Claude Haiku 5.5'i çeviriler, hızlı metin değişiklikleri, düzeltmeler ve basit deployment işleri için kullanıyorum. Bu işler, dar bir talimatı takip eden ve küçük bir düzenlemeyi projeye dönüştürmeden tamamlayan bir model gerektiriyor.
Çaba ayarı önemlidir çünkü bu işler eşit derecede zor değildir. Bir yazım hatasını düzeltmek ile teknik terminoloji içeren bir sayfayı çevirmek farklı başlangıç noktalarını hak eder.
Bu yazı, gerçek işler için model seçimi hakkında bir seri olan AI Models in Practice serisinin 1. bölümü. Aşağıdaki örnekler yeniden kullanılabilir prompt'lar ve önerilen ayarlardır. Her çaba düzeyinin kontrollü bir karşılaştırmasını yapmadım; örnek çeviriler kaydedilmiş Haiku çıktıları değil, editoryal örneklerdir. Model ayrıntıları ve fiyatlar, 12 Ekim 2026 tarihinde Anthropic'in dokümantasyonuna göre kontrol edildi.
İçindekiler
Claude Haiku 5.5 nedir?
Claude Haiku 5.5, yüksek hacimli ve zamana duyarlı işler için Anthropic'in küçük model seçeneğidir. Anthropic modeli 7 Ekim 2026'da yayımladı ve özetleme, sınıflandırma, veri çıkarma, yönlendirme ve kapsamı belirlenmiş subagent görevleri için konumlandırıyor. Claude API model ID'si claude-haiku-5-5. Claude Haiku 5.5 lansman duyurusuna bakın.
Haiku 5.5 model genel görünümü, metin ve görsel girdiyi, metin çıktısını, bir milyon token'lık context window'u ve Messages API'de 128.000'e kadar output token'ını listeliyor. Varsayılan olarak adaptive thinking kullanır. Büyük bir context window kapasiteyi tanımlar; tüm repository'nizi göndermenin yararlı veya ekonomik olduğunu göstermez.
Haiku'ya bütün bir işletmeyi yorumlamasını istemeden önce, sağlanmış bir paragraf, bir glossary ve kesin bir düzenleme görevi verirdim. Daha dar kapsamlı talimat, sonucu incelemeyi kolaylaştırır.
Haiku 5.5 ne için iyidir?
Pratik kısa listem, onu zaten kullandığım işlerle başlıyor:
Değerlendirmeye değer diğer görevler arasında sağlanmış bir belgeden alanları çıkarmak, mesajları bilinen kategorilere ayırmak ve kısa bir destek görüşmesini özetlemek bulunuyor. Bunlar kendi benchmark'ımdan elde edilmiş sonuçlar değil, önerilen kullanımlardır.
Geniş kapsamlı engineering işleri için model seçimini yeniden değerlendirmek gerekir. Anthropic'in lansman materyali, daha karmaşık agentic coding işleri için Sonnet 5.5 ve Opus 5.5'i öneriyor. Haiku'nun çabasını artırmak, daha büyük bir modelle aynı yeteneği garanti etmez.
Beş çaba düzeyi ne anlama geliyor?
Haiku 5.5 low, medium, high, xhigh ve max seçeneklerini destekler. Varsayılan değer medium'dur. Çaba, modelin bir yanıt için ne kadar çalışma harcayacağını yönlendirir; sabit bir token bütçesi veya doğruluk garantisi değildir. Thinking'i, yanıt metnini ve tool call'ları etkiler. Anthropic'in effort dokümantasyonuna bakın.
| Çaba | Resmî başlangıç yönlendirmesi | Önerdiğim kullanım |
|---|---|---|
low | Kısa, basit ve latency'ye duyarlı görevler | Bir yazım hatasını düzeltmek veya kısa ve açık bir çeviri yapmak |
medium | Kapsamı belirlenmiş coding dahil çoğu iş için varsayılan | Kısıtları olan normal bir çeviri veya küçük bir metin düzenlemesi |
high | Bilgi çalışması, daha uzun agent görevleri, katı talimat takibi | Belirsiz terminoloji veya birkaç kuralı karşılaması gereken bir düzenleme |
xhigh | Yalnızca değerlendirmeler kalite artışı gösterdiğinde kullanın | Zor ama sınırları belirli bir görevde deney; Sonnet ile karşılaştırın |
max | Yalnızca değerlendirmeler ek maliyeti haklı çıkardığında kullanın | Daha düşük düzeyleri kontrol ettikten sonra istisnai bir test durumu |
Başlangıç kuralım medium ile başlamak, ardından gördüğünüz hatalara göre ayarlamak olurdu. Önemsiz bir düzeltme için low'u deneyin. Glossary'ye duyarlı bir çeviri için medium ile high'ı karşılaştırın. Ayarın yardımcı olup olmadığını anlayabilmek için prompt'u ve girdileri aynı tutun.
