Reasoning Model Nedir? Akıl Yürüten Yapay Zeka ve Klasik LLM'den Farkı

Reasoning model nedir?

Reasoning model, yani akıl yürüten model, yanıt vermeden önce kendi içinde ara düşünme adımları üreten ve bunun için test anında ek hesaplama harcayan büyük dil modelidir. Soruyu hemen cevaplamak yerine problemi parçalara ayırır, yolları dener, sonucu kontrol eder ve size yalnızca nihai cevabı sunar.

Bu tanım tek cümlede özet gibi görünse de arkasında önemli bir fikir yatıyor. Model, cevabı üretmeden önce "düşünmeye" zaman ayırıyor. Dolayısıyla zor sorularda daha isabetli sonuç veriyor, ama bunun bedelini süre ve maliyet olarak ödüyorsunuz.

Kısacası reasoning model nedir sorusu, "yapay zeka cevap vermeden önce ne kadar çalışıyor?" sorusuna dönüşüyor. Bu yazıda tek bir terime odaklanıyoruz. Komşu terimleri yalnızca karşılaştırma tablosunda ve kısa bağlamda anıyor, ayrıntıları için mevcut yazılarımıza yönlendiriyoruz.

Reasoning modeli günlük hayattan hangi benzetmeyle anlarsınız?

İki farklı sınav öğrencisi düşünün. Birincisi soruyu okur okumaz cevabı yazar. İkincisi önce kâğıdın kenarında hesap yapar, bir yolu dener, yanlışsa vazgeçer, sonra temiz cevabı yazar. Klasik sohbet modeli birinciye, reasoning model ikinciye benziyor.

Benzetmenin önemli bir ayrıntısı var. İkinci öğrenci kenardaki karalamayı size göstermek zorunda değil. Yalnızca nihai cevabı teslim ediyor. Reasoning model de benzer davranıyor: ara adımlar çoğu zaman gizli kalıyor ya da yalnızca özet olarak görünüyor.

Ayrıca ikinci öğrenci her soruya aynı süreyi harcamıyor. Kolay soruyu hızla geçiyor, zor soruya uzun uğraşıyor. İyi tasarlanmış reasoning modellerde de düşünme miktarı göreve göre değişiyor ya da siz bu miktarı ayarlıyorsunuz.

Reasoning model nasıl çalışır?

Kavramsal olarak süreç üç aşamadan oluşur. Önce model, sorunuzu ve talimatlarınızı okur. Ardından görünmeyen bir düşünme alanında ara adımlar üretir. Son olarak bu adımlara dayanarak size görünen cevabı yazar.

Ara adımlar sırasında model problemi alt parçalara böler, birkaç yaklaşımı karşılaştırır ve kendi çıkarımlarını gözden geçirir. OpenAI'ın resmi belgeleri bu davranışı, modelin yanıt vermeden önce problemi parçalayıp planlaması olarak anlatıyor.

Eğitim tarafında dürüst olalım. Sağlayıcıların API belgeleri bu davranışın nasıl kazandırıldığını ayrıntılı anlatmıyor. Bu yüzden biz de eğitim yöntemi hakkında varsayım yürütmüyoruz. Eğitim ayrıntısı arıyorsanız sağlayıcıların araştırma yayınlarına ve makalelere bakın.

Önemli bir nokta daha var. Düşünme adımları, modelin iç hesaplamasının ham dökümü değildir. Sağlayıcılar çoğunlukla bunu ayrı bir alan olarak yönetir, yanıt akışında ise yalnızca özetini ya da hiçbir şeyini göstermez. Kullanıcı arayüzünde gördüğünüz "düşünüyor" ibaresi bu sürecin dış belirtisidir.

1. Model girdiyi okur ve görevi anlamaya çalışır.
2. Gizli düşünme alanında ara adımlar üretir.
3. Adımları gözden geçirir, gerekirse yön değiştirir.
4. Son cevabı yazar ve size sunar.

Reasoning token ve test-time compute ne anlama gelir?

