Kurumsal yapay zeka mimarisinde tek bir modele bağlı kalma dönemi sona erdi.

Akıl yürütme yetenekleri güçlü olan büyük bir yapay zeka modeli karmaşık sözleşme belirsizliklerini çözmek için ideal olabilir. Ancak aynı modeli toplu fatura verilerini çıkarmak için kullanmak, yoğun saatlerde bir yarış arabası sürmeye benzer; hem pahalı hem de verimsizdir. Öte yandan, daha küçük ve belirli görevler için optimize edilmiş modeller düşük gecikme gerektiren işlerde üstün performans gösterebilir, ancak bazı gelişmiş ajan tabanlı iş akışları için gereken derinlikten yoksun kalabilir.

Kurumsal yapay zeka stratejileri, giderek daha çeşitli modellerden oluşan bir portföy gerektiriyor. Google Cloud, bu ihtiyacı desteklemek üzere dengeleri önemli ölçüde değiştirdi. OpenAI modellerinin Model Garden bünyesine eklenmesiyle Google Cloud; 200’den fazla Google’a ait, üçüncü parti ve açık modelin yanı sıra önde gelen üç kapalı kaynaklı büyük dil modeline tek bir kurumsal yapay zeka platformu üzerinden erişim sunan tek hiper ölçekli bulut servis sağlayıcısı hâline geldi.

Google Cloud, OpenAI modellerini Gemini’nin yanı sıra Anthropic Claude, xAI, Meta, Mistral AI ve AI21 Labs modelleriyle ve çok sayıda açık model alternatifiyle bir araya getirerek işletmelere farklı iş yükleri için yapay zeka yeteneklerini ortak bir kurumsal bulut ortamında değerlendirme ve kullanıma alma konusunda daha fazla seçenek sunuyor. Kullanılabilir modeller, yönlendirme seçenekleri ve güvenlik kontrolleri, seçilen modele ve dağıtım yöntemine göre değişiyor.

CIO’lar, CTO’lar ve kurumsal mimarlar için model seçimi artık yalnızca teknik bir tercih değil; uygulama tasarımını, güvenliği, satın alma kararlarını ve uzun vadeli çevikliği doğrudan etkileyen temel bir mimari karardır.

Gemini’nin Ötesinde: Daha Kapsamlı Bir Yönetilen Model Ekosistemi

Gemini, Google Cloud’un yapay zeka portföyünün merkezinde yer almaya devam ediyor, ancak artık tek seçenek değil. Kuruluşlar, Model Garden ve Gemini platformu üzerinden yönetilen API’ler aracılığıyla harici sağlayıcıların modellerine erişebilir ve desteklenen modeller için kendi ortamlarında dağıtım seçeneklerini değerlendirebilir. Yönetilen uç noktalar, ekiplerin kendi model sunma altyapılarını kurup işletmelerine gerek kalmadan belirli modelleri kullanmalarını sağlar.

Bu yaklaşım, kurumsal satın alma süreçlerini de önemli ölçüde kolaylaştırabilir. Google Cloud Marketplace üzerinden satın alınan OpenAI modelleri tek bir Google Cloud faturasında görünür, mevcut bulut taahhütlerinin tüketimine katkıda bulunur ve Flexible Savings Plans (FSP) kapsamına girer. Böylece faturalandırma süreçlerindeki dağınıklık azaltılabilir ve farklı yapay zeka iş yüklerine ait maliyetlerin yönetimi kolaylaşabilir. Kuruluşlar her model için geçerli taahhüt ve fiyatlandırma koşullarını ayrıca doğrulamalıdır.

Aşağıda, önizleme aşamasındaki seçenekler de dahil olmak üzere Google’ın yönetilen API’leri üzerinden sunulan bazı üçüncü parti modeller yer alıyor. Kullanılabilirlik ve erişim yöntemleri modele göre değişebilir.

