DEV Community: Tobias Hoffmann

En İyi Thunder Client Alternatifi

Tobias Hoffmann — Thu, 06 Aug 2026 08:00:14 +0000

Thunder Client, Postman'a alternatif olarak şu avantajlarla öne çıktı: VS Code içinde çalışması, hızlı olması ve koleksiyonları depoda JSON dosyaları olarak saklaması. Ancak bu avantajlar zamanla azaldı. Git senkronizasyonu 2023'te ücretli hale geldi. Thunder Client fiyatlandırma sayfasına göre ücretsiz plan artık ayda 250 koleksiyon çalıştırmasıyla sınırlı; Git senkronizasyonu, CLI/CI çalıştırmaları, özel betikler, global ortamlar ve WebSocket, SSE veya gRPC desteği içermiyor. Bu özellikler, yıllık faturalandırmada kullanıcı başına aylık 3, 7 ve 16 dolardan başlayan ücretli planlarda sunuluyor.

Apidog'u bugün deneyin

Doğrudan cevap: Apidog, Thunder Client için güçlü bir alternatiftir. Thunder Client'ın ücretli planlara koyduğu sınırsız koleksiyon çalıştırmaları, betik oluşturma, CLI/CI entegrasyonu, WebSocket, SSE, gRPC ve GraphQL desteğini 4 kullanıcıya kadar ücretsiz planda sunar. Ayrıca yalnızca bir istek panelinin ötesine geçerek spesifikasyon düzenleme, akıllı mock sunucu, otomatik test senaryoları ve yayınlanabilir API dokümantasyonu sağlar.

Dürüst takas şudur: VS Code yan çubuğundan ayrı bir masaüstü/web uygulamasına geçersiniz. Bu yazıda ücretsiz planın hangi sınırları getirdiğini, ücretli Thunder Client planlarının neleri kapsadığını ve koleksiyonları Apidog'a nasıl taşıyacağınızı adım adım göreceksiniz.

Ücretsiz katman nasıl küçüldü

Thunder Client'ın ilk yaklaşımı hafif ve Git-yerel bir iş akışıydı. Koleksiyonlar .thunder-tests klasöründe JSON olarak tutuluyor, API değişiklikleri kodla birlikte aynı pull request üzerinden incelenebiliyordu.

2023'te bu depolama modeli ücretli bir özellik haline geldi. Ücretsiz kullanıcıların koleksiyonları VS Code uzantısının dahili depolamasına taşındı. Koleksiyonlar hâlâ yereldeydi; ancak Git geçmişi, kod incelemeleri ve ekip paylaşımı açısından görünmez hale geldi. Bu değişimi daha önce Thunder Client Pro ödeme duvarı: neler değişti yazısında ele almıştık.

Mevcut ücretsiz planın temel sınırları şunlardır:

Ayda 250 koleksiyon çalıştırması: Kaydedilmiş istekleri regresyon testine dönüştüren koleksiyon çalıştırıcısı aylık kotaya tabidir.
Yalnızca HTTP: WebSocket, SSE ve gRPC istekleri ücretli plan gerektirir.
Özel betik yok: İstek öncesi ve test betikleri ücretli katmanlardadır.
CLI ve CI yok: Koleksiyonları bir pipeline içinde çalıştırmak için ücretli plan gerekir.
Git senkronizasyonu ve global ortam yok: JetBrains IDE desteği de ücretli katmanlarda başlar.

Bu sınırlar tek başına sorun değildir; bir geliştiricinin sürdürülebilirlik için ücretli plan sunması doğaldır. Ancak “Thunder Client ücretsiz olduğu için tercih edilir” yaklaşımı artık her ekip için geçerli değildir.

Ücretsiz plan size yetiyorsa temel bir HTTP istemcisi kullanıyorsunuz demektir. Betik, soket bağlantısı, CI çalıştırması veya ekip senkronizasyonu gerektiğinde Thunder Client'ın ücretli katmanlarıyla daha kapsamlı bir API platformunu karşılaştırmak gerekir.

Ücretli katmanlar ne sağlıyor, ne sağlamıyor?

Thunder Client'ın yıllık faturalandırmadaki kullanıcı başına aylık fiyatları şöyledir:

Starter: 3 dolar
Business: 7 dolar
Enterprise: 16 dolar

Starter plan; Git senkronizasyonu, CLI/CI-CD çalıştırmaları, WebSocket/SSE/gRPC ve JetBrains desteğini açar. Ancak koleksiyon çalıştırma sınırı tamamen kalkmaz:

Business planında sınır kullanıcı başına ayda 500 çalıştırmaya çıkar.
Sınırsız çalıştırma yalnızca Enterprise planında bulunur.
Şifreli ortamlar ve gizlilik yöneticisi entegrasyonu Business planındadır.
SSO ve denetim günlükleri Enterprise planındadır.

Buradaki temel fark şudur: Thunder Client bir istek istemcisidir. Ücretli planlar istemci kısıtlarını kaldırır, fakat aracı bir API yaşam döngüsü platformuna dönüştürmez.

Örneğin Thunder Client'ta şunlar bulunmaz:

Merkezi API spesifikasyon düzenleyici
Tüketiciler için mock sunucu
Barındırılan API dokümantasyonu
API'ler arası görsel test senaryosu düzenleme

Bu durum, Postman vs Thunder Client karşılaştırmasında da görülen temel ayrımdır.

Cevap: Apidog

Apidog; tasarım, hata ayıklama, test, mock ve dokümantasyonu aynı API spesifikasyonu etrafında birleştiren bir API geliştirme platformudur.

Thunder Client'tan geçiş yapan bir ekip için öne çıkan noktalar şunlardır:

Thunder Client'ta ücretli olan birçok özellik ücretsiz planda bulunur.

Sınırsız koleksiyon ve senaryo çalıştırması, istek öncesi/sonrası betikler, WebSocket, SSE, gRPC, GraphQL ve Apidog CLI ile CI yürütmesi 4 kullanıcıya kadar ücretsiz planda kullanılabilir. Ücretli planlar kullanıcı başına aylık 9 dolardan başlar.
İstekleriniz bir API spesifikasyonuna dönüşür.

Hata ayıklama sırasında gönderdiğiniz istekleri şemalarla belgelenmiş endpoint'lere dönüştürebilirsiniz. Böylece koleksiyon, sadece kaydedilmiş çağrılar listesi olmaktan çıkar; dokümantasyon, mock ve test üretiminin kaynağı haline gelir.
Akıllı mock sunucu kullanılabilir.

Bir endpoint tanımlandığında, Apidog şemaya dayalı gerçekçi yanıtlar üretebilir. Ek örnek veri veya ayrı bir mock kurulumu gerekmez.
Testler birinci sınıf özelliktir.

Görsel test senaryoları istekleri zincirleyebilir, yanıtları doğrulayabilir, şema kontrolleri yapabilir, veri odaklı testler çalıştırabilir ve CI içinde aylık çalıştırma sınırı olmadan yürütülebilir.

Özelliğe göre geçiş görünümü

İstek istemcisi

Günlük HTTP istek akışı doğrudan taşınabilir:

Koleksiyonlar
Klasörler
Ortam değişkenleri
Çerezler
Kimlik doğrulama yardımcıları
Kod üretimi

Apidog'un ücretsiz planı HTTP'ye ek olarak WebSocket, SSE, gRPC ve GraphQL destekler. Thunder Client'ın ücretsiz katmanı ise yalnızca HTTP ile sınırlıdır.

Ekibiniz JetBrains IDE'leri kullanıyorsa Apidog Fast Request ile IDE içinde istek gönderebilirsiniz. Ancak Apidog'un Thunder Client benzeri bir VS Code yan paneli yoktur; bu geçişin gerçek maliyetidir.

Betik oluşturma ve çalıştırıcı

Thunder Client'ın filtre tabanlı testleri basit doğrulamaları karşılar. Ancak tam betik desteği ücretlidir.

Apidog'da şunları uygulayabilirsiniz:

İstek öncesi betikler
Yanıt sonrası betikler
Postman uyumlu sözdizimi
Kod yazmadan şema doğrulama
Sınırsız koleksiyon ve senaryo çalıştırması

Örneğin, bir erişim token'ını sonraki isteklere aktarmak için Postman uyumlu bir betik kullanabilirsiniz:

const body = pm.response.json();

pm.environment.set("access_token", body.access_token);

Sonraki istekte bu değişkeni kullanın:

Authorization: Bearer {{access_token}}

Aylık 250 çalıştırma sınırına düzenli olarak takılıyorsanız, bu iş akışı sınırı ortadan kaldırır.

Git iş akışları

Thunder Client'ı .thunder-tests klasöründeki koleksiyonlar nedeniyle sevdiyseniz, önce hangi ihtiyacı çözmek istediğinizi netleştirin.

Koleksiyonların depoda incelenebilir dosyalar olarak tutulması sizin için vazgeçilmezse, Git-yerel istemciler daha uygun olabilir. Bu yaklaşımı en iyi Bruno alternatifi yazısında karşılaştırmıştık.

Ancak ihtiyacınız şuysa:

Ekibim, kullanıcı başına senkronizasyon ücreti ödemeden aynı koleksiyonları görsün.

Apidog'un bulut çalışma alanı ve dal tabanlı sürümleme modeli bunu ücretsiz planda sağlayabilir. Ayrıca spesifikasyonunuzu gerektiğinde OpenAPI dosyası olarak dışa aktararak depoda saklayabilirsiniz.

İstemcinin ötesinde

Apidog ile yalnızca istek göndermezsiniz. Aynı API tanımından aşağıdaki işleri yönetebilirsiniz:

API'yi görsel arayüzden veya OpenAPI koduyla tasarlayın.
Etkileşimli dokümantasyonu yayınlayın.
Tüketicilere mock URL sağlayın.
Test senaryolarını CI pipeline'ına bağlayın.

Dokümantasyon ayrıca bir MCP sunucusuyla yayınlanabilir; böylece AI araçları API spesifikasyonunuzu doğrudan okuyabilir. Ayrıntılar için Apidog MCP Sunucusu nedir? yazısına bakın.

Thunder Client vs Apidog: Bir Bakışta

Özellik	Thunder Client	Apidog
Form	VS Code uzantısı, JetBrains ücretli	Masaüstü uygulaması + web, istekler için JetBrains eklentisi
Ücretsiz koleksiyon çalıştırmaları	Ayda 250	Sınırsız
WebSocket / SSE / gRPC	Ücretli planlar	Ücretsiz, ayrıca GraphQL
Betik oluşturma	Ücretli planlar	Ücretsiz, Postman uyumlu
CLI / CI çalıştırmaları	Ücretli planlar	Apidog CLI ile ücretsiz
Git senkronizasyonu	Ücretli planlar	Bulut çalışma alanı + dal sürümleme, OpenAPI dışa aktarımı
Mock sunucu	Yok	Şema farkında akıllı mock, ücretsiz
API dokümantasyonu	Barındırılan dokümantasyon yok	Yayınlanmış etkileşimli dokümantasyon, özel alan adı
Spesifikasyon düzenleme	Yok	Görsel ve kod tabanlı OpenAPI düzenleyicileri
Gizlilikler / şifreli ortamlar	Business planı, 7 dolar	Ücretli planlarda Vault entegrasyonları
SSO / denetim günlükleri	Enterprise planı, 16 dolar	Kurumsal plan
Ücretsiz kullanıcı sayısı	Kullanıcı başına ücretsiz plan	4 kullanıcı

Koltuk matematiği, dürüstçe

Thunder Client kullanıcı başına daha ucuzdur. Git senkronizasyonu, CI çalıştırmaları ve geniş protokol desteğine ihtiyaç duyan ekipler için yıllık maliyet görünümü şöyledir:

Ekip boyutu	Thunder Client Starter yıllık	Apidog yıllık
3 kişi	$108	$0 — ücretsiz plan
5 kişi	$180	$540
10 kişi	$360	$1.080
25 kişi	$2.100 — Starter 10 koltukla sınırlı, Business 7$	$2.700

Bu tabloyu iki yönde değerlendirin:

5 kişiden küçük ekiplerde, Apidog ücretsiz plan nedeniyle daha düşük maliyetlidir.
Daha büyük ekiplerde, Thunder Client etiket fiyatında avantajlı olabilir.
Ancak iki araç aynı kapsamı sunmaz.

Thunder Client tarafında ağırlıklı olarak IDE içindeki bir HTTP istemcisi satın alırsınız. Apidog tarafında ise istemciye ek olarak mock sunucu, dokümantasyon, spesifikasyon düzenleme ve test orkestrasyonu bulunur.

Ekibiniz bu eksikleri başka araçlar veya Postman koltuklarıyla tamamlıyorsa toplam maliyet hesabı değişir. Bu senaryo için en iyi Postman alternatifi karşılaştırmasına göz atın.

Thunder Client'tan geçiş

Thunder Client'ın içe/dışa aktarma belgeleri geçişi doğrudan destekler.

1. Koleksiyonları dışa aktarın

Thunder Client'ta koleksiyona sağ tıklayın ve Dışa Aktar seçeneğini kullanın.

Şunlardan birini seçin:

Postman formatı: İstekleri, klasörleri, gövdeleri ve başlıkları taşımak için uygundur.
OpenAPI formatı: Endpoint'leri şemalar ve dokümantasyonla yönetmek istiyorsanız uygundur.

2. Ortamları dışa aktarın

Temel URL, token ve diğer değişkenleri de taşımak için ortamları ayrı olarak dışa aktarın.

Örnek ortam değişkenleri:

{
  "base_url": "https://api.example.com",
  "access_token": "your-token"
}

3. Dosyaları Apidog'a aktarın

Apidog'da şu yolu izleyin:

Projeyi açın.
Proje Ayarları bölümüne gidin.
Manuel İçe Aktarma seçeneğini açın.
Postman veya OpenAPI dosyanızı seçin.

İçe aktarma sonrasında istekler, klasörler ve ortamlar yapılandırılmış biçimde gelir. OpenAPI ile aktarılan endpoint'ler şemalar, dokümantasyon ve canlı mock yanıtlarıyla birlikte kullanılabilir.

4. Betikleri kontrol edin

Apidog betikleri Postman uyumludur. Thunder Client'ın özel betikleri çoğu durumda küçük düzenlemelerle taşınabilir.

Thunder Client'ın filtre tarzı testleri için iki seçenek vardır:

Onları Apidog doğrulama ifadeleri olarak yeniden yazın.
Şema doğrulamasını kullanarak manuel kontrollerin bir kısmını kaldırın.

Örneğin HTTP durum kodu doğrulaması:

pm.test("Durum kodu 200 olmalı", function () {
  pm.response.to.have.status(200);
});

JSON alanı doğrulaması:

const response = pm.response.json();

pm.test("Kullanıcı kimliği dönmeli", function () {
  pm.expect(response.id).to.exist;
});

5. CI sürecini yeniden bağlayın

Thunder Client'ın ücretli çalıştırıcısını pipeline içinde Apidog CLI çalıştırmalarıyla değiştirin.

Genel yaklaşım şöyledir:

apidog run --project-id <PROJECT_ID> --scenario-id <SCENARIO_ID>

Kullandığınız CI aracına göre bu komutu GitHub Actions, GitLab CI veya başka bir pipeline adımına ekleyebilirsiniz.

Birkaç düzine istek ve iki ortam içeren tipik bir kurulum, çoğu durumda bir saatten kısa sürede taşınabilir.

Thunder Client'ın hâlâ mantıklı olduğu durumlar

Şu koşulların tamamı geçerliyse Thunder Client ücretsiz planı hâlâ mantıklı olabilir:

Tek geliştirici olarak çalışıyorsanız
Günlük iş akışınız tamamen VS Code içindeyse
API'leriniz yalnızca HTTP kullanıyorsa
Ayda 250 koleksiyon çalıştırması yeterliyse
Yeni bir masaüstü veya web uygulaması açmak istemiyorsanız

Bu senaryoda Thunder Client düzenli ve hafif bir araçtır. Starter planın açtığı özellikler için aylık 3 dolar da makul olabilir.

Ancak şu ihtiyaçlardan biri ortaya çıktığında geçiş daha anlamlı hale gelir:

İlk mock sunucu ihtiyacı
İlk WebSocket endpoint'i
İlk CI pipeline çalıştırması
İlk ekip arkadaşıyla ortak koleksiyon yönetimi
API dokümantasyonu veya OpenAPI spesifikasyonu ihtiyacı

Bu noktada bir istek paneli, API geliştirme iş akışını tek başına karşılamamaya başlar.

Sıkça Sorulan Sorular

Thunder Client hâlâ ücretsiz mi?

Evet, ücretsiz bir plan bulunuyor. Ancak ayda 250 koleksiyon çalıştırmasıyla sınırlıdır ve yalnızca HTTP destekler. Git senkronizasyonu, betik oluşturma, CLI/CI çalıştırmaları ve gelişmiş protokol desteği ücretsiz planda yoktur.

Bu özellikler yıllık faturalandırmada kullanıcı başına aylık 3 ila 16 dolar arasında değişen ücretli planlarda sunulur. Sınırsız koleksiyon çalıştırmaları yalnızca Enterprise planında bulunur.

Thunder Client koleksiyonlarını Apidog'a aktarabilir miyim?

Evet. Thunder Client'ta koleksiyona sağ tıklayıp Dışa Aktar seçeneğiyle Postman formatını seçin. Ardından dosyayı Apidog'a aktarın.

Ortamları da aynı yöntemle dışa ve içe aktarabilirsiniz. Endpoint'leri şemalarla yönetmek istiyorsanız OpenAPI dışa aktarımı da kullanılabilir.

Apidog'un Thunder Client gibi bir VS Code uzantısı var mı?

Hayır. Apidog, masaüstü ve web uygulaması olarak çalışır. IDE içinde istek göndermek için JetBrains eklentisi olan Apidog Fast Request bulunur.

VS Code içinde kalıcı bir yan panel kesin gereksiniminizse, Apidog bu ihtiyacı karşılamaz.

Thunder Client betiklerim Apidog'da çalışır mı?

Apidog'un istek öncesi ve sonrası betik sistemi Postman uyumludur. Thunder Client'ın ücretli özel betiklerinin çoğu doğrudan veya küçük değişikliklerle taşınabilir.

Thunder Client'ın filtre tabanlı testlerini ise Apidog'un kodsuz doğrulamaları, JavaScript betikleri veya otomatik şema doğrulamasıyla değiştirmeniz gerekebilir.

Apidog'un ücretsiz planı Thunder Client'a kıyasla neleri içerir?

Apidog ücretsiz planı, 4 kullanıcıya kadar şunları sunar:

Sınırsız koleksiyon ve senaryo çalıştırması
İstek öncesi ve sonrası betikler
WebSocket, SSE, gRPC ve GraphQL desteği
Akıllı mock sunucu
Yayınlanabilir API dokümantasyonu
CLI tabanlı CI çalıştırmaları

Thunder Client ücretsiz planı ise aylık 250 çalıştırma sınırı olan, yalnızca HTTP destekleyen bir istemcidir.

Koleksiyon çalıştırmalarını sınırlamayı bırakın

Koleksiyonlarınızı Postman formatında dışa aktarın, Apidog'a içe aktarın ve testlerinizi uygulama içinde veya CI pipeline'ında istediğiniz kadar çalıştırın.

Apidog'u indirin veya tarayıcıdan başlayın. Dört kişilik ekipler ücretsiz planla çalışabilir; mock sunucu, dokümantasyon ve test senaryoları aynı proje içinde hazır olur.

En İyi Apiary Alternatifi

Tobias Hoffmann — Thu, 06 Aug 2026 06:28:05 +0000

Apiary kapanıyor. Oracle, Apiary desteğinin sona erdiğine dair bir duyuru yayınladı ve API araçları alanındaki raporlar, barındırılan hizmetin nihai olarak Eylül 2026 civarında kapatılacağını gösteriyor. Site bugün hâlâ yükleniyor, ancak gidişat yıllardır belirgindi: Oracle, Apiary'yi Ocak 2017'de satın aldı, 2018'de ücretli planları kullanımdan kaldırdı ve çevreleyen açık kaynak araçların (Dredd, Gavel) arşiv durumuna düşmesine izin verdi. API dokümantasyonunuz apiary.io üzerinde yaşıyorsa, artık alternatifleri değerlendirmiyorsunuz. Geçiş yapıyorsunuz ve son tarih sizin değiştirebileceğiniz bir şey değil.

Apidog'u bugün deneyin

Doğrudan yanıt: Apidog, Apiary'nin yaptığı temel işleri (önce tasarıma dayalı spesifikasyon düzenleme, barındırılan interaktif belgeler ve sahte sunucu) karşılar. Ayrıca Apiary'nin tamamlayamadığı otomatik API testi, arşivlenmiş Dredd yerine spesifikasyon odaklı doğrulama ve CI entegrasyonu özelliklerini ekler. 4 kullanıcıya kadar ücretsizdir; ücretli planlar kullanıcı başına aylık 9 dolardan başlar. Tek önemli dezavantaj, Apidog'un API Blueprint dosyalarını doğrudan içe aktarmamasıdır. Bu nedenle Blueprint tabanlı projeleri önce OpenAPI'ye dönüştürmeniz gerekir.

Bu rehberde şunları uygulayacaksınız:

Apiary verilerinizi dışa aktarmak
API Blueprint'i OpenAPI'ye dönüştürmek
Spesifikasyonu Apidog'a aktarmak
Dokümantasyon, mock ve test akışlarını yeniden kurmak

Apiary'ye Gerçekten Ne Oluyor?

2011'de kurulan Apiary, tasarım öncelikli API iş akışını ürünleştiren araçlardan biriydi. OpenAPI öncesi dönemin Markdown tabanlı API açıklama formatı olan API Blueprint'i yaygınlaştırdı. Ayrıca Stripe'ın popülerleştirdiği üç sütunlu API dokümantasyon düzeni, barındırılan mock sunucular, GitHub senkronizasyonu ve Dredd ile Gavel açık kaynak araçlarını sundu.

Oracle, Apiary'yi Ocak 2017'de satın aldıktan sonra ürün uzun bir sessiz döneme girdi:

Ücretli planlar 2018'de kaldırıldı.
Yeni özellik geliştirme durdu.
Dredd ve Gavel arşivlendi.
Barındırılan hizmetin Eylül 2026 civarında kapanması bekleniyor.

Bump.sh, Apiary kullanıcıları için yayımladığı veda yazısında kritik noktayı açıkça belirtiyor: Kapanıştan önce API açıklamalarınızı dışa aktarın. Hizmet kapandıktan sonra dışa aktarılacak bir veri kalmayabilir.

Bu durumun iki pratik sonucu vardır:

Yalnızca Apiary içinde bulunan API açıklamaları, dokümantasyon metinleri ve ekip ayarlarını hemen dışa aktarmalısınız.
API Blueprint'in aktif olarak sürdürülen bir ardıl ekosistemi olmadığı için hedef formatınız OpenAPI olmalıdır.

Yerine Koymanız Gereken Bileşenler

Geçiş hedefini seçmeden önce Apiary'nin ekibiniz için hangi görevleri karşıladığını listeleyin:

Tasarım öncelikli spesifikasyon düzenleyici: Tarayıcıda API Blueprint veya OpenAPI 3.0 yazıyor, belgeleri canlı güncelliyordunuz.
Barındırılan interaktif dokümantasyon: apiary.io adreslerinde örnek isteklerle API referansı yayımlıyordunuz.
Mock sunucu: Spesifikasyondaki örnek yanıtları tüketicilere sunuyordunuz.
GitHub senkronizasyonu: Spesifikasyon dosyasını depoda tutuyor ve senkronize ediyordunuz.
Dredd ile sözleşme testi: Gerçek uygulamayı spesifikasyona karşı çalıştırıyor ve sapmaları tespit ediyordunuz.

Dredd artık arşivlenmiş durumda. Yerine geçecek doğrulama yaklaşımı için Dredd olmadan API'nizi spesifikasyonuna göre nasıl doğrularsınız rehberine bakabilirsiniz.

Geçişte yalnızca bir dokümantasyon oluşturucu seçmeyin. Tasarım, dokümantasyon, mock ve doğrulama işlevlerini birlikte karşılayan bir platform seçin.

Cevap: Apidog

Apidog, 500.000'den fazla geliştirici tarafından kullanılan bir API geliştirme platformudur. Tasarım, dokümantasyon, mocking, hata ayıklama ve otomatik testi tek bir spesifikasyon etrafında birleştirir.

Apiary geçişi açısından önemli noktalar:

Tasarım öncelikli iş akışı

Apidog, OpenAPI 3.x için hem görsel spesifikasyon düzenleyicisi hem de kod düzenleyicisi sunar. Uç noktaları, şemaları ve örnekleri bir kez tanımlarsınız. Dokümantasyon, mock sunucular ve testler bu tanımdan çalışır.

Barındırılan ve interaktif dokümantasyon

Dokümantasyonunuzu çalışan bir “deneyin” konsoluyla yayımlayabilir, özel alan adı kullanabilir ve sürümleme uygulayabilirsiniz. Böylece dokümantasyon URL'leriniz yalnızca platformun varsayılan alan adına bağlı kalmaz.

Şema farkında mock sunucu

Apiary'nin mock sunucusu genellikle yazdığınız örnekleri döndürüyordu. Apidog'un akıllı mock sunucusu, spesifikasyonunuzdaki şemalara göre gerçekçi yanıtlar üretebilir. Gerekli durumlarda özel mock kuralları da ekleyebilirsiniz.

Dredd yerine sözleşme doğrulama

Apidog test senaryoları gerçek uygulamanıza istek gönderir ve yanıtları OpenAPI şemalarına göre doğrular. Testleri assertion'larla genişletebilir, veriye dayalı çalıştırabilir ve Apidog CLI ile CI ortamında çalıştırabilirsiniz.

Dokümantasyon ayrıca MCP sunucusuyla yayımlanabilir. Böylece yapay zekâ ajanları spesifikasyonunuzu doğrudan okuyabilir. Ayrıntılar için Apidog MCP Sunucusu nedir? makalesine göz atın.

Apiary'den Adım Adım Geçiş

Apiary geçişinde ek bir format dönüşümü adımı vardır: Apidog, API Blueprint'i doğrudan içe aktarmıyor.

Apidog içe aktarma dokümantasyonuna göre desteklenen kaynaklar şunlardır:

Swagger 2.0
OpenAPI 3.0 ve 3.1
Postman koleksiyonları
HAR
RAML
JMeter
apiDoc
I/O Docs
WADL
Google Discovery

API Blueprint listede olmadığı için önce OpenAPI'ye dönüştürmeniz gerekir.

1. Apiary'den Her Şeyi Dışa Aktarın

Her Apiary projesi için API açıklamasını düzenleyiciden indirin.

Proje GitHub ile senkronizeyse:

git clone https://github.com/kurumunuz/api-deponuz.git
cd api-deponuz
git pull origin main

Ardından depodaki spesifikasyonun Apiary'deki son sürümle eşleştiğini doğrulayın.

OpenAPI 3.0 formatında yazılmış daha yeni Apiary projeleriniz varsa dönüşüm adımını atlayabilirsiniz.

