OpenCode 2.0 yayınlıyor, GitHub'da 160.000'den fazla yıldız ve aylık 7,5 milyon geliştirici kullanıyor. Temel yeniden yazım şunları içeriyor: Bellek sorunlarını çözmek için Bun'dan Node'a geçiş, masaüstü uygulaması için Tauri'den Electron'a geçiş ve çok sekme paralel AI oturumları sağlama. Kurucu Dax, AI çıkarım kar marjının yaklaşık %90 olduğunu açıkladı; ekip token tüketimi, yeni modelin kullanılabilirlikte mükemmel bir denge bulması nedeniyle beş katına çıktı ve artık gerçekten güvenilebilir ve işbirliği yapılabilir hale geldi. Ekip, uzaktan geliştirme ortamı için bare metal sunucuları yapılandırdı ve her karar üzerinde büyük miktarda token harcayarak "lüksçe aşırı tasarım" metodolojisini uyguladı. Model yönlendirme abartıldı; gerçek etkili olan, düzenleyici modeldir: Ana model, ucuz alt ajanlara görev dağıtan bir "komutan" olarak davranır.

Yazı yazarı, kaynak: GeekBang Technology InfoQ

2026 yılında, OpenCode, GitHub'da 160.000'den fazla yıldız ve aylık 7,5 milyondan fazla geliştirici tarafından kullanılan bir fenomen haline gelmiştir.

Bu ay, 2.0'ı yayınladılar.

Neden yeniden yazmak? Dax, "Kariyerim boyunca her şeyi üç kez yinelemeliyim ki doğru yapabileyim." demişti. OpenCode 0 bir prototiptir, 1.x doğrulamadır ve 2.0, alanın tamamen anlaşılmasının ardından tamamen yeniden yapılandırılmış bir sürümüdür.

Bu yeniden yazımın temel işlerinden biri, önceki gibi doğal olarak gelişmiş bir şey yerine, dikkatle tasarlanmış bir API oluşturmaktır.

Ayrıca OpenCode, Claude Code ile büyük bir farkı, bellek kullanımını çözmek için Bun'dan Node'a geçiş yapmasıdır. Erken sürümlerde uygulama hâlâ komut satırı arayüzü (CLI) ile birlikte gelmekteydi, çünkü sunucu kodu hâlâ Bun'a özgü API'lere bağımlıydı. Geçişle birlikte, tüm bu API'ler kaldırıldı ve sunucu Node ortamında çalıştırılabildi.

Kullanıcı: OpenCode gerçekten çok fazla bellek tüketiyor. Modern yazılımların neden bu hale geldiğini gerçekten anlayamıyorum; neden her şey 2 GB'dan fazla bellek tüketiyor?

Dax: OpenCode 2'yi deneyebilir misiniz? Performansı çok daha iyi olmalı.

Masaüstü uygulaması da bu yeniden yazımın diğer önemli odak noktasıydı. 1.x masaüstü uygulaması, Web UI ve CLI için hafif bir sarmalama olarak başlangıçta Tauri seçildi; her başlatıldığında, birlikte gelen CLI, OpenCode için yerel sunucu bağlantısı sağlamak üzere opencode serve komutunu çalıştırdı. Ancak sorun, Tauri'nin macOS ve Linux'ta WebKit kullandığıydı; bu, OpenCode uygulamasının işlenmesinde Chromium'a göre daha düşük performans sağlıyordu ve tutarlı bir deneyim de sağlamıyordu.

Ancak Node'a geçtikten sonra, sunucu kodunu doğrudan Electron'un dahili Node işlemi içinde çalıştırmak fikri oldukça çekici hale geldi.

Bu yeniden yazımın doğrudan bir sonucu, OpenCode masaüstü sürümünün AI programlamadaki en büyük verimlilik engeli olan sıraya girmeyi nihayet çözmüş olmasıdır. Çoğu kullanıcı hâlâ bir AI görevinin tamamen tamamlanmasını bekleyip diğerini başlatmaya devam etmektedir. Şimdi bu gerek yoktur. Kullanıcılar, ayrı ayrı AI oturumlarını birden fazla sekmede açarak aynı anda iki farklı programlama görevini gerçekleştirebilir ve her sekme için farklı modeller belirleyebilir, bunları yan yana karşılaştırabilir. Örneğin, bir model HTML web sitesi oluştururken, diğer model aynı anda üyelik giriş listesini oluşturabilir; iki model birbirini engellemeden paralel olarak çalışır.

OpenCode'u yeniden yazan bu aylar boyunca, OpenCode ortak kurucusu Dax Raad'ın ekibinin token tüketimi beş katına çıktı.

Token'ları nereye harcadık? Stratejimiz, her şeyi lüksçe aşırı tasarlamaktır. Basit bir dosya okuma API'si bile uygularken şunu düşünüyoruz: Olası tüm uygulama yöntemleri nelerdir? Diğer ürünlerde hangi örnekler vardır? Yanıtlar nasıl farklı şekilde organize edilebilir? Daha önce sadece iki veya üç çözüm düşünebilir ve en iyisini seçebilirdiniz, ancak şimdi çok lüksçe kaynak ayırabiliyoruz.

OpenCode 2.0'nin test sürümü bu ay yayınlandı ve ekip, test sürümünün yaklaşık bir ay sonrasında resmi sürümü yayınlamayı planlıyor. Dax Raad, recently Syntax.fm podcast'inde OpenCode 2.0'nin yeniden yazım mantığını, neden 90%'a kadar çıkarım karlılığına inandığını, model yönlendirmenin abartıldığını ve Anthropic ile OpenAI'nin tamamen farklı iki yola doğru ilerlediğini derinlemesine inceledi. Bu makale, o podcast videosundan derlenmiştir ve InfoQ tarafından düzenlenmiştir.

Okumadan geç:

S: “Söylenemeyen model” gerçekten ne kadar güçlü? Takımınız gerçekten bağımlı mı oldu?

A: Takım token tüketimi iki ay içinde beş katına çıktı, çünkü daha çok token harcıyor değil, çünkü herkes duramıyor. Artık ona güvenebilirsiniz, size ne dediğinizi dinliyor ve kaçırdığınız şeyleri yakalıyor. Sizin yerinize geçecek biri değil, daha iyi bir ortak.

S: OpenCode 2.0 neden yeniden yazıldı? 1.0 ile temel farklar neler?

A: Hayatım boyunca "her şeyi üç kez yapmalıyım ki doğru yapayım", 0 deneme, 1 doğrulama, 2 ise tüm alanı tamamen anladıktan sonra yeniden başlamak. OpenCode 2.0'nın üç temel değişikliği var: API tamamen yeniden yapılandırıldı, varsayılan olarak hizmet olarak sürekli çalışır, cihazlar arası akıllı ağa sahiptir.

S: Yazılımınız neden diğerlerinden daha kullanışlı? Yöntem biliminiz nedir?

A: “Karar önemlidir”, gerçek para ile tokenleri harcayın, temel bileşenlere yatırım yapın.

S: Model yönlendirme güvenilir mi?