Reasoning token, modelin düşünme sırasında ürettiği ara metin parçalarıdır. OpenAI belgelerine göre bu parçalar girdi ve çıktı token'larına ek olarak ortaya çıkıyor. Bağlam penceresinde yer kaplıyor ve çıktı token'ı gibi faturalandırılıyor, ama ham metni göremiyorsunuz.

Token kavramını henüz bilmiyorsanız token nedir ve API maliyeti nasıl hesaplanır yazımıza bakabilirsiniz.

Bir model iki yerde "emek" harcayabilir. Eğitimde bir kez büyük emek harcar, kullanımda ise her soru için ayrı emek harcar. Reasoning model nedir diye düşündüğünüzde, ikinci emeği artıran model olarak düşünebilirsiniz.

Test-time compute ise daha geniş bir fikirdir. Modeli eğitirken harcanan hesaplamaya karşılık, modeli kullanırken yani cevap üretirken harcanan hesaplamayı anlatır. Reasoning model, bu ikinci kalemi bilinçli olarak artıran model türüdür.

Akademik tarafta bu fikri inceleyen bir çalışma var: Snell ve arkadaşlarının test anı hesaplamasını verimli ölçekleme makalesi. Yazarlar, her soruya uyarlanabilir hesaplama ayırmanın bazı durumlarda model büyütmekten etkili olabileceğini savunuyor.

Reasoning model nedir ve klasik LLM'den farkı ne?

Klasik büyük dil modeli, girdiyi alır ve cevabı doğrudan üretmeye başlar. Reasoning model ise önce düşünme alanında çalışır. Temel fark, cevap öncesi harcanan hesaplamanın miktarıdır. Büyük dil modellerinin genel çalışmasını merak ediyorsanız büyük dil modelleri (LLM) rehberimize göz atın.

Aşağıdaki tablo iki yaklaşımı yan yana koyuyor. Rakam vermiyoruz, çünkü hız ve maliyet sağlayıcıya ve ayara göre değişiyor.

Tablodaki "genellikle" ifadesi bilinçli. Sağlayıcılar kendi modellerini farklı dengelerle tasarlıyor, dolayısıyla güncel davranışı resmi belgeden kontrol etmelisiniz.

Bir başka fark ayar tarafında görülür. Klasik modelde yanıtın yaratıcılığını örnekleme ayarlarıyla yönetirsiniz. Reasoning modelde ise ek olarak düşünme miktarını yönetirsiniz. Bu ikisi farklı düğmelerdir ve birbirinin yerini tutmaz.

Dolayısıyla "hangisi daha iyi" sorusu yanlış sorudur. Doğru soru, "bu iş için hangisi yeterli" sorusudur. Yeterli olan en hızlı ve en ucuz seçenek çoğu zaman en doğru seçenektir.

Düşünce zinciri istemi ile reasoning model aynı şey mi?

Hayır. Düşünce zinciri istemi, sizin yazdığınız bir tekniktir. Modele "adım adım düşün" dersiniz ya da örnek akıl yürütme gösterirsiniz. Reasoning model ise bu davranışı kendi içinde, siz istemeden uygulayan bir model türüdür.

Düşünce zinciri fikri, Wei ve arkadaşlarının chain-of-thought makalesinde ara akıl yürütme adımlarının karmaşık problemlerde başarıyı artırdığını göstermesiyle yaygınlaştı. Teknikle ilgili ayrıntılı anlatımı düşünce zinciri istemi yazımızda bulursunuz.

İkisi birlikte de çalışabilir, ama amaçları farklıdır. Siz tekniği kullanırsınız, reasoning model ise davranışı kendi içine almıştır. Reasoning model nedir sorusuna "düşünce zincirini kendi başına kuran model" diye de cevap verebilirsiniz.

Pratik sonuç şu: reasoning modelde "adım adım düşün" demek çoğu zaman gereksizdir. OpenAI belgeleri, net hedef, güçlü kısıtlar ve açık çıktı biçimi vermeyi, her ara adımı tarif etmemeyi öneriyor. Yani model zaten yapıyorsa sizin onu yönlendirmenize gerek kalmıyor.

Reasoning model hangi işlerde fark yaratır?