İlk işiniz tüm dışa aktarmaları tamamlamak olmalı. Bu, kapanış tarihine bağlı olan tek adımdır.

2. API Blueprint'i OpenAPI'ye Dönüştürün

Aşağıdaki araçlardan birini kullanabilirsiniz:

api-spec-converter: API Blueprint'ten doğrudan OpenAPI dönüşümü
apib2swagger: Blueprint'ten Swagger/OpenAPI dönüşümü
openapi-format: Çıktıyı normalleştirmek veya OpenAPI 3.1'e yükseltmek için

Örnek bir dönüşüm akışı:

api-spec-converter \
  --from api_blueprint \
  --to openapi_3 \
  api.apib \
  > openapi.yaml

Dönüşüm sonrası spesifikasyonu lint edin:

vacuum lint openapi.yaml

Özellikle şu iki alanı elle kontrol edin:

Kimlik doğrulama şemaları: API Blueprint bunları resmi ve tutarlı biçimde modellemediği için dönüştürücü eksik sonuç verebilir.
Markdown içindeki açıklamalar: Endpoint açıklamalarının dışında kalan serbest metin bölümleri OpenAPI alanlarına tam olarak taşınmayabilir.

Örneğin, dönüşümden sonra güvenlik şemasını OpenAPI'ye açıkça ekleyin:

components:
  securitySchemes:
    bearerAuth:
      type: http
      scheme: bearer
      bearerFormat: JWT

security:
  - bearerAuth: []

Her API için bir saatlik inceleme planlayın. Çoğu proje için bu, haftalar sürecek bir yeniden yazım değildir.

3. OpenAPI Dosyasını Apidog'a Aktarın

Apidog içinde şu adımları uygulayın:

Proje Ayarları bölümünü açın.
Manuel İçe Aktarma seçeneğini seçin.
OpenAPI dosyanızı yükleyin veya bir URL üzerinden içe aktarın.
Endpoint, şema, örnek ve gruplamaları kontrol edin.
Dokümantasyonu ve mock URL'sini test edin.

İçe aktarma sonrası referans belgeleri hemen oluşur. Akıllı mock sunucusu da içe aktarılan endpoint'ler için kullanılabilir.

4. Apiary'nin Karşılamadığı Akışları Yeniden Kurun

Geçiş yalnızca spesifikasyon aktarımı değildir. Aşağıdaki işleri de tamamlayın:

Dokümantasyon için özel alan adı yönlendirin.
Apiary mock URL'sini kullanan ekipleri yeni mock temel URL'si hakkında bilgilendirin.
Dredd kontrollerini Apidog test senaryoları olarak yeniden oluşturun.
Testleri yerelde ve CI ortamında çalıştırın.

Örnek CI akışı:

name: API Contract Tests

on:
  pull_request:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  api-tests:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Apidog CLI ile testleri çalıştır
        run: |
          apidog-cli run \
            --project-id "$APIDOG_PROJECT_ID" \
            --token "$APIDOG_TOKEN"

Tek bir API projesi, dönüşüm dahil genellikle bir öğleden sonra taşınabilir. Birden fazla Blueprint API içeren portföylerde en çok zamanı genellikle kimlik doğrulama şemalarının manuel doğrulaması alır.

Apiary ve Apidog Karşılaştırması

	Apiary (bugün)	Apidog
Gelecek	Kapanıyor; destek sonlandırıldı, hizmetin Eylül 2026 civarında sona ermesi bekleniyor	Aktif olarak geliştiriliyor
Spesifikasyon formatı	API Blueprint, daha sonra OpenAPI 3.0	OpenAPI 3.x; Swagger 2.0 içe aktarma, görsel ve kod düzenleyiciler
Barındırılan belgeler	Evet, apiary.io URL'lerinde	Evet, özel alan adı, sürümleme ve “deneyin” konsolu
Mock sunucu	Yazılmış örnekleri yeniden oynatır	Şema farkında akıllı mock sunucular ve özel kurallar
Sözleşme testi	Dredd (arşivlendi)	Dahili test senaryoları, şema doğrulama ve CLI ile CI
Otomatik test paketleri	Hayır	Evet, görsel senaryolar, veriye dayalı testler ve sınırsız çalıştırma
GitHub senkronizasyonu	Evet	URL veya dosyadan spesifikasyon içe aktarma/senkronizasyon; şube tabanlı sürümleme
Fiyat	Ücretsiz; ücretli planlar 2018'de kaldırıldı	4 kullanıcıya kadar ücretsiz, ardından kullanıcı başına aylık 9 dolar
Dışa aktarma yolu	API Blueprint / OpenAPI indirme	OpenAPI, Markdown ve HTML dışa aktarımları

Ücretsiz Bir Aracı Değiştirmenin Maliyeti Nedir?

Apiary'nin kalan en güçlü yönü ücretsiz olmasıydı. Bu nedenle karşılaştırmayı yıllık maliyet üzerinden yapmak gerekir.

Ekip büyüklüğü	Apidog yıllık	SwaggerHub Team yıllık	ReadMe Pro yıllık
3 kişi	0 $ — ücretsiz plan	1.240 $	3.000 $
5 kişi	540 $	2.066 $	3.000 $
10 kişi	1.080 $	4.133 $	3.000 $
25 kişi	2.700 $	10.332 $	3.000 $

Yalnızca ücretsiz spesifikasyon üretimi istiyorsanız, dokümantasyon odaklı araçların da ücretsiz katmanları bulunur. Ancak Apiary'yi ilk etapta faydalı yapan mock, test ve ekip işbirliğini de korumak istiyorsanız, bütünleşik bir platform daha anlamlıdır.

Apidog'un ücretsiz planı 4 kullanıcıya kadar bu iş akışlarını kapsar. Bu nedenle birçok küçük ekip için geçiş maliyeti yalnızca dönüşüm ve doğrulama için harcanan zamandır.

Apidog Uygun Değilse

“Apiary kullanmaya devam etmek” artık bir seçenek değil. İhtiyacınıza göre şu alternatifleri değerlendirebilirsiniz:

Yalnızca dokümantasyon oluşturmak istiyorsanız: Spesifikasyon başka bir araçta üretiliyor ve test ediliyorsa, Bump.sh gibi dokümantasyon öncelikli bir ürün uygun olabilir. Yine de API Blueprint'i OpenAPI'ye dönüştürmeniz gerekir.
SmartBear ekosisteminde standartlaşıyorsanız: SwaggerHub, Apiary'nin barındırılan spesifikasyon kayıt defteri yaklaşımına en yakın seçeneklerden biridir. Kullanıcı başına maliyet ve ölçülü test yürütmelerini değerlendirin. Daha fazla ayrıntı için en iyi SwaggerHub alternatifi makalesine bakın.
Büyük ekiplerde tasarım yönetişimine odaklanıyorsanız: Stoplight, stil kılavuzu ve yönetişim araçlarıyla öne çıkar. Karşılaştırma için en iyi Stoplight alternatifi rehberini inceleyin.
API Blueprint'i korumak istiyorsanız: Bunu yapmayın. Formatın araçları bakımsız, onu geliştiren şirket kapanıyor ve OpenAPI fiili standart hâline geldi. Bir kez dönüştürün ve sürdürülen ekosisteme geçin. API Blueprint kılavuzu tarihsel referans olarak yararlı olabilir.

Sıkça Sorulan Sorular

Apiary Tam Olarak Ne Zaman Kapanıyor?

Oracle, forumlarında Apiary desteğinin sona erdiğini duyurdu. API araç satıcılarından gelen güncel raporlar, barındırılan hizmetin Eylül 2026 civarında kapanacağını gösteriyor.

Güvenli yaklaşım basittir: Şimdi dışa aktarın. Ürünün tüm bileşenleri zaten bakımsız durumda.

Apidog, API Blueprint Dosyalarını Doğrudan İçe Aktarabilir mi?

Hayır. Apidog; OpenAPI/Swagger, Postman, HAR, RAML, JMeter, apiDoc, I/O Docs, WADL ve Google Discovery formatlarını içe aktarır.

API Blueprint'i önce api-spec-converter veya apib2swagger gibi bir araçla OpenAPI'ye dönüştürün. Ardından çıktıyı lint edin ve kimlik doğrulama şemalarını elle doğrulayın.

Apiary Mock Sunucusunun Yerini Ne Alıyor?

Apidog'un dahili akıllı mock sunucusu.

Apiary yazdığınız örnekleri döndürürken, Apidog şemalarınızdan otomatik olarak gerçekçi yanıtlar üretebilir. Belirli durumlar için özel mock kuralları da tanımlayabilirsiniz.

Sözleşme Testi İçin Dredd'in Yerini Ne Alıyor?

Apidog otomatik test senaryoları.

Bu senaryolar:

Uygulamanıza gerçek istekler gönderir.
Yanıtları spesifikasyon şemalarına göre doğrular.
Assertion eklemenize izin verir.
CI içinde Apidog CLI üzerinden çalışır.

Apidog Küçük Bir Ekip İçin Gerçekten Ücretsiz mi?

Evet. Ücretsiz plan; spesifikasyon düzenleyicileri, yayımlanmış interaktif belgeler, akıllı mock sunucu ve API testini 4 kullanıcıya kadar kapsar.

4 kullanıcının üzerinde kullanıcı başına aylık 9 dolar ücretlendirilir.

Bugün Dışa Aktarın, Hiçbir Şeyi Yeniden Tasarlamayın

İşlem sırası önemlidir:

Önce Apiary'den dışa aktarın.
API Blueprint'i OpenAPI'ye dönüştürün.
Spesifikasyonu doğrulayın.
Hedef platformu değerlendirin ve içe aktarın.
Dokümantasyon, mock ve CI testlerini yeniden bağlayın.

İlk iki adımın son tarihi vardır; hedef platform seçiminin yoktur. Bu nedenle API verilerinizi önce güvenceye alın.

Hazır olduğunuzda OpenAPI dosyanızı Apidog'a aktarın ve dokümantasyon, mock sunucular ile test akışlarını aynı gün içinde çalışır duruma getirin.

ReadyAPI'ye En İyi Alternatif

Tobias Hoffmann — Wed, 05 Aug 2026 07:24:02 +0000

ReadyAPI, SmartBear'in SoapUI Pro, LoadUI ve ServiceV'yi tek bir ticari platformda birleştirmesiyle ortaya çıktı. Yetenekli bir yazılım, ancak lisanslama teklife dayalıdır: üçüncü taraf takipçiler yıllık lisans başına yaklaşık 829 dolarlık başlangıç fiyatları listeliyor. İşlevsel test, performans ve sanallaştırma modülleri ayrı paketlendiğinden, kapsamlı API testi birden fazla maliyet kalemi gerektirebilir. Bir ReadyAPI alternatifi arıyorsanız, yenileme teklifi genellikle başlangıç noktasıdır.

Apidog'u bugün deneyin

Doğrudan yanıt: Apidog, REST ve modern API'leri test eden ekipler için güçlü bir ReadyAPI alternatifidir. Kullanıcı başına ayda 9 dolarla işlevsel test, performans testi, sahteleme (mocking) ve CI otomasyonunu tek üründe kapsar. 4 kullanıcıya kadar ücretsiz plan sunar; modül başına fiyatlandırma veya fiyat öğrenmek için satış görüşmesi gerektirmez.

Bu yazıda ReadyAPI modelinin maliyet ve operasyon açısından nerede zorlayıcı olduğunu, Apidog'un hangi iş akışlarını kapsadığını ve ReadyAPI'nin hâlâ daha uygun olduğu durumları ele alacağız.

Ekipler neden bir çıkış yolu arıyor?

Fiyatlandırma bir sayı değil, bir müzakere meselesi

SmartBear'in ReadyAPI fiyatlandırma sayfası, özelleştirilebilir planları açıklar ve sizi satış ekibine yönlendirir. Kamusal takipçiler başlangıç modülünü yıllık lisans başına yaklaşık 829 dolar olarak listeler. Modüller eklendiğinde, kurumsal yapılandırmalar lisans başına 1.000 ila 6.000 dolara çıkabilir.

Koltuk başına lisanslar sabit ve yüzer (floating) seçeneklerde sunulur. Bu da bazı ekiplerde, sprint boyunca hangi kullanıcının test çalıştırabileceğini izlemek için ek lisans yönetimi anlamına gelir. Tüm SmartBear maliyetini SmartBear fiyatlandırması ve en iyi alternatifleri yazısında inceleyebilirsiniz.

Yetenekler modüller halinde sunulur

ReadyAPI'de işlevsel test, performans testi ve hizmet sanallaştırma ayrı modüllerdir. Bu nedenle test kapsamı büyüdükçe yeni bir satın alma kararı gerekir.

Örneğin, modern API'ler için ReadyAPI yük testi alternatifi yazısında ele alındığı gibi, API Test kullanan bir ekip yük testi ihtiyacı ortaya çıktığında API Performance modülünün ayrı bir satın alma olduğunu fark edebilir.

SoapUI mimarisini miras alır

ReadyAPI, SoapUI Pro'nun ticari devamıdır: Java masaüstü uygulaması, XML proje dosyaları, Groovy betikleri ve SOAP döneminden gelen soyutlamalar.

Bu mimari iki yaygın sürtünme yaratır:

XML proje dosyaları ekip içinde kolay birleşmez.
Groovy bilen kişi genellikle test paketlerinin ana sahibi olur.

Geçmişi ve ürün ayrımını SoapUI Pro vs SoapUI Open Source yazısında bulabilirsiniz.

CI çalışır, ama ek kurulum ister

ReadyAPI için Jenkins entegrasyonu vardır. Kurulum adımlarını ReadyAPI Jenkins CI kurulumu yazısında inceleyebilirsiniz.

Ancak tipik bir kurulum şunları gerektirir:

Test çalıştırıcı eklentileri
Derleme ajanlarında Java
Ajanlarda lisans yönetimi
Çalıştırıcı başına yapılandırma

Modern pipeline'lar genellikle tek komutla kurulabilen bir CLI bekler.

Bir QA ekibinin gerçekten ödediği miktar

ReadyAPI için kamusal takipçilerin listelediği başlangıç fiyatını — ek modüllerden önce yıllık lisans başına yaklaşık 829 dolar — Apidog'un yayınlanmış fiyatlandırmasıyla karşılaştıralım:

Ekip Boyutu	ReadyAPI yıllık (başlangıç, tek modül)	Apidog yıllık	Fark
2 test uzmanı	~1.658 $	0 $ (ücretsiz plan)	~1.658 $
4 test uzmanı	~3.316 $	0 $ (ücretsiz plan)	~3.316 $
8 test uzmanı	~6.632 $	864 $	~5.768 $
15 test uzmanı	~12.435 $	1.620 $	~10.815 $

Bu karşılaştırmayı değerlendirirken üç noktayı dikkate alın:

ReadyAPI'nin gerçek teklifleri değişir. Bazı ekipler müzakere ile daha az ödeyebilir; performans veya sanallaştırma modülleri eklendiğinde maliyet daha da yükselebilir.
Yüzer lisanslar, vardiyalı çalışan ekiplerde koltuk başına daha fazla kullanıcıyı kapsayabilir.
Apidog'da ilk 4 kullanıcı ücretsizdir. Sonraki kullanıcılar kullanıcı başına ayda 9 dolardan fiyatlandırılır.

ReadyAPI tarafındaki cömert varsayımlarda bile, fark departman ölçeğinde önemli bir yıllık bütçeye dönüşebilir.

Cevap: Apidog

Apidog, 500.000'den fazla geliştirici tarafından kullanılan; tasarım, hata ayıklama, otomatik test, performans testi, sahteleme (mocking) ve dokümantasyonu tek çalışma alanında birleştiren bir API geliştirme platformudur.

ReadyAPI ile karşılaştırıldığında dört temel fark öne çıkar:

Tek fiyat, tüm platformu kapsar.

4 kullanıcıya kadar ücretsizdir; sonrasında kullanıcı başına aylık 9 dolar ücretlendirilir. İşlevsel testler, performans testleri, mock'lar, CI çalıştırmaları ve dokümanlar aynı platformdadır.
Testler görsel ve işbirlikçidir.

Senaryolar arasında uç noktaları bağlayabilir, adımlar arasında veri aktarabilir, CSV veya JSON ile veri odaklı döngüler oluşturabilir ve yanıt verilerini doğrulayabilirsiniz. Karmaşık durumlar için betik yazabilirsiniz; sözdizimi Postman uyumludur.
Çalışma alanları gerçek zamanlı senkronizedir.

Masaüstü uygulamaları ve web istemcisiyle ekip üyeleri aynı API projesinde birlikte çalışabilir. XML proje dosyası birleştirme çakışmalarıyla uğraşmanız gerekmez.
CI entegrasyonu bir CLI ile yapılır.

CLI'yi kurun, senaryoyu çalıştırın ve HTML raporunu alın:

   npm install -g apidog-cli
   apidog run scenario --scenario-id 12345 --env staging

Bu yaklaşım Jenkins, GitLab CI ve GitHub Actions gibi ortamlarda aynı şekilde kullanılabilir.

Modül modül neyi korursunuz?

API Test modülü → Görsel senaryolar

ReadyAPI'nin işlevsel test modülündeki temel REST API yetenekleri Apidog'un test oluşturucusuyla karşılanabilir:

Zincirleme istekler
Değer çıkarma ve değişken aktarma
Alan düzeyinde doğrulamalar
CSV veya JSON ile veri odaklı çalıştırmalar
Zamanlanmış yürütmeler

Çalıştırma sayısı sınırsızdır ve sonuçlar dışa aktarma gerektirmeden paylaşılabilir çevrimiçi raporlar olarak yayınlanabilir.

API Performance modülü → Yerleşik performans testi

Apidog'da mevcut işlevsel senaryolarınızı yük testi için yeniden kullanabilirsiniz:

Senaryonuzu seçin.
Sanal kullanıcı sayısını ayarlayın.
Test süresini belirleyin.
Çalıştırın.
İşlem hacmi (throughput) ve gecikme (latency) sonuçlarını inceleyin.

Bu yaklaşım çoğu API ekibinin kullandığı yük, stres ve ani artış testlerini kapsar.

Bununla birlikte, LoadUI'nin protokol düzeyindeki derin ayarlarını bire bir kopyalamaz. Karmaşık JMS trafiğini yük altında modellemeniz gerekiyorsa, ReadyAPI bu alanda daha güçlü olabilir.

Sanallaştırma modülü → Akıllı sahteleme

ReadyAPI'nin ServiceV ürünü, izole testler için hizmet sanallaştırması sağlar. Apidog'un akıllı mock motoru, API odaklı kullanım senaryolarında daha az kurulumla benzer bir iş akışı sunar:

OpenAPI şemasını okuyarak örnek yanıt üretme
Özel mock beklentileri tanımlama
Sabit yanıtlar oluşturma
Ağ dışına çıkamayan ortamlar için kendi kendine barındırılan mock sunucusu kullanma

Ön uç ve entegrasyon ekipleri, mock URL'sine yönelerek geliştirmeye başlayabilir.

ReadyAPI'nin yapmadığı ek işler

Apidog'da testleri ve mock'ları yönlendiren API tanımı, etkileşimli dokümantasyon da üretebilir. Dokümantasyonu özel alan adında yayınlayabilirsiniz.

Ayrıca bir MCP sunucusuyla API tanımlarınızı yapay zekâ kodlama ajanlarına açabilirsiniz. Ayrıntılar için Apidog MCP Sunucusu nedir yazısına bakın.

ReadyAPI temel olarak bir test ürünüdür. Apidog ise API yaşam döngüsünü kapsar; bu nedenle geçiş bazı ekiplerde iki veya üç aracı aynı anda emekliye ayırabilir.

ReadyAPI ve Apidog karşılaştırması

Özellik	ReadyAPI	Apidog
Fiyatlandırma	Teklif bazlı; takipçiler yıllık lisans başına ~829 $+ listeler, modüller ekstra	4 kullanıcıya kadar ücretsiz, ardından kullanıcı başına ayda 9 $
Paketleme	Test, Performans ve Sanallaştırma ayrı modüller	Tek platform; test ve mock özellikleri planlarda yer alır
Test yazma	Kullanıcı arayüzü + Groovy betikleme	Görsel orkestrasyon + isteğe bağlı Postman sözdizimli betikler
Veri odaklı test	Evet	Evet, CSV/JSON, tüm planlarda
Yük testi	API Performance modülü	Dahil
Hizmet sanallaştırma	ServiceV: REST, SOAP, JMS, JDBC	Akıllı mocking: REST/HTTP, şema duyarlı, self-hosted seçeneği
SOAP, JMS, JDBC testi	Derinlemesine, sözleşmeye dayalı	Temel XML-over-HTTP
CI entegrasyonu	Eklentiler, Java test çalıştırıcıları ve lisanslı ajanlar	npm CLI ve çalıştırma başına HTML raporu
İşbirliği	Masaüstü uygulaması, XML proje dosyaları	Gerçek zamanlı çalışma alanları, masaüstü + web
API dokümantasyonu	Hayır	Evet, barındırılan ve özel alan adlı

SOAP/JMS/JDBC satırı özellikle önemlidir. Birçok kurumda geçiş kararını belirleyen satır budur ve ReadyAPI'nin açık avantajı burada ortaya çıkar.

ReadyAPI'den geçiş: Uygulama planı

ReadyAPI projeleri nötr bir test formatına dışa aktarılamadığından, otomatik çeviri yerine yeniden oluşturmayı planlayın.

1. API tanımlarını içe aktarın

Önce API sözleşmelerinizi içe aktarın:

OpenAPI spesifikasyonları
Postman koleksiyonları
cURL komutları

OpenAPI içe aktarma işlemi uç noktaları, şemaları ve örnekleri getirir.

2. Paketleri senaryo olarak yeniden oluşturun

En karmaşık veya en fazla Groovy bakımına ihtiyaç duyan ReadyAPI paketinden başlayın.

Dönüşüm örneği:

ReadyAPI yaklaşımı	Apidog yaklaşımı
Groovy ile token çıkarma	Yanıt alanından değişken çıkarma
XPath ile içerik doğrulama	Alan düzeyinde doğrulama
TestCase içinde adım zinciri	Görsel senaryo adımları
Harici veri kaynağı	CSV/JSON veri seti

Bu aşamada ölü testleri ayıklayın. Yıllardır çalışmayan veya artık kullanılmayan kontrolleri yeni senaryoya taşımayın.

3. CI geçişini en sona bırakın

Her hizmet için Apidog senaryosu paralel olarak başarılı çalışana kadar ReadyAPI'yi pipeline'da tutun.

Ardından ReadyAPI adımını CLI komutuyla değiştirin:

npm install -g apidog-cli
apidog run scenario --scenario-id 12345 --env staging

Komutlar ve kullanım alanları için Apidog CLI ile API'ler nasıl yönetilir yazısını inceleyin.

Orta büyüklükte bir paket genellikle bir veya iki sprintlik çalışma gerektirir. Yenileme tarihinizden yaklaşık 90 gün önce başlamak, hem teknik değerlendirme hem de lisans müzakeresi için hareket alanı sağlar.

ReadyAPI'nin hâlâ anlamlı olduğu durumlar

Şu üç durumu dikkatle değerlendirin:

WSDL odaklı SOAP, JMS kuyrukları veya JDBC düzeyinde sanallaştırma kullanıyorsanız

ReadyAPI'nin protokol derinliğinin Apidog'da doğrudan eşi yoktur. Bu durumda SoapUI soy ağacı karşılaştırması yazısını inceleyin.
Eski sistem davranışlarını ayrıntılı sanallaştırmanız gerekiyorsa

Ana bilgisayar önündeki ara yazılımlar veya mesaj aracılarının davranışlarını taklit etmek için ServiceV daha uygun olabilir.
SmartBear ekosistemine zaten bağlıysanız

TestComplete ve benzeri SmartBear ürünleriyle ortak bir süreç işletiyorsanız, araç konsolidasyonu ReadyAPI yönünde çalışabilir.

Geçiş, test portföyünüz REST, GraphQL ve gRPC ağırlıklıysa; modül maliyetleri ve Groovy bakımı, kullanmadığınız protokol derinliğinden daha ağır basıyorsa daha anlamlıdır.

Sıkça sorulan sorular

ReadyAPI'nin maliyeti Apidog ile karşılaştırıldığında ne kadar?

ReadyAPI fiyatlandırması teklife dayalıdır. Kamusal takipçiler başlangıç fiyatını yıllık lisans başına yaklaşık 829 dolar olarak listeler; çok modüllü kurumsal yapılandırmalar genellikle lisans başına 1.000 ila 6.000 dolar arasında değişir.

Apidog, 4 kullanıcıya kadar ücretsizdir. Sonrasında kullanıcı başına aylık 9 dolar ücretlendirilir; test, performans, mocking ve dokümantasyon dahildir.

Apidog, ReadyAPI'nin veri odaklı testlerini değiştirebilir mi?

Evet. Apidog senaryoları CSV veya JSON veri kümeleri üzerinde tekrar çalıştırabilir, adımlar arasında değer aktarabilir ve her iterasyonda doğrulama yapabilir. Bunun için Groovy yazmanız gerekmez.

Veri odaklı test, ücretsiz plan dahil tüm planlarda kullanılabilir.

Apidog, ReadyAPI'nin API Performance modülü gibi yük testi yapar mı?

Apidog, işlevsel senaryoları yeniden kullanarak yapılandırılabilir sanal kullanıcılar ve süreyle performans testi yapabilir. İşlem hacmi ve gecikme sonuçlarını raporlar.

HTTP API'lerinin ötesinde protokol düzeyinde yük modellemesi gerekiyorsa, ReadyAPI'nin özel modülü daha derin yetenekler sunar.

Apidog SOAP hizmetlerini test edebilir mi?

HTTP üzerinden XML gövdeleri gönderebilirsiniz; bu, basit SOAP uç noktalarını kapsar. Ancak Apidog WSDL içe aktarma yapmaz ve JMS/JDBC sanallaştırması sunmaz.

Bu protokoller işinizin merkezindeyse ReadyAPI uzman araç olmaya devam eder.

Jenkins'teki ReadyAPI test çalıştırıcısının yerini ne alır?

Apidog CLI kullanabilirsiniz:

apidog run scenario --scenario-id 12345 --env staging

Bu yaklaşım Java kurulumu, ajan lisans kontrolü ve özel test çalıştırıcı yapılandırması gerektirmez. Her çalıştırma için HTML raporu oluşturabilirsiniz.

Yenilemeden önce sayıları gözden geçirin

Karar vermeden önce şu iki deneyi yapın:

ReadyAPI'de lisanslı bir koltuğun yıllık maliyetini hesaplayın ve bunu tüm ekibiniz için bir yıllık Apidog maliyetiyle karşılaştırın.
En karmaşık ReadyAPI paketinizden birini seçin ve Apidog'da senaryo olarak yeniden oluşturun.

Apidog'u indirin. Dört kişilik ekibiniz ücretsiz olarak değerlendirme yapabilir, CLI'yi aynı pipeline'a bağlayabilir ve yenileme görüşmesine daha somut verilerle gidebilir.

