MiniMax M3.1 Flash, Haiku 5.5, GPT-6 Luna ve Gemini 3.8 Flash

Kısa yanıt: kısa istemde Haiku ve Luna, uzun istemde MiniMax daha az tutar

LLMTR, farklı sağlayıcıların dil modellerine tek bir OpenAI uyumlu API ile erişim veren bir gateway'dir. MiniMax M3.1 Flash (minimax/minimax-m3.1-flash), Claude Haiku 5.5 (anthropic/claude-haiku-5.5), GPT-6 Luna (openai/gpt-6-luna) ve Gemini 3.8 Flash (google/gemini-3.8-flash) burada https://llmtr.com/v1 adresindeki /v1/chat/completions uç noktasından, llmtr.com hesabınızın aynı API anahtarıyla çağrılır. Dördünün de bağlam penceresi 1 milyon token civarındadır ve birinden ötekine geçmek çoğu istekte model dizgesini değiştirmektir.

Fiyat sıralamasını istemin uzunluğu belirler. 100.000 token'a kadar olan istemlerde Claude Haiku 5.5 ve GPT-6 Luna, 1 milyon token başına 0,10 $ girdi ve 0,50 $ çıktıyla MiniMax M3.1 Flash'ın 0,15 $ ve 0,60 $'ının altındadır. Haiku 5.5 istem 100.000 token'ı, GPT-6 Luna 272.000 token'ı aştığında isteğin tamamını daha yüksek bir fiyattan faturalar. MiniMax M3.1 Flash'ın fiyatı 1.000.000 token'a kadar değişmez; 272.000 token'ı aşan istemlerde aynı token sayısı için tutarı diğer üçünden düşüktür. Gemini 3.8 Flash'ı seçtiren şey fiyat değil girdi türleridir: dördünden ses kabul eden tek model odur.

• MiniMax, Pay-as-you-go pricing · 2026-10-19
• Anthropic, Claude Haiku 5.5 overview · 2026-10-19
• OpenAI, GPT-6 Luna model page · 2026-10-19
• Google, Gemini API pricing · 2026-10-19

MiniMax M3.1 Flash mı, Claude Haiku 5.5 mi, GPT-6 Luna mı, Gemini 3.8 Flash mı?

Kararı üç soru belirler: istemleriniz ne kadar uzun, hangi girdi türlerini gönderiyorsunuz ve tek yanıtta ne kadar çıktı gerekiyor. İstemlerin çoğu 100.000 token'ın altında kalan sohbet, sınıflandırma ya da özetleme trafiğinde Claude Haiku 5.5 ve GPT-6 Luna fiyatta öndedir. Uzun belge, büyük kod tabanı ya da uzun konuşma geçmişi taşıyan istemlerde MiniMax M3.1 Flash'ın tek kademeli fiyatı öne geçer. Video gönderiyorsanız seçenek MiniMax M3.1 Flash ve Gemini 3.8 Flash'tır.

Tek yanıtta uzun çıktı gereken işlerde sınırlar ayrışır: MiniMax M3.1 Flash 524.288, Claude Haiku 5.5 ve GPT-6 Luna 128.000, Gemini 3.8 Flash 65.536 token. Şemaya uyan JSON gerekiyorsa GPT-6 Luna ve Gemini 3.8 Flash yapılandırılmış çıktıyı kartında listeler; MiniMax M3.1 Flash JSON nesne modunu destekler, katı şemayı zorunlu tutmaz. Tablo dört satırı LLMTR kataloğundaki değerlerle gösterir; fiyatlar 1 milyon token başına girdi / önbellekten okunan girdi / çıktı sırasıyladır.

• Google, Gemini 3.8 Flash model page · 2026-10-19

Aynı istek dört modelde ne kadar tutar?

Önbellek isabeti olmadan ve token sayıları dört modelde aynı varsayıldığında, 20.000 token'lık istem ve 2.000 token'lık yanıt MiniMax M3.1 Flash'ta 0,0042 $, Claude Haiku 5.5 ve GPT-6 Luna'da 0,003 $, Gemini 3.8 Flash'ta 0,0225 $ tutar. 150.000 token'lık istemde Haiku 5.5 yüksek kademeye geçer: aynı yanıtla GPT-6 Luna 0,016 $, MiniMax M3.1 Flash 0,0237 $, Haiku 5.5 0,08 $, Gemini 3.8 Flash 0,12 $. 300.000 token'lık istemde GPT-6 Luna da yüksek kademeye geçer: MiniMax M3.1 Flash 0,0462 $, GPT-6 Luna 0,0615 $, Haiku 5.5 0,155 $, Gemini 3.8 Flash 0,2325 $.