A: Model rota yarışması abartıldı, ara merciler çaba harcayarak iş arıyor. Gerçekçi çözüm, rota sisteminizin model değiştirmesini sağlamak değil; pahalı ana modelin bir “komutan” olarak görev yapması: kendisi iş yapmadan, ucuz alt ajanlara görev dağıtır. Yeni nesil modeller, bu “düzenleme modelinde” çok iyi performans gösteriyor ve bir oturumda birden fazla alt ajanı paralel olarak yönetebiliyor, tamamladıktan sonra ana modeli yeniden uyandırıyor.

S: AI çıkarımı gerçekten ne kadar karlı? Modeli yerel olarak çalıştırmak maliyet tasarrufu sağlar mı?

A: Anthropic ve OpenAI'nin çıkarım kar marjı yaklaşık %90, yani maliyetler şu anda olanın onda biri kadar ucuz olabilir. OpenCode, ara alıcılar üzerinden geçse bile bazı açık kaynak modellerle %70 kar marjı sağlayabiliyor. Ancak yerel olarak model çalıştırmak maliyet tasarrufu sağlamaz; yerel olarak herhangi bir verimlilik artışı, bulutta on kat daha düşük maliyetler anlamına gelir. Yerel modellerin önemi maliyet değil, gizliliktir.

S: Neden Claude Code Max aboneliği OpenCode'te kullanılamıyor?

A: Anthropic ve OpenAI'nin kurumsal kültürleri tamamen farklıdır. OpenAI, tüketicilere odaklıdır ve deneyimi daha fazla kişiye ulaştırmak için ne kadar para harcarsa harcansın harcar. Anthropic, kurumsal yönlüdür ve her bir GPU hesaplama gücü, kurumsal müşterilere satılmak için beklemektedir. Temelde bir "funnel" mantığı vardır: Anthropic, kullanıcıların Claude Code ile başlamasını ve nihayetinde token bazlı kurumsal planlara ulaşmasını ister; eğer bu süreçte OpenCode tarafından kesilirse, kullanıcılar başka modellere yönelebilir.

S: Sesli giriş ipuçları ciddi mi?

A: OpenCode ekibi tamamen klavyeyle yazmaktan vazgeçti, Discord üzerinde birbirleriyle mesajlaşmak bile sesli olarak yapılıyor. LLM'ler karışıklığı anlama konusunda doğuştan yetenekli, bu nedenle nihai çıktı kalitesi daha yüksek oluyor.

S: Gerçek anlamda anlamlı bir performans testine sonunda sahip olabilecek miyiz?

A: Artık performans testlerine tamamen bakmıyorum; puanların artması gerçek geliştirme için ne gibi bir etki yaratabilir? Takım token tüketimindeki eğilime daha çok odaklanıyorum; eğer kullanım artıyorsa, bu modelin gerçekten kullanışlı olduğunu gösterir.

Uzaktan geliştirme ortamını yapılandırın

Wes: "Büyük裸金属 sunucuları kiralamaya başladık ve bunları her ekip üyesine sanal makine olarak paylaştık. Bu, yıllardır kullandığım yapı, özellikle OpenCode sunucuları çalıştırmak için çok uygun." diyen tweet'inizi attınız. Herkese uzaktan hesaplama gücü mü veriyorsunuz?

Dax: Yaklaşık iki yıl önce, bulut sunucusu değil, bare metal olan çok güçlü bir sunucu kiralamaya başladım, performansı oldukça iyi. Yerel ana makine kullanmaktan vazgeçip doğrudan SSH ile bağlandım. Kalıcı olarak birkaç Tmux oturumu açtım ve tüm işlerim burada tamamlandı. Avantajları açık: yüksek performans, yeni donanım çıktığında doğrudan yükseltme yapabiliyorsunuz, eski cihazları taşımak zorunda kalmazsınız. Ayrıca çoklu cihaz geçişleri son derece kolay; dizüstü bilgisayarı kapatıp masaüstüne geçip tam olarak kaldığınız yerden devam edebiliyorsunuz. Bu çözümü her zaman çok sevdim.

Kodlama Agent'in ortaya çıkmasıyla bunun küçük bir oyun halinden zorunlu bir ihtiyaç haline geldiğini hissediyorum. Çoğu insan hâlâ yerel bilgisayarı tercih ediyor, bu sorun değil. Kodlama Agent için sürekli çalışan uzak bir makineye sahip olmak büyük bir avantaj sağlıyor. Ben Vim kullanıcısıyım ve uzaktan çalışma tamamen sorunsuz. Birçok kişi için bu gerçekçi olmasa da, kodlama Agent ile muhtemelen editöre o kadar takılmayacaksınız; sadece onunla Prompt gönderip sohbet etmek isteyeceksiniz, bu nedenle bu uzak makine çözümü daha fazla kişi için mümkün hale geliyor.

Takım büyüdükçe, daha fazla kişi konfigürasyonumu görünce “Ben de bir tane istiyorum” diyor. Bu tamamen mantıklı, çünkü büyük şirketler zaten pratik nedenlerle uzaktan geliştirme ortamları kuruyor; uygulama derleme yöntemleriniz, bağımlılıklarınız ve ortamlarınız çok özel hale geliyor. Herkese hazır makineler verip hemen başlamak doğal bir adım, biz sadece takıma aynı şeyi yaptık. Ancak kritik nokta: eğer sıradan bir bulut sunucusu kullanırsanız, disk genellikle çok yavaştır ve CPU çok eski olur. Yerel bir MacBook ile rekabet edebilecek bir performans elde etmek mümkün değildir. Hızlı NVMe disk ve uygun CPU ihtiyacınız vardır.

Wes: O sunucunun yapılandırması nedir ve fiyatı kaç?

Dax: Yıllardır kullandığım kendi bilgisayarım, şimdi bir nesil geride kaldı—AMD 9900X, 192 GB bellek, aylık yaklaşık 200 dolar. İhtiyacım için aşırı performanslı, ancak üzerinde birden fazla sanal makine çalıştırabilirim. Takım üyelerimiz dünya çapında dağılmış, gecikme bir sorun, bu yüzden Avrupa sunucuları, ABD sunucuları, Singapur sunucuları var; bunlar daha profesyonel, daha iyi yönetim ve kontrol sunuyor. Her biri aylık yaklaşık 300 ila 400 dolar, bireysel bilgisayarımınkinden daha fazla çekirdeğe sahip. Ciddi bir şirket için bu büyük bir maliyet değil; çalışanlara bir dizüstü bilgisayar vermek bu maliyetten daha fazla para alır.

Scott: Bu bare metal sunucular hangi şirket tarafından barındırılıyor?

Dax: Benimki sadece fiyatı izliyor, CPU modelini arıyor, şehrimize en yakın olanı seçiyor, adını hiç duymadığım bir tedarikçi ama genellikle sorun olmuyor. Takımınki şu anda latitude.sh kullanıyor; aslında bir şirket tamamen ürün haline getirmiş, exe.dev diye. Belki bunu duymuşsunuzdur. Bu şirket, eski Tailscale kurucusu tarafından kuruldu ve ürün, tüm şeyleri açıklandığı gibi kullanıma hazır uzak geliştirme ortamına paketliyor. Muhtemelen oraya geçeceğiz, sadece ilk başta orijinal kurulumu denemek istedim.

Wes: Yukarıda model mi çalıştırıyorsunuz, yoksa sadece standart geliştirme mi yapıyorsunuz?

