GPT-5.6 Terra
gpt-5-6-terra
%70 giriş · %30 çıkış karışımı
Yüksek = daha iyi değer
Hız
86/100
Bağlam
1.1M
Seviye
smart
Gemini 3.1 Pro
gemini-3-1-pro
%70 giriş · %30 çıkış karışımı
Yüksek = daha iyi değer
Hız
82/100
Bağlam
2.0M
Seviye
smart
DERİN ANALİZ
GPT-5.6 Terra ile Gemini 3.1 Pro Karşılaştırması: Detaylı İnceleme
GPT-5.6 Terra OpenAI tarafından geliştirilen orta seviye seviyeli bir dil modelidir; 1.1M token bağlam penceresiyle mantıksal muhakeme alanında öne çıkar. Gemini 3.1 Pro Google'ın orta seviye seviyeli modeli 2.0M token bağlamı destekler ve görüntü/çoklu modal alanında güçlü performans gösterir.
Burada belirleyici olan fiyat değil. GPT-5.6 Terra ve Gemini 3.1 Pro, tipik bir istem/tamamlama karışımında birbirinden %0 uzakta kalıyor — ki bu, kendi giriş/çıkış oranınızın zaten oynatacağı marjın içinde. Yetenek, bağlam veya gecikmeye göre seçin; aylık fatura iki durumda da benzer görünecek. GPT-5.6 Terra, 1M input token başına $2.00 ve 1M output token başına $12.00 ücret alır. Gemini 3.1 Pro ise input için $2.00/M, output için $12.00/M fiyatlandırır.
Bağımsız benchmark değerlendirmelerinde GPT-5.6 Terra, Gemini 3.1 Pro'ın kodlamada 88/100 ve muhakemede 89/100 puanlarına karşın kodlamada 93/100 ve muhakemede 94/100 ile öne geçiyor.
Yetenek dökümü
Beş temel benchmark kategorisinde GPT-5.6 Terra ile Gemini 3.1 Pro karşı karşıya nasıl performans gösteriyor:
Göreve göre en iyi model
- kodlama: GPT-5.6 Terra 93/100 ile kazanıyor
- mantıksal muhakeme: GPT-5.6 Terra 94/100 ile kazanıyor
- veri çıkarımı: GPT-5.6 Terra 93/100 ile kazanıyor
- yaratıcı görevler: GPT-5.6 Terra 92/100 ile kazanıyor
- görüntü/çoklu modal: Gemini 3.1 Pro 95/100 ile kazanıyor
Ölçekte tahmini aylık maliyet
Ayda 10M + 2M için GPT-5.6 Terra yaklaşık $44.00, Gemini 3.1 Pro ise yaklaşık $44.00 tutar — GPT-5.6 Terra her ay yaklaşık $0.00 (0%) tasarruf sağlar.
Kararı asıl ne belirliyor
GPT-5.6 Terra ve Gemini 3.1 Pro farklı laboratuvarlardan geliyor; bu da farklı tokenizer, farklı API biçimi ve ikinci bir tedarikçi ilişkisi demek. Aynı İngilizce metin ikisinde aynı token sayısını üretmiyor, dolayısıyla milyon başına fiyat karşılaştırması farkı olduğundan küçük gösteriyor — liste fiyatlarını nihai gerçek saymadan önce kendi istemlerinizi her ikisinde de ölçün.
GPT-5.6 Terra ve Gemini 3.1 Pro birbirinden 3 ay arayla çıktı; yani kabaca aynı koşullar altında aynı değerlendirmelerde yarışıyorlar. Bu da doğrudan benchmark karşılaştırmasını burada, genelde olmadığı kadar anlamlı kılıyor — hiçbiri daha yeni ve daha kolay bir test setinde ölçülmüş olmanın avantajını taşımıyor.
Daha geniş bağlam penceresi Gemini 3.1 Pro'da: GPT-5.6 Terra için 1.1M iken 2.0M. Fark gerçek ama belirleyici değil — istemleriniz düzenli olarak uzuyorsa önemli, çoğu üretim isteminin durduğu yerde (100K'nın epey altında) duruyorsa önemsiz. Şunu da unutmayın: büyük bir pencereyi doldurmak zaten bir isteği pahalı yapan şeydir.
