Geçen ay Kadıköy’deki küçük editör masasının başında oturdum. Elimde aynı üç soru vardı — üç farklı yapay zekâya yapıştırdım, beklemeye başladım. Hani bazen test yaparsınız, ilk sonuçtan sonra “tamam, işin rengi belli oldu” dersiniz ya… İşte öyle olmadı bu sefer. Biri hızlıydı, biri gösterişli konuştu, diğeri sessiz ama sağlam ilerledi. Açık konuşayım: bu işte tek kazanan yok, kullanım senaryosu neyse tablo ona göre değişiyor.
Şöyle ki, Bu yazıda Perplexity, OpenAI SearchGPT ve Claude 3.5 Sonnet’i aynı gözle değil, aynı masa üzerinden kıyaslıyorum. Kod tarafında ayrı baktım, genel araştırmada ayrı, akademik kaynak taramada ayrı. Çünkü “hangi araç en iyi?” sorusu tek başına havada kalıyor — asıl soru şu: hangi araç, hangi işte daha az uğraştırıyor?
Evet, doğru duydunuz.
Üç Modeli Aynı Masaya Oturtunca Ne Oldu?
İşin aslı şu ki bu karşılaştırmayı teoride değil pratikte yaptım (buna dikkat edin). 2024’ün sonlarına doğru benzer bir kurguya kendi not alma sistemimde de girmiştim — orada da en büyük sorun modelin “güzel konuşup boş bırakması” olmuştu. O yüzden üç zorlu soru seçmek mantıklı geldi: biri kod hata ayıklama için, biri tarih-ekonomi karışımı genel bilgi için, biri de tıbbi literatür taraması için.
İlk soru Python async web scraper üzerindeydi. Timeout var mı, bellek sızıntısı var mı, kod nasıl toparlanır? Bu tip soru modellerin gerçek gücünü hemen açığa çıkarıyor — ezber cevap yetmiyor, hem akışı anlamak hem de düzgün düzeltme önermek gerekiyor. İkinci soru Japonya’nın Kayıp On Yılları ile Çin’in bugünkü ekonomik rotasını karşılaştırıyordu. Üçüncüsü ise GLP-1 reseptör agonistlerinin kardiyovasküler etkilerine dair kanıtları sorguluyordu. Yani resmen kaynak koklayan bir test.
İlk izlenim? Perplexity araştırma refleksiyle öne çıkıyor. SearchGPT anlatı kurmayı seviyor. Claude ise bazı (söylemesi ayıp) noktalarda daha temkinli davranıp “bilmiyorum” demekten çekinmiyor — garip gelebilir. Bu bazen büyük avantaj. Çünkü güvenle saçmalayan modelden iyisi yok gibi görünürken aslında en tehlikelisi odur, işin aslına bakarsanız.
Şimdi gelelim işin can alıcı noktasına.
Kod Sorusunda Kim Daha Sağlam Çıktı?
Kod tarafında Claude 3.5 Sonnet açık ara öne geçti. Bir kere problemi iki parçaya ayırdı: timeout neden oluyor, bellek neden şişiyor? Bu ayrım önemli — çoğu araç ikisini tek çuvala atıp geçiyor. Claude ise aiohttp bağlantı havuzu ve BeautifulSoup kullanımındaki baskıyı, neden kaynaklandığını, nasıl toparlanacağını daha temiz anlattı ve bunu yaparken de kodu olduğu gibi ortaya koydu.
Geçenlerde Levent’te bir arkadaşımın mikro servis projesinde tam buna benzer bir şey görmüştüm — scraping işi büyüyünce sistem yavaş yavaş nefes nefese kalmıştı. Claude’un yaklaşımı bana o günkü debug oturumunu hatırlattı. Çözümü sadece “timeout artır” seviyesinde bırakmadı, koda girdi.
async def fetch(session, url):
try:
async with session.get(url, timeout=15) as response:
response.raise_for_status()
return await response.text()
except asyncio.TimeoutError:
return None
# Not:
# — Her istek için net timeout tanımla
# — Session'ı yeniden kullan
# — Büyük HTML içerikleri parça parça işle
Perplexity burada kötü değildi. Ama daha çok yüksek seviyeli öneriler verdi — hani masanın üstünü topluyor ama çekmecenin içini açmıyor gibi. SearchGPT ise çalışır durumda kod verdi, tamam, fakat açıklamalar biraz fazla akıcıydı (inanın bana). Güzel konuşuyor ama üretim ortamına koymadan önce insanın yine elini kirletmesi gerekiyor.
Bir de dürüst olayım. Claude’un cevabı en iyi olan tarafta bile kusursuz değildi — bazen fazla temkinli kaldığı için direkt çözüme gitmek yerine uzun uzun nedenlerden bahsedebiliyor (buna dikkat edin). Küçük bir startup için sorun olmaz bu, ama yoğun sprint döneminde zaman kaybettirebilir.
