Fiyat ve benchmark · 2026-05-22
LLM fiyat karşılaştırması 2026: GPT, Claude, Gemini ve Qwen
LLM fiyat karşılaştırması 2026 için GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen ve yerel modellerde input-output token fiyatı, context ve kredi marjını birlikte değerlendirin.
Fiyat karşılaştırması neden tek satır değildir?
LLM fiyat karşılaştırması yalnızca input token fiyatına bakarak yapılamaz. Output token fiyatı, context büyüklüğü, reasoning davranışı, cache desteği, gerçek token tüketimi ve hata oranı toplam maliyeti değiştirir.
Aynı prompt bir modelde kısa, diğerinde uzun yanıt üretebilir. Bu nedenle fiyat hesabı katalog değeriyle başlar ama gerçek iş yüküyle tamamlanır.
2026 için pratik maliyet matrisi
GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen ve yerel modeller farklı kalite ve maliyet profilleri sunar. Üretim kararı için aynı prompt setinde kalite, gecikme ve maliyet birlikte ölçülmelidir.
- Input maliyeti: kullanıcı mesajı, sistem promptu ve retrieval bağlamı.
- Output maliyeti: model yanıtı, reasoning çıktısı ve structured output.
- Context maliyeti: uzun dokümanlarda prompt boyutu büyür.
- Operasyon maliyeti: retry, timeout ve başarısız istekler de hesaba katılır.
Kredi marjı ile model fiyatını ayırma
LLMTR'de model kullanım fiyatları katalog değerleri olarak ayrı tutulur. Platform marjı, model token fiyatına değil kredi yükleme tutarına uygulanır. Bu ayrım karşılaştırma yaparken yanlış maliyet yorumunu engeller.
Benchmark nasıl yapılmalı?
Önce aynı görev için küçük bir prompt seti oluşturun. Her modelde yanıt kalitesi, latency, input-output token, retry oranı ve toplam maliyeti kaydedin. Sadece en ucuz modeli değil, kabul edilebilir kaliteye en düşük toplam maliyetle ulaşan modeli seçin.
Sık sorulan sorular
En ucuz LLM modeli her zaman iyi seçim mi?
Hayır. Düşük token fiyatı, daha fazla retry, düşük kalite veya daha uzun çıktı nedeniyle toplamda pahalıya gelebilir.
LLMTR model fiyatlarına marj ekler mi?
Hayır. Model fiyatları katalog değerleri olarak korunur; %8 platform marjı kredi yükleme tutarına eklenir.