Google Gemini 2.5 Flash'ı API ile Nasıl Kullanılır

```html

Google'ın yapay zeka alanındaki ilerlemeleri hızla devam ediyor ve Gemini 2.5 Flash'ın tanıtımı önemli bir adım daha. Önizlemede sunulan bu model, selefinin (2.0 Flash) hız ve verimliliğini temel alırken, güçlü yeni muhakeme yeteneklerini de entegre ediyor. 2.5 Flash'ı geliştiriciler için özellikle cazip kılan şey, benzersiz hibrit muhakeme sistemi ve yanıt kalitesi, gecikme süresi ve maliyet arasındaki dengeyi ince ayar yapmaya olanak tanıyan, kontrol edilebilir bir "düşünme bütçesi" sunmasıdır.

Bu makale, Google Gemini 2.5 Flash modelini API'si aracılığıyla kullanmaya nasıl başlanacağına dair pratik bir rehber sunmaktadır. Gerekli API anahtarını alma, ortamınızı ayarlama, 2.5 Flash için özel yapılandırmalarla API çağrıları yapma ve öğrencilerin gelişmiş Gemini özelliklerine ücretsiz olarak nasıl erişebileceğini ele alacağız.

Google Gemini 2.5 Flash: Şimdiye Kadarki En Uygun Maliyetli Düşünme Modeli

API çağrılarına dalmadan önce, 2.5 Flash'ı öne çıkaran şeyleri kısaca özetleyelim:

Hibrit Muhakeme: Anında çıktı üreten modellerin aksine, 2.5 Flash yanıt vermeden önce dahili bir "düşünme" süreci gerçekleştirebilir. Bu, istemleri daha iyi anlamasına, karmaşık görevleri parçalamasına ve özellikle çok adımlı problemler için daha doğru, kapsamlı yanıtlar planlamasına olanak tanır.

Kontrol Edilebilir Düşünme Bütçesi: Geliştiriciler, API aracılığıyla bir thinking_budget (0'dan 24.576'ya kadar token cinsinden) ayarlayabilirler. Bu bütçe, modelin gerçekleştirdiği dahili muhakeme miktarını sınırlar.

• 0 bütçesi hıza ve maliyete öncelik verir ve 2.0 Flash'ın daha hızlı bir sürümü gibi davranır.
• Daha yüksek bütçeler daha fazla muhakemeye izin verir, potansiyel olarak karmaşık görevlerde kaliteyi artırır ancak gecikme süresini ve maliyeti artırır.
• Model, verilen istemin karmaşıklığı için yalnızca gereken bütçeyi akıllıca kullanır.

Maliyet Verimliliği: Diğer önde gelen modellerle karşılaştırılabilir performans sunmak üzere tasarlanmıştır, ancak maliyetin çok altında, gelişmiş yapay zekayı daha erişilebilir hale getirir.

Şimdi, API ile uygulamalı olarak çalışalım.

Google Gemini 2.5 Flash'ı API Üzerinden Nasıl Kullanılır

1. Adım: Gemini API Anahtarınızı Alma

API aracılığıyla herhangi bir Gemini modeliyle etkileşim kurmak için öncelikle bir API anahtarına ihtiyacınız vardır. Bu anahtar, isteklerinizi doğrular. İşte nasıl elde edeceğiniz:

Google AI Studio'ya Gidin: Başlamak ve bireysel kullanım için API anahtarları almak için birincil yer Google AI Studio'dur (https://aistudio.google.com/).

Oturum Açın: Google Hesabınızla oturum açmanız gerekecek.

API Anahtarı Oluşturun: Oturum açtıktan sonra, "API anahtarı al" gibi bir seçenek arayın veya API anahtarı yönetimi bölümüne gidin (kullanıcı arayüzündeki tam konum değişebilir). Genellikle yeni bir API anahtarı oluşturma seçenekleri bulacaksınız.

Anahtar Oluşturun: Yeni bir anahtar oluşturmak için istemleri izleyin. Google AI Studio, benzersiz bir karakter dizisi oluşturacaktır - bu sizin API anahtarınızdır.