Kodda Kimin Gücü Nereden Geliyor?
| Boyut | Perplexity | SearchGPT | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|
| Açıklama derinliği | Orta | İyi | Çok iyi |
| Kodun doğrudan kullanılabilirliği | Düşük-Orta | Orta | Yüksek |
| Kök neden analizi | Düzeyli ama yüzeysel kalabiliyor | Dengeli | Daha sağlam |
Tarih ve Ekonomi Sorusu Neden Fark Yarattı?
Neyse uzatmayalım. Genel bilgi sorusunda SearchGPT sahneyi aldı götürdü. Japonya’nın Kayıp On Yılları ile Çin’in mevcut ekonomik eğilimini karşılaştırırken anlatıyı dengeli kurdu — emlak balonu, demografi baskısı, ihracat bağımlılığı gibi konuları birbirine bağlaması fena değildi, hatta beklediğimden iyiydi açıkçası. Bu konuyla ilgili PDF Dünyasında Bir Nefes: Ücretsiz ve Limitsiz Araçlar yazımıza da göz atmanızı tavsiye ederim.
Yani, Buna şaşırmadım. OpenAI ekosistemindeki araçlar genelde akışı daha doğal kuruyor; konu kuru da olsa okuyan insanın nefes almasını sağlıyorlar — evet, bu önemli (ben de ilk duyduğumda şaşırmıştım). Bu ne anlama geliyor? Geçen sene Şişli’de hazırladığım bir pazar analizi yazısında da benzer şekilde görmüştüm: teknik doğruluk kadar anlatının akıcılığı da kritik oluyor.
Durun, bir saniye.
Küçük bir detay: Claude burada daha dikkatliydi ama biraz kuru kaldı. Sınav kağıdını eksiksiz doldurmuş öğrenci gibi — doğruya yakın fakat ruhu azdı diyelim. Perplexity ise sağlam referans hissi veriyordu, ama cevap listelenmiş maddeler halinde ilerleyince derinlik biraz dağıldı.
En iyi model her zaman en çok şey söyleyen değildir; bazen en doğru zamanda “emin değilim” diyen modeldir.
Nerede Kim Öne Çıkıyor?
- SearchGPT: Uzun form açıklamalarda akıcı ve okunabilir metin üretiyor. (bence en önemlisi)
- Perplexity: Kaynak arayan kullanıcı için hızlı başlangıç noktası veriyor. (bu kritik)
- Claude: Nuanslı kararlar ve ihtiyatlı yorumlarda güven hissi yaratıyor.
Tıbbi Araştırma Sorusunda Alıntılar Oyunu Değiştirdi
Tıbbi literatürde oyun değişiyor. Burada sadece cevap değil, iz sürme de lazım — bu iki şey farklı. GLP-1 reseptör agonistleriyle ilgili soruda Perplexity’nin en güçlü yani yine kaynak göstermesiydi. Mantıklı değil mi? Alıntılar görünür olunca insan rahat ediyor; en azından kontrol etmesi kolaylaşıyor.
Şahsen, Bunu bir ürün müdürü gözüyle düşünün. Kurumsal ekipteyseniz yönetici sizden sadece sonuç istemez, bir düşüneyim… kaynağın ne olduğunu da ister — hatta bazen sonuçtan çok onu ister. Perplexity tam burada işe yarıyor çünkü linkleri saklamadan gösteriyor ve hızlıca teyit etmeye izin veriyor.
Claude bilimsel nüanslarda iyiydi ama doğrudan bağlantılar konusunda geride kaldı. Bu durum özellikle akademik araştırmada can sıkıcı olabiliyor — okuyucu olarak metnin arkasını görmek istiyorsunuz, sadece güzel paragraf yetmiyor.
Peki Hız mı Doğruluk mu?
E tabi mesele biraz da bundan ibaret. Perplexity en hızlısıydı — basit sorgularda birkaç saniyede dönüyor ve bu his kullanıcıyı diri tutuyor (en azından benim deneyimim böyle). SearchGPT hız olarak orta-üst sınıfta yer alıyor; bekletmiyor ama aceleci de davranmıyor. Claude ise belirgin biçimde daha yavaş çıktı, fakat çıktısı çoğu zaman daha sakin ve derli topluydu. Daha fazla bilgi için AI Ajanına 7 Zincirli Kripto Cüzdan: 5 Dakikada Kurulum yazımıza bakabilirsiniz. Daha fazla bilgi için Tesla 2026 Bahar Güncellemesi: Araç İçi Deneyimde Yeni Dönem yazımıza bakabilirsiniz. Bu konuyla ilgili Butterfly CSS: 2026’da Dikkat Çeken Hafif Bir Seçenek yazımıza da göz atmanızı tavsiye ederim.
