DEV Community: Tobias Hoffmann

Claude Haiku 5.5 vs GPT-6 Luna Karşılaştırması

Tobias Hoffmann — Thu, 08 Oct 2026 04:28:38 +0000

Claude Haiku 5.5 ve GPT-6 Luna, kısa istemlerde aynı liste fiyatıyla başlar: Haiku için 100K token’a kadar milyon giriş/çıkış token başına 0,10 $/0,50 $; her ikisinde de önbellek okuma 0,01 $, önbellek yazma 0,125 $’dır. Asıl fark eşiklerde ortaya çıkar: Haiku 5.5, 100K token sonrasında 0,50 $/2,50 $’a çıkar. Luna ise 272K giriş token’a kadar temel oranı korur; sonrasında giriş için 2 kat, çıkış için 1,5 kat ücret uygular. Anthropic’in lansman tablosunda Haiku 5.5, paylaşılan tüm kıyaslama satırlarında daha yüksek puan alır. Buna karşılık Anthropic’in maliyet eğrilerinde Luna, GDPval-AA’nın tüm çaba düzeylerinde ve OSWorld’ün beş seviyesinden dördünde görev başına daha ucuzdur.

Apidog'u bugün deneyin

Bu rehberde fiyat eşiklerini, özellikleri, kıyaslama sonuçlarını, çaba başına maliyeti ve iş yüküne göre model seçimini ele alacağız. Model detayları için Claude Haiku 5.5 nedir ve GPT-6 Luna nedir yazılarına bakın. Son bölümde aynı istemi Apidog ile iki modele de göndereceğiz.

Fiyat karşılaştırması

1M token başına	Claude Haiku 5.5	GPT-6 Luna
Giriş, temel kademe	0,10 $ — 100K token’a kadar istemler	0,10 $ — 272K giriş token’a kadar
Çıkış, temel kademe	0,50 $	0,50 $
Önbellek okuma, temel kademe	0,01 $	0,01 $
Önbellek yazma, temel kademe	0,125 $ — 5 dakikalık	0,125 $
Yüksek kademe, giriş / çıkış	0,50 $ / 2,50 $ — 100K üzeri	0,20 $ / 0,75 $ — 272K üzeri
Yüksek kademe, önbellek okuma / yazma	0,05 $ / 0,625 $	Önbellek oranlarının 2 katı
Toplu işlem	0,05 $ / 0,25 $ — 100K’ya kadar; 0,25 $ / 1,25 $ — üzeri	Standart oranların %50’si — Toplu ve Esnek

Kaynaklar: Anthropic’in fiyatlandırma belgeleri ve OpenAI’nin GPT-6 Luna model sayfası.

OpenAI, 272K üzerindeki tüm isteği yeniden fiyatlandırır. Anthropic ise 100.000 token’dan uzun istemlerin, istem uzunluğuna bağlı olarak istek başına daha yüksek ücretlendirildiğini belirtir.

Pratik sonuç:

100K token altında: İki modelin faturası aynıdır.
100K–272K arasında: Haiku 5.5, giriş ve çıkışta Luna’dan 5 kat pahalıdır.
272K üzerinde: İkisi de yüksek kademeye geçer; ancak Luna daha ucuz kalır.

Her sağlayıcının kendi token sayımına göre iki örnek:

150K token istem, 2K token çıkış
- Haiku 5.5: 0,15 × 0,50 $ + 0,002 × 2,50 $ = 0,080 $
- Luna: 0,15 × 0,10 $ + 0,002 × 0,50 $ = 0,016 $
300K token istem, 2K token çıkış
- Haiku 5.5: 0,30 × 0,50 $ + 0,002 × 2,50 $ = 0,155 $
- Luna: 0,30 × 0,20 $ + 0,002 × 0,75 $ = 0,0615 $

Anthropic, 100K token’a kadar olan istemlerin Haiku 4.5 isteklerinin yaklaşık %90’ını oluşturduğunu söylüyor. Trafiğiniz buna benziyorsa çağrılarınızın çoğu iki modelde de aynı maliyete sahip olacaktır. Hesaplama detayları için Claude Haiku 5.5 fiyatlandırması yazısına bakın.

Tokenlaştırıcılar eşiği hareket ettirir

Bir modeldeki token, diğer modeldeki token ile birebir eşdeğer değildir.

Anthropic’e göre Haiku 5.5’in güncellenmiş tokenlaştırıcısı, aynı metin için Haiku 4.5’e göre yaklaşık %30 daha fazla token üretir. Hacker News lansman başlığındaki bir yorumcu, modern Claude’daki 100K token’ın yaklaşık 60–65K modern GPT token’ına karşılık geldiğini tahmin etti. Bu, topluluk tahminidir; satıcı tarafından doğrulanmış bir oran değildir.

Bu nedenle ham token sınırlarına bakarak karar vermeyin:

Aynı üretim istemlerini iki API’ye gönderin.
Her yanıttaki usage nesnesini kaydedin.
İstem token’larını, çıktı token’larını ve önbellek kullanımını ayrı izleyin.
Eşik maliyetini kendi gerçek metinlerinizle hesaplayın.

Özellikler

	Claude Haiku 5.5	GPT-6 Luna
API model kimliği	`claude-haiku-5-5`	`gpt-6-luna`
Bağlam penceresi	1M token	1.050.000 token
Maksimum çıkış	128K token — beta başlığı ile toplu işlemde 300K	128.000 token
Bilgi kesme tarihi	Haziran 2026	18 Mayıs 2026
Çaba düzeyleri	düşük, orta, yüksek, çok yüksek, maksimum	yok, düşük, orta, yüksek, çok yüksek, maksimum
Düşünmeyi kapatma	Yüksek çaba veya altında `thinking: {"type": "disabled"}`	`none` muhakeme çabası
Ücretsiz sohbet erişimi	Ücretsiz Claude.ai kullanıcıları seçebilir	ChatGPT masaüstü uygulamasında Ücretsiz ve Go kullanıcıları

Her iki model de varsayılan olarak medium ayarını kullanır:

Haiku 5.5: output_config.effort
Luna: reasoning.effort

Ücretsiz sohbet erişimi API anahtarı sağlamaz. Bu nedenle ücretsiz sohbet rotalarını CI, betik veya üretim aracınızda doğrudan kullanamazsınız. Daha fazla bilgi için Claude Haiku 5.5’i ücretsiz kullanma ve GPT-6 Luna’yı ücretsiz kullanma rehberlerine bakın.

Önbellek davranışı, döngüsel iş akışlarında önemlidir:

Haiku 5.5’te üst düzey effort değerini istekler arasında değiştirmek istem önbelleğini geçersiz kılar.
OpenAI’ye göre GPT-6 modellerinde muhakeme çabasını değiştirmek artık önbelleği bozmaz.

Ayrıntılar için GPT-6 istem önbellekleme yazısına bakın.

Kıyaslamalar: sonuçları kimin çalıştırdığı önemlidir

Aşağıdaki sayılar Anthropic’in lansman yazısından ve sistem kartından alınmıştır. Tabloyu Anthropic derlemiştir, ancak satırlar farklı taraflarca çalıştırılmıştır. Haiku 5.5 sonuçları maksimum çabayla ve çoğunlukla beş denemenin ortalaması alınarak elde edilmiştir.

Kıyaslama	Haiku 5.5	GPT-6 Luna	Luna hücresinin kaynağı
GDPval-AA v2.1 — Elo	1620	1437	Artificial Analysis tarafından bağımsız çalıştırıldı
AA-Briefcase v1.1 — Elo	1578	1336	Artificial Analysis tarafından bağımsız çalıştırıldı
OSWorld 2.1, çevrimdışı alt küme	%72,4	%48,9	Anthropic, OpenAI API’si üzerinden aynı 82 görevde çalıştırdı
Terminal-Bench 4.0	%39,2	%16,4	Herkese açık liderlik tablosu; maksimum çabada Codex CLI
FrontierCode 1.1 — Ana	%46,4	%42,4	Cognition çalıştırdı — Claude Code’da Claude, Codex’te GPT
Chartography, araçsız	%46,4	%29,1	Surge AI tarafından kamuya açıklandığı gibi

Bu satırlar aynı kıyaslama adını paylaşsa da aynı koşum takımını paylaşmaz. Örneğin Terminal-Bench, Haiku 5.5’i Claude Code’da; Luna’yı ise Codex CLI’da değerlendirir.

OSWorld, Anthropic’in her iki modeli de aynı görevlerde çalıştırması nedeniyle kontrollü karşılaştırmaya en yakın satırdır. Yine de rakip modeli çalıştıran tarafın Anthropic olduğunu hesaba katın.

Henüz bağımsız bir karşılaştırma yok. 8 Ekim 2026 itibarıyla Artificial Analysis’te Haiku 5.5 sayfası bulunmuyordu; Vals, LMArena, SWE-bench veya Aider üzerinde de Haiku 5.5 sonucu bulunamadı. Artificial Analysis liderlik tablosunda GPT-6 Luna maksimum çabada 38 Zeka Endeksi ve saniyede 129 çıkış token’ı ile listeleniyor.

Haiku 5.5 sonuçlarının tamamı için Claude Haiku 5.5 kıyaslamaları yazısına bakın.

Her çaba düzeyinde girişim başına maliyet

Lansman tablosu iki modeli de maksimum çabada gösterir. Ancak Anthropic’in lansman sayfası her çaba düzeyinin maliyetini de karşılaştırır.

OSWorld 2.1: kısmi kredi puanı ve girişim başına maliyet

Çaba	Haiku 5.5	GPT-6 Luna
Düşük	%42,0 / 0,0695 $	%19,2 / 0,038 $
Orta	%53,3 / 0,1257 $	%37,5 / 0,1261 $
Yüksek	%61,3 / 0,1827 $	%42,3 / 0,1435 $
Çok yüksek	%67,6 / 0,2792 $	%44,8 / 0,1672 $
Maksimum	%72,4 / 0,6111 $	%48,9 / 0,205 $

GDPval-AA v2.1: Elo ve görev başına maliyet

Çaba	Haiku 5.5	GPT-6 Luna
Düşük	1125 / 0,01167 $	1036 / 0,0038 $
Orta	1277 / 0,03042 $	1262 / 0,02 $
Yüksek	1420 / 0,08938 $	1344 / 0,03 $
Çok yüksek	1513 / 0,26725 $	1364 / 0,05 $
Maksimum	1620 / 0,86593 $	1437 / 0,09 $

Luna şu durumlarda daha düşük maliyetlidir:

GDPval-AA’nın tüm çaba düzeylerinde
OSWorld’ün beş seviyesinden dördünde

Tek istisna, orta çabadaki OSWorld sonucudur: Haiku 5.5, Luna’dan 0,0004 $ daha ucuzdur.

Ancak Haiku 5.5 her çaba düzeyinde daha yüksek puan alır.

Eşit harcamaya yakın iki örnek:

OSWorld: Orta çabada Haiku 5.5, girişim başına 0,1257 $ ile %53,3 puan alır. Luna ise 0,1261 $ ile %37,5 puan alır. Haiku 5.5, Luna’nın maksimum çaba puanını (%48,9) daha düşük maliyetle geçer.
GDPval-AA: Luna maksimumda 1437 Elo ve 0,09 $ maliyete sahiptir. Haiku 5.5 yüksek çabada 1420 Elo ve 0,08938 $ maliyettedir. Sonuçlar yalnızca 17 Elo farkındadır.

Özetle:

Bilgisayar kullanımı ve otomasyon görevlerinde Haiku 5.5, Anthropic’in çalışmasında dolar başına daha fazla puan sağlar.
Bilgi işi görevlerinde, eşit harcamada sonuçlar yakındır.
“Yeterince iyi” çıktı yeterliyse Luna’nın düşük temel maliyeti avantajlıdır.

Yönlendirme: hangi iş yükünde hangi model?

Anthropic, Haiku 5.5’i dar kapsamlı görevler için konumlandırır; Sonnet 5.5 ve Opus 5.5’in karmaşık ajansal kodlama görevlerinde daha iyi seçenekler olmaya devam ettiğini belirtir. Bu karşılaştırmadaki iki model de yüksek hacimli işler için uygundur.

İş yükü	Şununla başlayın	Neden
100K token altındaki sınıflandırma, yönlendirme, çıkarma	İkisini de test edin	Fiyat aynı; gerçek etiketlerinizde doğruluğa göre seçin
100K–272K token uzun belge Soru-Cevap	GPT-6 Luna	Temel oran 272K’ya kadar sürer; Haiku 5.5, 100K üzerinde 5 kat pahalıdır
Tarayıcı ve masaüstü otomasyonu	Claude Haiku 5.5	Eşleşen maliyette daha yüksek OSWorld puanı
Opus 5.5 veya Sonnet 5.5 alt ajanları	Claude Haiku 5.5	Claude Code `model: haiku` frontmatter, Anthropic API’sinde Haiku 5.5’e karşılık gelir
Çağrı başına en düşük maliyet	GPT-6 Luna	En düşük taban maliyet: OSWorld düşükte 0,038 $, GDPval-AA düşükte 0,0038 $
Yüksek çabalı bilgi işi taslağı	İkisini de test edin	GDPval-AA’da eşleşen harcamada 17 Elo farkı vardır

Alt ajan kullanımı için Claude Code’da Claude Haiku 5.5, yüksek QPS işlem hatları için yüksek hacimli API iş yükleri için GPT-6 Luna rehberlerine bakın.

Haiku 4.5’ten geçiş yapıyorsanız Haiku 5.5 vs Haiku 4.5 yazısı beş yeni 400 hatasını listeler.

