GitHub Copilot vs ChatGPT 2026: PHP İçin Hangisi?

Yapay zekâ destekli kodlama araçları, yazılım geliştirme sürecinin önemli parçalarından biri hâline geldi. Artık yalnızca kod öneren araçlardan değil; mevcut projeyi analiz edebilen, hata ayıklamaya yardımcı olan, fonksiyon yazabilen ve birden fazla dosyada değişiklik gerçekleştirebilen sistemlerden söz ediyoruz.

PHP ile web geliştirenler için en çok merak edilen karşılaştırmalardan biri ise GitHub Copilot vs ChatGPT konusu. İki araç da kod yazma sürecini kolaylaştırabiliyor ancak çalışma biçimleri ve sundukları deneyim birbirinden farklı.

GitHub Copilot, doğrudan kod editörüne entegre olan bir yazılım geliştirme asistanı olarak öne çıkarken ChatGPT; kod üretimi, teknik analiz, hata açıklama, dokümantasyon ve daha kapsamlı problem çözme süreçlerinde kullanılabiliyor. Ayrıca OpenAI'nin Codex aracı, ChatGPT ekosistemine kodlama odaklı ajan yetenekleri kazandırıyor.

Bu rehberde iki hizmeti PHP geliştiricisinin günlük çalışma senaryoları üzerinden ele alıyoruz. Fonksiyon oluşturma, hata ayıklama, Türkçe açıklama, proje geliştirme ve abonelik maliyeti gibi konuları inceliyoruz. Amacımız bir aracı koşulsuz biçimde kazanan ilan etmek değil; hangi çalışma biçiminde hangi seçeneğin daha fazla değer sağlayabileceğini ortaya koymak.

Karşılaştırma notu: Aşağıdaki PHP örnekleri iki araçta da uygulanabilecek ortak test senaryolarıdır. Bağımsız bir IDE performans testi gerçekleştirilmediği için yanıt süreleri, doğruluk yüzdeleri veya gerçek kullanım sonuçları hakkında doğrulanmamış rakamlar paylaşılmamaktadır.

GitHub Copilot ve ChatGPT Arasındaki Temel Fark Nedir?

İlk bakışta GitHub Copilot ve ChatGPT benzer işler yapıyor gibi görünse de temel kullanım yaklaşımları farklıdır. Birini diğerinin doğrudan alternatifi olarak değerlendirmek, sundukları çalışma ortamlarını göz ardı etmek anlamına gelebilir.

GitHub Copilot: Kod editörünün içinde çalışan asistan

GitHub Copilot, Visual Studio Code ve JetBrains gibi geliştirme ortamlarına entegre olabilen bir yapay zekâ kodlama asistanıdır. Yazılım geliştirirken yazdığınız kodun devamını önerebilir, fonksiyon oluşturabilir, açıklama hazırlayabilir ve sohbet arayüzü üzerinden mevcut kod hakkında sorularınızı yanıtlayabilir.

Öne çıkan kullanım alanları şunlardır:

• Yazarken otomatik kod tamamlama önerileri.

• Mevcut dosya ve kod bağlamı üzerinden öneri alma.

• IDE içerisinden kod hakkında soru sorma.

• Agent Mode ile birden fazla dosyada değişiklik yapılmasını isteme.

• Test kodları ve dokümantasyon hazırlama.

• GitHub iş akışlarıyla bağlantılı kod inceleme ve görev süreçleri.

Copilot'un önemli avantajı, geliştiricinin sürekli olarak kod editöründen başka bir uygulamaya geçmek zorunda kalmamasıdır. Kod yazarken öneri alabilir, değişikliği inceleyebilir ve uygun gördüğünüzde projeye uygulayabilirsiniz.

ChatGPT: Kodlama, analiz ve problem çözme asistanı

ChatGPT, yalnızca kod tamamlama amacıyla tasarlanmış bir IDE eklentisi değildir. PHP kodu üretmenin yanında mimari kararları değerlendirmek, veritabanı tasarımını incelemek, hata mesajlarını yorumlamak ve teknik dokümantasyon hazırlamak gibi farklı görevlerde kullanılabilir.

