Claude Code, geliştiricilere yönelik yeni "Hızlı Mod" özelliğini araştırma önizlemesi olarak sundu. Bu mod, temel olarak aynı Opus 4.6 modelini kullanmasına rağmen, API yapılandırmasını hız odaklı hale getirerek yanıt sürelerini önemli ölçüde kısaltmayı hedefliyor. Kalite ve yetenekler değişmezken, özellikle hızlı yineleme veya canlı hata ayıklama gibi etkileşimli çalışmalarda geliştiricilerin verimliliğini artırmak için tasarlanmıştır. Kullanıcılar, Claude Code CLI veya VS Code Uzantısı'nda /fast komutunu kullanarak ya da kullanıcı ayarlarında "fastMode": true değerini ayarlayarak bu modu kolayca etkinleştirebilirler.
Hızlı Mod, Pro, Max, Team ve Enterprise gibi tüm Claude Code abonelik planlarında ve Claude Console üzerinden kullanılabilir. Ancak, abonelik planlarındaki kullanıcılar için bu özellik, ek kullanım (extra usage) kapsamında sunulmakta olup, standart abonelik limitlerine dahil değildir. Fiyatlandırma, standart Opus 4.6'ya göre daha yüksek token başına maliyetle başlar; örneğin, 200K token altı girişler için 30$/MTok, çıkışlar için 150$/MTok gibi. Bu nedenle, Hızlı Mod'u kullanırken maliyet-hız dengesini iyi değerlendirmek önemlidir. Özellikle hızlı yanıtların maliyetten daha kritik olduğu kod değişikliklerinde hızlı yineleme, canlı hata ayıklama oturumları ve zaman kısıtlı projeler için idealdir.
Öte yandan, uzun süreli otonom görevler, toplu işlem veya sürekli entegrasyon/sürekli dağıtım (CI/CD) süreçleri gibi hızın daha az önemli olduğu veya maliyet hassasiyetinin yüksek olduğu durumlarda Hızlı Mod'un kullanılması önerilmez. Ayrıca, Hızlı Mod'un Amazon Bedrock, Google Vertex AI veya Microsoft Azure Foundry gibi üçüncü taraf bulut sağlayıcılarında mevcut olmadığını ve hesabınızda ek kullanımın etkinleştirilmiş olması gerektiğini unutmamak gerekir. Bu özellik, geliştiricilere etkileşimli AI destekli geliştirme süreçlerinde daha fazla esneklik ve hız sunarak iş akışlarını optimize etme potansiyeli taşıyor.
Claude Code'un Hızlı Mod'u, yapay zeka destekli geliştirme süreçlerinde etkileşimli çalışmalarda yanıt hızını önceliklendirerek geliştirici verimliliğini artırmayı amaçlıyor.