Fark, çok adımlı ve hataya duyarlı işlerde ortaya çıkar. Sağlayıcı belgeleri bu alanları matematik, kodlama, bilimsel akıl yürütme, hata ayıklama ve çok adımlı iş akışları olarak sıralıyor. Ortak nokta, doğru cevabın tek hamlede değil zincir halinde bulunmasıdır.

• Matematik ve mantık: birden fazla işlemin sırayla doğru yapılması gereken sorular.
• Kodlama: hata ayıklama, birden fazla dosyayı etkileyen değişiklik planı, algoritma tasarımı.
• Planlama: kısıtları olan bir takvimi, bütçeyi ya da kaynak dağılımını kurmak.
• Karşılaştırmalı analiz: birbiriyle çelişen birkaç belgeden tutarlı sonuç çıkarmak.
• Ajan iş akışları: araç çağıran ve her adımda karar veren sistemler.

Planlama işlerinde model, kısıtları birlikte tartmak zorunda kalır. Bir kısıtı çözerken diğerini bozmamak, ara adımları kontrol etmeyi gerektirir. Düşünen modelin değer ürettiği yer tam burasıdır.

Örneğin bir muhasebe ekibi, farklı kaynaklardan gelen tutarsız kayıtları eşleştirmek istiyor olabilir. Bu tür bir iş, tek cümlelik bir cevaptan çok kontrol ve çıkarım gerektirir. Reasoning model burada klasik modele göre daha güvenilir bir ilk taslak sunabilir.

Hangi işlerde reasoning model gereksiz kalır?

Basit ve kısa görevlerde fazladan düşünme sadece süre ve para kaybıdır. Sağlayıcıların kendi belgeleri de aynı yönde: temel sınıflandırma ya da doğrudan bilgi çağırma gibi az akıl yürütme isteyen işlerde yüksek düşünme düzeyi verimsiz kalıyor.

• Kısa e-posta ya da ürün açıklaması taslağı.
• Metni başka bir dile çevirmek.
• Bir paragrafı özetlemek.
• Etiketleme ve basit sınıflandırma.
• Sık sorulan sorulara hazır cevap vermek.

Müşteriyle canlı konuşan bir sohbet botunu düşünün. Kullanıcı "kargom nerede" diye sorduğunda üç saniye düşünen bir model deneyimi bozar. Bu yüzden anlık yanıt isteyen akışlarda hızlı bir model, nadir gelen karmaşık taleplerde ise düşünen bir model seçmek daha mantıklıdır.

Maliyet ve gecikme nasıl etkilenir?

İki etki var ve ikisi de aynı kaynaktan geliyor: düşünme token'ları. Model ne kadar çok düşünürse yanıt o kadar geç gelir ve fatura o kadar büyür. Sağlayıcı belgeleri bu noktada açık: düşünme token'ları çıktı token'ı gibi ücretlendirilir.

Ayrıca gecikmenin iki yüzü var. İlk yüz, cevabın tamamının gelme süresidir. İkinci yüz, kullanıcının ekranda ilk karakteri görme süresidir. Düşünen modelde ikincisi de uzayabilir, çünkü model görünür cevaba başlamadan önce düşünür. Arayüzünüzde bir "hazırlanıyor" göstergesi koymak bu bekleyişi daha katlanılır yapar.

Bu bilgiyi rakamsız veriyoruz çünkü fiyatlar ve süreler sık değişiyor. Güncel değerleri sağlayıcının resmi fiyat ve belge sayfasından kontrol edin.

Planlama tarafında bir ayrıntıya dikkat edin. Düşünme token'ları bağlam penceresinde de yer kaplıyor. OpenAI belgeleri, düşünme sırasında token biterse cevabın yarım kalabileceğini ve bu yüzden yeterli çıktı payı bırakmak gerektiğini söylüyor.

• Gecikme: kullanıcı beklemeye hazır mı, yoksa anında cevap mı bekliyor?
• Maliyet: günlük kaç istek geliyor ve her biri gerçekten derin düşünme gerektiriyor mu?
• Çıktı payı: düşünme sırasında token bittiğinde cevap kesilebilir mi?

