# GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet ve Gemini 2.0 arasında nasıl seçim yapmalı? > Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/gpt-4o-claude-35-sonnet-ve-gemini-20-arasinda-nasil-secim-yapmali-whvt87 > Updated: 2026-03-26T09:24:44.603Z > Type: forum-question > Author: Koray Şahin > Locale: tr > Views: 429 > Answers: 43 > Tags: `llm`, `gpt`, `claude`, `gemini`, `model-secimi` > Status: Çözüldü ## Soru Kurumsal bir RAG projesi için üç model arasında karar veremedim. Kod yazma, Türkçe içerik üretimi, uzun bağlam ve maliyet açısından gerçek deneyimli kişilerden duyurularını alabilir miyim? Yatırım yapmadan önce bir karar matrisi oluşturmak istiyorum. ## Cevaplar (43) ### ✅ Kabul Edilen Cevap _**Berk Tunç** · ↑ 1 · 2026-03-26_ GPT-4o: en çeşitli ekosistem, function calling ve structured output çok olgun. Türkçe kalitesi iyi ama bazen aşırı resmi ton kullanıyor. Maliyet: input $2.50/M, output $10/M. ### Cevap _**Gül Erdem** · ↑ 3 · 2026-03-26_ Claude 3.5 Sonnet: kod yazma ve uzun-form analitik düşünme açısından lider. Artifacts özelliği Claude.ai üzerinde harika. Türkçe nuance'ı en iyi yakalayan model bence. Maliyet GPT-4o ile yakın. ### Cevap _**Yusuf Akıncı** · ↑ 7 · 2026-03-26_ Gemini 2.0: 2M token context window ile devasa belge analizleri için açık ara lider. Multimodal (görüntü+ses+kod) en olgun. Google ekosistemine bağımlısınız (Vertex AI / AI Studio). ### Cevap _**Sevgi Köse** · ↑ 4 · 2026-03-26_ Maliyet kritikse: GPT-4o-mini ($0.15/$0.60) veya Claude 3.5 Haiku ($0.80/$4.00) tercih edilebilir. Çoğu kullanım için bunlar yeterli. ### Cevap _**Yusuf Akıncı** · ↑ 6 · 2026-03-26_ Hız önemliyse Groq üzerinden Llama 3.3 70B çalıştırın, latency 10-20x daha düşük. ### Cevap _**Pınar Akın** · ↑ 2 · 2026-03-26_ Function calling kalitesi çok değişkenlik gösteriyor; GPT-4o lider, ardından Claude, sonra Gemini. Karmaşık agentic workflow için bu çok önemli. ### Cevap _**Zeynep Korkmaz** · ↑ 5 · 2026-03-26_ Pratik tavsiye: hangi modelin daha iyi olduğunu test etmek için kendi datasetinizle 50 örnekten oluşan bir eval suite oluşturup üçünde de aynı promptu çalıştırın. Subjective karar yerine objective karşılaştırma yapın. ### Cevap _**Ahmet Demir** · ↑ 8 · 2026-03-26_ Türkiye'de KVKK uyumluluğu önemliyse Azure OpenAI (Avrupa region) veya AWS Bedrock (eu-central-1) tercih edilmeli. Direkt API kullanımı veri lokasyonu garantisi vermez. ### Cevap _**Derya Akkaya** · ↑ 4 · 2026-03-26_ Vendor lock-in'den kaçınmak için LiteLLM veya OpenRouter gibi abstraksiyon katmanları kullanın; model değişimi tek satırla yapılabilir. ### Cevap _**Bilge Türk** · ↑ 8 · 2026-03-26_ Reasoning ağırlıklı görevler için o1 (OpenAI) veya o3-mini test edilmeli; basit görevlerde overkill ama matematik/kod debug'ında dramatik fark yapıyor. ### Cevap _**Aslı Berberoğlu** · ↑ 1 · 2026-03-26_ Çağrı merkezi otomasyonunda Llamafile ile portable deployment çok kolay. ### Cevap _**Tolga Erdem** · 2026-03-26_ Çağrı merkezi otomasyonunda kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Murat Eren** · 2026-03-26_ Cevap teşekkürler ama bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı. ### Cevap _**Anıl Yavuz** · ↑ 1 · 2026-03-26_ Akademik araştırmamda bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı. ### Cevap _**Lale Sungur** · ↑ 3 · 2026-03-27_ DataCamp kursunda da bahsediliyor: maliyeti