Denetime Dön
OPTERA LABS

GPT-4o Mini VS GPT-5.6 Luna

2026 Maliyet ve Performans Karşılaştırması
Model A · OpenAI

GPT-4o Mini

gpt-4o-mini

Zeka Skoru78%
Maliyet / 1M Token$0.29

%70 giriş · %30 çıkış karışımı

Değer Endeksi(skor÷maliyet)
273.7

Yüksek = daha iyi değer

Hız

97/100

Bağlam

128K

Seviye

fast

Model B · OpenAI

GPT-5.6 Luna

gpt-5-6-luna

Zeka Skoru85%
Maliyet / 1M Token$0.50

%70 giriş · %30 çıkış karışımı

Değer Endeksi(skor÷maliyet)
170.0

Yüksek = daha iyi değer

Hız

98/100

Bağlam

1.1M

Seviye

fast

DERİN ANALİZ

GPT-4o Mini ile GPT-5.6 Luna Karşılaştırması: Detaylı İnceleme

GPT-4o Mini OpenAI tarafından geliştirilen hafif seviyeli bir dil modelidir; 128K token bağlam penceresiyle veri çıkarımı alanında öne çıkar. GPT-5.6 Luna OpenAI'ın hafif seviyeli modeli 1.1M token bağlamı destekler ve veri çıkarımı alanında güçlü performans gösterir.

Bu net bir galibiyetten çok gerçek bir takas. GPT-5.6 Luna, kodlama ve akıl yürütme toplamında 17 puan önde ve bunun için harmanlanmış milyon token başına %43 daha fazla istiyor. Marj, cevabın iş yükünüze bağlı kalacağı kadar dar: ekstra yeteneğin işe yaradığı görevlerde prim kendini amorti ediyor, rutin işlerde etmiyor. GPT-4o Mini, 1M input token başına $0.15 ve 1M output token başına $0.60 ücret alır. GPT-5.6 Luna ise input için $0.20/M, output için $1.20/M fiyatlandırır.

Bağımsız benchmark değerlendirmelerinde GPT-5.6 Luna, GPT-4o Mini'ın kodlamada 74/100 ve muhakemede 78/100 puanlarına karşın kodlamada 84/100 ve muhakemede 85/100 ile öne geçiyor.

Yetenek dökümü

Beş temel benchmark kategorisinde GPT-4o Mini ile GPT-5.6 Luna karşı karşıya nasıl performans gösteriyor:

kodlama
74
84
mantıksal muhakeme
78
85
veri çıkarımı
95
92
yaratıcı görevler
83
84
görüntü/çoklu modal
80
85

Göreve göre en iyi model

  • kodlama: GPT-5.6 Luna 84/100 ile kazanıyor
  • mantıksal muhakeme: GPT-5.6 Luna 85/100 ile kazanıyor
  • veri çıkarımı: GPT-4o Mini 95/100 ile kazanıyor
  • yaratıcı görevler: GPT-5.6 Luna 84/100 ile kazanıyor
  • görüntü/çoklu modal: GPT-5.6 Luna 85/100 ile kazanıyor

Ölçekte tahmini aylık maliyet

Ayda 10M + 2M için GPT-4o Mini yaklaşık $2.70, GPT-5.6 Luna ise yaklaşık $4.40 tutar — GPT-4o Mini her ay yaklaşık $1.70 (39%) tasarruf sağlar.

Kararı asıl ne belirliyor

İki model de OpenAI tarafından geliyor; yani aynı tokenizer'ı, aynı API yüzeyini ve aynı faturalama hesabını paylaşıyorlar. Aralarında geçiş yapmak sadece bir model dizesi değişikliği — yeni SDK yok, maliyeti yeniden kestirmek için istemleri yeniden tokenize etmek yok, ikinci bir tedarikçi süreci yok. Bu da aralarında yönlendirme kurmayı, tedarikçiler arası bir bölüştürmeye kıyasla çok daha ucuz hale getiriyor.

Bunlar aynı laboratuvarın aynı katmandaki modeli, aralarında 24 ay var — yani bu bir alternatifler arası seçim değil, bir yükseltme sorusu. GPT-5.6 Luna güncel giriş; GPT-4o Mini ise hâlâ epey üretim trafiği üzerinde koştuğu için burada. Yeni bir şeye başlıyorsanız eskisini seçmek için pek sebep yok; zaten üzerindeyseniz soru, göç maliyetinin kazanca değip değmediği.

Bu çiftteki en büyük tek fark bağlam: GPT-5.6 Luna 1.1M token alırken GPT-4o Mini 128K alıyor, yaklaşık 8.2 kat. Bu, tüm bir depoyu veya bir sözleşme setini olduğu gibi verebilmekle onu parçalara bölmek zorunda kalmak arasındaki fark. Temiz şekilde bölünemeyen belgelerle çalışıyorsanız bu tek başına kararı verir.

Verim, göz ardı edilecek kadar yakın — 98/100'e karşı 97/100. Etkileşimli bir üründe hiçbiri gözle görülür şekilde daha hızlı hissettirmeyecek, dolayısıyla gecikme aralarında seçim yapmak için bir gerekçe değil.