Açık konuşayım, hız tek başına kalite ölçütü değil. Ama günlük hayatta fark yaratıyor. En çok da haber masasında çalışıyorsanız ya da müşteri toplantısına beş dakika kala bilgi topluyorsanız birkaç saniye bayağı değerli oluyor — bunu küçümsemiyorum.
Kime Hangisi Uyar?
| Kullanıcı tipi | Daha uygun araç | Neden? |
|---|---|---|
| Bireysel araştırmacı | Perplexity / SearchGPT | Süratli cevap ve kolay tarama sağlar. |
| Editör / içerik üreticisi | SearchGPT / Claude | Anlatının akışı ve detay dengesi daha iyi olur. |
| Mühendis / geliştirici | Claude | Koddaki hata avında daha güçlüdür. |
| Kurumsal ekip | Perplexity + manuel doğrulama | Kaynaktan teyit etmek pratiktir. |
Bana göre küçük bir ekipteyseniz hızdan ödün vermeyen karışık kullanım mantıklı — kısa araştırma için Perplexity, uzun okuma için SearchGPT, kod veya hassas mantık işleri için Claude (en azından benim deneyimim böyle). Biraz melez yaklaşım yani. Mantıklı değil mi? Tek ata oynamaya gerek yok. Daha fazla bilgi için Dogecoin 10 Cent’e Göz Kırpıyor: Ethereum Rüzgârı İş Başında yazımıza bakabilirsiniz.
Bende Kalan İzlenim Ne Oldu?
Editör masasında bu karşılaştırmayı kapatınca aklımda kalan şey şu oldu: AI arama savaşında artık mesele sadece “cevap bulmak” değil — cevabı hangi tonla, hangi güven seviyesinde, hangi kanıtla getirdiği. Bu yüzden benim sıralamam kategoriden kategoriye değişti. Siz hiç denediniz mi? Kodda Claude, genel anlatıda SearchGPT, kaynak taramada Perplexity.
Bunun rahatsız edici bir tarafı var. Hepsi çok iyi görünürken hiçbiri tek başına — ki bu tartışılır — kusursuz değil. Beklediğim kadar değildi dediğim nokta özellikle Claude’un kaynak sunumunda ortaya çıktı — güzel analiz yapıyor ama dış dünya ile bağlantısını güçlendirmesi gerekiyor. Perplexity’nin ise bazen fazla listevari oluşu metni sertleştiriyor. Hmm, nasıl desem… okuması yoruyor bazen.
Nihayetinde mesele şurada düğümleniyor: siz ne arıyorsunuz? Sadece hızlı özet mi, referanslı tarama mı, yoksa teknik olarak didik didik edilmiş cevap mı? Cevap buna göre değişir. Yani evet, AI search dünyası büyüdü… ama seçim hâlâ bizim omuzlarımızda.
Sıkça Sorulan Sorular
Peryplxity mi yoksa SearchGPT mi daha iyi？
İtiraf edeyim, Eğer hızlı kaynak bulma istiyorsanız Perplexity öne çıkıyor.Daha akıcı. Geniş anlatılar istiyorsanız SearchGPT genelde daha rahat okunuyor.İhtiyacınıza göre ikisi de iş görüyor.
CLaude Code tarzı işler için gerçekten iyi mi？
Evet,özellikle hata ayıklama,kod açıklama ve mantık zinciri kurma tarafında güçlü.Ama bazı durumlarda fazla temkinli davranıp gereğinden uzun açıklayabiliyor.
Araştırma yaparken hangi araç kaynak göstermede daha başarılı？
Bana göre Perplexity açık ara önde.Linkleri görünür vermesi teyidi kolaylaştırıyor.Akademik veya haber doğrulamada bu bayağı işe yarar.
Tek bir AI aracıyla her işi halletmek mantıklı mı？
Bence pek değil. Tek araç rahatlık sağlar ama kör nokta oluşturur. En azından iki farklı modele bakmak yanlış pozitifleri azaltır.
Kaynaklar ve İleri Okuma
Şahsen, OpenAI Resmi Sitesi / Arama Ürünleri Sayfası
Anthropic Resmi Sitesi / Claude Belgeleri
20+ yıl deneyimli Azure Solutions Architect. Microsoft sertifikalı bulut mimari ve DevOps danışmanı. Azure, yapay zekâ ve bulut teknolojileri üzerine Türkçe teknik içerikler üretiyor.
İlgili Yazılar
Bu içerik işinize yaradı mı?
Benzer içerikleri kaçırmamak için beni sosyal medyada takip edin.
