Karşılaştırın GPT-5 Modelleri: Muhakeme, Hız ve Maliyet

OpenAI'ın GPT-5 ailesi (ör. GPT-5, GPT-5-mini ve GPT-5-nano) arasındaki farkları, benchmark performansını ve benchmark'ları çalıştırma maliyetlerini toplayarak inceliyoruz.

Fiyat ve başarı: Önemli çıkarımlar

Analizimizde GPT-5 ailesini kullandık. Muhakeme, kodlama, talimat takibi ve matematik dahil olmak üzere çeşitli alanlarda altı benchmark kullandık.

Analizimiz şunları ortaya çıkardı:

• Benchmark'lar genelinde ortalama olarak, GPT-5 (high) ve GPT-5 (medium) neredeyse aynı başarı oranlarını elde ediyor (%65 ve %64), ancak GPT-5 (high) neredeyse iki kat daha fazla maliyete sahip ($511 ve $280). Onları, sırasıyla %62, %61 ve %60 başarı oranlarıyla ve $105, $90 ve $28 gibi daha düşük fiyatlarla GPT-5-mini (high), GPT-5 (low) ve GPT-5-mini (medium) takip ediyor. Bu, başarı oranında yaklaşık %5 düşüşü kabul ederek, GPT-5 (high) yerine GPT-5-mini (medium) kullanmaya geçildiğinde görevlerin 18 kata kadar daha düşük maliyetle tamamlanabileceğini gösteriyor.
• GPT-5-mini (high), GPT-5 (low)'a göre hemen her benchmark'ta üstün geliyor ve bunu aynı veya daha düşük maliyetle yapıyor. IFBench'te başarı oranları %75 ve %67; AIME 2025'te %97 ve %83; Humanity’s Last Exam'de %20 ve %18; ve GPQA Diamond'da %83 ve %81. SciCode'da %39 ile berabere kalıyorlar, ancak GPT-5-mini (high) yine de daha düşük maliyete sahip.
• En pahalı model olan GPT-5 (high), üç benchmark'ta ikinci en iyi performansı gösteren modelden üstün geliyor; ancak bu durumda bile fark en fazla %3 düzeyindedir. Diğer tüm benchmark'larda ise daha ucuz alternatifler ondan daha iyi performans gösteriyor.

GPT modelleri arasındaki temel farklar

Üç model öncelikle muhakeme derinliği, hız ve maliyet açısından farklılık gösterir. Yeni özellikler tüm modellerde kullanılabilir, ancak etkileri modele göre değişir.

Muhakeme

• GPT-5 en güçlü muhakeme yeteneğini sağlar. Kodlama, bilimsel analiz veya karar destekteki karmaşık, çok adımlı problemler için uygundur.
• GPT-5 mini, öngörülebilir görev sınırlarına sahip yapılandırılmış prompt'lar için güçlü muhakeme sunar.
• GPT-5 nano orta düzeyde muhakeme performansına sahiptir ve derin analiz gerektirmeyen görevlerde en iyi sonucu verir.
• Minimal muhakeme modu tüm modellerle kullanılabilir ve hız avantajları nedeniyle en önemli faydayı GPT-5 nano ve GPT-5 mini için sağlar.

Hız

• GPT-5 nano en hızlı seçenektir ve gerçek zamanlı veya büyük ölçekli iş yükleri için etkilidir.
• GPT-5 mini, hız ile muhakemeyi dengeler ve bu da onu düzenli üretim iş yükleri için uygun hale getirir.
• GPT-5 daha fazla dahili muhakeme yaptığı için daha yavaştır, ancak bu daha hassas çıktı sağlar.
• Minimal muhakeme modu, özellikle nano için gecikmeyi daha da azaltabilir.

Maliyet

• GPT-5 nano, token başına en düşük maliyete sahiptir. Toplu sınıflandırma veya özetleme gibi yüksek hacimli görevler için tercih edilir.
• GPT-5 mini orta aralıkta yer alır ve yetenek ile maliyet arasında bir denge sunar.
• GPT-5 en pahalı modeldir ve genellikle doğruluk ile tutarlılığın öncelikli olduğu durumlarda kullanılır.
• Ayrıntı düzeyi ayarları maliyeti etkiler çünkü daha yüksek ayrıntı düzeyi daha fazla çıktı token'ı üretir.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla and Alper, Şevval},
  title  = {{Karşılaştırın GPT-5 Modelleri: Muhakeme, Hız ve Maliyet}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-parameters}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 21 Ağustos 2026}
}

Değişiklik günlüğü

2 güncelleme

2025

1. 26 Ara

   Model boyutu, eğitim temelleri ve top k örneklemesi hakkında detaylarla "LLM parametreleri nelerdir?" bölümü genişletildi.

2. 21 Kas

   Anahtar parametreler listesinden sıcaklık parametresi kaldırıldı.

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır.
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine ve Uluslararası İlişkiler alanında lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Şevval Alper

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Şevval, AIMultiple'da bir yapay zeka araştırmacısıdır. Kaotik sistemler kullanarak sözde rastgele sayı üretimi konusunda daha önce araştırma deneyimine sahiptir.
Şevval, yapay zeka kodlama araçları, yapay zeka ajanları ve kuantum teknolojilerine odaklanmaktadır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

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

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder