[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"blog-post-llm-karsilastirmasi-openai-anthropic-ve-meta-llama-modelleri-nasil-secilir":3},{"dataItem":4,"heading":36,"metaData":38,"schema":81},["Reactive",5],{"id":6,"title":7,"summary":8,"content":9,"seo_title":10,"seo_description":11,"seo_keywords":12,"slug":13,"createdAt":14,"updatedAt":14,"blog_categories":15,"authors":19,"image":24,"thumb":25,"image_webp":26,"thumb_webp":27,"rating":28,"heading_title":7,"heading_sub_title":17,"readingTime":29,"url":34,"comments":35,"meta_cover":24},21427,"LLM Karşılaştırması: OpenAI, Anthropic ve Meta (Llama) Modelleri Nasıl Seçilir?","Bu rehber, OpenAI (GPT‑4o), Anthropic (Claude) ve Meta (Llama 3) ekosistemlerini; yetenekler, dağıtım seçenekleri ve maliyet yaklaşımı açısından karşılaştırır. Üretici benchmark’larının doğrudan kıyas için sınırlı olabileceğini açıklayarak, kendi kullanım senaryonuza göre seçim yapmanız için pratik bir kontrol listesi sunar.","\u003Ch2>Bu rehber neyi karşılaştırıyor (ve neyi karşılaştırmıyor)?\u003C/h2>\n\u003Cp>OpenAI, Anthropic ve Meta; büyük dil modeli (LLM) ekosisteminde en çok konuşulan üç yaklaşımı temsil ediyor: güçlü kapalı API modelleri (OpenAI ve Anthropic) ile açık ağırlık/yerel çalıştırma seçenekleri (Meta Llama). Bu yazı, \u003Cstrong>“hangisi mutlak olarak en iyi?”\u003C/strong> sorusundan çok, \u003Cstrong>hangi senaryoda hangisi daha uygun\u003C/strong> sorusuna yanıt vermek için hazırlandı.\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Önemli not:\u003C/strong> Üreticilerin yayımladığı benchmark’lar ve değerlendirme metodolojileri farklı olabildiğinden, tek bir tablo ile kesin bir performans sıralaması çıkarmak sağlıklı olmayabilir. Kararınızı mümkünse kendi veri ve görevlerinizle küçük bir test seti üzerinden doğrulamanız en güvenli yaklaşımdır. (Kaynaklar: \u003Ca href=\"https://cdn.openai.com/gpt-4o-system-card.pdf\">OpenAI GPT‑4o System Card\u003C/a>, \u003Ca href=\"https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md\">Meta Llama 3 Model Card\u003C/a>)\u003C/p>\n\n\u003Chr>\n\n\u003Ch2>Hızlı özet: OpenAI, Anthropic ve Meta (Llama) ne sunuyor?\u003C/h2>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>OpenAI (GPT‑4o):\u003C/strong> Çok modlu (metin/ses/görsel) ve konuşma odaklı kullanım senaryolarıyla öne çıkan bir model ailesi. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://cdn.openai.com/gpt-4o-system-card.pdf\">GPT‑4o System Card\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Anthropic (Claude):\u003C/strong> API üzerinden sunulan Claude modelleri için maliyet kalemlerini ve maliyet yönetimi pratiklerini anlatan resmi dokümantasyon bulunur. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/costs\">Anthropic Docs – Costs\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Meta (Llama 3):\u003C/strong> Model kartı, varyantlar, benchmark tabloları ve lisans/kullanım koşullarıyla birlikte paylaşılan açık model ekosistemi. Yerel çalıştırma ve özelleştirme senaryolarında güçlü bir aday. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md\">Llama 3 MODEL_CARD.md\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\n\u003Chr>\n\n\u003Ch2>Karşılaştırma kriterleri: Bir LLM seçerken nelere bakmalısınız?\u003C/h2>\n\u003Cp>Aşağıdaki kriterler, “model karşılaştırma” yaparken gerçek hayatta sonucu belirleyen başlıkların kısa bir listesidir. Bu listeyi bir satın alma/teknik değerlendirme kontrol listesi gibi kullanabilirsiniz.\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Kullanım senaryosu uyumu:\u003C/strong> Chatbot, kod asistanı, doküman analizi, görsel yorumlama, sesli asistan gibi görevler aynı modelde aynı kaliteyi vermeyebilir.