En İyi Mintlify Alternatifi

Tobias Hoffmann — Wed, 05 Aug 2026 07:09:56 +0000

Mintlify, geliştirici belgelerini güzelleştirdi ve son YC grubunun dörtte biri onu kullanıyor. Ayrıca yapay zeka çağı için fiyatlandırmasını güncelledi: Pro paketi aylık 540 dolardan (veya yıllık faturalandırıldığında aylık 450 dolardan) listeleniyor. Mintlify'nin fiyatlandırma sayfasına göre pakete 10.000 yapay zeka kredisi dahil; aşım ücreti kredi başına 0,01 dolar. SSO, RBAC ve denetim kayıtları ise özel fiyatlı Kurumsal (Enterprise) katmanında. Mintlify alternatifi aramanızın nedeni genellikle şudur: dokümantasyon faturası artık bir mühendislik gideri gibi görünür veya iyi görünen API referansınız gerçek davranıştan sapmaya başlar.

Apidog'u bugün deneyin

Doğrudan yanıt: API dokümantasyonu için Apidog, güçlü bir Mintlify alternatifidir. Ekibinizin tasarladığı, test ettiği ve taklit ettiği aynı OpenAPI spesifikasyonundan etkileşimli belgeler oluşturur; bunları kendi alan adınızda yayınlar. Ücretsiz plan sabit platform ücreti olmadan 4 kullanıcıyı kapsar.

Bu yazıda şunları ele alacağız:

Mintlify'nin fiyatlandırma ve iş akışı modelinin zorladığı noktalar
Apidog ile tek bir OpenAPI kaynağından belge, mock ve test üretme yaklaşımı
Mintlify'nin hâlâ daha uygun olduğu senaryolar
Mintlify'den Apidog'a geçiş için uygulanabilir adımlar

Mintlify modelinin zorladığı noktalar

Sabit ücret + kullanım ölçümü

Mintlify'nin Başlangıç (Starter) katmanı güçlüdür: özel alan adı, web düzenleyici ve API oyun alanı ücretsizdir.

Ancak Pro katmanına geçiş büyük bir sıçramadır:

Aylık fiyat: 540 dolar
Yıllık faturalandırmada aylık fiyat: 450 dolar
Dahil yapay zeka kredisi: aylık 10.000
Aşım ücreti: kredi başına 0,01 dolar

Asistan, Agent ve Otomasyonlar gibi yapay zeka özellikleri bu kredi havuzunu tüketir. Bu nedenle maliyet, belgelerinizin yapay zeka tarafından ne kadar kullanıldığıyla birlikte artar.

Maliyet modelini değerlendirirken şu hesabı yapın:

Aylık maliyet = platform ücreti + yapay zeka kredi aşımları

Fiyatlandırmayı ve alternatifleri daha ayrıntılı incelemek için Mintlify incelememize bakabilirsiniz.

Kurumsal temel özellikler özel fiyatlandırmada

Kontrol Paneli SSO, SCIM, rol tabanlı izinler, denetim kayıtları, kendi kendine barındırma ve AB barındırma hizmetleri Mintlify'nin Kurumsal katmanında sunulur.

Bu durum, örneğin uyumluluk nedeniyle SSO gerektiren 20 kişilik bir ekip için dokümantasyon sitesi adına özel sözleşme görüşmesi anlamına gelir.

Referans bir işleme katmanı, doğruluk kaynağı değil

Bu yalnızca Mintlify için değil; Docusaurus ve Scalar gibi belge odaklı araçlar için de yapısal bir noktadır.

Mintlify OpenAPI dosyanızı işler ve API oyun alanı üretir. Ancak spesifikasyonun gerçek API davranışıyla uyumlu olup olmadığını kendiliğinden doğrulamaz:

CI içinde API'nize karşı istek çalıştırmaz.
Ön uç ekibine mock veri sunmaz.
Yanıt şeması değiştiğinde build'i başarısız kılmaz.

Sonuç olarak dokümanlar, son güncellenen OpenAPI dosyası kadar doğrudur. Bu da zamanla şu tür destek kayıtlarına dönüşebilir:

Belgeler X diyor, API ise Y yapıyor.

Ekip ölçeğinde maliyet karşılaştırması

Mintlify sabit platform ücreti alırken Apidog kullanıcı başına ücretlendirme yapar. Bu nedenle karşılaştırmayı ekip boyutuna göre yapın.

Mintlify Pro için yıllık 450 dolarlık aylık ücret varsayımıyla, yapay zeka kredi aşımlarını hariç tutan karşılaştırma şöyledir:

Ekip boyutu	Mintlify Pro yıllık	Apidog yıllık	Fark
3 kişi	$5,400	$0 (ücretsiz plan)	$5,400
5 kişi	$5,400	$540	$4,860
10 kişi	$5,400	$1,080	$4,320
25 kişi	$5,400	$2,700	$2,700

Bu tabloyu yorumlarken üç noktayı göz önünde bulundurun:

Mintlify'nin ücretsiz Başlangıç katmanı küçük ekipler için yeterliyse maliyet sıfırdır; bu durumda tablo geçerli değildir.
Mintlify sütunu sıfır kredi aşımı varsayar. Yoğun Asistan kullanımı kredi başına ek 0,01 dolar getirir.
Yaklaşık 50 kullanıcıdan sonra kullanıcı başına model kağıt üzerinde Mintlify'ye yaklaşır. Ancak bu ölçekte ekipler çoğunlukla SSO gibi gereksinimler için zaten Mintlify Enterprise ile görüşmektedir.

API odaklı ekipler için bu fark, doğrudan mühendislik zamanına ve API kalite süreçlerine ayrılabilecek bütçe anlamına gelebilir.

Yanıt: Apidog

Apidog, 500.000'den fazla geliştirici tarafından kullanılan bir API geliştirme platformudur. Dokümantasyon; tasarım, hata ayıklama, test ve mock süreçlerinde kullanılan spesifikasyondan üretilen çıktılardan biridir.

Mintlify ile karşılaştırıldığında Apidog'un uygulama odaklı farkları şunlardır:

Belgeler API'den sapamaz. Belgeler, otomatik testlerin de kullandığı spesifikasyondan oluşturulur. Spesifikasyonu değiştirdiğinizde belgeler, mock'lar ve testler birlikte güncellenir.
Kullanıcı başına fiyatlandırma vardır, kullanım ölçümü yoktur. Dört kullanıcıya kadar ücretsizdir; sonrasında kullanıcı başına aylık 9 dolar ödenir. Örneğin 5 kişilik bir API ekibi aylık 45 dolar öder.
Oyun alanı bir mock sunucuyla çalışabilir. Deneme konsolu gerçek ortamlarınıza veya Apidog'un şema tabanlı akıllı mock sunucusuna bağlanabilir. Böylece henüz dağıtılmamış API'leri gerçekçi örnek verilerle keşfetmek mümkündür.
Yapay zeka ajanları için MCP desteği sunar. Spesifikasyonlar bir MCP sunucusu aracılığıyla yayınlanabilir. Böylece Claude Code gibi ajanlar API tanımını doğrudan okuyabilir. Ayrıntılar için Apidog MCP Sunucusu nedir yazısına bakın.

Uygulamada neler değişir?

İki depo yerine tek doğruluk kaynağı

Tipik bir Mintlify kurulumu şunları içerir:

MDX kılavuzları
OpenAPI dosyası
API kod tabanından ayrı bir doküman deposu

Bu yapıda dokümanların API değişiklikleriyle eşzamanlı güncellenmesi manuel bir sorumluluktur.

Apidog'da spesifikasyon platformda yaşar ve ekip üyeleri aynı kaynak üzerinde çalışır. Yayınlanan belgeler, ayrı bir alt akım kopyası değil; bu spesifikasyonun doğrudan çıktısıdır.

Uygulama adımı:

OpenAPI spesifikasyonunuzu Apidog'a aktarın.
Uç noktaları, şemaları ve örnekleri aynı çalışma alanında yönetin.
Bu spesifikasyondan belge, mock ve test üretin.
Belge yayınını aynı kaynak üzerinden yönetin.

API referansı kendini yazar

Mintlify'de API referansı genellikle MDX sayfaları ve içe aktarılan OpenAPI dosyasından oluşur.

Apidog'da ise tasarımcıda belgelendirdiğiniz uç noktalar doğrudan referansı oluşturur:

Açıklamalar tek yerde tutulur.
İstek ve yanıt örnekleri tek yerde tutulur.
Şemalar tek yerde tutulur.
Referans sayfaları bu bilgilerden oluşturulur.

Kılavuzlar ve referans dışı içerikler de aynı yayınlanan sitede standart Markdown sayfaları olarak yer alabilir. Sürümleme ve özel alan adı desteği de bu akışa dahildir.

Belge tüketicileri sıfırıncı günde çalışan API alır

Belgeleri yayınladıktan sonra mock sunucuyu etkinleştirebilirsiniz.

Örneğin şemanızda şu alanlar varsa:

{
  "email": "string",
  "created_at": "string"
}

Mock sunucu bunları anlamlı örneklerle döndürebilir:

{
  "email": "user@example.com",
  "created_at": "2026-01-15T10:30:00Z"
}

Bu sayede ön uç, mobil veya iş ortağı ekipleri; arka uç geliştirmesi tamamlanmadan mock URL'ye karşı entegrasyon geliştirebilir.

Mintlify'de oyun alanının gerçek bir API çağrısı yapabilmesi için canlı bir sunucu gerekir. Apidog'da ise şema tabanlı mock sunucu bu boşluğu doldurur.

Belgeler test döngüsüne katılır

Aynı spesifikasyonu Apidog CLI ile CI içinde veya zamanlanmış görevlerde çalıştırabilirsiniz.

Örnek CI akışı:

steps:
  - name: API testlerini çalıştır
    run: apidog run --project-id <PROJECT_ID>

  - name: Şema uyumluluğunu doğrula
    run: apidog test --environment production

Bir test şema değişikliği veya yanıt uyuşmazlığı yakaladığında:

Test başarısız olur.
Spesifikasyon düzeltilir.
Yayınlanan referans güncel spesifikasyondan yeniden oluşur.

Böylece belge doğruluğu yalnızca editöryal bir kontrol değil, test sürecinin doğal bir sonucu hâline gelir.

Vazgeçtikleriniz

Mintlify'nin tasarım estetiği güçlüdür. Apidog, anlatı odaklı içerik deneyiminde Mintlify ile aynı hedefe yönelmez:

MDX bileşenleri yoktur.
Özel açılış sayfası tasarım sistemi yoktur.
Web düzenleyicide gömülü yapay zeka yazım asistanı yoktur.

Apidog belgeleri temiz, etkileşimli ve doğru API referansı üretmeye odaklanır. Bir pazarlama sitesi gibi değil, API tüketicisinin kullanabileceği teknik dokümantasyon gibi görünür.

Kararı verirken şu soruyu sorun:

Asıl darboğazım içerik tasarımı mı, yoksa API referansının doğruluğu ve güncelliği mi?

Mintlify ve Apidog karşılaştırması

Özellik	Mintlify	Apidog
Ücretsiz katman	Başlangıç: özel alan adı, oyun alanı, MCP sunucusu	4 kullanıcı, belgeler, testler ve mock'lar dahil tam platform
İlk ücretli katman	Pro: aylık 540 dolar, yıllık 450 dolar + yapay zeka kredi aşımları	Kullanıcı başına aylık 9 dolar
SSO, SCIM, RBAC, denetim kayıtları	Kurumsal, özel fiyatlandırma	Kurumsal plan
Kendi kendine barındırma / AB barındırma	Kurumsal	AB veri yerleşimi mevcut
API oyun alanı	Evet, canlı API'ye karşı	Evet, canlı API'ye veya yerleşik mock sunucuya karşı
Mock sunucu	Hayır	Evet, şema tabanlı ve kendi kendine barındırılabilir
API testi / CI	Hayır	Evet, sınırsız çalıştırma ve CLI
Spesifikasyon düzenleme	Hayır, dosyanızı işler	Evet, görsel + kod düzenleme ve dal incelemesi
MDX bileşenleri, tasarım sistemi	Güçlü	Markdown sayfaları, standart düzenler
Belgelerde yapay zeka asistanı	Evet, kredi bazlı	Ajan tüketimi için MCP sunucusu

Mintlify'den geçiş

Geçişi dört adıma ayırın.

1. OpenAPI spesifikasyonunu Apidog'a aktarın

Spesifikasyonunuzu içe aktardığınızda referans otomatik oluşur:

Gruplandırılmış uç noktalar
Şemalar
İstek ve yanıt örnekleri
Deneme konsolu

İlk olarak referansın mevcut API yüzeyiyle eşleştiğini doğrulayın.

2. Kılavuzları taşıyın

Mintlify içeriği çoğunlukla Git deposunda bulunan MDX dosyalarından oluşur.

Taşıma yaklaşımı:

Standart Markdown içeriğini Apidog belge sayfalarına yapıştırın.
Özel MDX bileşenlerini belirleyin.
Bu bileşenleri düz Markdown veya standart içerik bloklarıyla yeniden yazın.
Kod örneklerini, görselleri ve dahili bağlantıları doğrulayın.

Bu geçişin manuel kısmı, sahip olduğunuz MDX içeriğinin miktarıyla doğru orantılıdır.

3. Özel alan adını yeniden yönlendirin

Yayın öncesinde şu kontrol listesini uygulayın:

Özel alan adı DNS kaydını güncelleyin.
Değişen URL yolları için yönlendirmeler ekleyin.
En çok ziyaret edilen referans ve kılavuz sayfalarını test edin.
Arama motoru trafiği için eski URL'leri koruyun.

4. Mintlify'de olmayan API iş akışlarını açın

Geçiş sonrasında aşağıdaki özellikleri etkinleştirin:

Mock sunucuyu açın.
Kritik uç noktalar için duman testi senaryosu oluşturun.
Testleri CI'a ekleyin veya zamanlayın.
Şema değişikliklerinde belge ve test akışını birlikte doğrulayın.

Referans ağırlıklı bir site genellikle bir günde taşınabilir. İçerik ağırlıklı bir site ise bir içerik taşıma projesidir.

Mintlify'nin hâlâ mantıklı olduğu durumlar

Mintlify şu senaryolarda uygun seçim olmaya devam eder:

Belgeleriniz API referansından çok ürün yüzeyi ise
Cilalı kılavuzlar ve markalı açılış sayfaları öncelikliyse
Sayfaların büyük bölümü API referansı değilse
Belge ekibiniz MDX ve Git tabanlı içerik iş akışlarında çalışıyorsa
Sayfa içi yapay zeka asistanı ve yapay zeka destekli yazarlık kritikse

Bu durumda Mintlify'nin ücretsiz Başlangıç katmanı özellikle değerlidir.

Buna karşılık, şu koşullarda Apidog'a geçiş daha anlamlıdır:

API referansı dokümantasyonunuzun merkezindeyse
Sabit ücret ve yapay zeka kredileri maliyeti artırıyorsa
Spesifikasyon ile gerçek API davranışı arasındaki sapma destek yükü oluşturuyorsa
Mock, test ve dokümantasyonu aynı API yaşam döngüsünde birleştirmek istiyorsanız

Daha geniş dokümantasyon platformu karşılaştırmaları için ReadMe karşılaştırmamıza ve GitBook alternatifleri yazımıza bakabilirsiniz.

Sıkça sorulan sorular

Mintlify'nin 2026'da maliyeti ne kadar?

Başlangıç paketi ücretsizdir. Pro paketi aylık 540 dolar veya yıllık faturalandırıldığında aylık 450 dolar olarak listelenir. Pakete aylık 10.000 yapay zeka kredisi dahildir ve aşım ücreti kredi başına 0,01 dolardır. SSO, SCIM, RBAC, denetim kayıtları, kendi kendine barındırma ve AB barındırma gibi Kurumsal özellikler özel fiyatlıdır.

Apidog API belgeleri yayınlamak için ücretsiz mi?

Evet. Ücretsiz plan 4 kullanıcıyı kapsar ve deneme konsolu ile etkileşimli dokümantasyon yayınlamayı içerir. Ücretli planlar sabit platform ücreti yerine kullanıcı başına aylık 9 dolardan başlar.

Apidog belgeleri Mintlify'nin tasarımına eşleşebilir mi?

Apidog belgeleri etkileşimli, sürümlü ve özel düzenlerle kendi alan adınızda yayınlanabilir. Ancak Mintlify'nin MDX tasarım sistemi ve anlatı estetiği daha güçlüdür. Kararı, referans doğruluğu mu yoksa içerik tasarımı mı önceliğiniz olduğuna göre verin.

Mintlify MDX içeriğime ne olur?

Standart Markdown doğrudan Apidog belge sayfalarına taşınabilir. Özel MDX bileşenlerinin düz Markdown olarak yeniden yazılması gerekir. Buna karşılık OpenAPI odaklı API referansı, içe aktarılan spesifikasyondan otomatik oluşturulur.

Apidog, Mintlify'nin Asistanı gibi yapay zeka özelliklerini destekliyor mu?

Model farklıdır. Apidog, belge sayfasında kredi bazlı bir sohbet asistanı yerine API spesifikasyonunuzu MCP sunucusu aracılığıyla yayınlar. Böylece kodlama ajanları tanımı doğrudan ve sorgu başına kredi olmadan tüketebilir.

Gerçeği yansıtan belgeler yayınlayın

Başlamak için şu akışı uygulayın:

Spesifikasyonunuzu içe aktarın.
Referansı kendi alan adınızda yayınlayın.
Mock sunucuyu etkinleştirin.
Test paketinizi CI'a bağlayın.
Şema değişikliklerini kullanıcılarınızdan önce yakalayın.

Apidog'u indirin. Dört kişilik bir ekip hiçbir şey ödemez; planlanmış bir test kullanıcılarınızdan önce bir şema değişikliğini yakaladığında platform, API kalite sürecinin parçası hâline gelir.

Yan yana karşılaştırma için Apidog vs Mintlify karşılaştırma sayfasına bakabilirsiniz.

En İyi SoapUI Alternatifi

Tobias Hoffmann — Tue, 04 Aug 2026 10:29:36 +0000

SoapUI, 2005'ten beri web servislerini test ediyor ve WSDL tabanlı SOAP projeleri için hâlâ bilinen bir araç. Ancak 2026'da SoapUI alternatifi arayan ekiplerin çoğu yalnızca SOAP test etmiyor: REST, GraphQL ve gRPC API'lerini; XML tabanlı proje dosyaları ve Groovy betikleriyle yönetmek zorunda kalıyor.

Apidog'u bugün deneyin

Doğrudan cevap: Apidog, REST ve modern protokollerle çalışan API ekipleri için güçlü bir SoapUI alternatifidir. Groovy ağırlıklı test akışlarını görsel senaryolarla yönetmenizi, şema tabanlı mock API'ler oluşturmanızı ve dokümantasyon yayınlamanızı sağlar. Ücretsiz plan 4 kullanıcıya kadar kullanılabilir.

Bu yazıda SoapUI'ın hangi noktalarda yaşını gösterdiğini, iş akışlarını nasıl taşıyabileceğinizi ve SoapUI'ın hâlâ doğru tercih olduğu durumları ele alacağız.

SoapUI'ın yaşını gösterdiği yerler

SoapUI Açık Kaynak, SmartBear tarafından sürdürülüyor ve yeni sürümler almaya devam ediyor; sürüm 5.9, 2025 ortalarında yayınlandı. Sorun bakım eksikliği değil, aracın mimarisinin modern API ekiplerinin ihtiyaçlarıyla her zaman uyuşmaması.

SOAP mantığıyla tasarlanmıştır. SoapUI'ın temel kavramları WSDL sözleşmelerinden gelir: operasyonlar, zarflar ve XPath doğrulamaları. REST desteği sonradan eklendiği için JSON odaklı geliştirme akışlarında daha fazla uğraş gerektirebilir. Bu farkları SoapUI Pro ve SoapUI Açık Kaynak karşılaştırmasında ayrıntılı olarak inceleyebilirsiniz.
Dinamik test davranışları için Groovy gerekir. İstekleri zincirlemek, yanıttan değer çıkarmak, koşullu akış oluşturmak veya özel doğrulama yazmak için genellikle Groovy kullanılır. JVM bilgisi olan QA mühendisleri için esnek olsa da diğer ekip üyeleri için test paketlerinin okunmasını ve bakımını zorlaştırabilir.
Projeler büyük XML dosyalarında tutulur. Aynı SoapUI projesinde çalışan iki kişinin değişiklikleri kolayca birleştirme çakışmasına dönüşebilir. Bu nedenle ekipler çoğu zaman ortak çalışma yerine proje dosyalarını birbirine aktarmak zorunda kalır.
Gelişmiş özellikler ücretli üründedir. Veri odaklı test, yerel CI entegrasyonları ve ayrıntılı raporlama ReadyAPI kapsamında sunulur. SoapUI Pro, ReadyAPI'ye dahil edildi; üçüncü taraf fiyat takipçileri ReadyAPI'yi lisans başına yıllık yaklaşık 829 dolardan itibaren listeliyor. Bu yükseltme maliyeti, ekipleri genellikle SoapUI alternatiflerini değerlendirmeye yönlendirir.
Masaüstü uygulaması ağır olabilir. Java Swing tabanlı uygulama tüm projeleri belleğe yükler. Büyük test paketlerinde açılış süreleri uzayabilir ve arayüz gecikebilir.

Tüm gün WSDL sözleşmeleriyle çalışan ekipler için bunlar kritik olmayabilir. Ancak iş yükünüzün küçük kısmı SOAP, büyük kısmı REST veya modern protokollerse bu sınırlamalar daha görünür hâle gelir.

Cevap: Apidog

Apidog, 500.000'den fazla geliştirici tarafından kullanılan bir API geliştirme platformudur. API tasarımı, hata ayıklama, otomatik test, mocking ve dokümantasyonu tek bir çalışma alanında; OpenAPI spesifikasyonunuz etrafında yönetmenizi sağlar.

SoapUI'dan geçiş yapan ekipler için öne çıkan noktalar:

Testler görsel olarak oluşturulabilir. Senaryolarda uç noktaları zincirleyebilir, adımlar arasında veri aktarabilir ve yanıt doğrulamaları ekleyebilirsiniz. SoapUI'da Groovy ile yazılan “kimliği çıkar, sonraki isteğe aktar, sonucu doğrula” akışı Apidog'da yapılandırılabilir adımlarla kurulabilir. Betik gerektiğinde Postman uyumlu sözdizimi de kullanılabilir.
Ücretsiz plan 4 kullanıcıyı kapsar. Sınırsız API, istek ve test çalışması içerir. Veri odaklı test, CI entegrasyonu ve paylaşılabilir raporlar gibi ReadyAPI'de bulunan özellikler çekirdek üründe yer alır.
Modern protokoller yerel olarak desteklenir. REST, GraphQL, gRPC, WebSocket ve SSE ile çalışabilirsiniz. JSON doğrulamaları doğrudan JSON yapısı üzerinde yapılır.
Ücretli planlar kullanıcı başına aylık 9 dolardan başlar. Böylece ücretsiz plandan yükseltme, lisans başına dört haneli yıllık maliyetlere doğrudan karşılık gelmez.

Pratikte ne değişir?

Groovy yazmadan test mantığı kurma

Apidog'un test oluşturucusuyla SoapUI ekiplerinin sıkça betiklediği akışları görsel olarak oluşturabilirsiniz:

A isteğinin yanıtından değer çıkarma
Çıkarılan değeri B isteğine aktarma
CSV veya JSON verisi üzerinde döngü çalıştırma
Koşula göre dallanma
Durum kodu, şema veya alan doğrulaması ekleme

Örneğin, bir kullanıcı oluşturup dönen id değerini sonraki istekte kullanmak için akışınızı şu şekilde tasarlayabilirsiniz:

1. POST /users
2. response.body.id değerini userId değişkenine kaydet
3. GET /users/{{userId}}
4. status = 200 doğrulaması ekle
5. response.body.id = {{userId}} doğrulaması ekle

Veri odaklı çalıştırmalar için CSV veya JSON dosyası ekleyip senaryoyu her satır için çalıştırabilirsiniz. Bu akış, tüm planlarda betik yazmadan kullanılabilir.

Betik yerine şema tabanlı mocking

SoapUI'ın mock servisleri özellikle SOAP projelerinde işlevseldir. Ancak REST mock'ları için yanıtları elle oluşturmanız ve daha fazla Groovy yazmanız gerekebilir. Ayrıntılar için SoapUI mock service kurulumu ve modern alternatifler rehberine bakabilirsiniz.

Apidog'un akıllı mock motoru OpenAPI şemanızı okuyarak örnek veriler üretebilir:

type: object
properties:
  email:
    type: string
    format: email
  price:
    type: number

Bu şemadan üretilen yanıtta email alanı e-posta biçiminde, price alanı ise sayısal bir değer olarak döner. Böylece frontend ekipleri, API implementasyonu tamamlanmadan çalışır durumdaki mock API ile entegrasyona başlayabilir.

Kendi kendine barındırılan mocking seçeneği de trafiği ağınız içinde tutmanıza yardımcı olur.

Aynı çalışma alanında performans testleri

SoapUI Açık Kaynak temel yük testi sunar; daha gelişmiş seçenekler ReadyAPI tarafındadır. Apidog'da performans testlerini fonksiyonel testlerle aynı çalışma alanında yürütebilirsiniz:

Mevcut fonksiyonel senaryonuzu seçin.
Eşzamanlı kullanıcı sayısını yapılandırın.
Çalışma süresini belirleyin.
Gecikme ve verim sonuçlarını doğrudan inceleyin.

Bu yaklaşım, test senaryolarını başka bir araca aktarmadan yeniden kullanmanızı sağlar.

CI entegrasyonunu CLI ile kurma

Apidog CLI ile senaryoları başsız modda çalıştırabilir ve her koşum için HTML raporu üretebilirsiniz:

npm install -g apidog-cli
apidog run scenario --scenario-id 12345 --env staging

Bu komutu Jenkins, GitLab CI veya GitHub Actions pipeline'ınıza ekleyebilirsiniz. Komut yüzeyinin tamamı için Apidog CLI ile API yönetimi rehberini inceleyin.

Örneğin GitHub Actions içinde temel bir iş şu şekilde olabilir:

name: API Tests

on:
  push:
    branches: [main]

jobs:
  run-api-tests:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Install Apidog CLI
        run: npm install -g apidog-cli

      - name: Run API scenario
        run: apidog run scenario --scenario-id 12345 --env staging

Bu akış, testrunner.sh kullanan Java tabanlı CI işlerinin yerine CLI tabanlı bir yaklaşım sunar.

Dokümantasyonu test çıktısının ötesine taşıma

SoapUI test çıktıları üretir. Apidog ise spesifikasyonunuzdan etkileşimli API dokümantasyonu da oluşturabilir:

Özel alan adında dokümantasyon yayınlama
Uç noktaları ve şemaları otomatik listeleme
“Deneyin” konsolu ile canlı istek gönderme
Dokümantasyonu API spesifikasyonuyla senkron tutma

Dokümantasyonu ayrı bir araçta sürdüren ekipler için bu, ek bir bakım kalemini azaltabilir.

