Yapay Zekâ Eylem Planı 2026-2030 ve Kamu Bütçesi: Yüzde 2 Payı Nasıl Kullanılır

Yapay Zekâ Eylem Planı 2026-2030 kamu kurumuna ne getiriyor

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı 2026-2030, 13 Haziran 2026 tarihinde Türkiye Yapay Zekâ Zirvesi'nde kamuoyuna açıklandı. Planı Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı hazırladı ve Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı aynı gün duyurdu. Kamu kurumları açısından plan iki yönlüdür: bir yandan yatırım programından yapay zekâ projelerine asgari bir pay ayrılmasını öngörür, diğer yandan kamu sektörünü yerli çözümlerin ilk alıcısı olarak konumlandırır.

Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı'nın 13 Haziran 2026 tarihli duyurusunda planın çerçevesi şöyle tarif edilir: "Eylem planımız 'fark et, istifade et, üret ve yönet' olmak üzere 4 temel eksen". Aynı duyuruda kamu sektörünün rolü için "Kamu sektörümüz başarılı ve yerli yapay zekâ çözümlerinin ilk alıcısı" ifadesi kullanılır. Bu iki cümle, kurum içinde yapay zekâ projesi için onay arayan bir strateji geliştirme başkanının dayanabileceği politika zeminidir.

Planın 2021-2025 dönemine ait bir öncülü vardır. Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2021-2025, 2021/18 sayılı Cumhurbaşkanlığı Genelgesi ile 20 Ağustos 2021 tarihli ve 31574 sayılı Resmî Gazete'de yayımlanmıştı ve dönemi 2025 sonunda tamamlandı. 2026-2030 planı, bu dönemin ardından gelen ve hedefleri sayısallaştırılmış yeni politika belgesidir.

Aşağıdaki hedefler, Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı'nın 13 Haziran 2026 tarihli duyuru metninden birebir alınmıştır. Kurum içi sunumlarda bu hedefleri kaynağıyla birlikte vermek, gerekçenin ikna gücünü belirgin biçimde artırır.

• Katma değer: "Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı ile harekete geçireceğimiz kaynakların üreteceği katma değerin 1 trilyon lirayı aşmasını bekliyoruz."
• Kamu yatırım payı: "Kamu yatırım programlarımızdan yapay zekâ projelerine en az yüzde 2 pay ayıracağız."
• Veri merkezi gücü: "2030 yılına kadar ülkemizin veri merkezi kurulu gücünü en az 1 gigavata (GW) çıkaracağız."
• Altyapı kaynağı: "Veri merkezi, bulut ve yapay zekâ altyapılarında en az 10 milyar dolarlık özel sektör ağırlıklı kaynağı harekete geçireceğiz." Bu tutar bir kamu fonu değil, ağırlıklı olarak özel sektörden harekete geçirilecek kaynak olarak ifade edilmiştir.
• Veri açılımı: "En az 2 bin kamu veri setini Ulusal Veri Kütüphanesi üzerinden milletimizin istifadesine sunacağız."
• İnsan kaynağı: "10 bin ileri düzey yapay zekâ uzmanı ve 100 bin yapay zekâ uygulama profesyoneli yetiştireceğiz." Ayrıca okuryazarlık için "2 yılda 5 milyon vatandaşımıza eğitim vereceğiz."
• Yönetişim: Duyuruda "Ulusal Yapay Zekâ Kurulu ise bu sürecin yönetişim zeminini teşkil edecektir" denilmektedir.

Kamu yatırımlarının en az yüzde 2'si yapay zekâya: bu madde bütçede ne anlama geliyor

Kamu yatırım programlarından yapay zekâ projelerine en az yüzde 2 pay ayrılması taahhüdü, kurum bütçesinde iki soruyu doğurur: pay hangi tabana göre hesaplanacak ve hangi harcama kalemleri bu payın içinde sayılacak. Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı'nın 13 Haziran 2026 tarihli duyurusunda taahhüt "Kamu yatırım programlarımızdan yapay zekâ projelerine en az yüzde 2 pay ayıracağız" biçiminde yer alır; duyuru metni bir hesaplama yöntemi tarif etmez.