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Girdi/çıktı biçimleri (modlar):\u003C/strong> Metin yanında görüntü ve ses işleme ihtiyacı varsa, çok modlu kabiliyetleri olan modeller avantajlıdır. OpenAI’nin GPT‑4o ailesi bu yönde konumlanır. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://cdn.openai.com/gpt-4o-system-card.pdf\">GPT‑4o System Card\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Dağıtım modeli:\u003C/strong> Sadece API mi, yoksa yerel/özel bulut dağıtımı mümkün mü? Açık model yaklaşımında (Llama gibi) operasyonel sorumluluk artar ama kontrol seçenekleri de genişler. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md\">Llama 3 Model Card\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Maliyet mantığı:\u003C/strong> Token bazlı fiyatlandırma, bağlamın (context) büyümesi ve yeniden denemeler toplam maliyeti etkiler. Fiyatlar hızla değişebildiğinden yayına/kuruluma yakın tarihte resmi sayfaları kontrol etmek gerekir. (Kaynaklar: \u003Ca href=\"https://openai.com/api/pricing/\">OpenAI API Pricing\u003C/a>, \u003Ca href=\"https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/costs\">Anthropic Costs\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Lisans ve kullanım koşulları:\u003C/strong> Özellikle açık modellerde (Llama) lisans şartları ve kabul edilebilir kullanım kuralları değerlendirilmelidir. Bu bölüm hukuki yorum gerektirebilir; şüphedeyseniz uzman görüşü almak doğru olur. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md\">Llama 3 Model Card\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Güvenlik ve risk yönetimi:\u003C/strong> Üreticilerin yayınladığı güvenlik değerlendirmeleri, risk çerçevesi ve sınırlılıklar kararınızı destekleyebilir; yine de kendi kullanım alanınız için ek testler gerekir. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://cdn.openai.com/gpt-4o-system-card.pdf\">GPT‑4o System Card\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\n\u003Chr>\n\n\u003Ch2>Yan yana karşılaştırma: Pratik karar tablosu\u003C/h2>\n\u003Cp>Aşağıdaki tablo “tek doğru” sunmaz; karar verirken tartışmayı yapılandırmak için hazırlanmıştır. Performans ve maliyet, seçtiğiniz model sürümüne, bağlam kullanımına ve ürün mimarinize göre değişir.\u003C/p>\n\u003Ctable>\n\u003Cthead>\n\u003Ctr>\n\u003Cth>Sağlayıcı\u003C/th>\n\u003Cth>Model ailesi (örnek)\u003C/th>\n\u003Cth>Güçlü olduğu alanlar\u003C/th>\n\u003Cth>Dikkat edilmesi gerekenler\u003C/th>\n\u003Cth>Kimler için uygun?\u003C/th>\n\u003C/tr>\n\u003C/thead>\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>OpenAI\u003C/td>\n\u003Ctd>GPT‑4o\u003C/td>\n\u003Ctd>Çok modlu kullanım (metin/ses/görsel), konuşma odaklı ürün senaryoları\u003C/td>\n\u003Ctd>API maliyeti token bazlıdır; fiyatlar ve ürün katmanları zamanla değişebilir\u003C/td>\n\u003Ctd>Hızlı entegrasyon isteyen ekipler; çok modlu prototip/ürün geliştirenler\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Anthropic\u003C/td>\n\u003Ctd>Claude\u003C/td>\n\u003Ctd>Maliyet kalemleri ve kullanım maliyetini izlemeye yönelik resmi dokümantasyon; metin ağırlıklı iş akışlarına uygun API kullanımı\u003C/td>\n\u003Ctd>Gerçek maliyet; bağlam boyutu, çıktı uzunluğu ve yeniden denemelerden etkilenir—kendi log’larınızla ölçüm gerekir\u003C/td>\n\u003Ctd>Metin ağırlıklı uygulamalar; maliyet görünürlüğünü süreçle yönetmek isteyen ekipler\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Meta\u003C/td>\n\u003Ctd>Llama 3 (8B/70B)\u003C/td>\n\u003Ctd>Yerel