Sağlayıcı	Kullanılabilir Model Aileleri ve Örnekler	Kurumsal Kullanım Alanları
OpenAI	Şu anda özel önizlemede olan GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol ve GPT-6 Luna	Gelişmiş kodlama, bilgisayar kullanımı, bilimsel araştırma, profesyonel çalışmalar ve yüksek hacimli günlük görevler
Anthropic	Claude Haiku 5.5, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5 ve desteklenen diğer Claude sürümleri	Karmaşık akıl yürütme, kodlama, ajan tabanlı iş akışları, doküman analizi ve profesyonel bilgi işleri
xAI	Desteklendiği durumlarda Grok 4.3, Grok 4.6, Grok 4.7 ve Grok 4.20	Kodlama, akıl yürütme, araç kullanan ajanlar ve diğer bilgi yoğun görevler
Meta	Ayrı bir açık ağırlıklı Llama ailesinin yanı sıra yönetilen bir iş ortağı modeli olan Muse Spark 1.3	Modelin desteklediği yeteneklere bağlı olarak akıl yürütme, çok modlu uygulamalar ve ajan tabanlı iş akışları
Mistral AI	Desteklendiği durumlarda Mistral Medium 3, Mistral Small 3.1, Mistral OCR 25.05 ve Codestral 2	Genel dil görevleri, belgelerde OCR, özetleme, programlama ve kod tamamlama
AI21 Labs	Önizlemede listelenen Jamba 1.5 Large ve Jamba 1.5 Mini	Yüksek hacimli metin üretimi, belge işleme ve yanıt kalitesi, hız ve maliyet arasında denge kurulması gereken iş yükleri
DeepSeek	Önizlemede yönetilen API olarak sunulan DeepSeek-V4.1-Flash	Ajan tabanlı iş akışları, kodlama ile metin ve görselleri içeren çok modlu görevler

Açık Ağırlıklı Modeller: Çıkarım ve Dağıtım Üzerinde Daha Fazla Kontrol

Model çıkarım altyapısı, dağıtım mimarisi ve model özelleştirme üzerinde daha fazla kontrol isteyen kuruluşlar için seçenekler yönetilen API’lerin çok ötesine geçiyor.

Google Cloud Model Garden; DeepSeek, Meta’nın Llama ailesi, Mistral ve Mixtral, Kimi, MiniMax, Qwen ve Z.AI modelleri dahil olmak üzere çok sayıda açık model alternatifi sunuyor. vLLM gibi desteklenen dağıtım yöntemleri ve model sunma çerçeveleri, mühendislik ekiplerine Google Cloud altyapısı üzerinde uygun modelleri çalıştırma esnekliği sağlıyor. Seçilen mimarinin desteklemesi durumunda bu modeller bir VPC içinde de çalıştırılabiliyor. Google’ın kataloğunda ayrıca AI21 Labs’in Jamba 1.5 Large ve Jamba 1.5 Mini modelleri gibi yönetilen iş ortağı modelleri de yer alıyor. Bunlar, açık model seçeneklerinden ayrı olarak listeleniyor.

Bu yaklaşım, stratejik bir tercihi beraberinde getiriyor. Kuruluşlar; kapasite planlama, yamaların uygulanması, ölçeklendirme ve model yaşam döngüsünün yönetimi dahil olmak üzere altyapı sorumluluklarını daha fazla üstlenirken, model sunumu, özelleştirme ve desteklenen ince ayar seçenekleri üzerinde daha fazla kontrol elde ediyor. Ortaya çıkan gizlilik ve mevzuata uyum düzeyi, modelin nasıl dağıtıldığına ve yönetildiğine bağlıdır.

Özelleşmiş Mimarilere Uygun Uzmanlaşmış Modeller

Her yapay zeka problemi genel amaçlı bir sohbet modeli gerektirmez. En verimli kurumsal mimariler genel akıl yürütme yeteneklerini belirli amaçlar için geliştirilmiş uzman bileşenlerle birleştirenlerdir.

Gemini platformu, belirli çözümlerde uzmanlaşmış iş ortağı modellerini ve farklı dağıtım seçeneklerini destekler. Modele bağlı olarak kuruluşlar, geçerli lisans koşulları ve desteklenen yapılandırmalar çerçevesinde lisans alarak modeli kendi bulut ortamlarında veya VPC’lerinde çalıştırabilir.