Bu hesabı bir sınırla okuyun: dört modelin token sayacı farklıdır, aynı metin her modelde farklı sayıda token'a karşılık gelir ve düşünme token'ları çıktı fiyatından faturalanır. Gerçek tutarı görmek için aynı istemi dört modele gönderin. Aşağıdaki Python örneği bir raporu dört modele gönderir, usage içindeki token sayılarını okur ve istem eşiği aşmışsa yüksek kademenin fiyatıyla tutarı hesaplar; önbellek indirimini hesaba katmaz. reasoning_effort: low dört modelde de kabul edilir.

Aynı raporu dört modele https://llmtr.com/v1/chat/completions üzerinden gönderip token kullanımını ve istem eşiğine göre tutarı yazdıran OpenAI Python SDK örneği.

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://llmtr.com/v1", api_key=os.environ["LLMTR_API_KEY"])

# Per 1M tokens: (input, output), the prompt threshold, (input, output) above it.
# A prompt over the threshold bills the whole request at the second pair.
# Gemini 3.8 Flash: introductory price through 31 December 2026.
PRICES = {
    "minimax/minimax-m3.1-flash": ((0.15, 0.60), None, None),
    "anthropic/claude-haiku-5.5": ((0.10, 0.50), 100_000, (0.50, 2.50)),
    "openai/gpt-6-luna": ((0.10, 0.50), 272_000, (0.20, 0.75)),
    "google/gemini-3.8-flash": ((0.75, 3.75), None, None),
}
with open("report.txt", encoding="utf-8") as f:
    document = f.read()
messages = [{"role": "user", "content": "List the five key findings in this report:\n\n" + document}]

for model, (base, threshold, above) in PRICES.items():
    response = client.chat.completions.create(
        model=model, messages=messages, max_tokens=4096, reasoning_effort="low"
    )
    usage = response.usage
    inp, out = above if threshold and usage.prompt_tokens > threshold else base
    cost = (usage.prompt_tokens * inp + usage.completion_tokens * out) / 1_000_000
    print(model, usage.prompt_tokens, usage.completion_tokens, f"${cost:.6f}")

Uzun istemde fiyat eşikleri nasıl işler?

Claude Haiku 5.5'te eşik 100.000 token'dır ve istemin uzunluğuna önbellekten okunan ve önbelleğe yazılan token'lar da dahildir. İstem eşiği aştığında girdi, önbellek ve çıktı birlikte yüksek fiyata geçer: 0,50 $ girdi, 0,05 $ önbellekten okunan girdi ve 2,50 $ çıktı; yani yanıtın kendisi de beş kat fiyattan faturalanır. GPT-6 Luna'da eşik 272.000 girdi token'ıdır; aşan istekte girdi ve önbellek fiyatı iki katına, çıktı fiyatı 1,5 katına çıkar: 0,20 $, 0,02 $ ve 0,75 $. İki modelde de kademe her istek için ayrı belirlenir.

MiniMax M3.1 Flash'ta böyle bir eşik yoktur; 1.000.000 token'lık pencerenin tamamında 0,15 $ girdi, 0,015 $ önbellekten okunan girdi ve 0,60 $ çıktı geçerlidir. Gemini 3.8 Flash'ın fiyatı istem uzunluğuyla değişmez ama tarihe bağlıdır: 31 Aralık 2026'ya kadar 0,75 $ girdi, 0,075 $ önbellekten okunan girdi ve 3,75 $ çıktı, 1 Ocak 2027'den itibaren 1,50 $, 0,15 $ ve 7,50 $. Geçiş kendiliğinden olur. Uzun belgeleri parça parça işleyen bir akışınız varsa, Haiku 5.5'te parçaları 100.000 token'ın altında tutmak yüksek kademeyi önler.

• Google, Gemini API pricing · 2026-10-19

Video, PDF, düşünme ve örnekleme parametreleri

Video girdisini kartında listeleyen iki model MiniMax M3.1 Flash ve Gemini 3.8 Flash'tır; MiniMax M3.1 Flash'ta videoyu video_url parçasıyla base64 data URL olarak gönderin. Gemini 3.8 Flash ses ve PDF de kabul eder, GPT-6 Luna'nın kartı PDF'i listeler, Claude Haiku 5.5'in kartı metin ve görselle sınırlıdır. Görsel dört modelde de image_url parçasıyla gönderilir ve girdi fiyatından faturalanır.

