[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-json-mode::tr":3,"gloss-cluster-json-mode::tr":20,"gloss-next-json-mode::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"json-mode","prompt-eng","JSON Modu","JSON modu, çoğu büyük LLM sağlayıcısı tarafından sunulan (OpenAI'nin response_format: {type: \"json_object\"}, Anthropic'in araç kullanımı tabanlı yapılandırılmış çıktısı, Google Gemini'nin responseMimeType) çıkarım anı API parametresidir; modelin token üretimini, çıktısının sözdizimsel olarak geçerli JSON olmasını garanti edecek şekilde kısıtlar -bu da bir modelin yanıtının sohbet tarzı bir giriş (\"Tabii, işte istediğin JSON:\"), ek bir yorum veya ince şekilde bozuk sözdizimi (eksik bir kapanış parantezi, kaçışsız bir tırnak) içerdiği ve alt akışta saf bir JSON.parse() çağrısını bozduğu bütün bir üretim hatası kategorisini ortadan kaldırır. JSON modu özel bir özellik olarak var olmadan önce geliştiriciler, modellerin istenen formattan zaman zaman öngörülemez şekilde sapması gerçeğiyle başa çıkmak için tamamen prompt talimatlarına (\"yalnızca geçerli JSON ile yanıt ver\") ve savunmacı ayrıştırma koduna (regex çıkarma, ayrıştırma başarısız olursa yeniden deneme döngüleri) güveniyordu -bu, kalıcı, tutarsız üretim hatalarının bir kaynağıydı. JSON modu, sözdizimsel geçerliliği API seviyesinde düzeltir, ancak kritik olarak, JSON'un belirli bir şemayla (doğru alan adları, türler, iç içe geçme) eşleştiğini kendi başına garanti etmez -tam şema uygulaması için çoğu sağlayıcı, bir JSON Şeması sağladığınız ve API'nin hem geçerli JSON sözdizimini hem de tam şemanıza uygunluğu garanti ettiği şemayla kısıtlanmış yapılandırılmış çıktıyı (bazen kaputun altında fonksiyon\u002Faraç çağırma yoluyla uygulanır) ek olarak sunar. SaaS geliştiricileri için JSON modu (veya mevcut olduğunda tam yapılandırılmış çıktı), çıktısı doğrudan uygulama mantığına, bir veritabanı yazma işlemine veya bir UI render'ına akan herhangi bir yapay zeka özelliği için varsayılan seçim olmalıdır -serbest metin üretimini, katı yapının hedef olmadığı, gerçekten sohbet tarzı, insan odaklı özellikler için ayırarak. JSON modunun tek başına gerekli ama yeterli güvenilirlik mühendisliği olmadığını belirtmekte fayda var: uygulamalar yine de ayrıştırılan JSON'u beklenen türlere\u002Faralıklara karşı doğrulamalı ve (artık nadir olan) API seviyesi hatalarını zarif şekilde ele almalıdır. Somut örnek: bir yapay zeka gider kategorilendirme API uç noktası, Claude'u sabit bir şema isteyen yapılandırılmış çıktıyla çağırır: {\"category\": string enum, \"confidence\": number, \"flagged_for_review\": boolean}. Yapılandırılmış çıktıyı benimsemeden önce, yanıtların yaklaşık %2'si format kaymaları (fazladan bir cümle, kaçışlı tırnak hatası) nedeniyle ayrıştırılamıyordu -küçük bir yüzde olsa da, günde binlerce işlem genelinde ölçekte görünür hatalara neden oluyordu. Şemayla kısıtlanmış JSON moduna geçildikten sonra, bu hata oranı fiilen %0'a düşer, çünkü API mekanik olarak şemayı ihlal eden bir yanıt döndüremez -bu, hiçbir prompt kelime değişikliği yapılmadan bütün bir üretim olayı kategorisini ortadan kaldırır. Maliyet dengesini de anlamakta fayda var: kısıtlanmış üretim, kısıtlanmamış üretime kıyasla çıktı gecikmesini zaman zaman hafifçe artırabilir (çıkarım motoru her adımda her aday tokeni şemaya karşı doğrulamak için ekstra iş yapar) -bu, önceliği ayrıştırma hatalarını ortadan kaldırmak olan ekipler için küçük, genellikle kabul edilebilir bir bedeldir- ancak son derece gecikmeye duyarlı özellikler için, JSON modunun kendi şemanız üzerindeki gerçek gecikme etkisini ihmal edilebilir varsaymak yerine ölçmekte fayda var.","JSON modu, bir modelin çıktısını sözdizimsel olarak geçerli JSON olmaya zorlayan API ayarıdır; bozuk yanıtlardan kaynaklanan hataları ortadan kaldırır.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"output-formatting","Çıktı Biçimlendirme",{"slug":15,"name":16},"prompt-engineering","Prompt Mühendisliği",{"slug":18,"name":19},"structured-output","Yapılandırılmış Çıktı",[21,25,28,31,35,38,41,44,47,50,53,56],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":24},"automatic-prompt-optimization","Otomatik Komut Optimizasyonu",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":24},"chain-of-density","Yoğunluk Zinciri (CoD)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":24},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":34},"chunking","Chunking (Parçalama)",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":34},"constrained-decoding","Kısıtlanmış Çözümleme (Constrained Decoding)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":34},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":34},"delimiter","Ayırıcı (Delimiter)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":24},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":24},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":34},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)"]