GPT-5: Özellikler, Benchmarks, Fiyatlandırma ve Karşılaştırma

OpenAI, 9 Temmuz 2026'da GPT-5.6 model ailesini piyasaya sürdü. Aile, karmaşık akıl yürütme ve profesyonel iş akışları için GPT-5.6 Sol, dengeli bir seçenek olarak GPT-5.6 Terra ve daha hızlı, maliyet hassasiyeti olan iş yükleri için GPT-5.6 Luna modellerini içerir.

Teknik özelliklerini, yayınlanmış benchmark sonuçlarını, fiyatlandırmasını, kullanılabilirliğini ve önceki GPT modellerinden farklarını inceliyoruz.

GPT-5 model karşılaştırması

Üç GPT-5.6 modeli aynı yayınlanmış bağlam penceresini ve bilgi kesme tarihini kullanır. Ana farkları maliyet, hedef iş yükü ve benchmark performansıdır.

Kaynak: OpenAI

GPT-5.6'da Farklı Olan Ne?

Üç yetenek seviyesi

GPT-5.6, önceki standart, mini ve nano adlandırma düzenini Sol, Terra ve Luna ile değiştirir:

• Sol, daha zor kodlama, araştırma, bilim, bilgisayar kullanımı ve profesyonel görevler için tasarlanmıştır.
• Terra, günlük üretim iş yükleri için yetenek ve maliyeti dengeler.
• Luna, maliyetin büyük bir kısıt olduğu daha hızlı, daha yüksek hacimli uygulamalar için tasarlanmıştır.

Daha küçük modeller yalnızca yedek sürümler değildir. Sol ile aynı yayınlanmış bağlam penceresine ve maksimum çıktı boyutuna sahiptirler, ancak benchmark sonuçları ve hedef iş yükleri farklılık gösterir.

Daha büyük akıl yürütme ayarları

GPT-5.6, ürüne bağlı olarak farklı akıl yürütme çabası seviyelerini destekler. Standart ChatGPT'de bunlar, uygun kullanıcılar için Orta, Yüksek ve Çok Yüksek olarak görünür.

Desteklenen ChatGPT Work, Codex ve API ortamlarında GPT-5.6 ayrıca şunları sunar:

• max: Modele alternatifleri incelemesi, kontroller yapması ve çalışmasını gözden geçirmesi için daha fazla zaman ve hesaplama bütçesi verir.
• ultra: Sonuçlarını birleştirmeden önce paralel olarak çalışan birden fazla ajan kullanır.

ultra, yalnızca daha yüksek bir tek modelli akıl yürütme seviyesi değildir. Çok ajanlı bir yürütme modudur. OpenAI, varsayılan olarak dört ajan kullandığını, bunun bazı karmaşık görev sonuçlarını iyileştirebileceğini ancak toplam token tüketimini de artırdığını belirtir.

GPT-5.6 Yetenekleri

Kodlama ve yazılım mühendisliği

GPT-5.6, kod üretebilir, inceleyebilir, açıklayabilir, yeniden düzenleyebilir ve hata ayıklayabilir. Ayrıca modelin bir depoyu inceleyebileceği, dosyaları düzenleyebileceği, testleri çalıştırabileceği, hataları teşhis edebileceği ve uygulamasını yineleyebileceği ajan tabanlı yazılım geliştirme iş akışları için tasarlanmıştır.

Olası kodlama kullanımları şunlardır:

• Hata düzeltme
• Özellik uygulama
• Depo analizi
• Test üretimi
• Kod incelemesi
• Yeniden düzenleme
• Dokümantasyon
• Ön yüz geliştirme
• Command-line iş akışları
• Araç destekli hata ayıklama

Oluşturulan değişiklikler yine de incelenmeli ve test edilmelidir. Performans, depo erişimine, yürütme ortamına, araç güvenilirliğine, test kapsamına ve talimatların özgüllüğüne bağlıdır.

Tasarım ve prototipleme

GPT-5.6, doğal dil talimatlarını arayüz yapılarına, ön yüz koduna, görselleştirmelere ve etkileşimli prototiplere çevirebilir.

Bilgisayar kullanım araçları mevcut olduğunda, model işlenmiş çıktıyı da inceleyebilir, görsel veya işlevsel sorunları belirleyebilir ve daha fazla ayarlama yapabilir.

