Thanks to visit codestin.com
Credit goes to www.datacamp.com

Ana içeriğe atla

Perplexity Computer: Paralel Yapay Zekâ İş Akışlarını Test Etmek

Perplexity Computer’ın ne olduğunu, paralel alt ajanlarının nasıl çalıştığını, uygulamalı bir testte kredilerin gerçekte ne kadara mal olduğunu ve Pro ile Max’in gerçek araştırma iş akışlarına nasıl uyduğunu öğrenin.
Güncel 8 May 2026  · 10 dk. oku

Perplexity Computer, bir görevi atayıp kenara çekildiğiniz bulut tabanlı bir ajandır. Şubat 2026’daki lansmanından bu yana gelen güncellemeler, kimin erişebileceğini, kredilerin nasıl takip edildiğini ve bir çalıştırma başlamadan önce ne kadar kontrol sahibi olduğunuzu değiştirdi. Bu da erken dönem incelemelerin çoğunu eskitti.

Sabit bir istem ve görünür bir kredi toplamı kullanarak sekiz yapay zekâ kodlama aracında paralel bir araştırma iş akışını test ettim. Sonuç, fiyatlandırmayı, sınırları ve plan seçimini birlikte değerlendirmem için yeterli oldu.

Perplexity Computer Nedir ve Nasıl Çalışır?

Computer, Perplexity’nin bulut tabanlı ajan ürünüdür. Bir cihaz değildir ve Perplexity Ask ile aynı şey değildir. Ask yanıt döndürür. Computer ise eylem alır: web’de gezinir, belgeler ve slaytlar üretir, bir sandbox’ta kod çalıştırır, yüzlerce bağlayıcıya erişir ve bu adımları bitmiş bir çıktıya zincirler.

Ayrıca Mac’te yerel olarak çalışan Personal Computer adında ayrı bir ürün vardır. 2026 Nisan ortasında piyasaya çıktı ve Max’ten Pro’ya yayılıyor. Bu inceleme bulut tabanlı Computer hakkındadır.

Web’de Perplexity Computer görev oluşturucu; ana görev girişi ve sol şeritte Computer simgesi gösteriliyor.

Perplexity web’de Computer görev oluşturucu. Görsel: Yazar.

Mimari önemlidir çünkü maliyet hikâyesini şekillendirir. Computer bir plan taslağı çıkarır, ardından adımları izole bir bulut sandbox’ındaki uzman alt ajanlara yönlendirir. 4 Mayıs 2026 güncellemesine göre, GPT-5.5 Pro ve Max aboneleri için varsayılan orkestratördür, dolayısıyla varsayılan olarak Claude Opus 4.6 referansları artık güncel değildir.

Araştırma görevlerinde “paralel yürütme”, Computer’ın arama yapma ve işi bölme biçimine karşılık gelir. Tek bir araştırma alt ajanı, aynı anda yedi arama türünü çalıştırabilir: web, akademik, kişi, görsel, video, alışveriş ve sosyal; özetler yerine kaynak sayfaların tamamını okur. Bir görevin içinde birden fazla alt ajan da çalışabilir. Max kullanıcıları için Model Council, görüş ayrılığının önemli olduğu sorularda ayrı bir model karşılaştırması ekler.

Bu inceleme için iki sonraki ek önemli: uzun görevlerden önce plan önizlemeleri ve yürütme sırasında canlı maliyet takibi. Bu kontroller, maliyeti sonradan yargılamak yerine çalıştırmayı izlememi sağladı.

Normal Perplexity Ask aramaları ve Deep Research kredi tüketmez. Computer görevleri tüketir.

Perplexity Computer Fiyatlandırması: Pro, Max ve Krediler Nasıl Çalışır

Computer faturalandırması iki parçadan oluşur: sabit bir abonelik planı ve çalışırken ajanın harcadığı ayrı bir kredi bakiyesi. Gerçek maliyeti değerlendirmek için ikisini birlikte okuyun, aksi halde zorlaşır.