çalıştırma/özelleştirme esnekliği; model kartı ve lisans çerçevesiyle açık ekosistem\u003C/td>\n\u003Ctd>Operasyon yükü (barındırma, ölçekleme, güvenlik) size kalır; lisans koşulları değerlendirilmelidir\u003C/td>\n\u003Ctd>Kendi altyapısında çalıştırmak isteyenler; model üzerinde daha fazla kontrol arayanlar\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>Kaynaklar: OpenAI yetenek/risk çerçevesi için \u003Ca href=\"https://cdn.openai.com/gpt-4o-system-card.pdf\">GPT‑4o System Card\u003C/a>; OpenAI maliyet yaklaşımı için \u003Ca href=\"https://openai.com/api/pricing/\">API Pricing\u003C/a>; Anthropic maliyet dokümanları için \u003Ca href=\"https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/costs\">Costs\u003C/a>; Meta Llama ayrıntıları için \u003Ca href=\"https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md\">Llama 3 Model Card\u003C/a>.\u003C/p>\n\n\u003Chr>\n\n\u003Ch2>Senaryo bazlı seçim: Hangi işte hangi yaklaşım daha rahat çalışır?\u003C/h2>\n\n\u003Ch3>1) Çok modlu deneyimler (görsel yorumlama, sesli akışlar)\u003C/h3>\n\u003Cp>Ürününüzde \u003Cstrong>görüntü\u003C/strong> (ör. ekran görüntüsü/ürün fotoğrafı yorumlama) veya \u003Cstrong>ses\u003C/strong> (konuşma odaklı arayüz) varsa, modelin bu modları ne kadar “birinci sınıf” desteklediği kritik hale gelir. OpenAI, GPT‑4o’yu çok modlu ve konuşma odaklı yeteneklerle konumlandırır. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://cdn.openai.com/gpt-4o-system-card.pdf\">GPT‑4o System Card\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Pratik öneri:\u003C/strong> Çok modlu bir hedefiniz varsa, küçük bir “altın veri seti” oluşturun: 30–50 görsel, 30–50 kısa ses örneği ve bunlar için beklenen çıktı formatı. Aynı prompt şablonunu kullanıp yanıt tutarlılığına bakın.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>2) Uzun doküman okuma ve kurumsal içerik akışları\u003C/h3>\n\u003Cp>Uzun raporlar, sözleşmeler, teknik dokümantasyon veya birden çok dosyayı bağlamda tutma gibi işlerde iki konu öne çıkar: (1) uygulamanın uzun metni işleme stratejisi (parçalama, özetleme, alıntı/kanıt çıkarma) ve (2) \u003Cstrong>maliyet yönetimi\u003C/strong>. Anthropic’in maliyet dokümanları, kullanım maliyetini izlemek ve yönetmek için hangi kalemlere bakılacağını açıklar. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/costs\">Anthropic Docs – Costs\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Pratik öneri:\u003C/strong> Uzun dokümanlarda “tam metni tek seferde gönderme” yerine, içindekiler/özetleme + hedef bölüm çekme gibi aşamalı bir akış tasarlayın. Bu, maliyeti ve hatalı çıkarım riskini azaltabilir.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>3) Ürünü API ile hızlıca yayına almak\u003C/h3>\n\u003Cp>Birçok ekip için kritik soru şudur: “Önümüzdeki 2–4 haftada güvenilir bir prototip çıkarabilir miyiz?” Bu durumda API olgunluğu, araç ekosistemi ve faturalama netliği belirleyicidir. OpenAI, API fiyatlandırmasının token bazlı olduğunu resmi sayfasında açıklar. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://openai.com/api/pricing/\">OpenAI API Pricing\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Pratik öneri:\u003C/strong> İlk sprintte üç metriği izleyin: istek başına ortalama giriş token’ı, çıkış token’ı ve hata/yeniden deneme oranı. Daha sonra “maliyet/1000 istek” gibi iş metrikleriyle eşleştirin.