Bu ay Foundry tarafı baya hareketli geçti. Açık konuşayım, ilk duyurular gelince ben de “yine bir sürü preview, yarısı havada kalır” diye düşündüm; sonra liste uzadıkça uzadı, baktım ki sahada gerçekten iş görecek birkaç GA var. Foundry Local’ın production-ready olması, Agent Framework’ün 1.0’a çıkması, bir de tracing tarafındaki yenilikler… Lafı gevelemeden, kendi gözümle gördüklerimi ve müşterilerimde denediklerimi anlatayım.
Bu arada küçük bir not düşeyim: Microsoft Build başlıyor ve Foundry oturumları bu sefer normalden daha fazla. Yıllar önce ilk Build’i online — ki bu tartışılır — izlerken (pandeminin ortasıydı, hatırlayan vardır) gece 3’e kadar uyumadığımı dün gibi hatırlıyorum (ciddiyim). Şimdi en azından kayıttan izleyebiliyoruz, fena da değil.
Foundry Local artık GA: Yerel inference’in olgun hâli
İlk haber bu, bence en önemlisi de bu. Foundry Local genel kullanıma açıldı; Windows, Apple Silicon’lı macOS. Linux x64 üzerinde production’a verebiliyorsunuz. Daha önce preview’deyken Logosoft’ta bir sağlık projesinde denemiştik, hasta verisi bulut dışına çıkmasın diye yerel inference şarttı, ama o zamanlar stabilite biraz nazlıydı. Modeller arasında geçiş yaparken garip latency spike’ları görüyorduk.
GA sürümünde iş toparlanmış gibi duruyor. Hatta şey, açık konuşayım, Apple Silicon tarafında performans beklediğimden iyi geldi. M2 Pro’lu bir MacBook’ta Phi-4 mini’yi çalıştırdığımda token/sn değerleri bayağı iş görüyordu. Kötü değil.
Türkiye perspektifinden Foundry Local
Bence, Burası önemli, durun anlatayım. Türkiye’deki kurumsal müşterilerimde, özellikle KVKK. Veri ikametgâhı konusunda hassas olanlarda, Foundry Local’ın GA olması ciddi bir mesele. Çünkü Azure OpenAI tarafında Türkiye region’ında hâlâ tüm modeller yok; çoğu zaman Sweden Central ya da West Europe’a gidiyoruz, bu da bazı sektörlerde — kamu, finans, savunma — direkt duvara toslatabiliyor.
Kendi deneyimimden konuşuyorum, Yerel inference burada cankurtaran oluyor. Bilhassa LLM Cold Start Çilesi: Run:AI Streamer ile 6x Hız yazımda bahsettiğim cold start sorunlarını da düşünürseniz, lokal model ile akıllı caching ikilisi kurumsal RAG senaryolarında fena olmayan bir alternatif çıkarıyor ortaya; bütçesi sıkışık bir KOBİ için işe direkt 4090’lı bir workstation alıp Foundry Local kurmak, aylık Azure OpenAI faturasına kıyasla 8-10 ay içinde kendini amorti edebiliyor. Hesabı yaptım, ortalama senaryoda böyle.
Evet, doğru duydunuz.
GPT-5.5 ve yeni model ailesi
GPT-5.5 geldi, evet. Tier 5 ve Tier 6 aboneliklerinde default kota da tanımlı. Ben henüz production’a almadım; açık konuşayım, riskli buldum biraz, ama playground’da birkaç saat kurcalayınca code generation. Structured output tarafında 5.0’a göre bariz bir fark hissettim, hatta bazı örneklerde “tamam, bu iş olmuş” dedirtti. Halüsinasyon tarafı da azalmış gibi duruyor,. Bunu ciddiye almak için Model Router Eval’leri: Sahada Doğru Modeli Bulmak yazısında anlattığım türden sistematik eval’ler yapmadan net konuşmak zor.
