Blog

Yeni Gemini 2.5 06-05 Pro API Nasıl Kullanılır?

Ashley Innocent

Ashley Innocent

6 June 2025

Yeni Gemini 2.5 06-05 Pro API Nasıl Kullanılır?

Google'ın Gemini model ailesinin 5 Haziran 2025'te ön izleme olarak yayınlanan en son sürümü, geliştiricilere olağanüstü yetenekler sunuyor. Bu API, metin, resim, video ve daha fazlasını işleyen gelişmiş, çok modlu uygulamalar oluşturmanıza olanak tanırken, akıl yürütme ve kodlama görevlerinde de üstün performans gösterir. Etkileşimli web uygulamaları oluşturmayı, karmaşık veri kümelerini analiz etmeyi veya iş akışlarını otomatikleştirmeyi hedefliyorsanız, bu kılavuz size süreci hassasiyetle adım adım anlatacaktır.

💡
Devam etmeden önce, Apidog ile API testlerinizi ve entegrasyonunuzu kolaylaştırın! Gemini 2.5 06-05 Pro API için istek göndermeyi, yanıtları ayıklamayı ve iş akışlarını yönetmeyi basitleştirmek için Apidog'u ücretsiz indirin. En son teknoloji AI modelleriyle çalışan geliştiriciler için mükemmel bir yardımcıdır. Bugün başlayın!
düğme

Şimdi, bu güçlü API'nin tüm potansiyelini kullanmak için kurulumu, yapılandırmayı ve pratik kullanım senaryolarını keşfedelim.

Gemini 2.5 06-05 Pro API Nedir?

Google DeepMind tarafından geliştirilen Gemini 2.5 06-05 Pro API, çok modlu yapay zeka teknolojisinde bir zirveyi temsil ediyor. 5 Haziran 2025'te yükseltilmiş bir ön izleme olarak yayınlanan bu model, önceki sürümler üzerine inşa edilerek kodlama, akıl yürütme ve yaratıcı görevlerde üstün performans sunuyor. Kapsamlı kod tabanlarını, belgeleri ve resimler, videolar gibi multimedya girdilerini işleyebilmesini sağlayan 1 milyon token'lık bir bağlam penceresine (ufukta 2 milyon ile) sahiptir.

Ayrıca, API karşılaştırmalarda üstünlük sağlıyor; WebDev Arena liderlik tablosunda 24 puanlık Elo sıçramasıyla 1470'e yükseldi ve video anlama için VideoMME'de %84,8 puan aldı. Akıl yürütme yetenekleri matematik, bilim ve kodlamada parlıyor, bu da onu gelişmiş uygulamalar geliştiren geliştiriciler için ideal kılıyor. Ardından, bu API'yi etkili bir şekilde kullanmaya başlamak için ortamınızı kuracağız.

Gemini 2.5 06-05 Pro API'yi Kullanmak İçin Ön Koşullar

Başlamadan önce, geliştirme ortamınızın bu gereksinimleri karşıladığından emin olun:

İlk olarak, Python'u yükleyin ve bir sanal ortam kurun. Terminalinizde şu komutları çalıştırın:

python -m venv gemini_env
source gemini_env/bin/activate  # Windows'ta: gemini_env\Scripts\activate

Ardından, gerekli kütüphaneyi yükleyin:

pip install google-generativeai

Bu adımlar tamamlandığında, API'yi yapılandırmaya hazırsınız. Kimlik doğrulama ve kuruluma geçelim.

Gemini 2.5 06-05 Pro API İçin Kimlik Doğrulamayı Ayarlama

Gemini 2.5 06-05 Pro API'yi kullanmak için isteklerinizi bir API anahtarıyla doğrulayın. Başlamak için şu adımları izleyin:

  1. Google AI Studio'ya Gidin: Tarayıcınızı açın ve aistudio.google.com adresine gidin.

Oturum Açın: Google hesabınızın kimlik bilgilerini kullanarak oturum açın.

API Anahtarı Oluşturun: Panoda "API anahtarı al" seçeneğini bulun. Tıklayın, istemleri izleyin ve oluşturulan anahtarı kopyalayın. Güvenli bir şekilde saklayın—asla herkese açık paylaşmayın.

Tıklayın, istemleri izleyin ve oluşturulan anahtarı kopyalayın. Güvenli bir şekilde saklayın—asla herkese açık paylaşmayın.