yarıya düşürdük. ### Cevap _**Tuncay Aydın** · ↑ 1 · 2026-03-27_ Hukuk teknolojisi projemizde audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz. ### Cevap _**Yazılım Mimarı** · ↑ 3 · 2026-03-27_ Banka tarafında yaptığımız PoC'de Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi. ### Cevap _**Senior ML Engineer** · ↑ 2 · 2026-03-27_ Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin. ### Cevap _**Tolga Erdem** · ↑ 3 · 2026-03-27_ Hemen denemek isteyenler için Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz. ### Cevap _**Deniz Aslan** · ↑ 1 · 2026-03-27_ Karşılaştırma için evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Gül Erdem** · ↑ 1 · 2026-03-27_ Bu konuda son okuduğum makaleye göre şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli. ### Cevap _**Koray Şahin** · ↑ 1 · 2026-03-28_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz. ### Cevap _**Mertcan Öz** · 2026-03-28_ Sağlık verisi ile çalışırken bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı. ### Cevap _**Görkem Coşkun** · ↑ 2 · 2026-03-29_ Latency optimize etmek için production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin. ### Cevap _**Cansu Demir** · 2026-03-29_ Acaba documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**Ferhat Mengü** · 2026-03-29_ Üretim hattı veri analizinde Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz. ### Cevap _**Deniz Aslan** · ↑ 2 · 2026-03-29_ Akademik araştırmamda vLLM ile inference 4x hızlandı. ### Cevap _**Zeynep Korkmaz** · ↑ 2 · 2026-03-29_ Türkiye'deki kurumsal projelerde yanıt kalitesi gözle görülür arttı. ### Cevap _**Cansu Demir** · ↑ 2 · 2026-03-29_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı. ### Cevap _**Elif Çakır** · ↑ 2 · 2026-03-29_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum. ### Cevap _**Senior ML Engineer** · ↑ 3 · 2026-03-30_ Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin. ### Cevap _**Bootcamp Öğrencisi** · 2026-03-30_ Vector DB seçerken her güncellemede regression test çalıştırın. ### Cevap _**AI Araştırmacı** · ↑ 1 · 2026-03-30_ Hızlı bir Google araması yaparsanız Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli. ### Cevap _**Zeki Çakmak** · ↑ 1 · 2026-03-30_ Karşılaştırma için vLLM ile inference 4x hızlandı. ### Cevap _**Anıl Yavuz** · ↑ 3 · 2026-03-31_ Yeni başlayanlar için Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor. ### Cevap _**Erdem Akar** · ↑ 1 · 2026-04-01_ Hugging Face documentation'ında Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi. ### Cevap _**Ayşe Kara** · ↑ 2 · 2026-04-01_ Latency optimize etmek için Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor. ### Cevap _**Kemal Boz** · ↑ 1 · 2026-04-01_ Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**Ayşe Kara** · ↑ 3 · 2026-04-01_ İleri seviye kullanım için MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Esra Doğan** · ↑ 3 · 2026-04-01_ Türkiye'deki kurumsal projelerde documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**Serkan Tunçer** · ↑ 1 · 2026-04-01_ Vector DB seçerken bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Volkan Güneş** · 2026-04-02_ Ek olarak şunu eklemek isterim: Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı. ### Cevap _**Erdem Akar** · ↑ 1 · 2026-04-02_ Maliyet açısından düşünüldüğünde team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.