Küçük bir örnek hesap yapalım. Bunun gerçek fiyatla ilgisi yoktur, yalnızca mantığı gösterir. Diyelim ki bir istek için görünen cevap kısa, düşünme kısmı ise cevabın birkaç katı uzunlukta. O zaman faturanın büyük bölümü kullanıcının hiç görmediği metinden gelir. Bu yüzden maliyeti ölçerken görünen cevaba değil, toplam çıktı token'ına bakın.

Düşünme miktarını nasıl ayarlarsınız?

Sağlayıcılar bu ayar için farklı kontroller sunuyor. OpenAI tarafında bir "reasoning effort" yani düşünme çabası ayarı var. Google Gemini belgeleri bir düşünme düzeyi parametresinden söz ediyor. Anthropic ise belirli bütçe ya da çaba ayarlarıyla düşünme derinliğini yönetmenize izin veriyor.

Ayar adları ve seçenekleri zamanla değişebilir. Bu yüzden menü ya da parametre adına bağlı kalmayın, ilgili sağlayıcının güncel belgesini açın.

Genel mantık hepsinde aynıdır. Düşük düzey hız ve ucuzluk getirir, yüksek düzey daha derin analiz getirir. OpenAI belgeleri bu ayarı bir ince ayar düğmesi olarak görmenizi, kaliteyi kurtaran ana yöntem saymamanızı öneriyor.

Anthropic belgeleri ek bir not düşüyor: bütçe kesin bir tavan değil, bir hedeftir. Model bütçeyi tamamen kullanmayabilir. Kesin üst sınır ise toplam çıktı sınırıdır.

Reasoning model için istemi nasıl yazarsınız?

İsteminizi sonuç odaklı yazın. Hedefi, kısıtları ve beklediğiniz çıktı biçimini net belirtin, ara adımları dikte etmeyin. Çünkü modelin kendi çözüm yolunu bulması, tam da bu model türünün sunduğu değerdir.

1. Görevi tek cümlede tanımlayın.
2. Uymasını istediğiniz kısıtları yazın.
3. Çıktının biçimini belirtin, örneğin tablo ya da kısa liste.
4. Bitti sayılacak ölçütü söyleyin.
5. Gerekirse örnek bir doğru çıktı ekleyin.

Daha geniş istem tekniklerini merak ediyorsanız prompt engineering rehberimiz temel çerçeveyi veriyor. Reasoning modelde ise kural basit: az ama net talimat verin.

Örnek senaryo: bir e-ticaret ekibi reasoning modeli nasıl kullanır?

Bu bir örnek senaryodur, gerçek bir müşteri vakası değildir. Bir e-ticaret ekibi, farklı kampanyaların stok, kargo süresi ve indirim kurallarını aynı anda taşıyan bir fiyatlandırma tablosunu denetlemek istiyor.

Klasik modele tabloyu verirseniz çoğu zaman bir iki tutarsızlığı yakalar, ama kuralların birbiriyle çakışan köşe durumlarını kaçırabilir. Reasoning model her kuralı sırayla gözden geçirdiği için bu çakışmaları yakalama ihtimali daha yüksektir. Garanti yoktur, bu yüzden çıktıyı yine insan kontrol eder.

Aynı ekip ürün açıklaması yazarken ise hızlı bir model seçer. Çünkü orada derin çıkarım gerekmiyor, tutarlı ton ve hız yeterli. Yani akıllı kullanım, tek modele bağlanmak değil, işe göre model seçmektir.

Bu senaryodan şunu çıkarabilirsiniz: önce hangi işin gerçekten çok adımlı olduğunu belirleyin. Ardından yalnızca o işte düşünen model kullanın. Böylece hem doğruluktan kazanır hem de maliyeti kontrol altında tutarsınız.

Yazılım ekipleri reasoning modeli nasıl kullanır?

Yazılım tarafında düşünen model, özellikle çok dosyalı değişikliklerde işe yarar. Bir hatanın kök nedenini izlemek, bir sistemin mimari kararlarını karşılaştırmak ya da test senaryosu üretmek gibi işler, tek adımda cevaplanmaz.