SoapUI ve Apidog karşılaştırması

Özellik	SoapUI Açık Kaynak	Apidog
Fiyat	Ücretsiz; Pro özellikleri ReadyAPI'ye taşındı, yaklaşık 829$+/lisans/yıl	4 kullanıcıya kadar ücretsiz, sonra kullanıcı başına aylık 9$
Tasarlandığı kullanım	SOAP/WSDL sözleşmeleri	REST, GraphQL, gRPC, WebSocket
Test mantığı	Groovy betikleri	Görsel orkestrasyon + isteğe bağlı betikler
Veri odaklı test	Ücretli, ReadyAPI	Tüm planlarda dahil
Mocking	SOAP odaklı mock servisleri	Şema tabanlı akıllı mock'lar, kendi kendine barındırma seçeneği
Yük testi	Temel sürüm ücretsiz, gelişmiş sürüm ücretli	Dahil
CI entegrasyonu	`testrunner` betikleri	HTML raporlu CLI
Dokümantasyon oluşturma	Hayır	Evet, özel alan adıyla barındırılabilir
İşbirliği	Paylaşılan XML proje dosyaları	Gerçek zamanlı ekip çalışma alanı
Platform	Java masaüstü	Masaüstü: Windows/macOS/Linux + web uygulaması

Bu tablodaki önemli istisna şudur: İş yükünüz gerçekten WSDL tabanlı SOAP testlerinden oluşuyorsa, SoapUI'ın uzmanlaşmış yapısı daha değerli olabilir.

Bir SoapUI iş akışını taşıma

SoapUI proje dosyaları için tek tıklamalı bir içe aktarıcı olmadığını baştan kabul etmek gerekir. Pratik geçiş yolu, proje XML'ini çevirmek değil, test akışını yeniden kurmaktır.

1. Proje dosyasından değil, sözleşmeden başlayın

Hizmetinizin OpenAPI tanımı varsa doğrudan Apidog'a içe aktarın. Uç noktalar, şemalar ve örnekler yapılandırılmış olarak gelir.

OpenAPI spesifikasyonunuz yoksa aşağıdaki kaynaklardan başlayabilirsiniz:

Postman koleksiyonu
cURL komutları
Mevcut HTTP istek örnekleri

Bu adım, istek katmanını hızlıca yeniden oluşturmanızı sağlar.

2. Test paketlerini senaryo olarak yeniden oluşturun

Önce kritik bir SoapUI test senaryosunu seçin. Ardından aynı iş akışını görsel adımlarla kurun:

İstek A
  ↓
Yanıttan alan çıkarma
  ↓
Değişkene kaydetme
  ↓
İstek B'ye değişkeni ekleme
  ↓
Durum kodu ve alan doğrulama

Bu bir çeviri değil, yeniden oluşturmadır. Ancak Groovy dosyalarında dağılmış çıkarma ve zincirleme mantığı görünür adımlara dönüştüğü için ikinci sürüm çoğu zaman daha küçük ve daha okunabilir olur.

3. CI işlerini CLI'a bağlayın

Eski CI işinizde testrunner.sh çağrılıyorsa, bu adımı Apidog CLI komutuyla değiştirin:

apidog run scenario --scenario-id 12345 --env staging

Ardından HTML raporunu pipeline çıktısı olarak arşivleyin. Böylece derleme ajanlarındaki Java kurulumu, API testleri için zorunlu olmaktan çıkabilir.

Orta büyüklükte bir test paketi için geçişe bir sprint ayırmak gerçekçidir. Bu süreç aynı zamanda yıllardır gözden geçirilmemiş testleri temizlemek için iyi bir fırsattır.

Geçişten sonraki ilk saatiniz

0–15 dakika: İçe aktarma

Bir hizmetin OpenAPI spesifikasyonunu veya Postman dışa aktarımını içe aktarın. Uç noktalar, şemalar ve örnekler gruplandırılmış şekilde gelir.

15–30 dakika: Bir test senaryosunu yeniden oluşturma

Özellik aktarımı içeren bir SoapUI testi seçin:

A isteğini gönderin.
Yanıttan gerekli alanı çıkarın.
Değeri B isteğine aktarın.
Sonucu doğrulayın.

Bu aşamada Groovy yazmadan test akışının tüm ekip tarafından okunabilir olup olmadığını değerlendirin.

30–45 dakika: Veri odaklı çalıştırma

Senaryoya bir CSV dosyası ekleyin ve her satır için çalıştırın. Böylece aynı akışı farklı kullanıcı, ürün veya parametre verileriyle test edebilirsiniz.

Örnek CSV:

email,password
test1@example.com,secret123
test2@example.com,secret456

45–60 dakika: CI'a ekleme

CLI'ı yükleyin, senaryoyu ortamınıza karşı çalıştırın ve HTML raporunu pipeline çıktısı olarak saklayın.

npm install -g apidog-cli
apidog run scenario --scenario-id 12345 --env staging

Bu ilk saat sonunda yanıtlamanız gereken temel soru şudur: Ekibiniz, eski SoapUI paketini bilen tek kişiye bağlı kalmadan testleri okuyup düzenleyebiliyor mu?

SoapUI'ın hâlâ mantıklı olduğu durumlar

SoapUI bazı senaryolarda doğru araç olmaya devam eder.

Altyapınız ağırlıklı olarak WSDL tabanlı SOAP servislerinden oluşuyorsa
Bankacılık ara yazılımı, devlet entegrasyonları veya kurumsal servis otobüsleriyle çalışıyorsanız
WSDL içe aktarma ve SOAP zarfı üretme günlük iş akışınızın merkezindeyse
JMS veya JDBC sanallaştırması gibi ReadyAPI odaklı yeteneklere ihtiyacınız varsa
Bakımı yapılan, olgun ve çalışan bir Groovy test paketiniz varsa

Apidog HTTP üzerinden XML istek gövdeleri gönderebilir; bu nedenle basit SOAP çağrıları çalışabilir. Ancak WSDL içe aktarma veya sözleşmeden SOAP zarfı oluşturma işlevi sunmaz.

ReadyAPI ekosistemi ve alternatif maliyetleri için SmartBear fiyatlandırması ve en iyi alternatifleri karşılaştırmasına bakabilirsiniz.

Geçiş; testlerinizin çoğu REST veya modern protokollerden oluştuğunda ve Groovy/XML ek yükü tüm ekip için bakım maliyeti yarattığında daha anlamlıdır.

Sıkça sorulan sorular

Apidog, SoapUI Açık Kaynak gibi ücretsiz mi?

Apidog'un ücretsiz planı 4 kullanıcıyı, sınırsız API'yi, isteği ve test çalışmasını destekler. Ayrıca veri odaklı test, CI entegrasyonu ve paylaşılabilir test raporları gibi SoapUI'ın ReadyAPI için ayırdığı yetenekleri içerir.

SoapUI Açık Kaynak temel özellik setiyle ücretsizdir ve tek makinede kullanılabilir.

Apidog SOAP hizmetlerini test edebilir mi?

Apidog, HTTP üzerinden XML istek gövdeleri gönderebilir; bu nedenle basit SOAP çağrıları yapılabilir. Ancak WSDL içe aktarma veya sözleşmeden SOAP zarfı oluşturma işlevi yoktur.

Günlük işiniz WSDL tabanlı SOAP testleriyse bu bölüm için SoapUI kullanmaya devam etmek daha uygun olabilir.

Apidog kullanmak için Groovy bilmem gerekir mi?

Hayır. İstek zincirleme, veri çıkarma, veri odaklı döngüler ve doğrulamalar görsel olarak yapılandırılabilir. Betik kullanmanız gerektiğinde Groovy yerine Postman uyumlu sözdizimi kullanabilirsiniz.

CI'da SoapUI `testrunner` yerine ne kullanılır?

Apidog CLI kullanabilirsiniz:

npm install -g apidog-cli
apidog run scenario --scenario-id 12345 --env staging

Senaryoyu ortam kimliğiyle çalıştırıp oluşan HTML raporunu Jenkins, GitLab CI veya GitHub Actions içinde yayınlayabilirsiniz.

SoapUI Pro'ya ne oldu?

SmartBear, SoapUI Pro'yu ticari API test platformu ReadyAPI'ye dahil etti. Açık kaynak SoapUI devam ediyor; ancak gelişmiş özellikler ReadyAPI tarafında yer alıyor. Üçüncü taraf fiyat takipçileri ReadyAPI'yi lisans başına yıllık yaklaşık 829 dolardan itibaren listeliyor.

Tek bir hizmet üzerinde deneyin

Şu anda SoapUI ile test ettiğiniz bir REST hizmeti seçin. OpenAPI spesifikasyonunu içe aktarın ve test paketini bir Apidog senaryosu olarak yeniden oluşturun.

Apidog'u indirin, bu alıştırmayı zamanlayın ve aşağıdaki akışı tamamlamaya çalışın:

Bir API spesifikasyonunu içe aktarın.
Bir test senaryosu oluşturun.
Yanıttan değer çıkarıp sonraki isteğe aktarın.
CSV ile veri odaklı çalıştırın.
Senaryoyu CLI üzerinden CI pipeline'ınıza ekleyin.

4 kişilik ekibiniz ücretsiz başlayabilir ve denemenin hiçbir aşaması satış görüşmesi gerektirmez.

En İyi ReadMe Alternatifi

Tobias Hoffmann — Tue, 04 Aug 2026 07:24:18 +0000

ReadMe gerçekten de iyi görünümlü geliştirici merkezleri oluşturuyor ve fiyatlandırması bu güveni yansıtıyor: ücretsiz Başlangıç planından Pro için yıllık faturalandırılan aylık 250 dolarlık bir sıçrama var ve işletmelerin genellikle ihtiyaç duyduğu özellikler (SSO, denetim günlükleri, ReadMe markasının kaldırılması) aylık 3.000 dolardan başlıyor, ReadMe'nin fiyatlandırma sayfasına göre. Bir ReadMe alternatifi arıyorsanız, bu genellikle iki andan biridir: fatura değeriyle eşleşmeyi bıraktı veya belge platformunuzun API'nizin gerçekten çalışıp çalışmadığı hakkında hiçbir şey bilmediğini fark ettiniz.

Apidog'u bugün deneyin

İşte doğrudan cevap: Apidog, API dokümantasyonu için en iyi ReadMe alternatifidir, çünkü ekibinizin tasarladığı, test ettiği ve mock'ladığı aynı spesifikasyondan belgeler oluşturur. Belgeler, ayrı bir proje değil, çalışan API'nin bir görünümü olduğu için doğru kalır. Platform ücreti yerine kullanıcı başına aylık 9 dolardan başlayan ücretli planlarla 4 kullanıcıya kadar ücretsizdir. Bu makale, ReadMe modelinin nerede pahalıya mal olduğunu, Apidog'un neleri değiştirdiğini ve ReadMe'nin nerede gerçek bir avantajını koruduğunu ele almaktadır.

Yalnızca belge odaklı platformların iki sorunu

Platform ücreti belgeler gibi değil, platform gibi ölçeklenir

ReadMe'nin Başlangıç planı ücretsiz ve gerçekten faydalı: tek proje, özel alan adı, etkileşimli API referansı. Bir sonraki adım, yıllık faturalandırılan aylık 250 dolarlık Pro planıdır. Ondan sonraki adım ise aylık 3.000 doların üzerinde olan Kurumsal planıdır ve SSO, kullanıcı rolleri, denetim günlükleri ve ReadMe logosunu kaldırma gibi temel özellikler burada yer alır. Yapay zeka özellikleri kısmen ayrı bir ücrettir: Ask AI, aylık 150 dolarlık bir eklentidir.

Bir startup için dokümantasyona aylık 3.000 dolar harcamak, yalnızca bir rendering katmanı için tam zamanlı bir mühendisin bütçesine yaklaşabilir. Ekipler bu hesabı bir süredir yapıyor; ReadMe.io alternatifleri hakkındaki önceki derlememiz de aynı baskıdan kaynaklanıyordu.

Belgeler API'nizi tanımıyor

Daha derin sorun mimari nitelikte olup her fiyat düzeyinde geçerlidir. ReadMe, OpenAPI dosyanızı tüketir; onu üretmez veya doğrulamaz. Spesifikasyon başka bir yerde oluşturulur, başka bir yerde test edilir, başka bir yerde mocklanır ve son adım olarak ReadMe ile senkronize edilir.

Bu akıştaki her aşama sapma riski taşır. Belgeler genellikle bunu en son öğrenen katman olur. Çift yönlü senkronizasyon farkı daraltabilir, ancak tamamen kapatmaz: ReadMe test paketlerinizi çalıştıramaz. Sonuç olarak, “belgeler X der, API Y yapar” hataları, bir geliştirici bunları üretimde bulup destek bileti açana kadar devam edebilir.

Bu, ReadMe, GitBook veya Document360 olsun, belge odaklı araçlarda görülen genel kalıptır. Bu kategoriyi GitBook alternatifleri ve Document360 alternatifleri makalelerimizde katalogladık. Görselleştirme harikadır; ancak doğruluk kaynağı başka bir yerdedir.

Takım ölçeğinde sabit ücretin maliyeti

Sabit platform fiyatlandırması ve kullanıcı başına fiyatlandırma, çoğu ekibin tahmin ettiğinden farklı noktalarda kesişir. Aşağıdaki tablo, her iki tarafta da ücretli özelliklere ihtiyaç duyan bir ekip için yıllık maliyeti gösterir: ReadMe Pro'nun yıllık faturalandırılan aylık 250 dolarına karşılık Apidog'un 4 kullanıcıya kadar ücretsiz planı ve sonrasında kullanıcı başına aylık 9 dolar fiyatı.

Takım boyutu	ReadMe Pro yıllık	Apidog yıllık	Fark
3 kişi	$3.000	$0 (ücretsiz plan)	$3.000
5 kişi	$3.000	$540	$2.460
10 kişi	$3.000	$1.080	$1.920
25 kişi	$3.000	$2.700	$300

İki önemli not var:

ReadMe'nin sabit ücreti, çok büyük ekiplerde maliyetlerin teorik olarak başa baş gelmesi anlamına gelir. Yaklaşık 28 kullanıcıdan sonra Pro, Apidog'un kullanıcı başına ücretinden nominal olarak daha ucuzdur.
Ancak bu, ReadMe müşterilerinin genellikle SSO, roller ve markasız belgelere ihtiyaç duyduğu ölçektir. Bu özellikler ReadMe'nin kurumsal planında yer alır ve maliyet yıllık 36.000 doların üzerine çıkabilir.

Ücretsiz Başlangıç katmanı ihtiyaçlarınızı gerçekten karşılıyorsa (tek proje, tek sürüm), karşılaştırma 0 dolara karşı 0 dolardır. Bu durumda karar maliyetten çok iş akışına dayanır.

Cevap: Apidog

Apidog, 500.000'den fazla geliştirici tarafından kullanılan bir API geliştirme platformudur. Tasarım, hata ayıklama, test etme ve mocklama ile birlikte dokümantasyon da aynı spesifikasyondan üretilen bir çıktıdır.

ReadMe ile karşılaştırırken şu dört noktaya odaklanın:

Belgeler test edilmiş spesifikasyondan gelir. Belgelerinizin açıkladığı uç noktalar, ekibinizin hata ayıkladığı ve otomatik testler uyguladığı uç noktalardır. Spesifikasyonu değiştirdiğinizde belgeler, mock'lar ve testler birlikte güncellenir.
Yayınlama dahildir. Etkileşimli referans belgeler, gerçek istekler gönderen bir deneme konsolu, kılavuzlar için Markdown sayfaları, sürüm oluşturma ve özel alan adı sunulur.
Fiyatlandırma kullanıcı başına, platform başına değildir. 4 kullanıcıya kadar ücretsizdir; sonrasında kullanıcı başına aylık 9 dolar olarak fiyatlanır.
Tüketici tarafı yapay zeka için hazırdır. Belgeler bir MCP sunucusuyla birlikte yayınlanır. Böylece yapay zeka ajanları HTML kazımak yerine API spesifikasyonunuzu doğrudan okuyabilir. Ayrıntılar için Apidog MCP Sunucusu nedir makalesine bakın.

Özellik özellik geçiş nasıl görünür

Etkileşimli API referansı

Her iki araç da OpenAPI'yi, istek konsolu içeren bir API referansına dönüştürür. Fark, konsolu neyin güçlendirdiğidir.

Apidog'un “deneme” özelliği:

Gerçek ortamlara istek gönderebilir.
Spesifikasyon mevcut olduğu anda gerçekçi, şema tabanlı sahte veriler sunan yerleşik akıllı mock sunucusuna bağlanabilir.

Bu sayede API tüketicileriniz, henüz dağıtılmamış bir API'yi de keşfedebilir.

Kılavuzlar ve referans dışı içerik

ReadMe'nin MDX bileşenleri ve yeniden kullanılabilir içerik bloklarıyla hazırlanan kılavuzları güçlü bir yönüdür. Apidog'un yaklaşımı daha işlevseldir: API referansıyla birlikte, aynı belge sitesinde düzenlenmiş Markdown sayfaları sunar.

Şunları yazabilirsiniz:

Onboarding kılavuzları
Kimlik doğrulama rehberleri
Değişiklik günlükleri
Entegrasyon adımları

Belgelerinizin %80'i özenle hazırlanmış özel bileşenlerden oluşan anlatı içeriğiyse ReadMe'nin editörü daha uygun olabilir. Belgelerinizin %80'i API referansı ve onu destekleyen sayfalardan oluşuyorsa Apidog'da eksiklik hissetmezsiniz.

Sürümleme ve ortamlar

Apidog, belgeleri API'nin kendisiyle birlikte sürümlendirir. Ortam tanımları — temel URL'ler ve kimlik doğrulama yapılandırmaları gibi — yayınlanan belgelere aktarılır. Böylece tüketiciler doğru uç noktalara ulaşır.

ReadMe'de ise sürümler belge platformunda yönetilir ve sınırsız sürüm için Pro planı gerekir.

Belgelerin üstündeki iş akışı

Bu bölüm ReadMe'de hiçbir fiyat katmanında bulunmaz:

Spesifikasyon düzenleyici
İstek istemcisi
Otomatik test senaryoları
Mock sunucusu
Apidog CLI ile CI entegrasyonu

Bu iş akışında bir belge sayfası, aynı sabah test paketi tarafından çalıştırılmış bir spesifikasyona dayanır.

Şu anda ReadMe ve Postman koltukları için ayrı ayrı ödeme yapan ekiplerde konsolidasyon sessiz bir bütçe kazancı olabilir: iki abonelik tek platformda birleşir. Stoplight karşılaştırması, tasarım aracı perspektifinden aynı hikâyeyi anlatır.

Bir bakışta ReadMe ve Apidog

	ReadMe	Apidog
Ücretsiz plan	1 proje, 1 sürüm, özel alan adı	4 kullanıcı, sınırsız proje, belgeler dahil
İlk ücretli katman	Yıllık faturalandırılan aylık 250 dolar (Pro)	Kullanıcı başına aylık 9 dolar
SSO, roller, denetim günlükleri	Kurumsal, aylık 3.000$+	Kurumsal plan
Satıcı markasını kaldırma	Yalnızca Kurumsal	Ücretli planlarda özel alan adı ve düzen
Yapay zeka asistanı	Ask AI eklentisi, aylık 150 dolar	Platformdaki yapay zeka özellikleri
Spesifikasyon düzenleme	Hayır, spesifikasyonunuzu içe aktarır	Evet, görsel ve kod düzenleyicileri
API testi	Hayır	Evet, görsel senaryolar, sınırsız çalıştırma
Mock sunucusu	Hayır	Evet, şema farkında akıllı mock'lar
Deneme konsolu	Evet	Evet, gerçek veya mock ortamlara karşı
Kılavuzlar / MDX bileşenleri	Güçlü, Pro'da özel MDX	Markdown sayfaları
Belgelerde API kullanım metrikleri	Evet, geliştirici panoları	Platformda istek geçmişi, tüketiciye yönelik değil

Son iki satır ReadMe'nin açık avantajlarıdır. Kararınız, daha iyi bir anlatım düzenleyicisi ve tüketiciye yönelik kullanım panolarının platform ücretine ve ikinci bir doğruluk kaynağına değip değmeyeceğine bağlıdır.

ReadMe'den geçiş

Geçiş yolu temizdir çünkü ağırlık merkezi zaten sahip olduğunuz dosyadadır: OpenAPI spesifikasyonunuz.

OpenAPI spesifikasyonunuzu Apidog'a aktarın. Referans belgeler hemen oluşturulur; uç noktalar yapılandırılır ve gruplandırılır.
Kılavuz içeriğini taşıyın. ReadMe sayfalarını Markdown olarak dışa aktarın ve Apidog'un belge sayfalarına ekleyin. Özel MDX bileşenlerini standart Markdown olarak yeniden yazmanız gerekir.
Özel alan adınızı yönlendirin. Alan adınızı Apidog tarafından barındırılan belgelere yönlendirin ve değişen URL'ler için bir yönlendirme haritası oluşturun.
Belgelerin ötesine geçin. Spesifikasyondan bir mock sunucusu oluşturun, bir smoke-test senaryosu kurun ve bunu CI sürecinize ekleyin.

Dördüncü adımın ReadMe'de eşdeğeri yoktur. Geçişin yalnızca yatay bir araç değişimi olmaktan çıktığı yer burasıdır.

Tipik bir referans ağırlıklı belge sitesi bir veya iki gün içinde taşınabilir. İçerik ağırlıklı merkezlerde süre, taşınacak MDX özelleştirmelerinin miktarıyla orantılı olarak uzar.

ReadMe'nin hâlâ mantıklı olduğu durumlar

Geliştirici merkeziniz özel bir belge ekibiyle yönetilen bir içerik ürünü ise — uzun formatlı kılavuzlar, eğitimler, topluluk forumları ve pazarlama düzeyinde açılış sayfaları içeriyorsa — ReadMe'nin yazma deneyimi ve MDX sistemi bu kullanım için tasarlanmıştır.

Tüketiciye yönelik API kullanım panoları önemliyse, yani geliştiricilerin kendi istek günlüklerini belgelerinizde oturum açarak görmesi gerekiyorsa, ReadMe Metrics Apidog'un kopyalamadığı farklılaştırılmış bir özelliktir.

Ayrıca tek projelik ücretsiz Başlangıç katmanı ihtiyaçlarınızı karşılıyorsa acil bir geçiş ihtiyacı yoktur. Geçiş şu koşullarda anlamlı hale gelir:

API referansı temel üründür.
Platform ücreti bütçede gerçek bir yük oluşturur.
Belgeler ile API arasındaki sapma sürekli destek talepleri doğurur.

Sıkça sorulan sorular

Apidog API dokümantasyonu için gerçekten ücretsiz mi?

Evet. Ücretsiz plan 4 kullanıcıyı kapsar ve deneme konsolu ile etkileşimli belgelerin yayınlanmasını içerir. ReadMe'nin ücretsiz Başlangıç katmanı bir projeyi kapsar; ücretli katmanları yıllık faturalandırılan aylık 250 dolardan başlar.

Apidog belgeleri kendi alan adımda barındırılabilir mi?

Evet. Yayınlanan belgeler özel alan adlarını, özel düzenleri ve Markdown sayfalarını destekler; bunlar 3.000 dolarlık bir katmana bağlı satıcı logosu gereksinimi olmadan sunulur.

Geçiş yaparsam ReadMe kılavuzlarıma ne olur?

Kılavuzları Markdown olarak dışa aktarın ve Apidog'da dokümantasyon sayfaları olarak ekleyin. Standart Markdown olduğu gibi taşınır; özel MDX bileşenlerinin düz Markdown eşdeğerlerine dönüştürülmesi gerekir.

Apidog'un ReadMe'nin Ask AI'si gibi bir özelliği var mı?

Apidog, spesifikasyonunuzu bir MCP sunucusu aracılığıyla yayınlar. Bu, yapay zeka asistanlarının ve ajanlarının API tanımını doğrudan tüketmesini sağlar. ReadMe'nin Ask AI'si ise belge içeriğinizin üzerinde çalışan bir sohbet widget'ıdır ve aylık 150 dolarlık eklenti olarak satılır.

Belgeler Apidog'da nasıl doğru kalır?

Çünkü belgeler, ekibinizin test ettiği aynı spesifikasyondan oluşturulur. Otomatik senaryolar bir uç noktaya karşı çalıştığında ve şema değiştiğinde, belgeler aynı kaynaktan yeniden oluşturulur. Böylece unutulabilecek ayrı bir senkronizasyon adımı kalmaz.

API'nizin sapamayacağı belgeleri yayınlayın

OpenAPI spesifikasyonunuzu içe aktarın, referansı alan adınızda yayınlayın ve mock sunucusunu açın. Apidog'u indirin veya tarayıcıda başlatın; 4 kişilik bir ekip hiçbir şey ödemez ve yayınladığınız belgeler, testlerinizin yeni doğruladığı spesifikasyonla desteklenir.

Özellik düzeyindeki ayrıntılı döküm için Apidog vs ReadMe karşılaştırma sayfasına bakın.

En İyi SwaggerHub Alternatifi

Tobias Hoffmann — Tue, 04 Aug 2026 07:18:19 +0000

SwaggerHub, OpenAPI tasarımı için ciddi bir merkez olarak ün kazandı ve SmartBear o zamandan beri onu portal, test ve sözleşme testi modülleriyle birlikte yeniden başlatılan Swagger platformuna entegre etti. Yeni paketleme, bir SwaggerHub alternatifi arayışının başladığı yerdir: Swagger'ın fiyatlandırma sayfasına göre bireysel planlar kullanıcı başına aylık 22,80 dolardan başlar; Ekip planı 34,44 dolar, Kurumsal plan ise 58,80 dolara kadar çıkar. Test yürütmeleri, özel katmana ulaşmadığınız sürece ayda 50 ila 100 ile ölçülür. SSO kullanıcı başına 6 dolarlık bir eklentidir ve API portalınız Enterprise Plus altındaki her planda SmartBear markasını taşır.

Apidog'u bugün deneyin

Doğrudan yanıt şu: Apidog, ölçülü test ve ek ücretler olmadan spesifikasyon odaklı tasarım isteyen ekipler için güçlü bir SwaggerHub alternatifidir. Görsel bir OpenAPI tasarımcısını sınırsız test çalıştırmaları, şema tabanlı sahteler (mocking) ve kendi alan adınızda barındırılan belgelerle birleştirir. 4 kullanıcıya kadar ücretsizdir; sonrasında kullanıcı başına aylık 9 dolardır.

Bu yazıda şunları uygulama odaklı şekilde ele alacağız:

Yeni Swagger paketlemesinin maliyet etkisi
Apidog'un tasarım, test, mock ve dokümantasyon iş akışları
SwaggerHub'dan OpenAPI tabanlı geçiş adımları
SwaggerHub'ın hâlâ daha uygun olduğu senaryolar

Yeni Swagger paketlemesinin gerçek maliyeti nedir?

Yeniden başlatılan platform, dört modülü — Studio, Portal, Sözleşme Testi ve Fonksiyonel Test — her plana dahil eder. Ancak maliyeti belirleyen unsur modüllerden çok plan sınırlarıdır.