ChatGPT'nin kodlama süreçlerinde değerlendirilebilecek kullanım alanları:

• PHP fonksiyonları ve sınıfları oluşturma.

• Mevcut kodun mantığını adım adım açıklama.

• SQL sorgularını ve veritabanı ilişkilerini değerlendirme.

• Güvenlik açıkları için kod incelemesi yapma.

• Refactoring ve performans iyileştirme önerileri geliştirme.

• Teknik dokümantasyon ve proje planı hazırlama.

• Codex üzerinden kodlama görevleri ve proje değişiklikleri üzerinde çalışma.

ChatGPT ile Codex'i birbirinden ayırmak önemlidir. ChatGPT sohbet arayüzünde kod hakkında konuşabilir, kod üretebilir ve dosyaları analiz edebilirsiniz. Codex ise kodlama görevlerini proje bağlamında ele alabilen, desteklenen kullanım ortamlarında dosyalar üzerinde çalışabilen bir kodlama ajanıdır.

Temel farklar

Özetle Copilot, kod yazarken editörün içinde yardımcı olma yaklaşımıyla öne çıkarken ChatGPT, kodlama dışındaki analiz ve planlama ihtiyaçlarını da kapsayan daha geniş bir çalışma alanı sunar.

Test 1: Sıfırdan PHP Fonksiyonu Yazımı

İlk senaryoda iki araca da aynı görevi veriyoruz: PHP ile güvenli ve yeniden kullanılabilir bir e-posta doğrulama fonksiyonu oluşturmak.

Bu senaryo özellikle PHP projelerinde form işlemleri, kullanıcı kayıt sistemleri ve API geliştirme süreçlerinde karşılaşılabilecek bir örnektir.

Her iki araca verilecek ortak prompt

PHP 8.3 ile çalışan, yeniden kullanılabilir bir e-posta
doğrulama fonksiyonu yaz.

Gereksinimler:
- Fonksiyon parametre olarak e-posta adresi alsın.
- Geçerli e-posta biçimini kontrol etsin.
- Boş veya geçersiz değerlerde false dönsün.
- Geçerli adreslerde true dönsün.
- Strict typing kullan.
- PHPDoc açıklaması ekle.
- Güvenlik ve performans açısından gereksiz işlemler yapma.
- Kullanım örneği ve PHPUnit testlerini de göster.

Kod üretirken kullanılan PHP fonksiyonlarını açıkla.

Beklenen PHP yaklaşımı

Bu görevde yalnızca kodun çalışması değil, doğru PHP fonksiyonlarının kullanılması ve gereksiz karmaşıklıktan kaçınılması da değerlendirilmelidir.


declare(strict_types=1);

/**
* E-posta adresinin biçimini kontrol eder.
*
* @param string $email Kontrol edilecek e-posta adresi.
* @return bool Adres geçerli biçimdeyse true döner.
*/
function isValidEmail(string $email): bool
{
if ($email === '') {
return false;
}

return filter_var($email, FILTER_VALIDATE_EMAIL) !== false;
}

var_dump(isValidEmail('test@example.com'));
var_dump(isValidEmail('gecersiz-adres'));

Bu örnek, iki araca verilecek görevin nasıl değerlendirilebileceğini gösteren referans bir uygulamadır. Araçlardan alınan gerçek yanıtların bu kodla birebir aynı olması beklenmemelidir.

Bu testte nelere bakılmalı?

• İstenen PHP sürümüne uygun kod üretmesi.

• Strict typing ve dönüş tipini doğru kullanması.

• PHPDoc açıklamasını doğru hazırlaması.

• Geçersiz ve boş değerleri ele alması.

• Gereksiz regex veya karmaşık doğrulama mantığı oluşturmaması.

• Test senaryolarını doğru hazırlaması.