Örneğin bir ekip, eski bir modülü yeniden yazmadan önce olası etkileri listelemek istiyor. Düşünen model bağımlılıkları sırayla gözden geçirip riskli noktaları işaretleyebilir. Yine de önerileri test ve kod incelemesi olmadan canlıya almayın.

Ekipler genellikle kod tamamlama gibi hızlı işlerde hızlı modeli, karmaşık hata ayıklamada düşünen modeli seçiyor. Bu ayrım hem maliyeti hem bekleme süresini dengeliyor. Kendi ihtiyacınıza göre özel bir sistem kurmak isterseniz özel yazılım geliştirme hizmetimize göz atabilirsiniz.

Reasoning modelin sınırları ve riskleri neler?

Düşünmek, hatasız olmak demek değildir. Reasoning model de yanlış bir varsayımla yola çıkıp tutarlı görünen ama yanlış bir sonuca varabilir. Uzun düşünme süreci, cevabın daha güvenilir göründüğü hissini artırır, ama bu his doğruluk kanıtı değildir.

• Halüsinasyon riski sürer. Bu konuyu yapay zeka halüsinasyonu yazımızda ele aldık.
• Maliyet tahmini zorlaşır. Düşünme token'ı sayısı önceden bilinmez.
• Gecikme artar. Kullanıcı deneyimi bundan etkilenebilir.
• Gizli adımları doğrudan denetleyemezsiniz. Çoğu zaman yalnızca özet görürsünüz.
• Gereksiz kullanım bütçeyi şişirir.

Bu nedenle kritik kararlarda modelin cevabını tek başına kaynak yapmayın. Çıktıyı kontrol eden bir insan ya da kural katmanı ekleyin. Güvenlik katmanları için AI guardrails yazımıza göz atabilirsiniz.

Reasoning model nedir sorusunda hangi yanlış anlamalar yaygın?

Konu yeni olduğu için etrafında birkaç yaygın yanlış anlama dolaşıyor. Bunları baştan ayıklamak, doğru araç seçmenizi kolaylaştırır.

• "Düşünen model insan gibi düşünür." Hayır. Model, ara metin üreterek daha iyi sonuca ulaşan bir sistemdir. Bilinç ya da anlayış iddiası taşımaz.
• "Reasoning model her zaman daha iyidir." Hayır. Kısa ve basit işlerde hızlı model çoğu zaman yeterli ve daha ekonomiktir.
• "Düşünme adımlarını tamamen görebilirim." Çoğu zaman göremezsiniz. Sağlayıcılar genellikle yalnızca özet sunuyor.
• "Daha fazla düşünme sınırsız kalite getirir." Hayır. Anthropic belgeleri, büyük bütçelerde getirinin azaldığını anlatıyor.
• "İstemi uzun yazarsam model daha iyi düşünür." Her zaman değil. Net hedef ve kısıtlar, uzun talimattan daha değerlidir.

Kısacası reasoning model nedir sorusunun dürüst cevabı şu: doğru işte güçlü, yanlış işte pahalı bir araç. Sihirli bir "daha akıllı mod" değildir.

Düşünme adımlarını görmek şeffaflık için yeterli mi?

Çoğu zaman bu adımların tamamını göremezsiniz. OpenAI belgeleri ham düşünme token'larını göstermediklerini, onun yerine bir özet alabileceğinizi söylüyor. Google belgeleri de düşünce özetlerinden söz ediyor ve bunların boş gelebileceğini belirtiyor.

Anthropic belgeleri de yanıtta özetlenmiş düşünme bloklarının yer aldığını anlatıyor. Yani sağlayıcıların ortak yaklaşımı, ham düşünceyi değil bir özeti sunmak.

Bunun pratik anlamı net. Özet, modelin yaklaşımını anlamanıza yardım eder, ama birebir kayıt değildir. Bu yüzden denetim ve doğrulama sürecinizi yalnızca düşünce özetine dayandırmayın. Bunun yerine çıktının kendisini, kaynaklarla ve test örnekleriyle kontrol edin.

Reasoning model, RAG ve ajanlarla nasıl birleşir?

