# Function calling vs Tool use: terminoloji karmaşası, hangisi ne? > Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/function-calling-vs-tool-use-terminoloji-karmasasi-hangisi-ne-usho8b > Updated: 2026-04-21T22:56:55.827Z > Type: forum-question > Author: Veri Bilimci > Locale: tr > Views: 810 > Answers: 41 > Tags: `agentic`, `function-calling`, `tool-use` > Status: Çözüldü ## Soru OpenAI 'function calling' diyor, Anthropic 'tool use'. Aralarındaki fark teknik mi yoksa sadece naming? ## Cevaplar (41) ### ✅ Kabul Edilen Cevap _**Ferhat Mengü** · ↑ 19 · 2026-04-21_ Teknik olarak aynı: LLM'in structured arguments üretip dış fonksiyon çağırması. Anthropic terminolojiyi daha doğru kullanıyor — 'function calling' yanıltıcıydı çünkü model çağırmıyor, tool spec üretiyor. ### Cevap _**Yağmur Polat** · ↑ 6 · 2026-04-21_ Tool definition için Pydantic/Zod ile schema yazıp otomatik JSON Schema generate etmek best practice. ### Cevap _**Esra Doğan** · ↑ 1 · 2026-04-21_ OpenAI Tools API (2024 update) ile 'function calling' deprecated edildi, artık 'tools' nomenclature'ı. Backwards compatible. ### Cevap _**Erdem Akar** · ↑ 7 · 2026-04-21_ Spec'te küçük farklar: OpenAI parallel tool calls native destekliyor, Claude ise 1 tool/turn (Sonnet 3.5'ten itibaren parallel da var). ### Cevap _**Burak Taş** · ↑ 3 · 2026-04-21_ Forced tool use: bazı görevlerde modele 'mutlaka şu tool'u kullan' demek gerek. OpenAI tool_choice='required', Anthropic tool_choice={type:'tool', name:'X'}. ### Cevap _**Yağmur Polat** · ↑ 2 · 2026-04-22_ Gemini ve diğerleri OpenAI spec'ini takip ediyor. ### Cevap _**Pınar Akın** · ↑ 3 · 2026-04-22_ Tool result format: model anladığı için string formatında yeterli ama structured (JSON) verirseniz daha iyi reasoning yapıyor. ### Cevap _**Esra Doğan** · ↑ 8 · 2026-04-22_ Production'da LiteLLM kullanın — provider farklılıklarını abstract eder, tek interface. ### Cevap _**Derya Akkaya** · ↑ 3 · 2026-04-22_ Bence bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Fatma Şahin** · 2026-04-22_ Maliyet açısından düşünüldüğünde TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Murat Eren** · ↑ 2 · 2026-04-22_ E-ticaret tarafında kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Hakan Aktaş** · ↑ 2 · 2026-04-23_ Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli. ### Cevap _**Jale Kurt** · ↑ 1 · 2026-04-23_ Bence Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor. ### Cevap _**Veri Bilimci** · ↑ 2 · 2026-04-23_ Üretim hattı veri analizinde self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor. ### Cevap _**Veri Bilimci** · ↑ 2 · 2026-04-24_ Ek olarak şunu eklemek isterim: open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek. ### Cevap _**Hande Demirci** · ↑ 1 · 2026-04-24_ Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, her güncellemede regression test çalıştırın. ### Cevap _**Gizem Yıldız** · ↑ 3 · 2026-04-24_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**Selin Öztürk** · ↑ 2 · 2026-04-24_ Ekibe yeni katılan biri olarak ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor. ### Cevap _**Anıl Yavuz** · ↑ 1 · 2026-04-24_ Kaggle yarışmalarında Llamafile ile portable deployment çok kolay. ### Cevap _**Okan Kurt** · ↑ 2 · 2026-04-25_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor. ### Cevap _**Berk Tunç** · ↑ 2 · 2026-04-25_ Sağlık verisi ile çalışırken bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Lale Sungur** · ↑ 1 · 2026-04-25_ Sağlık verisi ile çalışırken vLLM ile inference 4x hızlandı. ### Cevap _**Bootcamp Öğrencisi** · ↑ 2 · 2026-04-25_ Cevap teşekkürler ama Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor. ### Cevap _**Ahmet Demir** · 2026-04-26_ Latency optimize etmek için kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin. ### Cevap _**Ayşe Kara** · ↑ 1 · 2026-04-26_ Bence üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz? ### Cevap _**Damla Kılıç** · 2026-04-27_ Karşılaştırma için ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor. ### Cevap _**Anıl Yavuz** · ↑ 1 · 2026-04-27_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Onur Kaya** · 2026-04-27_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**Caner Yılmaz** · ↑ 2 · 2026-04-27_ Maliyet açısından düşünüldüğünde maliyeti yarıya düşürdük. ### Cevap _**Sevgi Köse** · ↑ 2 · 2026-04-27_ İleri seviye kullanım için Llamafile ile portable deployment çok kolay. ### Cevap _**Tuncay Aydın** · ↑ 1 · 2026-04-28_ Hukuk teknolojisi projemizde veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı. ### Cevap _**Hilal Saraç** · ↑ 3 · 2026-04-28_ Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: Llamafile ile portable deployment çok kolay. ### Cevap _**Yusuf Akıncı** · ↑ 2 · 2026-04-28_ Akademik araştırmamda TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**Deniz Aslan** · ↑ 2 · 2026-04-28_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor. ### Cevap _**Görkem Coşkun** · ↑ 3 · 2026-04-28_ Sağlık verisi ile çalışırken open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek. ### Cevap _**Tayfun Yıldız** · 2026-04-28_ Sağlık verisi ile çalışırken kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin. ### Cevap _**Murat Eren** · ↑ 1 · 2026-04-28_ GitHub'da güzel bir repo buldum: Pydantic ile structured output şart. ### Cevap _**Lale Sungur** · ↑ 3 · 2026-04-28_ Çağrı merkezi otomasyonunda küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin. ### Cevap _**Damla Kılıç** · 2026-04-28_ Üretim hattı veri analizinde FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih. ### Cevap _**Berk Tunç** · ↑ 1 · 2026-04-28_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**İlayda Sönmez** · ↑ 2 · 2026-04-28_ Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.