Bu yazının hazırlandığı 13 Ağustos 2026 itibarıyla, yüzde 2 payının hangi bütçe tertibi üzerinden, hangi tanımla ve hangi raporlama takvimiyle izleneceğini belirleyen ikincil bir düzenleme metni kamuya açık kaynaklarda doğrulanamamıştır. Dolayısıyla kurumların bugün yapabileceği en sağlam hazırlık, yöntemi tahmin etmek değil, yapay zekâ ile ilişkili mevcut ve planlanan harcamalarını izlenebilir biçimde etiketlemektir. Düzenleme geldiğinde envanteri hazır olan kurum, sıfırdan başlayan kuruma göre en az bir bütçe dönemi öndedir.

Pratikte kurumların yatırım dosyalarında yapay zekâ ile ilişkilendirilebilecek kalemler dağınık durur. Bir kısmı donanım, bir kısmı hizmet alımı, bir kısmı personel eğitimi başlığı altındadır. Aşağıdaki liste, gerekçe dosyası hazırlanırken taranması gereken tipik kalemleri gösterir. Nihai sınıflandırma, kurumun strateji geliştirme ve mali hizmetler birimlerinin kararıdır.

Terminoloji konusunda pratik bir uyarı: kamu satın alma süreçlerinde bu işler çoğunlukla "yapay zeka yazılımı kiralama" veya "yapay zeka hizmet alımı" olarak adlandırılır; teknik ekibin kullandığı "API", "token" ve "model çağrısı" ifadeleri ihale dokümanına doğrudan girmez. Gerekçe dosyasında her iki dili de karşılıklı olarak tanımlamak, satın alma ve BT birimleri arasındaki yorum farkını baştan kapatır.

• Donanım: hızlandırıcı kartlar, sunucu ve depolama yatırımı, veri merkezi kapasite genişletmesi
• Barındırma ve altyapı: bulut kaynağı, özel bulut, kurum içi barındırma giderleri
• Yazılım ve hizmet alımı: yapay zeka yazılımı kiralama, model erişim hizmeti, API tüketim bedeli, lisans yenileme
• Veri: veri hazırlama, temizleme, etiketleme, veri kalitesi ve veri yönetişimi çalışmaları
• Entegrasyon: mevcut kurumsal uygulamalara bağlanma, kimlik doğrulama, günlükleme ve izleme geliştirmeleri
• İnsan kaynağı: personel eğitimi, sertifikasyon, teknik danışmanlık ve proje yönetim desteği
• Değerlendirme: pilot uygulama, karşılaştırmalı test (benchmark) ve kabul kriteri doğrulama faaliyetleri

Planın dört ekseni, kurumun karşılığı ve atılacak ilk adım

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı dört eksen üzerine kuruludur: fark et, istifade et, üret ve yönet. Kurum içi bir eylem planı hazırlanırken bu dört eksen doğal bir iskelet sunar, çünkü kurumun kendi belgesi ulusal planın diliyle konuştuğunda üst yazışmalarda ve ödenek taleplerinde eşleştirme kolaylaşır.

Aşağıdaki tablo, planın eksenlerini kurum düzeyindeki karşılıklarına ve ilk somut adıma bağlar. Tablodaki eksen adları duyuru metninden alınmıştır; kurum karşılıkları ve ilk adımlar ise plan metninde yer alan zorunluluklar değil, kurumların uygulamada izleyebileceği yorumlardır.

Yapay zekâya özgü kanun henüz yürürlükte değil: belirsizlikte nasıl ilerlenir

Türkiye'de yapay zekâya özgü, yürürlükte tek bir kanun bulunmamaktadır. TBMM sürecinde üç ayrı kanun teklifi vardır ve üçü de teklif aşamasındadır: 25 Haziran 2024 tarihli müstakil yapay zekâ kanunu teklifi, 10 Kasım 2025 tarihli mevcut kanunlarda değişiklik öngören teklif ve 3 Aralık 2025 tarihli 5651 sayılı Kanun odaklı teklif. Bu tekliflerin hiçbiri yasalaşmamıştır ve hiçbiri henüz yürürlükte değildir.