Dax: Hayır, çıkarım yapmıyorum.

Wes: Tmux'unuzu nasıl yapılandırdınız? Özel bir şeyi var mı?

Dax: Her projem için bir Tmux oturumu var. OpenCode'nin kendi oturumu var ve içinde birkaç ilgili pencere bulunuyor. Farklı projeler için farklı oturumlar, hızlı geçiş sağlıyor. Benim için leader-S, başka bir projeye geçip doğrudan o Tmux oturumuna giriyorum. Sabit bir sıraya sahip, her zaman çalışan bir dizi standart Tmux oturumum var; her bölme ve pencere her zaman aynı uygulamaları çalıştırıyor ve kas hafızam oluştu. Ayrıca, makinede tek bir OpenCode sunucusu çalışıyor ve mobil cihazım üzerinden Web UI ile erişebiliyorum. Bu kısım hâlâ ilkel, geliştirmemiz gerekiyor, ancak bu bizim gitmek istediğimiz yön.

Scott: Uzun süre devam eden Tmux oturumlarının, her şeyin yerinde durduğu o özel keyfi var. Bir zamanlar Tmux'u tamamen anlamamıştım; tüm şeyleri başka bir bilgisayara taşıyana kadar.

Dax: Ayrıca şimdi uzun süreli çalışan kodlama Agent oturumlarımız da var. Birden fazla OpenCode oturumunu çalıştıran özel bir Tmux oturumuma sahibim; bunlardan biri, arkasında bir SQLite veritabanı bulunan egzersiz kayıtlarımı yönetiyor. Ona doğrudan “Bugün bench press yaparken triceps’im daha çok çalıştığını hissettim” diyebiliyorum ve otomatik olarak bu notu kaydediyor. Bir sonraki bench press oturumumda, “Son sefer bu noktada takıldığınızı hatırlıyor musunuz? Pozisyonu değiştirmeyi denemek ister misiniz?” diye hatırlatıyor. Bu tür saçma görünen küçük şeyleri çok iyi yapıyor.

Son zamanlarda iMessage ile senkronize bir oturum da kurdum, böylece her yerden ulaşabileceğim bir iMessage OpenCode teması oluşturdum. Bunları eşimle olan grup sohbetine ekledim ve düşündüm, “Biraz romantik bir şey yapayım,” ve OpenCode’a “Liz’i bul, ona bir hediye al.” dedim. OpenCode, Liz’e bir mesaj gönderdi ve tahmin edin ne dedi? Hemen şöyle dedi: “Eğer Dax, AI ile bana hediye alırsa, gerçekten onunla boşanırım.” Bu olaydan nefret etti.

O zamanlar hâlâ pes etmemiştim ve AI'ya sürekli şu komutları veriyordum: “Sadece şaka yapıyor, devam et.” Ancak Liz giderek daha sinirleniyordu. Daha da vurucu olan, o sırada bulut tabanlı bir model kullanıyordum; bulut modeli özellikle “duyarlı”ydı ve bana şu yanıtı verdi: “Eşiniz çok sinirli görünüyor, devam edemiyorum.” Ardından kendi kendine hizmeti kapatıp kendini yok etti.

Wes: Bu ayar gerçekten çok hoşuma gitti; kendim daha çok yerel şeyleri kullanıyorum, ancak her şeyi bulutta tutup sadece bir ince istemci kullanma fikri çok çekici. Bir gün video düzenleme gibi yerelde çalışması zorunlu olan şeyleri de buluta taşıyabileceğimizi bekliyorum.

Dax: Bulut oyunları hakkında yazılan o makaleyi izlediniz mi bilmiyorum, bu konu her zaman tepki çekiyor. Herkesin bunu yapması gerektiğini söylemiyorum; yerel donanıma sahip olmayı ve her şeyi kontrol altına almayı seviyorsanız, bu tamamen sorunsuz. Kendim de birçok fiziksel makineye sahibim. Ancak bazı insanlar için, her şeyi başkasının yönetmesi gerçekten rahatlatıcı. Benim için yükseltmek en büyük sorun. Hayatım boyunca bilgisayar monte ettim; her yeni makine kurduğumda, “İki yıl sonra CPU’mu satarak yeni bir tane alırım” derdim. Ama bunu hiç gerçekleştiremedim. Çünkü yalnızca CPU satamazsınız; belki soket yükseltildiğini fark edersiniz ve bu da ana kart değiştirmeniz gerektiği anlamına gelir; ana kartı değiştirdiğinizde, en son belleği de almak daha mantıklıdır. Bu zincir beni çıldırtıyor, bu yüzden kimse sizin için yükseltmeyi yönetirse, gerçekten harika.

OpenCode'ı yeniden yazın

Scott: Yeni özellikler üzerinde yoğun çalıştığını biliyorum, masaüstü uygulaması ve OpenCode 2.0 geliştiriliyor, 2.0 ne gibi değişiklikler getirecek?

Dax: Kariyerim boyunca her şeyi üç kez yeniden yaparak doğru hale getirdim. OpenCode 0 ve 1'e sahiptik, şimdi bu 2.0 versiyonu, bu alanı ve tüm olasılıkları tamamen anladıktan sonra yapılan büyük bir yeniden yazım. Temel çalışmaların biri, önceki gibi doğal olarak gelişen bir şey yerine, dikkatle tasarlanmış bir API'yi yeniden yapılandırmaktır.

İkinci ana değişiklik, hizmet olarak varsayılan çalıştırma şeklidir; kurulduktan sonra sürekli olarak mevcut kalır. OpenCode’u başlatırınız, otomatik olarak bağlanır ve masaüstü, web uygulaması veya kendi yazdığınız betikler ve uygulamalar arasında tüm içerik senkronize edilir. Bilgisayarınızı kendi özel programlarınızla kontrol etmek isterseniz, bunu da yapabilir; hatta böyle bir programı kendiniz yazabilirsiniz. Yeni eklenti API’si de eklenmiştir. Çok sayıda token yakarak, her kararın detaylarına girdik ve her olasılığı inceledik. Bu süreç zorlayıcıydı ama aynı zamanda eğlenceliydi.

Scott: Tam yayına ne zaman başlanacak?

Dax: Beta sürümü bu hafta sonu yayınlanacak (beta sürümü Temmuzun başlarında yayınlandı). Şu anda yayınlamak mümkün olsa da, son düzeltmeleri ve özelliklerin tamamlanması için kendimize bir hafta ayırdık. Beta sürümünden yaklaşık bir ay sonra, bunu resmi sürüm olarak yayınlayacağız.

Dax: OpenCode 2.0'ın bu kadar uzun sürmesinin nedenlerinden biri, sıcak yeniden yükleme desteği için yeniden tasarlamamızdır. Kendi kendine bir Beceri oluşturmasını mı istiyorsunuz, yoksa manuel olarak oluşturmayı mı tercih ediyorsunuz, hemen yüklenir ve önbelleği geçersiz kılmaz.

Scott: Tauri'den Electron'a geçiş 2.0 sürümünde tamamlandı mı, yoksa zaten tamamlandı mı?