Copilot tarafında bu görev, editör içerisindeki kod önerileri ve sohbet üzerinden uygulanabilir. ChatGPT tarafında ise fonksiyonun yanı sıra test kapsamı, alternatif uygulama ve teknik açıklama istenebilir.

Test 2: PHP Hata Ayıklama (Debug) Senaryosu

İkinci senaryo, gerçek projelerde daha sık karşılaşılan bir durumu ele alıyor. Bir fonksiyon beklenen sonucu üretmiyor ve geliştiricinin sorunun kaynağını bulması gerekiyor.

Bu testte iki araca da aynı hatalı PHP kodunu vererek hatanın nedenini açıklamalarını ve düzeltilmiş sürümü hazırlamalarını isteyebiliriz.

Hatalı PHP kodu


declare(strict_types=1);

function calculateTotal(array $products): float
{
$total = 0;

foreach ($products as $product) {
$total += $product['price'] * $product['quantity'];
}

return $total;
}

$products = [
[
'name' => 'Klavye',
'price' => 1200,
'quantity' => 2
],
[
'name' => 'Mouse',
'price' => 'gecersiz',
'quantity' => 1
]
];

echo calculateTotal($products);

Bu örnekte fiyat alanının sayısal olmayan bir değer içermesi, hesaplama sırasında beklenmeyen sonuçlara veya çalışma zamanı sorunlarına neden olabilir. Ayrıca fonksiyon, gelen ürün verilerinin yapısını doğrulamadan işlem yapmaktadır.

Her iki araca verilecek debug promptu

Bu PHP kodunu incele.

1. Olası hataları tespit et.
2. Hataların nedenlerini açıkla.
3. Eksik veri ve yanlış veri tiplerini değerlendir.
4. PHP 8.3 uyumlu, güvenli bir çözüm üret.
5. Fonksiyonun dönüş tipini koru.
6. Hatalı ve doğru örneklerle test senaryoları hazırla.
7. Gereksiz kod değişikliği yapma.

Önce sorunları açıkla, ardından düzeltilmiş kodu ver.

Referans çözüm


declare(strict_types=1);

/**
* Ürünlerin toplam tutarını hesaplar.
*
* @param array * price: int|float,
* quantity: int|float
* }> $products
* @return float
*/
function calculateTotal(array $products): float
{
$total = 0.0;

foreach ($products as $product) {
if (
!isset($product['price'], $product['quantity']) ||
!is_numeric($product['price']) ||
!is_numeric($product['quantity'])
) {
throw new InvalidArgumentException(
'Ürün fiyatı ve miktarı sayısal olmalıdır.'
);
}

$total += (float) $product['price']
* (float) $product['quantity'];
}

return $total;
}

Bu çözümde veri tipleri kontrol ediliyor ve hatalı ürün verisi sessizce hesaplamaya dahil edilmiyor. Gerçek bir e-ticaret uygulamasında para hesaplamaları için kayan noktalı sayıların hassasiyet sınırları da dikkate alınmalı; gerektiğinde kuruş gibi en küçük para birimi üzerinden tamsayı hesaplaması veya uygun bir decimal yaklaşımı tercih edilmelidir.

Debug değerlendirme kriterleri

• Hatanın gerçek kaynağını bulabiliyor mu?

• PHP 8 sürümlerindeki tip davranışlarını doğru açıklıyor mu?

• Hatalı veriyi kontrol altına alıyor mu?

• Mevcut fonksiyonun amacını bozmadan düzeltme yapıyor mu?

• İstisna yönetimini doğru kullanıyor mu?

• Çözümün test edilebilir olmasını sağlıyor mu?

Burada önemli olan yalnızca hatasız kod üretmek değildir. Bir yapay zekâ aracının hatanın nedenini açıklayabilmesi, olası yan etkileri gösterebilmesi ve gereksiz değişikliklerden kaçınması da geliştirici açısından değer taşır.