Apidog’da ikisini yan yana test edin

Kesin sonucu üretim istemleriniz verir. Apidog içinde aynı proje altında iki istek oluşturun ve aynı istemi iki modele gönderin.

ANTHROPIC_API_KEY ve OpenAI API anahtarınızı ortam değişkeni olarak saklayın.
Aşağıdaki Haiku 5.5 isteğini ekleyin.
Aynı istem ve aynı çaba düzeyiyle bir GPT-6 Luna isteği oluşturun.
Haiku yanıtında stop_reason değerinin "refusal" olmadığını doğrulayın. Sunucu tarafında geri dönüş yoktur.
Her yanıttaki usage verisini kaydedin.
Düşük, orta ve yüksek çaba düzeylerinde token kullanımını, gecikmeyi ve çıktı kalitesini karşılaştırın.

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-haiku-5-5",
    "max_tokens": 2048,
    "thinking": {"type": "adaptive"},
    "output_config": {"effort": "medium"},
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Bu destek biletini faturalandırma, hata veya özellik isteği olarak sınıflandırın: Dışa aktarma düğmesi bu sabahtan beri 500 hatası döndürüyor."
      }
    ]
  }'

Haiku 5.5 isteğinde temperature, top_p ve top_k parametrelerini eklemeyin. Varsayılan olmayan değerler 400 hatası döndürür.

API kullanımı için Claude Haiku 5.5 API’sini nasıl kullanırım, değerlendirme setleri için LLM uygulamalarını test etme yazısına bakın.

Sıkça Sorulan Sorular

Claude Haiku 5.5 ve GPT-6 Luna’nın fiyatı aynı mı?

Evet, Haiku için 100K token’a kadar: giriş/çıkış oranı 0,10 $/0,50 $, önbellek okuma 0,01 $, önbellek yazma 0,125 $’dır. Haiku 5.5 bu eşikten sonra 0,50 $/2,50 $’a çıkar. Luna ise 272K’ya kadar temel fiyatını korur.

Hangi model daha yüksek puan alıyor?

Haiku 5.5, Anthropic’in lansman tablosundaki tüm paylaşılan satırlarda daha yüksek puan alır. Ancak tablo Anthropic tarafından derlenmiştir ve henüz bağımsız bir karşılaştırma yoktur.

Görev başına hangisi daha ucuz?

Genellikle GPT-6 Luna daha ucuzdur: GDPval-AA’daki her çaba düzeyinde ve OSWorld’ün beş seviyesinden dördünde daha düşük maliyet gösterir. Orta çabadaki OSWorld istisnadır; burada Haiku 5.5 0,0004 $ daha ucuzdur.

İkisi de ücretsiz mi?

Yalnızca sohbet ürünlerinde:

Ücretsiz Claude.ai kullanıcıları Haiku 5.5’i seçebilir.
Ücretsiz ve Go kullanıcıları, ChatGPT masaüstü uygulamasında Luna’ya erişebilir.

Bu seçenekler API anahtarı sağlamaz. Ayrıntılar için Claude Haiku 5.5’i ücretsiz kullanma yazısına bakın.

İstem uzunluğuna göre seçin, sonra test edin

Kararı şu sırayla verin:

Üretim istemlerinizin token uzunluğunu ölçün.
İstemleriniz 100K token altındaysa fiyat eşittir; doğruluğa göre seçim yapın.
İstemleriniz düzenli olarak 100K–272K aralığına çıkıyorsa Luna’nın eşiği çağrı başına maliyet avantajı sağlar.
Her iki modeli gerçek verinizle iki veya üç çaba düzeyinde çalıştırın.
usage, gecikme, hata oranı ve görev başarısını birlikte değerlendirin.

Apidog’u indirin, iki isteği aynı projeye ekleyin ve kararınızı gerçek usage verilerine göre verin.

Claude Haiku 5.5 Benchmark Testleri

Tobias Hoffmann — Thu, 08 Oct 2026 04:27:54 +0000

Claude Haiku 5.5, OSWorld 2.1'de %72,4, GDPval-AA v2.1'de 1620 Elo, FrontierCode 1.1'de %46,4 ve Terminal-Bench 4.0'da %39,2 puan almıştır. Haiku 4.5 aynı testlerin üçünde sırasıyla %15,7, 735 ve %0,0 puan almıştır. Bu sonuçların tümü maksimum çaba düzeyindedir; varsayılan orta düzeyde GDPval-AA puanı 1277'ye iner. Henüz hiçbir bağımsız laboratuvar Haiku 5.5 sonuçlarını yayımlamamıştır.

Apidog'u bugün deneyin

Bu yazıda Haiku 5.5 kıyaslamalarını, testleri kimin yürüttüğünü, çaba düzeyinin kalite ve maliyete etkisini ve modeli Apidog üzerinde kendi üretim trafiğinize benzeyen isteklerle nasıl test edeceğinizi ele alıyorum. Model özellikleri ve fiyatlandırma için önce Claude Haiku 5.5 nedir yazısına bakın.

Lansman tablosu

Aşağıdaki Haiku 5.5 sonuçları maksimum çaba düzeyinde adaptif düşünme kullanır. Sonuçlar genellikle beş denemenin ortalamasıdır; Terminal-Bench görev başına on deneme kullanmıştır. n/r, yayımlanmış sonuç olmadığı anlamına gelir.

Kıyaslama	Haiku 5.5	Haiku 4.5	GPT-6 Luna	Sonnet 5.5
GDPval-AA v2.1 (Elo)	1620	735	1437	1840
AA-Briefcase v1.1 (Elo)	1578	614	1336	1824
OSWorld 2.1, çevrimdışı alt küme	%72,4	%15,7	%48,9	%83,9
Humanity’s Last Exam, araçsız	%45,9	%10,2	n/r	%56,9
Humanity’s Last Exam, araçlarla	%57,4	%18,7	n/r	%64,5
Terminal-Bench 4.0	%39,2	%0,0	%16,4	%70,6
FrontierCode 1.1 (Ana)	%46,4	n/r	%42,4	%52,1 (xhigh)
Chartography, araçsız	%46,4	%6,4	%29,1	%61,6

Her kıyaslamayı kim çalıştırdı?

Testlerin çoğu Anthropic tarafından yürütüldü. Aynı kıyaslama adı, farklı sağlayıcılarda her zaman aynı test çerçevesi veya çaba ayarı anlamına gelmez.

Kıyaslama	Kim çalıştırdı	Koşullar
GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1	Artificial Analysis, bağımsız olarak	GDPval-AA: 220 görev, 44 meslek, Elo 1600'de DeepSeek V4.1 Flash (maksimum) ile sabitlenmiş; Briefcase: çok haftalı projeler
FrontierCode 1.1	Cognition	Claude Code'da Claude, Codex'te GPT; Ana = 150 görevin en zor 100'ü
Chartography	Anthropic, Surge AI'ın kıyaslamasında	Gemini 3.5 Flash değerlendirici; Luna puanı Surge AI'dan
Terminal-Bench 4.0	Anthropic	Claude Code `--bare`, 66 görev, görev başına 10 deneme, korumalar açık
OSWorld 2.1	Anthropic	108 görevin 82'si, 1080p, 500 adıma kadar
Humanity’s Last Exam	Anthropic	980 bin belirteç görev bütçesi, Opus 4.6 değerlendirici

GPT-6 Luna sonuçları için bağlam önemlidir:

Anthropic, Luna'nın OSWorld puanını OpenAI API'si üzerinden aynı 82 görevde çalıştırdı.
Luna'nın Terminal-Bench sonucu (%16,4), genel liderlik tablosundan gelir: Codex CLI ve maksimum çaba düzeyi kullanılmıştır.
Terminal-Bench'te korumalar, Haiku 5.5 denemelerinin %1,8'ini durdurdu. Bu, 660 denemenin 12'sidir ve her biri başarısız sayılmıştır.

FrontierCode karşılaştırmasındaki tuzak

Lansman tablosu Haiku 5.5'i maksimum çabada (%46,4), Sonnet 5.5'i ise en iyi ayarı olan xhigh seviyesinde (%52,1) gösterir. Sistem kartı daha doğrudan karşılaştırma yapmayı sağlar:

FrontierCode 1.1	Ana	Genişletilmiş
Haiku 5.5, maksimum	%46,4	%58,4
Haiku 5.5, xhigh	%45,8	n/r
Sonnet 5.5, maksimum	%46,2	%59,1
Sonnet 5.5, xhigh	%52,1	%64,4

Eşit koşullarda, yani her iki model de maksimum çabada çalışırken Haiku 5.5, Ana kategoride Sonnet 5.5'i %46,4'e karşı %46,2 ile az farkla geçer.

Ancak her modelin en iyi ayarını karşılaştırırsanız Sonnet 5.5, 5,7 puan öndedir. Bu nedenle FrontierCode sonucunu paylaşırken çaba düzeyini mutlaka belirtin.

Sistem kartındaki ek sonuçlar

Sistem kartı, lansman gönderisinde bulunmayan ek kıyaslama sonuçları içerir. Aksi belirtilmedikçe sonuçlar maksimum çaba düzeyindedir.

Kıyaslama	Haiku 5.5	Haiku 4.5	Sonnet 5.5
SWE-Bench Pro	64,8	n/r	81,3
SWE-bench Çok Dilli	83,7	67,4	90,3
SWE-bench Çok Modlu	30,7	19,8	54,3
OSWorld 2.1, katı geçme oranı	%37,1	n/r	%48,8
Chartography, araçlarla	%86,2	%8,8	%90,2
OfficeQA / OfficeQA Pro	%73,5 / %60,3	%63,0 / %47,1	%76,9 / %65,6
HealthBench Professional, uzunluğa göre ayarlanmış	%64,8	%32,2	%69,2

Bu sonuçları uygulamanıza aktarırken iki noktaya dikkat edin:

OSWorld'deki %72,4 sonucu kısmi kredidir; görevlerin yalnızca %37,1'i doğrudan geçmiştir.
Chartography, araçlar verildiğinde %46,4'ten %86,2'ye çıkar. Grafik veya veri işlemleri için modeli araçsız değerlendirmeyin.

Varsayılan çaba düzeyinde sonuçlar daha düşüktür

Claude API ve Claude Code, varsayılan olarak orta çaba düzeyini kullanır. output_config.effort göndermeden API çağrısı yaparsanız aşağıdaki sol sütundaki sonuçları hedeflemelisiniz.

Kıyaslama	Orta (varsayılan)	Maksimum	Not
GDPval-AA v2.1	1277	1620	Orta, maksimumun çıkış belirteçlerinin yaklaşık onda birini kullandı
AA-Briefcase v1.1	1372	1578	Orta, maksimumun çıkış belirteçlerinin dörtte birinden azını kullandı
HealthBench Professional	%59,9	%64,8	Düşük: %57,9, yüksek: %61,3

Beş çaba düzeyi hakkında ayrıntı için çaba düzeyleri belgelerine bakın.

Çaba düzeyine göre puan ve maliyet

Aşağıdaki değerler lansman grafiklerinden alınmıştır. OSWorld ve Terminal-Bench maliyetleri deneme başına, GDPval-AA maliyetleri görev başınadır.

Model / OSWorld 2.1	Düşük	Orta	Yüksek	Çok Yüksek	Maksimum
Haiku 5.5	%42,0 (0,07$)	%53,3 (0,13$)	%61,3 (0,18$)	%67,6 (0,28$)	%72,4 (0,61$)
Sonnet 5.5	%57,9 (0,68$)	%66,0 (0,93$)	%73,2 (1,38$)	%81,1 (2,22$)	%83,9 (5,73$)
GPT-6 Luna	%19,2 (0,04$)	%37,5 (0,13$)	%42,3 (0,14$)	%44,8 (0,17$)	%48,9 (0,21$)

Model / GDPval-AA v2.1	Düşük	Orta	Yüksek	Çok Yüksek	Maksimum
Haiku 5.5	1125 (0,012$)	1277 (0,030$)	1420 (0,089$)	1513 (0,27$)	1620 (0,87$)
Sonnet 5.5	1179 (0,22$)	1324 (0,27$)	1551 (0,62$)	1731 (1,88$)	1840 (6,78$)
GPT-6 Luna	1036 (0,004$)	1262 (0,02$)	1344 (0,03$)	1364 (0,05$)	1437 (0,09$)

Model / Terminal-Bench 4.0	Düşük	Orta	Yüksek	Çok Yüksek	Maksimum
Haiku 5.5	%12,7 (0,42$)	%20,3 (0,68$)	%24,8 (1,04$)	%31,5 (1,75$)	%39,2 (2,64$)
Sonnet 5.5	%20,0 (0,62$)	%28,8 (0,68$)	%43,0 (1,46$)	%61,5 (4,34$)	%70,6 (10,44$)

Bu tablodan uygulanabilir çıkarımlar:

Maksimum seviye son adımda pahalılaşır. GDPval-AA'da orta seviyeden maksimuma çıkmak, 343 Elo puanı için yaklaşık 28 kat maliyet oluşturur.
Haiku 5.5, orta seviyede OSWorld'de Luna'yı maksimum seviyede geçer. Haiku: %53,3 ve 0,13$. Luna: %48,9 ve 0,21$. Buna rağmen Luna, orta seviye hariç diğer eşleşen seviyelerde daha ucuzdur. Ayrıntılı karşılaştırma için Haiku 5.5 vs GPT-6 Luna yazısına bakın.
Haiku 5.5, maksimumda OSWorld'de Sonnet 5.5'i orta seviyede geçer. Haiku %72,4 ve 0,61$ iken Sonnet %66,0 ve 0,93$'dır.
Terminal-Bench farklı bir örnektir. Sonnet 5.5 yüksek seviyede %43,0 ve 1,46$ ile Haiku 5.5'in maksimum seviyedeki %39,2 ve 2,64$ sonucunu daha düşük maliyetle geçer.