İşte 2026 Mayıs ayı başı itibarıyla güncel bireysel ve kurumsal fiyatlandırma. Rakamları kaydolduğunuz gün doğrulayın; zira fiyatlar ve kredi kuralları bölgeye, plana veya kampanyaya göre değişebilir.

Plan 

Aylık fiyat

Computer erişimi

Dahil aylık krediler

Free

$0

Hayır

Yok

Pro

Ayda $20 veya yılda $200

Evet, 13 Mart 2026’dan beri

Dahil yok; krediler satın alınmalıdır

Max

Ayda $200 veya yılda $2.000

Evet

10.000

Enterprise Pro

Koltuk başına ayda $40

Evet

Koltuk başına 500

Enterprise Max

Koltuk başına ayda $325

Evet

Koltuk başına 15.000

İki ayrıntı genelde atlanır. Pro erişim sağlar ama aylık Computer kredisi içermez; bu nedenle kullanıcıların kredi satın alması veya otomatik doldurmayı açması gerekir. Max, aylık 10.000 kredi içerir; ayrıca, kredilerle ilgili resmi yardım merkezi sayfasına göre, ücretli Pro ve Max kayıtlarında tek seferlik bonus krediler de bulunmaktadır. Bonusları geçici kabul edin; değişebilir ve süresi dolabilir.

Kredi maliyeti göreve göre değişir ve Perplexity görev başına tablo yayımlamaz. Basit işler onlarca krediye mal olabilir; araştırma ağırlıklı görevler yüzlerce ya da binlere çıkabilir; başarısız kod döngüleri 10.000’i aşmıştır. Otomatik doldurma varsayılan olarak kapalıdır, aylık krediler devretmez ve krediniz biterse aktif görevler duraklar.

Paralel Yürütme Testi: Gerçek Bir Araştırma İş Akışı

İşte gerçek test. Computer’dan sekiz yapay zekâ kodlama aracını araştırmasını, her biri için aynı alanları toplamasını, çelişkileri işaretlemesini ve sonuçları bir karşılaştırma tablosu ile kısa bir not haline getirmesini istedim. Bu senaryoyu, kredi kullanımının kontrolünün daha zor olduğu ucu açık kodlama işlerine kaymadan paralel araştırmayı sınadığı için seçtim.

İsteme geçmeden önce, birkaç ön koşulun hazır olması gerekir.

Ön koşullar ve hesap kurulumu

Kredi kotası nedeniyle test Max üzerinde yapıldı. Önce belirtildiği gibi, Pro kullanıcıları da satın alınan kredilerle aynı iş akışını çalıştırabilir. Yalnızca araştırma odaklı bir görev için özel bağlayıcılara gerek yok. İhtiyacınız olanlar:

  • Computer erişimi olan aktif bir Perplexity aboneliği, yani Pro veya Max
  • Çalıştırmayı karşılayacak kadar yüksek bir kredi bakiyesi; revizyon payı bırakmak için ideal olarak en az 1.500 kredi
  • Bilgisayarın yoruma açık bırakılmasındansa, çalıştırma başlamadan önce yazılı halde net bir hedef listesi

Computer paneli web’de ana sayfadan, iOS’ta Computer sekmesinden ve Mac’te Perplexity masaüstü uygulamasından açılır.

Paralel yürütmeyi tetikleyen bir istem nasıl yazılır

İstem tasarımı önemlidir çünkü Computer talimatlarınızı alt ajan işine dönüştürür. Belirsiz bir istem belirsiz bir çalıştırma üretir. Bu istem, hedefleri, alanları, atıf kuralını, notun hedef kitlesini ve duraklama noktasını sabitler.

Research the following 8 AI coding tools in parallel: GitHub Copilot, Cursor,
Claude Code, Windsurf, Aider, Continue.dev, Tabnine, and Cody.

For each tool, collect the same fields:
Pricing for individual paid plansCore features, with a focus on agent behaviorMain use casesTwo main limitationsOne notable update from the past 90 daysA primary source link for every important claim
Then:
Build a single normalized comparison tableFlag any field where two of your sources contradict each otherWrite a 200-word recommendation memo for a senior backend engineer who already pays for one AI coding tool and is considering whether to switch
Before producing the final memo, show the plan, the list of sources you intend to cite, and your credit estimate, then wait for my approval.