Test 3: Türkçe Açıklama ve Kod Dokümantasyonu

Yazılım projelerinde kod yazmak kadar kodu anlaşılır hâle getirmek de önemlidir. Özellikle ekip çalışmalarında, uzun süre devam eden projelerde veya bir yazılımı başka geliştiricilere devrederken açıklamalar ve dokümantasyon büyük kolaylık sağlar.

Türkçe çalışan geliştiriciler için yapay zekâ aracının teknik kavramları doğru kullanması, İngilizce terimleri gerektiğinde koruması ve açıklamaları doğal bir Türkçeyle hazırlaması önemli bir kriterdir.

Ortak Türkçe açıklama promptu

Aşağıdaki PHP sınıfını Türkçe olarak belgele.

İstediğim çıktı:
- Sınıfın temel amacını açıkla.
- Her metodun görevini belirt.
- Parametreleri ve dönüş tiplerini açıkla.
- Kullanım örneği oluştur.
- Olası hata durumlarını belirt.
- PHPDoc formatını kullan.
- Teknik terimleri yanlış çevirmeden doğal Türkçe kullan.
- Kodun çalışma mantığını adım adım açıkla.

Açıklamaları PHP geliştiricisinin anlayacağı
profesyonel bir teknik dille hazırla.

Bu testte değerlendirilecek noktalar

• Türkçe dil bilgisi ve anlatım kalitesi.

• PHP terimlerinin doğru kullanılması.

• Parametre ve dönüş tipi açıklamalarının doğruluğu.

• Örneklerin gerçek kodla uyumlu olması.

• Teknik açıklamaların gereksiz uzatılmaması.

• Dokümantasyonun geliştirici tarafından doğrudan kullanılabilir olması.

Her iki araç da Türkçe açıklama oluşturabilir. Ancak sonuçları değerlendirirken yalnızca akıcı bir Türkçe kullanmasına değil, teknik bilgilerin kodla tutarlı olup olmadığına da bakılmalıdır.

Ek Test: Aynı PHP Sorusu İçin 5 Farklı Prompt

Yapay zekâ destekli kodlama araçlarından alınan sonuçlar, sorunun nasıl ifade edildiğine göre değişebilir. Bu nedenle yalnızca tek bir prompt kullanarak genel bir performans kararı vermek sağlıklı değildir.

Örneğin aynı PHP görevini beş farklı biçimde sormak, aracın bağlamı nasıl yorumladığını ve verilen kısıtlamalara ne kadar uyduğunu anlamaya yardımcı olur.

Senaryo 1: Kısa ve doğrudan talimat

PHP 8.3 ile güvenli bir slug oluşturma fonksiyonu yaz.

Senaryo 2: Teknik gereksinimleri belirten talimat

PHP 8.3 kullanarak Türkçe karakterleri destekleyen,
SEO uyumlu slug oluşturan bir fonksiyon yaz.
Strict typing ve PHPDoc kullan.

Senaryo 3: Proje bağlamı içeren talimat

Bir CMS geliştiriyorum. Blog başlıklarından URL slug
üretmek için PHP 8.3 uyumlu bir fonksiyon gerekiyor.
Türkçe karakterleri dönüştür, gereksiz karakterleri temizle
ve aynı başlıktan güvenli bir URL oluştur.

Senaryo 4: Test odaklı talimat

PHP 8.3 ile slug oluşturma fonksiyonu yaz.
Türkçe karakter, boşluk, noktalama işaretleri,
emoji ve boş başlık senaryolarını dikkate al.
PHPUnit testlerini de hazırla.

Senaryo 5: Üretim ortamına uygun talimat

Mevcut bir CMS projesinde kullanılacak PHP 8.3
slug servisi oluştur.

Gereksinimler:
- Türkçe karakter dönüşümü
- UTF-8 desteği
- Güvenli karakter temizliği
- Tekrarlanan tirelerin kaldırılması
- Başında ve sonunda tire bulunmaması
- Boş sonuç için kontrollü davranış
- PHPUnit testleri
- SOLID prensiplerine uygun tasarım

Önce yaklaşımı açıkla, ardından kodu üret.

