Yükleniyor
Copilot’ta Yeni Limitler: Ne Değişti, Ne Beklemeli?
Copilot’ta Yeni Limitler: Ne Değişti, Ne Beklemeli?

Şöyle ki, Geçenlerde bir müşteride, sabah 09:10’da açılan onlarca Copilot isteğinin öğlene kalmadan sistemi tıkadığını gördük. Hani bazen “bu kadar kullanım iyi haber” dersiniz ya — işte burada o iyimserlik biraz çatlıyor. GitHub’ın yeni limit hamlesi tam da bu yüzden geldi: hız istiyorlar, ama ortak altyapının da nefes alması lazım. Makul bir beklenti aslında.

Açık konuşayım. Bu tarz değişiklikler ilk anda kimseyi sevindirmez. Hele bir de de Copilot’u yoğun kullanan ekiplerde “şimdi ne olacak?” hissi oluşuyor — bunu anlıyorum, gerçekten. Ama ben Azure tarafında yıllardır şunu gördüm: kapasite yönetimi yapılmazsa kullanıcı deneyimi kısa süreli parlıyor, sonra birden sönüyor, üstelik kimse neden söndüğünü bile anlamıyor. 2024’te bir finans kuruluşunda benzer bir yük artışı yaşamıştık; düzenli dağıtılmış isteklerle sistem gayet sakın çalışırken, toplu patlayan kullanım desenleri her şeyi zorluyordu ve o noktada artık “sistem yavaş” şikâyetleri yönetim katına kadar çıkıyordu (bu konuda ikircikliyim). Aynı hikâye burada da var.

Asıl mesele neydi?

Basit görünüyor ama arka planı bayağı net aslında. Copilot büyüdükçe yüksek eşzamanlılık ve yoğun kullanım desenleri de artıyor. Kötü niyetli kullanım değil bu. Bazen ekip gerçekten sprint sonuna yığılır, bazen otomasyon aynı anda yüzlerce çağrı atar, bazen de insan eliyle başlatılan işler üst üste biner… Sonuç? Ortak havuzda darboğaz. Kaçınılmaz.

Şimdi gelelim işin can alıcı noktasına.

Ben bunu biraz su tesisatı gibi düşünüyorum. Bir evde herkes aynı anda duş alırsa basınç düşer ya — işte mesele tam olarak o. Hizmetin tamamı bundan etkilenmesin diye limit koymak zorunlu. Microsoft tarafında da mantık bu: herkese hızlı ve güvenilir deneyim vermek için bazı sınırlar daha sıkı hâle geliyor. Kulağa bürokratik geliyor, biliyorum. Ama başka yol yok.

Bir de şu var, bunu atlamak istemiyorum: her limit aynı şey değil. Yeni model iki farklı kapıya dayanıyor gibi düşünün; biri genel servis güvenilirliği için, diğeri belirli model ya da model ailesinin kapasitesi için. Yanı “sistem yoruldu” ile “bu modeli çok kurcaladın” aynı dert değil — bu ayrımı bilmek pratikte çok işe yarıyor.

Limitler can sıkıcı olabilir, evet… ama paylaşılmış altyapıda sınırsız rahatlık diye bir şey pek yok. Denge kurulmazsa herkes kaybediyor.

Kullanıcı tarafında ne göreceğiz?

İki senaryo öne çıkıyor. Birincisi servis güvenilirliği limiti. Buna takıldığınızda mevcut oturumunuzun sıfırlanmasını beklemeniz gerekiyor; hata ekranında rate limited uyarısını görüyorsunuz (inanın bana). Kısacası sistem size “biraz bekle” diyor. Sınır bozucu, evet. Ama en azından net.

Ve işler burada ilginçleşiyor.

İkinci senaryo daha esnek — ve bence bu kısım iyi düşünülmüş (bizzat test ettim). Belirli model ya da model ailesi limiti doluyor ama servis tamamen kapanmıyor. Burada alternatif modele geçmek ya da Auto mode kullanmak mümkün oluyor. Kullanıcıyı tek seçeneğe mahkûm etmiyor yanı. Benim açımdan bu önemli bir fark.

Geçen ay İstanbul’daki bir yazılım ekibiyle konuşurken şunu fark ettik: insanlar genelde en dayanıklı modeli seçip oraya abanıyor, sonra performans sorunu görünce platformu suçluyorlar. Hmm. Halbuki çoğu zaman doğru iş için yeterince iyi modeli seçmek daha akıllıca oluyor — daha hızlı yanıt, daha az baskı, herkes mutlu. AZ-104 ve AZ-305 sınavlarına hazırlanırken öğrendiğim o klasik denge burada yine karşımıza çıkıyor: kaynak tüketimi ile hizmet kalitesi arasında ince ayar yapmak gerekiyor.

