Model rehberi
Temel değerlerimizden biri, modele bağımlı olmayan bir araç oluşturmaktır. Kullanıcıları tek bir sağlayıcının modelleriyle sınırlamak istemiyoruz; hangi sağlayıcıdan hangi modeli kullanacaklarını seçmelerine izin veriyoruz. Her modelin farklı güçlü yönleri vardır; belirli ihtiyacınız için en iyi modelleri bulmak üzere farklı modelleri denemenizi teşvik ederiz.
Model seçme
- Yeni bir sohbet başlattığınızda sohbet giriş çubuğundaki model seçiciden hangi modeli kullanacağınızı seçebilirsiniz
- Konuşma ortasında model değiştirebilirsiniz. Örneğin beyin fırtınası için hızlı bir modelle başlayıp nihai çıktı için daha güçlü bir modele geçin
- Kişisel varsayılan modelinizi hesap ayarlarından ayarlayın
Auto mode
Auto, ajan'ın akıllı model yönlendirme seçeneğidir. Her konuşma için model seçmek yerine Auto, isteği anlamak ve karmaşıklığını tahmin etmek için ilk mesajınızı analiz eder, ardından o konuşma için uygun bir model seçer.
Auto günlük iş için tasarlanmıştır: hızlı sorular, taslak yazma, özetleme, yeniden yazma ve analiz. Model seçimini otomatik ele alarak ekiplerin daha hızlı çalışmasına ve bunlara ihtiyaç duymayan görevler için güçlü modellere kullanım harcamaktan kaçınmasına yardımcı olur. Maksimum akıl yürütme derinliği veya kalite gerektiren görevler için istediğiniz zaman belirli bir modele geçebilirsiniz.
Model adlandırma kurallarını anlama
Yapay zekâ sağlayıcıları, bir modelin yeteneklerini hızlıca tanımlamanıza yardımcı olan tutarlı adlandırma kalıpları izler. Bu kalıpları anlamak, belirli sürümleri ezberlemeden doğru modeli seçmenizi sağlar.
Sürüm numaraları = yetenek düzeyi
Daha yüksek sürüm numaraları genellikle daha yeni, daha yetenekli modellere işaret eder. Bir sağlayıcı yeni bir nesil yayınladığında ana sürüm numarasını artırır.
| Kalıp | Anlamı |
|---|---|
| GPT-5 vs GPT-4 | GPT-5 daha yeni nesildir |
| Claude 4 vs Claude 3 | Claude 4 daha yeni nesildir |
| Gemini 2.5 vs Gemini 2.0 | Gemini 2.5 aynı nesil içinde daha yenidir |
Tereddütte kaldığınızda daha yüksek sürüm numaralı modeli seçin. Genellikle daha iyi akıl yürütme, daha az hata ve daha fazla yetenek sunar.
Boyut göstergeleri = hız ve zekâ dengesi
Sağlayıcılar her model ailesinde birden fazla boyut sunar. Boyut göstergesi olmayan modeller en zeki olanlardır ancak daha yavaş olabilir. Boyut göstergeli modeller hız ve maliyet verimliliği için biraz yetenekten ödün verir.
| Gösterge | Zekâ | Hız | En uygun olduğu yer |
|---|---|---|---|
| No indicator (e.g., "GPT-5", "Claude Sonnet") | Highest | Moderate | Complex tasks, important outputs |
| mini / nano | Medium-High | Fast | Everyday tasks, quick iterations |
| flash / fast | Medium | Very Fast | Real-time applications, high volume |
| haiku (Anthropic) | Good | Very Fast | Simple tasks, cost-sensitive use cases |
İpucu: Taslaklar ve keşif için daha hızlı bir modelle başlayın, ardından nihai çıktı için tam modele geçin. Bu zaman kazandırır ve önemli olduğunda yüksek kaliteli sonuçlar almanızı sağlar.
Thinking
Akıl yürütme veya Thinking yetenekleri, model seçicide doğrudan bir düğme ile kullanılabilir. Etkinleştirildiğinde model yanıt vermeden önce sorunları adım adım çözerek karmaşık görevlerde daha doğru sonuçlar üretir; karşılığında yanıt süresi uzar.
Thinking şunlar için uygundur:
- Karmaşık çok adımlı sorunlar
- Matematiksel ve bilimsel analiz
- Mantıksal çıkarım ve planlama
- Kod mimarisi kararları
Bazı modeller varsayılan olarak thinking modelleridir (örneğin GPT-5.1 Thinking Fast veya OpenAI'nin o-serisi). Bunlarda Thinking her zaman aktiftir; ayrı bir düğme yoktur.