Bu beş senaryoyu hem GitHub Copilot hem de ChatGPT üzerinde aynı model ve mümkün olduğunca aynı koşullarla uygulayabilirsin. Böylece prompt kalitesinin sonuçlara etkisini de gözlemleyebilirsin.

Fiyat Karşılaştırması: GitHub Copilot ve ChatGPT 2026

Abonelik seçerken yalnızca aylık ücret üzerinden karar vermek doğru değildir. Kullanım sınırları, gelişmiş model erişimi, kodlama ajanları, IDE entegrasyonu ve ek kullanım ücretleri de toplam maliyeti etkiler.

GitHub Copilot fiyatları

GitHub'ın bireysel geliştiricilere yönelik planlarında ücretsiz ve ücretli seçenekler bulunur. Resmî fiyatlandırma sayfasında yayımlanan aylık liste fiyatları şöyledir:

GitHub'ın güncel bireysel plan sisteminde bazı gelişmiş özellikler GitHub AI Credits üzerinden ölçülmektedir. Copilot Pro için aylık toplam 1.500, Pro+ için 7.000 ve Max için 20.000 kredi bilgisi yayımlanmaktadır. Kullanılmayan krediler sonraki aya aktarılmaz. Model ve özellik kullanımına göre kredi tüketimi değişebilir.

Satır içi kod tamamlama ile gelişmiş sohbet ve ajan özelliklerinin aynı kullanım kotasına tabi olmadığını da unutmamak gerekir. Abonelik almadan önce güncel plan karşılaştırmasını ve kullanım koşullarını incelemek önemlidir.

ChatGPT fiyatları

ChatGPT'nin ücretsiz planı bulunur. Ücretli bireysel planlardan ChatGPT Plus, resmî yardım merkezinde aylık 20 USD olarak listelenmektedir.

ChatGPT aboneliği ile OpenAI API kullanımını birbirinden ayırmak gerekir. Plus aboneliği API kredisi içermez; API üzerinden geliştirilen uygulamalar ayrı ücretlendirilir. Codex kullanım limitleri de seçilen plan ve güncel kullanım koşullarına bağlıdır.

Fiyat açısından hangisi daha avantajlı?

Yalnızca bireysel abonelik fiyatlarına bakıldığında Copilot Pro, ChatGPT Plus'tan daha düşük aylık liste fiyatına sahiptir. Ancak bu iki abonelik aynı özellik setini sunmaz.

• Günlük olarak IDE içerisinde kod tamamlamak isteyenler Copilot Pro'yu değerlendirebilir.

• Kodlama dışında analiz, dokümantasyon, araştırma ve planlama da yapanlar ChatGPT Plus'ın sunduğu daha geniş araç setinden yararlanabilir.

• İki aracı birlikte kullanan geliştiriciler, aynı işi iki farklı abonelikle tekrar etmek yerine görevleri araçlara göre ayırmalıdır.

• Yoğun ajan kullanımı yapanlar için kredi ve kullanım sınırları toplam maliyet hesabına dahil edilmelidir.

Fiyatlandırma notu: Yukarıdaki rakamlar sağlayıcıların ABD doları üzerinden yayımladığı liste fiyatlarıdır. Türkiye'de ödenecek tutar; vergi, ödeme kanalı, kur ve faturalandırma koşullarına göre değişebilir. Satın alma sırasında resmî ödeme ekranındaki nihai tutarı kontrol edin.

GitHub Copilot mu ChatGPT mi? Hangi Geliştirici Ne Seçmeli?

İki araç arasında karar verirken geliştiricinin günlük çalışma biçimi belirleyicidir. Bir yazılımcı günün büyük bölümünü IDE içerisinde kod yazarak geçirirken başka bir geliştirici proje mimarisi, hata analizi, dokümantasyon ve teknik araştırmaya daha fazla zaman ayırabilir.