İki tasarım tercihi en çok önem taşıyor. Plan önizlemesi, krediler harcanmadan kapsamı daraltma şansı verir. “Çelişkileri işaretle” satırı ise Computer’ın görüş ayrılıklarını tek bir yanıta düzleştirmek yerine görünür kılmasını sağlar.

Plan önizlemesi ve canlı kredi takibiyle iş akışını çalıştırma

İstemi gönderdikten sonra Computer, sekiz hedef aracı listeleyen, kullanmayı planladığı veri kaynaklarını, iş sırasını ve kabaca kredi tahminini içeren yazılı bir planda durdu. Planı onaylamak paralel araştırma aşamasını başlattı ve canlı kredi sayacı ileti dizisinde artmaya başladı. 27 Mart 2026 güncellemesiyle eklenen bu sayaç, en yakından takip ettiğim sayı oldu.

Onaydan önce sekiz hedef araç, veri kaynakları, iş sırası ve kredi tahmini listelenen Perplexity Computer plan önizlemesi.

Çalıştırmayı onaylamadan önce plan önizlemesi. Görsel: Yazar.

Alt ajanlar, sekiz araç genelinde aynı anda çalıştı. Etkinlik paneli, hangi sitelerin okunduğuna dair kısa notlarla ilerleme satırlarını gösterdi. Bir alt ajan, bir şirketin açık kaynak CLI’ını ayrı bir ürün sayıp saymama konusunda ortada durup sordu. Bu tür bir araya girme önemlidir çünkü erken incelemeler Computer’ı kara kutu olarak tanımlıyordu. 17 Nisan 2026 güncellemesi itibarıyla, tek bir alt ajanı durdurabilir veya görevin ortasında takip talimatı yazabilirsiniz.

Tüm çalıştırma 7 dakika 59 saniye sürdü ve 225,71 kredi tüketti. Bu sayı sizinkiyle eşleşmeyecektir. Ajan çalıştırmaları deterministik değildir: aynı istem her çalıştırmada farklı bir ayrıştırma, farklı bir model ataması ve biraz farklı bir çıktı üretir. Bir video veya demo kaydı yapıyorsanız, gerçeğinden önce bir deneme çalıştırması yapın.

Paralel araştırma iş akışını çalıştıran Computer. Video: Yazar.

Çıktıyı doğruluk ve temizlik süresi açısından inceleme

Çıktı, istenen alanlar genelinde sekiz aracın tamamını kapsayan, hücrelerde satır içi atıfları olan bir Markdown karşılaştırma tablosuydu. Ayrıca çelişkiler-ve-boşluklar tablosu ile kısa bir tavsiye notu da vardı. Computer, 27 Mart güncellemesinden beri varsayılan olarak Markdown’da taslak oluşturuyor; talep üzerine PDF ve DOCX dışa aktarımı mevcut.

Çıktıyı, çalıştırma öncesinde oluşturduğum bir kontrol listesine göre notladım.

Kategori

Hüküm

Notlar

Zor gerçeklerde doğruluk

Karışık

Birkaç fiyatlandırma ve özellik iddiasının, atıf yapılan birincil kaynaklara karşı doğrulanması gerekti

Kaynak kalitesi

Geçti

Toplayıcı blog yazıları yerine birincil dokümanlar ve fiyatlandırma sayfaları atıflandı

Yapı

Geçti

Normalize tablo yeniden inşa gerektirmedi; sütun sırası istemle eşleşti

Çatışma yönetimi

Geçti

Kaynakların uyuşmadığı alanlar işaretlendi ve uyuşmazlık açıkça yazıldı

Temizlik süresi

Karışık

Yaklaşık otuz dakika düzenleme; neredeyse tamamı tavsiye notu üzerinde

Kredi kullanımı

Karışık

Çalıştırma için 225,71 kredi, ancak yürütmeden önce hâlâ tahmin etmesi zor

Temizlik işi net bir şekilde bölündü. Tablo neredeyse yayıma hazırdı. Tavsiye notu ise, öte yandan, ihtiyatlı dil kullanan ve tablodaki kanıtlarla tam örtüşmeyen birkaç cümle içeriyordu. Bu not, verilerden ziyade, dikkatli bir insan kontrolüne ihtiyaç duyan kısımdır. Çıktıyı kıdemsiz bir analistin ilk taslağı gibi düşünün: faydalı, çoğunlukla doğru ve elinizden çıkmadan önce bir dikkatli okumayı hak ediyor.