TBMM Yapay Zekâ Araştırma Komisyonu, raporunu 30 Mart 2026 tarihinde yayımladı. Rapor, acil tedbirler arasında bağımsız bir yapay zekâ koordinasyon ve denetim kurumunun kurulmasını ve Avrupa Konseyi Yapay Zekâ Çerçeve Sözleşmesi'ne taraf olunmasını öneriyor. Rapor bir öneri belgesidir; kendiliğinden bağlayıcı bir yükümlülük doğurmaz. Ayrı olarak, 13 Haziran 2026 tarihli plan duyurusunda "kullanıcıların haklarını koruyan ve yatırımcılara öngörülebilirlik sağlayan bir düzenleyici çerçeve oluşturacağız" taahhüdü yer alır ve yönetişim zemini olarak Ulusal Yapay Zekâ Kurulu'na atıf yapılır.

Bu tablo, kurum için şu anlama gelir: yapay zekâ projesini düzenleme çıkana kadar beklemek, planın yüzde 2 taahhüdü ve TÜBİTAK çağrı takvimi karşısında maliyetli bir tercihtir; ancak düzenlemenin muhtemel yönünü hiç hesaba katmadan tek bir sağlayıcıya kilitlenmek de bir risktir. İkisinin arasındaki makul yol, projeyi başlatmak fakat mimariyi değiştirilebilir kurmaktır.

Taşınabilir mimari, burada pazarlama değil bir risk yönetimi kararıdır. Yeni bir düzenleme veri yerleşimi, denetlenebilirlik veya belirli kullanım alanlarında ek yükümlülük getirdiğinde, sistemi baştan yazmak zorunda kalmadan modeli veya barındırma yerini değiştirebilmek doğrudan bütçe koruması sağlar. Bunun teknik karşılığı, uygulamanın standart ve yaygın bir API yüzeyi üzerinden konuşması ve model kimliğinin yapılandırma dosyasında tutulan bir değer olmasıdır.

Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır, hukuki görüş niteliği taşımaz. Nihai değerlendirme kurumun uyum ve hukuk birimlerinin kararıdır.

• Sözleşmeye veri yerleşimi (verinin hangi ülkede işlendiği ve saklandığı) maddesi koyun, sözlü teyitle yetinmeyin
• Çıkış maddesi tanımlayın: sözleşme sona erdiğinde kurum verisinin makine okunur biçimde geri alınması ve sağlayıcı tarafında silinmesi
• Model değiştirme hakkını yazın: aynı sözleşme altında farklı bir modele geçiş, yeniden ihale gerektirmeden mümkün olsun
• Kullanım raporlaması isteyin: birim, tarih ve model kırılımında tüketim dökümü, mali hizmetler biriminin doğrulayabileceği formatta
• Alt yüklenici ve alt işleyici şeffaflığı isteyin: hizmetin hangi kısmının hangi tarafça sağlandığı belgelensin
• Kabul kriterlerini sayısal yazın: doğruluk, yanıt süresi ve kullanılabilirlik eşikleri ölçülebilir olsun

TÜBİTAK Kamu Yapay Zekâ Ekosistemi 2026 Çağrısı: 1007 programı üzerinden destek

TÜBİTAK, Kamu Yapay Zekâ Ekosistemi 2026 Çağrısı'nı 1007 Kamu Kurumları Araştırma ve Geliştirme Projelerini Destekleme Programı kapsamında açtı. Çağrının müşteri kurumu Cumhurbaşkanlığı Siber Güvenlik Başkanlığı'dır ve çağrı bütçesi 15.000.000 TL olarak belirlenmiştir. Çağrı takviminde kamu kurumlarının ihtiyaç bildirimi için 2 Nisan 2026, yürütücü kuruluşların proje önerileri için 6 Ağustos 2026 tarihleri yer almaktadır.

Program yapısı, kurum bütçesi açısından önemli bir ayrım içerir: 1007 modelinde ihtiyacı tanımlayan kamu kurumu ile projeyi yürüten kuruluş farklı taraflardır. Yapay zekâ alanında faaliyet gösteren özel sektör kuruluşları veya kamu araştırma birimleri proje yürütücüsü olarak yer alır, üniversiteler teknoloji ihtiyacına göre proje yürütücü kuruluş olarak katılabilir. Bu, kurumun kendi yatırım bütçesini kullanmadan bir yapay zekâ ihtiyacını Ar-Ge kanalına taşıyabileceği anlamına gelir.