Ortam Değişkeni Ayarlayın: Güvenlik için, anahtarı bir ortam değişkeni olarak ayarlayın. Terminalinizde çalıştırın:

export GEMINI_API_KEY='buraya_api_anahtarınız'  # Windows'ta: set GEMINI_API_KEY=buraya_api_anahtarınız

Şimdi, Python'da istemciyi başlatın. İşte temel bir kurulum:

import os
from google import genai

# API anahtarını ortam değişkeninden alın
API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
client = genai.Client(api_key=API_KEY)

Kimlik doğrulama yapılandırıldığına göre, istek göndermeye hazırsınız. Ardından, Gemini 2.5 06-05 modeliyle ilk API çağrınızı yapmayı keşfedeceğiz.

Gemini 2.5 06-05 İle İlk API Çağrınızı Yapma

Gemini 2.5 06-05 Pro API'yi basit bir metin tabanlı istekle test edelim. Bu örnek, modelden temel bir kavramı açıklamasını ister. Şu Python kodunu kullanın:

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

# İstemciyi başlatın
client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

# Bir metin isteği gönderin
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-preview-06-05",
    contents="Bir sinir ağının basit terimlerle nasıl çalıştığını açıklayın."
)

# Yanıtı yazdırın
print(response.text)

Bu kod, API uç noktasına, Gemini 2.5 06-05 modelini hedefleyen bir POST isteği gönderir. Yanıt, sinir ağlarını açık ve özlü bir dille açıklar. Şuna benzer bir çıktı bekleyin:

Bir sinir ağı, insan beyninden esinlenmiş bir hesaplama modelidir. Girdi verilerini işleyen, kalıplara göre ağırlıkları ayarlayan ve bir tahmin veya sınıflandırma gibi bir çıktı üreten düğüm (nöron) katmanlarından oluşur.

İşlevselliği doğrulamak için bu isteği Apidog'da test edin. Yeni bir proje oluşturun, HTTP yöntemini POST olarak ayarlayın, uç nokta URL'sini girin (Google AI Studio belgelerinde bulunur), Authorization: Bearer SİZİN_API_ANAHTARINIZ başlığını ekleyin ve JSON yükünü ekleyin:

{
    "model": "gemini-2.5-pro-preview-06-05",
    "contents": "Bir sinir ağının basit terimlerle nasıl çalıştığını açıklayın."
}

Yanıtı, durum kodunu ve zamanlamayı kontrol etmek için Apidog'da "Gönder"e tıklayın. Bu, kurulumunuzun çalıştığını onaylar. Şimdi, çok modlu yeteneklere geçelim.

Gemini 2.5 06-05'in Çok Modlu Özelliklerinden Yararlanma

Gemini 2.5 06-05 Pro API, metin, resim ve videoyu işleyen çok modlu yetenekleriyle parlıyor. Bu bölüm, bu özellikleri etkili bir şekilde nasıl kullanacağınızı gösterir.

Metin ve Görüntü İşleme

Görüntü analizi gibi görevler için metin istemlerini görüntülerle birleştirin. Bir görüntü yükleyin (örneğin, çörek fotoğrafı) ve modelden onu tanımlamasını isteyin. İşte kod:

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions, Part

# İstemciyi başlatın
client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

# Bir metin ve görüntü isteği gönderin
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-preview-06-05",
    contents=[
        "Bu görüntüyü ayrıntılı olarak tanımlayın.",
        Part.from_uri(
            file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg",
            mime_type="image/jpeg"
        )
    ]
)

# Yanıtı yazdırın
print(response.text)

Model şöyle yanıt verebilir:

Görüntü, parşömen kağıdı üzerinde yaban mersinli çöreklerin düz bir şekilde yerleştirilmiş halini gösteriyor. Altı üçgen çörek, altın kahverengi renkte, etraflarına dağılmış taze yaban mersinleri ile dairesel bir düzende dizilmiş. Doku, iyi pişmiş çöreklerin tipik özelliği olan ufalanan görünüyor.

Görüntünüzün bir Google Cloud Storage URI'si aracılığıyla erişilebilir olduğundan emin olun veya destekleniyorsa doğrudan yükleyin. Bu yetenek, e-ticaret veya içerik analizi gibi uygulamalar için uygundur.

