GPT-4o
gpt-4o
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
90/100
Context
128K
Tier
smart
Claude 3.5 Sonnet
claude-3-5-sonnet
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
95/100
Context
200K
Tier
smart
DERİN ANALİZ
GPT-4o ile Claude 3.5 Sonnet Karşılaştırması: Detaylı İnceleme
GPT-4o OpenAI tarafından geliştirilen mid-range seviyeli bir dil modelidir; 128K token bağlam penceresiyle vision/multimodal alanında öne çıkar. Claude 3.5 Sonnet Anthropic'ın mid-range seviyeli modeli 200K token bağlamı destekler ve coding alanında güçlü performans gösterir.
GPT-4o, bu karşılaştırmada daha maliyet etkin seçenektir — tipik bir prompt/tamamlama karışımında Claude 3.5 Sonnet'den yaklaşık %28 daha ucuzdur. GPT-4o, 1M input token başına $2.50 ve 1M output token başına $10.00 ücret alır. Claude 3.5 Sonnet ise input için $3.00/M, output için $15.00/M fiyatlandırır.
Bağımsız benchmark değerlendirmelerinde Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o'ın kodlamada 87/100 ve muhakemede 90/100 puanlarına karşın kodlamada 96/100 ve muhakemede 93/100 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 GPT-4o'in 90/100 puanının önündedir.
Maliyet verimliliği öncelikse GPT-4o'i, maksimum performans gerekiyorsa Claude 3.5 Sonnet'i tercih edin. Genel benchmark skorlarında Claude 3.5 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
GPT-4o
$142.50/ay
$1,710.00/yıl
Claude 3.5 Sonnet
$198.00/ay
$2,376.00/yıl
Yıllık Tasarruf
$666.00 yıllık tasarruf
GPT-4o daha ucuz · $55.50/ay
Deep-Dive Audit — GPT-4o & Claude 3.5 Sonnet
Cerrahi Denetliyoruz: Mantıksal Muhakeme
3 YILLIK STRATEJİK KAYIP PROJEKSİYONU
$211.14
Optimizasyon protokolleri uygulanmazsa mevcut model tercihi nedeniyle yıllık $70.38 sermaye kaybı yaşanacaktır.
VERİMLİLİK SKORU
90%
Seçilen model bu kategoride 90 benchmark skoru alıyor.
KATEGORİK FARK
8 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
%47
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
"GPT-4o 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 $5.87 tasarruf edilebilir."
3-Katmanlı Akıllı Yönlendirme Mimarisi
YÖNLENDİRME İLE %47 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 $844.56 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 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-4oSEÇİLİ | 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