Ulaşım
- Adres:Batıkent Mh. 8910 Sk. 6. Etap 1H No: 18 Yeni Toki Eyyübiye / Şanlıurfa (Yeni Alım Satım Karşısı)
- Telefon:0 (545) 528 88 93
- eMail: info@alestaweb.com
Google'ın en güçlü AI modeli Gemini 2.5 Pro geliştiricilere açıldı ve yapay zeka dünyasında fırtına estiriyor! 1 milyon token context window, multimodal destek ve gelişmiş reasoning yetenekleriyle rakiplerinden bir adım önde. Peki Python ile Gemini 2.5 Pro API'yi nasıl kullanırsınız? Alesta Web olarak sıfırdan kurulum ve ilk projenizi oluşturmanızı adım adım anlatıyoruz. 5 dakikada ilk API çağrınızı yapacaksınız!
Gemini 2.5 Pro, Google'ın en gelişmiş yapay zeka modelidir. GPT-4o ve Claude'un doğrudan rakibi olan bu model, özellikle uzun bağlam anlama ve karmaşık reasoning (akıl yürütme) görevlerinde etkileyici sonuçlar veriyor.
Neden bu kadar popüler? Hadi bakalım:
? Context Window: 1.000.000 token (test aşamasında 2M!) ?️ Multimodal: Metin, görsel, ses, video işleyebilir ? Enhanced Reasoning: Gelişmiş akıl yürütme ? Pricing: Ücretsiz tier mevcut (free tier available) ⚡ Speed: Hızlı yanıt süresi (fast response time) ? Function Calling: Tool/fonksiyon çağırma desteği ? Structured Output: JSON, enum çıktı desteği
Alesta Web olarak Gemini 2.5 Pro'yu birkaç projemizde test ettik. Özellikle büyük doküman analizi ve kod incelemede gerçekten güçlü (especially powerful for large document analysis and code review). 1 milyon token'lık context window sayesinde tüm bir proje kaynak kodunu tek seferde analiz edebiliyor.
Gemini API kullanmak için önce bir API anahtarı almanız gerekiyor. İşlem çok basit:
# 1. Google AI Studio'ya gidin: # https://aistudio.google.com/apikey # 2. Google hesabınızla giriş yapın (sign in with Google account) # 3. "Create API Key" butonuna tıklayın # 4. Bir proje seçin veya yeni oluşturun # 5. API anahtarınız oluşturulacak: # Örnek: AIzaSyB...xxxxx (yaklaşık 39 karakter) # 6. API anahtarını güvenli bir yere kaydedin! # ⚠️ Bu anahtarı KİMSEYLE paylaşmayın (NEVER share this key)
API anahtarınızı asla GitHub'a veya public bir yere commit etmeyin (never commit your API key to GitHub). Ortam değişkeni (environment variable) kullanın. Anahtarınız sızarsa kötü niyetli kişiler sizin hesabınızdan API çağrısı yapabilir.
# Windows (PowerShell): $env:GEMINI_API_KEY = "AIzaSyB...your-key-here" # Windows (kalıcı): setx GEMINI_API_KEY "AIzaSyB...your-key-here" # Linux / macOS: export GEMINI_API_KEY="AIzaSyB...your-key-here" # .bashrc veya .zshrc dosyasına ekleyin (kalıcı): echo 'export GEMINI_API_KEY="AIzaSyB...your-key-here"' >> ~/.bashrc
# Yeni SDK (önerilen / recommended): pip install google-genai # Veya eski SDK (hâlâ çalışıyor): pip install google-generativeai # Sanal ortam kullanmanızı öneriyoruz (we recommend using virtual environment): python -m venv gemini-env # Windows: gemini-env\Scripts\activate # Linux/Mac: source gemini-env/bin/activate pip install google-genai
Python 3.9 veya üzeri gerekiyor (Python 3.9+ required). Sürümünüzü python --version ile kontrol edin. Alesta Web olarak Python 3.12 kullanmanızı öneriyoruz.
import os
from google import genai
# API istemcisini oluştur (Create API client)
client = genai.Client(api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"))
# Gemini 2.5 Pro ile metin üret (Generate text with Gemini 2.5 Pro)
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-pro-exp-03-25",
contents="Python'da web scraping nasıl yapılır? Basitçe açıkla."
)
print(response.text)
İşte bu kadar! Sadece 6 satır kodla Gemini 2.5 Pro'dan yanıt alabilirsiniz (just 6 lines of code to get a response from Gemini 2.5 Pro). Şimdi daha gelişmiş kullanım örneklerine bakalım.