Perplexity Computer’ın Uygulama Alanları

Sonuç, lansmandan bu yana diğer testçilerin bildirdikleriyle örtüşüyor. Kullanım alanı dardır.

  • Normalize çıktıyla paralel araştırma. Yedi eşzamanlı arama türü ve tam sayfa okuma, bu testte Computer’ın en az temizlik gerektiren çıktıyı verdiği yerdir.
  • Maliyet görünürlüğü ve görev ortasında kontrol. Testte bu kontroller, tüm istemi tekrarlamadan çalıştırmayı denetlemek için yeterli görünürlük sağladı.
  • Bağlam sıkıştırma ve model yönlendirme. Ajan uzun görevler boyunca tutarlı bir ileti dizisi durumunu korur ve yönlendirme mantığı yazmaz ya da bir bağlayıcı kablolama dosyasını senkron tutmazsınız.
  • Çıktı taşınabilirliği. Computer Markdown’da taslak oluşturur ve talep üzerine PDF veya DOCX olarak dışa aktarır.

İddiayı araştırma ve sentezin ötesine taşımam. Kodlama konusunda yavaşlardım.

Perplexity Computer Sınırlamaları: Nerede Yetersiz Kalıyor

Birkaç sınırlama gerçektir ve bazıları lansmandan bu yana değişmiştir. Test sırasında en çok önem taşıyanlar bunlardı.

Bağlayıcı güvenilirliği düzensizdir ve hızla değişir. 2026’nın başlarındaki testler, Vercel OAuth süresinin dolmasını, sığ Ahrefs verilerini ve manuel Personal Access Token kullanarak GitHub geçici çözümlerini buldu. 27 Mart güncellemesi bir Vercel bağlayıcısı, geliştirilmiş bir Box bağlayıcısı ve bağlayıcı performansına dair genel bir not ekledi. Bu, eski şikâyetlerin düzeldiğini kanıtlamaz. Güvendiğiniz herhangi bir bağlayıcıyı önce düşük riskli bir görevde test edin.

Perplexity kredi kullanımı açılır penceresi 225,71 kullanılan kredi ve 7 dakika 59 saniye çalışmayı gösteriyor.

Test çalıştırmasından sonra kredi kullanımı. Görsel: Yazar.

Kodlama iş akışları en yüksek maliyet riskini taşır. Bulut Computer’da hâlâ canlı önizleme, sıcak yeniden yükleme ve sınırlı süreç içi görünürlük vardır. Daha önce bahsedilen Mac ürünü yerel erişim ekler ve *.pplx.app yayınlama, canlıya almadan önce inceleyecek bir şey sunar; ancak bunların hiçbiri bulut Computer’ı sıkı bir kodlama döngüsüne dönüştürmez.

Kredi tüketimini, görev çalışmadan önce tahmin etmek hâlâ zordur. Testte kullanılan kontroller, yürütme sırasında tahmini azaltır; ancak çok sayıda alt ajanı olan geniş görevler hâlâ en değişken olanlardır.

Tekrarlanabilirlik sınırlıdır. Aynı istemin iki çalıştırması farklı alt ajan planları ve biraz farklı çıktılar üretir. Kredi maliyeti çalıştırmaya göre değişir; bu nedenle kaydedilecek her demo öncesinde bir deneme yapın.

Gizlilik ayarları, düzenlemeye tabi ekipler veya hassas iş akışları için dikkat gerektirir. Kurumsal hesaplar varsayılan olarak eğitimden hariç tutulur. Bireysel Pro ve Max kullanıcılarının hesap ayarlarından vazgeçmesi gerekir.