Anahtarınızı Güvende Tutun: API anahtarınıza bir şifre gibi davranın. Bunu herkese açık olarak paylaşmayın, doğrudan kodunuza gömmeyin (özellikle kod sürüm kontrolüne dahil edildiyse) veya istemci tarafı uygulamalarda ifşa etmeyin. Örneğin, ortam değişkenlerini veya özel bir gizli yönetim sistemini kullanarak güvenli bir şekilde saklayın.

Not: Kurumsal düzeyde kullanım için, modelleri Google Cloud'un Vertex AI platformu aracılığıyla dağıtmak genellikle tercih edilir ve bu, farklı kimlik doğrulama mekanizmalarını (hizmet hesapları gibi) içerir, ancak ilk geliştirme ve daha küçük projeler için, Google AI Studio'dan bir API anahtarı başlamanın en hızlı yoludur.

2. Adım: Geliştirme Ortamınızı Ayarlama

API anahtarınız elinizdeyken, programlama ortamınızı ayarlamanız gerekir. Örnek olarak Python'ı kullanacağız, çünkü Google iyi desteklenen bir istemci kitaplığı sağlar.

İstemci Kitaplığını Yükleyin: Terminalinizi veya komut isteminizi açın ve pip kullanarak gerekli paketi yükleyin:

pip install google-generativeai

Kimlik Doğrulamayı Yapılandırın (Güvenli Bir Şekilde): En iyi uygulama, API anahtarınızı bir ortam değişkeni aracılığıyla uygulamanız için kullanılabilir hale getirmektir. Bir ortam değişkenini nasıl ayarladığınız, işletim sisteminize bağlıdır:

• Linux/macOS:

export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

("YOUR_API_KEY" ifadesini oluşturduğunuz gerçek anahtarla değiştirin). Bu satırı, oturumlar arasında kalıcılık için kabuk profilinize (.bashrc, .zshrc, vb.) ekleyebilirsiniz.

• Windows (Komut İstemi):

set GEMINI_API_KEY=YOUR_API_KEY

• Windows (PowerShell):

$env:GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Ardından, Python kodunuzda, kitaplığı anahtarı otomatik olarak alacak şekilde yapılandırabilirsiniz:

import google.generativeai as genai
import os

# API anahtarını ortam değişkeninden yükle
api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("GEMINI_API_KEY ortam değişkeni ayarlanmadı.")

genai.configure(api_key=api_key)

3. Adım: Gemini 2.5 Flash'a API Çağrısı Yapma

Şimdi, özellikle Gemini 2.5 Flash modelini hedefleyen ilk API çağrınızı yapmaya hazırsınız.

Kitaplıkları İçe Aktarın ve Modeli Başlatın: Gerekli kitaplığı içe aktararak (henüz yapmadıysanız) ve 2.5 Flash önizlemesi için doğru model adını belirterek GenerativeModel sınıfını başlatarak başlayın.

import google.generativeai as genai
import os

# API Anahtarını Yapılandır (Adım 2'de gösterildiği gibi)
api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("GEMINI_API_KEY ortam değişkeni ayarlanmadı.")
genai.configure(api_key=api_key)

# Gemini 2.5 Flash önizleme modelini belirtin
# Not: Bu model adı önizleme aşamasından sonra değişebilir.
model_name = "gemini-2.5-flash-preview-04-17"
model = genai.GenerativeModel(model_name=model_name)

İsteminizi Tanımlayın: Modelin işlemesini istediğiniz metin girdisini oluşturun.

prompt = "Gemini 2.5 Flash'taki hibrit muhakeme kavramını basit terimlerle açıklayın."

Düşünme Bütçesini Yapılandırın (2.5 Flash için Çok Önemli): İşte 2.5 Flash'ın benzersiz yeteneklerinden yararlandığınız yer burasıdır. Bir GenerationConfig nesnesi ve içinde, thinking_budget'ı ayarlamak için bir ThinkingConfig oluşturun.

