Girişimci · eğitmen entegrasyonu · 7 dk okuma
Gemini'yi İşine Nasıl Entegre Edersin? — Eğitmen Model Olarak Ilura'da
Google Gemini'yi (2.5 Pro, 2.5 Flash) Ilura'da eğitmen model olarak bağla — kendi API anahtarınla. Yerel agent'ı senin tarzında yetiştirir; çok dilli içerik ve büyük bağlam için güçlü tercih.
Adım adım
- 1
Google AI Studio'da API anahtarı oluştur
aistudio.google.com → Get API key → 'Create API key in new project'. Anahtar otomatik gösterilir; güvenli yerde sakla. Google Cloud Console'da ayrıca bütçe uyarısı ayarla — beklenmedik fatura olmasın.
- 2
Ilura'da Ayarlar → Eğitmen Anahtarları
Tezgah'ı aç → Ayarlar → Eğitmen modelleri sekmesi. Google satırına anahtarı yapıştır. Anahtar OS keyring'inde şifreli saklanır; config dosyasına yazılmaz.
- 3
Eğitmen modeli seç
Açılır menüden Gemini 2.5 Pro (önerilen — kalite + 2M token bağlam), Gemini 2.5 Flash (hızlı + çok daha ucuz, basit görevler) veya Gemini 2.5 Flash-8B (mikro görevler) seç.
- 4
Yerel modelle agent yarat
Üç soruyla agent tanımla. Tezgah donanımına göre yerel model önerir (Llama 3.1 8B / Mistral 7B / Qwen 2.5 7B). Yerel model günlük çalışmayı yapar.
- 5
Onay/red akışıyla örnek topla
İlk hafta agent kararlarını sen onaylar/düzeltirsin. Tezgah bu kararları yerel sqlite'ta saklar — bulut'a göndermez.
- 6
Haftalık eğitim seansı tetikle
Tipik 50-100 örnek toplandığında Tezgah sorar: 'Eğitmene gönderelim mi?'. Sen onaylarsın; özetleme + PII maskeleme adımı otomatik. Anonimleştirilmiş örnek Gemini'ye gider.
- 7
Adapter'ı yerel modele uygula
Gemini tercih çiftleri ve yönlendirme cümleleri üretir. Tezgah bunları LoRA adapter'a çevirir (~5 dk); senin onayınla yerel modele uygular. Yerel agent biraz daha 'senin tarzında'.
Kısa cevap
Google Gemini’yi (2.5 Pro önerilen, Flash veya Flash-8B da seçenek) Ilura’da eğitmen model olarak bağlarsın. Senin Google AI API anahtarın → Tezgah Ayarlar → eğitmen olarak seç. Günlük çalışma yerel modelde (Llama/Mistral/Qwen) yapılır; haftalık eğitim seansında Gemini senin onay/red kararlarını okur, yerel modele LoRA adapter üretir. Çok dilli görev ve büyük bağlam için Gemini öne çıkar.
Niye Gemini eğitmen?
Üç gerçek:
1. En büyük bağlam penceresi
| Eğitmen | Bağlam |
|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | 2M token |
| Claude Sonnet 4.6 | 200K token |
| GPT-4o | 128K token |
Bu fark eğitim seansında kayda değer. Tezgah 200-300 örneği tek seansta Gemini’ye verebilir; tüm haftalık örüntü bütün halinde değerlendirilir.
2. Çok dilli güç
Türkçe + İngilizce karışık görevlerde (uluslararası müşteri yazışmaları, çoklu dilde belge incelemesi) Gemini’nin diller arası geçişleri öne çıkıyor. Sonnet ve GPT-4o de iyi ama Gemini bir adım daha tutarlı.
Saf Türkçe görev için Sonnet daha avantajlı; çok dilli için Gemini.
3. Maliyet
| Model | Input ($/M) | Output ($/M) |
|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3 | $15 |
| GPT-4o | $5 | $15 |
Gemini Pro input maliyetinde belirgin avantajlı. Eğitim seansları çoğunlukla input-ağır olduğundan (yüzlerce örnek + bağlam) toplam fatura daha düşük çıkar.
Google AI API anahtarı — adım adım
1. Anahtarı oluştur
aistudio.google.com → Get API key → “Create API key in new project”. Anahtar otomatik gösterilir; güvenli yerde sakla.
Önemli: Eğitmen olarak kullanmak için faturayı aktifleştir (pay-as-you-go). Ücretsiz tier’da veriler eğitime kullanılır — bu eğitmen kullanımına uygun değil.
2. Bütçe uyarısı ayarla
Google Cloud Console → Billing → Budgets & alerts → “Create Budget”. Tipik girişimci için:
- Limit: $50/ay
- Uyarı eşiği: %50, %75, %100
Beklenmedik faturalar bu sınırla engellenir.
3. Modeli seç
Eğitmen olarak üç seçenek:
| Model | Token fiyatı (input/output) | Kullanım |
|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | $1.25/M / $10/M | Önerilen — kalite + 2M bağlam |
| Gemini 2.5 Flash | $0.30/M / $2.50/M | Bütçe odaklı, basit görevler |
| Gemini 2.5 Flash-8B | $0.075/M / $0.30/M | Mikro görevler — eğitmen için sınırlı |
Pro 2.5 çoğu girişimci için doğru tercih. Bütçe sıkıysa Flash; eğitmen görevi için Flash-8B genelde yetersiz kalıyor.
Tezgah’ta eğitmen anahtarını bağla
Adımlar:
- Tezgah’ı aç
- Ayarlar (sağ üst, dişli)
- Eğitmen modelleri sekmesi
- Google satırı → “Anahtar ekle” → API anahtarını yapıştır
- Test bağlantısı → “Bağlantı tamam ✓” mesajı
- Eğitmen olarak Gemini 2.5 Pro seç → Kaydet
Anahtar OS keyring’inde şifreli saklanır.
Haftalık eğitim seansında neler oluyor?
Diyelim ki Defne adlı agent (içerik üretimi) bir hafta boyunca blog taslakları + sosyal medya post’ları üretti. 78 onay, 34 düzeltme, 8 ertele = 120 örnek topladı.
Tezgah sorar:
“Bu hafta 120 örnek topladık. Eğitmene gönderelim mi?”
Sen “evet” dersin. Arka planda olan:
1. Özetleme
Her örnek tam metin değil, yapısal iskelet halinde. Gerçek içerik metni yok; sadece tip + sahibinin tercihleri.
2. PII maskeleme
Telefon, e-posta, TC, IBAN, isim → otomatik maskelenir. Maskeleme öncesi insan-okunabilir önizleme; sen “tamam” dersen gönderilir.
3. Gemini’ye istek
Anonim örnekler 2.5 Pro’ya verilir. Tezgah eğitmen modele şu soruyu sorar:
“Bu kullanıcının düzelttiği içerik tarzlarını analiz et. Hangi yapısal/üslupsal örüntüleri tespit ediyorsun? Yerel modele tercih çiftleri olarak hangi yönlendirmeleri verebiliriz?”
Gemini Pro:
- Düzeltme örüntülerini gruplar
- Tercih çiftleri üretir (kötü → düzeltilmiş)
- Yönlendirme cümleleri yazar
- Çok dilli ipuçları varsa (TR+EN karışık metinde) onları da yakalar
4. LoRA adapter
Tercih çiftleri DPO formatında yerel modele küçük bir adapter olarak uygulanır.
5. Yerel modele uygula
Sen “uygula” dersin. Yerel model artık:
- Senin içerik tonunu daha iyi yakalıyor
- Önceki düzeltme örüntülerini tekrar etmiyor
- Çok dilli görevde dil geçişlerini daha tutarlı yapıyor
Sonraki hafta Defne’nin önerdiği taslakların düzeltme oranı düşer.
Hibrit kullanım deseni
Pratik yaklaşım:
| İş | Araç |
|---|---|
| Genel taslak yazma (kişisel) | Gemini.google.com web sürümü |
| Şirket agent’ının günlük çalışması | Yerel model (Llama/Mistral/Qwen) |
| Şirket agent’ının haftalık eğitimi | Google AI API → Tezgah eğitmen |
| Hassas veri (KVKK §6) | Pod izole, eğitmen yok, tüm öğrenme yerel |
İki tüketim şekli paralel: kendi kullanımın için Gemini web, şirket agent’ı için Google AI API eğitmen.
Tipik üç-aylık Gemini eğitmen maliyeti
Bir agent için (Defne örneği, Pro 2.5):
| Ay | Haftalık seans | Tipik token | Maliyet |
|---|---|---|---|
| Ay 1 | 4 | 200K-500K (yoğun başlangıç) | $1.50-5 |
| Ay 2 | 4 | 100K-300K (azalır) | $1-3 |
| Ay 3 | 4 | 50K-200K (incelikli düzeltmeler) | $0.50-2 |
Üç aylık toplam: $3-10 — frontier eğitmenlerin en ucuzu (Sonnet’in yarısı, Opus’un /20).
