Blog on jqknono Blogs

Project Translator VSCode Eklentisi ile Proje Çok Dilli Yerelleştirme Gerçekleştirme

https://blog.jqknono.com (jqknono) — Thu, 26 Feb 2026 14:00:00 +0800

Project Translator, AI tabanlı proje seviyesinde çok dilli otomatik çeviri yapabilen, kod yapısını korurken belge yerelleştirmesini verimli bir şekilde tamamlayan güçlü bir VSCode eklentisidir.

GPT-5.3-Codex İlk Deneyim: Şaşkınlıktan Rasyonel Değerlendirmeye

https://blog.jqknono.com (jqknono) — Tue, 17 Feb 2026 10:30:00 +0800

OpenAI, GPT-5.3 resmi sürümü henüz yayınlanmadan önce GPT-5.3-Codex adlı özelleştirilmiş modeli öncelikli olarak sundu. Ticari mantık açısından bu karar anlaşılması zor değil. GPT-5.3-Codex, standart GPT-5.3 ile aynı fiyatlandırmaya sahip, ancak çıktısı daha aktif, yürütme süresi daha kısa ve bellek kullanımı daha az, bu da daha yüksek kar marjı anlamına geliyor. OpenAI için GPT-5.3-Codex açıkça daha maliyet etkin bir seçenek.

GPT-5.3-Codex’in yayınlandığı ilk hafta, kullanım deneyimi gerçekten şaşırtıcıydı. Modelin yanıt hızı önceki sürümlerden belirgin şekilde daha iyiydi ve kod üretimindeki geri bildirim çok hızlıydı. Hızlı yineleme ve sık etkileşim gerektiren geliştirme senaryolarında bu verimlilik artışı somut bir üretkenlik iyileşmesi sağladı. Kısa sürede birden fazla çözüm elde etmek ya da fikirleri hızlıca doğrulamak gerektiğinde, Codex’in aktif çıktı özelliği özellikle faydalı oldu.

DoH ve DoT Teknolojilerinin Karşılaştırmalı Analizi

https://blog.jqknono.com (jqknono) — Wed, 11 Feb 2026 00:00:00 +0800

DNS over HTTPS (DoH) ve DNS over TLS (DoT), DNS sorgularının güvenli aktarımını farklı protokol yığınlarıyla gerçekleştiren iki yaygın şifreli DNS aktarım yöntemidir. DoT standardı RFC 7858 tarafından tanımlanmışken, DoH DNS Queries over HTTPS (DoH) standardıyla belirlenmiştir. Bu iki teknoloji arasındaki temel farkı anlamak için ağ protokolü katman yapısından başlayarak analiz etmek gerekir.

Ağ Protokolü Katman Yapısı

Modern ağ protokolleri katmanlı bir tasarım benimser ve her katman farklı işlevler sunar. DNS bir uygulama katmanı protokolü (L7) olarak, belirli bir aktarım yöntemine bağlı değildir ve çeşitli taşıma protokolleri üzerinde çalışabilir.

OpenRouter gpt-oss-120b Modelinin Çince İstekleri Desteklememesi Hakkında Hata Ayıklama Kaydı

https://blog.jqknono.com (jqknono) — Mon, 09 Feb 2026 22:00:00 +0800

OpenRouter tarafından sunulan ücretsiz model API’sini kullanırken, beni şaşırtan bir sorunla karşılaştım. Aynı istek yapısı, sadece istem (prompt) dilini değiştirdiğimde tamamen farklı sonuçlar verdi.

Sorunun Tekrarlanması

Test için openai/gpt-oss-120b:free modelini kullandım. İki istek arasındaki tek fark istem dilindi. İlk istek Çince bir istem kullanıyor:

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -d '{
  "model": "openai/gpt-oss-120b:free",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你是一个专业的本地化翻译专家"
    }
  ]
}'

Bu istek her zaman 429 durum kodu döndürüyor; bu, isteklerin çok sık yapıldığını veya kota sınırının aşıldığını ifade ediyor. Ancak İngilizce bir istem kullandığımda:

Ücretsiz Yapay Zeka İkon Oluşturma Araçları Derlemesi

https://blog.jqknono.com (jqknono) — Mon, 02 Feb 2026 10:00:00 +0800

Yapay zeka teknolojisinin gelişmesiyle, tasarımcılar ve geliştiriciler artık basit metin istemleri aracılığıyla çeşitli ikonları hızlıca oluşturabilirler. Bu ücretsiz yapay zeka ikon oluşturma araçları, tasarım eşiğini büyük ölçüde düşürerek, profesyonel tasarım becerilerine sahip olmayan kullanıcıların da yüksek kaliteli görsel öğeler oluşturmasını sağlar. Aşağıdaki araçların hepsi metin açıklaması ile görüntü oluşturmayı destekler, çıktı formatı genellikle PNG veya SVG’dir ve bazı araçlar ayrıca stil ve renk ayarlama işlevleri sunar.

Freepik AI图示生成器, metin açıklamasına göre SVG veya PNG formatında ikonlar oluşturabilen çevrimiçi bir yapay zeka ikon oluşturma aracıdır. Bu araç web tasarımı ve UI tasarımı senaryoları için oldukça uygundur, ücretsiz kullanıcılar kullanabilir ancak günlük oluşturma sayısı sınırlaması vardır. Hızlıca ikon materyali elde etmenin gereken tasarım işleri için, Freepik kolay bir çözüm sunar.

Vibe Kodlamanın Ekonomik Formülü ve Kritik Noktalar

https://blog.jqknono.com (jqknono) — Wed, 07 Jan 2026 10:00:00 +0800

Yapay zeka kodlama araçlarının ücretlendirme modelleri üç ana başlıkta toplanabilir:

Token bazlı ücretlendirme: API’ler, Claude Code (Claude Pro), Codex Cli (ChatGPT Plus), Zhipu Lite/Pro, Cursor yeni sürüm vb. temelde hepsi token bazlı ücretlendirmeye dayanır, bazı ürünler paket indirimleri sunabilir.
API çağırı sayısı bazlı ücretlendirme: OpenRouter (ücretsiz kota), ModelScope, Gemini Code Assistant (günlük 1000), Chutes vb.
Prompt sayısı bazlı ücretlendirme: Cursor eski sürüm (500), Github Copilot (300) vb.

Bu üç model temelde aynı “model çıkarımı ve bağlam işleme” maliyetini yansıtır, farklar fiyatlandırma granülitesi ve limit biçiminde ortaya çıkar.

Windows'da Uzaktan Tarayıcı Hata Ayıklama Noktası Kurma

https://blog.jqknono.com (jqknono) — Thu, 01 Jan 2026 10:30:00 +0800

Bu belge, Windows ana makinesinde Chrome’ı çalıştırıp CDP üzerinden LAN’daki Linux istemciler veya MCP bağlantıları için kontrol edilebilir bir tarayıcı hata ayıklama noktası nasıl sunulacağını açıklar. Çözümün temeli, Chrome’ın yalnızca 127.0.0.1’e dinlemesi, portproxy üzerinden LAN adresine eşlenmesi ve ardından güvenlik duvarı üzerinden uzak kaynakların kısıtlanmasıdır.

Topoloji ve Akış

Aşağıdaki diyagram, Windows ana makinesi içinde portların nasıl yönlendirildiğini ve istemcilerin LAN adresi üzerinden nasıl erişim sağladığını gösterir.

flowchart TB
    subgraph Windows
        A[Chrome DevTools 127.0.0.1:9222] --> B[portproxy 192.168.31.2:9222]
        B --> C[Windows Firewall]
    end
    D[Linux Client] -->|CDP| B

    classDef local fill:#2c3e50,stroke:#ecf0f1,stroke-width:2px,color:#ecf0f1
    classDef proxy fill:#3498db,stroke:#2980b9,stroke-width:2px,color:#fff
    classDef firewall fill:#f39c12,stroke:#d35400,stroke-width:2px,color:#fff
    classDef client fill:#27ae60,stroke:#229954,stroke-width:2px,color:#fff

    class A local
    class B proxy
    class C firewall
    class D client

Chrome’ı Başlatma

Önerilen yaklaşım, bağımsız bir kullanıcı dizini kullanmak ve uzaktan hata ayıklama adresini açıkça belirtmektir; böylece Chrome yalnızca yerel makineye hata ayıklama portunu açar. Aşağıdaki örnek, 9222 portu üzerinden gösterim yapar; gerçek duruma göre ayarlamalısınız.