Sağlayıcı	Model	Temel Kurumsal Kullanım Alanı
Contextual AI	Reranker	Almayla Artırılmış Üretim (RAG) süreçlerinde sonuçların alaka düzeyini ve doğruluğunu artırma
CAMB.AI	MARS7	Çok dilli metinden konuşma üretimi, ses klonlama ve duyguyu yansıtan konuşma üretimi
Virtue AI	VirtueGuard	Yapay zeka güvenlik önlemleri, gerçek zamanlı içerik güvenliği ve katı politika uygulamaları
Qodo	Embed-1	Büyük kurumsal kod tabanlarında arama yapmak için özelleşmiş kod gömmeleri (embedding) oluşturma
Mistral AI	Codestral	Özelleşmiş kod üretimi ve kod tamamlama
WRITER	Palmyra X4	Yapılandırılmış çıktı üretimi, güvenilir araç çağrıları ve RAG çıktılarının sentezlenmesi
AI21 Labs	Jamba Large 1.6	Yüksek kaliteli dil üretimi ve kurum içinde verimli, özel dağıtım
CSM	Cube	İki boyutlu referans görsellerinden üç boyutlu dijital varlıklar oluşturma

Yazılım mühendisliği için kurumsal bir RAG iş akışını ele alalım. Böyle bir mimaride kaynak kodları ve ilgili teknik içerikler için gömmeler oluşturmak üzere Qodo Embed-1, getirilen sonuçların alaka düzeyini artırmak için Contextual AI’ın Reranker modeli, nihai yanıtı oluşturmak içinse Anthropic Claude Sonnet kullanılabilir.

Model Kullanılabilirliği ve Dokümantasyon

Google Cloud’un yapay zeka model kataloğu sık sık güncellenmektedir. Model kullanılabilirliği, model sürümleri, önizleme ve genel kullanıma sunulma durumları, bölgesel erişim, dağıtım seçenekleri ve Smart Routing gibi özelliklerle uyumluluk zaman içinde değişebilir. Bu yazıda listelenen modeller, yazının hazırlandığı tarihteki bilgileri yansıtır ve tüm Google Cloud servislerinde, dağıtım yöntemlerinde veya bölgelerde kullanılamayabilir.

Bir model seçmeden veya canlı ortamda kullanıma yönelik bir dağıtım mimarisi tasarlamadan önce güncel kullanılabilirlik bilgileri, desteklenen yapılandırmalar ve kısıtlamalar için Google’ın resmi İş Ortağı Modelleri dokümantasyonuna ve Model Garden dokümantasyonuna göz atın.

Dinamik Yürütme: Smart Routing ve Orkestrasyon

Çoklu model stratejisinin asıl değeri, yalnızca daha fazla modele erişebilmek değil; uygulama mantığında belirli bir sağlayıcıya sabitlenmeden görevleri dinamik olarak doğru modellere yönlendirebilmektir.

Google’ın Smart Routing özelliği, desteklenen kurumsal iş yüklerini otomatik olarak sınıflandırır ve performans ile maliyet arasında en uygun dengeyi sağlayan modele yönlendirir. Kurumsal bir uygulama, bu yeteneği bilgi getirme sistemleri ve iş mantığıyla birleştirerek çok adımlı bir müşteri hizmetleri iş akışını koordine edebilir.

Örneğin:

• Adım 1: Hızlı ve düşük maliyetli bir model, gelen destek taleplerinin amacını sınıflandırır.
• Adım 2: Uzmanlaşmış bir bilgi getirme modeli, ilgili politika bilgilerini bulur.
• Adım 3: İlgili orkestrasyon iş akışı tarafından desteklenen modeller arasından seçilen, güçlü akıl yürütme yeteneklerine sahip bir model, karmaşık ve istisnai durumları ele alarak nihai yanıtın taslağını hazırlar.

Model katmanını iş mantığından soyutlamak, kuruluşların operasyonel tutarlılığı artırmasına, belirli bir sağlayıcıya bağımlılık riskini azaltmasına ve modellerin yetenekleri ile fiyatları değiştikçe teknoloji altyapılarını daha kolay uyarlamasına yardımcı olur.