Video Anlama

Gemini 2.5 06-05 modeli, VideoMME karşılaştırmasında %84,8 puan alarak video anlamada üstünlük sağlar. İçeriği analiz etmek için bir YouTube URL'si veya video dosyasıyla birlikte bir istem gönderin. Örneğin:

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

# İstemciyi başlatın
client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

# Bir video isteği gönderin
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-preview-06-05",
    contents=[
        "Bu videoya dayanarak bir öğrenme uygulaması için bir teknik şartname oluşturun.",
        "https://www.youtube.com/watch?v=example_video"
    ]
)

# Yanıtı yazdırın
print(response.text)

Bu, videonun içeriğinden yararlanarak etkileşimli bir öğrenme uygulaması için ayrıntılı bir teknik şartname oluşturur. API, "düşük" medya çözünürlüğü ayarında 2 milyon token'lık bir bağlam penceresiyle 6 saate kadar videoyu işleyerek maliyet ve performansı dengeler.

Çok modlu özellikler ustalaşıldığına göre, sırada kodlama yardımına geçelim.

Gemini 2.5 06-05 Pro API İle Kodlama

Gemini 2.5 06-05 Pro API, 1470 Elo puanıyla WebDev Arena liderlik tablosunda liderlik ederek kodlama görevlerinde üstünlük sağlar. Python, JavaScript ve daha fazlası gibi dillerde kod üretir, düzenler ve hatalarını ayıklar. İşte nasıl kullanacağınız:

Kod Oluşturma

Bir Fibonacci dizisi hesaplayıcısı gibi bir fonksiyon isteyin. Şunu deneyin:

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

# İstemciyi başlatın
client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

# Bir kodlama isteği gönderin
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-preview-06-05",
    contents="n terime kadar Fibonacci dizisini hesaplayan bir Python fonksiyonu yazın."
)

# Yanıtı yazdırın
print(response.text)

Çıktı şöyle olabilir:

def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return []
    elif n == 1:
        return [0]
    sequence = [0, 1]
    for i in range(2, n):
        sequence.append(sequence[i-1] + sequence[i-2])
    return sequence

# Örnek kullanım
print(fibonacci(10))  # Çıktı: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

Bu fonksiyon verimli ve doğrudur, modelin akıl yürütme yeteneğini gösterir.

Hata Ayıklama ve Optimizasyon

Analiz için mevcut kodu gönderin. Örneğin:

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

# İstemciyi başlatın
client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

# Bir hata ayıklama isteği gönderin
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-preview-06-05",
    contents="Bu kodun hatalarını ayıklayın ve iyileştirme önerileri sunun: def fib(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fib(n-1) + fib(n-2)"
)

# Yanıtı yazdırın
print(response.text)

Model şöyle yanıt verebilir:

n
def fib(n):
    if n < 0:
        raise ValueError("Girdi negatif olmamalıdır")
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    a, b = 0, 1
    for _ in range(2, n + 1):
        a, b = b, a + b
    return b
İyileştirmeler: Negatif girdiler için hata işleme eklendi; O(n) zaman karmaşıklığı için özyineleme yerine yineleme kullanıldı; netlik için tuple açma kullanıldı.

Bu, performansı önemli ölçüde artırır. Şimdi, gelişmiş kullanım senaryolarını keşfedelim.

Gemini 2.5 06-05 Pro API İçin Gelişmiş Kullanım Senaryoları

Gemini 2.5 06-05 Pro API, gelişmiş uygulamaların kilidini açar. Şu senaryoları göz önünde bulundurun:

Bunları test etmek için, API yanıtlarını taklit etmek ve işlevselliği doğrulamak amacıyla Apidog'u kullanın. En iyi uygulamalara geçiş, en iyi sonuçları sağlar.

Gemini 2.5 06-05 Pro API İçin En İyi Uygulamalar

Şu ipuçlarıyla Gemini 2.5 06-05 Pro API'yi en üst düzeye çıkarın:

Bunları takip ederek verimlilik ve güvenilirlik sağlarsınız. Bitirelim.

Sonuç: Gemini 2.5 06-05 Pro API'den Yararlanma

Gemini 2.5 06-05 Pro API, geliştiricilere son teknoloji uygulamalar oluşturma gücü verir. Kurulumdan kimlik doğrulamaya, çok modlu işlemden kodlamaya kadar bu kılavuz, gücünden yararlanmanız için sizi donatır. WebDev Arena'daki liderliği, güçlü video anlama ve akıl yürütme yetenekleri onu oyunun kurallarını değiştiren bir unsur yapar. Bugün inşa etmeye başlayın—Google AI Studio'da deney yapın, Vertex AI ile entegre edin veya Gemini uygulamasında test edin. Uygulama ile yenilikçi çözümleri zahmetsizce yaratacaksınız.

düğme


API Tasarım-Öncelikli Yaklaşımı Apidog'da Uygulayın

API'leri oluşturmanın ve kullanmanın daha kolay yolunu keşfedin

Ücretsiz Kaydolİndir