Claude 3.5 Sonnet
claude-3-5-sonnet
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
95/100
Context
200K
Tier
smart
Claude 3.7 Sonnet
claude-3-7-sonnet
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
88/100
Context
200K
Tier
smart
DERİN ANALİZ
Claude 3.5 Sonnet ile Claude 3.7 Sonnet Karşılaştırması: Detaylı İnceleme
Claude 3.5 Sonnet Anthropic tarafından geliştirilen mid-range seviyeli bir dil modelidir; 200K token bağlam penceresiyle coding alanında öne çıkar. Claude 3.7 Sonnet Anthropic'ın mid-range seviyeli modeli 200K token bağlamı destekler ve coding alanında güçlü performans gösterir.
Claude 3.5 Sonnet, bu karşılaştırmada daha maliyet etkin seçenektir — tipik bir prompt/tamamlama karışımında Claude 3.7 Sonnet'den yaklaşık %0 daha ucuzdur. Claude 3.5 Sonnet, 1M input token başına $3.00 ve 1M output token başına $15.00 ücret alır. Claude 3.7 Sonnet ise input için $3.00/M, output için $15.00/M fiyatlandırır.
Bağımsız benchmark değerlendirmelerinde Claude 3.7 Sonnet, Claude 3.5 Sonnet'ın kodlamada 96/100 ve muhakemede 93/100 puanlarına karşın kodlamada 97/100 ve muhakemede 95/100 ile öne geçiyor.
Claude 3.5 Sonnet, 200K tokenla daha büyük bağlam penceresini destekler; bu özellik uzun belge analizi ve büyük kod tabanları için avantajlıdır. Gecikme hassas uygulamalar için Claude 3.5 Sonnet, 95/100 hız puanıyla Claude 3.7 Sonnet'in 88/100 puanının önündedir.
Maliyet verimliliği öncelikse Claude 3.5 Sonnet'i, maksimum performans gerekiyorsa Claude 3.7 Sonnet'i tercih edin. Genel benchmark skorlarında Claude 3.7 Sonnet öne çıkıyor. Her iki modelin de farklı güçlü yönleri vardır — tam token hacminiz için yukarıdaki interaktif hesap makinesini kullanın.
Benchmark Karşılaştırması
5 kategoride birebir karşılaştırma — resmi değerlendirmelerden alınmıştır
Kodlama
Mantıksal Muhakeme
Veri Ayıklama
Yaratıcılık
Görsel Analiz
Hız Puanı
Bağlam Penceresi
Token Nedir?
Modeller kelimeleri değil, token'ları işler.
Bir token, İngilizce metinde yaklaşık 4 karaktere (~¾ kelime) denk gelir. API faturanız milyon token başına ücretlendirilir — bunu anlamak maliyetinizi doğrudan düşürür.
Kısa cümle
"Merhaba, dünya!"
İş e-postası
Tipik bir e-posta (~200 kelime)
Kod dosyası
50 satır Python kodu
Token kullanımınızı nasıl ölçersiniz
response.usage.total_tokensHer API yanıtı bir usage nesnesi içerir. Aylık toplamı bulmak için tüm çağrılardaki total_tokens değerlerini toplayın, ardından aşağıdaki hesaplayıcıyı kullanın.
Maliyet Hesaplayıcı
Gerçek aylık token kullanımınızı girerek tasarrufu görün
Hazır Senaryolar
Claude 3.5 Sonnet
$198.00/ay
$2,376.00/yıl
Claude 3.7 Sonnet
$198.00/ay
$2,376.00/yıl
Deep-Dive Audit — Claude 3.5 Sonnet & Claude 3.7 Sonnet
Cerrahi Denetliyoruz: Mantıksal Muhakeme
3 YILLIK STRATEJİK KAYIP PROJEKSİYONU
$409.14
Optimizasyon protokolleri uygulanmazsa mevcut model tercihi nedeniyle yıllık $136.38 sermaye kaybı yaşanacaktır.
VERİMLİLİK SKORU
93%
Seçilen model bu kategoride 93 benchmark skoru alıyor.
KATEGORİK FARK
5 puan
Liderden Uzaklık
Rekabetçi Konum Analizi
Kaynak: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Kategorik Şampiyon: Claude Opus 4.6
MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre Claude Opus 4.6, Mantıksal Muhakeme görevleri için optimum dengeyi sunar.