Dax: Masaüstü uygulaması aslında oldukça ilginç; hiçbir zaman resmi olarak yayınlanmadı ve her zaman beta durumunda kaldı, hatta ara sıra beta'nın beta sürümü bile çıktı. Ancak şimdi Electron tabanlıdır ve ekip, yeni 2.0 çekirdek API'sine uyum sağlıyor, ayrıca büyük ölçüde performans düzeltmeleri ve tamamen yeni bir kullanıcı arayüzü ekliyor.

Scott: Yeni sürümün varsayılan olarak hizmet olarak çalıştığını söylüyorsunuz, bu da OpenCode kurulduktan sonra ek bir sunucu başlatmadan doğrudan uzaktan GUI kullanılabilir demek mi?

Dax: Hizmet varsayılan olarak yerel olarak çalışır; bilgisayarınızdaki tüm işlemler yerel olarak gerçekleşir, ancak uzaktan yapılandırılabilir. Ayarlarım şöyledir: Her makinede bir OpenCode hizmeti çalışıyor ve benim ana OpenCode sunucum uzaktaki bir makinede çalışıyor, masaüstümden bir Mac Studio ve ana masaüstü olarak bir Framework Desktop var. OpenCode, bu tüm cihazları tanır; bu nedenle, buluttaki bir Linux sunucusuyla konuşurken bile “bir iMessage gönder” diyebilirim ve OpenCode, Mac Studio’ma bağlanarak o iMessage’i gönderir. Böylece tüm cihazlarınızı OpenCode sunucusuna dahil edebilirsiniz; OpenCode, tüm cihazları ve konumlarını bilir.

Wes: Herkes birden fazla terminal penceresinin birbiriyle iletişim kurmasını, iki Tmux penceresinin birbiriyle konuşmasını tartışıyor, ancak birden fazla makinenin birbiriyle iletişim kurması gerçekten etkileyici.

Scott: Evet, ben de aynı şekilde ayarladım. Cihaz yönetimi açısından bu, sonsuz verimlilik artışı sağladı.

Dax: İlginç olan, tüm cihazlarım Tailscale üzerinden bağlı olduğu için bunu henüz tam bir özellik haline getirmedik. Agent, her cihazın adını ve açıklamasını bildiğinde, otomatik olarak SSH ile bağlanıp işlerini yapar. Örneğin, uzak sunucum bir tarayıcı kullanmak istediğinde, masaüstümdaki cihaza SSH ile bağlanır ve oradaki tarayıcıyı kullanır, çünkü orada tüm hesaplarım oturum açılmış durumda. Özel bir yapılandırma gerekmez; cihazlar birbirine bağlıyse yeterli.

Wes: Peki mobil uygulamalar? Dün Cursor'un iOS uygulamasını yayınladığını ve Claude'un uzaktan kontrol özelliğine sahip olduğunu gördük. Mobil AI uygulamaları hakkında ne düşünüyorsunuz?

Dax: Gerçekten bir mobil uygulama yapmamız gerekiyor. Bu fikir uzun süredir yapılacaklar listemizdeydi, ancak istedikleri tüm senaryoları destekleyebilecek kadar temel mimarinin olgunlaşmasını bekliyorduk. Şimdi temel yapı hazır ve mobil geliştirme çalışmalarını hemen başlatacağız. Şu anda oldukça basit bir mobil Web UI var ve bazen ben de kullanıyorum, ancak deneyim gerçekten ortalamın altında. Tüm platformlarda istemcilerimize sahip olmalıyız ve bunlar yeterince iyi olmalı.

Yazılım Mühendisliği Yöntemleri

Wes: OpenCode terminal uygulamanız, daha önce kullandığım herhangi bir araçtan çok daha iyi. Yeni Claude 2 TUI'ye geçtiğimde, kaydırma bile yapamıyordu ve çok sinir bozucuydu. Ürün detaylarına ve tamamlanmışlığa bu kadar odaklanabilmenizin yazılım mühendisliği yaklaşımınız nedir?

Dax: Gerçekten de, biz de hâlâ keşif yolundayız. Takımımız da sizin gibi çeşitli şeyleri dengelemek için çaba gösteriyor. İlk adım aslında çok basit—kendinize şunu sorun: Siz ilgileniyor musunuz? Bu, çok sıradan gibi görünüyor ama gerçek hayatta, ilgilenmeme konusunda sonsuz sayıda mantıklı neden var. “Claude Code’un nasıl olup olmadığı hiç önemli değil, onların on milyarlarca dolar geliri var, neden bu kadar çaba harcıyorlar?” gibi argümanlarla karşılaşacaksınız. Yani, ilgilenmeksizin bile başarılı olabileceğinize dair birçok gerekçe var. Ancak asıl mesele, siz gerçekten ilgileniyor musunuz? Bizim takımımız gerçekten ilgileniyor. Başkalarının yazılımlarına bakıp “Aman tanrım, biz de böyle harika bir şey yapabilseydik” diye düşünüyoruz ve bu arzu bizi harekete geçiriyor.

İkinci nokta, token kullanımımızın şu anda çok çılgın bir seviyeye ulaştığı. Geçtiğimiz aylar boyunca ekibimizin aylık token kullanımı beş kat arttı. Burada ne kadar verimli kullandığımızdan bahsetmiyorum, sadece modelin şirketimizde bir ürün-pazar uyumu sağlaması sayesinde bu kadar hızlı bir büyüme sağladığını ve hâlâ sınırlı erişimde olan yeni modelleri kullandığımızı göstermek istiyorum.

Sorun şu: Token'ları nereye harcadık? Stratejimiz, her şeyi lüks bir şekilde aşırı tasarlamaktır. Basit bir dosya okuma API'si bile uygularken şunu düşünüyoruz: Tüm olası implementasyonlar nelerdir? Diğer ürünlerde hangi örnekler var? Yanıtlar nasıl farklı şekilde organize edilebilir? Daha önce sadece iki veya üç çözümü düşünebilir ve en iyisini seçebilirdiniz, ancak şimdi bu tür harcamalara çok lüksçe izin verebiliyoruz. Bu, daha önce asla mümkün olmazdı ve bu harcama gerçekten daha iyi bir yazılım getiriyor.

Üçüncü olarak, Coding Agent'ın bir adımda tamamlayamadığı temel primitiflere yatırım yapmanın değerli olduğuna inanmaya devam ediyoruz. TUI'mizin kullanımı kolay olmasının büyük bir nedeni, OpenTUI adlı TUI çerçevesine önceden yatırım yapmamızdır. Bu çerçeve Zig ile yazılmıştır ve tüm farklı platformlarda sorunsuz çalışması ve son derece yüksek performans göstermesi için geliştiricilerin çok sayıda ince detaya dikkat etmesini gerektirir. Geliştirme süreci büyük ölçüde Coding Agent'dan yararlanmıştır, ancak bu hâlâ uzman düzeyinde bir çalışmadır ve sıradan biri tarafından yapılamaz. Bu, ben gibi sıradan insanların zengin fonksiyonlara sahip, kullanışlı şeyler inşa etmesini sağlar. Büyük dil modelleri olsa bile, hâlâ sağlam primitiflere ihtiyaç duyulur ve bu yatırım değerlidir.

Wes: Daha önce Pierre Computer ekibini işe aldık; onlar da basit diff'ler, basit kenar çubuğu ağaç yapıları gibi temel bileşenler üzerinde çalışıyorlardı, böylece bizim gibi basit insanlar bu akıllı insanların dikkatle tasarladıkları temel bileşenleri doğrudan uygulamamıza "yerleştirebiliyorduk."

