ChatGPT 5.2 modeli çıktı: Gemini 3’e karşı iyi bir model mi?
“ChatGPT 5.2 modeli çıktı, Gemini 3’e karşı iyi bir model mi?” sorusu tek bir cümleyle kapanmaz. Çünkü “iyi” tanımı, hangi işi yaptığın, hangi kalite çıtasını hedeflediğin, hangi entegrasyon ortamında çalıştığın ve maliyeti nasıl ölçtüğün ile değişir. Bir model içerik üretiminde harika olup, kurumsal entegrasyonda daha zahmetli kalabilir. Diğeri büyük bağlam penceresiyle doküman analizinde çok güçlü olup, belirli format disiplinlerinde daha fazla kontrol gerektirebilir.
Bu yazı, iki modeli “fanlık” üzerinden değil; SEO içerik üretimi, yazılım geliştirme, ajan ve araç kullanımı, uzun bağlam, çok modluluk, maliyet ve ölçek gibi profesyonel dünyada karar verdiren kriterlerle karşılaştırır. Ayrıca hangi senaryoda hangisinin daha mantıklı olabileceğine dair net bir karar rehberi verir.
ChatGPT 5.2 ne getiriyor?
ChatGPT 5.2, pratikte “yalnızca daha iyi metin yazma” değil; daha çok iş çıktısı üretme odağıyla anılır. Buradaki “iş çıktısı” şunları kapsar:
Uzun dokümanları okuyup tek bir çerçevede özetleyebilme
Karmaşık bir problemi adımlara bölüp plan çıkarabilme
Kod, test, dokümantasyon ve hata ayıklama gibi çok adımlı geliştirme akışlarını yönetebilme
Tablo, rapor, sunum gibi teslim edilebilir çıktıları düzenli formatla üretebilme
Araç çağırma (tool-calling) ile dış sistemlerde iş yaptırma senaryolarına uygun çalışma
Özetle GPT-5.2, “konuşan model”den çok “iş yapan model” gibi konumlanır. Özellikle ajanslar, ürün ekipleri ve operasyon ekipleri için değer, çoğu zaman metnin güzelliğinden önce çıktının kullanılabilir olmasından gelir.
Gemini 3 ne getiriyor?
Gemini 3 tarafında öne çıkan iki çizgi vardır:
Çok modluluk ve ekosistem yaklaşımı: Modelin, Google’ın araçları ve platformlarıyla sıkı entegrasyonla birlikte “her yerde” kullanılabilmesi
Akıl yürütme modları ve özellikle zor problemlerde “derin düşünme” benzeri yaklaşımlar
Gemini 3 ailesi, özellikle büyük doküman havuzlarıyla çalışma, uzun bağlam penceresiyle tek seferde çok veri taşıma ve kurumsal platformlarda (geliştirici araçları, bulut ortamı) konumlanma tarafında güçlü bir iddiaya sahiptir.
Karşılaştırmayı doğru yapmak için temel çerçeve
İki modeli kıyaslamadan önce şu dört soruyu netleştirmek gerekir. Bu sorular netleşmezse “hangisi daha iyi” tartışması havada kalır:
Hedef çıktı ne? Blog mu, kod mu, rapor mu, müşteri yanıtı mı?
Hangi kalite seviyesi gerekli? “Yeterince iyi” mi, “yayınlanabilir” mi, “hatasız” mı?
Entegrasyon nerede çalışacak? Web panel, backend servis, CRM, Google ekosistemi, özel sunucu?
Maliyet ölçümü nasıl yapılacak? Token fiyatı mı, çıktı başına maliyet mi, insan revizesi süresi mi?
Profesyonel ekipler genelde “token fiyatı” yerine şuna bakar:
Yayınlanabilir bir çıktıyı elde etmek için toplam kaç deneme yapıldı ve insan revizesi kaç dakika sürdü?
Çünkü gerçek maliyet, çoğu zaman token değil, zaman ve kalite güveni olur.