Bir deployment yalnızca tek bir komut içerebilir ve yine de önemli sonuçlar doğurabilir. Doğrulama ve onay gerekliliklerini çabadan bağımsız olarak belirlerdim.
Bu, benchmark kanıtı değil, önerilen bir iş akışıdır. Kabul, sonucun o görev için belirlenen kontrollerden geçtiği anlamına gelir; yayınlama ve production işlemleri ayrı onay adımlarını korur.
Çeviriler için çaba düzeyini nasıl ayarlardım?
Çeviri, tek bir varsayılanın neden her şeyi kapsayamayacağının en açık örneğidir. Bu ayarlar ölçülmüş kazananlar değil, değerlendirme için başlangıç hipotezleridir.
Kısa ve birebir metinler için low
Kısa bir durum mesajında belirsizlik azdır:
text Translate from Swedish to British English. Return only the translation. Keep the order number and date unchanged.
Source: Din beställning 1842 skickades den 12 oktober 2026.
Kabul edilebilir bir editoryal referans şöyledir: “Your order 1842 was dispatched on 12 October 2026.” Önemli kontroller sipariş numarası, tarih ve anlamdır. Birkaç farklı İngilizce ifade başarılı olabilir.
Burada low'u dener, ardından bir ayrıntıyı atlıyorsa düzeyi yükseltirdim. Bu prompt'a fazladan reasoning eklemek, daha iyi bir sonuç üzerinden değerini kanıtlamalıdır.
Normal website metinleri için medium
Bir paragraf için medium ile başlar; hedef kitleyi, locale'i, tonu ve korunacak terimleri belirtirdim:
text Translate the supplied Swedish text into British English. Audience: customers reading a service page. Tone: direct and friendly. Avoid sales hype.
Preserve:
Do not add claims or remove limitations. Return only the translation.
Source: Vi uppdaterar normalt sidan inom två arbetsdagar. Tiden kan bli längre om underlaget behöver kompletteras.
Editoryal bir referans şöyle olabilir: “We normally update the page within two working days. It may take longer if we need additional information.” İki gün içinde güncelleme sözü veren bir sürüm iddiayı değiştirmiş olur.
Anthropic'in multilingual support guide kaynağı ve hedef dillerin belirtilmesini ve bölgesel bağlamın dikkate alınmasını öneriyor. Yayımlanmış dil tablosu Haiku 4.5 dahil daha eski modelleri kapsıyor; Haiku 5.5'in çeviri doğruluğuna dair kanıt değildir.
Terminoloji veya belirsizlik dikkat gerektirdiğinde high
Bazı terimler işletme bağlamına bağlıdır. İsveççe “reklamation” kelimesi otomatik olarak “advertising” şeklinde çevrilmemelidir. Uygun İngilizce karşılık, cümleye bağlı olarak bir şikâyet veya kusurlu bir ürünle ilgili talep olabilir.
text Translate this product-support text from Swedish to British English. Use the supplied glossary and preserve every qualifier.
Glossary: reklamation = complaint about a faulty product återbetalning = refund
If a phrase remains ambiguous, flag it in a separate note. Do not resolve uncertainty by inventing a policy. Return two sections: Translation and Ambiguities.
Source: Kontakta oss om du vill göra en reklamation. En återbetalning förutsätter att ärendet har godkänts.
Bu tür bir görev için medium ve high'ı karşılaştırırdım. Başarı ölçütü, çevirinin koşulu koruyup amaçlanan terminolojiyi kullanmasıdır. Yalnızca akıcı ifade yeterli değildir.
Yapılandırılmış içerik için çevrilebilir dizeleri sabit identifier'larla gönderirdim. Uygulamam, her identifier'ın bir kez döndüğünü ve korunan değerlerin değişmeden kaldığını kontrol ederdi. Bir modelden büyük bir JSON dosyasını korumasını istemek, parsing ve validation işlemlerinin yerini tutmaz.
Hızlı metin değişiklikleri ve düzeltmeler
Bir düzeltme prompt'u, izin verilen düzenlemeyi tanımlamalıdır. Aksi hâlde dil bilgisini düzeltme isteği yeniden yazıma dönüşebilir.
text Correct spelling, grammar, and punctuation in this English paragraph. Keep my voice, meaning, numbers, and level of certainty. Do not add examples, claims, headings, or promotional language. Return only the corrected paragraph.
Text: We has updated the page, but the payment tests is not finished yet.