Bir de Claude Opus 4.7 var. Anthropıc’in GA tarafındaki en güçlü modeli artık Foundry’de yerini almış durumda. Instruction following ve vision tarafında ileri gitmiş, bunu söyleyeyim. Hmm, burada küçük bir sapma yapacağım: geçen ay bir e-ticaret müşterisinde ürün görselinden otomatik açıklama üretme işi vardı, biz o tarafta GPT-4o kullanıyorduk; Opus 4.7’yi aynı veri setinde denediğimde Türkçe çıktı kalitesi gözle görülür biçimde daha iyi geldi, özellikle deyimleri. Sektörel terimleri daha doğal oturtuyor gibi hissettirdi.
Microsoft’un kendi modelleri: MAI ailesi
Preview olarak MAI-Image-2, MAI-Image-2-Efficient (görsel üretim), MAI-Voice-1 (ifadeli TTS). MAI-Transcribe-1 (konuşma tanıma) geldi; yani Microsoft’un kendi first-party modelleri sahneye çıkmış oldu. Burada şunu net söyleyeyim: MAI-Transcribe-1’i Türkçe ses dosyalarında test ettim, Whisper Large v3 ile yan yana koydum. Sonuç fena değil. Tek cümleyle özetlemek gerekirse Whisper — ki bu tartışılır — hâlâ Türkçede biraz daha iyi; yine de MAI’nın gerçek zamanlı streaming modu. Düşük latency’si bazı senaryolarda, mesela çağrı merkezî gibi ortamlarda, önü öne çıkarabiliyor. Yani “üstünü çizdim” diyemem, “Whisper’ı geçti” de diyemem; işin aslı biraz ortada.
Gemma 4 de Foundry kataloğuna girdi. Google DeepMind’ın open-weight modelleri, native multimodal input. 256K context ile geliyor; kulağa teknik broşür gibi geliyor biliyorum ama pratikte baya iş görüyor olabilir. Açık ağırlıklı bir modelin Microsoft’un platformunda bu kadar rahat yer bulması beni eskiden şaşırtırdı, şimdi işe pek şaşırtmıyor — ekosistemler birbirine iyice karıştı zaten. Bu konuyla ilgili NL2SQL Gerçekten İşe Yarıyor mu? SQL MCP Server Notları yazımıza da göz atmanızı tavsiye ederim.
Agent Framework 1.0 GA: Asıl haber bu
İşin aslı şu ki, bu ay benim gözüme çarpan en can alıcı duyuru Agent Framework’ün 1.0 GA olmasıydı..NET. Python için unified multi-agent orchestration SDK’sı artık production-ready tarafta duruyor, yani preview’da “tamamdır ama bir bakalım” dediğimiz yerden çıkıp daha net bir zemine oturmuş oldu; ayrıca FIDES ile Prompt Injection: Agent Framework’te Yeni Kalkan yazısında üstünden geçtiğim güvenlik katmanları da baya olgunlaşmış görünüyor.
Bir bankacılık projesinde — 2025 sonunda başlamıştık, hâlâ devam ediyor — multi-agent orchestration için kendi yazdığımız bir wrapper kullanıyorduk, çünkü framework o sırada GA değildi ve açık konuşayım, kimse belirsiz bir katmana fazla güvenmek istemedi. Şimdi GA geldi ya, o wrapper’ı büyük ihtimalle söküp atacağız; bu da takım için yaklaşık 3 haftalık iş demek, üstüne bir de kendi orchestration kodunu maintain etme derdi azalıyor, yani maliyet tarafında fena olmayan bir nefes alma durumu var.
Evet. sahadan konusundaki yazımız yazımızda bu konuya da değinmiştik.
CodeAct with Hyperlight (alpha)
Bu kısım hoşuma gitti ama küçük bir “dür bakalım” notu düşmeden geçemem. Hyperlight micro-VM’leri içinde sandboxed Python kod çalıştırabiliyorsun; yani agent kod üretiyor, sonra o kodu gidip izole bir micro-VM’de koşturuyor,. Kağıt üstünde bu yaklaşım geleneksel container’lara göre daha hafif duruyor, hatta milisaniyeler içinde ayağa kalkması da işin artısı gibi görünüyor.
Doğrusu, Ama işte, “low-risk tool chains” uyarısını boşuna koymamışlar. Alpha etiketini görünce ben biraz frene basarım, çünkü production’a böyle bir şeyi koymak çoğu zaman parlak fikir olmuyor; ben şimdilik sadece internal POC’lerde denerim, müşteriye önerme kısmını işe biraz erteleyip kenarda tutarım.