Çağrının tematik kapsamı altı öncelikli alandan oluşmaktadır. Kurumun ihtiyacı bu alanlardan biriyle örtüşüyorsa, gerekçe dosyasında hem yatırım programı payı hem Ar-Ge destek kanalı birlikte sunulabilir; bu ikili sunum, ödenek talebinin tek kaynağa bağımlı görünmesini engeller.

Kurum içi gerekçe dosyasında destek kanalını doğru anlatmak önemlidir. TÜBİTAK desteği, kurumun yatırım programından yapay zekâya ayıracağı payın yerine geçmez; genellikle bu payla birlikte, farklı bir olgunluk seviyesindeki ihtiyaç için kullanılır. Operasyonel ve tekrarlanabilir bir hizmet ihtiyacı hizmet alımı yoluyla, araştırma niteliği baskın bir ihtiyaç ise Ar-Ge kanalıyla karşılanır.

• Finansal teknolojiler
• Akıllı üretim sistemleri
• Akıllı tarım, gıda ve hayvancılık
• İklim değişikliği ve sürdürülebilirlik
• E-ticaret teknolojileri
• Akıllı eğitim teknolojileri

LLMTR bu bütçe ve belirsizlik tablosuna nasıl karşılık veriyor

LLMTR, kurumların yapay zekâ harcamasını izlenebilir kılmak ve mimariyi tek bir sağlayıcıya kilitlemeden kurmak isteyen ekipler için bir erişim katmanıdır. Bu yazıdaki üç somut ihtiyaca üç noktada karşılık gelir: yüzde 2 payının raporlanabilmesi, mevzuat belirsizliğinde model değiştirebilme ve Türkiye'de barındırılan bir seçeneğin aynı arayüzde bulunması.

Bütçe raporlaması tarafında, kurum her birime ayrı bir API anahtarı tanımlayabilir; her anahtarın kendi hız sınırı, harcama tavanı ve kullanım raporu olur. Bu, mali hizmetler biriminin "hangi birim, hangi ay, hangi model, ne kadar" sorusunu tek bir dökümle cevaplamasını sağlar. Kredi yüklemesinde %8 platform marjı uygulanır; model fiyatlarına ayrıca marj eklenmez, katalogdaki birim fiyatlar sağlayıcı fiyatlarıdır.

Taşınabilirlik tarafında LLMTR, OpenAI uyumlu bir /v1 yüzeyi sunar. Uygulama tarafında geçiş, temel URL ve model kimliğinin değiştirilmesinden ibarettir; iş mantığı, istem şablonları ve entegrasyon kodu yerinde kalır. Düzenleme değiştiğinde veya kurum farklı bir modele geçmeye karar verdiğinde değişen yüzey bu kadardır.

Veri yerleşimi tarafında katalogda Türkiye'de barındırılan modeller bulunur; llmtr/gemma-4, llmtr/qwen3-6-35b ve llmtr/trendyol-7b bunlardan bazılarıdır. Aynı anahtarla global sağlayıcıların modelleri de çağrılabildiği için kurum, hassas iş yükünü Türkiye'de barındırılan bir modele, hassas olmayan iş yükünü maliyet açısından uygun başka bir modele yönlendirebilir. Kullanıcı istemleri ve model yanıt gövdeleri kullanım ve faturalama veritabanına yazılmaz; müşteri API anahtarları SHA-256 özeti olarak saklanır, düz metin tutulmaz.

LLMTR bir uyum garantisi vermez ve herhangi bir resmî onay, akreditasyon veya sertifikasyon iddiasında bulunmaz. Kurumun mevzuata uygunluk değerlendirmesi kendi hukuk ve uyum birimlerinin sorumluluğundadır.

Mevcut OpenAI istemcisiyle geçiş: yalnızca temel URL ve model kimliği değişir

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://llmtr.com/v1",
    api_key=os.environ["LLMTR_API_KEY"],
)

# Model kimligi yapilandirmadan gelir; kod degismeden model degistirilebilir.
MODEL = os.environ.get("KURUM_MODEL", "llmtr/gemma-4")

response = client.chat.completions.create(
    model=MODEL,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Kurum ici belge ozetleme asistanisin."},
        {"role": "user", "content": "Ekteki yatirim gerekce raporunu ozetle."},
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

Kaynaklar

Bu yazıdaki mevzuat ve politika referansları aşağıdaki birincil kaynaklardan doğrulanmıştır. Son kontrol: 13 Ağustos 2026.

Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır, hukuki görüş niteliği taşımaz. Nihai değerlendirme kurumun uyum ve hukuk birimlerinin kararıdır.

• Cumhurbaşkanı Erdoğan Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı'nı açıkladı, 13 Haziran 2026 — iletisim.gov.tr
• Kamu Yapay Zekâ Ekosistemi 2026 Çağrısı, 1007 programı, çağrı bütçesi 15.000.000 TL — tubitak.gov.tr
• Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2021-2025 ile ilgili 2021/18 sayılı Cumhurbaşkanlığı Genelgesi, 20 Ağustos 2021 tarihli ve 31574 sayılı Resmî Gazete — resmigazete.gov.tr
• Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2021-2025 belge sayfası — cbddo.gov.tr
• TBMM Yapay Zekâ Araştırma Komisyonu Raporu, 30 Mart 2026 — tbmm.gov.tr
• Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı 2026-2030 değerlendirmesi — setav.org

Kurum içi yapay zekâ bütçe gerekçesi hazırlama

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı 2026-2030'un yüzde 2 taahhüdüne dayanarak kurum içinde yapay zekâ projesi için ödenek gerekçesi hazırlama adımları.

1. Politika zeminini belgeleyin. Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı'nın 13 Haziran 2026 tarihli duyurusundaki yüzde 2 taahhüdünü ve kamunun yerli çözümlerin ilk alıcısı olduğu ifadesini gerekçe dosyasının ilk sayfasına, kaynağıyla birlikte koyun. Doğrulanamayan rakam yazmayın; teyit edilmemiş bilgileri dosyaya almayın.
2. Yapay zekâ ile ilişkili mevcut harcamaları envantere alın. Son iki yılın yatırım ve cari harcamalarını tarayarak donanım, barındırma, yazılım kiralama, veri hazırlama, entegrasyon ve eğitim kalemlerinden yapay zekâ ile ilişkilendirilebilecek olanları listeleyin. Böylece kurumun mevcut durumda yatırım bütçesinin yüzde kaçını bu alana ayırdığını sayısal olarak gösterebilirsiniz.
3. Tek bir dar kapsamlı pilot seçin ve sayısal kabul kriteri tanımlayın. Birim bazlı senaryo envanterinden en yüksek hacimli ve en tekrarlı iş yükünü seçin. Pilot için öncesi ve sonrası ölçülebilir en az üç kriter yazın: işlem başına süre, doğruluk oranı ve birim maliyet. Kriterleri yazmadan pilot başlatmayın; kriteri olmayan pilot, ödenek talebinde kanıt üretmez.
4. Maliyeti iki dilde modelleyin. Beklenen tüketimi hem teknik birimin dilinde (aylık istek sayısı, ortalama girdi ve çıktı uzunluğu, model birim fiyatı) hem satın alma biriminin dilinde (yapay zeka yazılımı kiralama veya hizmet alımı kalemi, yıllık tahmini bedel, tavan tutar) hesaplayın. İki hesabın aynı sayıya çıktığını gösterin.
5. Destek kanallarını gerekçeye ekleyin. İhtiyacınız TÜBİTAK Kamu Yapay Zekâ Ekosistemi 2026 Çağrısı'nın altı tematik alanından biriyle örtüşüyorsa, Ar-Ge kanalını yatırım programı payının yanında ikinci kaynak olarak sunun. Operasyonel ve tekrarlanabilir ihtiyacı hizmet alımıyla, araştırma niteliği baskın ihtiyacı Ar-Ge kanalıyla eşleştirin.
6. Risk ve çıkış planını yazın. Yapay zekâya özgü kanunun henüz yürürlükte olmadığını, üç kanun teklifinin teklif aşamasında bulunduğunu ve düzenleyici çerçeve taahhüdünün planda yer aldığını gerekçe dosyasına açıkça yazın. Buna karşı alınan önlemi de yazın: taşınabilir API yüzeyi, sözleşmede çıkış ve veri taşıma maddesi, model değiştirme hakkı ve birim bazlı kullanım raporlaması. Dosyayı kurumun hukuk ve uyum birimlerinin görüşüne sunun.