Durum Kullanıcının gördüğü şey Ne yapmalı?
Servis güvenilirliği limiti Oturum reset beklenir Bir süre sonra tekrar dene
Model / model ailesi limiti Bazı modeller geçici olarak sınırda olur Alternatif modele geç veya Auto mode kullan

Neden toplu istek kötü kokuyor?

Büyük dalgalar halinde gönderilen talepler sistemleri yoruyor. Neden? Çünkü anlık baskı oluşturuyorlar, planlı değil. Bu sadece Copilot meselesi değil; Azure’da App Service’i yanlış ölçeklediğinizde de aynı hissi yaşarsınız, AKS tarafında düzensiz pod patlamalarında da… hep aynı kök neden. Bu konuyla ilgili Microsoft Foundry Mart 2026: Sahadan İlk İzlenimler yazımıza da göz atmanızı tavsiye ederim.

Tabii bazı takımların işi doğası gereği burst pattern üretiyor — bunu kabul etmek lazım. Build sonrası kod analizi başlıyor, — en azından ben öyle düşünüyorum — PR inceleme aracı tetikleniyor, ardından güvenlik taraması geliyor ve hop! Aynı dakikaya sıkışan yük yüzünden herkes birbirine bakıyor. Kimse kasıtlı yapmıyor ama sonuç aynı.

Opus 4.6 Fast neden emekli edildi?

Dürüst olayım. Emeklilik kısmı ilk bakışta biraz sert dürüyor — “neden kaldırıyorsunuz?” diye sormak normal. Ama aslında ürün sadeleştirme hamlesi gibi okunmalı bu. GitHub kaynakları en çok kullanılan modellere kaydırmak istiyor ve Opus 4.6 Fast’i Pro+ kullanıcıları için bırakma kararı almış durumda. GitHub Bildirimlerinde Sıralama Geldi: Küçük Detay mı? yazımızda bu konuya da değinmiştik.

Şöyle söyleyeyim, Bana göre burada iki mesaj var aynı anda. Birincisi kapasiteyi korumak istiyorlar; ikincisi ürün portföyünü toparlıyorlar. Şirketlerin elinde fazla seçenek olduğunda destek maliyeti de büyüyor — ben bunu kendi hosting dönemimde defalarca gördüm, 2018’de Ankara’da bir veri merkezinde bile hissetmiştik. Çok fazla varyant varsa operasyon çorba oluyor. Sadelik güzel bir şey.

Kullanıcıya önerilen alternatif işe Opus 4.6’nın kendisi; yanı benzer yetenekleri olan. Fast etiketi olmadan devam eden sürüm öneriliyor. Kağıt üstünde mantıklı. Pratikte işe test etmek şart — her ekip iş akışı farklı çalışıyor ve “benzer yetenek” neredeyse her zaman aynı deneyim anlamına gelmiyor.

💡 Bilgi: Eğer ekibiniz Copilot’u yoğun saatlerde kullanıyorsa işleri zamana yaymak çoğu zaman küçük bir optimizasyon değil, doğrudan kurtarıcı oluyor.

Saha gözünden bakınca ne yapmalı?

Lafı gevelemeden söyleyeyim: kullanıcı davranışını ölçmeden limit tartışmak eksik kalır. Ben Logosoft’ta yürüttüğümüz birkaç projede önce kullanım profili çıkardığımızda gerçek resmin ortaya çıktığını gördüm; kimi takım sabah patlıyor, kimi öğleden sonra sessizleşiyor. Bunu bilmeden müdahale etmek karanlıkta iğne aramak gibi. Azure MCP Server 2.0: Kendi Sunucunuzda Ajan Otomasyonu yazımızda bu konuya da değinmiştik.

  • Talepleri tek seferde yığmayın; dağıtarak gönderin. (bu kritik)
  • Mümkünse Auto mode ile yükü dengede tutun. (bence en önemlisi)
  • Aynı iş için sürekli en ağır modeli çağırmayın. (bu kritik)
  • Ekip içi kullanım saatlerini gözden geçirin.

Küçük startup ile enterprise arasında fark ne?

Startup tarafında konu genelde yönetilebilir kalıyor. Birkaç geliştirici, sınırlı çağrı, limitler ara sıra can sıkar ama büyük felaket olmaz. Asıl risk orada teknik borcun görünmez şekilde birikmesi — kimse fark etmiyor, ta ki bir gün patlayıncaya kadar. Enterprise seviyede işe tablo bambaşka. Binlerce çalışan, çoklu ekipler ve gün içine yayılan karmaşık otomasyonlar yüzünden limit yönetimi neredeyse kapasite planlama işi hâline geliyor. Tahmin eder mısınız? Tam zamanlı uğraş. copilot konusundaki yazımız yazımızda bu konuya da değinmiştik. Bu konuyla ilgili GitHub’da “Low Quality” Etiketi: Moderasyonda Küçük Ama Yerinde Bir Hamle yazımıza da göz atmanızı tavsiye ederim.

Bir bankacılık müşterisinde bunu net yaşadık — Temmuz 2025’te İstanbul Maslak’taki ofiste yapılan pilotta bazı ekipler sabah toplantısından hemen sonra toplu Copilot sorgusu atıyordu. Ağ trafiği gereksiz yükseliyordu. Hmm. Çözüm olarak istekleri dağıttık ve sonuç bayağı düzeldi, şaşırdım açıkçası bu kadar basit bir değişikliğin bu kadar etki yapmasına: (bu beni çok şaşırttı)

# Basit yaklaşım örneği
for job in jobs:
schedule(job) # hepsini aynı ana yığma
# Daha iyi yaklaşım:
# — rastgele gecikme ekle
# — batch boyutunu küçült
# — kritik olmayan işleri tepe saat dışına al

Bence buradaki asıl ders ne?

Bu tür değişikliklerin mesajı çoğu zaman satır aralarında gizlidir.

Ciddiyim. Servis sağlayıcı size sadece “limit koyduk” demiyor; aslında “yükünüzü nasıl yönettiğinize bakın” diyor. Bunu okumayı öğrenmek önemli. Ben Azure mimarileri tasarlarken FinOps disiplinini bu yüzden seviyorum — harcamayı azaltmak tek hedef değil, doğru zamanda doğru kaynağı kullanmak da ayrı bir beceri. Copilot tarafındaki yeni kurallar bana bunu hatırlatıyor. Hızlı olmak güzel, evet. Ama sürdürülebilir olmak daha değerli. Bu kadar.

Sizin için pratik okuma listesi gibi düşünün

Ekip içinde Copilot’u çok kullanıyorsanız önce şu üç soruyu sorun kendinize: kim ne kadar çağrı yapıyor, hangi saatlerde yük zirveye çıkıyor,. Hangi işler gerçekten en güçlü modeli gerektiriyor? Bu sorulara cevap bulunca çözümün yarısı zaten gelmiş oluyor. Diğer yarısı işe kültür meselesi — insanlar alışkanlıklarını değiştirmeyi kabul edecek mi? İşte orası biraz meşakkatli, yalan söylemeyeyim (yanlış duymadınız)

Dikkat: Limit arttırma talebi her zaman tek çözüm değil; önce kullanım deseninizi düzeltmek çoğu kez daha ucuz ve daha temiz sonuç veriyor.

Sizin gibi düşünen ekipler için kısa özet

  1. İstekleri tek dalga halinde göndermeyin.
  2. Ağır işleri alternatif modellere bölün. (bence en önemlisi)
  3. Zirve saatlerinde otomasyonu azaltın veya kaydırın. — ciddi fark yaratıyor
  4. Ekiplerin hangi modeli neden kullandığını görünür hâle getirin. (bence en önemlisi)

Sıkça Sorulan Sorular

Copilot’ta yeni limitler herkesi etkiliyor mu?

İnanın, Evet, özellikle yoğun kullanım yapan kullanıcılar fark edebilir.
Ama etki seviyesi senaryoya göre değişir; bazıları sadece geçici bekleme görürken bazıları alternatif modele yönlendirilir.
Kısacası herkese aynı darbe inmiyor.

Opus 4.6 Fast yerine ne kullanılacak?

GitHub’ın önerdiği alternatif Opus 4.6.
Benzer kabiliyet sunduğu söyleniyor ama kendi iş akışınızda test etmeden karar vermeyin.
Kağıt üstündeki benzerlik pratikte birebir olmayabiliyor! (bizzat test ettim)

Limitlere takılırsam hemen plan yükseltmeli mıyım?

Zorunda değilsiniz.
Önce kullanımınızı dağıtmayı deneyin, Auto mode’a bakın ve gerçekten kapasite ihtiyacınız olup olmadığını ölçün.
Bazen plan yükseltmek çözüm olur ama bazen sadece semptomu örtmüş olursunuz.

İçeriği paylaş:

📬 Bu yazıyı faydalı buldunuz mu?

Azure, DevOps ve bulut teknolojileri hakkında güncel içerikler için beni takip edin!

Yorum gönder

Microsoft Azure Çözüm Uzmanı | Bulut Bilişim, Yapay Zekâ, DevOps ve Kurumsal Güvenlik alanlarında 15+ yıl deneyim. Azure, Kubernetes, AI/ML ve modern altyapı mimarileri üzerine yazılar yazıyorum.

SİZİN İÇİN DERLEDİK