Bir dakika — bununla bitmedi. 2026 ile ilgili önceki yazımız yazımızda bu konuya da değinmiştik. Bu konuyla ilgili .NET MAUI Artık CoreCLR’da: Mono Devri Kapanıyor yazımıza da göz atmanızı tavsiye ederim.
Peki, peki neden? Çünkü sandbox iyi güzel, ama alpha olan şeyin köşede bırakacağı sürprizleri kimse tam kestiremiyor. Neyse uzatmayalım, burada fikir net: teknoloji ilginç, kullanım alanı var, fakat şu an için temkinli gitmek daha mantıklı geliyor.
Observability tarafı: Tracing ve Monitoring
Agent Framework tracing (preview) ile hosted-agent tracing (preview) ikilisi var (kendi tecrübem). OpenTelemetry trace’leri direkt Foundry’ye akıyor, yani veri ayrı bir yere savrulmuyor; bir de üstüne Agent Monitoring Dashboard (preview) geldi, token kullanımı, latency, run success rate, evaluator skorları hepsi tek ekranda duruyor. İyi mi? Fena değil. Daha fazla bilgi için Cosmos Conf 2026: AI Çağında Veritabanı Nereye Gidiyor? yazımıza bakabilirsiniz.
Bakın bu iş önemli. Çünkü agent’ları production’a aldığınızda asıl dert orada başlıyor, “Neden bu run patladı?”, “Bu tool call neden 12 saniye sürdü?”, “Hangi prompt’ta halüsinasyon başladı?” gibi sorular peş peşe geliyor; eskiden Application Insights, custom logging ve araya serpiştirilmiş grep komutlarıyla uğraşıyorduk, şimdi en azından ortak bir gözlem katmanı var. Burada, tam da öyle.
Continuous evaluation custom evaluators
Sürekli değerlendirme tarafında kendi code-based ya da prompt-based evaluator’larınızı getirebiliyorsunuz artık; evet, bu da preview. Açık konuşayım, saha açısından beni en çok burası sevindirdi: artık “şirkete özel doğruluk kriteri” tanımlayabiliyorsunuz. Mesela bir hukuk müşterimde “yargıtay kararına atıf doğruluğu” diye bir metrik vardı — standart evaluator’larla bunu ölçmek zor, hatta bazen boşuna uğraşıyorsunuz; custom evaluator ile işe ölçülebilir hâle geliyor. Neyse, peki neden? Çünkü herkesin doğru dediği şey aynı olmuyor.
Foundry Control Plane’de Agent Inventory
Bu özelliği gözden kaçırmayın derim. Operate görünümüne girince, tüm subscription geneline yayılmış desteklenen agent’ları tek yerde görüyorsunuz; Foundry agent’ları, Azure SRE Agent, Logic Apps agent loop’ları, kayıtlı custom agent’lar… Hepsi bir arada duruyor, biraz da beklenmedik şekilde toparlanmış aslında.
Şöyle ki, Türkiye’deki büyük kurumsal müşterilerde, özellikle 5+ subscription’ı olan holdinglerde, “biz hangi agent’ları nerede çalıştırıyoruz?” sorusu çoğu zaman havada kalıyordu. Excel’de takıp eden yer çoktu, açık konuşayım; hatta bazı ekipler işi iyice elle götürüyordu. Şimdi Control Plane bunu kendi gösteriyor. Güzel tarafı bu. Governance ve FinOps açısından da baya iş görüyor.
Evet.
Görsel ve diğer model güncellemeleri
GPT-image-2 (preview) geldi, haber düştüğü gibi ben de önce bir durdum. 4K çözünürlük var, editing desteği var, bir de tek request’te 10 görsele kadar üretebiliyor; kağıt üstünde fena durmuyor ama işin asıl kısmı fiyat tarafı, çünkü önceki GPT-image modelinde request başına maliyet bayağı tuzluydu ve insanın hevesini biraz kırıyordu. Açık konuşayım, ben de şu an pricing’i bekliyorum.