# --- Seçenek 1: Hıza/Maliyete Öncelik Verin (Düşünmeyi Devre Dışı Bırakın) ---
config_no_thinking = genai.types.GenerationConfig(
    thinking_config=genai.types.ThinkingConfig(
        thinking_budget=0
    )
    # Ayrıca sıcaklık, top_p vb. gibi diğer nesil parametrelerini de ekleyebilirsiniz.
    # Örnek: temperature=0.7
)

# --- Seçenek 2: Orta Düzeyde Muhakemeye İzin Verin ---
config_moderate_thinking = genai.types.GenerationConfig(
    thinking_config=genai.types.ThinkingConfig(
        thinking_budget=1024 # Dahili düşünme için 1024 tokene kadar izin verin
    )
)

# --- Seçenek 3: Kapsamlı Muhakemeye İzin Verin ---
config_high_thinking = genai.types.GenerationConfig(
    thinking_config=genai.types.ThinkingConfig(
        thinking_budget=8192 # Karmaşık görevler için daha büyük bir bütçeye izin verin
    )
)

# --- Seçenek 4: Varsayılanı Kullanın (Model Karar Verir) ---
# Düşünme_config'i veya tüm generation_config'i atlayın
# modelin varsayılan davranışını istiyorsanız.
config_default = genai.types.GenerationConfig() # Veya daha sonra config'i geçmeyin

İçerik Oluşturun: İstemi ve seçtiğiniz yapılandırmayı geçirerek model örneğinizde generate_content yöntemini çağırın.

print(f"--- DÜŞÜNME OLMADAN (bütçe=0) Oluşturuluyor ---")
try:
    response_no_thinking = model.generate_content(
        prompt,
        generation_config=config_no_thinking
    )
    print(response_no_thinking.text)
except Exception as e:
    print(f"Bir hata oluştu: {e}")

print(f"\n--- ORTA DÜZEYDE düşünme (bütçe=1024) ile Oluşturuluyor ---")
try:
    response_moderate_thinking = model.generate_content(
        prompt,
        generation_config=config_moderate_thinking
    )
    print(response_moderate_thinking.text)
except Exception as e:
    print(f"Bir hata oluştu: {e}")

# Daha yüksek bütçeden potansiyel olarak yararlanan daha karmaşık bir istem örneği:
complex_prompt = """
Python'da `evaluate_cells(cells: Dict[str, str]) -> Dict[str, float]`
adında, elektronik tablo hücrelerinin değerlerini hesaplayan bir fonksiyon yazın.
Her hücre şunları içerir:
- Bir sayı (örneğin, "3")
- Veya "=A1 + B1 * 2" gibi +, -, *, / ve diğer hücreleri kullanan bir formül.
Gereksinimler:
- Hücreler arasındaki bağımlılıkları çözün.
- İşlem önceliğini ele alın (*/ önce +-).
- Döngüleri algılayın ve ValueError("Döngü <cell> adresinde algılandı") hatasını verin.
- eval() kullanmayın. Yalnızca yerleşik kitaplıkları kullanın.
"""
print(f"\n--- YÜKSEK düşünme (bütçe=8192) ile KARMAŞIK istem oluşturuluyor ---")
try:
    response_complex = model.generate_content(
        complex_prompt,
        generation_config=config_high_thinking
    )
    # Kod için, parçaları incelemek veya belirli öznitelikleri kontrol etmek isteyebilirsiniz
    print(response_complex.text)
except Exception as e:
    print(f"Bir hata oluştu: {e}")

Yanıtı İşleyin: response nesnesi, oluşturulan metni (response.text aracılığıyla erişilebilir) ve güvenlik derecelendirmeleri veya kullanım meta verileri gibi diğer potansiyel bilgileri (API sürümüne ve yapılandırmaya bağlı olarak) içerir.

Çeşitli istemler için farklı thinking_budget değerlerini deneyerek, yanıtların kalitesi, derinliği ve gecikme süresi üzerindeki etkisini doğrudan gözlemleyebilir, uygulamanızın özel ihtiyaçları için optimizasyon yapabilirsiniz.

Google Gemini 2.5 Flash'ı Ücretsiz Nasıl Kullanılır

Google, ABD'deki uygun kolej öğrencilerine ücretsiz olarak Google One AI Premium planı sunarak öğrencileri güçlendirmek için önemli bir adım attı. Bu plan, Google'ın en gelişmiş yapay zeka yeteneklerine erişim sağlar.