Not: Google şu anda Gemini ailesi ve Anthropic Claude arasında model orkestrasyonunu desteklediğini belirtiyor; diğer önde gelen kapalı ve açık modellerin de gelecekte desteklenmesi planlanıyor. Model Garden üzerinden bir modele erişilebilmesi, o modelin Smart Routing tarafından desteklendiği anlamına gelmez. İlgili ürün ve dağıtım yöntemi için desteklenen modelleri ve yetenekleri doğrulayın.

Kurumsal Veri Sınırları: Güvenlik, Modeli İzlemeli

Daha fazla model seçeneği, kapsamlı ve bütünleşik bir yönetişim yaklaşımını zorunlu kılıyor. Birden fazla sağlayıcının modellerini kullanmak; veri işleme, erişim kontrolü, veri yerleşimi ve denetim konularında ek soruları da beraberinde getiriyor.

Google Cloud, platformu üzerinden model erişimine yönelik belirli kurumsal güvenlik kontrolleri sunmaktadır. Gemini modelleri, yönetilen iş ortağı API’leri ve kuruluşların kendi ortamlarında çalıştırdığı açık modeller için, seçilen servise, uç noktaya ve dağıtım mimarisine uygulanan korumalar ve sorumluluklar ayrı ayrı doğrulanmalıdır.

Başlıca yönetişim özellikleri şunlardır:

• Veri koruma ve model eğitimi: OpenAI çözümüne yönelik istemler, bağlam bilgileri ve çıktılar, belirlenen veri sınırları içinde kalır ve temel modelleri eğitmek için kullanılmaz. Bu çözüm için Sıfır Veri Saklama (Zero Data Retention, ZDR) seçeneklerinin yakında sunulacağı duyurulmuştur.
• VPC Service Controls: Desteklenen yapılandırmalarda VPC Service Controls kullanılarak veri sınırlarının uygulanması ve veri sızdırma riskinin azaltılması desteklenebilir. Kuruluşlar, her model, uç nokta ve dağıtım mimarisi için mevcut ağ kontrollerini doğrulamalıdır.
• Kimlik ve denetlenebilirlik: Kimliği doğrulanmış etkileşimler, kimlik ve erişim kontrolleri ile birleşik denetim logları; BT ekiplerinin desteklenen model ve ajan faaliyetlerini merkezi olarak izlemesine, sorunları araştırmasına ve mevzuata uyum gerekliliklerini karşılamasına yardımcı olabilir.

Yapay Zeka Stratejinizi İşletmenizin İhtiyaçlarına Göre Şekillendirin

Google Cloud’un giderek genişleyen model ekosistemi, kurumsal ekiplerin yapay zeka yeteneklerini, maliyetleri ve dağıtım gereksinimlerini doğrudan iş hedefleriyle uyumlu hâle getirmesini sağlıyor. Ancak tek modelli bir pilot uygulamadan güvenli, çok modelli bir canlı ortama geçmek, titiz bir mimari planlama gerektiriyor.

Başarıya ulaşmak için kuruluşların API’ler için bir soyutlama katmanı oluşturması, net değerlendirme kriterleri belirlemesi, kapsamlı gecikme süresi ve maliyet testleri yapması ve ölçeklendirmeden önce güçlü bir veri yönetişimi altyapısı kurması gerekiyor.

Geleceğe hazır bir yapay zeka ekosistemi oluşturmaya hazır mısınız? Kartaca olarak işletmelerin Google Cloud’un geniş yapay zeka yeteneklerini canlı ortamda kullanılmaya hazır iş çözümlerine dönüştürmelerine destek oluyoruz. Çoklu model değerlendirmesinden API soyutlamasına, güvenli VPC dağıtımından entegrasyon ve operasyonel yönetişime kadar yapay zekanın sunduğu potansiyelle kurumsal ihtiyaçlar arasındaki boşluğu kapatıyoruz.

İş yükleriniz için doğru modelleri, yönlendirme stratejilerini ve dağıtım mimarilerini belirlemek için bizimle iletişime geçin.