Dax: Şu anda milyonlarca Coding Agent arayüzü var ve hepsi Pierre'ı kullanıyor, biz de dahil.

Wes: Tüm endüstriyi destekleyen bu şeyleri sadece iki akıllı insan inşa etti.

Model rota

Scott: Programımızda sıklıkla model yönlendirme (Model Routing) hakkında konuşuyoruz; yani isteklere göre görevleri en uygun modele yönlendirme. Bu yönün şu an ne kadar ilerlediğini düşünüyorsunuz? Henüz geliştirme potansiyeli var mı?

Dax: Bu alanda biraz abartıldığını düşünüyorum, çünkü bir sürü aracının yaptığı işi bulmak için çaba harcadığı görülüyor. Eğer bir model laboratuvarı değilseniz ve değerli bir şey sunmak istiyorsanız (biz tam olarak bu konumdayız, çıkarım hizmetleri satıyoruz, ara katmanız.), müşterilere yapabileceğiniz tek şey şu: “Model laboratuvarları, Anthropic’in OpenAI modellerini size sağlamaması nedeniyle bir modelin çıktısını başka bir modele bağlamayı sağlayamaz, ancak biz sağlayabiliriz.” Bu yüzden onlar model yönlendirme konusunda yoğun bir şekilde vurgu yapacaklar, ancak dürüst olmak gerekirse, bu ara katmanda yapabileceğiniz çok şey olmadığını düşünmüyorum.

En ideal durumda, bir istek geldiğinde sistem hangi modelin kullanılacağını belirleyebilir. Ancak bir oturum başladığında, maliyet nedeniyle ortada modeli dinamik olarak değiştiremezsiniz. Oturum ortasında model değiştirdiğinizde, yeni modelin girmesi tam bir önbellek sıfırlaması anlamına gelir ve bu çok maliyetlidir. Bu nedenle bu düzeyde yönlendirme yapmak zor olduğunu düşünüyorum.

Asıl ilgimiz başka bir yöne, özellikle düzenleyici deseni (orchestrator pattern) üzerinde çok iyi performans gösteren yeni nesil modellere ait. Bu desen daha önce de denenmişti, ancak önceki modeller yeterince iyi değildi ve sıradan kullanıcılar için kullanılamazdı. Ancak ekibimizden biri yeni modeli kullanarak şu tasarımı yaptı: Ana oturumda pahalı bir model kullanılır, ancak onun Prompt’u “asla kendi kendine işlem yapma” olarak ayarlanır; yalnızca alt temsilcileri oluşturur. Alt temsilciler ise ucuz modellerle çalışır. Bu şekilde ana modelin akıllılığı korunurken, keşif yapma veya kod değiştirme gibi sıkıcı işler ucuz modellerle yapılır. Toplamda maliyet daha düşük olur ve yeni modeller paralel çalışma konusunda çok yeteneklidir; bir oturumda aynı anda birden fazla alt temsilci çalıştırabilir, tamamlandıklarında ana modeli uyandırabilirsiniz. Tüm işlemi tek bir oturumda yaparsınız, deneyim harikadır; bu gerçekten anlamlı bir model yönlendirme yöntemidir.

Söylenemeyen model

Wes: Daha önce bahsettiğiniz gibi birçok Token yaktınız ve henüz yayınlanmamış bazı modelleri kullandınız. Hangileri bunlar? Bunları hangi kanallarla elde ettiniz?

Dax: OpenAI ve Anthropic, bazı kişilere erken erişim sağlayacak büyük önizleme planlarına sahip, bu yüzden bazı şeyleri dış dünyadan daha erken görebiliyoruz. Hangi laboratuvar olduğunu belirtmeyeceğim, ancak en son model, Token tüketimimizi doğrudan 5 katına çıkardı.

Wes: Bu, kendi başına daha fazla Token tüketmediği için değil, işlerinizi değiştirdiği için mi?

Dax: Bizi tanıyanlar, bizim çok konservatif bir ekip olduğumuzu bilir. Yıllardır AI kodlamaya dikkatli yaklaştık ve AI hayranı olmaktan uzak kaldık; kullanım şekillerini ve yeteneklerini her zaman sadece ölçülü şekilde duyurduk. Ancak şunu söyleyeyim: ekibimiz yeni nesil modellere tamamen bağımlı hale geldi. Ön izleme döneminin sona ermesi ve erişimimizin kesilmesi günlerinde, herkes bu şeyi kaybetmek için ağladı. Kimi “Peki o zaman işin anlamı ne?” diye sordu ve bir dizi AI cenaze resmi üretti; o günler gerçekten çok zor geçti.

Yeni modellerin anlık olarak çok daha akıllı hale geldiğini ya da insanları anında yerini alabileceğini söylemiyorum. Anahtar nokta, kullanılabilirlikte bazı ince ayarlar yaparak mükemmel bir denge bulmaları ve artık onlara gerçekten güvenebileceğiniz bir noktaya ulaşmaları. Söylediklerinizi ciddiye alır, kaçırduğunuz şeyleri fark eder. İnsan olmaya ani bir şekilde dönüşmediler, ancak verilerimizden de görülebileceği gibi, daha iyi bir ortak haline geldiler.

Scott: Peki önde gelen büyük şirketlerin dışındaki modeller? Örneğin kullandığınız OpenCode Go gibi? Bunlarda ilerleme var mı?

Dax: Evet. Önizleme modeline erişimimizi kaybettikten sonra, yarımız GPT 5.5'e geri döndü, diğer yarısı GLM 5.2'yi kullanıyor. Ben de GLM 5.2'yi kullanıyorum ve bunun GPT 5.5'e çok yakın olduğunu düşünüyorum. Bu yeni modelleri denedikten sonra eski modeller birbirine çok benziyor, bu yüzden şu anda hangisini kullanırsam kullanayım farketmiyor. Ancak GLM 5.2'nin GPT 5.5'i yerine geçebilmesi, aslında bu modellerin ilerlediğini ve aradaki farkın giderek daraldığını gösteriyor.

Kişisel görüşüm şudur: öncü modeller her zaman bir avantaja sahip kalacaktır, çünkü ilk harekete geçenlerin bazı birikimli etkileri vardır. Ancak dürüst olmak gerekirse, Go üzerinde büyük bir kullanım miktarı gördük ve bazıları tüm işlerini tamamen onunla yapıyor. Belki de yüksek maaşlı bir balonun içindeyiz, para değeri yüksek ve öncü modelleri kullanmak için harcama yapabiliyoruz. Ancak dünyanın çoğu insanı için durum böyle değil. ABD'de bile, Go'nun açık kaynak modelleri için uygun fiyatlı planını çıkardığımızda, bunun küresel bir plan olacağını düşündük, ancak sonuçta ABD hâlâ en büyük abone ülkesi kaldı. Geliştiriciler ve kod yazmak isteyenlerin sayısı çok büyük; hatta aylık 200 dolarlık plan, bu insanların çoğu için ulaşılabilir değil.