Teknik Bloglar Öldü

https://blog.jqknono.com (jqknono) — Tue, 23 Dec 2025 17:05:13 +0800

Geçtiğimiz yıllarda yapay zeka (AI) yazı yazma araçları, özellikle ChatGPT, Claude gibi isimler hızla yaygınlaştı. Bu araçlar akıcı teknik makaleler üretebilir ve hatta insan yazarlarının yazı stillerini taklit edebilir. Bu değişim, teknik blog yazarları arasında “teknik bloglar öldü” şeklinde bir tartışma yarattı. Bu yazıda, AI’nın teknik bloglar üzerindeki etkisini inceleyecek ve teknik blogların geleceğini analiz edeceğiz.

AI Yazı Yazma Araçlarının Yükselişi

AI yazı yazma araçlarının temel yeteneği, doğal dili anlayıp yüksek kaliteli metin üretebilmektir. Teknik blog yazarları için bu araçlar taslak oluşturabilir, ilham sağlayabilir veya doğrudan tam bir makale çıkarabilir. Örneğin, bir yazar karmaşık bir kavramı açıklamak istediğinde, AI net bir açıklama paragrafı üretebilir; yazar zamanı kısıtlı olduğunda ise AI hızlıca bir eğitim makalesi düzenleyebilir.

OpenAI'nın İsimlendirme Sanatına Bir Bakış

https://blog.jqknono.com (jqknono) — Fri, 12 Dec 2025 11:46:01 +0800

Burada https://platform.openai.com/docs/models/ OpenAI’ın tüm modelleri kaydedilmiştir.

Çok eskilere gitmeye gerek yok, GPT-4 serisi ve aynı nesil modellerden başlayalım, işte derlediğim tablo:

İsim	Açıklama	Model Kartı Bağlantısı
`ChatGPT-4o`	ChatGPT’te kullanılan GPT-4o modeli	https://platform.openai.com/docs/models/chatgpt-4o-latest
`GPT-4`	Eski yüksek zekalı bir GPT modeli	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4
`GPT-4 Turbo`	Eski yüksek zekalı bir GPT modeli	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4-turbo
`GPT-4 Turbo Preview`	Kullanım dışı Eski hızlı bir GPT modeli	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4-turbo-preview
`GPT-4.1`	Akıl yürütme gerektirmeyen en akıllı model	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4.1
`GPT-4.1 mini`	GPT-4.1’in daha küçük, daha hızlı versiyonu	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4.1-mini
`GPT-4.1 nano`	GPT-4.1’in en hızlı, en uygun maliyetli versiyonu	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4.1-nano
`GPT-4.5 Preview`	Kullanım dışı büyük model.	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4.5-preview
`GPT-4o`	Hızlı, akıllı, esnek GPT modeli	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o
`GPT-4o Audio`	Ses giriş ve çıkışları yapabilen GPT-4o modelleri	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-audio-preview
`GPT-4o mini`	Odaklı görevler için hızlı, uygun fiyatlı küçük model	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini
`GPT-4o mini Audio`	Ses giriş ve çıkışları yapabilen daha küçük model	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini-audio-preview
`GPT-4o mini Realtime`	Metin ve ses giriş/çıkışları için küçük gerçek zamanlı model	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini-realtime-preview
`GPT-4o mini Search Preview`	Web araması için hızlı, uygun fiyatlı küçük model	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini-search-preview
`GPT-4o mini Transcribe`	GPT-4o mini destekli konuşmayı metne dönüştürme modeli	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini-transcribe
`GPT-4o mini TTS`	GPT-4o mini destekli metinden sese dönüştürme modeli	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-mini-tts
`GPT-4o Realtime`	Gerçek zamanlı metin ve ses giriş/çıkışları yapabilen model	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-realtime-preview
`GPT-4o Search Preview`	Chat Completions’ta web araması için GPT modeli	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-search-preview
`GPT-4o Transcribe`	GPT-4o destekli konuşmayı metne dönüştürme modeli	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-transcribe
`GPT-4o Transcribe Diarize`	Konuşmacıları tanımlayan transkripsiyon modeli	https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o-transcribe-diarize
`o1`	Önceki tam o-serisi akıl yürütme modeli	https://platform.openai.com/docs/models/o1
`o1-mini`	o1’e alternatif küçük bir model	https://platform.openai.com/docs/models/o1-mini
`o1-pro`	Daha iyi yanıtlar için daha fazla hesaplama gücüne sahip o1	https://platform.openai.com/docs/models/o1-pro
`o3`	Karmaşık görevler için akıl yürütme modeli, GPT-5’in öncüsü	https://platform.openai.com/docs/models/o3
`o3-pro`	Daha iyi yanıtlar için daha fazla hesaplama gücüne sahip o3	https://platform.openai.com/docs/models/o3-pro
`o3-mini`	o3’e alternatif küçük bir model	https://platform.openai.com/docs/models/o3-mini
`o4-mini`	Hızlı, uygun maliyetli akıl yürütme modeli, GPT-5 mini’nin öncüsü	https://platform.openai.com/docs/models/o4-mini