Kullanıcı başına fiyatlar hızla yükselir. Ekip planı kullanıcı başına aylık 34,44 dolardır. Bu, Apidog'un kullanıcı başına 9 dolarlık fiyatının neredeyse dört katıdır. Örneğin 10 kişilik bir ekip, eklentiler hariç yılda yaklaşık 4.133 dolar öder. Genel SmartBear maliyetlerini SmartBear fiyatlandırması ve en iyi alternatifler yazısında inceleyebilirsiniz.
Test yürütmeleri ölçülür. Bireysel ve Ekip planları ayda 50 test yürütmesi içerir; Kurumsal plan 100 yürütme sunar. Her birleştirmede test paketi çalıştıran bir CI hattı, bu kotayı kısa sürede tüketebilir. Paralel test çalıştırma yalnızca Enterprise Plus'ta bulunur.
Portal SmartBear logosunu taşır. Katmana göre bir ila beş ürün yayınlayabilirsiniz; Enterprise Plus altındaki planlarda SmartBear markalaması devam eder. Özel alan adı ve tam beyaz etiketleme için Enterprise Plus gerekir.
Kimlik özellikleri eklentidir. Kurumsal SSO, Ekip veya Kurumsal planlara kullanıcı başına aylık 6 dolar ekler. Portal Pro (29,40 $), Contract Testing Pro (23 $) ve Test Pro (30 $) da kullanıcı başına ek maliyet oluşturur.
API sayıları sınırlıdır. Bireysel planda 10 API, Ekip planında 50 API sınırı vardır. Orta ölçekli platform ekipleri bu sınıra beklenenden hızlı ulaşabilir.

Bu sınırlamalar SwaggerHub'ın tasarım araçlarını zayıf yapmaz. Düzenleyicisi ve yönetişim özellikleri güçlüdür. Ancak fiyatlandırma modeli, spesifikasyonun çevresindeki işler için — yayınlama, test etme ve oturum açma — ayrı ücretler oluşturur.

Cevap: Apidog

Apidog, SwaggerHub gibi spesifikasyon odaklı çalışan bir API geliştirme platformudur. Farkı, yaşam döngüsünün geri kalanını ayrı kotalarla ölçmek yerine aynı iş akışına dahil etmesidir.

Karşılaştırmayı dört temel fark belirler:

SwaggerHub'ın ölçtüğü iş yüklerinde sınırsız kullanım

Ücretsiz plan dahil tüm planlarda sınırsız API, sınırsız test çalıştırması ve sınırsız zamanlanmış yürütme bulunur. Böylece CI hattınız her commit'te test çalıştırabilir.
OpenAPI tanımı çalışan çıktıları yönlendirir

Tek bir OpenAPI tanımından etkileşimli belgeler, şema tabanlı mock sunucu ve çalıştırılabilir test senaryoları oluşturabilirsiniz. Tasarım değişiklikleri bu çıktılara yayılır.
Dokümantasyon kendi alan adınızda yayınlanır

Özel alan adı, özel düzen ve Markdown sayfalarıyla dokümantasyonu satıcı markalaması olmadan yayınlayabilirsiniz.
Fiyatlandırma daha basittir

4 kullanıcıya kadar ücretsizdir; sonrasında kullanıcı başına aylık 9 dolar olarak fiyatlanır. SSO, SCIM ve RBAC, Kurumsal planda kullanıcı başına ek paketler yerine plan kapsamında sunulur.

Kullanıcı maliyeti matematiği

Ekip planı oranlarında fark, ekip büyüdükçe artar. Swagger Ekip planı kullanıcı başına aylık 34,44 dolar iken Apidog, 4 kullanıcıya kadar ücretsiz ve sonrasında kullanıcı başına aylık 9 dolardır.

Ekip boyutu	Yıllık Swagger Ekip	Yıllık Apidog	Fark
4 kişi	1.653 $	0 $ (ücretsiz plan)	1.653 $
10 kişi	4.133 $	1.080 $	3.053 $
20 kişi	8.266 $	2.160 $	6.106 $

Kullanıcı başına aylık 6 dolarlık Kurumsal SSO eklendiğinde, 20 kişilik bir ekibin Swagger faturası yalnızca oturum açma için yılda 1.440 dolar daha artar.

Bu hesap, Swagger tarafında 50 API sınırının veya aylık test yürütme kotasının sizi daha üst bir plana geçmeye zorlamadığını varsayar. Gerçek maliyet bu nedenle daha yüksek olabilir.

Swagger modüllerine karşı özellik bazlı karşılaştırma

Studio → Görsel ve kod tabanlı spesifikasyon düzenleme

Apidog, OpenAPI için hem görsel tasarımcı hem de kod düzenleyici sunar. Değişiklikleri önermek ve incelemek için dal (branch) tabanlı bir akış kullanabilirsiniz.

Uygulanabilir bir inceleme akışı şu şekildedir:

Ana OpenAPI tanımını ana dalda tutun.
Her endpoint veya şema değişikliği için yeni dal oluşturun.
Değişikliği görsel düzenleyicide veya YAML/JSON editöründe yapın.
İnceleme sonrası değişikliği birleştirin.
Dokümantasyon, mock ve test senaryolarının yeni tanımı kullandığını doğrulayın.

Yeniden kullanılabilir şema bileşenleri, SwaggerHub Domains'in günlük kullanım ihtiyacını kapsar. Ancak kuruluş genelinde özel linting kuralları ve Spectral tabanlı standartlaştırma gerekiyorsa SwaggerHub'ın yönetişim yetenekleri daha güçlüdür.

Portal → Barındırılan belgeler

Apidog ile gerçek ortamlara veya yerleşik mock sunucuya bağlı etkileşimli API belgeleri yayınlayabilirsiniz.

Yayınlama sürecinde şunları yapılandırın:

OpenAPI spesifikasyonunuzu içe aktarın veya oluşturun.
Dokümantasyonda kullanılacak ortamı seçin.
Deneme konsolunu gerçek API veya mock sunucuya bağlayın.
Özel alan adınızı tanımlayın.
Ürün rehberleri ve açıklamalar için Markdown sayfaları ekleyin.
Tüketicileri yeni dokümantasyon URL'sine yönlendirin.

SwaggerHub portalındaki kademeli ürün sayıları ve markalama kurallarına karşılık gelen ayrı bir yayınlama eklentisi yoktur.

Fonksiyonel Test → Sınırsız senaryolar

En belirgin fark test yürütme modelidir. SwaggerHub'ın dahil ettiği test kapasitesi aylık yürütmelerle ölçülür. Apidog'da ise zincirlenmiş adımlar, veri çıkarma, onaylamalar ve CSV/JSON tabanlı veri odaklı çalıştırmalar içeren senaryoları sınırsız çalıştırabilirsiniz.

Apidog CLI ile bir senaryoyu CI içinde çalıştırmak için:

npm install -g apidog-cli
apidog run scenario --scenario-id 12345 --env staging

Bu komutu CI/CD hattınıza eklemek için örnek yaklaşım:

# Test ortamına dağıtımdan sonra
apidog run scenario --scenario-id 12345 --env staging

# Komut başarısız olursa pipeline başarısız olur

Her çalıştırma bir HTML raporu üretir. Ekipler arasında paylaştırmanız gereken bir yürütme bütçesi bulunmaz.

Otomatik sahteleme → Akıllı mock'lar

SwaggerHub'ın otomatik sahtelemesi örnek tabanlı yanıtlar döndürür ve Bireysel katmanda mevcut değildir.

Apidog'un akıllı mock motoru, şemadaki alan adlarını ve türlerini okuyarak sıfır ek kuralla gerçekçi veri üretir. Örneğin:

email alanı için e-posta adresleri
avatar_url alanı için URL değerleri
Sayısal alanlar için türe uygun sayılar
Diziler ve iç içe nesneler için şemaya uygun veri yapıları

Mock davranışını iki seviyede yönetebilirsiniz:

Şema tabanlı otomatik yanıtlar: OpenAPI şemasından veri üretin.
Özel beklentiler: Belirli istekler için sabit veya koşullu yanıtlar tanımlayın.

Dahili ağlar için kendi kendine barındırılan bir seçenek de kullanılabilir. Daha geniş araç karşılaştırması için en iyi Swagger alternatifleri yazısına bakabilirsiniz.

Modüllerin ötesinde

Apidog aynı zamanda günlük hata ayıklama için kullanılan bir istek istemcisidir. Böylece API spesifikasyonu yalnızca üç ayda bir gözden geçirilen bir yönetişim çıktısı olmaktan çıkar; geliştiricilerin günlük çalıştığı kaynak hâline gelir.

Spesifikasyon ayrıca bir MCP sunucusu aracılığıyla yayınlanabilir. Böylece yapay zekâ kodlama ajanları API tanımını doğrudan tüketebilir. Ayrıntılar için Apidog MCP Sunucusu nedir yazısını inceleyin.

SwaggerHub ve Apidog karşılaştırması

	Swagger / SwaggerHub	Apidog
Başlangıç fiyatı	Kullanıcı başına aylık 22,80 $ (Bireysel)	4 kullanıcıya kadar ücretsiz
Ekip fiyatı	Kullanıcı başına aylık 34,44 $ + eklentiler	Kullanıcı başına aylık 9 $
API'ler	10 (Bireysel) / 50 (Ekip)	Sınırsız
Test yürütmeleri	Aylık 50–100, yalnızca Enterprise Plus'ta sınırsız	Sınırsız, tüm planlar
Paralel test	Yalnızca Enterprise Plus	Dahil
Sahteleme	Otomatik sahteleme, Bireysel planda yok	Şema tabanlı akıllı mock'lar, kendi kendine barındırılabilir
Portal markalaması	Enterprise Plus altında SmartBear markalaması	Alan adınız, markanız
SSO	Kullanıcı başına aylık 6 $ eklenti	Kurumsal plan
Spesifikasyon yönetişimi / özel linting	Güçlü, Spectral tabanlı standardizasyon	Temel doğrulama, kuruluş genelinde kural setleri yok
Sözleşme testi (Pact)	Evet, özel modül	Hayır
Ağ geçidi senkronizasyonu (AWS, Azure, Apigee)	Evet	Yerel ağ geçidi aktarımı yok
Günlük hata ayıklama için istek istemcisi	Hayır	Evet

Son dört satır özellikle önemlidir. Yönetişim, Pact sözleşme testi ve ağ geçidi entegrasyonları; büyük platform ekiplerinin SwaggerHub'ı seçme nedenleridir. Fiyat, yürütme kotası, portal markalaması ve günlük geliştirme iş akışı ise diğer ekiplerin alternatif aramasının nedenleridir.

SwaggerHub'dan geçiş

Her iki araç da OpenAPI kullandığı için geçiş süreci doğrudandır.

1. Spesifikasyonları dışa aktarın

SwaggerHub'dan API tanımlarınızı YAML veya JSON olarak dışa aktarın.

Dışa aktarma öncesinde:

Paylaşılan Domains referanslarını kontrol edin.
Gerekirse bu referansları bileşen şemalarına çözümleyin.
Aktif olmayan veya kullanılmayan spesifikasyonları ayıklayın.

2. Apidog'a içe aktarın

OpenAPI YAML veya JSON dosyasını Apidog projenize aktarın.

İçe aktarma sonrasında şunları doğrulayın:

Endpoint'ler
İstek ve yanıt şemaları
Örnek payload'lar
Açıklamalar
Güvenlik tanımları
Sunucu ve ortam değişkenleri

3. Dal tabanlı inceleme akışını yeniden kurun

Spesifikasyon değişiklikleri için dal oluşturun ve inceleme sürecini kod değişiklikleriyle aynı akışa bağlayın.

Birleştirme sonrasında şunların güncellendiğini test edin:

Etkileşimli dokümantasyon
Mock sunucu yanıtları
Test senaryoları

4. Dokümantasyonu yeni alan adına taşıyın

Tüketicileri yeni özel alan adınızdaki dokümantasyon URL'sine yönlendirin. Mümkünse eski portaldan yeni portala yönlendirme ekleyin.

5. Ölçülen işleri otomatikleştirin

Geçişten sonra en büyük kazanım, daha önce kota nedeniyle sınırladığınız işleri otomatikleştirmektir:

Test paketlerini her dağıtımda çalıştırın.
Zamanlanmış test senaryoları oluşturun.
Ön uç ekiplerine mock URL'sini verin.
Mock yanıtlarını sözleşme değişikliklerinden sonra doğrulayın.

50 spesifikasyonlu bir çalışma alanı — Ekip planının üst sınırı — genellikle bir haftadan kısa sürede taşınabilir. Dışa aktarma işlemi aynı zamanda hangi spesifikasyonların hâlâ aktif olduğunu denetlemek için iyi bir fırsattır.

SwaggerHub'ın hâlâ mantıklı olduğu durumlar

SwaggerHub bazı senaryolarda daha uygun seçenektir.

Kuruluş ölçeğinde API yönetişimi: Özel stil kılavuzları, Spectral kural setleri, yüzlerce spesifikasyon ve çok sayıda ekip arasında standardizasyon raporları gerekiyorsa SwaggerHub'ın Kurumsal katmanları bu kullanım için tasarlanmıştır.
Pact tabanlı sözleşme testi: Mikro hizmet ekipleri arasında Pact iş akışı kritikse, Sözleşme Testi modülü önemli bir farklılaştırıcıdır.
Ağ geçidi senkronizasyonu: Spesifikasyonlarınızın dağıtım sürecinde AWS API Gateway, Azure API Management veya Apigee ile çift yönlü senkronize olması gerekiyorsa SwaggerHub entegrasyonları daha olgundur.

Geçiş; ekibiniz API'leri ağırlıklı olarak tasarlıyor, test ediyor, belgeliyor ve mock'lıyorsa anlamlıdır. Buna karşılık günlük işler için ölçülü yürütmeler, markalı portal ve eklenti maliyetleri platform yönetişimi fiyatları oluşturuyorsa alternatif değerlendirmek gerekir.

Tasarım odaklı araçları karşılaştırıyorsanız, Stoplight artık SmartBear çatısı altında olduğu için Stoplight karşılaştırmamızı da inceleyin.

Sıkça sorulan sorular

SwaggerHub şimdi ne kadar?

Yeniden başlatılan Swagger platformunda Bireysel plan kullanıcı başına aylık 22,80 dolardan başlar. Ekip planı 34,44 dolar, Kurumsal plan 58,80 dolar ve Enterprise Plus teklif tabanlıdır.

Kurumsal SSO (6 dolar), Portal Pro (29,40 dolar), Contract Testing Pro (23 dolar) ve Test Pro (30 dolar), kullanıcı başına aylık eklentilerdir.

Apidog, SwaggerHub'ın ölçtüğü alanlarda gerçekten sınırsız mı?

Evet. API'ler, istekler, test çalıştırmaları ve zamanlanmış yürütmeler; ücretsiz katman dahil tüm Apidog planlarında sınırsızdır.

SwaggerHub, Enterprise Plus altında test yürütmelerini ayda 50 ila 100 arasında ölçer ve alt katmanlarda API sayısını 10 ila 50 ile sınırlar.

SwaggerHub spesifikasyonlarımı Apidog'a aktarabilir miyim?

Evet. Spesifikasyonunuzu OpenAPI YAML veya JSON olarak dışa aktarın ve doğrudan içe aktarın.

Şemalar, endpoint'ler, örnekler ve açıklamalar aktarılır. Paylaşılan Domains kullanıyorsanız, dışa aktarma sırasında bunların spesifikasyonda çözümlenmiş olması gerekir.

Apidog, SwaggerHub gibi önce spesifikasyon odaklı tasarımı destekliyor mu?

Evet. Apidog, OpenAPI için görsel ve kod düzenleyicileri ile dal tabanlı inceleme sunar. Spesifikasyon, belgeleri, mock'ları ve testleri otomatik olarak yönlendirir.

Kuruluş genelinde özel linting kural setleri sunmaması ise SwaggerHub'ın yönetişim avantajı olarak kalır.

SwaggerHub'ın API ağ geçidi entegrasyonları ne durumda?

Apidog, spesifikasyonları AWS, Azure veya Apigee ağ geçitlerine yerel olarak aktarmaz. Ağ geçidi senkronizasyonu kesin bir gereksinimse, geçiş yapmadan önce bu iş akışını değerlendirin.

Her iki tarafta da OpenAPI üzerinden dışa ve içe aktarma yapılabilir.

Spesifikasyonu tasarlayın, sonra çalıştırın

SwaggerHub'dan bir spesifikasyonu içe aktarın ve tek tanımdan neler üretebildiğinizi doğrulayın:

Kendi alan adınızdaki belgeler
Gerçekçi veriler üreten mock sunucu
Zamanlanabilir test senaryoları
CI/CD içinde çalıştırılabilir API testleri

Apidog'u indirin. 4 kişilik ekipler ücretsiz değerlendirme yapabilir; diğer ekipler için kullanıcı başına maliyet, 34,44 $ artı eklentilere karşı 9 $'dır.

En İyi Postman Alternatifi

Tobias Hoffmann — Tue, 04 Aug 2026 06:58:14 +0000

Postman, 1 Mart 2026'da ücretsiz ekip işbirliğini sona erdirdi. Ücretsiz plan artık tek kullanıcıyla sınırlı ve ekip oluşturamıyor, bu nedenle ikinci bir geliştiricinin koleksiyonlarınıza erişmesi gerektiği anda birinin kredi kartını çıkarması gerekiyor. Bir Postman alternatifi arıyorsanız, bu değişiklik muhtemelen nedenidir.

Apidog'u bugün deneyin

Doğrudan cevap: Apidog, ekipler için güçlü bir Postman alternatifidir. 4 kullanıcıya kadar ücretsiz plan sunar, mevcut Postman komut dosyalarınızı yeniden yazmadan çalıştırır ve API tasarımı, hata ayıklama, test, sahteleme (mocking) ve dokümantasyonu tek platformda birleştirir.

Bu yazıda şunları ele alacağız:

Postman'ın ücretsiz planda değiştirdiği noktalar
Ekip maliyetini nasıl hesaplayacağınız
Postman koleksiyonlarını Apidog'a nasıl taşıyacağınız
İlk test, mock ve CI senaryonuzu nasıl kuracağınız

Geliştiriciler Neden 2026'da Postman'ı Terk Ediyor?

Postman, uzun süre varsayılan API istemcisi oldu. Ekiplerin alternatif aramasının nedeni çoğunlukla istek oluşturucu değil, ürünün paketlenme biçimi:

Ekip işbirliği artık ücretli. Mart 2026'dan önce Ücretsiz çalışma alanına 3 işbirlikçi davet edilebiliyordu. Artık Ücretsiz plan tek kullanıcıyla sınırlı. Ekipler, Postman fiyatlandırma sayfasına göre yıllık faturalandırmada kullanıcı başına aylık 14 dolardan başlayan ücretler öder. Dört kişilik bir ekip için bu, yılda yaklaşık 672 dolar anlamına gelir. Ayrıntıları Postman ücretsiz plan sınırlamaları yazısında inceleyebilirsiniz.
Belirtimler ve koleksiyonlar ayrı kalır. OpenAPI belirtiminizi, koleksiyonunuzu, mock yanıtlarını ve testlerinizi ayrı ayrı güncellemeniz gerekir. Bu süreç manuel olduğu için sapma riski oluşur.
İstemci daha ağır bir iş akışına dönüşür. Oturum açma duvarları, çalışma alanları, monitörler ve yapay zeka yükseltmeleri basit bir istek gönderme akışına ek katmanlar ekler. Bu deneyimin nedenini Postman'ın 2026'da neden yavaş ve şişkin hissettirdiği yazısında ele aldık.

Bunlar Postman'ı kötü bir ürün yapmaz. Ancak ekibinizin manuel senkronizasyonla uğraşmasını gerektiren, işbirliği için ücretli bir ürün hâline getirir.

Bu Değişikliğin Gerçek Bir Ekibe Maliyeti Ne?

Kullanıcı başına aylık 14 dolar küçük görünebilir. Ancak koltuk sayısı ve yıllık faturalandırma ile çarptığınızda fark büyür.

Koltuk sayısı	Postman yıllık	Apidog yıllık	Fark
1	$0 (Ücretsiz plan)	$0 (ücretsiz plan)	$0
4	$672	$0	$672
10	$1,680	$1,080	$600
20	$3,360	$2,160	$1,200

İki önemli not:

Tek bir geliştirici her iki araçta da ücretsiz başlayabilir.
Apidog'un ücretsiz katmanı 4 kullanıcıya kadar sürer. Bu sınır aşıldığında ücretli plan kullanıcı başına aylık 9 dolardan başlar.

Maliyet yalnızca abonelik değildir. Postman kullanan ekipler, dokümantasyon için ek bir araç kullanabilir veya kendi mock altyapısını işletmek zorunda kalabilir. Bunları tek platformda birleştirmek, tabloda görünmeyen ek maliyetleri de azaltabilir.

Cevap: Apidog

Apidog, 500.000'den fazla geliştirici tarafından kullanılan bir API geliştirme platformudur. Görsel API tasarımı, hata ayıklama, otomatik test, akıllı sahteleme ve yayımlanmış dokümantasyonu OpenAPI belirtimini tek doğruluk kaynağı olarak kullanarak birleştirir.

Postman'dan geçiş değerlendiren ekipler için üç temel nokta:

Ücretsiz plan 4 kullanıcıyı destekler. Küçük ekipler sınırsız API, istek, proje ve koleksiyon çalıştırmasıyla birlikte çalışabilir.
Postman betik sözdizimiyle %100 uyumludur. İstek öncesi ve istek sonrası komut dosyaları, değişkenler ve dinamik değerler aktarılabilir.
Ücretli planlar kullanıcı başına aylık 9 dolardan başlar. Bu, Postman'ın ekip işbirliği için başlayan 14 dolarlık ücretinden daha düşüktür.

Apidog'un Postman'ın Ötesine Geçtiği Alanlar

Tek bir belirtim her şeyi yönetir

Apidog tasarım odaklı bir iş akışı sunar. API belirtiminiz; istekleriniz, mock sunucularınız ve dokümantasyonunuzla bağlı kalır.

Örneğin bir alanı yeniden adlandırdığınızda:

# Önce
user_name:
  type: string

# Sonra
username:
  type: string

Belirtimde yaptığınız değişiklik; örnekler, mock veriler ve dokümantasyonla senkronize kalabilir. Postman'da ise aynı değişiklik, koleksiyon, mock yanıtı ve dokümantasyon nesnelerinde ayrı düzenlemeler gerektirebilir.

Kod yazmadan test senaryosu oluşturma

Apidog'un görsel test oluşturucusuyla uç noktaları bir senaryoya sürükleyebilir, yanıt doğrulamaları ekleyebilir ve bir isteğin çıktısını sonraki istekte kullanabilirsiniz.

Örnek akış:

POST /auth/login isteğini çalıştırın.
Yanıttan access_token değerini çıkarın.
Token'ı ortam değişkeni olarak kaydedin.
GET /users/me isteğinde bu token'ı kullanın.
Yanıtın 200 döndüğünü ve gerekli alanları içerdiğini doğrulayın.

Ayrıca zamanlanmış çalıştırmalar, performans testleri, paylaşılabilir çevrimiçi test raporları ve kendi ağınızda otomasyon çalıştırmak için self-hosted runner kullanabilirsiniz. Çalıştırmalar, ücretsiz plan dahil tüm planlarda sınırsızdır.

CI ortamında Apidog CLI ile aynı senaryoları Jenkins, GitLab CI veya GitHub Actions içinde çalıştırabilirsiniz. Newman kullanıyorsanız, CI için Postman CLI alternatifleri karşılaştırmasına göz atın.

Sıfır kurulum gerektiren sahteleme

Apidog'un akıllı mock motoru şemanızı okuyarak ek yapılandırma olmadan gerçekçi sahte veriler döndürebilir.

Örneğin:

type: object
properties:
  email:
    type: string
  avatar_url:
    type: string

Bu şema için mock yanıtı e-posta ve resim URL'si benzeri değerler üretebilir. Böylece backend henüz tamamlanmadan frontend ekibi mock URL üzerinden geliştirmeye başlayabilir.

Postman sabit yanıt mock'larını destekler; ancak bu yaklaşım şema farkındalığı sunmaz ve self-hosted mock seçeneği içermez.

Yayımlanabilir dokümantasyon

Apidog, API belirtiminizden interaktif dokümantasyon oluşturur. Dokümantasyonu şunlarla yayımlayabilirsiniz:

Özel alan adı
Markdown sayfaları
Sürümleme
Yerleşik “deneme” konsolu

Bu yaklaşımda dokümantasyon, ekibin test ettiği aynı API belirtiminden üretilir.

Yapay zeka destekli geliştirme için tasarlandı

Apidog; API belirtimlerini yapay zeka ajanlarına açmak için MCP sunucusu, MCP sunucularını görsel olarak hata ayıklamak ve test etmek için MCP istemcisi sunar. STDIO ve akış özellikli HTTP ile çalışır; OAuth 2.0 otomatik yapılandırmasını destekler.

Claude Code, Cursor ve Codex gibi ajanların terminalden dokümantasyon, mock ve testleri yönetmesi için CLI de kullanılabilir.

Ajan becerisini kurmak için:

npm install -g apidog-cli
npx apidog-cli install-skill

Yaklaşım hakkında daha fazlası için Apidog MCP Sunucusu nedir? yazısını inceleyin.

Postman ve Apidog Karşılaştırması

Özellik	Postman	Apidog
Ücretsiz plan kullanıcıları	1 (ekipsiz)	4
Ekipler için giriş fiyatı	Kullanıcı başına aylık 14$'dan	Kullanıcı başına aylık 9$
Belirtimden koleksiyona senkronizasyon	Manuel	Otomatik
Görsel test orkestrasyonu	Hayır	Evet
Akıllı şema tabanlı sahteleme	Hayır	Evet
Self-hosted mock sunucu / runner	Hayır	Evet
Özel alanda dokümantasyon	Hayır	Evet
MCP istemcisi ve görsel MCP hata ayıklaması	Hayır	Evet
Postman betik uyumluluğu	Yerel	%100 uyumlu
G2 kullanılabilirlik puanı	Kategori ortalaması 9.0	9.4, 1. sırada

Geçiş Tek Tıkla Yapılır

Apidog, Postman koleksiyonlarını ve ortamlarını doğrudan içe aktarır.

İzlenecek adımlar:

Postman'da koleksiyonunuzu dışa aktarın.
Ortam dosyalarınızı dışa aktarın.
Apidog'da Import seçeneğini açın.
Koleksiyon ve ortam dosyalarını yükleyin.
Bir isteği çalıştırarak komut dosyalarını doğrulayın.

Postman betik sözdizimi uyumlu olduğu için istek öncesi mantığınız, test onaylamalarınız ve değişkenleriniz korunur. Güvenlik gerekçesiyle alternatif arayan ekipler için süreç, Axios npm saldırısından sonra güvenli API testi ve geçişi yazısında da ele alınıyor.

Geçiş Sonrası İlk Saat: Uygulama Planı

Araç değişimini küçük ve doğrulanabilir adımlara bölün.

0–10. dakika: Koleksiyonları içe aktarın

Postman'dan koleksiyonlarınızı ve ortamlarınızı dışa aktarın. Ardından Apidog'un içe aktarma aracını kullanın.