Maliyetler liste fiyatlarını temel alır: 100 bin belirtece kadar istemlerde milyon belirteç başına 0,10$/0,50$, bunun üzerinde daha yüksek fiyat uygulanır. Ayrıntılar için fiyatlandırma dökümüne bakın.

Haiku 5.5'in geride kaldığı alanlar

Sonnet 5.5, lansman tablosundaki her satırda genel olarak öndedir. Haiku 5.5'in eşit çaba düzeyindeki tek başa baş avantajı FrontierCode'da, her iki model maksimumda çalışırken görülür.

En büyük fark Terminal-Bench 4.0'dadır:

Haiku 5.5: %39,2
Sonnet 5.5: %70,6

Benzer farklar SWE-Bench Pro'da (64,8'e karşı 81,3) ve SWE-bench Multimodal'da (30,7'ye karşı 54,3) da görülür.

Anthropic de Sonnet 5.5 ve Opus 5.5'in “karmaşık ajanik kodlama görevleri için daha iyi seçenekler olmaya devam ettiğini” belirtiyor. Haiku 5.5'i şu tür dar kapsamlı işler için değerlendirin:

Sıkıştırma
Özetleme
Sınıflandırma
Tarayıcı kullanımı
Daha büyük bir modelin yönettiği alt ajanlar

Haiku'yu düşük maliyetli alt ajan olarak kullanma yaklaşımı için Claude Code'da Haiku 5.5 yazısına bakın.

Bağımsız sonuçlar henüz yok

8 Ekim 2026 itibarıyla bağımsız laboratuvarlar Haiku 5.5 için sonuç yayımlamamıştır. Artificial Analysis'in Haiku 5.5 sayfası 404 döndürüyor; liderlik tablosu yalnızca Claude 4.5 Haiku'yu listeliyor.

Vals, LMArena, SWE-bench ve Aider tarafında da sonuç görünmüyor. Üçüncü taraf hız verisi yoktur. Anthropic, Haiku 5.5'i standart hızda “bugüne kadarki en hızlı modeli” olarak tanımlıyor; ancak Hızlı Mod'daki Opus'tan daha yavaş olduğunu belirtiyor.

En yakın dış kaynaklı sayı Cursor'dan gelir. Cursor model belgeleri, Haiku 5.5'in maksimum çaba düzeyinde CursorBench'te %48,4 aldığını bildirir. Bu değer düşük çaba düzeyindeki %30,9'a göre artıştır.

Düşünme kapatıldığında Cursor, aynı çaba seviyelerinde %22,1 ile %26,2 arasında sonuç verir. Düşünme açık olduğunda bu aralık %30,9 ile %42,3'e çıkar.

Müşteriler ne rapor ediyor?

Aşağıdaki bilgiler Anthropic'in lansman gönderisinden alınmıştır ve bağımsız olarak doğrulanmamıştır:

HubSpot: Simüle edilmiş CRM portal paketinde üç çalıştırma ortalaması %92,8; bu pakette gördüğü en iyi sonuç.
AlphaSense: 400 Belge İçi Sorgu üzerinde Haiku 4.5'in 0,76 sonucuna karşı 0,84; farkın istatistiksel olarak anlamlı olduğunu bildiriyor.
Box: Erken testlerde Haiku 4.5'e göre 11 puan daha yüksek sonuç ve yaklaşık yarı gecikme süresi.
Asana: Görev tamamlamalarında mevcut modeline göre %30'dan fazla daha düşük gecikme.
Cognition: Devin Fusion, Haiku 5.5'i yardımcı, Opus 5.5'i lider model olarak kullanarak FrontierCode'da 66,2 puan aldı. Bu, yalnızca Haiku'dan oluşan bir sistem değildir.

Kendi değerlendirmenizi çalıştırın

Genel kıyaslamalar uygulamanızın trafiğini temsil etmez. Anthropic'in istem rehberi, xhigh veya maksimum çaba düzeyini yalnızca kendi değerlendirmelerinizde ölçülebilir kazanç sağladığında kullanmanızı önerir.

Aynı değerlendirme kümesini Sonnet 5.5 üzerinde de çalıştırın. Apidog ile aşağıdaki akışı uygulayın:

ANTHROPIC_API_KEY değerini ortam değişkeni olarak saklayın.
Üretimden veya gerçekçi testlerden 20–50 istem seçin ve bunları Mesajlar API isteği olarak kaydedin.
Her isteğe doğrulama ekleyin:
- HTTP durum kodu 200
- stop_reason değerinin "max_tokens" veya "refusal" olmaması
- Doğru yanıt için gereken alanların veya içeriğin bulunması
Aynı koleksiyonu düşük, orta ve yüksek çaba düzeylerinde çalıştırın.
Başarı oranını ve yanıttaki usage alanında bulunan belirteç sayılarını kaydedin.
Koleksiyonu çoğaltın, modeli claude-sonnet-5-5 olarak değiştirin ve iki modeli aynı veri kümesinde karşılaştırın.

Çaba düzeyini değiştirmek istem önbelleğini geçersiz kılar. Ayrıca yeni belirteçleyici, aynı metin için Haiku 4.5'e göre yaklaşık %30 daha fazla belirteç üretebilir.

Örnek API isteği:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-haiku-5-5",
    "max_tokens": 8000,
    "thinking": {"type": "adaptive"},
    "output_config": {"effort": "medium"},
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Classify this support ticket as billing, bug or feature request: ..."
      }
    ]
  }'

Haiku 5.5 isteklerinde temperature, top_p, top_k veya asistan ön doldurma göndermeyin; bu parametrelerin her biri 400 yanıtı döndürür.

Yanıt bloklarını type alanına göre seçin. Çünkü bir thinking bloğu, asıl içerik bloğundan önce gelebilir.

Uygulama ayrıntıları için Claude Haiku 5.5 API rehberine ve LLM uygulamalarını test etme yazısına bakın.

Sıkça Sorulan Sorular

Claude Haiku 5.5, Sonnet 5.5'ten daha mı iyi?

Anthropic'in yayımladığı sonuçlara göre genel olarak hayır. Sonnet 5.5, lansman tablosundaki her satırda öndedir. Haiku 5.5 yalnızca FrontierCode'da, iki model de maksimum çabada çalışırken %46,4'e karşı %46,2 ile küçük bir avantaj sağlar.

Yükseltme değerlendirmesi için Haiku 5.5 vs Haiku 4.5 yazısına bakın.

Haiku 5.5'in SWE-bench puanı nedir?

Maksimum çaba düzeyinde:

SWE-Bench Pro: 64,8
SWE-bench Multilingual: 83,7
SWE-bench Multimodal: 30,7

Kıyaslamalar hangi çaba düzeyinde çalıştırıldı?

Sonuçların çoğu maksimum çaba düzeyindedir ve genellikle beş denemenin ortalamasıdır. API varsayılanı orta düzeydir; GDPval-AA sonucu bu düzeyde 1620 yerine 1277'dir.

Bağımsız Haiku 5.5 kıyaslamaları var mı?

Henüz yok. Artificial Analysis, GDPval-AA ve AA-Briefcase testlerini bağımsız yürüttü; ancak sonuçlar Anthropic tarafından yayımlandı. Artificial Analysis'in Haiku 5.5 sayfası şu anda mevcut değil.

GPT-6 Luna daha mı ucuz?

Genellikle evet. Luna, GDPval-AA'daki her çaba düzeyinde ve orta seviye dışındaki tüm OSWorld seviyelerinde daha düşük maliyetlidir. Orta seviyede iki model yaklaşık aynı maliyettedir. Haiku 5.5 ise iki kıyaslamada da daha yüksek puan alır.

Sonraki adım

orta çaba düzeyinden başlayın. Yalnızca başarı oranındaki artış ek maliyeti karşılıyorsa yüksek, çok yüksek veya maksimum seviyeye çıkın.

Apidog'u indirin, değerlendirme koleksiyonunuzu oluşturun ve üretim trafiğini değiştirmeden önce Haiku 5.5 sonuçlarını Sonnet 5.5 temelinizle birlikte Apidog içinde saklayın.

Claude Haiku 5.5 vs Haiku 4.5: Neler Değişti ve İlk Düzeltilmesi Gereken Uyumsuz Değişiklikler

Tobias Hoffmann — Thu, 08 Oct 2026 04:27:49 +0000

Claude Haiku 5.5 (claude-haiku-5-5, 7 Ekim 2026'da yayınlandı), 100 bin tokene kadar olan istemler için Haiku 4.5'ten %90 daha az maliyetlidir (milyon giriş/çıkış token başına 0,10$/0,50$ vs 1$/5$), 200 bin yerine 1 milyon tokenlık bir bağlam penceresine sahiptir ve her iki modeli de listeleyen her lansman karşılaştırmasında çok daha yüksek puanlar almıştır. Ancak bir sorun var: 4.5'te çalışan beş istek şekli artık 400 hatası döndürüyor ve hatasız olarak yanıtları ve maliyetleri değiştiren birçok başka değişiklik de mevcut.

Apidog'u bugün deneyin

Aşağıda yan yana bir karşılaştırma tablosu, her bozucu değişiklik için önce/sonra JSON örnekleri, sessiz davranış değişiklikleri ve Apidog ile uygulanabilir bir test planı bulacaksınız. Tam özellik sayfası için Claude Haiku 5.5 nedir yazısını okuyun. Hâlâ eski modeli kullanıyorsanız, Claude Haiku 4.5 API rehberimiz yardımcı olabilir.

Bir Bakışta Haiku 4.5 ve Haiku 5.5

	Claude Haiku 4.5	Claude Haiku 5.5
Model Kimliği (Claude API)	`claude-haiku-4-5-20251001`	`claude-haiku-5-5`
Bağlam / maks. çıktı	200K / 64K	1M / 128K
MTok başına giriş / çıkış	$1 / $5	100 bin tokene kadar 0,10$ / 0,50$; üzeri için 0,50$ / 2,50$
MTok başına önbellek okuma / 5 dk. yazma	$0.10 / $1.25	100 bin tokene kadar 0,01$ / 0,125$; üzeri için 0,05$ / 0,625$
MTok başına toplu giriş / çıkış	$0.50 / $2.50	100 bin tokene kadar 0,05$ / 0,25$; üzeri için 0,25$ / 1,25$
Düşünme	Manuel `budget_tokens`	Yalnızca uyarlanabilir, varsayılan olarak açık
Çaba seviyeleri	Yok	düşük, orta (varsayılan), yüksek, çok yüksek, maksimum
Minimum önbelleğe alınabilir istem	4.096 token	512 token
Tokenleştirici	Eski	Aynı metin için yaklaşık %30 daha fazla token
Varsayılan olmayan örnekleme parametreleri, ön doldurma	Kabul edilir	400 hatası
Öncelik Katmanı	Desteklenir	Desteklenmez
Durum	Aktif, 15 Ekim 2026'dan önce kullanımdan kaldırılmayacak	Aktif, 7 Ekim 2027'den önce kullanımdan kaldırılmayacak

Haiku 4.5 kullanımdan kaldırılmadı. Model kullanımdan kaldırma sayfası, modeli herhangi bir kullanımdan kaldırma tarihi olmadan Aktif olarak listeliyor. Bu nedenle geçişi kendi takviminize göre planlayabilirsiniz. Her iki modelde de hız limitleri aynıdır.

Beş bozucu değişiklik

Aşağıdaki her durum, Haiku 4.5'te çalışan bir istek gövdesinin Haiku 5.5'te 400 hatası vermesine neden olur. Tam liste için Haiku 5.5 geçiş rehberine bakın.

1. `budget_tokens` ile manuel düşünme

Haiku 5.5 yalnızca uyarlanabilir düşünmeyi destekler. Sabit düşünme bütçesi gönderirseniz istek reddedilir.

// Önce (Haiku 4.5)
{
  "model": "claude-haiku-4-5-20251001",
  "max_tokens": 16000,
  "thinking": { "type": "enabled", "budget_tokens": 8000 },
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Classify this ticket." }]
}

// Sonra (Haiku 5.5)
{
  "model": "claude-haiku-5-5",
  "max_tokens": 16000,
  "thinking": { "type": "adaptive" },
  "output_config": { "effort": "medium" },
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Classify this ticket." }]
}

Çaba seviyesi artık temel kontrol mekanizmasıdır. Haiku 4.5'te düşük bir düşünme bütçesi kullanıyorsanız daha düşük bir çaba seviyesi seçin.

thinking: {"type": "disabled"} göndermeye devam edebilirsiniz; ancak yalnızca high veya daha düşük çaba seviyelerinde. xhigh ya da max ile düşünmeyi devre dışı bırakmak 400 hatası üretir.

2. Örnekleme parametreleri

temperature, top_p ve top_k alanlarını kaldırın. Kabul edilen tek değerler temperature: 1 ve top_p: 0.99 değerleridir.

Aşağıdaki durumların tamamı 400 hatası üretir:

top_p: 1
Herhangi bir top_k değeri
temperature ile top_p değerlerini birlikte göndermek
Desteklenen varsayılanlar dışındaki herhangi bir örnekleme değeri

// Önce (Haiku 4.5)
{
  "model": "claude-haiku-4-5-20251001",
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.2,
  "top_k": 40,
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Extract the order ID." }]
}

// Sonra (Haiku 5.5)
{
  "model": "claude-haiku-5-5",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Extract the order ID." }]
}

Düşük sıcaklığı tutarlı çıktı için kullanıyorsanız, bu beklentiyi isteme taşıyın. Örneğin: “Yalnızca doğrulanabilir alanları döndür; yorum veya ek açıklama ekleme.”

