Üç soru ve cevap: Yapay zeka kodlaması gerçekten işe yaradığında

Vibe Coding ile geliştiriciler teknik uygulamayı (sözdizimi, ortak metin, mantıksal yapılar) neredeyse tamamen büyük bir dil modeline devreder. İnsanlar artık bireysel kod satırlarının yazarları olarak hareket etmiyor, yalnızca uygulamanın istenen davranışını ve mimarisini belirtiyorlar. Peki böyle bir projenin pratikteki maliyeti nedir? Yeni iX 6/2026'nın kapak yazarı Stefan Müller, nelere dikkat etmeniz gerektiğini açıklıyor.

Basitçe söylemek gerekirse, Vibe Coding ile bir projenin bütçesini ve token maliyetlerini nasıl tahmin edebilirsiniz?

Bir token bütçe modeli veya kısaca TBM birçok farklı faktöre dayanmaktadır. Bu nedenle genel bir tahmin yapmak doğal olarak biraz zordur, özellikle de yazılım projeleri büyük ölçüde farklılık gösterebildiğinden. Opus 4.6 veya 4.7 gibi üst düzey bir modelle, aslında profesyonel projeler için her zaman 3.000 ile 15.000 Euro aralığındayız; modeli belirli özelliklerle kontrol eden yazılım geliştiriciler ne kadar karmaşıksa, genellikle önemli ölçüde daha düşük. Bu eşiği aşan bir proje yaşamadım bugüne kadar. TBM'yi internet hesap makinesi olarak da yayınladım.

Titreşim kodlamanın en büyük maliyet etkenleri nelerdir?

Bu bir yandan projenin belirlenmesinde insani hazırlık çalışmasıdır. Bir spesifikasyon ne kadar iyi düşünülmüşse yapay zeka temsilcilerinin onun üzerinde çalışması o kadar kolay olacaktır. Gereksinimler ve bunların uygulanması belirsiz kalırsa işler hızla pahalı hale gelebilir.

Öte yandan modelin kalitesi çok önemli: Açık kaynak sektörüne girersek token bütçeleri hızla patlayacak. Bu mutlaka yüksek maliyetlere yol açmaz, çünkü modelin kalitesi düştükçe milyon başına sembolik fiyat bile düşer (her ne kadar DeepSeek V4 gibi modellerin kendileri bu mantığı bozsa da). Ortaya çıkan kodun sürekli iyileştirilmesi ve “düzeltilmesi” nedeniyle personel maliyetleri yüksektir. Bu aynı zamanda gizli bir maliyet faktörüdür: Yazılım geliştiricileri hüsrana uğrarsa, bu yaklaşımın daha fazla kullanılması gelecekte daha az kabul görecektir.

Açık kaynaklı modeller söz konusu olduğunda, yapay zekanın kullanımını güçlü bir şekilde sınırlandırırdım ve bunun yalnızca geliştirme sürecinde seçici olarak desteklenmesini sağlardım; örneğin basit testler veya somut örneklere ve referanslara dayalı standart metinlerin yazılması için.

Makine tarafından oluşturulan kod ne zaman özellikle ekonomik açıdan anlamlı olur?

Makine tarafından oluşturulan kodun, sonuçlara hızlı bir şekilde ihtiyaç duyulduğunda, “nasıl” sorusunun o kadar da önemli olmadığı, daha ziyade sonucun ilgi odağı olduğu durumlarda özellikle yararlı olduğunu düşünüyorum. Vibe Coding aynı zamanda gelecekte şirketlerin sayısız işleve sahip büyük çözümlere başvurmak zorunda kalmadan kendi yazılım bileşenlerini oluşturmalarına da olanak tanıyacak. Satıcının blokajı yavaş ama emin adımlarla kırılıyor. Aynı zamanda yazılım üreticileri, Vibe Coding'i günlük işlerinin dışındaki müşteri ihtiyaçlarını karşılamak ve böylece yeni hedef grupların önünü açmak için de kullanabilirler.

Stefano, yanıtların için çok teşekkürler! Yeni iX'te Vibe kodlaması için bütçelerin ve token maliyetlerinin nasıl tahmin edileceğine dair bir genel bakış mevcuttur. Ayrıca BT danışmanlıklarında ve yazılım evlerinde yapay zeka destekli geliştirme maliyetlerinin ne olduğunu göstereceğiz ve yapay zeka ağ geçitlerinin maliyet kontrol araçları olarak neler yapabileceğini analiz edeceğiz. Okuyucular tüm bunları ve daha birçok konuyu şu anda Haberler Shop'ta veya gazete bayilerinde bulunan Haziran sayısında bulacaklar.

“Üç Soru ve Cevap” serisinde iX, günümüzün BT zorluklarının özüne inmek istiyor; ister bilgisayar önündeki kullanıcının bakış açısı, ister yöneticinin bakış açısı, ister bir yöneticinin günlük yaşamı. Günlük uygulamalarınızdan veya kullanıcılarınızdan önerileriniz var mı? Hangi konuyu kısa ve doğrudan okumak istersiniz? O halde bize yazmaktan veya forumda yorum bırakmaktan çekinmeyin.

(yardımcı)