Düşünme kontrolü dört modelde farklıdır. MiniMax M3.1 Flash'ta düşünme kapatılamaz; reasoning_effort low ile max arasında seçilir ve alan gönderilmediğinde max uygulanır. Claude Haiku 5.5 ve GPT-6 Luna altı seviye kabul eder, varsayılanları medium'dur ve none düşünmeyi kapatır. Gemini 3.8 Flash low, medium ve high kabul eder, varsayılanı medium'dur. Bir modelin listelemediği seviye 400 döner; model değiştirirken bu alanı da gözden geçirin.

Claude Haiku 5.5 ve GPT-6 Luna temperature ve top_p desteklemez. Bu alanları gönderirseniz istek reddedilmez; alanlar çıkarılır ve yanıttaki llmtr_dropped_parameters listesinde görünür. Claude Haiku 5.5'te mesaj dizisi kullanıcı mesajıyla bitmelidir; asistan mesajıyla başlatılmış bir yanıt kabul edilmez.

Dördünü aynı anahtarla denemek

llmtr.com'da bir hesap açın, Dashboard > Faturalandırma'dan bakiye yükleyin ve Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun. OpenAI uyumlu SDK'nızda temel adresi https://llmtr.com/v1 yapın. Aynı anahtar dört modelde de çalışır, dört üreticide ayrı hesap açmanız gerekmez ve her istek işlendiği andaki katalog fiyatıyla bakiyeden düşer.

Seçimi kendi işinizden bir değerlendirme setiyle yapın: istemlerinizin uzunluk dağılımına bakın, 100.000 ve 272.000 token eşiklerini aşan isteklerin payını hesaplayın ve dört modelin cevaplarını usage içindeki token sayılarıyla yan yana koyun. API anahtarınıza bir harcama sınırı koymak deneme sırasında maliyeti sınırlar.

Dört modeli aynı istemle karşılaştırma

Aynı LLMTR anahtarıyla dört modele aynı istemi gönderin, token sayılarını ve istem uzunluğuna göre tutarı karşılaştırın, ihtiyacınıza göre seçin.

1. Anahtar. llmtr.com'da bakiye yükleyin ve Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun.
2. Aynı istem. Kendi değerlendirme setinizi dört model kimliğiyle https://llmtr.com/v1/chat/completions uç noktasına gönderin.
3. Seçim. Cevapları, token sayılarını ve istem uzunluğunuza göre tutarı karşılaştırıp model kimliğini seçin.

Sık sorulan sorular

Dört modelin fiyatı ne kadar?

1 milyon token başına girdi / önbellekten okunan girdi / çıktı: MiniMax M3.1 Flash 0,15 $ / 0,015 $ / 0,60 $; Claude Haiku 5.5 100.000 token'a kadar 0,10 $ / 0,01 $ / 0,50 $, üstünde 0,50 $ / 0,05 $ / 2,50 $; GPT-6 Luna 272.000 token'a kadar 0,10 $ / 0,01 $ / 0,50 $, üstünde 0,20 $ / 0,02 $ / 0,75 $; Gemini 3.8 Flash 31 Aralık 2026'ya kadar 0,75 $ / 0,075 $ / 3,75 $.

Uzun istemde hangisi daha az tutar?

272.000 token'ı aşan istemde MiniMax M3.1 Flash: 0,15 $ girdi ve 0,60 $ çıktı, karşısında GPT-6 Luna 0,20 $ ve 0,75 $, Claude Haiku 5.5 0,50 $ ve 2,50 $. 100.000 ile 272.000 token arasındaki istemlerde GPT-6 Luna daha az tutar.

Hangileri video kabul eder?

MiniMax M3.1 Flash ve Gemini 3.8 Flash. Gemini 3.8 Flash ses de kabul eder; Claude Haiku 5.5 ve GPT-6 Luna'nın kartlarında video yoktur.

İlgili yazılar

• MiniMax M3.1 Flash API: ilk istek, reasoning_effort ve fiyat
• MiniMax M3.1 Flash mı, M3 mü? Fiyat ve özellik farkı
• 1M bağlamlı Flash modelleri: MiniMax, DeepSeek, Qwen, GLM
• Hangi MiniMax modeli? M3.1 Flash, M3, M2.7 ve M2.5
• Mercury 3, Mercury 2.5 Preview ve Mercury 2 karşılaştırması
• Mercury 3, Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna ve Gemini 3.8 Flash

• MiniMax M3.1 Flash model sayfası
• Claude Haiku 5.5 model sayfası
• GPT-6 Luna model sayfası
• Gemini 3.8 Flash model sayfası
• GPT-6 Sol ve Luna dokümantasyonu
• Google Gemini dokümantasyonu