3. Asistan ön doldurma

Modelin devam etmesi için son mesaja asistan rolü eklemek artık desteklenmez. Düşünme kapalı olsa bile istek reddedilir.

messages dizisini kullanıcı mesajıyla bitirin.

// Önce (Haiku 4.5)
{
  "model": "claude-haiku-4-5-20251001",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Return the sentiment as JSON." },
    { "role": "assistant", "content": "{\"sentiment\": \"" }
  ]
}

// Sonra (Haiku 5.5)
{
  "model": "claude-haiku-5-5",
  "max_tokens": 1024,
  "system": "Reply with only a JSON object. No preamble.",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Return the sentiment as JSON." }
  ]
}

Katı biçim gereksinimleri için yapılandırılmış çıktıları veya sınıflandırma senaryolarında enum alanları olan araçları kullanın.

4. Bilgisayar kullanımı: `computer_20250124` → `computer_toolset_20260801`

Claude API ve Google Cloud üzerinde Haiku 5.5, bilgisayar kullanımını yalnızca yeni araç seti üzerinden destekler.

Şunları kaldırın:

computer-use-2025-01-24 beta başlığı
Gönderiyorsanız fine-grained-tool-streaming-2025-05-14 başlığı

Bu başlıklar araç setiyle birlikte gönderildiğinde 400 hatası üretir.

// Önce (Haiku 4.5)
// Header: anthropic-beta: computer-use-2025-01-24
{
  "model": "claude-haiku-4-5-20251001",
  "max_tokens": 4096,
  "tools": [
    {
      "type": "computer_20250124",
      "name": "computer",
      "display_width_px": 1280,
      "display_height_px": 800
    }
  ],
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Open the settings page." }
  ]
}

// Sonra (Haiku 5.5)
// Beta başlığı yok
{
  "model": "claude-haiku-5-5",
  "max_tokens": 4096,
  "tools": [
    { "type": "computer_toolset_20260801" }
  ],
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Open the settings page." }
  ]
}

Araç döngünüzü de güncelleyin:

input.action yerine her tool_use bloğundaki name ve toolset_name alanlarına göre yönlendirme yapın.
Araç sonuçlarında toolset_name değerini tekrar gönderin.
Tarayıcı kullanımı için Haiku 5.5'in desteklediği browser_toolset_20260801 aracını değerlendirin.

Daha geniş bağlam için Claude Code bilgisayar kullanımı yazısına bakın.

5. Düşünme bloğundan önceki dönüşleri düzenleme

Bir Haiku 5.5 düşünme bloğu yalnızca kendisinden önceki tüm içerikler değişmeden kalırsa geçerlidir.

Aşağıdaki alanlardan herhangi birini değiştirdikten sonra eski düşünme bloğunu tekrar gönderirseniz 400 hatası alırsınız:

system
tools
Önceki mesajlar

Haiku 4.5 bu doğrulamayı uygulamıyordu.

// Önce: düzenlenmiş sistem + tekrar oynatılan düşünme bloğu = 400
{
  "model": "claude-haiku-5-5",
  "max_tokens": 4096,
  "system": "You are a billing agent. Be brief.",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Why was I charged twice?" },
    {
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "thinking",
          "thinking": "",
          "signature": "<from turn 1>"
        },
        { "type": "text", "text": "Checking." }
      ]
    },
    { "role": "user", "content": "Order 4412." }
  ]
}

// Sonra: önceki dönüşler değişmedi, yeni talimat eklendi
{
  "model": "claude-haiku-5-5",
  "max_tokens": 4096,
  "system": "You are a billing agent.",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Why was I charged twice?" },
    {
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "thinking",
          "thinking": "",
          "signature": "<from turn 1>"
        },
        { "type": "text", "text": "Checking." }
      ]
    },
    { "role": "user", "content": "Order 4412. Be brief." }
  ]
}

31 Ağustos 2026, 00:00 UTC'den önce oluşturulan hesaplarda hata yalnızca thinking.block_binding.prefix_mismatch_behavior ayarını yapan isteklerde görünür.

Hata vermeyecek sessiz değişiklikler

Bu değişiklikler 400 hatası üretmeyebilir; ancak yanıt işleme, maliyet ve gözlemlenebilirlik kodunuzu etkileyebilir.

Varsayılan olarak boş düşünme alanı: Her thinking bloğu boş bir thinking alanı ve yalnızca signature ile döner. Haiku 4.5 özetlenmiş düşünmeyi döndürüyordu. Düşünmeyi günlüğe kaydediyor veya gösteriyorsanız thinking: {"type": "adaptive", "display": "summarized"} kullanın.
Yanıtlar düşünmeyle başlayabilir: Uyarlanabilir düşünme varsayılan olarak açıktır. İçerik bloklarını dizi indeksine göre değil, type alanına göre seçin.
Yaklaşık %30 daha fazla token: Yeni tokenleştirici aynı metni yaklaşık %30 daha fazla token olarak sayar. İstemlerinizi yeniden sayın. Düşünme tokenları max_tokens sınırına dahildir; küçük limitlerde model herhangi bir metin döndürmeden stop_reason: "max_tokens" ile durabilir.
Zorunlu tool_choice düşünmeyi atlar: any veya adlandırılmış araç kullanımı çalışmaya devam eder; ancak yanıt araç çağrısıyla başlar ve thinking bloğu içermez. Önce düşünme bekliyorsanız tool_choice: {"type": "auto"} kullanın ve modelin aracı ne zaman çağırması gerektiğini istemde açıkça belirtin.
Yeni retler, geri dönüş yok: Haiku 5.5; siber, sınır_llm, biyo ve genel_zararlar güvenlik sınıflandırıcılarını çalıştırır. stop_reason: "refusal" dönebilir. Sunucu tarafında geri dönüş yoktur ve aynı isteği tekrar denemek genellikle tekrar reddedilir.
Öncelik Katmanı kaldırıldı: Haiku 4.5 için bir Öncelik Katmanı taahhüdünüz varsa kapasite planlamasını ayrı yapın.
Düşünme blokları hesaba bağlıdır: Bu bloklar yalnızca onları oluşturan hesapta veya bağlı bir hesapta çalışır. Saklanan konuşmaları başka bir hesapla tekrar oynatmak düşünme bağlamını kaybettirir.
Daha ucuz önbelleğe alma daha erken başlar: Minimum önbelleğe alınabilir istem eşiği 4.096 tokenden 512 tokene düştü. Haiku 4.5'te hiç önbelleğe alınmayan kısa sistem istemleri artık önbelleğe alınabilir.

Neler İyileşti

Aşağıdaki değerler, Anthropic'in Haiku 5.5 için maksimum çaba seviyesinde bildirdiği sonuçlardır. Artificial Analysis, GDPval-AA ve AA-Briefcase karşılaştırmalarını bağımsız olarak çalıştırdı.

Karşılaştırma	Haiku 4.5	Haiku 5.5
GDPval-AA v2.1 (Elo)	735	1620
AA-Briefcase v1.1 (Elo)	614	1578
OSWorld 2.1, çevrimdışı alt küme	%15.7	%72.4
İnsanlığın Son Sınavı, araçlarla	%18.7	%57.4
Terminal-Bench 4.0	%0.0	%39.2
SWE-bench Çok Dilli	%67.4	%83.7
Kartografi, araçsız	%6.4	%46.4

Haiku 4.5'in Terminal-Bench çalıştırması sabit 63.999 tokenlık bir düşünme bütçesi kullandı. Varsayılan medium çaba seviyesinde Haiku 5.5, GDPval-AA'da 1277 puan alarak Haiku 4.5'in üzerinde kaldı.

Box, Haiku 4.5'e göre yaklaşık yarı gecikmeyle 11 puan daha yüksek skorlar bildirdi. Tam tablolar için Claude Haiku 5.5 karşılaştırmaları yazısına bakın.

Anthropic, Sonnet 5.5 ve Opus 5.5'i karmaşık aracılı kodlama için daha iyi seçenekler olarak konumlandırmaya devam ediyor. Haiku 5.5 ise sınıflandırma, veri çıkarma, özetleme, sıkıştırma, alt aracılar ve tarayıcı kullanımı için hedefleniyor.

Maliyet tarafında Anthropic, Haiku 5.5'in ortalama olarak yaklaşık %75 daha ucuz çalıştığını belirtiyor. Bu değer:

100 bin tokene kadar %90 daha düşük fiyatı,
100 bin token üzeri için %50 daha düşük fiyatı,
Yeni tokenleştiricinin oluşturduğu ek token maliyetini

bir araya getirir.

Araç kullanımı sistem istemi de auto araç seçimiyle 496 tokenden 286 tokene düştü. Çalışan örnekler için Claude Haiku 5.5 fiyatlandırması yazısına bakın.

Apidog'da geçişi test edin

Apidog içinde https://api.anthropic.com/v1/messages adresine yönelik üç kayıtlı istek içeren tek bir proje oluşturun:

Temel: Mevcut Haiku 4.5 istek gövdeniz. HTTP durumunun 200 olduğunu doğrulayın.
Eski gövde, yeni model: Yalnızca model alanını claude-haiku-5-5 olarak değiştirin. HTTP durumunun 400 olduğunu doğrulayın. Karşılaştığınız her bozucu değişiklik için ayrı bir istek kopyası saklayın.
Geçiş yapıldı: Düzeltilmiş Haiku 5.5 gövdesi. Aşağıdakileri doğrulayın:
- HTTP durumu 200
- stop_reason, refusal veya max_tokens değil
- Yanıtta type: "text" olan en az bir içerik bloğu var

API anahtarını ortam değişkeni olarak saklayın:

ANTHROPIC_API_KEY

İstek başlıklarını şu şekilde yapılandırın:

anthropic-version: 2023-06-01
x-api-key: {{ANTHROPIC_API_KEY}}

Tokenleştirici değişikliğini kendi istemlerinizde ölçmek için temel ve geçiş yapılmış isteklerin usage.input_tokens alanlarını karşılaştırın.

Bu üç isteği bir test senaryosu olarak kaydedin. Böylece bir ekip arkadaşı yeniden temperature eklediğinde hata üretimde değil, test aşamasında yakalanır.

İstek temelleri için Claude Haiku 5.5 API nasıl kullanılır yazısına bakın.

Claude Code kullanıyorsanız şu komut model kimliği değişimini ve parametre düzeltmelerini uygular, ardından bir kontrol listesi verir:

/claude-api migrate this project to claude-haiku-5-5

haiku takma adının yalnızca Anthropic API'sinde Haiku 5.5'e çözümlendiğini unutmayın. Ayrıntılar için Claude Code'da Claude Haiku 5.5 yazısını inceleyin.

Sıkça Sorulan Sorular

Claude Haiku 4.5 kullanımdan kaldırıldı mı?

Hayır. Herhangi bir kullanımdan kaldırma tarihi olmaksızın Aktif olarak listelenmiştir ve kullanımdan kaldırılması 15 Ekim 2026'dan önce değildir.

Haiku 4.5 isteğim neden Haiku 5.5'te 400 hatası döndürüyor?

Şunları kontrol edin:

budget_tokens
temperature, top_p veya top_k
Asistan ön doldurma
computer_20250124
Düşünme bloğundan önceki geçmiş dönüşlerde yapılan düzenlemeler

Bunlar beş bozucu değişikliktir.

Uzun istemler için Haiku 5.5, Haiku 4.5'ten daha mı ucuz?

Evet. 100 bin tokenden uzun istemlerde milyon token başına giriş/çıkış fiyatı 0,50$/2,50$'dır. Bu, Haiku 4.5'in 1$/5$ fiyatının yarısıdır. Ayrıca Haiku 4.5, 200 bin tokenden uzun istemleri kabul etmez.

Her şeyi Haiku 5.5'e geçirmeli miyim?

Sınıflandırma, veri çıkarma ve alt aracı iş yüklerinde önce test edin, ardından geçiş yapın. En yakın rakiple karşılaştırma için Haiku 5.5 vs GPT-6 Luna yazısına bakın.

Sonraki Adım

Haiku 4.5 isteğinizi Haiku 5.5 karşılığıyla yan yana kaydedin:

Eski gövdeyle 400 hatasını doğrulayın.
Bozucu parametreleri kaldırın veya dönüştürün.
Geçiş yapılmış isteğin başarıyla yanıt verdiğini doğrulayın.
Ardından trafiği yeni modele yönlendirin.

Bu test çiftini oluşturmak için Apidog'u indirin.

Claude Haiku 5.5 Fiyatları

Tobias Hoffmann — Thu, 08 Oct 2026 04:24:12 +0000

Claude Haiku 5.5, 100K jetona kadar olan istemlerde milyon giriş jetonu başına 0,10 $ ve milyon çıkış jetonu başına 0,50 $ maliyetle çalışır. 100.000 jetonu aşan istemlerde daha yüksek fiyatlar uygulanır: giriş için 0,50 $, çıkış için 2,50 $. Önbellek okumaları 0,01 $’dan başlar; Toplu İş API’si tüm oranları yarıya indirir. Anthropic, modelin Haiku 4.5’e kıyasla ortalama olarak “yaklaşık %75 daha düşük maliyetle çalıştığını” belirtir.