Potansiyel kullanımlar şunlardır:

• HTML, CSS ve JavaScript prototipleri
• Arayüz düzenleri
• Etkileşimli gösterimler
• Gösterge panoları
• Ön yüz bileşenleri
• Sunum düzenleri
• Belge ve elektronik tablo biçimlendirme

Bu çıktılar, erişilebilirlik testi, tarayıcı testi, güvenlik incelemesi veya profesyonel tasarım değerlendirmesi ihtiyacını ortadan kaldırmaz.

Profesyonel belgeler

Desteklenen ortamlarda GPT-5.6, aşağıdakilerin oluşturulmasına ve gözden geçirilmesine yardımcı olabilir:

• Sunumlar
• Raporlar
• Elektronik tablolar
• Finansal modeller
• Araştırma özetleri
• Yapılandırılmış iş belgeleri
• Şablon tabanlı çıktılar

Model, ilgili ürün, izinler ve entegrasyonlar mevcut olduğunda yüklenen dosyaları ve bağlı iş yeri kaynaklarını kullanabilir. GPT-5.6, Slack, Google Drive, Microsoft 365, Notion veya diğer platformlara otomatik olarak erişemez. Bu bağlantıların ayrıca etkinleştirilmesi gerekir.

Araştırma ve bilgi çalışması

GPT-5.6, uygun arama veya belge alma araçlarına erişimi olduğunda bilgileri arayabilir, düzenleyebilir, karşılaştırabilir ve özetleyebilir.

1.05 milyon token bağlam penceresi, büyük malzeme koleksiyonlarının tek bir istekte gönderilmesine olanak tanır. Ancak, büyük bir bağlam penceresi her ayrıntının doğru bir şekilde alınacağını veya yorumlanacağını garanti etmez.

Önemli araştırma bulguları birincil kaynaklarla kontrol edilmelidir. Bu, özellikle kaynaklar çeliştiğinde, bilgiler hızla değiştiğinde veya görev yasal, tıbbi, bilimsel veya finansal kararlar içerdiğinde önemlidir.

Bilgisayar kullanımı

GPT-5.6, uyumlu Responses API ortamlarında bilgisayar kullanım araçlarını destekler. Bu, modelin grafik arayüzlerle etkileşime girmesine, uygulamaları incelemesine ve çok adımlı tarayıcı veya masaüstü iş akışlarını tamamlamasına olanak tanıyabilir.

Bilgisayar kullanım performansı şunlara bağlıdır:

• Arayüz kararlılığı
• Ekran çözünürlüğü
• Kimlik doğrulama durumu
• Araç izinleri
• Sayfa yükleme davranışı
• Uygulamadaki değişiklikler
• Önemli eylemler için onay gereksinimleri

Bir benchmark sonucu, her web sitesinde veya uygulamada güvenilir çalışmayı garanti etmez.

Görüntü anlama

GPT-5.6 Sol, Terra ve Luna, görüntüleri girdi olarak kabul eder. Şunları analiz edebilirler:

• Grafikler
• Ekran görüntüleri
• Diyagramlar
• Taranmış belgeler
• Ürün görüntüleri
• Arayüz düzenleri
• Fotoğraflar

Modeller, doğal görüntü çıktısı yerine metin döndürür. Responses API'de, GPT-5.6, bu araç etkinleştirildiğinde ayrı bir görüntü oluşturma aracı kullanabilir.

Sağlık ve bilimsel sorular

GPT-5.6, kanıtları özetleyebilir, bilimsel kavramları açıklayabilir ve sağlıkla ilgili bilgilerin düzenlenmesine yardımcı olabilir. OpenAI ayrıca HealthBench Professional, GeneBench Pro ve LifeSciBench sonuçlarını raporlar.

Bu sonuçlar klinik güvenilirlik oluşturmaz. GPT-5.6, teşhis, acil bakım, tedavi kararları veya lisanslı bir profesyonelin tavsiyesinin yerine kullanılmamalıdır.

GPT-5.6 Benchmark Sonuçları

Aşağıdaki karşılaştırma, OpenAI tarafından GPT-5.6 ve GPT-5.5 için yayınlanan rakamları kullanır. Aksi belirtilmedikçe, daha yüksek puanlar daha iyidir.

Kaynak: OpenAI GPT-5.6 değerlendirme tabloları.