Flash seçilirse rakam ~/5; Flash-8B ~/20 (ama eğitmen için sınırlı kalite).
Gemini Pro vs Flash — ne zaman fark yaratır?
Pro 2.5 yetiyor: çok dilli görevler, büyük bağlam (200+ örnek tek seansta), yüksek-değer agent.
Flash 2.5 yetiyor: basit görevler, dar bütçe, hızlı iterasyon. Eğitim kalitesi Pro’dan biraz düşük; ay 1 düzeltme oranı daha yüksek olabilir.
Flash-8B yetiyor: sadece mikro görevler. Eğitmen görevi için genelde yetersiz — yönlendirme cümlelerinin kalitesi düşük çıkıyor.
KVKK çerçevesi — eğitmen entegrasyonunda
1. Veri sahibi rıza
Müşteri etkileşimleri eğitime giderken (özetli + maskeli) Aydınlatma Metni’ne ekle.
2. Yurt dışı aktarım
Google ABD’de — datacenter’lar global. EU region opsiyonu var (Vertex AI tarafında). Maskeleme sonrası gönderilen veri kişisel veri tanımı dışında olabilir; emin olmak için süreci şirket DPO’sunla doğrula.
3. Ücretsiz tier’dan kaçın
Google AI Studio ücretsiz tier’ında veriler eğitime kullanılır → KVKK çerçevesinde uygun değil. Eğitmen olarak kullanmak için pay-as-you-go (fatura aktif). Bunu Tezgah’a anahtar bağlarken doğrula.
4. KVKK §6 (özel nitelikli)
Sağlık, biyometrik, ceza kayıtları için pod izolasyonu. O agent’ın haftalık seansı tetiklenmez; tüm öğrenme yerel kalır. Detay: KVKK uyumlu yapay zeka.
Yaygın yanılgılar
“Gemini ücretsiz tier eğitmen olarak yetiyor.” Hayır — ücretsiz tier’da veriler training’e kullanılır. KVKK çerçevesinde uygun değil. Pay-as-you-go (fatura aktif) zorunlu.
“Gemini Türkçe’de Sonnet’ten zayıf.” Yarı doğru. Saf Türkçe görevde Sonnet bir adım önde. Çok dilli (TR + EN + DE) görevde Gemini öne geçiyor. Senin agent görevine bağlı tercih.
“Pro her zaman daha iyi.” Yanlış — basit görevde Flash ile aynı sonuç, ~5x fiyat. Pro’yu yüksek-incelik veya büyük bağlam (200+ örnek) gerektiğinde kullan.
“Tek eğitmen yetmez.” Yetiyor. Tek eğitmenle (Pro veya Sonnet veya GPT-4o) çoğu agent yetişir. Birden fazla eğitmen sadece A/B karşılaştırma için.
Üç eğitmen karşılaştırması — özet
| Kriter | ChatGPT (GPT-4o) | Claude (Sonnet 4.6) | Gemini (Pro 2.5) |
|---|---|---|---|
| Türkçe ton | İyi | Çok iyi | İyi |
| Çok dilli | İyi | İyi | Çok iyi |
| Bağlam | 128K | 200K+ | 2M |
| Input fiyat | $5/M | $3/M | $1.25/M |
| Output fiyat | $15/M | $15/M | $10/M |
| Training opt-out | API’da var | API’da var | Pay-as-you-go’da var |
Genel öneri: saf Türkçe + incelik → Sonnet. Maliyet hassas + büyük bağlam → Gemini Pro. OpenAI ekosistem rahat → GPT-4o.
İlerde A/B karşılaştırma yapmak istersen üçünü de bağlayabilirsin; Tezgah hangi eğitmenin agent’ın tarzına yakın çıktığını gösterir.
Sona
Gemini’yi eğitmen model olarak bağlamak: Google AI Studio’da API anahtarı al, fatura aktifleştir (ücretsiz tier eğitmen için uygun değil), Tezgah Ayarlar’a yapıştır, eğitmen seç. Günlük çalışma yerel modelde, haftalık eğitim Gemini ile. Büyük bağlam ve çok dilli görevde öne çıkar; en düşük input maliyeti.