Apidog'u bugün deneyin

Bu kılavuzda fiyat kalemlerini, “%75 daha az” ifadesinin arkasındaki hesabı, 100K eşiğini aşan bir örneği, efor seviyelerinin maliyete etkisini ve Haiku 5.5’in Haiku 4.5, GPT-6 Luna ve Sonnet 5.5 ile fiyat karşılaştırmasını ele alacağız. Modele yeni başlıyorsanız önce Claude Haiku 5.5 nedir rehberini okuyun. Kendi trafiğinizdeki maliyeti doğrulamak için Apidog üzerinden istek gönderin ve yanıttaki usage bloğunu inceleyin.

Claude Haiku 5.5 API fiyatlandırma tablosu

Aşağıdaki değerler, milyon jeton başına fiyatlardır (MTok) ve Anthropic fiyatlandırma belgelerinden alınmıştır.

Kalem	100K jetona kadar istemler	100K jeton üzeri istemler
Giriş	0,10 $	0,50 $
Çıkış	0,50 $	2,50 $
5 dakikalık önbellek yazma	0,125 $	0,625 $
1 saatlik önbellek yazma	0,20 $	1,00 $
Önbellek okuma — isabetler ve yenilemeler	0,01 $	0,05 $
Toplu giriş	0,05 $	0,25 $
Toplu çıkış	0,25 $	1,25 $

Belgelerde açıkça şu kural belirtilir: 100.000 jetonu aşan bir istem, daha yüksek oranlardan ücretlendirilir.

Claude 4.6’dan itibaren diğer Claude modelleri, tam 1M bağlam penceresini tek bir oranla ücretlendirir. Haiku 5.5 bu konuda istisnadır.

Uygulamada ayrıca şunlara dikkat edin:

Yalnızca ABD çıkarımı: inference_geo ile yalnızca ABD’ye yönlendirme, Claude API ve AWS üzerindeki Claude Platformu’nda her jeton kategorisini 1,1 kat daha pahalı yapar. Örneğin 100K altında giriş 0,11 $, çıkış 0,55 $ olur.
Yeni jetonlayıcı: Aynı metin, Haiku 4.5’e kıyasla yaklaşık %30 daha fazla jeton üretebilir.
Daha küçük araç yükü: Araç kullanımı sistem istemi 286 jetondur. Haiku 4.5’te bu değer 496 jetondu.
Öncelik Katmanı ve hızlı mod yoktur.

“%75 daha az” ifadesi nereden geliyor?

Haiku 5.5’in fiyatı, 100.000 jetona kadar Haiku 4.5’e göre %90; 100.000 jetonun üzerindeyse %50 daha düşüktür. Anthropic’e göre Haiku 4.5 isteklerinin %90’ı 100K sınırının altında kalıyordu. Bu hesap yeni jetonlayıcıyı da içerir.

Yaklaşık hesap şu şekilde yapılabilir:

İstek sayısına göre ağırlıklandırma:

   0,9 × %90 + 0,1 × %50 = %86 daha düşük maliyet

Yeni jetonlayıcının yaklaşık %30 daha fazla jeton ürettiğini ekleyin:

   Kalan maliyet: %14 × 1,3 = %18,2
   Tasarruf: yaklaşık %82

Anthropic’in açıkladığı ortalama ise %75’tir. Şirket ağırlıklandırma yöntemini yayımlamıyor; ayrıca uzun istemler, istek sayısına göre hesaplandığında olduğundan daha büyük bir harcama payına sahip olabilir.

Bu nedenle %75’i genel bir ortalama olarak değerlendirin. Gerçek maliyetiniz için kendi usage verinizi ölçün.

Her efor seviyesinde deneme başına maliyet

Haiku 5.5, efor seviyelerini destekleyen ilk Haiku modelidir. Seviyeler düşük ile maksimum arasındadır; API varsayılanı orta seviyedir.

Efor seviyesi, çoğu iş yükünde toplam maliyeti tarife kartından daha fazla etkileyebilir. Aşağıdaki rakamlar lansman gönderisindeki efor bazlı tablolardan alınmıştır. Anthropic, OSWorld ve Terminal-Bench’i; Artificial Analysis ise GDPval-AA’yı çalıştırmıştır.

Efor	OSWorld 2.1 — puan / $/deneme	GDPval-AA v2.1 — Elo / $/görev	Terminal-Bench 4.0 — puan / $/deneme
düşük	%42,0 / 0,0695 $	1125 / 0,0117 $	%12,7 / 0,4240 $
orta	%53,3 / 0,1257 $	1277 / 0,0304 $	%20,3 / 0,6798 $
yüksek	%61,3 / 0,1827 $	1420 / 0,0894 $	%24,8 / 1,0372 $
çok yüksek	%67,6 / 0,2792 $	1513 / 0,2673 $	%31,5 / 1,7545 $
maksimum	%72,4 / 0,6111 $	1620 / 0,8659 $	%39,2 / 2,6433 $

Bu tabloyu kullanırken şu noktaları göz önünde bulundurun:

Maksimum efor, OSWorld’de orta seviyenin yaklaşık 4,9 katı maliyetlidir:

  0,6111 $ ÷ 0,1257 $ = 4,9

GDPval-AA’da maksimum efor, orta seviyenin yaklaşık 28,5 katı maliyetlidir:

  0,86593 $ ÷ 0,03042 $ = 28,5

Lansman tablosundaki en yüksek puanlar maksimum eforla elde edilmiştir. Örneğin GDPval-AA’da API varsayılanı olan orta seviyede skor 1620 değil, 1277’dir.
Ajan tabanlı kodlama işlerinde Sonnet’i de test edin. Terminal-Bench’te Sonnet 5.5, düşük eforda ve 0,10 $ önbellek okumalarıyla 0,6205 $ maliyet karşılığında %20 puan aldı. Haiku 5.5 ise orta eforda 0,6798 $ karşılığında %20,3 puan aldı.
Anthropic, Sonnet ve Opus’un karmaşık ajan tabanlı kodlama görevleri için daha iyi seçenekler olmaya devam ettiğini belirtir. Satır bazında sonuçlar için karşılaştırma detaylarımıza bakın.

Haiku 5.5 fiyat açısından nasıl karşılaştırılır?

Model	Giriş / çıkış — MTok başına	Önbellek okuma	5 dakikalık önbellek yazma	Uzun istem kuralı
Claude Haiku 5.5	100K’ya kadar 0,10 $ / 0,50 $	0,01 $	0,125 $	100K üzeri: 0,50 $ / 2,50 $
GPT-6 Luna	0,10 $ / 0,50 $	0,01 $	0,125 $	272K giriş üzeri: 2× giriş ve önbellek, 1,5× çıkış — 0,20 $ / 0,75 $
Claude Haiku 4.5	1 $ / 5 $	0,10 $	1,25 $	Tek oran, 200K bağlam
Claude Sonnet 5.5	2 $ / 10 $	0,10 $	2,50 $	1M boyunca tek oran

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna, 100K’ya kadar Haiku 5.5 ile aynı giriş ve çıkış fiyatını sunar. Ancak uzun istem eşiği farklıdır.

OpenAI model sayfasına göre Luna’da ek ücret 272K üzerinde başlar ve tüm istek için uygulanır.

Örneğin 150.000 giriş ve 2.000 çıkış jetonundan oluşan bir çağrıda Luna temel oranında kalır:

(150.000 × 0,10 $ + 2.000 × 0,50 $) ÷ 1.000.000 = 0,016 $

Aynı çağrı Haiku 5.5’te 100K eşiğini geçtiği için 0,08 $ olur.

Jetonlayıcılar farklı olduğundan yalnızca ham jeton sayılarıyla karar vermeyin. Bir Hacker News yorumcusu, 100K Claude jetonunun yaklaşık 60–65K GPT jetonuna karşılık geldiğini tahmin etti.

Anthropic’in OSWorld grafiğinde Haiku 5.5, orta eforda %53,3 puan ve 0,1257 $ maliyetle; Luna’yı maksimum eforda %48,9 puan ve 0,205 $ maliyetle geçti. Daha ayrıntılı analiz için Claude Haiku 5.5 vs GPT-6 Luna karşılaştırmasına bakın.

Sonnet 5.5

Sonnet 5.5, önbellek okuma fiyatını aynı gün 0,20 $’dan 0,10 $’a düşürdü. Anthropic’e göre bu indirim, çoğu ajan tabanlı işte modeli yaklaşık %20 daha ucuz hale getiriyor.

Sonnet 5.5 fiyatlandırma kılavuzumuz bu indirimden önce yazılmıştır.

Haiku 4.5

Haiku 4.5 kullanımdan kaldırılmadı. Geçiş planı yapıyorsanız, önce Haiku 5.5 vs Haiku 4.5 rehberindeki bozan değişiklikleri kontrol edin.

API kredileri ve tüketici planları

Max ve Team API kredileri

Max 5x: ayda 100 $ Claude Platform kredisi
Max 20x: ayda 200 $ Claude Platform kredisi
Team Standard: koltuk başına 20 $
Team Premium: koltuk başına 100 $

Team kredileri bir havuzda toplanır ve toplam 500 $ ile sınırlandırılır. Ücretsiz, Pro ve Kurumsal planlar uygun değildir.

API kredileri belgelerine göre bu krediler Claude API’yi kapsar; Claude Code veya bulut sağlayıcılarını kapsamaz. Ayrıca sonraki aya devretmez.

100K altı giriş fiyatı olan 0,10 $/MTok oranında, 100 $ kredi şuna karşılık gelir:

1 milyar giriş jetonu

Bu tutar yaklaşık 220.000 Örnek 1 isteğine eşittir:

100 $ ÷ 0,000455 $ = yaklaşık 220.000 istek

Tüketici planları

claude.com/pricing sayfasına göre Ücretsiz, Pro, Max, Team ve Kurumsal kullanıcılar; web, iOS ve Android üzerinde Claude.ai aracılığıyla Haiku 5.5’i seçebilir.

Ücretsiz: 0 $
Pro: yıllık faturalandırmada ayda 17 $, aylık faturalandırmada 20 $
Max: ayda 100 $’dan başlar

Ücretsiz sürüm Claude Code içermez. Ayrıca sohbet planı, bir betiği veya CI işini çalıştırmak için kullanılmaz. Ayrıntılar için Claude Haiku 5.5’i ücretsiz kullanma rehberine bakın.

Bulut sağlayıcıları

Bedrock, Google Cloud ve Foundry; Haiku 5.5’i kendi fiyatlandırma sayfaları üzerinden ücretlendirir.

Apidog’da istek başına maliyeti izleyin

Her Messages API yanıtı, çağrıyı fiyatlandırmak için gereken usage nesnesini döndürür. Bunu Apidog içinde tekrarlanabilir bir test akışına dönüştürebilirsiniz.

1. API anahtarını ortam değişkeni olarak tanımlayın

export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"

2. Her efor seviyesi için aynı istemi çalıştırın

düşük, orta ve yüksek seviyelerini aynı kullanıcı mesajıyla test edin:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-haiku-5-5",
    "max_tokens": 4000,
    "thinking": {"type": "adaptive"},
    "output_config": {"effort": "medium"},
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Classify this support ticket: ..."
      }
    ]
  }'

3. Yanıtı fiyatlandıran bir son işlemci ekleyin

Aşağıdaki Apidog test betiği, önbellekleme kullanılmadığını varsayar ve input_tokens değerini istem uzunluğu olarak kullanır:

const body = pm.response.json();
const u = body.usage;

const long = u.input_tokens > 100000;
const rateIn = long ? 0.50 : 0.10;
const rateOut = long ? 2.50 : 0.50;

const cost =
  (u.input_tokens * rateIn + u.output_tokens * rateOut) / 1e6;

pm.environment.set("haiku_call_usd", cost.toFixed(6));

pm.test("not a refusal", () => {
  pm.expect(body.stop_reason).to.not.eql("refusal");
});

4. Sonuçları karşılaştırın

Her efor seviyesi için şu alanları kaydedin:

usage.input_tokens
usage.output_tokens
Hesaplanan haiku_call_usd
Görev başarısı veya kalite metriği
stop_reason

Reddetme kontrolü önemlidir; çünkü Haiku 5.5’in güvenlik sınıflandırıcılarında sunucu tarafı yedekleme yoktur.

Uçtan uca kurulum için Claude Haiku 5.5 API’sini nasıl kullanacağınız rehberine bakın.

SSS

Claude Haiku 5.5’in milyon jeton başına maliyeti ne kadar?

100K jetona kadar olan istemlerde giriş için 0,10 $, çıkış için 0,50 $’dır. 100K üzerinde bu değerler sırasıyla 0,50 $ ve 2,50 $ olur.
Haiku 5.5, Haiku 4.5’ten daha mı ucuz?

Evet. 100K’ya kadar jeton başına %90, 100K üzerinde %50 daha ucuzdur. Anthropic ortalama maliyetin yaklaşık %75 daha düşük olduğunu belirtir.
Haiku 5.5, GPT-6 Luna ile aynı fiyatta mı?

100K’ya kadar evet. Bu sınırın üzerinde Haiku 5.5 fiyatı 5 kat artar; Luna ise 272K’ya kadar temel fiyatını korur. Ayrıntılar için GPT-6 Luna genel bakışımıza bakın.
Max plan kredileri Claude Code’da çalışır mı?

Hayır. Krediler Claude Platform API’sini kapsar, Claude Code’u kapsamaz. Plan erişimi için Claude Code’da Claude Haiku 5.5 bölümüne bakın.

Sonraki adım: kendi iş yükünüzü fiyatlandırın

En yaygın üç istek şeklinizi seçin ve şu süreci uygulayın:

Kaç isteğin 100K jeton eşiğini geçtiğini ölçün.
Her isteği en az düşük ve orta efor seviyelerinde çalıştırın.
Her yanıttaki usage değerlerini kaydedin.
Giriş ve çıkış jetonlarını ilgili fiyat oranıyla çarpın.
Kalite, gecikme ve maliyeti aynı tabloda karşılaştırın.