Öğrenciler için ücretsiz Google One AI Premium neleri içeriyor?

• Gelişmiş Gemini Modellerine Erişim: Gemini uygulaması gibi entegre deneyimlerde Google'ın üst düzey modellerini (Gemini Advanced gibi) kullanın.
• Google Workspace'te Gemini: Yazma, analiz, sunum oluşturma ve daha fazlası için doğrudan Google Dokümanlar, E-Tablolar, Slaytlar ve Gmail'de yapay zeka yardımı alın.
• NotebookLM Plus: Yüklenen belgelerden (ders materyalleri gibi) bilgi anlamaya ve sentezlemeye, çalışma yardımcıları oluşturmaya ve yeni kaynaklar keşfetmeye yardımcı olan yapay zeka destekli bir araştırma aracı.
• Yaratıcı Araçlar: Metinden videoya oluşturma için Veo 2 ve görüntü karıştırma için Whisk gibi genellikle Google Labs'te bulunan özelliklerle deneyler yapın.
• Gemini Live & Derinlemesine Araştırma: Gemini arayüzünde serbest akışlı sohbetlere katılın ve karmaşık konular hakkında derinlemesine araştırmalar yapın.
• 2 TB Bulut Depolama: Google Drive, Fotoğraflar ve Gmail'de önemli depolama alanı.

Bu, Gemini 2.5 Flash API ile nasıl ilgili?

Ayrımı anlamak önemlidir: Öğrenciler için ücretsiz Google One AI Premium planı, öncelikle Google'ın kendi uygulamaları ve hizmetleri içinde (Gemini uygulaması, Workspace, NotebookLM) gelişmiş yapay zeka özelliklerine erişim sağlar. Bu özellikler, Gemini 2.5 Flash'ı veya benzer katmanları arka planda içerebilen gelişmiş modeller tarafından desteklenir.

Ancak, bu öğrenci teklifi, genellikle doğrudan Gemini API'sine (yukarıda gösterilen generate_content örnekleri gibi) doğrudan programatik çağrılar yapmak için ücretsiz API kredilerine dönüşmez. API kullanımı, genellikle Google AI Studio veya Google Cloud aracılığıyla ayrı olarak sunulabilen ücretsiz katmanlar veya tanıtım kredileri mevcut olsa da, token tüketimine dayalı standart fiyatlandırma katmanlarını izler.

Öğrenciler için değer, 2.5 Flash gibi modellerin yeteneklerinden, öğrenme ve üretkenlik için zaten kullandıkları araçlara entegre edilmiş kullanıcı dostu arayüzler aracılığıyla, Google One abonelik ücretini ödemeye veya bu kullanım için doğrudan API faturalandırmasını yönetmeye gerek kalmadan yararlanmaktadır.

Sonuç

Gemini 2.5 Flash, hız, maliyet etkinliği ve sofistike muhakeme yeteneklerinin ilgi çekici bir karışımını sunar ve kontrol edilebilir düşünme bütçesiyle daha da çok yönlü hale gelir. API'ye başlamak, Google AI Studio'dan bir anahtar almak, ortamınızı istemci kitaplığıyla ayarlamak ve belirli model adını ve istenen thinking_config'i kullanarak çağrılar yapmak içerir. Geliştiriciler, düşünme bütçesini dikkatlice seçerek, modelin davranışını tam ihtiyaçlarına göre uyarlayabilirler.

Öğrenciler için ücretsiz Google One AI Premium planı, Google'ın ekosisteminde bu gelişmiş modeller tarafından desteklenen deneyimlere erişim sağlarken, doğrudan API kullanımı genellikle ayrı, faturalandırılan bir hizmet olarak kalır. Bununla birlikte, API aracılığıyla önizlemede 2.5 Flash'ın kullanılabilirliği, yeni nesil akıllı uygulamalar oluşturmak için heyecan verici olanaklar sunuyor. Model hala önizlemede olduğundan, geliştiriciler model adları, özellikleri ve genel kullanılabilirlik hakkında güncellemeler için Google'ın belgelerini takip etmelidir.

```