[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-reasoning-model::tr":3,"gloss-cluster-reasoning-model::tr":26,"gloss-next-reasoning-model::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"reasoning-model","core-ai","Akıl Yürüten Model (Reasoning Model)","Akıl yürüten model, cevap vermeden önce fazladan hesaplama yaparak \"düşünen\" bir LLM'dir; genellikle doğrulanabilir problemler üzerinde pekiştirmeli öğrenmeyle eğitilir. Nihai cevabı hemen üretmek yerine ara adımlardan oluşan bir zincir kurar, kendi işini kontrol eder ve çıkmaza girdiğinde geri dönerek başka bir yol dener. OpenAI'nin o-serisi, DeepSeek-R1 ve Claude'un genişletilmiş düşünme modu bu türe örnektir. Standart sohbet modellerine kıyasla matematik, kod, çok adımlı mantık ve planlamada belirgin biçimde daha başarılıdırlar; ancak çok daha fazla token ürettikleri için hem daha pahalı hem de daha yavaştırlar. SaaS geliştiricileri için pratik kural nettir: yalnızca gerçekten zor işleri — karmaşık kod üretimi, veri analizi, ajan planlaması — akıl yürüten modele yönlendirin; sınıflandırma ve basit çıkarım gibi işleri ucuz ve hızlı modellerde tutun. Çoğu API, istek başına bir \"düşünme bütçesi\" ayarlamanıza izin verir; böylece doğruluk uğruna gecikme ve maliyetten ödün verebilirsiniz. Her işe refleksle akıl yürüten modeli koşmayın: basit çıkarım işlerinde yalnızca yavaşlatır ve pahalıya mal olur.","Akıl yürüten model, yanıt vermeden önce fazladan hesaplama harcayarak adım adım düşünen, kendini denetleyen ve çıkmaza girdiğinde geri dönen bir LLM'dir.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)",{"slug":15,"name":16},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)",{"slug":18,"name":19},"llm","Büyük Dil Modeli (LLM)",{"slug":21,"name":22},"model-router","Model Yönlendirici (Model Router)",{"slug":24,"name":25},"test-time-compute","Test Anı Hesaplaması (Test-Time Compute)",[27,29,33,37,40,43,46,49,52,55,58,61],{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":28},"2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":32},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":36},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":28},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":36},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":32},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":32},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":36},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":32},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":28},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":36},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":62,"category":5,"name":63,"updated_at":28},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]