Kontrol edin:

İstekler
Klasör yapısı
Başlıklar
Kimlik doğrulama ayarları
Ortam değişkenleri

10–20. dakika: Komut dosyalarını çalıştırın

İçe aktarılan bir isteği açıp gönderin. Aşağıdaki bileşenlerin beklendiği gibi çalıştığını doğrulayın:

İstek öncesi betikler
Test onaylamaları
Dinamik değerler
Ortam ve koleksiyon değişkenleri

Bu aşamada çoğu ekip için yeniden yazma gerekmez.

20–30. dakika: API belirtimi oluşturun

Postman koleksiyonları istekleri tanımlar, ancak API sözleşmesini merkezileştirmez. Apidog'da içe aktarılan isteklerden yapılandırılmış bir API belirtimi oluşturun.

Bu belirtim daha sonra şu varlıkların senkronizasyon kaynağı olur:

Koleksiyonlar
Mock yanıtları
API dokümantasyonu
Test senaryoları

30–40. dakika: Akıllı mock'u etkinleştirin

Belirtim hazır olduğunda mock motorunu açın. Şemanıza uygun mock veriler döndürmeye başlayacaktır.

Frontend uygulamanızın temel URL'sini mock URL ile değiştirin:

https://api.example.com
↓
https://mock.example.com

Bu sayede backend geliştirmesi sürerken UI akışlarını test edebilirsiniz.

40–50. dakika: Görsel test senaryosu oluşturun

Bir kullanıcı akışındaki istekleri senaryoya ekleyin.

Örnek:

Login
  ↓ access_token çıkar
Get Profile
  ↓ user_id çıkar
Get User Settings
  ↓ status = 200 doğrula

Her adımda önceki yanıttan değişken alıp sonraki isteğe aktarabilirsiniz.

50–60. dakika: CI hattına ekleyin

CLI'yi yükleyin:

npm install -g apidog-cli

Ardından senaryonuzu terminalden çalıştırın:

apidog run scenario --scenario-id 12345 --env production

Bu komut Jenkins, GitLab CI ve GitHub Actions içinde çalışabilir. Her çalıştırma için HTML raporu oluşturur. Komut ayrıntıları için Apidog CLI ile API'ler nasıl yönetilir yazısına bakın.

Kurumsal Kontroller Gerekirse

Büyük kuruluşlar için değerlendirme yalnızca fiyatla ilgili değildir. Erişim kontrolü, veri yerleşimi ve kullanıcı sağlama süreçleri de önemlidir.

Apidog'un sunduğu kurumsal seçenekler:

Okta ve Microsoft Entra ID ile SSO: Erişimi merkezi kimlik sağlayıcınız üzerinden yönetin.
SCIM tedarik etme: Yeni çalışanları otomatik ekleyin, ayrılan çalışanların erişimini otomatik kaldırın.
Proje düzeyinde RBAC: Yetkileri çalışma alanı yerine proje bazında sınırlayın.
Avrupa veri ikameti: Apidog Europe, AWS İrlanda ve Almanya'da depolanan verilerle GDPR uyumlu dağıtım sunar.
Self-hosted runner: Zamanlanmış testleri ve otomasyonu kendi altyapınızda çalıştırın.

G2'de Apidog; Yönetim Kolaylığı için 9.8, Kullanım Kolaylığı için 9.7 ve Gereksinimleri Karşılama için 9.7 puan alırken genel puanı 5 üzerinden 4.8'dir.

Yine de Postman'ın kurumsal yönetim ekosistemi daha uzun süredir vardır. Kuruluşunuz süreçlerini bu ekosistem üzerine kurduysa, geçişi teknik bir içe aktarmadan çok yönetim ve süreç projesi olarak planlayın.

Postman'ın Hâlâ Anlamlı Olduğu Durumlar

Postman bazı senaryolarda hâlâ mantıklı olabilir:

Çalışma alanı paylaşmayan tek geliştiriciyseniz
VS Code uzantısı iş akışınızın merkezindeyse
Kuruluşunuz Postman Enterprise yönetim yapısına derin şekilde bağlıysa

Apidog, IntelliJ IDEA eklentisi ile masaüstü ve web uygulamaları sunar; ancak VS Code uzantısı konusunda Postman avantajını korur.

Fiyatlandırma, ekip sınırları veya belirtim sapması sorunlarınız varsa Apidog daha uygun olabilir. Yalnızca maliyet açısından değerlendiriyorsanız, Postman fiyatlandırmasından etkilenen ekipler için en iyi Postman alternatifleri karşılaştırmasını da inceleyin.

Sıkça Sorulan Sorular

Apidog ekipler için ücretsiz mi?

Evet. Ücretsiz plan; sınırsız API, istek, proje ve test çalıştırmasıyla 4 kullanıcı içerir. Postman'ın Ücretsiz planı Mart 2026'da 1 kullanıcıya düştü ve ekip oluşturamıyor.

Postman test betiklerim Apidog'da çalışacak mı?

Evet. Apidog; istek öncesi betikler, test onaylamaları ve dinamik değişkenler dahil olmak üzere Postman betik sözdizimi ile %100 uyumludur. Koleksiyonunuzu içe aktarıp çalıştırabilirsiniz.

Apidog dokümantasyon aracımı da değiştiriyor mu?

API referans dokümantasyonu için evet. Apidog, test ettiğiniz aynı belirtimden interaktif dokümantasyon üretir. Özel alan adı, sürümleme ve Markdown sayfaları desteklenir.

Apidog fiyatlandırması Postman ile nasıl karşılaştırılır?

Apidog'un ücretli planları kullanıcı başına aylık 9 dolardan başlar. Postman'ın ekip işbirliği fiyatı ise kullanıcı başına aylık 14 dolardan başlar. Dört kişilik ekipte Apidog'un ücretsiz planı, Postman'ın başlangıç ekip fiyatına göre yılda yaklaşık 672 dolar fark oluşturur.

Newman veya CI kurulumumu yeniden yazmam gerekiyor mu?

Hayır. Apidog CLI, işlem hattınızda Newman'ın yerini alabilir.

npm install -g apidog-cli
apidog run scenario --scenario-id 12345 --env production

Bu komutu Jenkins, GitLab CI veya GitHub Actions'dan çağırabilirsiniz. Her çalıştırma HTML raporu üretir. Betikleriniz Postman sözdizimiyle uyumlu olduğu için çalışmaya devam eder.

Apidog'un bir VS Code uzantısı var mı?

Hayır. Postman bu konuda avantajını koruyor. Apidog; IntelliJ IDEA eklentisi, masaüstü uygulamaları ve web uygulaması sunar. VS Code içinden istek göndermek iş akışınızın temel parçasıysa, geçişten önce bu farkı değerlendirin.

Kendi Koleksiyonlarınızla Deneyin

Bir Postman alternatifini değerlendirmenin en hızlı yolu, gerçek koleksiyonunuzu içe aktarmaktır.

Apidog'u indirin.
Bir Postman koleksiyonunu içe aktarın.
Mevcut test senaryolarınızdan birini çalıştırın.
Belirtiminizi oluşturun.
Mock ve dokümantasyon çıktısını doğrulayın.

Dört kişilik ekip ücretsiz çalışabilir, betikleriniz değişmeden yürüyebilir ve API belirtiminiz üzerine kurulan varlıklarla senkronize kalabilir. Daha fazla ayrıntı için Apidog ve Postman karşılaştırma sayfasını inceleyin.

En İyi Bruno Alternatifi

Tobias Hoffmann — Tue, 04 Aug 2026 06:56:47 +0000

Bruno, Postman'ın tersine bir yaklaşım benimseyerek sadık bir kullanıcı kitlesi oluşturdu: koleksiyonlar Git deponuzda düz metin dosyaları olarak yaşar, istekler yerel makinenizde çalışır ve API'niz ile sizin aranıza bir bulut hesabı girmez. Ancak Bruno alternatifi arayan ekiplerin sorunu genellikle bu felsefe değildir; sahte sunucu, barındırılan dokümantasyon veya çekme isteği akışından daha hızlı işbirliği gerektiğinde Bruno'nun kapsamı sınırlı kalır.

Apidog'u bugün deneyin

Doğrudan cevap: Apidog, Bruno'nun yerel istek yürütme yaklaşımını korurken sahte sunucu, barındırılan API dokümantasyonu, gerçek zamanlı çalışma alanları ve görsel test senaryoları isteyen ekipler için güçlü bir Bruno alternatifidir. Bu yazıda Bruno'nun güçlü yanlarını, Git-merkezli modelin sınırlarını ve geçişte uygulanabilecek adımları ele alıyoruz.

Bruno'nun Doğru Yaptığı Şeyler

Bruno'nun temel yaklaşımı özellikle Git odaklı ekipler için anlamlıdır:

Koleksiyonlar kod olarak tutulur. Her istek ayrı bir .bru dosyasında saklanır. Koleksiyonlar kaynak koduyla birlikte sürümlenir, farklar kolayca incelenir ve mevcut kod inceleme sürecine dahil edilir. Format ayrıntıları için Bruno belgelerine bakabilirsiniz.
Yerel ve gizlilik odaklıdır. İstekler yerelde yürütülür, koleksiyonlar varsayılan olarak satıcı bulutuna senkronize edilmez. İstemci ayrıca açık kaynaklıdır.
Ücretli kurumsal katmanları vardır. Bruno fiyatlandırmasına göre Pro planı kullanıcı başına aylık 6$, Ultimate planı ise kullanıcı başına aylık 11$'dır. Ultimate; SAML SSO, SCIM, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager ve denetim kayıtları gibi özellikleri kapsar.

Bu sınırlamalar hata değildir. Git tabanlı bir çalışma modelinin doğal sonucudur. Asıl soru, ekibinizin ihtiyaçlarının bu modelin dışına çıkıp çıkmadığıdır.

Yalnızca Git Modelinin Sınırları

Sahte Sunucu Yok

Bruno'da yerleşik bir sahte sunucu bulunmaz. Ön uç ekibi, arka uç API'si hazır olmadan endpoint'lere istek göndermek istiyorsa JSON Server, WireMock veya başka bir araç kurmanız gerekir.

Bu yaklaşım çalışır; ancak ayrı yapılandırmalar, ek bakım ve birden fazla araç anlamına gelir. Olası yöntemleri Bruno'nun bir sahte sunucusu var mı? yazısında inceleyebilirsiniz.

İşbirliği Commit, Push ve Pull Döngüsüne Bağlıdır

Git, geçmiş ve kod incelemesi için güçlüdür. Ancak günlük API geliştirme döngüsünde şu akış yavaşlayabilir:

Bir ekip arkadaşı isteği değiştirir.
Değişiklik commit edilir.
Değişiklik push edilir.
Diğer ekip üyeleri pull alır.
Ardından yeni istek sürümü test edilir.

İki kişilik, Git alışkanlığı güçlü bir ekipte bu akış yeterli olabilir. Ancak sprint sırasında aynı API üzerinde çalışan daha büyük ekiplerde gerçek zamanlı görünürlük daha verimli olabilir. Bu farkı Ekipler için Bruno: bulut senkronizasyonu alternatifleri yazısında daha ayrıntılı ele alıyoruz.

Dokümantasyon Yerelde Kalır

Bruno koleksiyonlardan dokümantasyon üretebilir. Ancak bunu yayınlamak için HTML dışa aktarmanız ve çıktıyı kendiniz barındırmanız gerekir.

Bu modelde şunlar yerleşik değildir:

Barındırılan dokümantasyon portalı
Özel alan adı yönetimi
API tüketicileri için etkileşimli “deneme” konsolu
Spesifikasyon değiştikçe otomatik güncellenen yayın

Ayrıca OpenAPI, yaşayan merkezî sözleşmeden çok içe/dışa aktarma formatı gibi konumlanır. Pro planında OpenAPI senkronizasyonları da ayda 5 ile sınırlıdır.

İstemci Tüm Üründür

Bruno'nun CLI aracı CI çalıştırmalarını destekler. Ancak aşağıdaki ihtiyaçlar için ek araçlar gerekir:

Zamanlanmış test çalıştırmaları
Performans testleri
Çevrimiçi test raporları
Tarayıcıdan erişilebilen çalışma alanı
Kurulum yapmadan API test etmek isteyen ekip arkadaşları için web istemcisi

Yalnızca birkaç istek ve temel assertion çalıştırıyorsanız Bruno yeterli olabilir. Bunun ötesinde genellikle yeniden bir araç zinciri kurarsınız. Bu senaryoyu Git'ten daha fazlasını yapan bir Bruno alternatifi mi arıyorsunuz? yazısında inceleyebilirsiniz.

Cevap: Apidog

Apidog, API tasarımı, hata ayıklama, test, sahte sunucu ve dokümantasyonu tek çalışma alanında birleştiren bir API geliştirme platformudur. OpenAPI spesifikasyonunu tek doğru kaynak olarak kullanır.

Bruno'dan geçen ekipler için dört önemli nokta vardır:

İstekler yerel olarak çalışmaya devam eder. Apidog masaüstü istemcisi istekleri makinenizden gönderir. Böylece localhost, VPN veya kurum içi ağdaki API'lerle çalışabilirsiniz.
Ücretsiz plan 4 kullanıcıyı destekler. Plan; sınırsız API, istek, proje ve test çalıştırması içerir.
Sahte sunucu, dokümantasyon ve test araçları yerleşiktir. Ayrı araçlar kurmak yerine aynı çalışma alanını kullanırsınız.
Gerçek zamanlı çalışma alanları sunar. Ekip üyeleri değişiklikleri commit-push-pull döngüsünü beklemeden görebilir. Sürüm geçmişi ise platform düzeyinde tutulur.

Geçişte Kazandıklarınız

Şemayı Okuyan Sahte Sunucu

Apidog'un sahte sunucu motoru, API spesifikasyonunuzdan doğrudan yanıt üretebilir.

Örneğin şemanız şu alanları içeriyorsa:

{
  "email": "string",
  "created_at": "string"
}

Sahte yanıtlar alan adlarına ve şema tanımlarına göre e-posta adresi veya zaman damgası gibi gerçekçi değerler üretebilir. Ön ucu sahte URL'ye yönlendirerek arka uç hazır olmadan arayüz geliştirmeye başlayabilirsiniz.

Verinin ağ dışına çıkmaması gereken senaryolar için kendi kendine barındırılan sahte dağıtım seçeneği de bulunur.

Yayınlanabilir API Dokümantasyonu

Apidog, test ettiğiniz spesifikasyondan etkileşimli API dokümantasyonu yayınlar. Dokümantasyon şunları kapsayabilir:

Özel alan adı
Sürümleme
Markdown sayfaları
Yerleşik “deneme” konsolu

Spesifikasyon değiştiğinde dokümantasyon da güncellenir. HTML dışa aktarıp ayrı bir barındırma süreci yönetmeniz gerekmez.

Orkestrasyon, Zamanlama ve Raporlama ile Testler

Görsel test oluşturucu ile endpoint'leri senaryolar halinde zincirleyebilir, bir adımın çıktısını sonraki adımda kullanabilir ve kod yazmadan assertion ekleyebilirsiniz.

Örnek CI çalıştırması:

npm install -g apidog-cli
apidog run scenario --scenario-id 12345 --env staging

Senaryolar zamanlanabilir, çevrimiçi rapor oluşturabilir ve Apidog CLI üzerinden CI ortamında çalıştırılabilir.

Çalıştırmalar, ücretsiz plan dahil olmak üzere tüm planlarda sınırsızdır.

Yanıtların Şemaya Göre Otomatik Doğrulanması

Bruno, tanımladığınız assertion'ları çalıştırır. Apidog ise bunun yanında yanıtları endpoint şemasına göre doğrulayabilir:

HTTP durum kodları
Zorunlu alanlar
Veri tipleri
Enum değerleri
Sayısal aralıklar
Beklenmeyen alanlar

Bu sayede arka uç sözleşmeden saptığında bunu hata raporundan önce, doğrudan test veya istek çalıştırmasında görebilirsiniz. Ayrıntılı özellik karşılaştırması için Apidog ve Bruno karşılaştırma sayfasına bakın.

Yapay Zeka Ajanları için MCP Desteği

Apidog, API spesifikasyonlarını kodlama ajanlarına açmak için bir MCP sunucusu ve MCP sunucularını görsel olarak hata ayıklamak için bir MCP istemcisi sunar.

Claude Code veya Cursor kullanan ekiplerde ajan; Apidog MCP sunucusu üzerinden spesifikasyonu okuyabilir, istek çalıştırabilir ve dokümantasyon güncellemelerinde yardımcı olabilir. Bruno'da şu anda buna eşdeğer bir yüzey bulunmaz.

Bir Bakışta Bruno ve Apidog

Özellik	Bruno	Apidog
Ekip fiyatı	Pro: kullanıcı başına aylık 6$ / Ultimate: kullanıcı başına aylık 11$	4 kullanıcıya kadar ücretsiz, sonra kullanıcı başına aylık 9$
Yerel istek yürütme	Evet	Evet, masaüstü istemcisiyle
Koleksiyon depolama	Git, düz metin `.bru` dosyaları	Sürüm geçmişi olan bulut çalışma alanı
Gerçek zamanlı işbirliği	Hayır, Git senkronizasyonu	Evet
Yerleşik sahte sunucu	Hayır	Evet, şema tabanlı ve kendi kendine barındırılabilir
Özel alan adlı barındırılan dokümantasyon	Hayır, HTML dışa aktarımı gerekir	Evet
Zamanlanmış testler ve çevrimiçi raporlar	Hayır	Evet
Performans testi	Hayır	Evet
SSO / SCIM / denetim kayıtları	Evet, Ultimate planında	Evet, Kurumsal planda
Gizli yönetici entegrasyonları	Evet, Ultimate planında	Evet, Vault Kurumsal planda
Yapay zeka ajanları için MCP sunucusu	Hayır	Evet

İki önemli not:

Bruno Ultimate, SSO, SCIM, gizli yönetici entegrasyonları ve denetim kayıtlarıyla gerçek bir kurumsal teklif sunar. Bu özelliklerde Bruno daha düşük kullanıcı başı fiyat avantajına sahip olabilir.
Koleksiyonların mutlaka Git deposunda tutulması bir uyumluluk veya inceleme gereksinimiyse Bruno'nun modeli gerçek bir avantajdır.

Apidog ise spesifikasyon inceleme sürecini görsel tasarımcıdaki dal desteğiyle ele alır. Böylece API değişiklikleri çalışma alanında önerilebilir, incelenebilir ve birleştirilebilir.

Bruno'dan Apidog'a Göç Etme

Apidog, Bruno koleksiyonlarını doğrudan içe aktarabilir. Karşılaştırma sayfasındaki göç rehberi bu işlemi tek tıklamalı bir aktarım olarak tanımlar.

Uygulanabilir geçiş akışı şöyledir:

Bruno koleksiyonunu içe aktarın. Klasör yapısı, istekler, başlıklar, kimlik doğrulama ayarları ve ortamlar aktarılır. İsterseniz OpenAPI dosyasından da başlayabilirsiniz.
İçe aktarılan isteklerden spesifikasyon oluşturun. Bu adımda spesifikasyon tek doğruluk kaynağı haline gelir.
Sahte sunucu ve dokümantasyonu spesifikasyondan üretin. Ön uç ekibini sahte URL'ye yönlendirin ve API tüketicileri için dokümantasyonu yayınlayın.
CI senaryolarını yeniden oluşturun. CLI tabanlı kontrollerinizi Apidog CLI ile çalıştırın ve her çalıştırma için HTML raporu alın.
Gerekirse Git senkronizasyonunu koruyun. Ekipte hâlâ repoda spesifikasyon tutmak isteyenler varsa apidog spec sync ile spesifikasyonu Git ile senkronize edin.

Çoğu ekip mekanik aktarımı bir öğleden sonra tamamlayabilir. Büyük değişiklik, spesifikasyon güncellemelerinin artık ek senkronizasyon adımı olmadan sahte sunucuya, dokümantasyona ve testlere yayılmasıdır.

Bruno'nun Hâlâ Mantıklı Olduğu Durumlar

Aşağıdaki durumlarda Bruno doğru seçim olabilir:

Koleksiyonların politika veya uyumluluk gereği Git'te tutulması gerekiyorsa
Tek başınıza çalışıyor ve yalnızca hızlı yerel istek yürütme aracına ihtiyaç duyuyorsanız
Küçük ekibinizin sahte sunucu, yayınlanmış dokümantasyon veya zamanlanmış teste ihtiyacı yoksa
Kuruluşunuz Bruno Ultimate'ı zaten SSO ve gizli yönetici entegrasyonları için kullanıyorsa

Geçiş; sahte sunucu, yayınlanmış dokümantasyon, zamanlanmış testler veya gerçek zamanlı işbirliği gerektiğinde anlamlı hale gelir. Bunlar Bruno'nun henüz eklemediği değil, mimarisinin kapsamı dışında bıraktığı özelliklerdir.

Sıkça Sorulan Sorular

Apidog, Bruno gibi ücretsiz mi?

Bruno'nun istemcisi açık kaynaklı ve ücretsizdir. Apidog'un ücretsiz planı ise 4 kullanıcıya kadar sınırsız API, istek ve test çalıştırması sunar.

Dört veya daha az kişilik ekiplerde her iki araç da 0$ olabilir. Fark, ücretsiz katmanda gelen özelliklerdir:

Apidog: Sahte sunucu, barındırılan dokümantasyon ve zamanlanmış testler
Bruno: Git-merkezli, düz metin koleksiyon depolama

Apidog, Bruno gibi istekleri yerel olarak yürütüyor mu?

Evet. Apidog masaüstü istemcisi istekleri yerel makinenizden gönderir. Bu nedenle localhost servisleri, VPN arkasındaki sistemler ve kurum içi API'ler Bruno'daki gibi çalışır.

Bruno koleksiyonlarımı Apidog'a aktarabilir miyim?

Evet. Apidog içe aktarıcısı Bruno koleksiyonlarını doğrudan alabilir. İstekler, klasörler, kimlik doğrulama ayarları ve ortamlar aktarılır. Sonrasında bu isteklerden yapılandırılmış bir spesifikasyon oluşturabilirsiniz.

Bruno'da SSO ve denetim kayıtları var mı?

Evet. Bruno Ultimate planında SAML SSO, SCIM sağlama, harici gizli yöneticiler ve denetim kayıtları bulunur.

Ancak Bruno'nun hiçbir planında yerleşik sahte sunucu, barındırılan dokümantasyon portalı, gerçek zamanlı çalışma alanı veya zamanlanmış test çalıştırması yoktur.

Apidog'da Bruno'nun Git inceleme iş akışının yerini ne alır?

Apidog görsel tasarımcısı dalları destekler. Böylece spesifikasyon değişiklikleri platform içinde önerilebilir, incelenebilir ve birleştirilebilir. Sürüm geçmişi Git deposunda değil, çalışma alanı düzeyinde tutulur.

Gerçek Bir Koleksiyonla Deneyin

En hızlı değerlendirme yöntemi, gerçek bir Bruno koleksiyonunu içe aktarmak ve sahte sunucuyu etkinleştirmektir.

Apidog'u indirin.
Bruno koleksiyonunuzu içe aktarın.
İçe aktarılan isteklerden bir spesifikasyon oluşturun.
Sahte sunucuyu açın.
Ön ucu oluşturulan sahte URL'ye yönlendirin.
Dokümantasyonu yayınlayın ve test senaryolarını çalıştırın.

Şema tabanlı sahte veriler, yayınlanmış dokümantasyon ve ortak çalışma alanı ekibinize Git'e özel depolamadan daha fazla zaman kazandırıyorsa, karar netleşir. Tüm ayrıntılar için Apidog ve Bruno karşılaştırma sayfasını inceleyin.

Qwen 3.8 vs Kimi K3: Çin'in İki Dev Açık Kaynak Yapay Zeka Modeli Karşılaştırması

Tobias Hoffmann — Mon, 03 Aug 2026 07:49:14 +0000

Temmuz 2026, açık ağırlıklı öncü modeller için iki atlı bir aya dönüştü ve her iki at da Çin'den çıktı. Moonshot AI, Kimi K3'ü 16 Temmuz'da piyasaya sürdü. Üç gün sonra Alibaba, Qwen 3.8-Max'in ön gösterimini yaptı ve ardından Ağustos başında genel kullanıma sundu. Her ikisi de trilyon parametreli uzman karışımı (MoE) modellerdir. Her ikisi de açık ağırlıklar vaat ediyor veya sunuyor. Her ikisi de Claude Code tarzı ajan kurulumlarına bağlanabiliyor. Ayrıca her ikisi de ABD öncü laboratuvarlarının fiyatlarını aşağı çekiyor.

Apidog'u bugün deneyin

Yüzeydeki benzerlikler, pratikteki önemli farkları gizliyor: bugün ne indirebileceğiniz, modellerin hangi giriş türlerini kabul ettiği ve yoğun kullanımda aylık maliyetiniz. Bu karşılaştırma, 3 Ağustos 2026 itibarıyla doğrulanabilen eksenleri ele alır. Alibaba'nın yeni amiral gemisinin ayrıntıları için önce Qwen 3.8-Max açıklayıcımıza bakın.

Kısa dürüstlük notu: Bu iki model için henüz bağımsız bir karşılaştırmalı test yoktur. Bu makaledeki sayılar satıcıların kendi tablolarından gelir ve kaynakları belirtilmiştir. Karşılaştırma bölümünü kesin hüküm olarak değil, uygulama kararınıza yardımcı olacak bir başlangıç noktası olarak değerlendirin.

Zaman çizelgesi: kim, ne zaman, neyi piyasaya sürdü?

Çıkış sırası burada normalden daha önemlidir; çünkü “açık ağırlıklar” şu anda iki model için farklı anlama gelir.

Kimi K3, 16 Temmuz 2026'da yayımlandı. Moonshot, lansmanda açık ağırlıklar sözü verdi ve bu sözü 11 gün sonra yerine getirdi: ağırlıklar 27 Temmuz'da Hugging Face'e 594 GB'lık MXFP4 sürümü olarak geldi.

Bugün K3'ü indirebilir, daha düşük hassasiyette nicemleyebilir ve kendi donanımınızda çalıştırabilirsiniz. Bu yalnızca bir yol haritası vaadi değildir; kullanılabilir durumdadır.

Qwen 3.8-Max, 19 Temmuz'da ön gösterime çıktı ve resmi Qwen çıkış gönderisine göre Ağustos başında Alibaba Cloud Model Studio'da genel kullanıma açıldı. Ağırlıkların Hugging Face ve ModelScope için “gelecek hafta” yayımlanacağı söylendi; bu yaklaşık 10 Ağustos'a karşılık geliyor.

3 Ağustos 2026 itibarıyla Qwen 3.8-Max ağırlıkları indirilebilir değildir. K3'ün lansman ile ağırlık yayını arasında 11 gün olması, bu gecikmenin olağan olabileceğini gösterir. Ancak bugün pratikte açık olan yalnızca K3'tür.

Kendi kendine barındırma karar kriterinizse, karşılaştırma burada bitebilir.

Parametreler: iki trilyon ölçekli MoE modeli

Her iki model de seyrek uzman karışımı mimarisi kullanır. Bu nedenle toplam parametre sayısı ile token başına etkinleşen parametre sayısı aynı anlama gelmez.