Pazar Skoru
%98
Tasarruf Oranı
%63
Operasyonel Reçete
- Token verimliliği için model cascade (kademeli yapı) aktif edilmelidir.
- Analiz edilen complex_reasoning verileri yerel önbellek (cache) ile optimize edilebilir.
MALİYET_DENETİM_EYLEMİ
Aşırı Model Tespit Edildi
"Claude 3.5 Sonnet bu görev tipi için fazla maliyetli. Claude Opus 4.6 bu kategoride 98 puan alırken çok daha ucuza çalışıyor."
Kategorik Alternatif Fırsatı
"Claude Opus 4.6, MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre bu kategoride 98 puanla lider konumda."
Atalet Vergisi Tespit Edildi
"Trafiğin %85'i daha ucuz modellere yönlendirilebilir. Fast tier (DeepSeek V3) ve Smart tier (o3-mini) ile aylık $11.37 tasarruf edilebilir."
3-Katmanlı Akıllı Yönlendirme Mimarisi
YÖNLENDİRME İLE %63 TASARRUFDeepSeek V3
IQ Skoru: 91/100
$30.24/yıl
o3-mini
IQ Skoru: 97/100
$277.20/yıl
Claude Opus 4.6
IQ Skoru: 98/100
$648.00/yıl
Katmanlı yönlendirme olmadan tüm trafik en pahalı modele gönderilir — bu 'Atalet Vergisi' yılda $1,636.56 gereksiz maliyet yaratır. Kademeli yönlendirme bu israfı ortadan kaldırır.
Mantıksal Muhakeme — Model Maliyet / Kalite Matrisi
Kaynak: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Model | Benchmark Skoru | Input (M token) | Output (M token) | Yıllık Maliyet* | Değer Endeksi |
|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 4.6LİDER | 98/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 1/100 |
o3-mini | 97/100 | $1.10 | $4.40 | $66.00 | 6/100 |
DeepSeek R1 | 97/100 | $0.55 | $2.19 | $32.88 | 12/100 |
GPT-5.2 Chat | 96/100 | $1.75 | $14.00 | $189.00 | 2/100 |
Claude 3.7 Sonnet | 95/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
Claude 3.5 SonnetSEÇİLİ | 93/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
GPT-4.1 | 93/100 | $2.00 | $8.00 | $120.00 | 3/100 |
DeepSeek V3 | 91/100 | $0.14 | $0.28 | $5.04 | 75/100 |
Claude 3 Opus | 90/100 | $15.00 | $75.00 | $1,080.00 | 0/100 |
GPT-4o | 90/100 | $2.50 | $10.00 | $150.00 | 3/100 |
Gemini 3.1 Pro | 89/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 2/100 |
Gemini 2.0 Pro | 88/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 5/100 |
Llama 3.1 405B | 88/100 | $2.70 | $2.70 | $64.80 | 6/100 |
Gemini 1.5 Pro | 87/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 5/100 |
Mistral Large 2 | 86/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 4/100 |
DeepSeek V3.2 | 83/100 | $0.26 | $0.38 | $7.68 | 45/100 |
Gemini 2.0 Flash | 81/100 | $0.10 | $0.40 | $6.00 | 56/100 |
Claude 3.5 Haiku | 80/100 | $0.80 | $4.00 | $57.60 | 6/100 |
Llama 3 70B | 79/100 | $0.65 | $2.75 | $40.80 | 8/100 |
GPT-4o Mini | 78/100 | $0.15 | $0.60 | $9.00 | 36/100 |
Gemini 1.5 Flash | 76/100 | $0.07 | $0.30 | $4.50 | 70/100 |
GPT-5 NanoEN İYİ DEĞ. | 72/100 | $0.10 | $0.15 | $3.00 | 100/100 |
Claude 3 Haiku | 70/100 | $0.25 | $1.25 | $18.00 | 16/100 |
* Girilen token hacmi için yıllık maliyet — Değer Endeksi = Benchmark Skoru / Aylık Maliyet (yüksek = iyi)
// iOPTERA Surgical Routing Wrapper
const auditModel = async (prompt: string) => {
const complexity = measureComplexity(prompt);
// Tactical Cascade Logic
if (complexity < 0.45) {
// Redirect simple tasks to efficient model
return await llm.call("iOPTERA Optimization", prompt);
}
// High-latency routing for complex reasoning
return await llm.call("Claude Opus 4.6", prompt);
};İlgili Karşılaştırmalar
En iyi seçeneği bulmak için benzer model çiftlerini keşfedin