Bu makalede
Liste fiyatında birebir aynılar: modele giren milyon token başına 0,10 $ ve modelden çıkan milyon token başına 0,50 $. İşletmenize hangisinin daha çok tasarruf sağlayacağı işe bağlı. Anthropic'in 7 Ekim 2026'da yayımladığı Claude Haiku 5.5, bilgisayar kullanımında ve pratik görevlerde daha güçlü, ancak görev başına daha fazla token kullanıyor ve bir istek 100.000 tokenı aştığında fiyatı 5 kat artıyor. OpenAI'ın GPT-6 Luna modeli tokenlarda daha tutumlu, uzun isteklerde daha ucuz ve daha fazla genel bilgiye sahip. Kural şu: karar vermeden önce ikisini de kendi verilerinizle test edin.
Bu iki model nedir ve işletmeler neden önemsiyor?
İkisi de küçük ve hızlı modeller sınıfına ait. Bunlar size karmaşık bir iş planı yazan modeller değil; sistemlerin arkasında günde binlerce kez sessizce çalışır, müşteri sorularını yanıtlar, talepleri sınıflandırır, konuşmaları özetler ve faturalardan veri çekerler. Bu tür işlerde aynı istek milyonlarca kez tekrarlanır, bu yüzden fiyattaki bir sentlik fark aylık faturada gerçek bir farka dönüşür.
Anthropic'in duyurusu, Haiku 5.5'i şirketin bugüne kadar yayımladığı en ucuz, en hızlı ve en yetenekli küçük model olarak tanımlıyor ve çalıştırma maliyetinin Haiku 4.5'e göre ortalamada yaklaşık %75 daha düşük olduğunu söylüyor. OpenAI'ın resmi sayfası, Luna'yı odaklı ve yüksek hacimli görevler için en verimli modeli olarak tanımlıyor. Luna'nın kardeşleri arasındaki yerini görmek için GPT-6 Astra, Sol ve Luna karşılaştırması yazısını okuyun.
Fiyat karşılaştırması: kâğıt üzerinde eşit
Fiyatlar, iki şirketin resmi sayfalarından alınmış olup milyon token başına ABD doları cinsindendir. Bir token kabaca bir kelimenin bir parçasıdır ve Anthropic'in dokümantasyonuna göre bir milyon token yaklaşık 555.000 kelimeye denk gelir. Parantez içinde, dolar başına 3,75 SAR olan resmi kurla riyal karşılığı yer alıyor.
| Kalem | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| Girdi | 0,10 $ (0,375 SAR) | 0,10 $ (0,375 SAR) |
| Çıktı | 0,50 $ (1,875 SAR) | 0,50 $ (1,875 SAR) |
| Önbellekten okuma | 0,01 $ | 0,01 $ |
| Uzun istekler | 100k tokenın üzerinde: girdi 0,50 $ ve çıktı 2,50 $ | 272k tokenın üzerinde: girdide 2x ve çıktıda 1,5x |
| Bağlam penceresi (istek ve yanıt birlikte) | 1 milyon token | 1,05 milyon token; isteğin kendisi en fazla 922.000 |
| Bilgi kesim tarihi | Haziran 2026 | 18 Mayıs 2026 |
Önemli olan fark uzun isteklerde. İşletmeniz modele 100.000 ile 272.000 token arasında sözleşmeler veya raporlar gibi uzun belgeler gönderiyorsa, Haiku 5.5 taban fiyatının 5 katına mal olurken Luna normal tarifesinde kalır. Anthropic, önceki Haiku modeline gelen isteklerin yaklaşık %90'ının 100.000 tokenın altında olduğunu söylüyor; yani günlük kullanımın büyük bölümü bundan etkilenmiyor.
Performans karşılaştırması: hangisi daha güçlü?
Anthropic iki modelin karşılaştırmasını yayımladı, bağımsız site Artificial Analysis ise kendi sonuçlarını yayımladı. Başlıca rakamlar bunlar; üreticinin rakamlarının üreticinin kendisi tarafından ölçüldüğünü unutmayın:
| Test | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna | Kaynak |
|---|---|---|---|
| Bilgisayar kullanımı (OSWorld 2.1) | %72,4 | %48,9 | Anthropic |
| Intelligence Index (en yüksek efor) | 43 | 38 | Artificial Analysis |
| Komut satırı işleri (Terminal-Bench 4.0) | %33 | %13 | Artificial Analysis |
| Genel bilgi doğruluğu | %36 | %44 | Artificial Analysis |
| Halüsinasyon oranı (düşük olan daha iyi) | %40 | %77 | Artificial Analysis |
Kısacası: Haiku 5.5, bir bilgisayarda pratik görevleri yerine getirmede daha güçlü ve bir cevap uydurmak yerine bilmediğini daha sık kabul ediyor. Luna daha fazla genel bilgiye sahip. Bir otomasyon testinde Haiku 5.5 modeli %35 puan alırken Luna ve benzer modeller %53 ile %60 arasında puan aldı; ancak Artificial Analysis, Anthropic'in düzeltmekte olduğu aşırı reddetme sorunu nedeniyle bu sonucun muhtemelen olduğundan düşük göründüğünü söylüyor.
Hangisi gerçekten daha çok tasarruf sağlar? Liste fiyatı her şey değil
Milyon token başına fiyat karar vermek için yeterli değil, çünkü görev başına daha fazla token kullanan bir model aynı fiyatta bile size daha pahalıya gelir. Artificial Analysis'e göre asıl fark şu: en yüksek eforda Haiku 5.5 görev başına yaklaşık 162.000 çıktı tokenı kullanıyor; bu, Luna'nın 50.000 civarındaki kullanımının kabaca 3 katı. Benzer zekâ düzeyinde bile Haiku 5.5 yaklaşık 55.000 token kullanırken Luna 50.000 token kullandı.
