@ahmetcantryk
OpenAI, 30 Temmuz 2026'da GPT-5.6 serisinde API fiyatlarını yeniden düzenledi: en hızlı ve en ucuz model Luna'nın fiyatı %80, orta segment Terra'nınki %20 düştü. Amiral gemisi Sol ise milyon token başına 5,00$/30,00$ ile değişmeden kaldı. İndirim, DeepSeek'in V4 modelini duyurduğu günle aynı tarihe denk geldi ve LLM API pazarında fiyat rekabetinin yeni bir aşamaya girdiğini gösteriyor.
Yeni GPT-5.6 Fiyat Tablosu
Üç modelin de milyon token (Mtok) başına giriş ve çıkış fiyatları aşağıdaki gibi değişti. Terra ve Luna'da hem giriş hem çıkış tarafında aynı oranda indirim uygulandı; Sol'da herhangi bir fiyat değişikliği yok.
Model | Eski Fiyat (Giriş / Çıkış) | Yeni Fiyat (Giriş / Çıkış) | Değişim |
|---|---|---|---|
GPT-5.6 Sol | $5,00 / $30,00 | $5,00 / $30,00 | Değişmedi |
GPT-5.6 Terra | $2,50 / $15,00 | $2,00 / $12,00 | %20 indirim |
GPT-5.6 Luna | $1,00 / $6,00 | $0,20 / $1,20 | %80 indirim |
OpenAI'ın resmi duyurusuna göre bu kesinti, şirketin "fiyat-performans sınırını" ileri taşıma stratejisinin bir parçası; yani model kalitesini düşürmeden maliyeti aşağı çekme hedefi güdülüyor.
Model Bazında Neler Değişti
GPT-5.6 Sol: Fiyat Sabit, Fast Mode Geldi
Sol'un token fiyatlarında bir değişiklik yok ama API tarafında yeni bir "Fast mode" seçeneği eklendi. Bu mod, aynı model kalitesini korurken gecikmeyi azaltmayı hedefliyor; özellikle canlı asistan veya ajan tabanlı akışlarda yanıt süresi kritik olduğunda tercih edilebilir bir seçenek. Fast mode'un fiyatlandırması standart Sol çağrılarından ayrı değerlendirilmeli, çünkü kullanım senaryosuna göre maliyet farkı oluşabiliyor.
GPT-5.6 Terra: Orta Segmentte %20 İndirim
Terra, giriş tarafında 2,50$'dan 2,00$'a, çıkış tarafında ise 15,00$'dan 12,00$'a geriledi. Terra zaten "dengeli" konumlandırılan bir modeldi; bu indirimle birlikte orta karmaşıklıktaki üretim işlerinde (özetleme, sınıflandırma, çok adımlı ajan görevleri) Sol'a göre maliyet avantajı daha da belirginleşti.
GPT-5.6 Luna: En Sert Kesinti, Milyon Girişte $0,20
Asıl dikkat çeken değişiklik Luna'da. Giriş fiyatı 1,00$'dan 0,20$'a, çıkış fiyatı 6,00$'dan 1,20$'a indi; ikisi de %80'lik bir kesinti. Bu, OpenAI'ın bir frontier serisi modelinin ilk kez ultra düşük maliyet segmentine girmesi anlamına geliyor. Yüksek hacimli, düşük karmaşıklıklı işler (basit sınıflandırma, veri temizleme, kısa özetler, otomatik etiketleme) için Luna artık ciddi bir maliyet avantajı sunuyor.
Rekabet Tablosu: Luna, DeepSeek V4 ve Gemini'ye Karşı Nasıl Duruyor
Luna'nın yeni fiyatı tesadüfen gelmedi. Aynı gün DeepSeek, V4 modelini duyurdu ve fiyat karşılaştırmaları hızla gündeme oturdu. VentureBeat'in haberine göre bu, LLM pazarında rekabetin artık büyük ölçüde maliyet ekseninde şekillendiğinin bir işareti.
Model | Giriş ($/Mtok) | Çıkış ($/Mtok) | Not |
|---|---|---|---|
GPT-5.6 Luna (yeni) | $0,20 | $1,20 | OpenAI'ın en ucuz frontier modeli |
DeepSeek V4 Pro | $0,435 | $0,87 | Fiyata kalıcı %75 promosyon indirimi dahil |
Gemini 3.5 Flash-Lite | ~$2,80 | — | Google'ın düşük maliyet katmanı |
Gemini 3.6 Flash | ~$9 | — | Karşılaştırılabilir orta katman |
mlq.ai'nin derlediği verilere göre sayılar burada tam anlamıyla elma-elma karşılaştırması değil; her sağlayıcının fiyatlandırma boyutları (promosyon indirimleri, context caching, batch API gibi) farklı şekilde hesaplanıyor. Yine de kaba tabloya bakıldığında Luna'nın giriş fiyatı DeepSeek V4 Pro'yu geride bırakıyor, ama çıkış tarafında DeepSeek hâlâ daha ucuz kalıyor (0,87$'a karşı 1,20$). Google'ın Gemini 3.5 Flash-Lite ve Gemini 3.6 Flash modelleriyle kıyaslandığında Luna belirgin biçimde daha uygun görünüyor. Bunu abartmamak lazım: OpenAI burada "piyasanın en ucuzu" iddiasında değil, DeepSeek, Xiaomi ve MiniMax gibi Çinli sağlayıcılar hâlâ ham maliyette daha aşağıda konumlanıyor. Benim görüşüm şu ki asıl haber tek bir sayı değil, OpenAI'ın ilk kez bu ultra düşük maliyet bandına bir frontier modeliyle girmiş olması — bu, önümüzdeki çeyreklerde tüm sağlayıcıları benzer adımlara zorlayabilir.
