Yapay zeka alanında artık git gide fiyat artışları, kısıtlamalar görmeye başladık. Bu sefer Gemini için bir kısııtlama söz konusu. Google, Gemini tarafında uzun süredir alışık olduğumuz ücretsiz ve uygun fiyatlı model dağıtımını değiştiriyor. Ekim 2026 itibarıyla kişisel hesaplar için Gemini uygulamalarındaki model erişim sınırlarını yeniden oluşturuyor.
Peki bu düzenleme tam olarak ne anlama geliyor ve kim, hangi modeli kullanabilecek?
Yeni Dönemde Model Katmanları Nasıl Şekillendi?
Google’ın yaptığı açıklamada, hesap türlerine göre model erişimleri kademelendiriliyor ve özellikle ücretsiz seçenek ile giriş seviyesi aboneliklerde ciddi anlamda sadeleşme yapılmış.
Ücretsiz Kullanıcılar
Değişiklik, ücretsiz kullanıcılar için 9 Ekim'den itibaren doğrudan devreye girecek. Bu tarihten sonra ücretsiz hesaplar artık Flash veya Pro modellerine erişemeyecekler. Günlük kullanım yalnızca daha hafif ve hızlı yanıtlar için optimize edilmiş Flash-Lite modelleriyle sınırlı olacak.
AI Plus Aboneleri
Aylık giriş seviyesi aboneliğe sahip kullanıcılar, Flash-Lite ve Flash modellerini kullanmaya devam edebilecekler. Ancak daha gelişmiş akıl yürütme sunan 'Pro' modelleri bu paketin kapsamından çıkarılıyor. Google, bu değişikliğin hesaplara ne zaman yansıyacağını kullanıcılara özel bir e-posta ile bildireceğini belirtti.
AI Pro ve AI Ultra Aboneleri
Yeni dönemde Google’ın en yetenekli modelleri olan Pro serisinden faydalanmak isteyenlerin en az AI Pro aboneliğine sahip olması gerekli. Üst segmentteki bu kullanıcılar, Pro modellerin yanı sıra derin mantıksal çıkarım gerektiren 'Deep Think' gibi gelişmiş yeteneklere de kesintisiz erişim sağlamayı sürdürecekler.
Modeller İçin Yeni Kontrol
Google sadece erişim sınırlarında değişikliğe gitmemiş, kullanıcıların modellerden aldığı yanıtların derinliğini yönetebileceği yeni bir ayar mekanizmasını da kullanıma sunmuş. Yakında Gemini üzerindeki tüm modeller için "low", "medium" ve “high” olmak üzere üç farklı düşünme/efor seviyesi seçilebilecek.
Bu özellik sayesinde basit ve hızlı yanıt gerektiren gündelik sorularda düşük seviye seçilerek kullanım limitleri korunabilecek.
Karmaşık kodlama, analiz ya da çok adımlı problem çözümlerinde seviye high'a çekilerek modelin konuyu daha kapsamlı ve derinlemesine işlemesi sağlanabilecek.