Kendi hesaplarımızdan bir örnek: ayda 10.000 konuşmayı yöneten, her biri 2.000 girdi tokenı ve 500 çıktı tokenı içeren bir müşteri hizmetleri asistanı, liste fiyatıyla iki modelde de ayda yaklaşık 4,50 $, yani yaklaşık 17 riyal tutar. Bir model daha uzun düşündüğü için iki kat çıktı tokenı kullansaydı, maliyet yaklaşık 7 $'a çıkardı. İki rakam da küçük, ancak milyonlarca isteğe ulaştığınızda aradaki fark büyür.
İki model için de yeni olan şey, efor düzeyini sizin kontrol etmeniz. Haiku 5.5 bunu destekleyen ilk Haiku sınıfı model ve varsayılan düzey orta. Luna, hiç düşünmeme düzeyinden en yüksek efora kadar düzeyleri destekliyor. Sınıflandırma gibi basit görevler için düşük eforu seçin, yalnızca daha fazla isabete ihtiyacınız olduğunda artırın.
Hangisini ne zaman seçmelisiniz?
- Claude Haiku 5.5'i seçin: modelin bir bilgisayarda veya tarayıcıda adımlar yürüttüğü görevler için, yüksek hız gerektiren müşteri hizmetleri için ve belirsizliği kabul etmenin bilgi genişliğinden daha önemli olduğu durumlarda.
- GPT-6 Luna'yı seçin: 100.000 ile 272.000 token arasındaki uzun belgeler için, daha geniş genel bilgi gerektiren görevler için ve görev başına daha düşük token kullanımı sizin için önemli olduğunda.
- Her durumda, ikisini de gerçek verilerinizden bir örneklemle test edin ve maliyeti milyon token başına değil, görev başına ölçün. Müşterilerin kişisel verilerini işliyorsanız, göndermeden önce bu verilerin nerede işlendiğini kontrol edin.
Token fiyatı ile gerçek görev maliyeti arasındaki fark hakkında daha fazlası için fiyat değişmediği halde bir görevin neden daha ucuza gelebileceği yazısını okuyun.
Sonuç
Claude Haiku 5.5 ve GPT-6 Luna aynı liste fiyatını paylaşıyor, ancak tokenları nasıl tükettikleri ve nerede güçlü oldukları konusunda farklılar. Haiku pratik görevlerde daha güçlü ve bilmediğinde daha dürüst; Luna tokenlarda daha tutumlu ve uzun isteklerde daha ucuz. İşletmenize daha çok tasarruf sağlayan model, bir tabloda daha ucuz görünen değil, kendi verilerinizde görev başına maliyeti en düşük olandır.
Kaynaklar: Anthropic'in Claude Haiku 5.5 duyurusu (7 Ekim 2026): https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5 , modelin Claude Platform'daki dokümantasyonu, OpenAI'ın resmi GPT-6 Luna sayfası ve Artificial Analysis'in modele ilişkin bağımsız incelemesi.
Sık sorulan sorular
Hangisi daha ucuz: Claude Haiku 5.5 mi GPT-6 Luna mı?
Liste fiyatları aynı: milyon girdi tokenı başına 0,10 $ ve milyon çıktı tokenı başına 0,50 $. Ancak Haiku 5.5 görev başına daha fazla token kullanabilir ve 100.000 tokenın üzerinde 5 kat daha pahalıdır; bu yüzden gerçek kazanan iş yükünüze bağlıdır.
Claude Haiku 5.5, Haiku 4.5'ten ne kadar ucuz?
Anthropic, çalıştırma maliyetinin ortalamada yaklaşık %75 daha düşük olduğunu söylüyor. Haiku 4.5'in fiyatı milyon token başına girdi için 1 $, çıktı için 5 $ idi.
Müşteri hizmetleri için hangisi daha iyi?
Haiku 5.5, Anthropic'in en hızlı modeli ve Artificial Analysis testlerinde daha düşük bir halüsinasyon oranına sahipti; bu da müşteri hizmetlerinde işe yarar. Yine de karar vermeden önce ikisini de işletmenizin gerçek konuşmalarıyla test edin.
Efor kontrolü nedir?
Geliştiricilerin, modelin yanıt vermeden önce ne kadar düşüneceğine karar vermesini sağlayan bir ayar. Düşük efor basit görevler için daha hızlı ve daha ucuzdur; yüksek efor daha isabetlidir ama daha fazla token kullanır. İki model de bunu destekliyor.
Her model ne kadar uzun bir belgeyi işleyebilir?
Haiku 5.5'in bağlam penceresi 1 milyon token, Luna'nınki ise yaklaşık 1,05 milyon; bunun 922.000 kadarı isteğin kendisi olabilir. Ancak fiyata dikkat edin: Haiku 5.5'in fiyatı 100.000 tokenın, Luna'nınki ise 272.000 tokenın üzerinde yükselir.
Suudi Arabistan'da kullanılabilirler mi?
İkisi de küresel API'ler üzerinden kullanılabilir. Haiku 5.5; Claude Platform, AWS, Google Cloud ve Microsoft Azure'da, Luna ise OpenAI API üzerinden sunuluyor. Müşterilerin kişisel verilerini işliyorsanız, göndermeden önce bu verilerin nerede işlendiğini kontrol edin.
Origami'yi Google'da takip edin
Origami'yi tercih ettiğiniz kaynak olarak ekleyin; makalelerimiz Google Arama'da ve öne çıkan haberlerde size önce görünsün.