Eğer fiyat makul gelirse, iş değişir. Şöyle düşünün: e-ticaret tarafında ürün varyasyonları, pazarlama tarafında hızlı kampanya görselleri, hatta küçük testlerde farklı kreatif denemeleri için baya işe yarar; ama fiyat uçarsa bu özelliklerin çoğu rafta kalır, yani teknik olarak güzel olsa bile kimse dönüp bakmaz. Peki neden? Çünkü görüntü üretiminde kalite kadar birim maliyet de oyunu belirliyor.
Neyse, çok dağıtmadan söyleyeyim: GPT-image-2’nın yetenekleri iyi görünüyor,. Benim kafamdaki soru teknik taraftan çok ticarî tarafta. Evet.
Toolkit, SDK ve diğerleri — özet tablo
Çok şey geldi, hepsini tek tek açıp uzatmayacağım (ciddiyim). Kısa keseceğim.
| Özellik | Durum | Saha Notu |
|---|---|---|
| Foundry Local | GA | Production’a alınabilir, veri ikametgâhı için kritik |
| Agent Framework 1.0 | GA | Mutlaka geçin, custom orchestrator’ları emekliye ayırın |
| Foundry Toolkit VS Code | GA | AI Toolkit’in yeni adı, model playground + agent builder |
| Notification Center | GA | Tenant-level bildirimler, email destekli |
| GPT-5.5 | GA | Tier 5/6 için default kota, code task’larda güçlü |
| Claude Opus 4.7 | GA | Türkçe vision senaryolarında dikkate değer |
| Gemma 4 | GA | 256K context, multimodal, open-weight |
| GPT-image-2 | Preview | 4K, editing, 10 görsel/request |
| CodeAct + Hyperlight | Alpha | Production’a koymayın, sadece POC |
| Agent Monitoring Dashboard | PreviewToken + latency + eval skoru tek ekranda …Evet.Foundry Toolkit for VS Code (GA)Eski adıyla AI Toolkit. Şimdi GA oldu, işte mesele burada biraz netleşiyor. Model playground var, agent builder var, bir de tek tıkla deploy tarafı geliyor; VS Code üzerinden direkt Foundry’ye uzanabiliyorsunuz (kulağa basit geliyor. Pratikte baya iş görüyor).Visual Studio Plan Agent: Önce Düşün, Sonra Kodlayazımda VS tarafında agent geliştirme süreçlerini anlatmıştım — bu da onun VS Code muadili gibi düşünebilirsiniz.Peki neden önemli?İlginç olan şu ki, Cevap basit değil aslında (inanın bana). Bir yandan ekiplerin alışkanlığını bozuyor, öte yandan da “modeli bir yerde deneyeyim, sonra agent’a çevireyim” akışını epey hızlandırıyor. Arada gereksiz el işi kalmıyor.Python ve JS/TS:Neyse uzatmayayım, beta agents ile skills ve toolboxes route’ları eklendi; bunlar ilk bakışta küçük gibi duruyor ama entegrasyon tarafında eli rahatlatıyor..NET:Java:Tam da öyle.Açık konuşayım, bu tıp küçük görünen SDK düzeltmeleri bazen büyük feature’lardan daha fazla fark yaratıyor. Çünkü sahada sorun çıkaran şey çoğu zaman “şu model geldi mi” olmuyor; asıl dert streaming’in yarıda sapıtması ya da toolkit’in workflow’u bozması oluyor.Pratik öneri: Hangi özelliği ne zaman benimsemeli?Açık konuşayım, “her yenilik geldiğinde anında benimseyin” lafı pek iyi durmuyor. Ben olsam şöyle giderim: önce test ortamında yoklarım, sonra işin gerçekten değip değmediğine bakarım, çünkü bazı şeyler ilk bakışta parlak görünüyor. Production tarafında sessizce can sıkabiliyor.Bu hafta:Foundry Local GA’yı test ortamında deneyin, özellikle veri hassasiyeti olan projeleriniz varsaBu ay:Agent Framework 1.0’a geçiş planı çıkarın, custom orchestrator’larınızı emekliye ayırma yol haritası yapınÖnümüzdeki çeyrek:Tracing ve Monitoring dashboard’u POC olarak deneyin, GA olunca production’a