İstekleri, ortam değişkenlerini ve maliyet betiklerini tek projede yönetmek için Apidog’u indirin.

Claude Haiku 5.5 API Nasıl Kullanılır

Tobias Hoffmann — Thu, 08 Oct 2026 04:23:32 +0000

Claude Haiku 5.5 API’yi çağırmak için https://api.anthropic.com/v1/messages adresine POST isteği gönderin. İstekte model: "claude-haiku-5-5", x-api-key başlığı ve anthropic-version: 2023-06-01 bulunmalıdır. Model, 100K token’a kadar olan istemlerde milyon giriş/çıkış token başına 0,10$/0,50$ maliyetlidir; 100K üzerindeki istemlerde bu ücret 0,50$/2,50$ olur. 1M token bağlam okuyabilir, 128K token üretebilir ve uyarlanabilir düşünme açıkken varsayılan çaba seviyesi medium’dür.

Apidog'u bugün deneyin

Anthropic, Haiku 5.5’i 7 Ekim 2026’da yayınladı. Bu, çaba seviyelerini destekleyen ilk Haiku sürümüdür. Claude Haiku 5.5 nedir yazısı modelin özelliklerini ve konumlandırmasını açıklar.

Bu rehberde ilk isteğinizi curl, Python ve TypeScript ile oluşturacak; ardından çaba, düşünme, önbellekleme, toplu işlem, ret durumları ve araç setlerini yapılandıracaksınız. İstekleri kaydetmek ve doğrulamak için Apidog kullanabilirsiniz.

Claude Haiku 5.5 API’ye hızlı bakış

Parametre	Haiku 5.5 davranışı
Model kimliği	`claude-haiku-5-5` — Bedrock: `anthropic.claude-haiku-5-5`; ayrı takma ad yok
100K token’a kadar istemler için MTok fiyatı	0,10$ giriş, 0,50$ çıkış, 0,01$ önbellek okuma
100K token üzeri istemler için MTok fiyatı	0,50$ giriş, 2,50$ çıkış, 0,05$ önbellek okuma
Bağlam / maksimum çıkış	1M / 128K; toplu işlemde `output-300k-2026-03-24` beta başlığıyla 300K
`output_config.effort`	`low`, `medium` (varsayılan), `high`, `xhigh`, `max`
`thinking`	Varsayılan olarak `adaptive`; yalnızca `high` veya daha düşük çaba seviyesinde `disabled` kullanılabilir
`thinking.display`	Varsayılan olarak boş `thinking` alanı; `summarized` okunabilir özet döndürür
`temperature`, `top_p`, `top_k`	Varsayılan olmayan değerler 400 hatası döndürür
Asistan ön doldurma	Düşünme kapalı olsa bile 400 hatası döndürür
Minimum önbelleğe alınabilir istem	512 token — Haiku 4.5’te 4.096 token

Kaynaklar: Haiku 5.5 model sayfası ve Claude API fiyatlandırma belgeleri.

İlk Claude Haiku 5.5 API çağrınız

Claude Console’da bir API anahtarı oluşturun. Anthropic API anahtar kılavuzu bu süreci adım adım açıklar.

Anahtarı ortam değişkeni olarak tanımlayın:

export ANTHROPIC_API_KEY="anahtariniz"

API anahtarını kaynak koda, Git deposuna veya istemci tarafı uygulamasına yazmayın.

Ardından ilk isteği gönderin:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-haiku-5-5",
    "max_tokens": 4096,
    "output_config": {"effort": "medium"},
    "thinking": {"type": "adaptive", "display": "summarized"},
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": "Bu talebi faturalandırma, hata veya özellik isteği olarak sınıflandırın: Dışa aktarma düğmesi büyük projelerde zaman aşımına uğruyor."
    }]
  }'

Python ile çağrı

Python SDK, ANTHROPIC_API_KEY değişkenini ortamdan otomatik olarak alır:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-haiku-5-5",
    max_tokens=4096,
    output_config={"effort": "medium"},
    thinking={"type": "adaptive", "display": "summarized"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Bu talebi faturalandırma, hata veya özellik isteği olarak sınıflandırın: Dışa aktarma düğmesi büyük projelerde zaman aşımına uğruyor."
        }
    ],
)

for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        print("[thinking]", block.thinking)
    elif block.type == "text":
        print(block.text)

print(response.stop_reason, response.usage)

TypeScript ile çağrı

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();

const response = await client.messages.create({
  model: "claude-haiku-5-5",
  max_tokens: 4096,
  output_config: { effort: "medium" },
  thinking: { type: "adaptive", display: "summarized" },
  messages: [
    {
      role: "user",
      content:
        "Bu talebi faturalandırma, hata veya özellik isteği olarak sınıflandırın: Dışa aktarma düğmesi büyük projelerde zaman aşımına uğruyor.",
    },
  ],
});

for (const block of response.content) {
  if (block.type === "text") {
    console.log(block.text);
  }
}

console.log(response.stop_reason, response.usage);

Uygulamanızda şu üç kuralı izleyin:

response.content[0].text varsayımı yapmayın. Yanıt ilk olarak thinking bloğuyla gelebilir; blokları type alanına göre ayırın.
max_tokens için yeterli pay bırakın. Düşünme tokenları da bu sınıra dahildir.
İstek gövdesini sade tutun. temperature, top_p, top_k, budget_tokens veya asistan ön doldurma göndermeyin. Bu alanlar Haiku 5.5’te 400 hatasına neden olur.

Haiku 4.5’ten geçiş yapıyorsanız, Haiku 5.5 ve Haiku 4.5 karşılaştırma kılavuzu bozucu değişiklikleri önceki ve sonraki JSON örnekleriyle listeler.

Bir çaba seviyesi seçin

output_config.effort, kalite, gecikme ve maliyeti etkileyen temel ayardır. İstem kılavuzu şu başlangıç noktalarını önerir:

low: Sohbet, kısa araç görevleri ve yüksek hacimli basit istekler için en hızlı ve düşük maliyetli seçenek.
medium: Varsayılan seviye. Aracı kodlama dahil çoğu iş yükü için buradan başlayın.
high: Bilgi işleri, uzun aracı görevler ve katı talimat takibi için.
xhigh ve max: Yalnızca kendi değerlendirmeleriniz ölçülebilir bir kalite kazancı gösteriyorsa kullanın. Anthropic, aynı değerlendirmeleri Claude Sonnet 5.5 üzerinde de çalıştırıp karşılaştırmanızı önerir.

Anthropic’in OSWorld 2.1 çevrimdışı alt kümesi için yayınladığı sonuçlar:

Çaba	Puan	Deneme başına maliyet
`low`	%42,0	0,0695$
`medium`	%53,3	0,1257$
`high`	%61,3	0,1827$
`xhigh`	%67,6	0,2792$
`max`	%72,4	0,6111$

xhigh seviyesinden max seviyesine geçmek, beş puanın altındaki artış için maliyeti iki kattan fazla yükseltir. Haiku 5.5 karşılaştırma dökümü diğer çaba seviyesi tablolarını içerir.

Çok turlu sohbetlerde xhigh seviyesinde model bazen tüm yanıtını düşünme bölümüne yazıp görünür metin üretmeden turu bitirebilir. Kullanıcıya yanıt göstermeden önce metin bloklarının boş olup olmadığını kontrol edin.

Düşünmeyi kontrol edin

Uyarlanabilir düşünme varsayılan olarak açıktır. Haiku 4.5’e göre iki önemli davranış değişikliği vardır:

Varsayılan olarak düşünme metni gizlenir. Her thinking bloğu boş bir thinking alanı ve yalnızca bir signature içerebilir.
Günlüklerde veya kullanıcı arayüzünde okunabilir özet istiyorsanız "display": "summarized" gönderin.

Daha az düşünme tokenı kullanmak için çaba seviyesini azaltın. Modeli doğrudan yanıt vermeye zorlayan istemler, Anthropic testlerinde düşünmeyi durdurmamıştır.

Düşünmeyi yalnızca high veya daha düşük çaba seviyelerinde kapatabilirsiniz:

{
  "model": "claude-haiku-5-5",
  "max_tokens": 1024,
  "thinking": { "type": "disabled" },
  "output_config": { "effort": "low" },
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Fatura numarasını şuradan çıkarın: INV-2291, son tarih 3 Kasım."
    }
  ]
}

Aynı gövdeyi xhigh veya max ile gönderirseniz API 400 hatası döndürür.

Zorunlu tool_choice ayarı (any veya adlandırılmış araç) kullanılabilir. Ancak yanıt araç çağrısıyla başlar ve düşünme bloğu içermez.

Çok turlu ya da araç kullanan akışlarda:

Her thinking bloğunu değişmeden sonraki isteğe geri gönderin.
Geçmişi yalnızca ekleme yaparak koruyun.
Döndürülen düşünme bloğundan önce system, tools veya önceki messages alanlarını değiştirmeyin.

Bu alanları değiştirmek 400 hatasına yol açabilir. Düşünme blokları yalnızca onları üreten hesapta veya bağlı bir hesapta çalışır.

İstemleri önbelleğe alın ve toplu işlem kullanın

Önbellekleme, tekrar eden büyük bağlamlarda Haiku 5.5 maliyetini düşürür.

100K token’a kadar olan istemler için:

Taze giriş: milyon token başına 0,10$
Önbellek okuma: milyon token başına 0,01$
5 dakikalık önbellek yazma: milyon token başına 0,125$
1 saatlik önbellek yazma: milyon token başına 0,20$

Minimum önbelleğe alınabilir istem artık 512 token’dır. Haiku 4.5’te bu sınır 4.096 token’dı. Bu nedenle kısa sistem istemleri ve araç listeleri de önbellekleme için uygundur.

Kararlı sistem önekini cache_control ile işaretleyin:

{
  "model": "claude-haiku-5-5",
  "max_tokens": 1024,
  "system": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Siz bir destek triyaj asistanısınız. <burada uzun, kararlı politika metni>",
      "cache_control": { "type": "ephemeral" }
    }
  ],
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Talep: 10 gün sonra iade alınmadı."
    }
  ]
}

İstekler arasında üst düzey effort değerini değiştirmek önbelleği geçersiz kılar. Mesaj başına çaba ayarı, mid-conversation-output-config-2026-07-01 beta başlığıyla Claude API ve Google Cloud’da bu önbelleği korur.

TTL ayrıntıları için istem önbelleğe alma belgelerine, kavramsal açıklama için istem önbelleğe alma rehberine bakın.

Bekleyebilen işler için Mesaj Toplu İşlem API’sini kullanın. Giriş ve çıkış maliyeti %50 azalır:

100K token’a kadar: 0,05$ giriş / 0,25$ çıkış
100K token üzeri: 0,25$ giriş / 1,25$ çıkış

Toplu işlem, output-300k-2026-03-24 beta başlığıyla 300K çıkış tokenına ulaşmanın da tek yoludur.

100K sınırını dikkatle yönetin: Anthropic’e göre 100.000 token’dan uzun bir istem, daha yüksek fiyatlandırmaya tabi olur.

Haiku 5.5 fiyatlandırma kılavuzu her iki fiyatlandırma eşiği için örnekler içerir.

`stop_reason: "refusal"` durumunu ele alın

Haiku 5.5, bir isteği reddedebilen güvenlik sınıflandırıcıları kullanır. Sunucu tarafında otomatik geri dönüş yoktur.

Reddedilen isteklerde şu değer döner:

{
  "stop_reason": "refusal"
}

Olası kategoriler:

cyber
frontier_llm
bio
general_harms

Haiku 4.5’ten geçiyorsanız bu ret davranışının yeni olduğunu unutmayın. Aynı isteği körü körüne tekrar göndermek genellikle başka bir ret üretir.

Python’da retleri açıkça yönetin:

def run(client, messages):
    response = client.messages.create(
        model="claude-haiku-5-5",
        max_tokens=4096,
        messages=messages,
    )

    if response.stop_reason == "refusal":
        details = getattr(response, "stop_details", None)
        category = getattr(details, "category", "unknown")

        log_refusal(category, messages)  # sizin günlüklemeniz

        return {
            "status": "refused",
            "category": category,
        }

    text = "".join(
        block.text
        for block in response.content
        if block.type == "text"
    )

    return {
        "status": "ok",
        "text": text,
    }

content alanını işlemeye başlamadan önce stop_reason değerine göre dallanın. Retleri uygulamanızda insan incelemesine veya başka bir modele yönlendirin.

cyber veya bio sınıflandırıcıları nedeniyle engellenen meşru güvenlik ya da yaşam bilimleri çalışmaları için ekipler Anthropic’in Siber Doğrulama Programı veya Yaşam Bilimleri Doğrulama Programına başvurabilir.

Bilgisayar kullanımı ve tarayıcı kullanımı

Claude API ve Google Cloud üzerinde Haiku 5.5:

Bilgisayar kullanımını yalnızca computer_toolset_20260801 araç setiyle destekler.
Bu araç seti beta başlığı gerektirmez.
Eski computer_20250124 aracını göndermek 400 hatası döndürür.
Tarayıcı kullanımını browser_toolset_20260801 ile destekler. Haiku 4.5 bu araç setini desteklemiyordu.

Python ve TypeScript SDK’leri, lansman gününde her iki araç seti için beta sınıfları ekledi. Üye araçlar ve kullanım akışı için bilgisayar kullanım aracı belgelerine bakın.