Verim, göz ardı edilecek kadar yakın — 86/100'e karşı 82/100. Etkileşimli bir üründe hiçbiri gözle görülür şekilde daha hızlı hissettirmeyecek, dolayısıyla gecikme aralarında seçim yapmak için bir gerekçe değil.
Pratik bir asimetri: GPT-5.6 Terra standart fiyatların %50 altında bir batch API sunuyor, Gemini 3.1 Pro sunmuyor. Cevabı hemen gerekmeyen her şey için — gecelik zenginleştirme, geri doldurma, değerlendirme koşuları — bu indirim liste fiyatı farkından daha değerli olabilir ve liste fiyatlarına bakarken gözden kaçırması kolaydır.
Fiyatlar bu kadar yakınken (%0 fark) maliyete göre değil uyuma göre seçin. Benchmark üstünlüğü GPT-5.6 Terra'da; bunu her birinin en zayıf olduğu yere karşı tartın — sırasıyla yaratıcı görevler ve kodlama — ve yukarıdaki hesap makinesini kendi token karışımınızla 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!"
- GPT-5.6 Terra
- $0.80
- Gemini 3.1 Pro
- $0.78
İş e-postası
Tipik bir e-posta (~200 kelime)
- GPT-5.6 Terra
- $54.00
- Gemini 3.1 Pro
- $52.38
Kod dosyası
50 satır Python kodu
- GPT-5.6 Terra
- $80.00
- Gemini 3.1 Pro
- $77.60
Gösterilen fiyatlar her iş yükünün 100,000 kez çalıştırılması içindir — tek bir çalıştırma hem GPT-5.6 Terra hem Gemini 3.1 Pro 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_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-5.6 Terra
$150.00/ay
$1,800.00/yıl
Gemini 3.1 Pro
$150.00/ay
$1,800.00/yıl
Derinlemesine Denetim — GPT-5.6 Terra & Gemini 3.1 Pro
Cerrahi Denetliyoruz: Mantıksal Muhakeme
3 YILLIK STRATEJİK KAYIP PROJEKSİYONU
$415.404
Optimizasyon protokolleri uygulanmazsa mevcut model tercihi nedeniyle yıllık $138.468 sermaye kaybı yaşanacaktır.
VERİMLİLİK SKORU
94%
Seçilen model bu kategoride 94 benchmark skoru alıyor.
KATEGORİK FARK
6 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
%82
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-5.6 Terra bu görev tipi için fazla maliyetli. Claude Fable 5 bu kategoride 100 puan alırken çok daha ucuza çalışıyor."
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 $11.54 tasarruf edilebilir."
3-Katmanlı Akıllı Yönlendirme Mimarisi
YÖNLENDİRME İLE %82 TASARRUFGPT-5 Nano
IQ Skoru: 72/100
$18.00/yıl
o3-mini
IQ Skoru: 97/100
$277.20/yıl
DeepSeek R1
IQ Skoru: 97/100
$59.184/yıl
Katmanlı yönlendirme olmadan tüm trafik en pahalı modele gönderilir — bu 'Atalet Vergisi' yılda $1,661.616 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 |
|---|---|---|---|---|---|
o3-miniEN İYİ DEĞ. | 97/100 | $1.10 | $4.40 | $66.00 | 100/100 |
GPT-5.2 Chat | 96/100 | $1.75 | $14.00 | $189.00 | 35/100 |
Claude 3.7 Sonnet | 95/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 30/100 |
GPT-5.6 TerraSEÇİLİ | 94/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 38/100 |
Claude 3.5 Sonnet | 93/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 29/100 |
GPT-4.1 | 93/100 | $2.00 | $8.00 | $120.00 | 53/100 |
Claude Sonnet 5 | 92/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 29/100 |
Grok 4.5 | 90/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 64/100 |
GPT-4o | 90/100 | $2.50 | $10.00 | $150.00 | 41/100 |
Gemini 3.1 Pro | 89/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 36/100 |
Gemini 2.0 Pro | 88/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 80/100 |
Gemini 1.5 Pro | 87/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 79/100 |
Mistral Large 2 | 86/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 61/100 |
* 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 Fable 5", prompt);
};İlgili Karşılaştırmalar
En iyi seçeneği bulmak için benzer model çiftlerini keşfedin