Ses(Audio), Gerçek Zamanlı(Realtime), Arama(Search), Konuşmayı metne dönüştürme(Transcribe), Metinden sese(TTS) gibi senaryolar için tüm modeller mevcut.
Aynı senaryo için, örneğin ses Audio senaryosunda, GPT-4o Audio ve GPT-4o mini Audio olmak üzere iki model sunuluyor, kullanıcılar sonuçları kabul edip edemeyeceklerine karar vermek için denemeler yapmalı.
Konuşmayı metne dönüştürme Transcribe senaryosunda, GPT-4o Transcribe, GPT-4o mini Transcribe, GPT-4o Transcribe Diarize olmak üzere üç model sunuluyor.
ChatGPT-4o, GPT-4o‘nun özel bir versiyonudur, ChatGPT’te kullanılır, diğer senaryolarda kullanılamaz.
GPT-4.1, GPT-4‘ten daha iyidir, bu sezgisel olarak anlaşılır, ancak GPT-4o(4 o) ile GPT-4.1 veya GPT-4 karşılaştırması kolay değil. Zaman çizelgesinde önce GPT-4, sonra GPT-4o, daha sonra GPT-4.1 ortaya çıktı, yine de GPT-4o ve GPT-4.1‘in hangisinin daha iyi olduğunu söylemek mümkün değil.
Burada “iyi” tanımına değinelim, kişisel olarak matematik ve akıl yürütme sonuçlarının doğruluk oranını “iyi” olarak tanımlıyorum, “hız"ı kesinlikle “iyi” tanımına dahil etmiyorum. Ancak OpenAI önceden hız ve zekayı eşit önemde görüyordu, bu yüzden garip model karşılaştırmaları ortaya çıktı. GPT-5 çağına girildiğinde, OpenAI’nin hızdan vazgeçip zekayı hedeflediğini görmek sevindirici, böylece model karşılaştırmalarında belirsizlik kalmadı. Hızlı ama yanlış bir cevap zaman kaybıdır, anlamsızdır.

Öncelikli sunucu alımı büyük bir kazançtır

https://blog.jqknono.com (jqknono) — Fri, 05 Dec 2025 11:51:04 +0800

Hiçbir zaman açık bir toplulukta reklamını yapmadığım büyük bir kazanç var, o da Aliyun’un öncelikli sunucularının çok uygun fiyata olması.

Uzun vadeli büyük indirimler

Başlık çubuğunda %90’a varan tasarruf olarak yazdıkları, abartılı değil. Popüler konfigürasyonlu sunucular genellikle %20 indirimle çarpılıyor, yani iki katı indirim, biraz daha az popüler konfigürasyonlar %9 indirime kadar çıkabiliyor, yani bir katın altına düşüyor.

Popüler sunucular iki kategoriye ayrılıyor: birincisi 2c2g, 2c4g gibi küçük ölçekli giriş seviyesi sunucular, diğeri ise CPU/bellek dengeli tip sunucular, örneğin 1:2 (4c8g), 1:4 (4c16g, 8c32g) gibi. Bu tip sunucular biraz daha az indirim yapıyor.