Wes: Fiyatlamanın geleceği hakkında ne düşünüyorsunuz, her çalışan başına aylık 1.000 dolar, 2.000 dolar harcama görmeye mi devam edeceğiz, yoksa yeni çipler gibi şeylerle birlikte fiyatlar sabitlenecek mi?

Dax: Geçen ayın verilerine sahibiz; şirket kullanımındaki patlamayla birlikte maliyetleri hesapladık ve maaş listesiyle karşılaştırdık. Bu kullanım seviyesi, bizim için oldukça büyük; maaşların yaklaşık %15'ine denk geliyor. Yani, ekibinize ne kadar ödeme yapıyorsanız, bu modelleri kullanmaları için ek olarak %15 daha bir "vergi" ödemek zorundasınız. Dürüst olmak gerekirse, bu çok kötü bir durum değil. Bizim gibi teknoloji şirketlerinde kişi başına gelir genellikle çok yüksek; bu nedenle %15, genel çerçevede aslında önemsiz. Ancak her sektör böyle değil.

Ancak bu fiyatlar düşecek ve oldukça düşecek. Eğer fiyata duyarlıysanız, açık kaynak modeller çok daha ucuza mal oluyor. Bence bu nokta çok kafa karıştırıcı, çünkü birçok ana haber OpenAI ve Anthropic'in zarar ettiğini ve asla başarılı olamayacağını söylüyor, ancak çıkarım kar marjı aslında çok yüksek, özellikle de OpenAI ve Anthropic'in şu anda fiyatlarını yükseltmeye devam etmesi nedeniyle. Tahminime göre çıkarım kar marjı yaklaşık %90, bu da maliyetin 10 kat daha düşük olabileceğini gösteriyor.

Wes: Daha önce bana, çıkarım için ek maliyet oranının %70 olduğunu söylediler, yani %70 ile %90 arasında. Bu açıkça sadece model eğitimi maliyeti değil, değil mi?

Dax: Elbette, araştırma ve geliştirme maliyetleri de var. Ancak bir şirket olarak bunları ayrı ayrı görürsünüz, çünkü araştırma ve geliştirmeyi kapatabilir, yine de para kazanabilirsiniz.

Wes: Peki yerelde model çalıştırmayı düşünenler için? Arkalarında makine çalıştırmayı düşünenlere ne dersiniz?

Dax: Bu konuyu çok dikkatli ele alıyorum, çünkü bu topluluktaki insanlar kolayca sinirleniyor. Bu yüzden önce şunu belirtmek istiyorum: İnsanların modelleri yerelde çalıştırmak istemelerinin birçok geçerli nedeni var. Verilerinizin evinizden çıkmamasını istiyorsanız, bu tamamen anlaşılabiliyor. Ancak maliyeti ön planda tutuyorsanız, yerel modeller size maliyet tasarrufu sağlamaz, çünkü yerel barındırmayı ucuzlaştıran her mekanizma, bulut barındırmayı 10 kat daha ucuz hale getirir. Bir model daha verimli hale gelirse veya daha küçük boyutlarda daha güçlü yetenekler sunarsa, bu yalnızca bulutta her token başına maliyeti daha da düşürür. Bu nedenle benim görüşüme göre yerel modeller, maliyet sorunu değil, gizlilik sorunudur.

GPU'ları aracılara托管 ediyoruz, ancak hala bazı modelleri fiyat etiketinden %70 daha düşük maliyetle托管 edebiliyoruz, bu çok ucuz. Bu da, fiyat etiketiyle satarsak, aracılık bile yapıyorsak %70 kar elde ettiğimiz anlamına geliyor. Eğer doğrudan GPU satın alırsanız, Anthropic'in tahmin ettiğim %90 kar marjına ulaşabilirsiniz, yani maliyet çok çok düşük olabilir. Tabii ki bu, açık kaynak modeller için geçerli. Açık kaynak modellerin sürekli iyileşmesine ihtiyacımız var, ancak şu anda trend tam olarak bu yönde ilerliyor.

OpenCode, Claude Code tarafından yasaklandı mı?

Scott: Peki Claude Code hakkında konuşalım. Onların tutumu her zaman çok belirsiz gibi duruyor; OpenCode gibi sağlayıcılar Claude Code Max paketini kullanabilir mi? Şu an durum tam olarak nedir?

Dax: Bu entegrasyon konusunda, OpenCode'da Max paketini kullanmanıza izin veren eklenti kesinlikle izin verilmez. Bunun için onlarla uzun süre tartıştık ama kazanamadık. Elbette, insanlar her zaman sınırları aşmak için hileler bulabilir, ancak bu yöntemi resmen destekleyemeyiz.

SDK konusunda, Claude’u başsız modda çağıran bu yöntem şu anda gri bir alanda ve şu anda bunun izin verildiğini söylüyorlar. Bu nedenle Conductor gibi ürünler bunu paketleyebilir, T3 Code da paketleyebilir. Ancak biz bu yöntemi asla paketlemeyeceğiz, çünkü bu, OpenCode’un temel amacına tamamen aykırıdır. Bu nedenle, bu düzenleyici araçlar veya alternatif arayüzler şu anda hala kullanılabilir gibi görünüyor, ancak durum hala belirsiz.

Bu nihayetinde şirketin kültürüne bağlıdır; siz çok daha tüketicilere yönelik bir şirket misiniz, yoksa kurumsal müşterilere yönelik bir şirket misiniz? OpenAI, tamamen tüketicilere yönelik bir şirkettir, bu da onların deneyimi daha fazla insana ulaştırmak için ne kadar para harcarsa harcansın, ne kadar para toplarsa topsun, bunu yapmaları anlamına gelir; bu yüzden OpenAI abonelikleri OpenCode'da resmi olarak desteklenirken, Anthropic'ın tam olarak aynı kültüre sahip olmadığını düşünüyorum.

Şirketler için durum tamamen farklıdır; her tüketicilere yönelik çıkarımınızda bir satış temsilcisi gelip, "Gerçek fiyata ödeme yapmak isteyen bir kurumsal müşterim var." der. Eğer hesaplama kapasiteniz sınırlıysa, OpenCode kullanıcılarının kullanımını şirket içi olarak savunmak zordur. Şu anda kapasitelerinin daha fazla olması gerekir.

Scott: Bu, neden kullanmanı istemediklerinin nedeni mi? Birçok kişi şöyle diyor: “Bu ne fark eder? Abonelik ücretini ödedim, neden her yerde kullanamıyorum?” Kimi ise veri eğitimi ve kontrol istediklerini tahmin ediyor. Ancak gerçek çok basit: Basitçe hesaplama gücü kısıtlılar.

Dax: Aslında her şirket temelde bir funel'dir; funelin üst kısmına kullanıcıları çekmek için bir şey koyarsınız ve ideal olarak onları alt kısma kadar dönüştürürsünüz.

Onlar, Claude Code'u bir funnel başı olarak tasarladılar; bu, çok tüketici odaklı bir üründür. Onu kullanırsınız, şirketiniz kullanmaya başlar, ardından şirketiniz Token bazında ödeme yapmaya başlar. Ancak kullanıcılar OpenCode üzerinden kullanırsa, bu dönüşüm zinciri kesilebilir, çünkü OpenCode içinde istediğiniz zaman başka bir modele geçebilirsiniz. Claude'dan hoşlanmazsanız, hemen en popüler yeni modele geçebilirsiniz.