Sağlayıcı katmanları
Her sağlayıcı modellerini katmanlara ayırır:
| Tier | Examples | Use Case |
|---|---|---|
| Flagship | GPT-5, GPT-5.x | Most capable, best for complex tasks |
| Reasoning | o-series (o3, o4) | Deep analytical tasks |
| Efficient | mini, nano variants | Fast, cost-effective |
| Tier | Examples | Use Case |
|---|---|---|
| Opus | Claude Opus | Most intelligent, complex reasoning |
| Sonnet | Claude Sonnet | Balanced intelligence and speed |
| Haiku | Claude Haiku | Fast, efficient for simpler tasks |
| Tier | Examples | Use Case |
|---|---|---|
| Pro | Gemini Pro | Most capable, complex tasks |
| Flash | Gemini Flash | Fast, real-time applications |
| Provider | Flagship | Notes |
|---|---|---|
| Mistral | Mistral Large | Strong multilingual, coding |
| Meta | LLaMA | Open-source, efficient |
| DeepSeek | DeepSeek R1 | Strong reasoning, coding |
Doğru modeli seçme
Görev türüne göre
| Görev | Önerilen model türü | Neden |
|---|---|---|
| Quick questions, brainstorming | Fast/mini variants | Speed matters, good enough quality |
| Writing emails, documents | Standard flagship | Good balance of quality and speed |
| Complex analysis, research | Flagship with Thinking enabled | Need highest accuracy |
| Coding and debugging | Anthropic Sonnet | Strong at structured tasks |
| Creative writing | Anthropic models | Known for natural, authentic tone |
| Long documents | Google Gemini | Excellent long-context handling |
| Math and science | Any model with Thinking enabled | Step-by-step problem solving |
Hızlı karar rehberi
Not sure where to start?
└─ Use Auto → ajan picks the right model for you
Know what you need?
├─ Simple, quick task → Use a fast/mini/flash model
└─ Complex task
├─ Deep reasoning required → Use a flagship model with Thinking enabled
└─ Otherwise → Use the standard flagship modelÖnerilerimiz
Auto mode seçin
Hangi modeli seçeceğinizden emin değil misiniz? Model seçiciden Auto'yu seçin. ajan mesajınızı analiz eder ve doğru modele yönlendirir. Günlük görevler için hızlı ve verimli; istek gerektirdiğinde daha yetenekli.
Günlük görevler için
OpenAI veya Anthropic'ten güncel flagship modeli kullanın. Bunlar genel kullanım için yetenek ve hızın en iyi dengesini sağlar. Boyut göstergesi olmayan modellere bakın ("mini", "fast" vb. yok).
Kodlama ve yazma için
Anthropic'in Sonnet modelleri doğal sesli metin ve güçlü kodlama yetenekleriyle tutarlı şekilde övülür. Profesyonel iletişim için iyi çalışan otantik bir tona sahiptirler.
Karmaşık akıl yürütme için
Analitik görevlerde maksimum doğruluk gerektiğinde bir flagship modelde Thinking'i etkinleştirin. Bu daha uzun sürer ancak karmaşık sorunlarda hataları önemli ölçüde azaltır.
Hıza duyarlı görevler için
Flash, mini veya nano varyantları çok daha hızlı iyi sonuçlar verir. Gerçek zamanlı uygulamalar, fikir yineleme veya yüksek hacimli işleme için idealdir.
Model seçiminiz dahil kullanım limitlerinizi ne kadar hızlı tükettiğinizi de etkiler. Daha güçlü modeller etkileşim başına daha fazla tüketir. Ayrıntılar için Fair Usage Policy sayfasına bakın.
Görüntü oluşturma modelleri
Görüntü modelleri de adlandırma kalıplarını izler:
| Provider | Models | Strengths |
|---|---|---|
| Black Forest Labs | Flux series | State-of-the-art quality, fast generation |
| Imagen series | Diverse art styles, photo realism | |
| OpenAI | DALL-E, GPT Image | Text-to-image, integrated with chat |
Görüntü oluşturmada "Fast" varyantları hızı önceliklendirirken standart sürümler kaliteyi önceliklendirir. Hızlı yinelemeye mi yoksa nihai kalitede çıktıya mı ihtiyacınız olduğuna göre seçin.
Güncel kalmak
Yapay zekâ modelleri hızla evrilir. Güncel kalmak için:
- Model seçiciyi kontrol edin - ajan her zaman en son kullanılabilir modelleri gösterir
- Sürüm numaralarına bakın - Daha yüksek numaralar = daha yeni yetenekler
- Yeni modelleri deneyin - Yeni bir sürüm göründüğünde tipik görevlerinizde test edin
- Sürüm notlarını okuyun - Sağlayıcılar yeni sürümlerle büyük iyileştirmeleri duyurur
ajan kullanılabilir oldukça yeni modelleri sürekli ekler. Sohbetinizdeki model seçici her zaman güncel seçenekleri yansıtır.
SSS
Karmaşık akıl yürütme, uzun bağlam, kodlama, analiz veya kalitenin hız veya maliyetten daha önemli olduğu görevler için daha güçlü modeller kullanın. Rutin yazma, özetleme ve daha basit görevler için daha küçük veya daha hızlı modeller kullanın.
Modeller farklı sağlayıcılardan ve dağıtımlardan gelir. Bağlam boyutu, çıktı uzunluğu, desteklenen modaliteler, hız, kullanılabilirlik, maliyet ve bölgesel dağıtım açısından farklılık gösterebilirler. Bu farklar aynı istemin sonucunu etkileyebilir.
ajan, sağlayıcı tarafından yayınlanır yayınlanmaz yeni modelleri sunmayı hedefler. Ancak yeni modeller görünmeden önce bölgesel dağıtım, güvenlik incelemesi, fiyatlandırma kurulumu ve ürün entegrasyonu gerektirebilir. Bu nedenle kullanılabilirlik, sağlayıcının herkese açık lansman tarihinden farklılık gösterebilir.