GPT 5.6 Sol Context Limiti: 1 Milyon Token Ayarı Sunucu Tarafında 272 Binde Sabitleniyor
Ne? OpenAI’ın Codex platformunda GPT-5.6 Sol modeli için açıklanan 1 milyon token context window özelliği, sunucu tarafındaki bir sınır nedeniyle tam olarak çalışmıyor.
Ne zaman? Kullanıcılar tarafından Ağustos 2026’da yapılan testler sonucunda sorun tespit edildi.
Nasıl? Kullanıcılar Codex’te 1M context window ayarını etkinleştirmeye çalışıyor ancak mesaj gönderildikten hemen sonra limit otomatik olarak 258.000 token’e düşüyor.
Neden? Sunucu tarafında sabit bir 272.000 tokenlik üst limit bulunuyor; bu limit aşılamıyor.
Kim? Sorun, yapay zeka araştırmacıları ve Codex kullanıcıları tarafından fark edildi. Konuyla ilgili açıklama yapan kullanıcılardan biri olan Roman (@SapphireTeck), “Sunucu tarafında 272K’lik bir üst limit var, bu nedenle 1M ayarı etkisiz kalıyor” dedi.
Yapay zeka modellerinin context window (bağlam penceresi) kapasitesi, modelin tek seferde işleyebileceği maksimum token sayısını ifade ediyor. Daha geniş context window, modelin daha uzun belgeleri analiz edebilmesi, daha karmaşık kod tabanlarını anlayabilmesi ve daha uzun konuşmaları takip edebilmesi anlamına geliyor.
1 Milyon Token Vaadi ve Gerçek Arasındaki Fark
OpenAI, Codex platformunda GPT-5.6 Sol için 1 milyon token context window desteğini duyurduğunda, yapay zeka topluluğunda büyük bir heyecan yaratmıştı. Ancak pratikte kullanıcılar, ayarın kalıcı olmadığını fark etti.
Yapay zeka içerik üreticisi Tibo (@thsottiaux), Codex’te 1M context window’un nasıl etkinleştirileceğine dair bir kılavuz paylaştı. Kılavuzu takip eden kullanıcılar ise bekledikleri sonucu alamadıklarını bildirdi. Mesaj gönderildikten sonra context window otomatik olarak düşüyor ve model yalnızca yaklaşık 258.000 token ile çalışmaya devam ediyor.
Bir kullanıcı (J A Z I I) konuyla ilgili yaptığı açıklamada, “Eğer 1M context gerçekten çalışsaydı, base context limitlerinin ötesinde 2 kat token tüketirdi” dedi. Bu durum, OpenAI’ın sunucu tarafında kasıtlı olarak bir sınırlama uyguladığını düşündürüyor.
272 Bin Token Limiti: Neden Var?
Yapay zeka modellerinde context window genişletmesi, beraberinde yüksek hesaplama maliyetlerini de getiriyor. Daha uzun context window, modelin daha fazla attention hesaplaması yapması gerektiği anlamına geliyor; bu da hem latency (gecikme süresi) hem de API maliyetlerini artırıyor.
OpenAI’ın daha önceki açıklamalarına göre, 272.000 tokenin üzerindeki context kullanımları standart oranın iki katı token tüketimi gerektiriyor. Bu politika, şirketin yüksek hesaplama yükünü dengelemesinin bir yolu olarak görülüyor.
Konuyla ilgili Tech Analyst Chubby (@kimmonismus), sosyal medya hesabından yaptığı paylaşımda şu hatırlatmada bulundu: “Context artırımını ilk tanıttıklarında, 272K’nin üzerindeki her şeyin standart oranın iki katı token tüketeceğini söylemişlerdi. Bu yüzden dikkatli olun!”
Kullanıcılar İçin Pratik Sonuçlar
GPT 5.6 Sol context limiti konusundaki bu sınırlama, özellikle uzun kod tabanlarıyla çalışan geliştiriciler için önemli bir sorun teşkil ediyor. 1 milyon token context window vaadi, pratikte 258.000 token civarında kalmış oluyor.
Codex kullanıcıları için önerilen yaklaşım, büyük dosyaları parçalara ayırarak işlemek veya alternatif modelleri değerlendirmek olabilir. OpenAI’ın bu konuda bir güncelleme yapıp yapmayacağı ise henüz bilinmiyor.
Yapay zeka dünyasında context window yarışı devam ederken, sunucu tarafı sınırlamaları kullanıcı beklentileriyle zaman zaman çelişebiliyor. Geliştiricilerin bu limitleri göz önünde bulundurarak projelerini planlaması kritik önem taşıyor.
Context Window Rekabeti Sürüyor
OpenAI, Google, Anthropic ve Çinli şirketler arasındaki context window rekabeti hız kazanmış durumda. Qwen-3 8B modeli gibi açık kaynak alternatifler de yüksek context window kapasiteleriyle dikkat çekiyor. Ancak bu rekabette sunucu tarafı sınırlamaları, kullanıcıların erişebildiği gerçek context window’u belirleyen en önemli faktör olmaya devam ediyor.
GPT 5.6 Sol için 1 milyon token context window özelliği, en azından şu an için beklendiği gibi çalışmıyor. OpenAI’ın bu konuda kullanıcı beklentilerini karşılayacak bir çözüm sunup sunmayacağı merak konusu.
Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yapın!