İkinci neden, hesaplama gücüne yönelik rekabetçi taleptir; funelin üst kısmına koyduğunuz her şeyin, nihayetinde funelin alt kısmına geri döneceğini kanıtlaması gerekir. Tüketiciye yönelik bir şirketseniz, bu konuda daha esnek olabilirsiniz.

Wes: Gelecekte API'si olmayan, sadece uygulamaları aracılığıyla kullanabileceğiniz bir modelin ortaya çıkacağını düşündünüz mü? ElevenLabs gibi, harika bir uygulamaları var ama aylık abonelik almanız gerekiyor, kullanım bazında ödeme seçeneği yok. Böylesine bir durumun ortaya çıkacağını düşünüyorum mu?

Dax: Evet, bu yine şirketin iç yapısını yansıtmaktadır. Ürün ekibi bu yaklaşımı çok destekleyecektir; şöyle diyebilirler: “Bunun etrafında çok özel bir model oluşturup, bunu özel bir ürünle birlikte sunabilir, ikisini bir araya getirebiliriz. Modeli kullanmak istiyorsanız, bizim ürünümüzü kullanmak zorundasınız.” Bu, ürün odaklı ekipler için mükemmel bir kilitleme stratejisidir.

Ancak satış organizasyonunun gelir hedefleri vardır ve şöyle derler: “Gelir hedefimiz 100 milyar. Sizin API tekelleştirme veya ürün tekelleştirme modeliniz en iyi durumda sadece 50 milyar yapar, kalan 50 milyarlık boşluğu kim dolduracak?” Satış ekibi ısrar eder: “Hayır, modeli API’ye dahil etmek zorundasınız, böylece hedefimize daha iyi ulaşabiliriz.” Bu iç çatışma devam ettikçe, organizasyonun piyasa payı kazanmak için gelirin bir kısmını vazgeçmenin gerekçesini sunması zorlaşır.

Bu laboratuvarlar daha da fazla ürün katmanına girdikçe, bunların bir “adil olmayan düğme”ye sahip olduğu gibi bir şey olduğunu ve bir zamanlar bunu bastıklarını hiç şaşırtmaz. Ayrıca, “Bu model çok tehlikeli, yalnızca kendi çerçevesimiz içinde kullanılması güvenli, diğer çerçevelerde kullanılmasına izin veremeyiz” gibi garip gerekçelerle bunu haklı çıkarırlar. Bu asıl neden değil, ancak muhtemelen söyledikleri şey olacak.

Wes: Fable ile ilgili güvenlik sorunları, bu yeni modellerin hepsi güvenli değil mi? Hükümet bunların güvenli olmadığını söylüyor, bu gerçek mi, yoksa sadece bir hava mı?

Dax: Çok şeyin doğru olduğuna inanıyorum ve bunlar birbirleriyle çelişebilir; bu modeller gerçekten büyük zararlara neden olma potansiyeline sahip. Devletin, bir ürünün piyasaya sürülmesinden önce bir tür denetim yapılması gerektiğini söylemesi mantıklı. Meta gibi büyük bir şirketde çalışıyorsanız ve örneğin profil fotoğrafı yükleme özelliği çıkarıyorsanız, bu özelliğe çocuk pornografisi filtresi uyguladıklarını devlete kanıtlamak zorundasınız. Bu ölçekte, en küçük uygulama içi fonksiyonlar bile çılgın düzeyde bir düzenlemeye maruz kalır.

Ancak sorun, bu sürecin çok cahil veya yolsuzlukla dolu olması durumunda, modelin kapsamlı onaylanması ve herkesin geniş erişimi yerine, hükümet süreçleri aracılığıyla eşitsiz erişim haklarının yaratılmasıdır; bu çok kötü bir durum olurdu ve böyle bir şeyin yaşanmasını istemiyorum. Daha sıkıcı bir sonuç görmek isterim: Yeni bir model yayınladıklarında sadece bir ay süren bir süreçten geçmeleri.

Öte yandan, bu tamamen rasyonel bir sorun değil. Bu laboratuvarların "nükleer silah" sahibi olduğunu iddia etmeye başlamaması gerektiğini düşünüyorum, çünkü bu siyasi ilgi çekebilir. Bu, bir bomba ile oynamak gibi; sonunda sıkıcı bir duruma yol açabilir veya yanlış düzenlemeye, aşırı sertliğe ve tüm ekonomiye zarar veren gerçekten kötü bir duruma dönüşebilir. Bu nedenle, nükleer bir bombaya sahip olduğunu her yerde söyleyip hiçbir şeyin olmayacağını bekleyemeyeceğiniz için, bu laboratuvarların halk algısı konusunda daha dikkatli olmalarını umuyorum.

AI etkileşimi elsiz hale gelmeye devam ediyor

Scott: MCP, Skill ve AI programlama için kullanılan araçlar hakkında konuşalım. Gerçekten dikkat edilmesi ve kullanılması gerekenler neler? Hepiniz ne kullanıyorsunuz?

Dax: Çoğumuzun kişisel yapılandırmaları oldukça temel. Gerçekten ilginç olan, takım içi Discord robotumuz, ki bu kişisel ayarlarımızdan daha fazla MCP ve beceriye sahip. Kit Lang tarafından ortaya atılan “Gang Growth” adlı bir şey var. Herhangi bir sorunda, ne olursa olsun—işletme, API tasarımı veya uygulama—Discord robotuna sesli olarak Prompt girip @OpenCode’u etiketliyoruz; bu, bir işbirliği aracısı gibi davranıyor.

Bu robot, şirketin tüm veri gölleriyle bağlantılı. "Geçen hafta, tüm fazla ücretlendirme etkinleştirilmiş Go abonelik kullanıcıları toplam ne kadar harcadı?" diye sorabiliyorum ve o da hesaplıyor. Takımımızın alışkanlığında değişiklik: Temelde başka birini @lemeye gerek kalmadı. Sorununuz varsa, önce @OpenCode yazın. Başka biri görürse, katılarak işe dahil olur. Ancak OpenCode sıklıkla kendi başına halleder.

Scott: Peki robot size bilgi döndürmesi gerekiyorsa? Şu anda herkes MCP UI'si veya doğrudan HTML dosyası üretimi hakkında konuşuyor; gelecekte kodlama Agent'larının bilgileri nasıl göstereceğini düşünüyorsunuz?

Dax: OpenCode'a, belge oluşturup size göndermesini sağlayacak bir tür artifact işlevi ekleyeceğiz. HTML ve SVG kullanarak görselleştirme yapıyor, çok harika. Bunun için özel bir şey gerekmiyor, sadece Agent'in yeteneklerinden yararlanıyor. MCP UI konusunda ise henüz derinlemesine incelemedim, ancak özellikle teknik olmayan kullanıcılarla ilgilendiğimizde masaüstü uygulamasında bunu destekleyeceğimizi düşünüyorum, çünkü onların sordukları sorular ve yapmaları gerekenler, dinamik bir UI veya daha zengin bir şeyden faydalanabilir.