Oran sınırlamaları

Haiku 5.5, Haiku 4.5 ile aynı oran sınırlamalarını kullanır:

Katman	Dakikadaki istek	Giriş tokenı	Çıkış tokenı
Başlangıç	1.000	2M	400K
Ölçek	10.000	10M	2M

Öncelik Katmanı desteklenmez.

429 hatalarını yönetmek için oran sınırlaması aşıldı kılavuzuna bakın.

Claude Haiku 5.5 API’yi Apidog’da test edin

Kaydedilmiş istekler, çaba seviyesi karşılaştırmalarını ve ret hata ayıklamasını tekrarlanabilir hale getirir. Apidog ile şu kurulumu yapın:

Bir ortam oluşturun ve ANTHROPIC_API_KEY değerini gizli değişken olarak ekleyin.
x-api-key başlığında {{ANTHROPIC_API_KEY}} kullanın. Ayrıca anthropic-version: 2023-06-01 ve content-type: application/json başlıklarını ekleyin.
https://api.anthropic.com/v1/messages adresine bir POST isteği oluşturun, ilk çağrı gövdesini yapıştırın ve kaydedin.
Şu doğrulamaları ekleyin:
- Durum kodu 200
- $.stop_reason değeri end_turn
- $.usage.output_tokens değeri 0’dan büyük
- $.content[*].type alanı text içeriyor
İsteği low, high, xhigh ve max için çoğaltın. Klasörü çalıştırarak her çaba seviyesi için usage verisini karşılaştırın.
Önbelleğe alınmış sistem istemi varyantını ekleyin. İkinci çalıştırmada $.usage.cache_read_input_tokens değerinin 0’dan büyük olduğunu doğrulayın.

Bu doğrulamalar, ret yanıtlarının veya boş xhigh yanıtlarının yanlışlıkla başarılı test olarak geçmesini engeller.

Daha geniş test kalıpları için LLM uygulamalarını test etme rehberine bakın.

Sıkça sorulan sorular

Claude Haiku 5.5 model kimliği nedir?

Claude API, Google Cloud, Microsoft Foundry ve AWS’deki Claude Platform için model kimliği claude-haiku-5-5 değeridir. Tarih son eki veya ayrı takma ad yoktur. Amazon Bedrock’ta anthropic.claude-haiku-5-5 kullanılır.

Ücretsiz Claude Haiku 5.5 API var mı?

Sürekli bir ücretsiz katman yoktur. Yeni API kullanıcıları API’yi denemek için küçük miktarda ücretsiz kredi alabilir. Ücretsiz Claude.ai kullanıcıları sohbet içinde Haiku 5.5’i seçebilir; ancak bu, API anahtarı sağlamaz.

Max ve Ekip planları artık aylık API kredileri içerir. Ayrıntılar için ücretsiz erişim kılavuzuna bakın.

Haiku 4.5 isteğim neden 400 döndürüyor?

Şu alanları kontrol edin:

budget_tokens
Varsayılan olmayan temperature
Varsayılan olmayan top_p
Herhangi bir top_k
Asistan ön doldurma
Eski computer_20250124 aracı

Bu alanlar en yaygın 400 hata nedenleridir.

Haiku 5.5’i Claude Code’da kullanabilir miyim?

Evet. v2.1.293 sürümünden itibaren kullanılabilir. Anthropic API’deki haiku takma adı Haiku 5.5’e çözümlenir. Daha fazla bilgi için Claude Code’da Claude Haiku 5.5 rehberine bakın.

Aracı kodlama için Haiku 5.5 mi, Sonnet 5.5 mi kullanmalıyım?

Anthropic, Sonnet 5.5 ve Opus 5.5’in karmaşık aracı kodlama görevleri için daha iyi seçenekler olmaya devam ettiğini belirtir.

Haiku 5.5’i şu dar kapsamlı işler için tercih edin:

Sınıflandırma
Özetleme
Sıkıştırma
Alt ajan görevleri
Tarayıcı kullanımı

Sonraki adım

İlk isteği medium çaba seviyesiyle çalıştırın. Ardından kendi iş yükünüzden gerçekçi bir istem seçin ve aynı isteği low ile high seviyelerinde yeniden gönderin.

Karşılaştırırken en az şu metrikleri kaydedin:

Yanıt kalitesi
usage.output_tokens
Gecikme
İstek başına maliyet
stop_reason

Üç çalıştırmayı doğrulamalarla saklamak için Apidog’u indirin. Böylece sonraki model sürümünde yalnızca model alanını değiştirerek aynı test setini tekrar çalıştırabilirsiniz.

Claude Haiku 5.5 Nedir?

Tobias Hoffmann — Thu, 08 Oct 2026 04:18:27 +0000

Claude Haiku 5.5, Anthropic'in 7 Ekim 2026'da piyasaya sürülen, API kimliği claude-haiku-5-5 olan en küçük ve en hızlı güncel modelidir. 100 bin jetona kadar istemler için milyon girdi jetonu başına 0,10 dolar ve milyon çıktı jetonu başına 0,50 dolar, 100 bin jetondan fazla istemler için ise 0,50 dolar/2,50 dolar maliyeti vardır. Tanıtım yazısında Anthropic, Haiku 4.5'e göre “ortalama olarak çalıştırmanın yaklaşık %75 daha az maliyetli” olduğunu belirtir ve onu “bugüne kadarki en hızlı modelimiz” olarak adlandırır. Aynı zamanda efor ayarı olan ilk Haiku modelidir ve 1M jetonluk bir bağlam penceresi sunar.

Apidog'u bugün deneyin

Bu rehberde özellikleri, iki kademeli fiyatlandırmayı, Haiku 4.5 geçişini, karşılaştırma testlerini ve ilk API isteğini bulacaksınız. İstekleri test etmek için Apidog ile Mesajlar API isteğini gönderebilir, anahtarınızı ortam değişkeninde saklayabilir ve yanıtı jeton kullanımıyla birlikte inceleyebilirsiniz.

Claude Haiku 5.5 özelliklerine genel bakış

Özellik	Claude Haiku 5.5
Yayın tarihi	7 Ekim 2026
Model kimliği (Claude API, Google Cloud, Microsoft Foundry, AWS üzerinde Claude Platformu)	`claude-haiku-5-5` (sabit kimlik, tarih eki yok)
Model kimliği (Amazon Bedrock)	`anthropic.claude-haiku-5-5`
Bağlam penceresi	1M jeton (Haiku 4.5: 200K)
Maksimum çıktı	128K (Haiku 4.5: 64K); Toplu API'de `output-300k-2026-03-24` beta başlığı ile 300K
Düşünme	Yalnızca uyarlanabilir
Efor seviyeleri	`düşük`, `orta` (varsayılan), `yüksek`, `çok yüksek`, `maksimum`
Bilgi kesme tarihi	Haziran 2026
Milyon jeton başına fiyat, 100K jetona kadar istemler	0,10 dolar girdi, 0,50 dolar çıktı
Milyon jeton başına fiyat, 100K jetondan fazla istemler	0,50 dolar girdi, 2,50 dolar çıktı
Kullanımdan çekilme	7 Ekim 2027'den daha erken değil

Haiku 5.5'in Claude serisindeki konumu

Model	Milyon jeton başına girdi/çıktı	Varsayılan efor	Gecikme
Claude Fable 5.1	10 dolar / 50 dolar	yüksek	Daha yavaş
Claude Opus 5.5	4 dolar / 20 dolar	orta	Orta
Claude Sonnet 5.5	2 dolar / 10 dolar	yüksek	Hızlı
Claude Haiku 5.5	100K jetona kadar istemler için 0,10 dolar / 0,50 dolar	orta	En hızlı

Dört model de 1M bağlam penceresini, 128K maksimum çıktıyı ve Haziran 2026 bilgi kesme tarihini paylaşır. Anthropic, Haiku 5.5'i sınıflandırma, çıkarma ve yönlendirme gibi yüksek hacimli, gecikmeye duyarlı görevler için konumlandırır. Model; canlı destek, tarayıcı kullanımı ve Opus 5.5 veya Sonnet 5.5 altında çalışan aracı alt görevleri için tasarlanmıştır.

Hız iddiasının bir dipnotu vardır: Haiku 5.5, her modelin standart hızında en hızlı modeldir; ancak Hızlı Mod'da Opus'tan daha yavaştır. Anthropic saniye başına jeton rakamı yayınlamıyor.

Claude Haiku 5.5 fiyatlandırması

Fiyatlandırma, istem uzunluğuna bağlıdır. 100.000 jetondan uzun bir istem, daha yüksek fiyat kademesinden ücretlendirilir.

Kaynak: Claude API fiyatlandırması.

“Yaklaşık %75 daha az” rakamı bir ortalamadır:

100 bin jetona kadar istemlerde Haiku 4.5'ten %90 daha ucuzdur.
100 bin jetonun üzerindeki istemlerde %50 daha ucuzdur.
Haiku 4.5 isteklerinin %90'ı eşiğin altında kalır.
Yeni jetonlaştırıcı, aynı metin için yaklaşık %30 daha fazla jeton üretir; verilen maliyet karşılaştırması bunu zaten hesaba katar.

Yalnızca ABD içi çıkarım (inference_geo) her jeton kategorisinde 1,1 kat maliyetlidir. Önbelleğe alınabilir minimum istem boyutu ise Haiku 4.5'teki 4.096 jetondan 512 jetona düşer.

100 bin jetonun altında liste fiyatı GPT-6 Luna ile aynıdır: 0,10 dolar girdi, 0,50 dolar çıktı, 0,01 dolar önbellek okuma ve 0,125 dolar önbellek yazma. Ancak eşikler farklıdır: Luna'da ek ücret 272 bin girdi jetonunun üzerinde başlar. Haiku 5.5 ile GPT-6 Luna karşılaştırması bu farkı ele alır; fiyatlandırma rehberi ise hesaplanmış maliyet örnekleri içerir.

Haiku 4.5'ten neler değişti?

Bağlam penceresi beş kat büyür, maksimum çıktı iki katına çıkar ve ilk kez efor kontrolü kullanılabilir. Geçiş rehberi, Haiku 4.5 için yazılmış kodun aşağıdaki durumlarda 400 hatası verebileceği konusunda uyarır.

Manuel düşünme bütçeleri Aşağıdaki kullanım başarısız olur:

   {
     "thinking": {
       "type": "enabled",
       "budget_tokens": 2048
     }
   }

Bunun yerine uyarlanabilir düşünme ve efor ayarı kullanın:

   {
     "thinking": {
       "type": "adaptive"
     },
     "output_config": {
       "effort": "medium"
     }
   }

Örnekleme parametreleri

temperature, top_p ve top_k parametrelerini kaldırın. Varsayılan olmayan temperature veya top_p değerleri, herhangi bir top_k kullanımı ve temperature ile top_p'nin birlikte gönderilmesi başarısız olur.
Asistan ön doldurma

Düşünme kapatılmış olsa bile asistan mesajını önceden doldurmak reddedilir.
Eski bilgisayar kullanım aracı

Claude API ve Google Cloud'da computer_toolset_20260801 kullanın. computer_20250124 başarısız olur.
Düzenlenmiş geçmiş

Döndürülen bir düşünme bloğundan önce system, tools veya önceki mesajları değiştirmeyin. Konuşma geçmişini yalnızca ekleme mantığıyla yönetin.

Aşağıdaki değişiklikler hata vermeyebilir, ancak çıktınızı değiştirebilir:

Düşünme görünümü: Düşünme blokları varsayılan olarak yalnızca imza ile boş döner. İçeriği görmek için "display": "summarized" ayarlayın.
Jeton sayıları: Aynı metin yaklaşık %30 daha fazla jeton tüketebilir. max_tokens, düşünme jetonlarını da kapsar.
Zorunlu araç kullanımı: any veya adlandırılmış bir araç için tool_choice çalışmaya devam eder; ancak yanıtta düşünme bloğu bulunmaz.
Reddetmeler: Güvenlik sınıflandırıcıları, sunucu tarafı yedekleme olmadan stop_reason: "refusal" döndürebilir.
Öncelik Katmanı: Haiku 5.5'te desteklenmez.

Düşünme, API'de yüksek efor veya altında devre dışı bırakılabilir. çok yüksek ve maksimum seviyelerinde düşünmeyi devre dışı bırakmak 400 hatası verir.

Haiku 4.5 kullanımdan kaldırılmış değildir ve aktif olarak listelenmeye devam eder. Her düzeltmenin öncesi ve sonrası JSON örnekleri için Haiku 5.5 ve Haiku 4.5 rehberine bakın.

Claude Haiku 5.5 karşılaştırma testleri

Haiku 5.5 skorları maksimum eforda alınmış ve çoğunlukla beş deneme üzerinden ortalanmıştır. Artificial Analysis GDPval-AA ve AA-Briefcase'i, Cognition FrontierCode'u çalıştırdı. Anthropic ise Chartography'yi, bir Surge AI karşılaştırma testini, kendi uygulamasıyla değerlendirdi.

Sonuçları yorumlarken üç noktaya dikkat edin:

FrontierCode, Haiku'yu maksimum eforda; Sonnet 5.5'i ise çok yüksek eforda karşılaştırır. Sonnet maksimum eforda %46,2 ile Haiku'nun %46,4 skorunun altında kalmıştır.
Anthropic, Luna'nın OSWorld skorunu OpenAI API'si üzerinden çalıştırmıştır.
Luna'nın Terminal-Bench skoru herkese açık liderlik tablosundan, yani Codex CLI'dan alınmıştır.
Varsayılan orta eforda Haiku 5.5, GDPval-AA'da 1277 ve AA-Briefcase'de 1372 puan almıştır.