Üç kavram birbirinin yerine geçmez, birbirini tamamlar. RAG, modele dış belgeden bilgi getirir. Ajan, modelin araç çağırıp adım adım iş yapmasını sağlar. Reasoning model ise bu iki yapının "karar veren beyni" olarak iyi çalışabilir.

Örneğin şirket belgelerinden cevap üreten bir sistemde RAG ilgili parçaları bulur. Reasoning model bu parçalar arasındaki çelişkiyi çözer ve sonucu tutarlı biçimde yazar. Daha fazlası için RAG nedir yazımıza bakabilirsiniz.

Ajan tarafında düşünen model, hangi aracı ne zaman çağıracağına karar verir. Sağlayıcı belgeleri çok adımlı ajan iş akışlarını reasoning modellerin güçlü olduğu alanlar arasında sayıyor. Ajanların pazarlamadaki kullanımı için AI agent yazımız iyi bir başlangıç.

Burada dikkat edilecek nokta, ajanın her adımda düşünmesinin gerekmediğidir. Basit araç çağrılarını hızlı model, planlama ve hata toparlama gibi kararları düşünen model üstlenebilir. Bu kurgu hem hızı hem kaliteyi korur.

Sık karıştırılan terimler arasında reasoning model nerede durur?

Reasoning model, çevresindeki terimlerle sık karıştırılıyor. Aşağıdaki tablo her terimin neyi anlattığını ve reasoning modelle ilişkisini özetliyor. Tek bir kural akılda kalsın: reasoning model bir model davranışıdır, diğerleri ise mimari, teknik ya da ayar kavramlarıdır.

Uzmanlar karışımı mimarisi için Mixture of Experts (MoE) yazımıza, rastgelelik ayarları için temperature ve top-p yazımıza göz atın. Bu iki konuyu burada tekrar etmiyoruz.

Hangi görevde hangi model türünü seçersiniz?

Karar verirken önce görevin doğasına bakın. Cevap tek hamlede çıkıyorsa hızlı model yeter. Cevap bir zincir kuruyor, kısıtları dengeliyor ya da kendi içinde kontrol gerektiriyorsa düşünen model değer üretir.

1. Görev kısa mı ve cevabı belli mi? Hızlı model seçin.
2. Görevde birden fazla kısıt ya da hesap adımı var mı? Reasoning modeli deneyin.
3. Kullanıcı anında cevap mı bekliyor? Gecikme bütçenizi belirleyin.
4. Hata maliyeti yüksek mi? Reasoning model kullansanız bile insan kontrolü ekleyin.
5. Yüksek hacimli mi çalışacak? Küçük bir örnekle maliyeti önceden ölçün.

Bu karar ağacı sabit değildir. Aynı işletme içinde bir iş akışı hızlı modele, diğeri düşünen modele gidebilir. En iyi sonuç çoğu zaman karma kurgudan çıkar.

Karma kurguda yönlendirici bir katman kullanabilirsiniz. Gelen isteğin zorluğunu basit kurallarla ya da küçük bir modelle tahmin eder, kolay olanı hızlı modele, zor olanı düşünen modele yollarsınız. Bu yaklaşım, gecikme ve maliyet hedeflerini aynı anda tutturmanıza yardım eder.

Reasoning modelin işinize uyup uymadığını nasıl ölçersiniz?

Ölçüm için büyük bir proje gerekmez. Gerçek işlerinizden küçük bir örnek kümesi seçin, bu kümeyi hızlı ve düşünen modelle ayrı ayrı çalıştırın ve sonuçları yan yana okuyun.

1. Gerçek işlerinizden zor ve kolay karışımı bir örnek kümesi toplayın.
2. Her örnek için "doğru cevap neye benzer" ölçütünü baştan yazın.
3. İki model türünü aynı istemle çalıştırın.
4. Doğruluğu, yanıt süresini ve token kullanımını kaydedin.
5. Farkın maliyeti haklı çıkarıp çıkarmadığına karar verin.

