Claude Opus 4.6
claude-opus-4-6
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
60/100
Context
200K
Tier
power
o3-mini
o3-mini
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
78/100
Context
200K
Tier
smart
DERİN ANALİZ
Claude Opus 4.6 ile o3-mini Karşılaştırması: Detaylı İnceleme
Claude Opus 4.6 Anthropic tarafından geliştirilen flagship seviyeli bir dil modelidir; 200K token bağlam penceresiyle coding alanında öne çıkar. o3-mini OpenAI'ın mid-range seviyeli modeli 200K token bağlamı destekler ve reasoning alanında güçlü performans gösterir.
o3-mini, bu karşılaştırmada daha maliyet etkin seçenektir — tipik bir prompt/tamamlama karışımında Claude Opus 4.6'den yaklaşık %81 daha ucuzdur. Claude Opus 4.6, 1M input token başına $5.00 ve 1M output token başına $25.00 ücret alır. o3-mini ise input için $1.10/M, output için $4.40/M fiyatlandırır.
Bağımsız benchmark değerlendirmelerinde Claude Opus 4.6, o3-mini'ın kodlamada 90/100 ve muhakemede 97/100 puanlarına karşın kodlamada 100/100 ve muhakemede 98/100 ile öne geçiyor.
Claude Opus 4.6, 200K tokenla daha büyük bağlam penceresini destekler; bu özellik uzun belge analizi ve büyük kod tabanları için avantajlıdır. Gecikme hassas uygulamalar için o3-mini, 78/100 hız puanıyla Claude Opus 4.6'in 60/100 puanının önündedir.
Maliyet verimliliği öncelikse o3-mini'i, maksimum performans gerekiyorsa Claude Opus 4.6'i tercih edin. Genel benchmark skorlarında Claude Opus 4.6 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 Opus 4.6
$330.00/ay
$3,960.00/yıl
o3-mini
$62.70/ay
$752.40/yıl
Yıllık Tasarruf
$3,207.60 yıllık tasarruf
o3-mini daha ucuz · $267.30/ay
Deep-Dive Audit — Claude Opus 4.6 & o3-mini
Cerrahi Denetliyoruz: Mantıksal Muhakeme
3 YILLIK STRATEJİK KAYIP PROJEKSİYONU
$841.14
Optimizasyon protokolleri uygulanmazsa mevcut model tercihi nedeniyle yıllık $280.38 sermaye kaybı yaşanacaktır.
VERİMLİLİK SKORU
98%
Seçilen model bu kategoride 98 benchmark skoru alıyor.
KATEGORİK FARK
LİDER
Bu kategoride pazar liderisiniz
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
%78
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 Opus 4.6 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 $23.37 tasarruf edilebilir."
3-Katmanlı Akıllı Yönlendirme Mimarisi
YÖNLENDİRME İLE %78 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 $3,364.56 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 4.6SEÇİLİLİDER | 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 Sonnet | 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