Özellik	Qwen 3.8-Max	Kimi K3
Toplam parametre	2.4T	2.8T
Token başına aktif parametre	95B	104B
Aktivasyon oranı	~%4	~%3,7
Mimari temel	Qwen 3.5 temelli, MoE	MoE
Açık ağırlık formatı	Vaat edildi (~10 Ağustos)	Hugging Face'te MXFP4, 594 GB

Qwen 3.8-Max, iki ölçümde de daha küçük bir modeldir:

K3'ten 400 milyar daha az toplam parametreye sahiptir.
Token başına 9 milyar daha az aktif parametre kullanır.

Bu farklar yeteneğe doğrusal biçimde dönüşmez. Ancak tüm diğer değişkenler eşitse, token başına 95B parametre etkinleştiren bir modeli sunmak, 104B etkinleştiren bir modele göre daha ucuz olabilir. Bu fark API fiyatlarında da görülür.

Kendi kendine barındırma açısından daha kritik sayı K3'ün indirme boyutudur: MXFP4 formatında 594 GB. Uzun bağlamlı kullanımda KV önbelleğini hesaba katmadan bile bu, çok düğümlü altyapı gerektirebilecek bir dağıtımdır.

Qwen 3.8-Max ağırlıkları geldiğinde, toplam 2.4T parametre nedeniyle benzer bir ağırlık sınıfında olması beklenebilir. Çoğu ekip için varsayılan seçenek barındırılan API uç noktaları olacaktır; kendi kendine barındırma ise uyumluluk, araştırma veya model denetimi gereksinimleri için saklanacaktır.

Bugün açıklık: canlı ağırlıklar ve verilmiş sözler

Bu başlık ayrı değerlendirilmelidir; çünkü iki taraf da “açık” ifadesini kullanıyor, ancak pratik durumları farklı.

Kimi K3 ağırlıkları herkese açıktır. Depoyu doğrulayabilir, lisansı inceleyebilir ve dosyaları hemen indirebilirsiniz. Bu yaklaşım şunları mümkün kılar:

Üçüncü taraf sağlayıcılarda barındırma
Topluluk nicemlemeleri
İnce ayar
Sabit bir model sürümüyle çalışma
Modelin siz fark etmeden değiştirilmediğinden emin olma

Qwen 3.8-Max, açık ağırlıklarla yayımlanan ilk Qwen-Max sınıfı model olmayı hedefliyor. Alibaba'nın önceki Max düzeyi modellerini yalnızca API olarak sunması düşünüldüğünde, bu önemli bir strateji değişikliği olur.

Ancak Hugging Face deposu yayına girene kadar Qwen 3.8-Max, pratikte açık ağırlıklı bir model değil; açık ağırlık duyurusu bulunan bir API modelidir.

Bugün bu ekseni K3 lehine değerlendirin. Qwen ağırlıkları yayımlandığında lisans koşulları, nicemleme kalitesi ve topluluk desteğini yeniden karşılaştırın.

Modalite: Qwen görüntüleri görür, K3 metin okur

Bu eksende fark belirgindir.

Qwen 3.8-Max, resmi yapılandırmalarında aşağıdaki giriş modalitelerini belirtir:

{
  "input_modalities": ["text", "image"]
}

Yani model, metin ve görüntü girdisi kabul eder.

Alibaba'nın lansman gönderisi ayrıca 200 sayfayı aşan PDF'lerde uzun belge anlama ve bellek grafikleri üzerinden 100 saatlik video anlama örnekleri gösterir. Bunları belgelenmiş API giriş türlerinden ziyade blog demosu olarak değerlendirin.

Ancak görüntü girişi bugün API'de desteklenmektedir. Alibaba'nın satıcı karşılaştırmalarındaki en güçlü sonuçlar da çok modlu görevlerde görülür:

MathVision: 95.2
LogicVista: 91.9
OSWorld-Verified: 86.1
Güçlü OCR sonuçları

Kimi K3 ise metin modelidir. İş yükünüz şunları içeriyorsa ek bir görüntü modeli gerekir:

Ekran görüntüsü analizi
Taranmış belgeler
Arayüz anlama
Görsel tabanlı bilgisayar kullanan ajan görevleri

Bu ek katman, daha fazla yapıştırıcı kodu, ek gecikme ve ayrı bir hata yüzeyi anlamına gelir.

Yalnızca metin tabanlı kodlama veya ajan işleri için bu eksen önemsiz olabilir. Belge zekâsı ve bilgisayar kullanan ajanlar için ise Qwen 3.8-Max belirgin avantaj sağlar.

Bağlam, çıktı ve API yüzeyi

Qwen 3.8-Max şu özellikleri sunar:

1.000.000 token bağlam penceresi
65.536 token maksimum çıktı
reasoning_effort ile ayarlanabilen muhakeme seviyesi
xhigh varsayılanı ile medium ve low seçenekleri
Varsayılan olarak korunan düşünce çıktısı

Muhakeme ve muhakemesiz modlar aynı oranda fiyatlandırılır. Ancak düşünce tokenları çıktı tokenı olarak faturalandırıldığından, gerçek maliyet hesaplarında bunu ayrıca modellemeniz gerekir.

Qwen 3.8-Max'e Alibaba Cloud Model Studio üzerinden üç bölgesel temel URL ile erişilir:

Pekin
Singapur
ABD-Virginia

Ayrıca aynı platformda iki API protokolü vardır:

OpenAI uyumlu uç nokta
Anthropic uyumlu uç nokta

Bu sayede Qwen 3.8-Max'i Claude Code tarzı bir kurulumda aşağıdaki gibi yapılandırabilirsiniz:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://<dashscope-anthropic-endpoint>"
export ANTHROPIC_MODEL="qwen3.8-max"

Tüm modeller ve bölgesel kullanılabilirlik için Model Studio modeller sayfasını kontrol edin.

Birden fazla bölgeyle çalışıyorsanız, Apidog gibi araçlarda her temel URL'yi ayrı ortam olarak tanımlayabilirsiniz. Böylece istek gövdesini değiştirmeden ortamlar arasında geçiş yapabilirsiniz.

Kimi K3 de Anthropic protokolünü destekler ve Claude Code tarzı kurulumlara bağlanabilir. Bu nedenle iki model aynı kullanım alanında rekabet eder: mevcut ajan altyapınızı daha düşük maliyetli bir öncü modele yönlendirmek.

K3'ün güncel uç nokta ayrıntıları ve limitleri için Kimi K3 açıklayıcımıza bakın.

Fiyatlandırma: düz fiyatlandırma ve çıktı maliyeti

Yayınlanan milyon token başına oranlar:

Oran	Qwen 3.8-Max	Kimi K3
Giriş	$2.00	$3.00
Çıkış	$6.00	$15.00
Önbellek isabetli giriş	$0.20	$0.30
Katmanlandırma	1M bağlam boyunca düz	Moonshot'un yayımlanmış tarifesine göre

Resmi Model Studio fiyatlandırma sayfasına göre Qwen 3.8-Max, sıfırdan bir milyon token bağlama kadar düz fiyatlandırma kullanır:

Giriş: milyon token başına $2
Çıkış: milyon token başına $6
Açık önbellek oluşturma: giriş fiyatının %125'i
Önbellek isabeti: giriş fiyatının %10'u

Ek olarak Singapur bölgesinde, 90 gün geçerli 1 milyon tokenlık ücretsiz kota bulunur.

K3 için yayımlanan oranlar:

Önbellek isabeti: milyon token başına $0.30
Giriş: milyon token başına $3
Çıkış: milyon token başına $15

İş yükünüze göre maliyet hesabı

İyi önbellek disiplini olan giriş ağırlıklı iş yüklerinde fark daha küçüktür:

Qwen önbellek isabeti: $0.20 / milyon token
K3 önbellek isabeti: $0.30 / milyon token

Uzun sistem istemleri veya tekrar eden belge bağlamları kullanıyorsanız, bu fark tek başına karar vermek için yeterli olmayabilir.

Çıkış ağırlıklı iş yüklerinde ise fark büyür:

Qwen çıkışı: $6 / milyon token
K3 çıkışı: $15 / milyon token

Ajan döngüleri, yoğun muhakeme ve kod üretimi genellikle çok sayıda çıktı tokenı üretir. Bu senaryolarda Qwen 3.8-Max, liste fiyatı açısından daha avantajlıdır.

Qwen'e özgü önemli uyarı: reasoning_effort varsayılan olarak xhigh değerindedir ve düşünce tokenları çıktı olarak faturalandırılır. Bu nedenle gerçek faturalar, yalnızca giriş ve görünür çıktı tokenlarıyla yaptığınız tahminin üzerinde olabilir.

Görev başına maliyet hesabı için Qwen 3.8 fiyatlandırma dökümümüze bakın.

Karşılaştırmalar: iki satıcı tablosu, bağımsız hakem yok

Bu modelleri kıyaslarken şu ayrımı koruyun.

Mevcut olan:

Alibaba'nın Qwen 3.8-Max için Claude Opus 4.8, Fable 5, GPT-5.6 Sol ve Qwen 3.7-Max ile karşılaştırma tablosu
Moonshot'un Kimi K3 için önde gelen modellerle yayımladığı lansman tablosu

Mevcut olmayan:

Qwen 3.8-Max ve Kimi K3'ü aynı donanım, aynı iskele ve aynı örnekleme ayarlarıyla test eden bağımsız değerlendirme
Yazım sırasında Qwen 3.8-Max için Yapay Analiz sayısı
Satıcıların birbirlerinin modellerini doğrudan test ettiği ortak bir tablo

Alibaba'nın kendi çalışmasından bazı sonuçlar aşağıdadır. Alibaba, değerlendirmelerin büyük ölçüde Claude Code altyapısı üzerinden yürütüldüğünü belirtmiştir.

Benchmark	Qwen 3.8-Max	Claude Opus 4.8	Fable 5	GPT-5.6 Sol
Terminal Bench 2.1	86.6	84.6	84.6	88.8
SWE-bench Pro	67.7	69.2	80.0	64.6
PaperBench	93.0	80.3	88.8	90.5
GPQA Diamond	92.6	92.0	92.6	94.1
HLE	43.6	45.7	53.3	47.2

Alibaba'nın tablosu yalnızca kazanımları değil, kayıpları da gösterir:

Qwen 3.8-Max, SWE-bench Pro'da Fable 5'in gerisindedir.
HLE'de listelenen tüm modellerin gerisindedir.

Öne çıkan Qwen satırları PaperBench, talimat takibi (IFBench 82.8) ve çok modlu görevlerdir. Ancak Alibaba'nın diğer güçlü sonuçlarının bir bölümü, QwenSWEBench ve CoWorkBench gibi şirket içi benchmark'lara dayanır. Bunlar doğrudan çapraz referans vermek için uygun değildir.

Moonshot tarafında K3'ün lansman tablosu, K3'ün seçili satırlarda Claude Opus 4.8'i geçtiğini; ancak genel olarak Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde kaldığını öne sürer. Bu iddiaları ve sınırlılıklarını Kimi K3 vs Claude Opus 4.8 karşılaştırmamızda ele aldık.

İki satıcı tablosunu yan yana koyabilirsiniz. Ancak farklı donanım, iskele, araç kullanımı ve örnekleme ayarları nedeniyle tablolardan doğrudan “hangi model daha iyi?” sonucu çıkaramazsınız.

Dürüst özet şudur: Her iki satıcı da modelini ajan görevlerinde ABD öncü modelleriyle rekabetçi, bazı seçili alanlarda ise daha iyi gösteriyor. Bu tabloların hiçbiri Qwen 3.8-Max ile Kimi K3 arasında kesin kazananı belirlemez.

Alibaba'nın sonuçları için daha ayrıntılı inceleme: Qwen 3.8 benchmark analizimiz.

Kendi karşılaştırmanızı Apidog'da çalıştırın

Bağımsız hakem yoksa, en faydalı benchmark kendi iş yükünüzde çalıştırdığınız benchmark'tır.

Her iki model de OpenAI uyumlu sohbet tamamlama uç noktaları sunduğu için, Apidog ile yan yana test kurabilirsiniz.

1. İki ortam oluşturun

İlk ortam için:

BASE_URL = <DashScope temel URL'si>
MODEL = qwen3.8-max
API_KEY = <Qwen API anahtarı>

İkinci ortam için:

BASE_URL = <Moonshot temel URL'si>
MODEL = <Kimi K3 model kimliği>
API_KEY = <Moonshot API anahtarı>

2. Tek bir taşınabilir istek tanımlayın

Örneğin OpenAI uyumlu bir sohbet tamamlama isteği:

{
  "model": "{{MODEL}}",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Sen deneyimli bir yazılım mühendisisin. Yanıtı yapılandırılmış JSON olarak döndür."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "{{PROMPT}}"
    }
  ]
}

İstek URL'sini ortam değişkeniyle oluşturun:

{{BASE_URL}}/chat/completions

3. Yapay benchmark yerine gerçek görevinizi kullanın

Ürününüzden veya deponuzdan gerçek bir görev seçin:

Bir hata raporunu analiz etme
Kod inceleme yorumu üretme
Test yazma
Bir API şemasından istemci kodu çıkarma
Uzun bir teknik dokümanı özetleme
Ekran görüntüsündeki arayüzü yorumlama

Aynı istemi iki ortamda çalıştırın. Böylece yalnızca model yanıtını değil, kendi iş akışınızdaki davranışı ölçersiniz.

4. Kontroller ekleyin

Tekrarlanabilir bir test için aşağıdaki kontrolleri ekleyin:

Yanıt şeması doğrulaması
Maksimum gecikme eşiği
Çıktıda gerekli anahtar kelimeler
JSON ayrıştırılabilirliği
Beklenen araç çağrısı veya fonksiyon adı
Boş olmayan yanıt kontrolü

Örnek kontrol mantığı:

pm.test("HTTP durumu 200 olmalı", () => {
  pm.response.to.have.status(200);
});

const body = pm.response.json();

pm.test("Yanıt içeriği bulunmalı", () => {
  pm.expect(body.choices?.[0]?.message?.content).to.exist;
});

5. Akış davranışını inceleyin

SSE akışı kullanıyorsanız, her modelin muhakeme içeriğini ve çıktı tokenlarını nasıl aktardığını da inceleyin. Bu özellikle kullanıcı arayüzünüz düşünce tokenlarını, araç çağrılarını veya kısmi yanıtları işliyorsa önemlidir.

On gerçek istemi iki uç noktada çalıştırmak, çoğu durumda herhangi bir satıcı tablosundan daha faydalı karar verisi üretir.

Karşılaştırmayı kurmak için Apidog'u ücretsiz indirin.

Değerlendirme kartı

Eksen	Bugünkü kazanan	Uyarı
Toplam/aktif parametreler	Qwen 3.8-Max — daha yalın: 2.4T/95B vs 2.8T/104B	Daha küçük olmak tek başına daha iyi veya daha kötü değildir; ağırlıklı olarak hizmet maliyetini etkiler
Bugün açık ağırlıklar	Kimi K3 — Hugging Face'te canlı, 594 GB MXFP4	Qwen ağırlıkları ~10 Ağustos'ta bekleniyor; bu eksen yakında berabere kalabilir
Modalite	Qwen 3.8-Max — metin + görüntü girişi	Video ve uzun belge iddiaları blog demosudur; belgelenmiş API giriş türü değildir
Bağlam penceresi	Qwen 3.8-Max — 1M düz katman, 65.536 maksimum çıktı	K3 limitlerini kullanım durumunuz için Moonshot belgelerinden doğrulayın
Fiyat	Qwen 3.8-Max — $2/$6 vs $3/$15	Varsayılan `xhigh` muhakeme, Qwen'in gerçek çıktı maliyetini artırabilir
Karşılaştırmalar	Karar verilemez	Her iki tablo da satıcı tarafından yürütülmüştür; bağımsız karşılaştırma yoktur
Araç ekosistemi	Berabere	İki model de Anthropic uyumlu uç noktalarla Claude Code tarzı araçlara bağlanır
Vaatler konusunda geçmiş performans	Kimi K3	Ağırlıklar lansmandan 11 gün sonra yayımlandı; Qwen'in sözü hâlâ beklemede

Hangisini ne zaman seçmelisiniz?

Kimi K3'ü seçin, eğer:

Bu hafta kendi donanımınızda ağırlıklara ihtiyacınız varsa
Uyumluluk gereksinimleriniz sabitleyebileceğiniz ve denetleyebileceğiniz bir model gerektiriyorsa
İş yükünüz tamamen metin tabanlıysa
İş yükünüz giriş ağırlıklıysa ve önbellek fiyatlandırması belirleyiciyse

Qwen 3.8-Max'i seçin, eğer:

İş yükünüz görüntü veya belge anlama içeriyorsa
Çok sayıda çıktı tokenı üretiyorsanız
Ajan döngüleri veya kod üretimi çalıştırıyorsanız
Katmanlı fiyatlandırma sürprizi olmadan 1M token bağlam istiyorsanız

Bir hafta bekleyin, eğer:

Bu modellere bakmanızın tek nedeni açık ağırlıklarsa
Qwen'in ağırlıkları söz verildiği gibi yaklaşık 10 Ağustos'ta yayımlanırsa, açıklık farkı kapanacaktır
Kararınız modalite, lisans, fiyat ve kendi değerlendirme sonuçlarınıza kalacaktır

Asıl hikâye, geliştiricilerin üç hafta içinde Çin'den iki güvenilir, düşük maliyetli ve ajan araçlarıyla uyumlu öncü seçeneğe sahip olmasıdır. Hangi modeli seçerseniz seçin, yol haritanızı bir satıcının tablosuna göre belirlemeden önce iki uç noktada kendi istemlerinizi çalıştırın.

SSS

Kimi K3, Qwen 3.8-Max'ten daha mı açık?

Bugün evet. K3 ağırlıkları 27 Temmuz 2026'dan beri Hugging Face'te 594 GB MXFP4 olarak bulunuyor. Qwen 3.8-Max ağırlıkları ise yaklaşık 10 Ağustos için vaat edildi ve henüz indirilemiyor.

Alibaba sözünü yerine getirirse iki model de açık ağırlıklı öncü model olacaktır. O noktada anlamlı farklar lisans koşulları, nicemleme kalitesi ve topluluk desteğine kayar.

Şimdilik yalnızca K3 kendi kendine barındırılabilir. Gereksinimleri görmek için yerel K3 rehberimize bakın.

Kodlama için hangi model daha iyi: Qwen 3.8-Max mi, Kimi K3 mü?

Bunu henüz kimse dürüstçe kesin olarak yanıtlayamaz.

Her iki satıcı da güçlü ajan-kodlama sonuçları yayımlıyor; ancak değerlendirmelerini kendi koşullarında yürüttüler ve bağımsız doğrudan karşılaştırma bulunmuyor.

Alibaba'nın kendi tablosunda bile Qwen 3.8-Max, SWE-bench Pro'da Fable 5'e kaybediyor. Satıcı tabloları bazı kayıpları kabul etse de satıcılar arasında doğrudan karşılaştırılabilir değiller.

Karar vermeden önce iki modeli de kendi deponuzdaki gerçek görevlerde çalıştırın.

Her iki modeli de Claude Code'da kullanabilir miyim?

Evet. İki model de Anthropic uyumlu uç noktalar sunar.

Qwen 3.8-Max için:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://<dashscope-anthropic-endpoint>"
export ANTHROPIC_MODEL="qwen3.8-max"

K3 de Moonshot uç noktası üzerinden aynı yapılandırma desenini destekler.

Bu ortak araç uyumluluğu, iki model arasında A/B testi kurmayı ucuz ve pratik hâle getirir.

Tipik bir ajan iş yükü için hangisi daha ucuz?

Liste fiyatına göre Qwen 3.8-Max daha ucuzdur:

Qwen 3.8-Max: milyon token başına $2 giriş / $6 çıkış
Kimi K3: milyon token başına $3 giriş / $15 çıkış

Ajan döngüleri genellikle çıktı tokenlarına ağırlık verir. Bu nedenle $15 ve $6 arasındaki 2,5 kat fark önemlidir.

İki istisnayı hesaba katın:

K3'ün $0.30 önbellek isabet oranı, iyi önbelleğe alınmış giriş ağırlıklı iş yüklerinde rekabetçi olabilir.
Qwen'in varsayılan xhigh muhakeme seviyesi düşünceyi çıktı olarak faturalandırır; bu nedenle gerçek maliyetler basit token tahminlerinin üzerinde olabilir.

Liste fiyatına değil, kendi giriş/çıkış/önbellek token karışımınıza göre maliyet modeli oluşturun.

Qwen 3.8 vs Qwen 3.7 Max: Gerçekten Ne Değişti?

Tobias Hoffmann — Mon, 03 Aug 2026 07:13:24 +0000

Alibaba, Qwen 3.8-Max’i 2026 Ağustos başında piyasaya sürdü. Üretimde zaten qwen3.7-max kullanıyorsanız, karar yalnızca “yeni model daha iyi” değildir: 3.8-Max ajanlık ve araştırma kıyaslamalarında güçlü kazanımlar, görüntü girişi, daha düşük liste fiyatı ve açık ağırlık sözü getiriyor. Buna karşılık, 3.7-Max’in geçici %50 promosyonu onu bugün token başına daha ucuz yapıyor.

Apidog'u bugün deneyin

Bu yazıda, geçiş kararını üretim ihtiyaçlarınıza göre vermek için performans, fiyat, API uyumluluğu ve test adımlarını karşılaştırıyoruz.

Yeni modelin genel çerçevesi için Qwen 3.8-Max açıklayıcımıza, önceki sürümün arka planı için ise Qwen 3.7'nin neler getirdiğine bakın.

Metodoloji notu: Aşağıdaki kıyaslama skorları, Alibaba’nın resmi Qwen 3.8 sürüm gönderisindeki tablodan alınmıştır. Her iki model aynı satıcı çalıştırmasında değerlendirildiği için sonuçlar kendi içinde karşılaştırılabilir; ancak bağımsız doğrulamalar henüz sınırlıdır. Kodlama satırlarının çoğu Claude Code harness üzerinde, bazıları da Qwen’in kendi ortamında çalıştırılmıştır.

Kısa versiyon

Ne değişti	Qwen 3.7-Max	Qwen 3.8-Max
Terminal Bench 2.1	74.5	86.6
SWE-bench Pro	60.6	67.7
PaperBench	64.8	93.0
IFBench	79.1	82.8
GPQA Diamond	92.4	92.6
HLE	41.4	43.6
Liste fiyatı (1M token)	$2.5 giriş / $7.5 çıkış	$2 giriş / $6 çıkış
Mevcut fiyat	$1.25 giriş / $3.75 çıkış	$2 giriş / $6 çıkış
Görüntü girişi	Hayır	Evet
Açıklanmış mimari	Açıklanmadı	2.4T toplam, 95B aktif MoE
Açık ağırlıklar	Yayınlanmadı	“Gelecek hafta” sözü (~10 Ağustos)
Bağlam penceresi	1M token	1M token

Kıyaslamalar: Nerede anlamlı fark var?

Qwen 3.8-Max’in en büyük kazanımları, uzun süreli ajanlık görevlerinde görülüyor: planlama, araç kullanımı, uygulama ve hata düzeltme içeren iş akışları.

Terminal Bench 2.1: 74.5 → 86.6

Terminal tabanlı ajanlık görevlerinde +12.1 puanlık artış var. Alibaba’nın aynı tablosunda Claude Opus 4.8 ve Fable 5, 84.6 puanda kalıyor. GPT-5.6 Sol ise 88.8 ile lider.

Ne yapmalı? Terminal, CLI, repo yönetimi veya çok adımlı araç çağrısı yapan ajanlar geliştiriyorsanız 3.8-Max’i gerçek görevlerinizde test edin. Bu fark, üretimde hissedilebilecek büyüklükte.

SWE-bench Pro: 60.6 → 67.7

Gerçek dünya yazılım mühendisliği görevlerinde +7.1 puanlık artış var. Bu anlamlı bir ilerleme olsa da Alibaba’nın tablosunda Fable 5, 80.0 puanda.

Ne yapmalı? Önceliğiniz issue çözme, patch üretme ve test düzeltme ise yalnızca genel kıyaslama skoruna göre geçiş yapmayın. Kendi repository’nizdeki gerçek issue setiyle karşılaştırma çalıştırın.

PaperBench: 64.8 → 93.0

En büyük sıçrama burada: yapay zeka araştırma makalelerini yeniden üretme görevlerinde +28.2 puan. Alibaba’nın karşılaştırmasında 3.8-Max bu satırdaki tüm rakiplerin önünde.

Ne yapmalı? Teknik doküman analizi, araştırma tekrarı, deney tasarımı veya uzun zincirli bilimsel muhakeme yapıyorsanız 3.8-Max güçlü bir adaydır.

IFBench: 79.1 → 82.8

Talimat takibinde yaklaşık +3.7 puan iyileşme var. 3.7-Max zaten bu alanda güçlü olduğu için bu, zayıf bir alanı kapatmaktan çok mevcut performansı artırıyor.

GPQA Diamond: 92.4 → 92.6

Pratikte değişiklik yok. Yüksek lisans seviyesindeki bilimsel soru-cevap performansı zaten 3.7-Max için yüksek seviyedeydi.

Ne yapmalı? İş yükünüz çoğunlukla bilgi soruları, bilimsel soru-cevap veya genel yanıt üretimiyse, kalite kazanımı tek başına geçişi zorunlu kılmayabilir.

HLE: 41.4 → 43.6

Humanity’s Last Exam skorunda +2.2 puan artış var. Ancak Alibaba’nın tablosunda Fable 5 53.3, GPT-5.6 Sol ise 47.2 puanda.

Özetle:

Ajanlık ve araştırma: Büyük kazanım
Talimat takibi: Orta düzey iyileşme
Bilgi tabanlı görevler: Neredeyse değişim yok
En zor muhakeme testleri: Rakiplere göre boşluk devam ediyor

Kıyaslama koşum takımları ve ayrıntılı sonuçlar için Qwen 3.8 kıyaslama analizimize bakın.

Mimari: Kapasite ve maliyet planlaması

Qwen 3.8-Max, Qwen 3.5 mimari temeli üzerinde çalışan bir MoE modelidir:

Toplam parametre: 2.4 trilyon
Aktif parametre: Her ileri geçişte 95B
Yaklaşık aktivasyon oranı: %4

Bu fark operasyonel olarak önemlidir. Hesaplama maliyetini 2.4T parametrenin tamamı değil, etkinleştirilen yaklaşık 95B parametre belirler.

Qwen 3.7-Max için Alibaba benzer parametre, uzman sayısı veya aktivasyon oranı bilgileri açıklamamıştı. Buna karşılık, 3.8-Max için Model Studio model dokümantasyonu ve sürüm gönderisi daha açık kapasite bilgileri sağlıyor.

Açık ağırlıklı büyük MoE modelleriyle kıyaslandığında, Kimi K3 toplam 2.8T ve 104B aktif parametreyle çalışıyor. Qwen 3.8-Max her iki ölçütte de daha küçük.

Çok modlu kullanım: Görüntü girişi artık var

Qwen 3.7-Max yalnızca metin modelidir. Qwen 3.8-Max ise yerel görüntü girişi kabul eder.