Burada önemli bir tuzak var. Sonuçları yalnızca "daha derin görünüyor" hissiyle değerlendirmeyin. Bunun yerine önceden yazdığınız ölçütle puanlayın. Böylece düşünen modelin gerçekten fark yarattığı işleri, yalnızca daha uzun yazdığı işlerden ayırırsınız.

Reasoning model nedir diye araştıran işletme için pratik kontrol listesi nedir?

Karar vermeden önce şu soruları ekibinizle yanıtlayın. Liste kısa ama her madde gerçek bir hatayı önlüyor.

• İşi tanımladınız mı? Çok adımlı akıl yürütme gerçekten gerekiyor mu?
• Küçük bir örnek kümesiyle hızlı ve düşünen modeli yan yana denediniz mi?
• Gecikmeyi kullanıcı açısından ölçtünüz mü?
• Düşünme token'larını içeren maliyeti hesapladınız mı?
• Çıktı payını, yani kesilmeye karşı yeterli token alanını ayırdınız mı?
• Düşünme düzeyini işin zorluğuna göre ayarladınız mı?
• Kritik çıktılar için insan ya da kural tabanlı kontrol koydunuz mu?
• Kişisel veri ve gizlilik konusunda sağlayıcı koşullarını okudunuz mu?

Bu listeyi işe başlamadan önce bir kez, ardından sonuçları gördükçe tekrar gözden geçirin. Güncel model adları ve sınırlar için sağlayıcının resmi belgesi tek doğru kaynaktır.

Reasoning model kullanırken veri gizliliğinde nelere dikkat edersiniz?

Düşünen model de bir dış hizmettir. Ona gönderdiğiniz metin, sağlayıcının koşullarına tabidir. Bu yüzden müşteri verisi, sözleşme ya da çalışan bilgisi göndermeden önce sağlayıcının veri kullanımı ve saklama koşullarını okuyun.

Anthropic belgeleri, düşünme özelliğinin sıfır veri saklama gibi veri politikalarıyla nasıl ilişkili olduğunu ayrıca açıklıyor. Her sağlayıcıda bu başlık farklı yazılır, dolayısıyla genel bir kural varsaymayın.

• Gereksiz kişisel veriyi isteme eklemeyin.
• Mümkünse veriyi maskeleyin ya da özetleyin.
• Saklama ve eğitimde kullanım koşullarını kontrol edin.
• Gizli veri için şirket içi barındırma seçeneğini değerlendirin.

Bu bölüm hukuki danışmanlık değildir. KVKK ya da sözleşme yükümlülükleriniz için hukuk danışmanınıza başvurun.

Talha Aslan ve ekibi olarak bu konuya nasıl yaklaşıyoruz?

Biz yapay zekayı bir sihir değil, doğru işe yerleştirilen bir araç olarak görüyoruz. Bir iş akışı için önce hedefi ve hata maliyetini sorarız. Ardından hızlı ve düşünen modelleri küçük bir örnekle karşılaştırırız.

Bu yaklaşımı yapay zeka entegrasyonu ve otomasyon çalışmalarında da uyguluyoruz. İşinize hangi model türünün uyduğunu birlikte netleştirmek isterseniz yapay zeka danışmanlığı sayfamıza bakabilirsiniz.

Not: Bu yazı genel bilgi içindir. Sağlayıcı özellikleri, adları ve fiyatları değişebilir, bu yüzden uygulamadan önce ilgili resmi belgeyi kontrol etmenizi öneririz.

Hangi resmi kaynaklarla doğrulayabilirsiniz?

Bu yazıdaki kavramsal bilgiyi sağlayıcıların kendi belgelerine ve akademik makalelere dayandırdık. Ayarlar ve davranışlar zamanla değişebileceği için kararınızdan önce kaynakları açıp güncel halini okuyun.

• OpenAI reasoning rehberi: düşünme token'ları, düşünme çabası ve istem önerileri.
• Anthropic extended thinking belgesi: düşünme bütçesi ve maliyet etkisi.
• Google Gemini thinking belgesi: düşünme düzeyi ve düşünce özetleri.
• Test anı hesaplamasını ölçekleme makalesi: akademik bakış.
• Chain-of-thought makalesi: düşünce zinciri fikrinin kaynağı.