alınBeklemede tutun:CodeAct + Hyperlight alpha’da, prod’a koymayın. GPT-image-2’nın pricing’i netleşmeden ciddi entegrasyona girmeyin”Bir özellik preview’da kaldığı sürece SLA’i yok. Production sistemlerinizi preview servislere bağlamak, kumar oynamak gibidir — bazen kazanırsınız, bazen sabaha çağrı alırsınız.” — Kendi notlarımdan, 2023Küçük ekip vs. enterprise yaklaşımıKüçük bir ekipseniz (5-10 kişi), bence direkt Foundry Toolkit for VS Code + Agent Framework 1.0 ile başlayın. Şey gibi düşünün: önce bir çalışan çözüm çıkarın, sonra süsleyip püsleyin; control plane falan şimdilik kafa ütülemesin. Önce bir agent çalışsın, kullanıcı görsün, siz de geri bildirimi toplayın,. Erken aşamada en değerli sinyal o oluyor.Durun, bir saniye.Aslında, Büyük kurumsal yapıdaysanız (50+ kişi, çoklu subscription) — Control Plane’deki agent inventory. Notification center’ı erkenden devreye alın. Governance olmadan ilerlerseniz iş biraz dağılıyor; altı ay sonra “kim ne yapmış, hangi agent nerede koşuyor” diye birbirinize bakıp kalıyorsunuz. Bunu yaşadım, açık söyleyeyim hoş değil; başkasına da yaşatmak istemem.Bir küçük hayal kırıklığıHer şey güllük gülistanlık değil tabii. Beklediğim ama gelmeyen şey şu: Türkiye region’ında daha fazla model desteği. GPT-5.5 ve Claude Opus 4.7 hâlâ Türkiye’de native değil, işte burası biraz can sıkıyor. KVKK’ya sıkı uyum isteyen projelerde bu durum baya bir duvara toslatıyor; Foundry Local kısmen nefes aldırıyor ama büyük modellerde pratik tarafı zayıf kalıyor, yani GPT-5.5 sınıfı bir modeli lokalde döndürmeye kalkınca maliyet hemen şişiyor (evet, doğru duydunuz)Bilmem anlatabiliyor muyum, Umarım yıl sonuna kadar Türkiye region’ı biraz daha genişler. Microsoft tarafındaki ilgili ekiplere bu geri bildirimi defalarca ilettim, kayıt altında; hani bazen böyle küçük görünen istekler var ya, asıl kullanım senaryosunu onlar belirliyor.Sıkça Sorulan SorularFoundry Local GA mı, Azure OpenAI mi kullanayım?Aslında bu sorunun cevabı üç şeye bağlı: veri hassasiyeti, gecikme ve maliyet. Veriniz dışarı çıkamıyorsa ya da çok düşük latency gerekiyorsa Foundry Local daha mantıklı. Model büyüklüğü kritikse ve scale etmeniz gerekiyorsa Azure OpenAI’a bakın. Bence çoğu kurumsal projede hibrit yaklaşım en sağlıklısı — yani bazı işler lokalde, bazıları bulutta döner.Preview’dan Agent Framework 1.0’a geçiş zor mu?Breaking change’ler var, ama tecrübeme göre tolere edilebilir bir seviyede. Microsoft bir migration guide yayınladı, önü takıp edin. Genelde 1-2 haftalık bir refactoring işi çıkıyor ortaya. Açıkçası daha kötüsünü gördüm, bu fena değil.GPT-5.5’i Türkçe projelerde kullanabilir mıyım?Küçük bir detay: Evet, Türkçe desteği var ve GPT-5’e kıyasla belirgin biçimde iyileşmiş. Ama region kısıtına dikkat edin — şu an Türkiye region’ında değil, yani Sweden Central veya West Europe üzerinden erişiyorsunuz. E peki, sonuç ne oldu? KVKK gerekliliklerinizi de hesaba katarak değerlendirin.CodeAct + Hyperlight production için hazır mı?Hayır, henüz değil. Alpha aşamasında ve Microsoft da zaten “low-risk tool chains” diye uyarıyor. POC ve internal testler için harika bir araç, ama müşteriye dokunan bir sistemde kullanmayın. En az preview, tercihen GA’yı bekleyin bence.Continuous evaluation’da custom