Akıl yürütme ve problem çözme kalitesi
ChatGPT 5.2’nin güçlü olduğu tipik alan
Çok adımlı iş akışlarını planlayıp uygulama
Karışık bir isteği alt görevlere bölme
Format ve tutarlılık isteyen uzun metinlerde akış disiplinini koruma
Kod refactor, test yazma, hata ayıklama gibi “mühendislik akışı”nda daha az dağılma
Gemini 3’ün güçlü olduğu tipik alan
Zor mantık ve akıl yürütme problemlerine odaklanan modlarla “derin düşünme” yaklaşımı
Büyük bağlamla beslenmiş analizlerde geniş kapsama
Google araçlarıyla birleşince araştırma/özetleme/organizasyon akışlarının hızlanması
Pratik karar:
“Bir işi baştan sona yürüt, teslim edilebilir hale getir” beklentisi baskınsa GPT-5.2 genelde daha rahat hissettirir.
“Çok veri yükleyip, güçlü akıl yürütme ile çıkarım yap” beklentisi baskınsa Gemini 3 avantajlı olabilir.
Uzun bağlam ve büyük dokümanlarla çalışma
Uzun bağlam şu işlerde direkt etki eder:
Çok uzun sözleşmelerin maddeler bazında taranması
Şartname, kullanıcı hikayeleri, toplantı notları gibi dağınık içeriklerin birleşik analizi
Çok sayıda destek konuşmasının özetlenmesi ve içgörü çıkarılması
Dokümantasyon yığını üzerinden “tek kaynak” gibi davranma
Gemini 3 tarafında uzun bağlam penceresi yaklaşımı sık konuşulur; bu, “tek seferde çok doküman yükle ve çözümle” senaryolarında avantaj sağlar. GPT-5.2 tarafında ise uzun bağlam sadece “kapasite” değil; aynı zamanda bağlamı kaybetmeden planlı ilerleme ve araç kullanımıyla işi sonuçlandırma açısından önem kazanır.
Ajans örneği:
Bir müşterinin tüm marka dokümanları, eski blogları, ürün sayfaları ve kampanya metinleri tek havuzda tutulacaksa geniş bağlam faydalıdır.
Ama aynı zamanda çıktı formatı (SEO başlık hiyerarşisi, marka dili, CTA) çok disiplin ister. Bu noktada modelin “düzenli üretim” kabiliyeti devreye girer.
Çok modluluk: görsel ve doküman okuma
Her iki tarafta da çok modluluk pratikte şu işlerde kullanılır:
Ekran görüntüsünden hata mesajı okuma ve çözüm adımı çıkarma
Ürün görsellerinden etiket/kategori üretme
PDF veya doküman içeriğini analiz ederek özet, soru-cevap, kontrol listesi üretme
Landing page görselinden UX/CTA sorunlarını tespit etme
Seçim burada çoğu zaman modelden çok şu iki şeye göre yapılır:
Mevcut iş akışın hangi ekosisteme daha yakın olduğu
Çok modlu verinin nerede saklandığı ve nasıl işlendiği (bulut, kurumsal DLP, loglama)
Kod yazma, refactor ve hata ayıklama
Profesyonel yazılım dünyasında LLM’lerin en değerli olduğu alanlar:
Hızlı prototipleme
Kod okuma ve açıklama
Refactor önerileri
Test senaryosu üretme
Hata ayıklama adımlarını düzenleme
Dokümantasyon ve API şeması üretme
Burada iki model arasındaki fark, çoğu zaman “çıkan kodun doğruluğu”ndan önce şunlarda görülür:
İstenen formatı (ör. JSON, TypeScript tipi, Pydantic şeması, OpenAPI) ne kadar disiplinli koruyor?
Hata ayıklama sürecinde “rastgele deneme” mi yapıyor, yoksa sistematik mi ilerliyor?
Büyük kod tabanında bağlamı taşırken tutarlılık koruyor mu?
Genel eğilim:
GPT-5.2, “işi bitiren mühendis” gibi davranma çizgisinde, uzun adımlı geliştirme akışlarında güçlü durur.
Gemini 3, özellikle Google ekosistemiyle birlikte çalışıldığında (geliştirici araçları, bulut ortamı) hızlı deneme ve araştırma tarzı akışlarda avantaj sağlayabilir.
Araç kullanımı ve ajan mimarileri
Araç çağırma (tool-calling) profesyonel dünyada “oyuncak” değil; doğrudan şunları mümkün kılar:
CRM’den veri çekip özetleme
Veritabanı sorgulayıp rapor üretme
Web araması yapıp kaynakları toparlama
Dosya üretimi (rapor, tablo, sunum)
Operasyonel karar ağacı: “Şu koşul sağlanırsa şu API’ye git”
Bu noktada model seçimi kadar mimari önemlidir. Sağlam bir üretim sisteminde tipik yaklaşım şudur:
Basit işler: hızlı model
Zor işler: güçlü model
Kritik doğrulama: kurallar/şema doğrulama, otomatik test, insan onayı
Eğer hedef “ajan sistemi” kurmaksa, iki model de kullanılabilir; ancak hangi platformda daha az sürtünme yaşandığı (auth, loglama, güvenlik, maliyet, latency) belirleyici olur.