Hangi GPT-5.6 Modelini Ne Zaman Kullanmalısınız
Ekiplerin model seçimini büyük ölçüde iş yüküne göre yapması gerekiyor. Kaba bir kural: yüksek hacimli ve düşük karmaşıklıklı görevlerde Luna, orta karmaşıklıkta ve tutarlılık gereken görevlerde Terra, karmaşık akıl yürütme ve çok adımlı planlama gerektiren görevlerde Sol tercih edilmeli. Pratikte bu genelde şöyle işliyor:
- Luna: Toplu veri etiketleme, basit sınıflandırma, kısa özet çıkarma, ilk aşama moderasyon filtreleri gibi yüksek hacimli ama düşük riskli işler.
- Terra: Müşteri destek asistanları, orta uzunlukta özetleme, çok adımlı olmayan ama bağlam takibi gereken görevler.
- Sol: Karmaşık kod üretimi, çok adımlı ajan planlaması, yüksek doğruluk gerektiren analiz ve karar destek senaryoları.
Bu ayrımı tek bir modele bağlı kalmadan, aynı üründe farklı adımlarda farklı modelleri çağıran bir yönlendirme (routing) mantığıyla uygulamak, çoğu ekip için hem maliyeti hem kaliteyi optimize eden en pratik yol. Aşağıdaki gibi basit bir maliyet tahmini fonksiyonu, aylık token hacminize göre hangi modelin bütçenize daha uygun olduğunu hızlıca göstermenize yardımcı olabilir:
MODELS = {
"sol": {"input": 5.00, "output": 30.00},
"terra": {"input": 2.00, "output": 12.00},
"luna": {"input": 0.20, "output": 1.20},
}
def monthly_cost(model, input_mtok, output_mtok):
price = MODELS[model]
return input_mtok * price["input"] + output_mtok * price["output"]
# Örnek: ayda 800M giriş, 150M çıkış token'ı olan bir sınıflandırma işi
for model in MODELS:
cost = monthly_cost(model, input_mtok=800, output_mtok=150)
print(f"{model}: ${cost:,.2f}/ay")Bu tür bir hesap, üretim ortamına geçmeden önce hangi katmanın gerçek maliyet farkı yarattığını somutlaştırıyor. Token maliyetlerini daha genel olarak nasıl düşürebileceğinize dair pratik taktikler için LLM token maliyetini düşürme rehberimize bakabilirsiniz; caching, prompt kısaltma ve model routing gibi tekniklerin fiyat indirimlerinden bağımsız olarak da fatura üzerinde büyük etkisi var.
Fiyat Savaşının Sonraki Perdesi
GPT-5.6 serisi Temmuz 2026'da genel kullanıma açılmıştı; o dönemki fiyatlandırma ve model konumlandırması hakkında GPT-5.6'nın GA duyurusunu inceleyebilirsiniz. Ağustos 2026 itibarıyla tablo şu: OpenAI, Google ve DeepSeek arasındaki fiyat rekabeti artık sadece marka tercihi değil, doğrudan mühendislik kararı haline geldi. Sol, Terra ve Luna arasında hangisini seçtiğiniz doğrudan aylık faturanızı etkiliyor; bu yüzden model seçimini tek seferlik bir karar değil, düzenli gözden geçirilmesi gereken bir maliyet optimizasyonu süreci olarak ele almak mantıklı. Farklı frontier modellerini yan yana değerlendirmek isteyenler için Claude Sonnet 5, GPT-5.6 ve Gemini 3.5 kıyaslamasına da göz atabilir; benzer şekilde Gemini ile ChatGPT arasında seçim yapanlar için Gemini mi ChatGPT mi karşılaştırmamız faydalı olacaktır. Kategorideki diğer yapay zeka haberleri için Yapay Zeka bölümümüzü takip edebilirsiniz.
Sıkça Sorulan Sorular
GPT-5.6 Sol'un fiyatı neden değişmedi?
OpenAI, Sol'u en yüksek yetenekli model olarak konumlandırıyor ve bu segmentte fiyat rekabetinden çok kalite rekabeti sürdürüyor. Bunun yerine Sol'a Fast mode gibi performans odaklı yenilikler ekleniyor.
Luna'nın yeni fiyatı DeepSeek V4'ten daha mı ucuz?
Giriş token fiyatında evet: Luna 0,20$'a karşı DeepSeek V4 Pro'nun 0,435$'ı (bu rakam DeepSeek'in kalıcı %75 promosyon indirimini içeriyor). Ancak çıkış tokenlarında DeepSeek hâlâ daha ucuz (0,87$'a karşı 1,20$), dolayısıyla hangisinin toplamda daha avantajlı olduğu iş yükünüzün giriş/çıkış oranına bağlı.
Bu fiyat indirimi ne zaman yürürlüğe girdi?
İndirim 30 Temmuz 2026 tarihinde duyuruldu ve OpenAI API'sinde hemen uygulamaya geçti; mevcut entegrasyonlar herhangi bir kod değişikliği gerektirmeden yeni fiyatlardan otomatik olarak yararlanıyor.
Terra mı Luna mı, hangisini seçmeliyim?
Görev basit ve hacim yüksekse (etiketleme, kısa özet, temel sınıflandırma) Luna maliyet açısından öne çıkıyor. Görev daha fazla bağlam takibi, tutarlılık veya çok adımlı akıl yürütme gerektiriyorsa Terra'nın ek maliyeti genelde kendini hata oranındaki düşüşle geri ödüyor.