1. Sürekli kod yazan PHP geliştiricileri

Günün büyük bölümünde Visual Studio Code veya JetBrains gibi bir editörde çalışan geliştiriciler için GitHub Copilot pratik bir seçenek olabilir. Kod tamamlama, editör içi sohbet ve ajan özellikleri çalışma akışını bölmeden ilerlemeye yardımcı olabilir.

2. Proje mimarisi ve teknik analiz yapan geliştiriciler

Bir CMS, SaaS ürünü veya büyük ölçekli PHP uygulaması geliştiren kişiler için ChatGPT'nin analiz ve açıklama yetenekleri faydalı olabilir. Veritabanı ilişkileri, mimari alternatifler, API tasarımı ve hata nedenleri üzerine daha geniş kapsamlı değerlendirmeler yapılabilir.

3. Yeni başlayan PHP geliştiricileri

PHP öğrenenler için ChatGPT, kavramları adım adım açıklamak ve farklı çözüm yollarını karşılaştırmak amacıyla kullanılabilir. Copilot ise editörde yazılan kodu tamamlama ve örnek üretme konusunda destek sağlayabilir.

Her iki durumda da yapay zekâ tarafından oluşturulan kodun çalışma mantığını anlamadan projeye eklenmesi önerilmez. Özellikle kimlik doğrulama, yetkilendirme, ödeme, dosya yükleme ve veritabanı işlemleri gibi kritik alanlarda manuel kontrol ve test yapılmalıdır.

Yapay Zekâ Kodlama Araçları Gerçekten Zaman Kazandırıyor mu?

Yapay zekâ destekli kodlama araçları bazı görevleri hızlandırabilir. Ancak bu durum her görevde otomatik olarak daha kısa geliştirme süresi anlamına gelmez.

Örneğin standart bir CRUD fonksiyonu oluşturmak, tekrar eden kodları yazmak veya bir PHP sınıfı için temel dokümantasyon hazırlamak daha hızlı hâle gelebilir. Buna karşılık yanlış varsayımlar içeren, güvenlik açısından eksik veya mevcut proje mimarisiyle uyumsuz kodların düzeltilmesi ek zaman gerektirebilir.

Verimlilik ölçümü nasıl yapılmalı?

Bir AI aracının gerçekten zaman kazandırıp kazandırmadığını görmek için aynı görevi benzer koşullarda yapay zekâ yardımı olmadan ve yapay zekâ desteğiyle tamamlamak gerekir.

• Görevin tamamlanma süresini ölçün.

• Üretilen kodda yapılan manuel düzeltmeleri kaydedin.

• Oluşturulan testlerin kapsamını inceleyin.

• Hata ve güvenlik kontrollerine ayrılan zamanı hesaba katın.

• Sonradan bakım gerektiren kod miktarını değerlendirin.

Bu ölçümler, yalnızca kod üretme hızını değil, kodun kullanılabilirliğini de dikkate alır. Bir fonksiyonun birkaç saniyede üretilmesi, o fonksiyonun üretim ortamında güvenle kullanılabileceği anlamına gelmez.

Sonuç: PHP Geliştiricileri İçin GitHub Copilot mu ChatGPT mi?

GitHub Copilot ve ChatGPT farklı çalışma ihtiyaçlarına cevap veren iki güçlü yapay zekâ aracıdır. Birini seçmek için yalnızca model kalitesine veya aylık abonelik fiyatına bakmak yeterli değildir.

GitHub Copilot, kod editöründe sürekli çalışan, otomatik tamamlama ve IDE entegrasyonuna önem veren geliştiriciler için değerlendirilebilir. Özellikle tekrar eden kodları yazarken ve mevcut dosyalar üzerinde çalışırken sunduğu entegrasyon önemli bir avantajdır.

ChatGPT, kod üretiminin yanında teknik analiz, proje planlama, hata açıklama, dokümantasyon ve genel problem çözme süreçlerini de tek ortamda yürütmek isteyen geliştiriciler için değerlendirilebilir. Codex ise desteklenen plan ve ortamlarda daha doğrudan kodlama görevlerine yardımcı olabilir.

PHP geliştiricileri için karar vermenin en iyi yolu, kendi projelerinde karşılaşacakları görevleri belirlemek ve her iki aracı aynı senaryolarla denemektir. Üretilen kodun doğruluğu, düzeltme ihtiyacı, proje bağlamını anlama düzeyi ve kullanım maliyeti birlikte değerlendirilmelidir.

Sonuç olarak tek bir kazanan ilan etmek yerine, çalışma biçiminize uygun aracı seçmek daha doğru bir yaklaşımdır. Hatta düzenli olarak hem IDE içinde kod yazıyor hem de mimari ve teknik analiz yapıyorsanız iki aracın farklı görevlerde birlikte kullanılması da mantıklı olabilir.

Sıkça Sorulan Sorular

GitHub Copilot ücretsiz kullanılabilir mi?

Evet. GitHub Copilot Free planı, bireysel geliştiricilere sınırlı kullanım imkânı sunar. Ücretsiz planda kod tamamlama ve sohbet gibi özellikler belirli kullanım sınırlarına tabidir. Daha geniş özellik ve kullanım limitleri için ücretli planlar bulunur.

ChatGPT kod yazmada GitHub Copilot'tan daha iyi mi?

Bu sorunun tek bir cevabı yoktur. GitHub Copilot, IDE içerisindeki kod tamamlama ve geliştirme iş akışına entegrasyonuyla öne çıkar. ChatGPT ise kod açıklama, mimari değerlendirme ve genel problem çözme gibi daha geniş görevlerde kullanılabilir. Sonuç, yapılan işe ve kullanılan özelliklere göre değişir.

ChatGPT ile PHP projesi geliştirilebilir mi?

Evet. PHP fonksiyonları, sınıflar, API uç noktaları, SQL sorguları, test senaryoları ve dokümantasyon oluşturmak için kullanılabilir. Daha kapsamlı projelerde dosyaların ve proje yapısının analiz edilmesi için desteklenen dosya veya kodlama araçlarından yararlanılabilir.

GitHub Copilot Türkçe destekliyor mu?

Copilot ile Türkçe komutlar verilebilir ve Türkçe açıklamalar istenebilir. Ancak sonuçların niteliği kullanılan modele, promptun açıklığına ve teknik bağlama göre değişebilir. Kod ve teknik terimlerin doğruluğu ayrıca kontrol edilmelidir.

ChatGPT Plus aboneliği API kullanımını da kapsıyor mu?

Hayır. ChatGPT Plus aboneliği ile OpenAI API kullanımı ayrı hizmetlerdir. API üzerinden geliştirilen uygulamalar, API fiyatlandırmasına göre ayrıca ücretlendirilir.

GitHub Copilot Pro ile ChatGPT Plus arasındaki fiyat farkı nedir?

GitHub Copilot Pro'nun resmî liste fiyatı aylık 10 USD, ChatGPT Plus'ın liste fiyatı ise aylık 20 USD'dir. Ancak iki planın sunduğu kullanım alanları ve özellikleri farklıdır. Türkiye'deki nihai ödeme tutarı vergi ve ödeme koşullarına göre değişebilir.

Yapay zekâ tarafından yazılan PHP kodu doğrudan kullanılabilir mi?

Hayır. Üretilen kodun test edilmesi, güvenlik kontrollerinden geçirilmesi ve projenin mevcut mimarisiyle uyumunun incelenmesi gerekir. Özellikle kullanıcı girdileri, yetkilendirme, ödeme ve dosya işlemleri gibi kritik alanlarda manuel kod incelemesi önemlidir.

Editoryal not: Bu içerikteki abonelik fiyatları ve özellikler, 2 Kasım 2026 itibarıyla erişilebilen resmî ürün ve yardım sayfalarına göre hazırlanmıştır. Plan içerikleri, kullanım limitleri ve fiyatlandırma değişebilir. Gerçek performans karşılaştırması için aynı PHP senaryolarının aynı koşullarda iki araçla da uygulanması gerekir.