Hız ve gecikme
SEO içerik üretiminde “10 saniye daha yavaş” çoğu zaman sorun değildir. Ama müşteri destek botunda veya canlı panelde gecikme direkt kullanıcı deneyimini bozar.
Bu yüzden hız kıyasını şu iki parçaya ayırmak doğru olur:
Modelin cevap üretme hızı
Senin sisteminin uçtan uca gecikmesi (gateway, veritabanı, arama, cache, loglama)
Gerçekte çoğu sistemde asıl gecikmeyi model değil, retrieval ve harici servis çağrıları oluşturur. Bu yüzden “hız” seçiminde, modelin tool-calling disiplinini ve gereksiz çağrı yapmama davranışını da hesaba katmak gerekir.
Maliyet: token fiyatından önce çıktı başına maliyet
İki model ailesi için de fiyatlandırma zaman içinde değişebilir ve farklı katmanlar olabilir. Bu yazıda önemli olan, profesyonel bir bakışla maliyeti nasıl ölçmektir.
Token fiyatı yerine şu metriği kullan:
Bir blog yazısını yayınlanabilir hale getirmek için insan revizesi kaç dakika sürdü?
Bir bug fix için kaç deneme yapıldı ve toplam token tüketimi ne oldu?
Aynı kaliteyi yakalamak için model kaç kez “yeniden yazdırma” gerektirdi?
Çok pratik bir ajans ölçütü:
“Bir içerik üretimi toplam kaç dakikada bitiyor?”
Eğer bir model daha pahalı ama revize süresini yarıya indiriyorsa, toplam maliyet düşebilir.
Maliyet optimizasyonu için profesyonel teknikler:
Sistem mesajını ve sabit yönergeleri cache’e almak
Çıktı uzunluğunu sınırlandırmak ve formatı netleştirmek
Aşamalı model stratejisi (önce hızlı, zor ise güçlü)
Şema doğrulama ile tekrar denemeleri azaltmak
SEO içerik üretimi açısından karşılaştırma
SEO uyumlu bir yazı üretmek “uzun yazı yazmak” değildir. SEO uyumlu içerik şu özellikleri aynı anda taşır:
Kullanıcı niyetini (informational, commercial, navigational) doğru yakalama
Başlık hiyerarşisi ve içerik derinliği
Anahtar kelimeyi doğal biçimde, semantik çeşitlilikle kullanma
Paragraf akışı, okunabilirlik, gereksiz tekrarların düşük olması
“İddia” cümlelerinin riskli yerlerde temkinli yazılması
ChatGPT 5.2 ile SEO içerik üretimi genelde nasıl hissedilir?
Uzun metinlerde akış tutarlılığı daha stabil olabilir
Başlıklar arası tekrar daha az olabilir
Ton ve format yönergelerini daha sıkı koruyabilir
Bir “içerik üretim hattı” için daha deterministik sonuç verebilir
Gemini 3 ile SEO içerik üretimi genelde nasıl hissedilir?
Büyük bağlamla beslenince içerik kapsamını genişletmek daha kolay olabilir
Ekosistem desteğiyle araştırma ve taslak çıkarma adımları hızlanabilir
Çok modlu içerik planı (görsel, tablo, doküman) ile birlikte daha rahat akış kurulabilir
Ajans perspektifiyle karar:
Marka dili, CTA ve yapı disiplininin kritik olduğu müşterilerde GPT-5.2 daha az sürpriz çıkarabilir.
Araştırma ve geniş kapsama ağırlıklı, sürekli güncellenen içeriklerde Gemini 3 tarafı daha verimli olabilir.