Editoryal referans şöyledir: “We have updated the page, but the payment tests are not finished yet.” Sayfanın tamamen test edildiğini söyleyen bir sürüm talimatı karşılamaz.
Böyle bir cümle için low, değerlendirmeye uygun bir ayardır. Birkaç paragraf, korunan linkler veya birden fazla kısıt için medium benim önerdiğim başlangıç noktasıdır.
Bir metin değişikliği için belirli sonucu isteyin: “Bunu 80 kelimeye indir, iki sınırlamayı koru ve linki muhafaza et.” Kelime sayısı ve linkin korunması, modelden bağımsız olarak çalıştırabileceğiniz kontrollerdir.
Basit deployment işleri: tamamlanmış sayılan şeyi tanımlayın
Basit deployment işlerini Haiku kullanımlarım arasına dahil ediyorum; ancak “basit” ifadesinin açık bir kapsamı olmalı. Onaylanmış bir metin değişikliği için bilinen bir deployment prosedürü, bozuk bir release'i teşhis etmekten veya bir database'i nasıl migrate edeceğine karar vermekten farklıdır.
Yeniden kullanılabilir bir talimat şöyle olabilir:
text Prepare this approved text change for deployment. Read the project's current deployment procedure and target. Check the diff and run the required verification.
Report:
Do not change credentials, infrastructure, or the release scope. Stop before commit, push, or production deployment until I approve. After an approved deployment, inspect the public result. A successful command alone does not prove the change is live.
Hazırlık ve kontroller için medium ile başlardım. İş, sistemler arasında hataları araştırmayı gerektiriyorsa bunu basit bir görev olarak adlandırmak yerine model ve çaba düzeyini yeniden değerlendirirdim.
Anthropic'in Haiku-specific prompting guide kaynağı, uzun prompt'lara sahip low-effort agent'ların erken durabileceğini veya kontrolleri atlayabileceğini belirtiyor. Açık doğrulama talimatları öneriyor. Rehber ayrıca xhigh düzeyinde multi-turn konuşmalarda zaman zaman boş görünür yanıtlar ve structured output ile birlikte thinking devre dışı bırakıldığında tool-call sorunları olduğunu belirtiyor. Bir integration, eksik sonuçları tespit etmeli ve bunları sessizce kabul etmemelidir.
Claude veya API'de çaba düzeyini nasıl değiştiririm?
Claude uygulamasında gönder düğmesinin yanındaki model menüsünü açın, Haiku 5.5'i seçin ve ardından Effort seçeneğini belirleyin. Kullanılabilir seçenekler hesap veya administrator ayarlarına bağlı olabilir. Anthropic, Claude uygulamasında Haiku 5.5 için thinking'in kapatılamayacağını söylüyor. Model, effort ve thinking ayarlarını değiştirme sayfasına bakın.
API daha doğrudan kontrol sunar. Minimal bir request body şöyle görünür:
{ "model": "claude-haiku-5-5", "max_tokens": 16000, "thinking": { "type": "adaptive" }, "output_config": { "effort": "medium" }, "messages": [ { "role": "user", "content": "Translate the supplied Swedish paragraph into British English. Preserve names, numbers, and links." } ] }
Bu, çalıştırdığım bir request değil, örnek bir request biçimidir. Paragrafı user message içinde sağlayın. max_tokens bir üst sınırdır; rezervasyon veya uzun bir yanıt üretme talimatı değildir.
Anthropic'in Haiku 5.5 migration guide kaynağı, thinking'in bu output bütçesini tükettiğini; dolayısıyla küçük bir sınırın görünür metin ortaya çıkmadan önce yanıtı kesebileceğini açıklıyor. Yanıt bloklarını, ilk bloğun cevabı içerdiğini varsaymak yerine type değerlerine göre seçin.
Yeni API request'leri için temperature, top_p ve top_k parametrelerini eklemeyin. Eski enabled-thinking ve budget_tokens yapılandırmasını adaptive thinking ile değiştirin. API, low, medium ve high düzeylerinde disabled thinking'e izin verir; xhigh ve max ise adaptive thinking gerektirir. Rehber provider farklılıklarını da listeliyor; bu nedenle migration öncesinde gerçek platformunuzu doğrulayın.
API key'i server'da tutun. Effort alanı bir yapılandırmadır; credentials'ı frontend koduna koymak için bir neden değildir.
Haiku 5.5 ne kadar tutuyor?