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>4) Yerel çalıştırma, veri kontrolü ve özelleştirme\u003C/h3>\n\u003Cp>Bazı ürünler için veriyi dışarı çıkarmamak, gecikmeyi azaltmak veya modelin davranışını daha çok kontrol etmek önceliklidir. Meta’nın Llama 3 model kartı; varyantlar, değerlendirme bilgileri ve lisans/kullanım çerçevesiyle birlikte açık ekosisteme işaret eder. Bu tür bir yaklaşım, API maliyetinden bağımsız olarak altyapı maliyetleri ve operasyonel sorumlulukları gündeme getirir. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md\">Llama 3 Model Card\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Pratik öneri:\u003C/strong> Yerel çalıştırma düşünüyorsanız, yalnız “model kalitesi” değil; izleme, erişim kontrolü, güncelleme süreci, kapasite planlama ve olay müdahalesi (incident) gibi operasyon başlıklarını da bir proje kapsamına dahil edin.\u003C/p>\n\n\u003Chr>\n\n\u003Ch2>Maliyet karşılaştırmasını doğru yapmak: Token, bağlam ve sürpriz faturalar\u003C/h2>\n\u003Cp>LLM maliyeti çoğu zaman “model X daha ucuz” düz cümlesinden daha karmaşıktır. Çünkü pratikte maliyet; \u003Cstrong>token tüketimi\u003C/strong>, yanıt uzunluğu, tekrar denemeler, bağlam boyutu ve uygulama mimarisi ile şekillenir.\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>OpenAI:\u003C/strong> Resmi fiyat sayfası token bazlı fiyatlandırmayı ve model bazında ücretlendirme yaklaşımını açıklar. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://openai.com/api/pricing/\">OpenAI API Pricing\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Anthropic:\u003C/strong> Maliyet kalemlerini ve maliyetleri izlemeye yönelik önerileri dokümantasyonda ele alır. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/costs\">Anthropic Docs – Costs\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Meta Llama:\u003C/strong> Yerel çalıştırmada “token faturası” yerine altyapı (hesaplama, bellek, ölçekleme) maliyeti baskın olabilir; ayrıca lisans koşulları mutlaka dikkate alınmalıdır. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md\">Llama 3 Model Card\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Uygulanabilir mini hesap:\u003C/strong> Bir haftalık loglardan şu değerleri çıkarın: (1) ortalama giriş token’ı, (2) ortalama çıkış token’ı, (3) günlük istek sayısı. Sonra resmi fiyat sayfasındaki güncel oranlarla çarpıp “aylık tahmini” üretin. Bu hesabı her model için aynı iş yüküyle tekrarlayın.\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cem>Not:\u003C/em> Bu yazı fiyat rakamları vermiyor; çünkü fiyatlar ve paketler hızlı değişebilir. Yayına almadan önce resmi sayfaları tekrar kontrol edin. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://openai.com/api/pricing/\">OpenAI API Pricing\u003C/a>)\u003C/p>\n\n\u003Chr>\n\n\u003Ch2>Performansı adil test etmek: Kendi mini değerlendirme setinizi kurun\u003C/h2>\n\u003Cp>Üretici benchmark’ları yararlıdır; ancak farklı değerlendirme ayarları ve metodolojiler nedeniyle doğrudan kıyas yanıltıcı olabilir. Bu nedenle, model seçiminde \u003Cstrong>kendi kullanım senaryonuza benzeyen\u003C/strong> testler belirleyin. (Kaynaklar: \u003Ca href=\"https://cdn.openai.com/gpt-4o-system-card.pdf\">GPT‑4o System Card\u003C/a>, \u003Ca href=\"https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md\">Llama 3 Model Card\u003C/a>)\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Adım adım pratik test planı (1–2 gün)\u003C/h3>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>10 görev tanımlayın:\u003C/strong> Örn. müşteri e-postasını özetle, teknik metinden aksiyon çıkar, tabloyu açıklayıp hata bul, ürün açıklamasını kısa/uzun yaz, kod parçasını refactor et.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Her görev için “başarı ölçütü” yazın:\u003C/strong> Doğruluk, format uyumu (JSON/tablolaştırma), ton, kaynak/kanıt gerekliliği, güvenli yanıt sınırları vb.