Pazarlama ekipleri için gerçek kullanım senaryoları
Senaryo: Rakip analizi ve içerik boşluğu bulma
Gemini 3: geniş bağlam ve ekosistemle araştırma/özetleme avantajı
GPT-5.2: çıkan planı “yayın takvimi + başlık iskeleti + CTA kurgusu” gibi teslim formatına dökmede disiplin
Senaryo: Çok sayıda landing page varyasyonu üretme
GPT-5.2: format tutarlılığı ve marka dili yönergelerini daha sert uygulama eğilimi
Gemini 3: hızlı deneme ve alternatif dil üretiminde genişlik
Senaryo: Ürün açıklaması standardizasyonu
Her iki model de uygundur; farkı belirleyen şey doğrulama katmanıdır
Profesyonel çözüm: ürün şeması, alan bazlı validasyon, yasak kelime listesi, tekrar kontrolü
Yazılım ekipleri için gerçek kullanım senaryoları
Senaryo: Bug fix ve test yazımı
Burada en kritik şey “modelin doğru tahmin yapması” değil; sistematik ilerlemesidir
İyi bir akış: log → hipotez → minimal değişiklik → test → doğrulama
GPT-5.2, bu tarz disiplinli akışta daha stabil olabilir. Gemini 3 ise özellikle geniş bağlamla doküman, log ve kodu birlikte taşıyabildiğinde güçlü bir analiz çıkarabilir.
Senaryo: API tasarımı ve dokümantasyon
GPT-5.2: OpenAPI/JSON şeması gibi formatları daha kararlı üretme eğilimi
Gemini 3: kurumsal araç zinciriyle birlikte dokümantasyon döngüsünü hızlandırma potansiyeli
Senaryo: Agent tabanlı otomasyon
İki tarafta da yapılır; fark platform ve ekosistemdir
Üretimde kritik olan: loglama, izlenebilirlik, maliyet kontrolü, hata durumunda güvenli davranış
Kurumsal entegrasyon ve veri yönetişimi
Kurumsal dünyada model seçimi çoğu zaman şu üç duvara çarpar:
Veri gizliliği ve erişim kontrolü
Denetim (audit) ve log politikaları
Yetkilendirme ve güvenlik standartları
Bu yüzden yalnızca “model iyi mi” değil, “hangi platformda yönetmesi kolay” sorusu önemlidir.
Google ekosistemine gömülü kurumlarda Gemini 3, kurumsal platformlarla daha doğal hizalanabilir.
OpenAI tarafında ise API katmanı ve model çeşitleriyle kademeli kalite/maliyet stratejileri daha rahat kurulabilir.
Net karar, kurumun mevcut altyapısıyla çıkar:
Google Cloud ağırlıklı şirket → Gemini tarafı daha az sürtünme
OpenAI tabanlı mevcut ürün ve prompt altyapısı → GPT-5.2 daha hızlı uyum
Hangi durumda hangisi “daha iyi” sayılır?
Aşağıdaki eşleşme, pratikte hızlı karar vermek için kullanılabilir.
ChatGPT 5.2 daha mantıklı olabilir
Ajans üretim hattı kuruluysa ve format disiplini önemliyse
Blog/rapor/sunum gibi teslim edilebilir çıktılar net şablonla üretilecekse
Kod refactor ve test gibi çok adımlı mühendislik işlerinde daha az dağılma isteniyorsa
Tool-calling ile “işi bitiren” agent akışı hedefleniyorsa
Gemini 3 daha mantıklı olabilir
Çok büyük doküman havuzları tek seferde bağlamda taşınacaksa
Google ekosistemine sıkı entegre çalışma kritikse
Zor akıl yürütme modları ve geniş kapsama ihtiyacı baskınsa
Kurumsal platformda yönetim ve entegrasyon öncelikliyse
Hızlı test planı: hangisi senin işine daha uygun?
Karar vermeden önce iki modele aynı üç testi uygulamak, gerçek farkı net gösterir.
Yayınlanabilir SEO içerik testi
Aynı brief ver
Aynı başlık yapısını iste
Aynı ton ve marka dili kurallarını uygula
Çıktıyı yayınlanabilir hale getirmek için kaç revize gerektiğini ölç
Kod ve hata ayıklama testi
Aynı bug senaryosu ve aynı log ile dene
Modelden “hipotez + minimal patch + test önerisi” formatı iste
Kaç denemede doğruya ulaştığını ölç
Uzun bağlam testi
Bir doküman setini ver
“Çelişen maddeleri bul ve tek politika haline getir” görevi iste
Tutarlılık ve kaçırılan detayları ölç
Bu üç test, çoğu ekip için “hangi model daha iyi” sorusunu tartışmasız bitirir.