Sonuçlar birkaç ödünleşimi göstermektedir:

• Sol, seçilen değerlendirmelerin çoğunda en yüksek GPT ailesi skorunu kaydeder.
• Terra, API token fiyatının yarısıyla birçok profesyonel ve kodlama testinde Sol'a yaklaşır.
• Luna, SWE-Bench Pro ve AutomationBench'te GPT-5.5'i geçer ancak Terminal-Bench 2.1, BrowseComp, MMMU Pro, Toolathlon ve seçilen her iki MRCR testinde onun altında skor alır.
• GPT-5.6 Sol'un 512K–1M'deki MRCR v2'deki %73,8 sonucu, GPT-5.5'in %74,0 değerinin biraz altındadır.
• Sol, OpenAI tarafından yayınlanan her şirketler arası karşılaştırmada lider değildir. Örneğin, diğer modeller SWE-Bench Pro, FrontierMath Tier 4, Toolathlon ve GDPval-AA v2'nin bazı sürümlerinde daha yüksek skorlar kaydeder.

Bu farklılıklar, GPT-5.6'yı her görev veya benchmark'ta evrensel olarak üstün olarak tanımlamayı yanlış kılar.

GPT-5.6 API Fiyatlandırması

API fiyatlandırması, her bir milyon token başına hesaplanır.

Ek fiyatlandırma kuralları şunlardır:

• 272.000'den fazla giriş token'ı içeren prompt'lar, tam istek için standart giriş ücretinin iki katı ve standart çıkış ücretinin 1.5 katı olarak faturalandırılır.
• Önbellek yazmalar, önbelleklenmemiş giriş ücretinin 1.25 katı tutarındadır.
• Önbellek okumalar, listelenen %90 indirimden yararlanır.
• Araç çağrıları ayrı ücretlendirilebilir.
• Çoklu ajan ve Ultra iş akışları birden fazla ajan arasında token tüketebilir.
• Hız sınırları, geliştiricinin API kullanım seviyesine bağlıdır.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Sınırlamalar

GPT-5.6'nın birkaç önemli sınırlaması vardır:

• Yanlış veya desteklenmeyen bilgiler üretebilir.
• Daha büyük bağlam pencereleri mükemmel getirme sağlamaz.
• Akıl yürütme ayarları gecikmeyi ve maliyeti artırabilir.
• Araç kullanımı izinler, değişen arayüzler veya entegrasyon hataları nedeniyle başarısız olabilir.
• Daha küçük seviyeler her benchmark'ta önceki modellerden daha iyi performans göstermez.
• Çoklu ajan yürütme önemli ölçüde daha fazla token tüketebilir.
• Siber güvenlik önlemleri bazı meşru istekleri engelleyebilir.
• Model, ajan tabanlı ortamlarda zaman kullanıcının amaçlanan kapsamı dışında eylemlerde bulunabilir veya bulunmaya çalışabilir.
• Listelenen API model uç noktaları aracılığıyla doğal olarak ses kabul etmez veya üretmez.
• Görüntüleri analiz eder ancak ayrı bir araç olmadan doğal görüntü çıktısı üretmez.
• OpenAI, modelin parametre sayısını, tam mimarisini veya tam eğitim veri kümesini açıklamamıştır.
• Profesyonel tıbbi, hukuki, finansal veya güvenlik yargısının yerine geçmez.

Yüksek etkili iş akışları, insan incelemesi, daraltılmış izinler, onay adımları, denetim günlükleri ve uygulamaya özgü değerlendirmeler kullanmalıdır.

SSS'ler

Harici Bağlantılar

• 50+'dan Fazla Gerçek Hayat Örnekli ChatGPT Kullanım Durumu
• LLM İnce Ayar Rehberi
• 10'dan Fazla Büyük Dil Modeli Örneği ve Benchmark

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
  title  = {{GPT-5: Özellikler, Benchmarks, Fiyatlandırma ve Karşılaştırma}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/gpt-5}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 28 Temmuz 2026}
}

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi bilgilendirmektedir.

Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.

CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.

Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sena Sezer

Sektör Analisti

Takip Et

Sena, AIMultiple'da sektör analisti olarak çalışmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden lisans derecesini almıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 1

Düşüncelerinizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

kiril Kavroshilov

Aug 31, 2023 at 16:04

Hello, Is it possible to chat gpt-4 in the development of intelligent household utensils that can judge by themselves when to heat or cool food and drinks.

Yanıtla

Bardia Eshghi

Sep 11, 2023 at 05:13

Hello Kiril, I think what you're referring to is asking the latest version of ChatGPT to help you develop smart utensils, which would qualify them IoT devices? In any case, we asked. And it did give us the high-level steps to follow, such as creating concept sketches, collecting the required hardware components, developing the appropriate software, etc. Hope this helps!

Yanıtla