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Tek bir prompt şablonu kullanın:\u003C/strong> Böylece farkı model belirlesin; prompt farklılığı değil.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Aynı örnekleri 3 modelde çalıştırın:\u003C/strong> OpenAI / Anthropic / Llama (yerel veya hizmet üzerinden) mümkün olan en benzer koşullarla.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Skorlayın ve not alın:\u003C/strong> 1–5 puan; ayrıca “hata türü” etiketi ekleyin (format bozuldu, eksik gerekçe, aşırı uzun yanıt vb.).\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\n\u003Ch3>Basit bir puanlama rubriği\u003C/h3>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Doğruluk ve gerekçelendirme:\u003C/strong> Çıktı hedefle uyumlu mu, kritik noktaları kaçırıyor mu?\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Tutarlılık:\u003C/strong> Aynı girdide tekrar çalıştırınca benzer kaliteyi koruyor mu?\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Biçim disiplini:\u003C/strong> İstenen formatı (madde işareti, tablo, alan listesi) bozuyor mu?\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Maliyet/latency etkisi:\u003C/strong> Daha iyi yanıt için gereksiz uzun yanıt üretiyor mu?\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\n\u003Chr>\n\n\u003Ch2>Güvenlik, uyumluluk ve kullanım koşulları: Kısa kontrol listesi\u003C/h2>\n\u003Cp>Bu bölüm hukuki veya düzenleyici danışmanlık yerine geçmez; amaç, ekiplerin “atlamaması gereken” başlıkları görünür kılmaktır.\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Lisans ve kabul edilebilir kullanım:\u003C/strong> Açık model kullanıyorsanız (Llama gibi) lisans şartlarını ve kullanım koşullarını okuyun, ürününüzle uyumunu değerlendirin. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md\">Llama 3 Model Card\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Güvenlik dokümantasyonu:\u003C/strong> Sağlayıcıların yayımladığı sistem kartları, risk değerlendirmeleri ve sınırlılık notları seçim sürecinde yardımcı olur. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://cdn.openai.com/gpt-4o-system-card.pdf\">GPT‑4o System Card\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Veri işleme ve erişim kontrolü:\u003C/strong> Uygulama düzeyinde kayıt/log politikası, anahtar yönetimi ve yetkilendirme gibi konular, model seçimi kadar kritiktir.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\n\u003Chr>\n\n\u003Ch2>Sonuç: Hızlı karar ağacı\u003C/h2>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Görsel/ses gibi çok modlu bir ürün mü?\u003C/strong> Önce çok modlu yetenekleri güçlü bir aileyi test edin (ör. GPT‑4o). (Kaynak: \u003Ca href=\"https://cdn.openai.com/gpt-4o-system-card.pdf\">GPT‑4o System Card\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Metin ağırlıklı iş + maliyet görünürlüğü önemli mi?\u003C/strong> Claude için maliyet dokümantasyonunu referans alarak POC yapın ve kendi log’larınızla ölçün. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/costs\">Anthropic Costs\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Yerel çalıştırma/özelleştirme öncelik mi?\u003C/strong> Llama 3 model kartı ve lisans koşullarını inceleyip altyapı planı çıkarın. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md\">Llama 3 Model Card\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Kararsızsanız:\u003C/strong> 10 görevlik mini test seti + 1 haftalık maliyet ölçümü ile üç seçeneği aynı koşullarda deneyin.\u003C/li>\n\u003C/ul>","OpenAI, Anthropic ve Meta Llama: Doğru LLM’yi Nasıl Seçersin","OpenAI GPT‑4o, Anthropic Claude ve Meta Llama 3’ü yetenek, dağıtım ve maliyet yaklaşımıyla karşılaştırın; seçim için kısa kontrol listesi alın.","LLM karşılaştırma, OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, Meta Llama 3, model seçimi, LLM maliyet, token fiyatlandırma, self-hosted LLM, çok modlu yapay zeka","llm-karsilastirmasi-openai-anthropic-ve-meta-llama-modelleri-nasil-secilir","2026-03-10T15:43:12.000Z",{"id":16,"title":17,"slug":18},803,"AI Model Karşılaştırmaları","ai-model-karsilastirmalari",{"id":20,"name":21,"nickname":22,"slug":23},213,"Kübra Taş","Kübrataş","kubra-tas","/media/blog/a4ac578fdee3db6e8820ff42b5591440.jpg","/media/blog/a4ac578fdee3db6e8820ff42b5591440_thumb.jpg","/media/blog/a4ac578fdee3db6e8820ff42b5591440.webp","/media/blog/a4ac578fdee3db6e8820ff42b5591440_thumb.webp",null,{"minutes":30,"wordCount":31,"imageCount":32,"formatted":33},8,1444,0,"8 dk okuma süresi","/blog/ai-model-karsilastirmalari/llm-karsilastirmasi-openai-anthropic-ve-meta-llama-modelleri-nasil-secilir",[],["Reactive",37],{"title":7,"subTitle":17,"image":24},["Reactive",39],{"title":10,"meta":40,"link":75},[41,43,45,48,51,54,57,60,63,66,69,71,73],{"hid":42,"name":42,"content":11},"description",{"hid":44,"name":44,"content":12},"keywords",{"hid":46,"name":46,"content":47},"author","Prompt Rehberleri & AI İçerik",{"hid":49,"name":49,"content":50},"robots","index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1",{"hid":52,"property":52,"content":53},"og:type","website",{"hid":55,"property":55,"content":56},"og:title","Prompt Rehberleri & AI İçerik | Yapay Zekâda Etkili Prompt Yazımı",{"hid":58,"property":58,"content":59},"og:description","Prompt Rehberleri & AI İçerik, yapay zekâ araçları için etkili prompt teknikleri ve örneklerle kullanıcıların verimli sonuç almasını sağlar.",{"hid":61,"property":61,"content":62},"og:image","https://promptolustur.com/media/blog/a4ac578fdee3db6e8820ff42b5591440.jpg",{"hid":64,"property":64,"content":65},"og:url","https://promptolustur.com/blog/ai-model-karsilastirmalari/llm-karsilastirmasi-openai-anthropic-ve-meta-llama-modelleri-nasil-secilir",{"hid":67,"name":67,"content":68},"twitter:card","summary_large_image",{"hid":70,"name":70,"content":56},"twitter:title",{"hid":72,"name":72,"content":59},"twitter:description",{"hid":74,"name":74,"content":62},"twitter:image",[76,78],{"rel":77,"href":65},"canonical",{"rel":79,"href":80},"amphtml","https://amp.promptolustur.com/blog/ai-model-karsilastirmalari/llm-karsilastirmasi-openai-anthropic-ve-meta-llama-modelleri-nasil-secilir",["Reactive",82],{"@context":83,"@graph":84},"https://schema.org",[85,98],{"@type":86,"headline":10,"image":62,"author":87,"publisher":90,"datePublished":14,"dateModified":14,"mainEntityOfPage":96,"description":11},"BlogPosting",{"@type":88,"name":21,"url":89},"Person","https://promptolustur.com/yazarlar/kubra-tas",{"@type":91,"name":47,"logo":92},"Organization",{"@type":93,"url":94,"width":95,"height":95},"ImageObject","https://promptolustur.com/img/icons/favicon.png",32,{"@type":97,"@id":65},"WebPage",{"@type":99,"itemListElement":100},"BreadcrumbList",[101,106,110,113],{"@type":102,"position":103,"name":104,"item":105},"ListItem",1,"Ana Sayfa","https://promptolustur.com",{"@type":102,"position":107,"name":108,"item":109},2,"Blog","https://promptolustur.com/blog",{"@type":102,"position":111,"name":17,"item":112},3,"https://promptolustur.com/blog/ai-model-karsilastirmalari",{"@type":102,"position":114,"name":7,"item":65},4]