Sık sorulan sorular

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı 2026-2030 ne zaman açıklandı ve kim hazırladı?

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı 2026-2030, 13 Haziran 2026 tarihinde Türkiye Yapay Zekâ Zirvesi'nde kamuoyuna açıklandı. Planı Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı hazırladı; duyuru aynı gün Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı tarafından yapıldı. Plan dört eksen üzerine kuruludur: fark et, istifade et, üret ve yönet.

Kamu yatırımlarının yüzde 2'sinin yapay zekâya ayrılması ne anlama geliyor?

Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı'nın 13 Haziran 2026 tarihli duyurusunda taahhüt şu şekildedir: "Kamu yatırım programlarımızdan yapay zekâ projelerine en az yüzde 2 pay ayıracağız." Bu, kurum bütçelerinde yapay zekâ projelerine asgari bir pay ayrılacağı anlamına gelir. 13 Ağustos 2026 itibarıyla payın hangi tabana göre hesaplanacağını ve nasıl raporlanacağını belirleyen ikincil bir düzenleme metni kamuya açık kaynaklarda doğrulanamamıştır.

Türkiye'de yapay zekâya özgü bir kanun var mı?

Hayır. Türkiye'de yapay zekâya özgü, yürürlükte tek bir kanun bulunmamaktadır. TBMM sürecinde üç kanun teklifi vardır ve üçü de teklif aşamasındadır; hiçbiri yasalaşmamış ve henüz yürürlükte değildir. TBMM Yapay Zekâ Araştırma Komisyonu 30 Mart 2026 tarihli raporunda bağımsız bir yapay zekâ koordinasyon ve denetim kurumunun kurulmasını ve Avrupa Konseyi Yapay Zekâ Çerçeve Sözleşmesi'ne taraf olunmasını önermiştir; rapor öneri niteliğindedir.

Kurumun kendi yapay zekâ eylem planını hazırlaması zorunlu mu?

Kurum düzeyinde eylem planı hazırlanmasını zorunlu kılan bir düzenleme, 13 Ağustos 2026 itibarıyla doğrulanamamıştır. Bununla birlikte, ulusal planın dört ekseniyle eşleşen bir kurum belgesi hazırlamak pratik bir avantaj sağlar: ödenek talepleri ve üst yazışmalar ulusal planın diliyle yazıldığında eşleştirme ve gerekçelendirme kolaylaşır.

TÜBİTAK Kamu Yapay Zekâ Ekosistemi 2026 Çağrısı'na kimler başvurabilir?

Çağrı, TÜBİTAK 1007 Kamu Kurumları Araştırma ve Geliştirme Projelerini Destekleme Programı kapsamında açılmıştır ve müşteri kurumu Cumhurbaşkanlığı Siber Güvenlik Başkanlığı'dır. Yapay zekâ alanında faaliyet gösteren özel sektör kuruluşları veya kamu Ar-Ge birimleri proje yürütücüsü kuruluş olarak yer alır; üniversiteler teknoloji ihtiyacına göre proje yürütücü kuruluş olarak katılabilir. Çağrı bütçesi 15.000.000 TL'dir.

Mevzuat belirsizliğinde yapay zekâ projesini başlatmak riskli mi?

Riski belirleyen, projeyi başlatmak değil mimariyi nasıl kurduğunuzdur. Uygulama standart ve yaygın bir API yüzeyi üzerinden konuşuyorsa ve model kimliği yapılandırma dosyasında tutuluyorsa, yeni bir düzenleme geldiğinde model veya barındırma yeri değiştirilebilir. Tek bir sağlayıcının özel arayüzüne gömülmüş bir uygulamada aynı değişiklik yeniden geliştirme maliyeti doğurur. Sözleşmeye çıkış, veri taşıma ve model değiştirme maddelerini koymak bu riski sözleşme düzeyinde de karşılar.

İlgili yazılar

• 2026 doğrudan temin limiti ile yapay zeka pilot projesi bütçesi nasıl planlanır?
• Yerli LLM yeterli mi? BİLGE, KUMRU ve MAIN ile çoklu model stratejisi

• Model fiyatları
• Kullanım raporları
• Birim bazlı API anahtarları
• Model kataloğu