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-pro-exp-03-25",
config=types.GenerateContentConfig(
system_instruction="Sen bir Python uzmanısın. Kısa ve öz cevaplar ver.",
temperature=0.7,
max_output_tokens=1000,
),
contents="Flask ile basit bir REST API nasıl yazılır?"
)
print(response.text)
İlk API isteğinizi başarıyla tamamladınız! Artık Gemini 2.5 Pro'yu projelerinizde kullanabilirsiniz (you can now use Gemini 2.5 Pro in your projects). Alesta Web olarak tebrik ediyoruz!
Gemini 2.5 Pro'nun en güçlü yanlarından biri multimodal destek. Yani sadece metin değil, görsel, PDF, hatta video bile analiz edebilir (it can analyze not just text, but images, PDFs, even video).
from google import genai
from google.genai import types
import pathlib
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
# Yerel bir görsel dosyasını yükle (Upload a local image file)
image_path = pathlib.Path("screenshot.png")
image_data = image_path.read_bytes()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-pro-exp-03-25",
contents=[
types.Part.from_bytes(data=image_data, mime_type="image/png"),
"Bu ekran görüntüsündeki hata mesajını analiz et ve çözüm öner."
]
)
print(response.text)
Bu özellik hata ayıklama (debugging) için muhteşem. Ekran görüntüsü at, Gemini hatayı analiz etsin. Biz Alesta Web'de müşteri destek süreçlerimizde bu özelliği aktif kullanıyoruz.
Uzun yanıtlarda tüm cevabı beklemek yerine parça parça almak isteyebilirsiniz. Streaming tam da bunun için:
from google import genai
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
# Streaming ile yanıt al (Get streaming response)
response = client.models.generate_content_stream(
model="gemini-2.5-pro-exp-03-25",
contents="Docker Compose ile microservice mimarisi nasıl kurulur? Detaylı anlat."
)
# Parça parça yazdır (Print chunk by chunk)
for chunk in response:
print(chunk.text, end="", flush=True)
Çok turlu konuşma yapmak istiyorsanız chat oturumu kullanın. Gemini önceki mesajları hatırlayarak bağlama uygun yanıtlar verir (Gemini remembers previous messages and gives contextual responses).
from google import genai
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
# Chat oturumu oluştur (Create chat session)
chat = client.chats.create(model="gemini-2.5-pro-exp-03-25")
# İlk mesaj
response1 = chat.send_message("Python'da bir TODO uygulaması yaz.")
print("Gemini:", response1.text)
# Takip sorusu (Gemini bağlamı hatırlıyor)
response2 = chat.send_message("Buna SQLite veritabanı desteği ekle.")
print("Gemini:", response2.text)
# Üçüncü tur
response3 = chat.send_message("Şimdi de Flask ile API endpoint'leri ekle.")
print("Gemini:", response3.text)
Alesta Web olarak Gemini API kullanırken en sık karşılaşılan hataları ve çözümlerini derlendik:
Hata / Error: google.api_core.exceptions.InvalidArgument: API key not valid Çözüm / Fix: API anahtarınızı kontrol edin, doğru kopyalandığından emin olun # echo $GEMINI_API_KEY ile kontrol edin
Hata / Error: ResourceExhausted: 429 Quota exceeded Çözüm / Fix: # Ücretsiz tier limitleri: 15 istek/dakika, 1 milyon token/gün # Rate limiting uygulayın: import time time.sleep(4) # İstekler arası 4 saniye bekleyin
Hata / Error: NotFound: Model not found Çözüm / Fix: # Doğru model adını kullanın (use correct model name): # ✅ "gemini-2.5-pro-exp-03-25" (experimental) # ✅ "gemini-2.0-flash" (hızlı model) # ❌ "gemini-2.5-pro" (bu isim çalışmayabilir)
Hata / Error: ModuleNotFoundError: No module named 'google.genai' Çözüm / Fix: pip install --upgrade google-genai # Doğru sanal ortamda olduğunuzdan emin olun (make sure you're in the correct venv)
Google Gemini 2.5 Pro API, Python ile kolayca entegre edilebilen güçlü bir AI modelidir. 1 milyon token context window, multimodal destek ve ücretsiz tier ile başlamak hiç bu kadar kolay olmamıştı (getting started has never been this easy). Alesta Web olarak bu teknolojiyi projelerinize entegre etmenizde yardımcı olmaya hazırız.
Faydalı Linkler / Useful Links:
© 2026 AlestaWeb - Tüm hakları saklıdır.