Çok belgeli sentez, uzun raporlama, karmaşık çok adımlı analiz — Deep Think'in güçlü olduğu alan bu. GPQA Diamond'daki liderliği, derin akıl yürütme kapasitesinin bir göstergesi.

GPT-5.6 Sol ve Claude Fable 5 de uzun bağlamlı işlerde güçlü. Öneri: aynı uzun-bağlam görevini üç modelde de çalıştırın ve çıktı kalitesini, tutarlılığını, maliyetini yan yana koyun.

Maliyete duyarlı, yüksek hacimli işler

Burada tartışmasız yıldız GPT-5.6 Luna. 1 $ / 6 $ fiyatıyla, sınıflandırma, özetleme, basit yanıt üretme gibi yüksek hacimli işler için ideal. Türkiye'deki kur riski göz önüne alındığında, hacim işini Luna'ya yönlendirmek doğrudan bütçe koruması demek.

Akıllı bir mimari kurun: bir yönlendirici koyun, kolay istekleri Luna'ya, orta olanları Terra'ya, sadece gerçekten zor olanları Sol'a gönderin. Bu tek karar aylık dövizinizi ciddi biçimde düşürür.

Türkçe içerik üretimi

Burada size tek bir isim veremem, ve vermemem de doğru olur. Türkçe kalitesi modele ve göreve göre değişiyor. Yapmanız gereken: kendi Türkçe eval setinizi kurun, dört adayı da (Fable 5, GPT-5.6 katmanları, Gemini, Grok) bu sette çalıştırın, insan gözüyle puanlayın. Sohbet tonu, resmi yazışma, sektörel terminoloji ve tutarlı hitap için ayrı ayrı bakın. Kararı tablodan değil, kendi sonuçlarınızdan verin.

Teoriyi bırakıp somuta inelim. Bir kurumla bu dört modeli değerlendirmeye başladığımda, ilk ayı genelde şöyle kurgularım. Bu, hem hızlı sonuç veren hem de sizi pahalı bir hataya karşı koruyan bir yol.

İlk hafta: kapsamı daraltın. Tüm şirket için değil, tek bir gerçek iş için karar verin — mesela "müşteri destek yanıtları" ya da "iç kod asistanı". Bu işin başarı ölçütünü yazın. Ölçüt olmadan yapılan karşılaştırma, herkesin kendi favorisini savunduğu bir tartışmaya döner.

İkinci hafta: eval setini kurun. Kendi verinizden 50-100 gerçek örnek toplayın; hem kolay hem zor, hem Türkçe hem İngilizce. Doğru cevabı ya da "iyi cevap neye benzer" ölçütünü yanına yazın. Bu set, sizin en değerli varlığınız olacak; modeller değişse de o kalır.

Üçüncü hafta: körlemesine test edin. Kısa listedeki modelleri aynı sette çalıştırın, çıktıları model adını gizleyerek insanlara puanlatın. Marka önyargısını böyle kırarsınız. Aynı anda token maliyetini ve gecikmeyi de ölçün.

Dördüncü hafta: kararı ve yedeği yazın. Kazanan modeli seçin, bir de yedek belirleyin, KVKK sorularını hukukla kapatın ve yeniden değerlendirme tarihini takvime koyun. Bu dört haftalık disiplin, ay sonunda size bir his değil, bir kanıt bırakır.

Bir kurumla oturduğumda model seçimini şu adımlarla yapıyorum. Siz de aynı sırayı izleyebilirsiniz.

1. İşi tanımlayın, modeli değil. Önce "ne yapmak istiyoruz" sorusunu netleştirin. Kod mu yazacaksınız, matematik mi çözeceksiniz, Türkçe içerik mi üreteceksiniz, yüksek hacimli basit işleri mi otomatikleştireceksiniz? Model seçimi bu cevaptan sonra gelir.

2. Kısa liste yapın. Yukarıdaki iş bazlı rehberi kullanarak iki-üç aday belirleyin. Tek modele takılmayın; en az bir yedeğiniz olsun.

3. Kendi verinizde test edin. Kıyas tablosu yön verir, karar vermez. Kendi eval setinizi kurun — hem İngilizce hem Türkçe, hem kolay hem zor örnekler. Modelleri bu sette yan yana çalıştırın.

4. KVKK ve veri yönetişimini netleştirin. Kısa listedeki her satıcı için veri işleme, saklama, ikametgah ve sözleşme (DPA) durumunu hukuk ve bilgi güvenliği ekibinizle doğrulayın. Bu adım bazen en yüksek puanlı modeli eleyebilir — ve bu doğrudur.

5. Maliyeti token başına, kur tamponuyla hesaplayın. Fiyatlar USD; geliriniz muhtemelen TL. Aylık değil token başına düşünün, kur tamponu koyun, yönlendirme ile hacim işini ucuz katmana kaydırın.

6. Yedek strateji kurun. Fable 5'in erişilebilirlik geçmişi bize şunu hatırlattı: bir model regülasyon, kesinti ya da fiyat değişimi nedeniyle bir gün elinizde olmayabilir. Kritik hatlarda her zaman ikinci bir modele geçebilecek şekilde mimari kurun.

7. Yeniden değerlendirmeyi takvime alın. Bu hafta gördük ki üç laboratuvar aynı anda model çıkarabiliyor. Bugün doğru olan seçim üç ay sonra ikinci en iyi olabilir. Model seçimini bir kez yapılıp unutulan bir karar değil, üç ayda bir gözden geçirilen bir süreç olarak kurun.

Bu yedi adım, benim kurumsal danışmanlıkta yıllardır kullandığım çerçevenin özü. Modeller değişir, katmanlar değişir, fiyatlar değişir; ama bu disiplin değişmez. Aracı seçen değil, işi tanımlayan kazanır. Bu haftaki dört modelin hepsi güçlü; hangisinin sizin işiniz için doğru olduğunu ise ancak siz, kendi verinizde, kendi Türkçe setinizde ve kendi KVKK çerçevenizde test ederek bulabilirsiniz. Bugün bir eval seti kurun ve bu dört modeli kendi arazinizde yürütün; harita değil, arazi karar verir.