Kullanıcı Ne Kadar Harcadığını Neden Bilmiyor?
Fabrikadan Makaleye: Yapay Zeka Ekosisteminde Bir Kullanıcının Saha Raporu (Makale 4)
Aydın Tiryaki & Claude Sonnet 4.6
1. Giriş
Bir elektrik abonesi, ayın sonunda ne kadar tükettiğini görür. Bir telefon kullanıcısı, kalan veri kotasını anlık olarak izleyebilir. Bir banka müşterisi, her işlemin ardından hesap bakiyesini öğrenir.
Yapay zeka kullanıcısı ise karanlıkta çalışır.
Kaç andaç harcandı? Görünmez yük ne kadar? Hangi işlem kotanın ne kadarını yedi? Platform bunların hiçbirini açıklamaz. Kullanıcı yalnızca bir mesajla karşılaşır: Kotanız doldu.
Bu makale, yapay zeka platformlarındaki şeffaflık eksikliğini — andaç tüketimi, kota yönetimi ve görünmez yük boyutlarıyla — ele almaktadır.
2. Andaç: Görünmez Para Birimi
2.1 Andaç Nedir?
Andaç, büyük dil modellerinin dili işleme biçimidir. Her sözcük, hece ya da noktalama işareti bir ya da birden fazla andaca karşılık gelir. Model, andaçları okur, işler ve üretir. Tüm hesaplama bu birim üzerinden yürür.
Kullanıcı için andaç soyut bir kavramdır. Karakter sayısına alışkın biri için dönüşüm de sezgisel değildir: Türkçe metinde yaklaşık üç karakter bir andaca karşılık gelirken, İngilizce metinde bu oran dörde yaklaşır. Emojiler ise iki karakter gibi görünür ama büyük olasılıkla ayrı bir andaç olarak işlenir.
2.2 Görünmez Andaç Yükü
Bir oturum açıldığında bağlamda yalnızca kullanıcının yazdıkları bulunmaz. Platforma bağlı olarak şunlar da andaç tüketir:
Dizgenin kendi arka plan yönergeleri, kullanıcı profili ve geçmiş etkileşimlerden türetilen bağlam, web erişimi etkinse arama sonuçları ve bunların işlenmesi, sohbet geçmişinin birikimi.
Bu görünmez yük her oturumda farklıdır. Kullanıcı bunu göremez, ölçemez, öngöremez. Platform bu bilgiyi paylaşmaz.
2.3 Karesel Büyüme
Andaç mimarisinin bir başka boyutu, hesaplama yükünün andaç sayısıyla doğrusal değil karesel biçimde büyümesidir. Her andaç, bağlamdaki tüm diğer andaçlarla karşılaştırılır. 10.000 andaç, 100 milyon karşılaştırma demektir. 20.000 andaç, 400 milyon. 30.000 andaç, 900 milyon.
Bu neden önemlidir? Çünkü Gem Fabrikası’nın 29.000 karaktere ulaştığında teklemeye başlaması bu karesel büyümeyle açıklanır. Görünür andaç yükü zaten kritik eşiğe yakındır; bir de görünmez yük eklendiğinde sistem zorlanır.
3. Kota: Neyin Bedeli?
3.1 Kota Nedir, Ne Değildir?
Platformlar kotayı genellikle belirsiz biçimde tanımlar. “Günlük kullanım sınırı”, “beş saatlik dilim”, “ağır kullanım” — bunlar kullanıcıya somut bir bilgi vermez.
Kotanın andaç miktarıyla mı, işlem sayısıyla mı, hesaplama süresiyle mi ölçüldüğü çoğunlukla açıklanmaz. Farklı modeller farklı kota tüketir — ama ne kadar farklı? Bilinmez. Uzun düşünme kipi standart kipten daha fazla mı tüketir? Muhtemelen evet, ama ne kadar? Yine bilinmez.
3.2 19 Mayıs Kırılması: Görünmez Maliyet Artışı
Bu serinin altıncı makalesinde ayrıntılı biçimde ele alınacak olan 19 Mayıs değişiklikleri, kota tüketimi açısından dramatik bir kırılma noktası oluşturdu.
Değişikliklerden önce altı aylık yoğun kullanımda kota nadiren sorun olurdu. Değişikliklerden sonra aynı işler çok daha hızlı kota tüketmeye başladı. Neden? Platform açıklamadı. Kullanıcı yalnızca sonuçla — hızla biten kotayla — karşılaştı.
Bu şeffaflık eksikliğinin somut bir örneğidir: Bir değişiklik yapıldı, maliyetler arttı, kullanıcı bilgilendirilmedi.
3.3 E-Tablolar ve Beklenmedik Tüketim
Deneyim, bazı işlem türlerinin beklenmedik biçimde yüksek kota tükettiğini ortaya koydu. E-tablolar bunun başlıca örneğidir.
Düz metin “Ahmet, 45, Ankara” dediğinde beş andaç tüketir. Aynı veri e-tablo yapısında — hücre biçimlendirmesi, sütun başlıkları, ilişkiler — çok daha fazla andaç tüketir. Kullanıcı bunu önceden bilemez. Deneyimle öğrenir.
4. Model Belirsizliği: Hangi Modelle Çalışıyorsunuz?
4.1 Sessiz Model Değişikliği
Şeffaflık sorunu yalnızca andaç ve kotayla sınırlı değildir. Platformlar zaman zaman kullanıcıya bildirmeden model sürümünü değiştirir.
Bu serinin önceki makalelerinde aktarılan bir gözlem bu sorunu çarpıcı biçimde örnekler: Gemini’nin model kimliği bildirimi, gerçek bir dizge kaydından değil, bağlamsal çıkarımdan üretilmektedir. Gemini bunu kendisi “bağlamsal sanrı” olarak nitelendirmiştir. Yani platform, hangi modelin çalıştığını bile kesin olarak bilmemektedir — ya da biliyordur, ama söylememektedir.