Anthropic'in API pricing documentation sayfası, 12 Ekim 2026'da kontrol edilen standart oranları, milyon token başına USD cinsinden şöyle listeliyor:
| Prompt uzunluğu | Input | Output | Cache read |
|---|---|---|---|
| 100.000 token'a kadar | $0.10 | $0.50 | $0.01 |
| 100.000 token'dan fazla | $0.50 | $2.50 | $0.05 |
Yüksek oran, cache read veya write olarak hesaplanan input dahil request'e uygulanır. Bunlar API token fiyatlarıdır; Claude aboneliği ayrı bir üründür. Cache write'ları, server tool'ları ve platform modifier'ları ek maliyet getirebilir.
2.000 input token'ı ve toplam 1.000 faturalandırılmış output token'ı içeren, örnek niteliğinde uncached bir request için:
text Input: 2,000 / 1,000,000 × $0.10 = $0.00020 Output: 1,000 / 1,000,000 × $0.50 = $0.00050 Total: $0.00070
Bu hesaplama ek ücretleri kapsamaz ve ölçülmüş bir çeviri maliyeti değildir. Thinking, faturalandırılan output'a dahil edilir. Daha yüksek çaba token kullanımını değiştirebilir; bu nedenle yalnızca fiyat tablosu tamamlanmış bir görevin maliyetini öngöremez.
Bu işler arasında koruyacağım en iyi uygulamalar
Modele tamamlanmış en küçük görevi verin. İhtiyaç duyduğu glossary'yi veya onaylanmış kaynak metni ekleyin ve ilgisiz materyallerden kaçının.
Output sözleşmesini belirtin. Bir çeviri için iki dili ve locale'i adlandırın. Bir düzenleme için hangi gerçeklerin ve biçimlendirmenin korunması gerektiğini belirtin. Bir agent için kontrolleri ve durma noktasını tanımlayın.
Kaynak metni dönüştürülecek içerik olarak ele alın. Bir belgenin içine gömülmüş bir cümle, görevi değiştirme, credentials'a erişme veya içerik yayınlama yetkisi kazanmamalıdır.
Sonucu göreve göre doğrulayın. Korunan terimleri, sayıları, linkleri ve eksik bölümleri kontrol edin. Code veya deployment işleri için gerçek test ve runtime kanıtlarını inceleyin.
Somut bir hatayı temel alarak üst düzeye geçin. Eksik bir niteleyici, farklı bir prompt veya çaba düzeyi gerektiğini gösterebilir. Sürekli genişleyen bir görev Sonnet veya Opus gerektirebilir. Tekrarlanan hatalar, çabayı durmadan artırmak yerine inceleme başlatmalıdır.
Ayarlara güvenmeden önce onları nasıl test ederdim?
20 onaylanmış ve anonimleştirilmiş örnekten oluşan küçük bir değerlendirme seti hazırlardım: on çeviri, beş düzeltme ve beş kısıtlı metin düzenlemesi. Bu sayılar tamamlanmış bir araştırmayı değil, önerilen bir testi tanımlar.
Aynı girdiler ve kabul ölçütleriyle low, medium ve high düzeylerini çalıştırın. Tutarsız davranışları ortaya çıkarmak için vakaları tekrarlayın. Çevirileri, ayarı görmeyen akıcı bir reviewer'a değerlendirtin.
Tam model adını, effort değerini, prompt sürümünü, geçen süreyi, faturalandırılan token'ları ve hataları kaydedin. Kaybolan niteleyicileri, değişen sayıları, bozulan linkleri, atlanan metinleri ve gereksiz yeniden yazımları sayın. Onarım çalışması dahil kabul edilen sonuç başına maliyeti karşılaştırın.
Deployment yardımı için ayrı hazırlık görevlerini, beklenen sonucu bilinen non-production bir ortamda değerlendirin. Production işlemleri projenin onay prosedürüne tabi olmaya devam eder.
AI modellerini gerçek işler için benchmark etme rehberim→ daha geniş değerlendirme yaklaşımını ele alıyor. GPT-6.1 Sol ve Opus 5.5 karşılaştırması→ daha büyük model seçimleri için bağlam sağlıyor; bu bir Haiku çeviri testi değildir.
Seri küçük işlerle başlıyor
Haiku ilk bölüm çünkü çeviriler, düzeltmeler ve kısa düzenlemeler arasındaki ödünleşimleri görünür kılıyor. Bir cümlenin anlamını koruyup korumadığını ve bir linkin çalışmaya devam edip etmediğini inceleyebilirsiniz.
Önerilen sonraki bölümler günlük coding ve analysis için Sonnet'i, daha zor işler için Opus'u ve son olarak görevleri modeller arasında yönlendirmeye ilişkin bir rehberi ele alacak. Her bölüm aynı ayrımı kullanacak: belgelenmiş yetenekler, gerçek kullanımım ve hâlâ yapılması gereken testler.
---