evaluators ne işe yarıyor?Standart eval metrikleri — hani faithfulness, relevance gibi şeyler — oldukça jenerik kalıyor. Oysa sizin işkolunuza özel doğruluk kriterleriniz olabilir; mesela hukukî atıf doğruluğu, finansal hesaplama kontrolü ya da sektörel terminoloji uyumu gibi. Custom evaluator ile bu metrikleri kendiniz tanımlayıp sürekli izlemeye alabiliyorsunuz. Aslında production’da çok kritik bir özellik bu.Kaynaklar ve İleri OkumaSize bir şey söyleyeyim,Microsoft Foundry — What’s new in Microsoft Foundry, April 2026 (Resmî Duyuru)Microsoft Foundry Resmî DokümantasyonuMicrosoft Agent Framework GitHub RepositoryFoundry Local Dokümantasyonu ve Kurulum Rehberi |
Token + latency + eval skoru tek ekranda …Evet.Foundry Toolkit for VS Code (GA)Eski adıyla AI Toolkit. Şimdi GA oldu, işte mesele burada biraz netleşiyor. Model playground var, agent builder var, bir de tek tıkla deploy tarafı geliyor; VS Code üzerinden direkt Foundry’ye uzanabiliyorsunuz (kulağa basit geliyor. Pratikte baya iş görüyor).Visual Studio Plan Agent: Önce Düşün, Sonra Kodlayazımda VS tarafında agent geliştirme süreçlerini anlatmıştım — bu da onun VS Code muadili gibi düşünebilirsiniz.Peki neden önemli?İlginç olan şu ki, Cevap basit değil aslında (inanın bana). Bir yandan ekiplerin alışkanlığını bozuyor, öte yandan da “modeli bir yerde deneyeyim, sonra agent’a çevireyim” akışını epey hızlandırıyor. Arada gereksiz el işi kalmıyor.Python ve JS/TS:Neyse uzatmayayım, beta agents ile skills ve toolboxes route’ları eklendi; bunlar ilk bakışta küçük gibi duruyor ama entegrasyon tarafında eli rahatlatıyor..NET:Java:Tam da öyle.Açık konuşayım, bu tıp küçük görünen SDK düzeltmeleri bazen büyük feature’lardan daha fazla fark yaratıyor. Çünkü sahada sorun çıkaran şey çoğu zaman “şu model geldi mi” olmuyor; asıl dert streaming’in yarıda sapıtması ya da toolkit’in workflow’u bozması oluyor.Pratik öneri: Hangi özelliği ne zaman benimsemeli?Açık konuşayım, “her yenilik geldiğinde anında benimseyin” lafı pek iyi durmuyor. Ben olsam şöyle giderim: önce test ortamında yoklarım, sonra işin gerçekten değip değmediğine bakarım, çünkü bazı şeyler ilk bakışta parlak görünüyor. Production tarafında sessizce can sıkabiliyor.Bu hafta:Foundry Local GA’yı test ortamında deneyin, özellikle veri hassasiyeti olan projeleriniz varsaBu ay:Agent Framework 1.0’a geçiş planı çıkarın, custom orchestrator’larınızı emekliye ayırma yol haritası yapınÖnümüzdeki çeyrek:Tracing ve Monitoring dashboard’u POC olarak deneyin, GA olunca production’a alınBeklemede tutun:CodeAct + Hyperlight alpha’da, prod’a koymayın. GPT-image-2’nın pricing’i netleşmeden ciddi entegrasyona girmeyin”Bir özellik preview’da kaldığı sürece SLA’i yok. Production sistemlerinizi preview servislere bağlamak, kumar oynamak gibidir — bazen kazanırsınız, bazen sabaha çağrı alırsınız.” — Kendi notlarımdan, 2023Küçük ekip vs. enterprise yaklaşımıKüçük bir ekipseniz (5-10 kişi), bence direkt Foundry Toolkit for VS Code + Agent Framework 1.0 ile başlayın. Şey gibi düşünün: önce bir çalışan çözüm çıkarın, sonra süsleyip püsleyin; control plane falan şimdilik kafa ütülemesin. Önce bir agent çalışsın, kullanıcı görsün, siz de geri bildirimi toplayın,. Erken aşamada en değerli sinyal o oluyor.Durun, bir