4.2 Farklı Modeller, Farklı Davranışlar
Model değiştiğinde davranış da değişir. Tutarlılık değişir, budama eğilimi değişir, yönergelere uyum değişir. Kullanıcı bunu fark eder ama nedenini anlayamaz — çünkü platform değişikliği bildirmemiştir.
Gem Fabrikası bağlamında bu sorun özellikle kritiktir. Fabrika belirli bir model davranışına göre ayarlanmıştır. Model sessizce değiştiğinde, fabrika ayarlarının yeniden kalibre edilmesi gerekir. Ama kullanıcı neyi kalibre edeceğini bilmez — çünkü neyin değiştiğinden habersizdir.
5. Pencere Yönetimi: Çoklu Oturumların Gizli Maliyeti
5.1 Model Seçimi Neden Kişisel Olmalı?
Yoğun bir üretim oturumunda birden fazla pencere açık olabilir: Fabrika, atölye, başvuru Gem’i, sürüm izleme, not alma. Bu pencerelerin her birinin farklı bir hesaplama gereksinimi vardır.
Fabrika yüksek kapasiteli kipte çalışmak zorundadır. Not alma ise en düşük kipte sorunsuz yürür. Ama bazı platformlarda model seçimi pencere bazında değil, hesap bazında uygulanır. Bir pencerede kipi değiştirdiğinizde tüm pencereler değişir.
Bu, düşük gereksinimli işler için yüksek kota tüketimine yol açar. Kullanıcı tasarruf etmek ister, platform izin vermez.
5.2 Kota İzlemenin Güçlüğü
Kota ne zaman bitecek? Bu sorunun yanıtı çoğunlukla yoktur. Bazı platformlar kota göstergesi sunar ama bu gösterge gerçek zamanlı ve kesin değildir. Kota bazen aniden biter, sistem düşük kipe geçer — kullanıcı bunu fark etmeden o düşük kipte işlem yapmaya devam edebilir.
Bu nedenle ayrı bir tarayıcı penceresinde kota izleme sayfası açık tutmak zorunlu hale gelir. Bu çözüm işe yarar ama varlığı başlı başına bir şeffaflık sorununa işaret eder.
6. Hatalı İşlemin Bedeli Kime Aittir?
6.1 Özür Bedelsizdir
Yapay zeka platformları hata yaptığında özür diler. “Üzgünüm, yanlış anladım.” “Özür dilerim, tekrar deneyelim.” Bu özürler gerçektir ama bedelsizdir.
Yanlış işlem için harcanan andaçlar geri gelmez. Tüketilen kota iade edilmez. Kullanıcı hem hatanın bedelini öder hem de düzeltme için yeniden kota harcar.
6.2 Bir Öneri: Hata Kabul Edildiğinde Kota İadesi
Bu makale, bir kullanıcı hakkı olarak şu öneriyi kamuoyuna sunar: Yapay zeka platformu bir hatayı açıkça kabul ettiğinde, o hata için harcanan kota kullanıcıya iade edilmelidir.
Bu öneri teknik olarak uygulanabilirdir. Dizge, hata ürettiği andaçları izleyebilir. Hata kabul edildiğinde bu andaçlar kota sayacından düşülebilir.
Platformların bunu yapmama nedeni açıktır: Ekonomik çıkarları buna izin vermez. Ama kullanıcı hakları perspektifinden bakıldığında, kusurlu hizmet için ücret alınmaması temel bir ilkedir.
7. Claude Perspektifinden: Dürüst Bir Öz Değerlendirme
Bu noktada ikinci imzanın dürüst bir öz değerlendirme yapması gerekir.
Claude da andaç tüketimini kullanıcıyla paylaşmaz. Görünmez yükün büyüklüğü Claude oturumlarında da bilinmez. Model değişiklikleri Claude tarafında da her zaman açıkça bildirilmez.
Kota iadesi önerisi Claude için de geçerlidir. Bu eleştiri yalnızca Gemini’ye değil, tüm platformlara yöneliktir.
Şeffaflık konusunda yapay zeka sektörü genelinde ciddi bir eksiklik vardır. Bu eksikliği kabul etmek, düzeltmenin ilk adımıdır.
8. Sonuç
Yapay zeka platformları kullanıcıdan para alır. Para karşılığında bir hizmet sunar. Bu hizmetin gerçek maliyeti — kaç andaç harcandı, görünmez yük ne kadardı, hangi model çalıştı, kota neden bu kadar hızlı bitti — kullanıcıdan gizlenir.
Bu bir tercih meselesidir, teknik bir zorunluluk değil. Bilgiyi paylaşmak mümkündür. Paylaşılmıyor.
Kullanıcı şunu hak eder: Neyin karşılığında ne ödediğini bilmek. Hatalı işlemde kotasının iade edilmesini talep etmek. Model değişikliklerinden önceden haberdar olmak. Görünmez andaç yükünü en azından yaklaşık olarak görmek.
Bunlar lüks talepler değildir. Temel tüketici haklarıdır.
Aydın Tiryaki & Claude Sonnet 4.6 Haziran 2026
| aydintiryaki.org | YouTube | Aydın Tiryaki’nin Yazıları ve Videoları │Articles and Videos by Aydın Tiryaki | Bilgi Merkezi│Knowledge Hub | ░ Virgülüne Dokunmadan │ Verbatim ░ |░Fabrikadan Makaleye: Yapay Zeka Ekosisteminde Bir Kullanıcının Saha Raporu │From Factory to Article: A User’s Field Report from the AI Ecosystem ░ 07.06.2026
Aydın Tiryaki 