Kullanıcı Türüne Göre Plan Seçimi

Yanıt, verdiğiniz işe, kullanım sıklığınıza, başladığınız plana ve kredi limitlerinde ne kadar disiplinli olduğunuza bağlıdır.

İşte kullanıcı türüne göre döküm.

Kullanıcı türü

Hüküm

Neden

Analistler ve araştırmacılar

Sık kullanım için Max

Paralel araştırma ana kullanım alanıdır; dâhil aylık krediler düzenli kullanımı karşılayabilir

Teknik yazarlar

Dikkatle Pro testi

Sınırları belli araştırma ve sentez görevleri, ürüne ucu açık işlerden daha iyi uyar

Üretim uygulaması geliştiren geliştiriciler

Her planda yüksek risk

Kodlama geri bildirim döngüsü hâlâ dolaylı

Gündelik kullanıcılar

Max’te gerekçelendirmesi zor

Aylık $200’lük fiyat, başa baş için gerçek iş akışı hacmi gerektirir

Düzenlemeye tabi sektörlerdeki ekipler

Enterprise Pro veya Max’i değerlendirin

Denetim günlükleri, eğitime dahil edilmeme garantisi, ağ güvenlik duvarı kontrolleri ve yönetici bağlayıcı kontrolleri ekler

İçerik üreticileri ve stratejistler

Önce Pro testi

Rekabet analizi ve yapılandırılmış raporlar, çıktının daha az temizlik gerektirdiği alanlardır

Sadece bir kez Computer’ı denemek istiyorsanız, küçük bir kredi alımıyla Pro daha düşük riskli bir başlangıç noktasıdır. Haftada birkaç sınırları belirli araştırma görevi yürütürseniz, Max size sabit bir aylık kredi havuzu verir.

Sınırları Belirli Computer İş Akışları için Kurallar

Bu kurallar test çalıştırmalarından çıktı.

Herhangi bir görevden önce aylık harcama limiti belirleyin; ilk çalıştırmalarda varsayılan $200 limitini düşürmek, bir görev kontrolden çıkarsa hasarı sınırlar. Bir ajana ihtiyaç duymayan her şey için bunun yerine Perplexity Ask kullanın. Plan önizlemesini zorunlu kılın, ardından yürütmeden önce onaylayın veya düzeltin.

İstemleri dar tutun, hedef listesini sabitleyin ve önemli her iddia için atıflar talep edin. Uzun çalıştırmalarda, testte kullanılan aynı maliyet sayacını izleyin. Planlanandan hızlı yükselirse, çalıştırmayı durdurun ve Computer’a işin nerede takıldığını sorun. Benim çalıştırmalarımda, tavsiye notu tablodan daha fazla kontrol gerektirdi. Kayıt alıyorsanız, izole bir hesap ve sterilize edilmiş bağlayıcılar kullanın; gerçek hesap verileri ekran görüntülerine kolayca sızar.

Son Düşünceler

Computer, görev net bir şekle sahip olduğunda daha iyi çalışır: sabit bir liste, bir şema, kaynak kuralları ve bir durma noktası. Ucu açık bırakırsanız çabucak pahalı hissettirmeye başlar.

Benim testimde tablo, nottan daha az düzenleme gerektirdi ve çalışan maliyet, beklediğimden daha fazla önem taşıdı. Tekrarlanan sınırları belirli araştırmalarda Max, daha basit kredi kurulumu sunar. Gündelik denemeler için küçük bir kredi alımıyla Pro, daha düşük taahhütlü yoldur. Kodlama konusunda ise hâlâ temkinli olurum.

Ajan deseninin kendisi hakkında daha fazla arka plan için, LangChain ile LLM Uygulamaları Geliştirme kursumuz Python’da zincirler, araçlar ve ajanları kapsar.


Khalid Abdelaty's photo
Author
Khalid Abdelaty
Codestin Search App

Veri hatları, bulut ve YZ araçları üzerinde çalışan; aynı zamanda DataCamp ve gelişmekte olan geliştiriciler için pratik, yüksek etkili eğiticiler yazan bir veri mühendisi ve topluluk inşacısıyım.