saniye.Aslında, Büyük kurumsal yapıdaysanız (50+ kişi, çoklu subscription) — Control Plane’deki agent inventory. Notification center’ı erkenden devreye alın. Governance olmadan ilerlerseniz iş biraz dağılıyor; altı ay sonra “kim ne yapmış, hangi agent nerede koşuyor” diye birbirinize bakıp kalıyorsunuz. Bunu yaşadım, açık söyleyeyim hoş değil; başkasına da yaşatmak istemem.Bir küçük hayal kırıklığıHer şey güllük gülistanlık değil tabii. Beklediğim ama gelmeyen şey şu: Türkiye region’ında daha fazla model desteği. GPT-5.5 ve Claude Opus 4.7 hâlâ Türkiye’de native değil, işte burası biraz can sıkıyor. KVKK’ya sıkı uyum isteyen projelerde bu durum baya bir duvara toslatıyor; Foundry Local kısmen nefes aldırıyor ama büyük modellerde pratik tarafı zayıf kalıyor, yani GPT-5.5 sınıfı bir modeli lokalde döndürmeye kalkınca maliyet hemen şişiyor (evet, doğru duydunuz)Bilmem anlatabiliyor muyum, Umarım yıl sonuna kadar Türkiye region’ı biraz daha genişler. Microsoft tarafındaki ilgili ekiplere bu geri bildirimi defalarca ilettim, kayıt altında; hani bazen böyle küçük görünen istekler var ya, asıl kullanım senaryosunu onlar belirliyor.Sıkça Sorulan SorularFoundry Local GA mı, Azure OpenAI mi kullanayım?Aslında bu sorunun cevabı üç şeye bağlı: veri hassasiyeti, gecikme ve maliyet. Veriniz dışarı çıkamıyorsa ya da çok düşük latency gerekiyorsa Foundry Local daha mantıklı. Model büyüklüğü kritikse ve scale etmeniz gerekiyorsa Azure OpenAI’a bakın. Bence çoğu kurumsal projede hibrit yaklaşım en sağlıklısı — yani bazı işler lokalde, bazıları bulutta döner.Preview’dan Agent Framework 1.0’a geçiş zor mu?Breaking change’ler var, ama tecrübeme göre tolere edilebilir bir seviyede. Microsoft bir migration guide yayınladı, önü takıp edin. Genelde 1-2 haftalık bir refactoring işi çıkıyor ortaya. Açıkçası daha kötüsünü gördüm, bu fena değil.GPT-5.5’i Türkçe projelerde kullanabilir mıyım?Küçük bir detay: Evet, Türkçe desteği var ve GPT-5’e kıyasla belirgin biçimde iyileşmiş. Ama region kısıtına dikkat edin — şu an Türkiye region’ında değil, yani Sweden Central veya West Europe üzerinden erişiyorsunuz. E peki, sonuç ne oldu? KVKK gerekliliklerinizi de hesaba katarak değerlendirin.CodeAct + Hyperlight production için hazır mı?Hayır, henüz değil. Alpha aşamasında ve Microsoft da zaten “low-risk tool chains” diye uyarıyor. POC ve internal testler için harika bir araç, ama müşteriye dokunan bir sistemde kullanmayın. En az preview, tercihen GA’yı bekleyin bence.Continuous evaluation’da custom evaluators ne işe yarıyor?Standart eval metrikleri — hani faithfulness, relevance gibi şeyler — oldukça jenerik kalıyor. Oysa sizin işkolunuza özel doğruluk kriterleriniz olabilir; mesela hukukî atıf doğruluğu, finansal hesaplama kontrolü ya da sektörel terminoloji uyumu gibi. Custom evaluator ile bu metrikleri kendiniz tanımlayıp sürekli izlemeye alabiliyorsunuz. Aslında production’da çok kritik bir özellik bu.Kaynaklar ve İleri OkumaSize bir şey söyleyeyim,Microsoft Foundry — What’s new in Microsoft Foundry, April 2026 (Resmî Duyuru)Microsoft Foundry Resmî DokümantasyonuMicrosoft Agent Framework GitHub RepositoryFoundry Local Dokümantasyonu ve Kurulum Rehberi |
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.