Alibaba’nın çok modlu tablosundaki öne çıkan skorlar:

MathVision: 95.2
LogicVista: 91.9
OSWorld-Verified: 86.1

3.7-Max için eşdeğer bir çok modlu sütun bulunmuyor; eski model görüntü kabul etmediği için doğrudan karşılaştırma yapılamaz.

Bu özellik özellikle şu iş yüklerinde mimariyi sadeleştirebilir:

Ekran görüntüsü analizi
Belge görsellerinden bilgi çıkarma
UI otomasyonu
Grafik ve diyagram yorumlama
Görsel + metin bağlamı gerektiren destek akışları

Yayın gönderisinde uzun belge ve video anlama örnekleri de yer alıyor. Bunlar belirli API giriş türleri anlamına gelmeyebilir; üretime geçmeden önce API dokümantasyonundaki desteklenen mesaj formatlarını kontrol edin.

Fiyatlandırma: Liste fiyatında ucuz, bugün değil

Qwen 3.8-Max’in liste fiyatı 1M token başına:

Giriş: $2
Çıkış: $6

Qwen 3.7-Max’in liste fiyatı ise:

Giriş: $2.5
Çıkış: $7.5

Yani 3.8-Max, selefinden liste fiyatında yaklaşık %20 daha ucuz.

Ancak 3.7-Max için geçici %50 promosyon uygulanıyor:

Giriş: $1.25
Çıkış: $3.75

Bu promosyonla 3.7-Max, mevcut fiyatlar üzerinden 3.8-Max’ten yaklaşık %38 daha ucuz. Güncel oranları resmi Model Studio fiyatlandırma sayfasından takip edin.

Maliyet hesabında dikkat edilmesi gerekenler

Promosyon kalıcı olmayabilir.

Alibaba promosyonu sınırlı süreli olarak tanımlıyor, ancak bitiş tarihi yayınlamıyor. Uzun vadeli bütçeyi promosyon fiyatına göre planlamayın. Liste fiyatına döndüğünde 3.8-Max daha ucuz seçenektir.
Düşünce tokenları faturayı artırabilir.

Qwen 3.8-Max varsayılan olarak reasoning_effort: xhigh kullanır. Düşünce tokenları çıkış tokenı olarak faturalandırılır; dolayısıyla gerçek istek maliyeti etiket fiyatından daha yüksek olabilir.
Rutin işler için Max gerekmeyebilir.

qwen3.7-plus, $0.4 / $1.6 fiyatıyla daha düşük maliyetli bir seçenek olmaya devam ediyor. Sınıflandırma, çıkarma ve şablon tabanlı üretim gibi görevlerde Max sınıfı model gereksiz maliyet yaratabilir.

Token, önbellek ve görev başına maliyet hesabı için Qwen 3.8 fiyatlandırma rehberimize bakın. Plus ve Max seçimi için de Qwen 3.7 Plus vs Max karşılaştırmasını inceleyin.

Açık ağırlıklar: Max sınıfında ilk kez

Daha önce hiçbir Qwen-Max sınıfı model açık ağırlıklarla yayınlanmadı. Qwen 3.8-Max bu modeli değiştirebilir: Alibaba, Hugging Face ve ModelScope için “gelecek hafta” ağırlık sözü verdi; bu tarih yaklaşık 10 Ağustos’a işaret ediyor.

Bu yazının bağlamındaki tarih olan 3 Ağustos 2026 itibarıyla ağırlıklar indirilebilir değildi. Bu nedenle üretim planınızı mevcut erişime değil, duyurulmuş söze göre değerlendirin.

Açık ağırlıklar yayınlansa bile 2.4T parametreli bir modeli kendi altyapınızda çalıştırmak, nicemleme kullanılsa dahi çok düğümlü bir barındırma projesi olacaktır. Çoğu ekip için pratik etki şunlar olabilir:

Üçüncü taraf sağlayıcılarda daha fazla barındırma seçeneği
Fiyat rekabeti
Tedarik ve uyumluluk seçeneklerinin genişlemesi

Açık ağırlıklar satın alma veya uyumluluk gereksiniminiz için kritikse, bu tek başına 3.8-Max lehine karar sebebi olabilir.

Değişmeyenler

Bağlam penceresi: 1M token

Her iki model de 1M token bağlam penceresi sunuyor. Uzun bağlam, tek başına geçiş nedeni değil.

API erişimi: Aynı temel yol

Her iki model de Alibaba Cloud Model Studio üzerinden OpenAI uyumlu uç noktalarla sunuluyor. Temel geçiş çoğu senaryoda model kimliğini değiştirmekten ibaret:

qwen3.7-max

yerine:

qwen3.8-max

Qwen 3.8-Max ayrıca Anthropic uyumlu bir API yüzeyi de ekliyor. Araç zinciriniz bu protokolü kullanıyorsa, Apidog gibi bir istemciyle hızlıca doğrulama yapabilirsiniz.

Muhakeme kontrolleri: Daha görünür ve yapılandırılabilir

Qwen 3.8-Max’te aşağıdaki parametreler belgelenmiş durumda:

reasoning_effort
- xhigh — varsayılan
- medium
- low
enable_thinking
preserve_thinking

Maliyet ve gecikme kritikse reasoning_effort değerini açıkça ayarlayın. Örneğin, rutin veri çıkarma görevlerinde daha düşük ayarları değerlendirmeniz gerekebilir.

Yükseltmeli misiniz?

Şimdi yükseltin, eğer…

Terminal veya CLI ajanları çalıştırıyorsanız
Çok adımlı araştırma görevleriniz varsa
Teknik makale, deney veya uzun doküman analizi yapıyorsanız
Görüntü girişi gerekiyorsa
Promosyon sonrası maliyet riskini azaltmak istiyorsanız

Terminal Bench’te 74.5 → 86.6 ve PaperBench’te 64.8 → 93.0 artışları, gerçek iş yüklerinde fark yaratabilecek seviyede.

3.7-Max promosyonunda kalın, eğer…

Trafiğiniz ağırlıklı olarak soru-cevap, özetleme veya genel sohbetse
3.7-Max kalite eşiğinizi zaten karşılıyorsa
Görüntü girişi gerekmiyorsa
Kısa vadeli token maliyeti ana önceliğinizse

Promosyon fiyatı olan $1.25 / $3.75, bugün iki Max modeli arasındaki en düşük token maliyetidir. Ancak fiyat değişimlerini aylık olarak takip edin; promosyon bittiğinde geri dönüş seçeneğiniz 3.7-Max’in liste fiyatı değil, $2 / $6 liste fiyatıyla 3.8-Max olabilir.

Qwen3.7-Plus kullanın, eğer…

Maliyet önceliğinizse
İşleriniz rutin sınıflandırma, yapılandırılmış çıkarma veya şablonlu üretimse
Max sınıfı muhakeme ve ajanlık yeteneğine ihtiyacınız yoksa

Qwen 3.7 Plus, $0.4 / $1.6 fiyatıyla 3.8-Max’e göre giriş tarafında yaklaşık 5 kat daha ucuzdur.

Geçişten önce gerçek iş yükünüzde test edin

Satıcı kıyaslamaları faydalıdır, ancak kendi istemleriniz, araç çağrılarınız, veri formatlarınız ve kalite metrikleriniz için garanti değildir.

En düşük riskli yaklaşım, iki modeli aynı istek setinde yan yana çalıştırmaktır.

Önerilen test planı

Model Studio’nun OpenAI uyumlu uç noktasına bağlanın.
Aynı koleksiyon için iki ortam tanımlayın.
Tek fark olarak model kimliğini değiştirin:
- Ortam A: qwen3.7-max
- Ortam B: qwen3.8-max
Temsilî üretim isteklerinizi çalıştırın.
Şunları karşılaştırın:
- Yanıt kalitesi
- Görev başarı oranı
- Gecikme
- Giriş ve çıkış token tüketimi
- Düşünce token maliyeti
- Araç çağrısı doğruluğu
Sonuçları tekrar çalıştırılabilir test senaryoları olarak kaydedin.

Apidog içinde aynı koleksiyonu iki ortamla kullanarak model kimliğini hızlıca değiştirebilir, sonuçları karşılaştırabilir ve fiyat ya da model güncellemeleri sonrası aynı testleri yeniden çalıştırabilirsiniz.

Bu yaklaşım, “yükseltmeli miyiz?” sorusunu soyut kıyaslama tartışmasından ölçülebilir bir üretim kararına dönüştürür. Üretim yapılandırmanızı değiştirmeden önce Apidog’u ücretsiz indirin ve kendi trafiğinizle karşılaştırma yapın.

SSS

Qwen 3.8-Max, Qwen 3.7-Max’ten daha mı ucuz?

Liste fiyatında evet:

Qwen 3.8-Max: $2 / $6
Qwen 3.7-Max: $2.5 / $7.5

Mevcut promosyon fiyatında ise hayır:

Qwen 3.7-Max: $1.25 / $3.75
Qwen 3.8-Max: $2 / $6

3.7-Max promosyonunun yayınlanmış bitiş tarihi yok. Ayrıntılı maliyet hesabı için Qwen 3.8 fiyatlandırma rehberini inceleyin.

`qwen3.7-max` modelinden `qwen3.8-max` modeline geçmek için kod değişikliği gerekir mi?

Temel kullanım için genellikle hayır. Her iki model de aynı OpenAI uyumlu Model Studio uç noktalarıyla çalışır; çoğu durumda model ID değişikliği yeterlidir.

Ancak şunları kontrol edin:

reasoning_effort değerini açıkça ayarlayın.
Varsayılan xhigh ayarının maliyet etkisini ölçün.
Görüntü gönderiyorsanız yalnızca 3.8-Max’in desteklediği görüntü mesaj formatını kullanın.
Araç çağrısı ve yapılandırılmış çıktı davranışını kendi şemalarınızda test edin.

Qwen 3.7-Max açık ağırlıklara sahip mi?

Hayır. Qwen 3.7-Max için açık ağırlık yayınlanmadı ve Alibaba bu yönde bir plan açıklamadı.

Qwen 3.8-Max, açık ağırlıkları vaat edilen ilk Max sınıfı Qwen modelidir. Duyuruya göre Hugging Face ve ModelScope erişimi yaklaşık 10 Ağustos 2026’da bekleniyordu; 3 Ağustos itibarıyla indirilebilir değildi.

Qwen 3.8-Max, Claude veya GPT’den daha mı iyi?

Göreve bağlıdır ve mevcut rakamların Alibaba’nın kendi ölçümleri olduğunu unutmamak gerekir.

Alibaba’nın tablosuna göre Qwen 3.8-Max:

Terminal Bench 2.1’de Opus 4.8 ve Fable 5’in önünde
PaperBench ve IFBench’te lider
SWE-bench Pro’da Fable 5’in gerisinde
HLE’de üst düzey rakiplerin gerisinde

Bağımsız kıyaslama sonuçları sınırlı olduğu için, nihai kararı kendi iş yükünüzde yaptığınız testler ve üçüncü taraf değerlendirmelerle destekleyin.

Qwen 3.8 Kodlama için: 16 Günlük Otonom Çalışmalar ve Claude Kod Entegrasyonu

Tobias Hoffmann — Mon, 03 Aug 2026 06:50:44 +0000

Çoğu model lansmanı kodlama yeteneğini HumanEval puanları veya basit algoritma örnekleriyle gösterir. Alibaba ise Qwen 3.8-Max için farklı bir iddia öne sürüyor: modelin haftalar süren bir yazılım projesini planlayabilmesi, sorun açabilmesi, pull request birleştirebilmesi ve insan müdahalesi olmadan özellik gönderebilmesi.

Apidog'u bugün deneyin

Bu yazıda Alibaba'nın yayınladığı üç kodlama demosunu, arkasındaki kıyaslama sonuçlarını ve qwen3.8-max modelini Claude Code, Codex, Qoder, Qwen Code ve OpenClaw ile kullanmak için gereken yapılandırmaları ele alacağız. Ayrıca modelin ürettiği API kodunu nasıl test edip güvenli şekilde doğrulayabileceğinizi göreceksiniz.

Model hakkında genel bir başlangıç için Qwen 3.8 nedir? yazısına bakabilirsiniz: toplam 2.4T parametre, 95B aktif parametre ve 1M token bağlam penceresi sunuluyor. Bu makale kodlama kullanımına odaklanır. Bilgiler 3 Ağustos 2026 itibarıyla geçerlidir.

Alibaba'nın Aslında İddia Ettiği Şey

Resmi Qwen 3.8 sürüm gönderisinde, model yalnızca kod parçası üreten bir araç olarak değil; uzun süreli mühendislik görevlerini planlayan, yürüten, hatalardan toparlanan ve incelenebilir çıktı üreten bir ajan olarak konumlandırılıyor.

Bu iddiayı ilginç yapan üç nokta var:

Demolar uzun sürüyor. On altı günlük çalışma; hata kurtarma, bağlam yönetimi ve görev sapması gibi ajan davranışlarını kısa benchmark koşularından daha iyi görünür kılıyor.
Bir demo herkese açık. Commit'leri, sorunları ve pull request'leri doğrudan inceleyebilirsiniz.
Claude Code deney düzeneği kullanılmış. Alibaba, kıyaslamalarının çoğunu Claude Code üzerinden çalıştırdığını ve yapılandırmayı paylaştığını belirtiyor.

Buradaki tüm skorlar ve demo sonuçları Alibaba'nın kendi lansman materyallerinden gelir. Ağustos 2026 başı itibarıyla bağımsız doğrulama yoktur. Sonuçları kesin hüküm yerine satıcı demoları olarak değerlendirin.

Üç Kodlama Tanıtımı

oh-my-cli: 16 Günlük Otonom Geliştirme

Alibaba'nın öne çıkan demosunda Qwen 3.8-Max, bir komut satırı aracı geliştirmek üzere çalıştırıldı. 30 Temmuz itibarıyla çalışma 16 gün sürmüş; modelin açtığı, üzerinde çalıştığı ve kapattığı işler kapsamında şu çıktılar oluşmuş:

265 commit
127 pull request
151 sorun

Depo herkese açık: qwen-code-dev-bot/oh-my-cli.

Bu depoyu değerlendirirken yalnızca commit sayısına bakmayın. Şunları kontrol edin:

PR gerçekten ilişkilendirildiği sorunu çözüyor mu?
Sorunlar gerçek ihtiyaçlardan mı oluşuyor, yoksa aktivite üretmek için mi açılmış?
Model regresyonları nasıl ele alıyor?
Testler, hata senaryoları ve dokümantasyon değişiklikle uyumlu mu?
Commit'ler anlamlı ve geri alınabilir mi?

Uzun süreli ajan değerlendirmelerinde bu inceleme, tek bir benchmark skorundan daha fazla bilgi sağlar.

Makale Çoğaltma Çalışması: Araştırma Kodu

İkinci demo, sıfırdan bir makine öğrenimi araştırma makalesini çoğaltmaya odaklanıyor. Alibaba'nın verilerine göre çalışma:

Yaklaşık 125 saat sürdü
Yaklaşık 7.600 satır kod üretti
33 GPU eğitim turu gerçekleştirdi

Alibaba'ya göre model, makaledeki 6 bulguyu çoğalttı ve AIME24 için raporlanan sonucu 2.7 puan geçti.

Araştırma kodunda başarısızlık noktaları genellikle farklıdır:

Eksik veya belirsiz hiperparametreler
Bozulan eğitim ortamları
Sessiz veri işleme hataları
Yanlış metrik uygulamaları
Saatler sonra fark edilen geçersiz eğitim koşuları

Bu nedenle 33 eğitim turu sonunda eşleşen sonuçlar elde edildiği iddiası, basit kod tamamlama senaryolarından daha iddialıdır. Bu demo, aşağıda yer alan PaperBench sonucu ile de uyumludur.

Tianchi Yarışması: İnsan Ekiplerine Karşı 24 Saat

Üçüncü demo, Qwen 3.8-Max'i Alibaba'nın Tianchi platformundaki canlı bir veri bilimi yarışmasına yerleştiriyor. Modelin 24 saat içinde:

45 gönderim yaptığı,
her sonuçtan sonra yaklaşımını yinelediği,
0.853 doğruluk skoruna ulaştığı,
526 insan ekibinin 458'ini geçtiği

belirtiliyor.

Model yarışmayı kazanmadı; ancak katılımcıların yaklaşık %87'sini geçti. Bu demo, özellikle geri bildirim döngüsü içeren işler için dikkat çekici: her gönderimin skoru, sonraki denemenin yönünü belirliyor.

Buradaki önemli uyarı şu: Tianchi Alibaba'nın kendi platformu. Demo gerçek olabilir, ancak ortam satıcının kontrolünde.

Demoların Arkasındaki Kodlama Kıyaslamaları

Alibaba'nın yayınladığı tabloda kodlama ile ilgili üç temel satır bulunuyor:

Kıyaslama	Qwen 3.8-Max	En iyi rakip — Alibaba'nın tablosuna göre
Terminal Bench 2.1	86.6	88.8 — GPT-5.6 Sol
SWE-bench Pro	67.7	80.0 — Fable 5
PaperBench	93.0	90.5 — GPT-5.6 Sol

Bu sonuçları kullanırken görev türüne göre karar verin:

Terminal Bench 2.1: 86.6

Terminal tabanlı ajan görevlerinde güçlü bir sonuç. Alibaba'nın tablosunda Claude Opus 4.8 ve Fable 5'in 84.6 skorunun üzerinde. oh-my-cli demosuyla en doğrudan ilişkili metrik bu.
SWE-bench Pro: 67.7

Depo ölçekli hata düzeltmede lider değil. Aynı tabloda Fable 5'in 80.0 aldığı belirtiliyor. “Bu kod tabanındaki hatayı bul ve düzelt” türü işler ana kullanım alanınızsa, bu farkı kendi deponuzda test etmelisiniz.
PaperBench: 93.0

Alibaba'nın en güçlü kodlama sonucu. Araştırma kodu ve makale çoğaltma demosunu destekleyen benchmark olarak sunuluyor.

Kritik ayrıntı: Alibaba, rakip modeller dahil olmak üzere birçok kodlama benchmark'ını Claude Code deney düzeneğiyle çalıştırdığını belirtiyor. Ajan benchmark'larında kullanılan araç zinciri, istemci davranışı ve prompt düzeni sonuçları etkileyebilir. Bu nedenle tabloyu tek bir veri noktası olarak ele alın.

Bugün Qwen 3.8 ile Nasıl Kod Yazılır?

Qwen 3.8-Max, Alibaba Cloud Model Studio üzerinden genel kullanıma açık olarak sunuluyor. Başlamak için home.qwencloud.com üzerinden bir DashScope API anahtarına ihtiyacınız var.

Resmi Model Studio fiyatlandırmasına göre:

1 milyon giriş tokeni: 2 ABD Doları
1 milyon çıktı tokeni: 6 ABD Doları

Fiyatlar 1M bağlam boyunca sabit olarak belirtiliyor. Ayrıntılar için resmi Model Studio fiyatlandırma sayfasına bakın.

Claude Code

Claude Code'u Qwen 3.8-Max'e yönlendirmek için Anthropic uyumlu uç noktayı kullanın:

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/apps/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-dashscope-api-key
export ANTHROPIC_MODEL=qwen3.8-max

Ardından Claude Code'u normal şekilde başlatın.

Bu yaklaşım, Alibaba'nın kıyaslamalarında kullandığını belirttiği deney düzeneğine en yakın kurulumdur. İlk denemenizi küçük ve doğrulanabilir bir görevle yapın:

1. Bu depodaki testleri çalıştır.
2. Başarısız testleri sınıflandır.
3. Önce çözüm planını çıkar.
4. Yalnızca ilgili dosyalarda değişiklik yap.
5. Testleri tekrar çalıştır ve sonuçları özetle.

Codex

Codex için sağlayıcı tanımını yapılandırma dosyanıza ekleyin:

model = "qwen3.8-max"
model_provider = "qwencloud"

[model_providers.qwencloud]
name = "QwenCloud"
base_url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
env_key = "DASHSCOPE_API_KEY"
context_window = 1000000

Ardından API anahtarını ortam değişkeni olarak ayarlayın:

export DASHSCOPE_API_KEY=your-dashscope-api-key

Bu kurulum Anthropic yerine OpenAI uyumlu uç noktayı kullanır.

Qoder, Qwen Code ve OpenClaw

Diğer resmi seçenekler için temel kurulum yaklaşımı şöyledir:

Qoder CLI: Model olarak qwen3.8-max seçin. Alibaba'nın birinci taraf ajan kodlama aracı olduğu için kurulum bir model seçimiyle tamamlanır.
Qwen Code: DASHSCOPE_API_KEY ortam değişkenini ayarlayın ve qwen3.8-max modelini seçin.
OpenClaw: Resmi yapılandırmada model kimliği ile birlikte maxTokens değeri 65536 olarak ayarlanır.

Tam ve güncel yapılandırmalar için lansman gönderisindeki resmi talimatları tercih edin.

`reasoning_effort` Ayarını Göreve Göre Seçin

Qwen 3.8-Max şu reasoning_effort seviyelerini destekler:

xhigh — varsayılan
medium
low

Kodlama işlerinde bu parametreyi görevin karmaşıklığına göre seçin.

Görev türü	Önerilen ayar
Çok dosyalı refactor	`xhigh`
Karmaşık hata ayıklama	`xhigh`
Planlama gerektiren ajan görevi	`xhigh`
Basit yeniden adlandırma	`low`
Docstring veya format güncellemesi	`low`
Mekanik kod dönüşümleri	`low`

Örneğin, yalnızca isim değiştiren bir görev için xhigh kullanmak maliyeti artırabilir. Düşünme tokenleri çıktı tokeni olarak ücretlendirilir; yani milyon token başına 6 ABD Doları fiyatlandırmasına dahildir.

Qwen 3.8-Max göreviniz için gereğinden büyükse, özel kodlama işleri için Qwen3 Coder serisini veya daha hızlı seçenek için Qwen3 Coder Flash modelini değerlendirebilirsiniz. Alternatif açık ağırlıklı seçeneklerden biri için Kimi K3'ün kodlama yaklaşımına bakın.

Modelin Oluşturduklarını Test Etme: Apidog Adımı

Bir kodlama ajanının kod üretmesi, ürettiği API çağrılarının doğru olduğu anlamına gelmez. Kod derlenebilir; ancak yine de:

yanlış uç noktaya istek atabilir,
429 Too Many Requests yanıtlarını yanlış işleyebilir,
hatalı istek gövdesi gönderebilir,
yetkilendirme akışında başarısız olabilir,
üretim verisini beklenmedik şekilde değiştirebilir.

Bu riski azaltmak için iki uygulamayı çalışma akışınıza ekleyin.

1. Üretilen Kodun Çağırdığı Uç Noktaları Test Edin

Qwen 3.8-Max bir API istemcisi veya servis iskeleti oluşturduğunda, ilgili API spesifikasyonunu Apidog'a aktarın ve uç noktaları doğrudan çalıştırın.

Kontrol listeniz şunları içermeli:

Başarılı istekler
Yetkilendirme hataları
Geçersiz istek gövdeleri
Eksik zorunlu alanlar
Sınır değerler
Sayfalama davranışı
Hız limiti yanıtları
Timeout ve ağ hataları

Modelin API kullanımını değerlendirmek istiyorsanız, Qwen 3.8 API kılavuzu hem OpenAI hem Anthropic uyumlu kurulumları kapsar. Apidog ile iki protokol biçimini, akış yanıtlarını ve muhakeme davranışlarını yan yana test edebilirsiniz.

2. Uzun Ajan Çalışmalarında Gerçek API Yerine Mock Kullanın

Uzun süre çalışan ajanları doğrudan üretim API'lerine bağlamayın. Bu yaklaşım şunlara yol açabilir:

Beklenmeyen hız limiti tüketimi
Gerçek verinin değiştirilmesi
Tekrarlanan çağrılardan doğan maliyetler
Hatalı entegrasyonların üretime ulaşması

Apidog mock sunucuları ile ajanınıza gerçekçi API yanıtları sağlayabilirsiniz.

Önerilen akış:

API spesifikasyonunuzu Apidog'a aktarın.
Gerekli başarı ve hata yanıtları için mock örnekleri oluşturun.
Ajanın temel URL'sini mock sunucu URL'sine yönlendirin.
Ajanın ürettiği kodu ve test sonuçlarını inceleyin.
İnsan incelemesinden sonra gerçek temel URL'ye geçin.

Mock sunucuyu birkaç dakikada kurmak için Apidog'u ücretsiz indirin.

Kodlama modeline verdiğiniz özerklik arttıkça, API katmanı daha önemli bir kontrol yüzeyi haline gelir. Her commit'i anlık inceleyemeyebilirsiniz; ancak kodun hangi servislerle konuşabileceğini ve hangi yanıtları alacağını kontrol edebilirsiniz.

Sıkça Sorulan Sorular

Qwen 3.8 kodlama için iyi mi?

Alibaba'nın yayınladığı verilere göre model, ajan tabanlı ve araştırma odaklı kodlama görevlerinde güçlü sonuçlar gösteriyor:

Terminal Bench 2.1: 86.6
PaperBench: 93.0

Depo ölçekli hata düzeltmede ise SWE-bench Pro skoru 67.7; aynı tabloda Fable 5 için 80.0 belirtiliyor.

Pratik yorum: uzun vadeli otonom görevler ve araştırma tarzı çalışmalar için dikkat çekici; klasik repository hata düzeltmede lider olduğu henüz gösterilmiş değil. Sonuçlar satıcı tarafından yayınlandığı için kendi kod tabanınızda doğrulama yapın.

Qwen 3.8'i Claude Code'da kullanabilir miyim?

Evet. Şu değişkenleri ayarlayın:

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/apps/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-dashscope-api-key
export ANTHROPIC_MODEL=qwen3.8-max

Alibaba bu yapılandırmayı resmi olarak yayınladı ve kodlama benchmark'larının çoğunu Claude Code deney düzeneğiyle çalıştırdığını belirtti.

Qwen 3.8 ile kodlama ne kadara mal olur?

Belirtilen fiyatlandırma:

1 milyon giriş tokeni: 2 ABD Doları
1 milyon çıktı tokeni: 6 ABD Doları

Düşünme tokenleri çıktı tokeni olarak ücretlendirilir. Varsayılan xhigh muhakeme seviyesi daha fazla çıktı tokeni üretebileceğinden, uzun ajan oturumları için ek bütçe planlayın.

Karşılaştırmalı maliyet bilgileri için Qwen 3.8 benchmark analizi yazısına bakabilirsiniz.

16 günlük oh-my-cli çalışması gerçekten otonom muydu?

Bu, Alibaba'nın iddiasıdır. Ancak çoğu satıcı demosundan farklı olarak çıktıyı doğrudan inceleyebilirsiniz: qwen-code-dev-bot/oh-my-cli deposu, 30 Temmuz 2026 itibarıyla 265 commit, 127 PR ve 151 sorun içeriyor.

Gerçek değerlendirme için depoyu klonlayın, PR'ları inceleyin, testleri çalıştırın ve değişikliklerin sorunları gerçekten çözüp çözmediğini kontrol edin.