SSS

Pro kullanıcıları, krediler için ödeme yapmadan Perplexity Computer çalıştırabilir mi?

Yalnızca hâlâ bonus kredilere sahiplerse. Daha güvenli kontrol, plan sayfası değil, bir göreve başlamadan önce hesabınızdaki Krediler sayfasıdır. Bakiye düşükse, ilk çalıştırmayı dar tutun ve normal bir görevin kullanım alanınız için ne kadara mal olduğunu öğrenene kadar otomatik doldurmayı kapalı tutun.

Tipik bir araştırma görevi kredi olarak ne kadara mal olur?

Tipik bir sayı vereceğim bir değer yok. Daha iyi yaklaşım, önce küçük bir sürüm çalıştırmaktır: daha az hedef, nihai not yok ve karşılaştırma tablosundan sonra kesin durdurma. Bu, tam iş akışına bağlanmadan önce bir kredi aralığı verir.

Perplexity Computer ile Personal Computer arasındaki fark nedir?

Çalışmanın Perplexity’nin bulut sandbox’ında gerçekleşebildiği durumda kullanılacak olan Computer’dır. Görev Mac’inizdeki dosyalara, uygulamalara veya tarayıcı oturumlarına bağlıysa Personal Computer önemlidir. Windows veya Linux kullanıyorsanız, şimdilik Personal Computer’ı kullanılamaz kabul edin.

Computer görev ortasında kredisi biterse ne olur?

Görev duraklar; bu işi kaybetmekten iyidir, ama akışınızı yine de bozabilir. Daha fazla kredi eklemeden önce, son birkaç ajan güncellemesini okuyun ve görevin hâlâ rayında olup olmadığına karar verin. Döngüye girmeye başladıysa, kredi eklemek yalnızca döngünün sürmesini sağlar.

Computer’ın araştırma çıktılarına kontrol etmeden güvenebilir miyim?

Hayır. En hızlı eskime ihtimali olan hücrelerle başlayın: fiyatlandırma, plan limitleri, lansman tarihleri ve “son 90 gün” güncellemeleri. Biçemi düzenlemeden önce bunları kontrol ederdim; çünkü tek bir eski fiyat üzerine kurulu temiz bir not yine de yanlıştır.

Konular

DataCamp ile Öğrenin

Program

AI Temelleri

10 sa
Yapay zekanın temellerini keşfedin, yapay zekayı işinizde etkili bir şekilde kullanmayı öğrenin ve dinamik yapay zeka dünyasında yolunuzu bulmak için ChatGPT gibi modellere dalın.
Ayrıntıları GörCodestin Search App
Kursa Başla
Devamını GörCodestin Search App
İlgili

blog

Hızlı Sevkiyat İçin Pratik Vibe Kodlama Teknoloji Yığını

Ön uç, arka uç, veritabanları, kimlik doğrulama, depolama, e-posta, test, dağıtım ve izleme için en iyi araçları keşfedin.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

14 dk.

blog

2026’da En Popüler 40 Yazılım Mühendisi Mülakat Sorusu

Algoritmalar, sistem tasarımı ve davranışsal senaryoları kapsayan bu temel sorularla teknik mülakat sürecine hakim olun. Uzman cevapları, kod örnekleri ve kanıtlanmış hazırlık stratejileri edinin.
Dario Radečić's photo

Dario Radečić

15 dk.

Eğitim

Python'da Listeyi String'e Nasıl Dönüştürürsünüz

Bu hızlı eğitimde, Python'da bir listeyi string'e nasıl dönüştüreceğinizi öğrenin.
Adel Nehme's photo

Adel Nehme

Eğitim

.gitignore Nasıl Kullanılır: Örneklerle Pratik Bir Giriş

Git deponuzu temiz tutmak için .gitignore’u nasıl kullanacağınızı öğrenin. Bu eğitim; temelleri, yaygın kullanım durumlarını ve başlamanıza yardımcı olacak pratik örnekleri kapsar!
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

Devamını GörDevamını Gör