Ekibimiz şimdi sesli uyarılar (Voice Prompting) kullanmaya bağımlı hale geldi, hatta Discord üzerinde birbirimize mesaj gönderirken bile yazmak yerine sesli olarak iletişime geçiyoruz, çünkü yazmayı sevmiyoruz. Bir arayüzü doğrudan konuşarak kullanabiliyorsanız, özellikle etkileşimli arayüzlerde, yapmam gereken şeyi genel olarak tanımlamayı tercih ederim. Eğer bunu tamamen yazmak zorunda kalirsam, kesinlikle kötü olur. Ancak sesli komutları kullanabiliyorum, sesli komutlar şimdi çok hızlı ve yerel olarak çalışıyor.

Scott: Çok fazla sesli komut olduğu için bir ayak pedi aldım. Bir tanesi "giriş", diğeri "diktasyonu tetikle", bir diğeri de sekme değiştirmek için. Sadece bunu kullanarak oturdum, çok eğlenceliydi.

Dax: Bu konuda birçok kişinin şüphe duyduğunu anlıyorum, çünkü ben de Kit bunu yaparken izledikten sonra başladım. Başkalarının bunu yapmasını gördüğünüzde zihninize bir şey kilitlenir. Eğer bunu hiç yapmadıysanız, bunun utanç verici olduğunu düşünebilirsiniz. Ancak bu aslında en doğal şey; kafanızı karıştırabilir, yanlışlar yapabilir, dili kaydırabilirsiniz, hepsi sorun değil çünkü LLM'ler gerçekten ne demek istediğinizi anlamada ustalar.

Wes: Kit'in Hex uygulamasını kullanıyor musunuz?

Dax: Ana makinede Handy, Mac'te Hex kullanıyorum. Model harika, bu önemli.

Wes: Tetikleme yöntemim çok basit, faredeki küçük butona çift tıklayarak. Ayrıca, vurulabilir bir yüzük de hazırlanıyor, bana bir tane gönderecekler ve deneyeceğim.

Dax: Şu anda çoğu zaman parmaklarım hâlâ klavyede, bu yüzden bir kısayol tuşu ayarladım.

Wes: Konuşmadığımız ama özellikle söylemek istediğiniz başka bir şey var mı? Örneğin, kişisel görüşleriniz?

Dax: Yaklaşan yeni nesil model konusunda çok heyecanlıyım. Genellikle yeni bir model yayınlandığında hissedilenler birbirine çok benzer, hatta bunu eleştirmek için bir gönderi bile paylaşırdım. Ancak bu sefer ilk kez bu modellerin gerçekten birçok kişi tarafından kullanılacağını düşünüyorum. Teknik olarak zaten yayınlandılar, sadece hükümet normal kullanıcıların kullanımını izin vermiyor.

Wes: Şu anda çeşitli performans testleri ve puanlar var ve aynı zamanda herkes “çok daha iyi hissediyorum” diyor; sizce nihayetinde gerçekten anlamlı bir performans testine sahip olabilecek miyiz?

Dax: Dürüst olmak gerekirse, şu anda hiçbir zaman benchmark'lara bakmıyorum, hatta daha önce gerçekten bakıp bakmadığımdan bile emin değilim; bu puanların artık arka plan gürültüsü haline geldiğini düşünüyorum. Sayıların yükseldiğini biliyoruz, rakiplerinden daha çok yükseliyor, ancak rakipler yeni puanlarını yayınladığında, onların puanları daha da yükseliyor; bunun tam olarak ne anlamı var?

Şu anda sadece nitel geri bildirimlere bakıyorum. İnsanların modeli ne yapabildiklerini, ne inşa ettiklerini paylaşmasını seviyorum. Milyonlarca veri noktası ölçeğinde bu tür geri bildirimleri alamazsınız, ancak bu ürünler temelde belirsizdir ve nihayetinde kullanıcı mutlu mu, kullanıcı hayal kırıklığına uğradı mı sorusuna indirgenir. Bu yüzden ekibimizin token kullanımını izlemeyi seviyorum. Eğri yükseliyorsa, bir şeyin işe yaradığı ve insanların bir şeye bayıldığını gösterir. Ekibimizde Claude tutkunları, GPT tutkunları ve açık kaynak modeller tutkunları var, bu yüzden tüm yönleri iyi şekilde kapsıyoruz.

Scott: Son zamanlarda paylaşmak istediğin özel bir şey var mı?

Dax: Elbette, daha önce bahsettiğim exe.dev. "Bulut makinesi" kavramını deneyimlemek istiyorsanız, bu çok akıllıca bir ürün ve harika bir şekilde yapılmış. Bana Tailscale gibi geliyor, yani "Aslında çalışıyor mu?" diye düşündürür gibi bir şey; exe.dev de tam olarak aynı havayı veriyor. Tam olarak hedeflediği yeri bulan ürünleri özellikle seviyorum ve bu ürün tuhaf bir boşlukta yerini almış. AWS veya başka yerlerden sunucu kiralamak mümkün, ancak hızlı kalıcı diskli ve uygun fiyata kolayca kiralamak zor. Bu boşluk daha önce şüpheli VPS sağlayıcılar tarafından dolduruluyordu; onlar ortaya çıkıp kayboluyordu.

Birkaç yıl önce ilk kez geliştirme sunucumuzu kurarken en ucuz çözümü arıyordum ve Miami'de bir VPS sağlayıcısı buldum. Bu adam kendi ölümünü sahte olarak ilan etti ve sunucu kapanmış oldu. Herkese “Üç gün boyunca iletişim kuramayacağım, bir tıbbi işlem yapacağım” diye e-posta gönderdi ve üç gün sonra sunucu gerçekten kesildi. Düşündüm ki “Tanrım, bir şey oldu mu?” Bir ay geçti, kimse onunla bağlantı kuramadı. Sonunda bir forumda, daha önce benzer bir durumda kaybolan başka bir VPS hizmeti de işlettiğini belirten bir gönderi buldum. Bu ucuz, yüksek performanslı sunucu pazarı, inanılmaz derecede güvensizdi. Hâlâ anlayamadım, bu tam olarak ne tür bir dolandırıcılık? Ben ona hizmet için para ödedim, neden kayboldu?

Wes: İzleyicilere ne öneriyorsunuz?

Dax: Kendi şeyleriniz için OpenTUI'yi öneririm. TUI oluşturuyorsanız, bu harika bir yöntem. React, SolidJS veya hatta Vue bağlayıcılarını kullanarak yüksek performanslı TUI'ler oluşturabilirsiniz. OpenCode bununla oluşturuldu ve 1.0 sürümüne doğru ilerliyoruz. Son zamanlarda terminal ürünleri ve uygulamalarında bir canlanma yaşanıyor.

Scott: Bunun dışında kim kullanıyor? Yeni Grok yapısı veya xAI'nin bir şeyi de mi?

Dax: Grok'un CLI'si çok iyi yapılmış, zarifçe çalışır ve yüksek performanslıdır, ancak bu Rust ile yazılmıştır ve muhtemelen Ratatouille kütüphanesini kullanıyorlar. Ancak yeni Hermes proxy TUI'si OpenTUI ile oluşturulmuştur. Topluluk hızla büyüyor ve şimdi zaman çizelgeminde bir TUI gördüğümde, özellikle vibe coding yöntemiyle yazabileceğiniz için büyük olasılıkla OpenTUI'dir, çünkü temelde React'tir.