Hiçbiri bariz cevap değil. Benchmark'ta GPT-5.6 Luna, maliyette GPT-4o Mini önde ve fark ikisinde de küçük. Yukarıdaki hesap makinesini gerçek token karışımınızla çalıştırın — çoğu iş yükünde bu, herhangi bir benchmark tablosundan daha hızlı karar verdirir.

Benchmark Karşılaştırması

5 kategoride birebir karşılaştırma — resmi değerlendirmelerden alınmıştır

KategoriGPT-4o MiniGPT-5.6 LunaKazanan

Kodlama

74
84
B

Mantıksal Muhakeme

78
85
B

Veri Ayıklama

95
92
A

Yaratıcılık

83
84
B

Görsel Analiz

80
85
B
GPT-4o Mini: 1 kazanım
GPT-5.6 Luna: 4 kazanım
GPT-5.6 Luna genel lider

Hız Puanı

97/100vs98/100
GPT-4oGPT-5.6

Bağlam Penceresi

128Kvs1050K
GPT-4oGPT-5.6

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!"

5 token
GPT-4o Mini
$0.06
GPT-5.6 Luna
$0.08

İş e-postası

Tipik bir e-posta (~200 kelime)

~300 token
GPT-4o Mini
$4.05
GPT-5.6 Luna
$5.40

Kod dosyası

50 satır Python kodu

~400 token
GPT-4o Mini
$6.00
GPT-5.6 Luna
$8.00

Gösterilen fiyatlar her iş yükünün 100,000 kez çalıştırılması içindir — tek bir çalıştırma hem GPT-4o Mini hem GPT-5.6 Luna üzerinde bir kuruşun altında kalır, dolayısıyla rakam ancak üretim hacminde anlam kazanır. Yalnızca giriş token'ları; çıkış hacminizi aşağıdaki hesap makinesinde ekleyin.

Token kullanımınızı nasıl ölçersiniz

response.usage.total_tokens

Her 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

30.0M TOKENS
İstem 70%Yanıt 30%
DAHA UCUZ

GPT-4o Mini

$8.55/ay

$102.60/yıl

$0.15/M in$0.6/M out

GPT-5.6 Luna

$15.00/ay

$180.00/yıl

$0.2/M in$1.2/M out

Yıllık Tasarruf

$77.40 yıllık tasarruf

GPT-4o Mini daha ucuz · $6.45/ay

Derinlemesine DenetimGPT-4o Mini & GPT-5.6 Luna

CERRAHİ DENETİM LABORATUVARIAB654A8D

Cerrahi Denetliyoruz: Mantıksal Muhakeme

Sızıntı Tespit Edildi

3 YILLIK STRATEJİK KAYIP PROJEKSİYONU

-$61.596

Optimizasyon protokolleri uygulanmazsa mevcut model tercihi nedeniyle yıllık -$20.532 sermaye kaybı yaşanacaktır.

VERİMLİLİK SKORU

78%

Mantıksal Muhakeme

Seçilen model bu kategoride 78 benchmark skoru alıyor.

KATEGORİK FARK

22 puan

Liderden Uzaklık

Rekabetçi Konum Analizi

Kaynak: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)

Kategorik Şampiyon: Claude Fable 5

MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre Claude Fable 5, Mantıksal Muhakeme görevleri için optimum dengeyi sunar.

Pazar Skoru

%100

Tasarruf Oranı

%-228

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

Kategorik Uyum

"GPT-4o Mini bu kategoride 78 puan alarak uygun bir seçim."

Kategorik Alternatif Fırsatı

"Claude Fable 5, MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre bu kategoride 100 puanla lider konumda."

Atalet Vergisi Tespit Edildi

"Trafiğin %85'i daha ucuz modellere yönlendirilebilir. Fast tier (GPT-5 Nano) ve Smart tier (o3-mini) ile aylık $-1.71 tasarruf edilebilir."

3-Katmanlı Akıllı Yönlendirme Mimarisi

YÖNLENDİRME İLE %-228 TASARRUF
Hızlı Katman
50%

GPT-5 Nano

IQ Skoru: 72/100

$18.00/yıl

Zeki Katman
35%

o3-mini

IQ Skoru: 97/100

$277.20/yıl

Güç Katmanı
15%

DeepSeek R1

IQ Skoru: 97/100

$59.184/yıl

Hızlı Katman 50%Zeki Katman 35%Güç Katmanı 15%

Katmanlı yönlendirme olmadan tüm trafik en pahalı modele gönderilir — bu 'Atalet Vergisi' yılda $0.00 gereksiz maliyet yaratır. Kademeli yönlendirme bu israfı ortadan kaldırır.

Mantıksal MuhakemeModel Maliyet / Kalite Matrisi

Kaynak: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
ModelBenchmark SkoruInput (M token)Output (M token)Yıllık Maliyet*Değer Endeksi
DeepSeek V3
91/100
$0.28$0.42$8.40
45/100
GPT-5.6 Luna
85/100
$0.20$1.20$16.80
21/100
DeepSeek V3.2
83/100
$0.26$0.38$7.68
45/100
Claude Haiku 4.5
82/100
$1.00$5.00$72.00
5/100
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 MiniSEÇİLİ
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)

Taktik Kod Üretimi
// 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 Fable 5", prompt);
};
Vercel Edge VEYA AWS Lambda İÇİN HAZIR

İlgili Karşılaştırmalar

En iyi seçeneği bulmak için benzer model çiftlerini keşfedin