Anthropic, Sonnet 5.5 ve Opus 5.5'in karmaşık aracı kodlama görevleri için daha iyi seçenekler olmaya devam ettiğini belirtir. 8 Ekim 2026 itibarıyla bağımsız bir liderlik tablosunda Haiku 5.5 sonucu bulunmuyordu. Cursor ise kendi CursorBench testinde maksimum eforda %48,4 bildirdi. Efor bazlı skorlar ve maliyetler için karşılaştırma testleri incelemesine bakın.

Claude Haiku 5.5'i nerede kullanabilirsiniz?

Platform	Erişim	Notlar
Claude API	`claude-haiku-5-5`	Jeton başına ödeme
Amazon Bedrock	`anthropic.claude-haiku-5-5`	AWS Marketplace üzerinden faturalandırılır
Google Cloud, Microsoft Foundry, AWS üzerinde Claude Platformu	`claude-haiku-5-5`	Claude API ile aynı kimlik
Claude.ai (web, iOS, Android)	Model seçici	Ücretsiz, Pro, Max, Takım ve Kurumsal kullanıcılar seçebilir
Claude Code	`/model claude-haiku-5-5`	v2.1.293 veya sonrası; ücretli planlar
Vercel AI Gateway	`anthropic/claude-haiku-5.5`	0,10 dolar / 0,50 dolardan başlar
Cursor	`claude-haiku-5-5`	Diğer Modeller havuzu

8 Ekim 2026 itibarıyla model OpenRouter'da veya GitHub Copilot için duyurulmamıştı.

Ücretsiz plandaki sohbet erişimi bir API anahtarı değildir. API kullanımı, Anthropic'in yeni kullanıcılara test için sağladığı küçük ücretsiz kredinin ötesinde kullandıkça öde modelindedir. Max ve Takım planları aylık API kredileri içerir:

Max 5x: 100 dolar
Max 20x: 200 dolar
Takım: 500 dolara kadar havuzlanmış kredi

Bu krediler Claude Code'u kapsamaz. Hangi erişim yollarının ücretsiz olduğunu görmek için ücretsiz erişim rehberini inceleyin.

Claude Code'da haiku takma adı yalnızca Anthropic API'de Haiku 5.5 anlamına gelir; diğer yerlerde halen Haiku 4.5'e işaret edebilir. Alt aracı yapılandırmaları için Claude Code'da Haiku 5.5 rehberine bakın.

Kimler Haiku 5.5'e geçmeli?

Haiku 4.5 kullanıyorsanız: Beş kırıcı değişikliği düzelttikten sonra geçiş yapın. Haiku 5.5, her iki modelin de skor aldığı her lansman tablosu satırında Haiku 4.5'ten daha iyi performans gösterir ve daha düşük liste fiyatına sahiptir.
Basit ve tekrarlayan işler için Sonnet veya Opus kullanıyorsanız: Sınıflandırma, çıkarma, özetleme ve alt aracı işleri için Haiku 5.5'i test edin. Karmaşık aracı kodlama işlerinde daha büyük modeli kullanmaya devam edin.
İstemleriniz sık sık 100K jetonu aşıyorsa: Entegrasyondan önce iki fiyat kademesini de hesaplayın. Eşiğin üzerinde girdi maliyeti jeton başına beş kat daha yüksektir.
Güvenlik çalışması yapıyorsanız: Haiku 5.5'in siber güvenlik önlemleri sızma testi isteklerini engellemeye devam eder.

Anthropic'in lansman yazısında Asana, görev tamamlama sürelerinde %30'dan fazla daha düşük gecikme bildirmiştir. Box ise Haiku 4.5'e kıyasla yarı gecikmeyle 11 puan daha yüksek skor gördüğünü belirtmiştir. Bunlar müşteri iddialarıdır; bağımsız testler değildir.

Sistem kartı, Anthropic'in otomatik denetiminde modelin diğer tüm modellerden daha fazla reddetme yaptığını belirtir. Bu nedenle kendi istemlerinizde reddedilme oranını ölçün.

İlk Haiku 5.5 isteğinizi gönderin

Aşağıdaki örnek, düşük eforla bir destek talebini sınıflandırır:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-haiku-5-5",
    "max_tokens": 4000,
    "thinking": {"type": "adaptive", "display": "summarized"},
    "output_config": {"effort": "low"},
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Classify this support ticket as billing, bug, or feature request: The export button returns a 500 error."
      }
    ]
  }'

Uygulama sırasında şu kontrolleri yapın:

temperature, top_p, top_k ve asistan ön doldurma alanlarını isteğinizden çıkarın.
Yanıt içerik bloklarını sıraya güvenmek yerine type alanına göre işleyin; yanıt bir düşünme bloğuyla başlayabilir.
stop_reason değerini kaydedin. refusal veya max_tokens dönen istekleri incelemek için ayrı bir kontrol ekleyin.
Aynı isteği düşük ve orta eforda çalıştırın.
Yanıttaki usage alanını karşılaştırarak efor düzeylerinin jeton maliyetini ölçün.

Apidog içinde curl komutunu yeni bir istek olarak içe aktarın ve anahtarı ANTHROPIC_API_KEY ortam değişkeninde saklayın. Önbelleğe alma, toplu işleme ve akış kullanımı için Haiku 5.5 API rehberine bakın. Anahtar oluşturmanız gerekiyorsa Anthropic API anahtar rehberi yardımcı olur.

Sıkça Sorulan Sorular

Claude Haiku 5.5 ne zaman yayınlandı?

7 Ekim 2026'da, Sonnet 5.5'ten dokuz gün sonra yayınlandı.

Claude Haiku 5.5 ücretsiz mi?

Claude.ai sohbet uygulamasında Ücretsiz kullanıcılar modeli seçebilir. API, yeni kullanıcılar için sağlanan küçük test kredileri dışında ücretlidir. Tüm ücretsiz yolları inceleyin.

Claude Haiku 5.5 bağlam penceresi ne kadar?

Mesajlar API'sinde 1M jeton bağlam penceresi ve 128K maksimum çıktı sunar.

Haiku 4.5 kullanımdan kaldırılıyor mu?

Henüz değil. Hâlâ aktif olarak listeleniyor; kullanımdan çekilmesi 15 Ekim 2026'dan daha erken olmayacak.

Sonraki adım

Bugün yürüttüğünüz yüksek hacimli bir işi seçin: örneğin bilet sınıflandırma veya belge özetleme. Aynı işi düşük ve orta eforda claude-haiku-5-5 modeline gönderin, çıktıyı kontrol edin ve usage değerini mevcut modelinizle karşılaştırın.

İstekleri ve doğrulamaları tek projede tutmak için Apidog'u indirin. Ardından jeton sayılarını aylık maliyete çevirmek için fiyatlandırma rehberini kullanın.

Nano Banana 2.1 API Nasıl Kullanılır

Tobias Hoffmann — Tue, 06 Oct 2026 17:42:48 +0000

Google, Nano Banana 2.1'i 6 Ekim 2026'da piyasaya sürdü. Model, Gemini API üzerinden gemini-nano-banana-2.1 kimliğiyle çağrılabilir. Nano Banana 2'nin (Gemini 3.1 Flash Image) bu güncellemesi; daha iyi görsel kalite, maske tarzı düzenleme ve turlar arasında daha güçlü karakter tutarlılığı sunar. Ayrıca aynı çözünürlüklerde Nano Banana 2'ye göre görsel başına yarı maliyetlidir.

Apidog'u bugün deneyin

Bu kılavuzda ilk görselinizi terminalden oluşturacak; en-boy oranı, 2K/4K çıktı, görsel düzenleme, çok turlu değişiklikler, referans görseller, Google Arama ilişkilendirmesi ve maliyet hesaplamasını uygulayacaksınız. İstekleri Apidog içinde kaydedip tekrar oynatarak Nano Banana 2.1'i mevcut modelinizle karşılaştırabilirsiniz.

Önce arka planı incelemek isterseniz, Nano Banana 2.1 Nedir yazısına bakın.

İhtiyacınız Olanlar

Öğe	Değer
Temel URL	`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta`
Kimlik doğrulama başlığı	`x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY`
Model kimliği	`gemini-nano-banana-2.1`
Uç nokta	`POST /v1beta/interactions`
Çözünürlükler	1K (varsayılan), 2K, 4K
Girdiler	Metin, görsel (en fazla 14 referans), video
Python SDK	`pip install google-genai`
JavaScript SDK	`npm install @google/genai`

Tüm örnekler, Google'ın görsel oluşturma belgelerinde 2.1 için kullandığı Etkileşimler API'sini kullanır.

Adım 1: Gemini API anahtarı alın

Google AI Studio'yu açın ve oturum açın.
API anahtarı alın bölümünden bir Google Cloud projesi için anahtar oluşturun.
Bu proje için faturalandırmayı etkinleştirin. Google, Nano Banana 2.1 API ücretsiz katmanını “Mevcut değil” olarak listeler.
Anahtarı ortam değişkenine ekleyin:

export GEMINI_API_KEY="your-key-here"

Google, 2.1'i istem denemeleri için AI Studio oyun alanına bağlar; ancak ücretsiz hesapların üretim limiti yayınlanmamıştır. Daha fazla ayrıntı için Nano Banana 2.1'i ücretsiz kullanma ve ücretsiz Gemini API anahtarı alma kılavuzlarını inceleyin.

Adım 2: İlk görselinizi oluşturun

curl ile istek gönderin

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme"
      }
    ]
  }'

Yanıt JSON formatındadır. Görsel, bir içerik bloğunda base64 verisi olarak döner. Kaydetmek için base64 verisini çözmeniz gerekir.

Python ile görseli kaydedin

from google import genai
import base64

client = genai.Client()  # GEMINI_API_KEY değişkenini okur

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme",
)

with open("generated_image.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))

interaction.output_image, son oluşturulan görsel bloğunu döndürür. data alanı base64 olduğu için dosyaya yazmadan önce çözülmelidir.

JavaScript ile görseli kaydedin

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";

const ai = new GoogleGenAI({});

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-nano-banana-2.1",
  input: "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme",
});

const image = interaction.output_image;

if (image) {
  fs.writeFileSync(
    "nano-banana.png",
    Buffer.from(image.data, "base64")
  );
}

Gemini 3 görsel modelleri üretimden önce düşünme adımı çalıştırır. Model, kompozisyonu planlarken en fazla iki ara “düşünce görseli” üretebilir. Bunlar ücretlendirilmez ve API üzerinden kapatılamaz.

Adım 3: En-boy oranını, çözünürlüğü ve çıktı türünü ayarlayın

Çıktıyı response_format ile kontrol edin. "type": "image" ayarı yalnızca görsel döndürür; konuşma metnini hariç tutarak yanıtın daha küçük ve ayrıştırmanın daha kolay olmasını sağlar.

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="A product shot of a matte black coffee grinder on a marble counter",
    response_format={
        "type": "image",
        "mime_type": "image/png",
        "aspect_ratio": "16:9",
        "image_size": "2K",
    },
)

Dikkat edilmesi gerekenler:

image_size, 1K, 2K ve 4K değerlerini kabul eder. Büyük K kullanın; 2k gibi değerler reddedilir.
Nano Banana 2.1'de 512 piksel katmanı yoktur. Bu katman Nano Banana 2'ye aittir.
Desteklenen oranlar: 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9, 1:4, 4:1, 1:8 ve 8:1.
2K çözünürlükte 16:9 görsel 2752x1536, 4K çözünürlükte 5504x3072 pikseldir.
Hem metin hem görsel çıktısı almak için liste kullanın:

response_format=[
    {"type": "text"},
    {"type": "image"},
]

Adım 4: Mevcut bir görseli düzenleyin

Görseli metin talimatıyla birlikte base64 image bloğu olarak gönderin:

with open("living_room.png", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input=[
        {
            "type": "text",
            "text": (
                "Using the provided image of a living room, change only "
                "the blue sofa to be a vintage, brown leather chesterfield sofa. "
                "Keep the rest of the room, including the pillows on the sofa "
                "and the lighting, unchanged."
            ),
        },
        {
            "type": "image",
            "data": image_b64,
            "mime_type": "image/png",
        },
    ],
)

Maske dosyası olmadan maske tarzı inpainting

Ayrı bir maske dosyası yüklenmez; düzenlenecek alanı istem içinde açıkça tarif edersiniz.

Sağlanan görseli kullanarak, yalnızca [belirli öğe] öğesini [yeni öğe/açıklama] olarak değiştirin. Görseldeki diğer her şeyi, orijinal stilini, aydınlatmasını ve kompozisyonunu koruyarak aynen bırakın.

İyi sonuç için:

Değişecek öğeyi tekil ve net biçimde adlandırın.
Yeni görünümü somut ayrıntılarla açıklayın.
Sabit kalacak alanları açıkça belirtin.

Örneğin, “kanepenin daha güzel olmasını sağla” yerine hangi kanepeyi, hangi malzemeye veya stile dönüştüreceğinizi yazın. Belirsiz istemler, modelin tüm sahneyi yeniden çizmesine neden olabilir.

Adım 5: Çok turlu düzenleme ile yineleyin

Bir görseli adım adım geliştirmek için önceki etkileşimin id değerini previous_interaction_id alanına iletin. Sonraki istekte yalnızca istediğiniz değişikliği belirtin.

interaction_2 = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input=(
        "Update this infographic to be in Spanish. "
        "Do not change any other elements of the image."
    ),
    previous_interaction_id=interaction.id,
    response_format={
        "type": "image",
        "mime_type": "image/png",
        "aspect_ratio": "16:9",
        "image_size": "2K",
    },
)

REST isteğinde aynı alanı gövdeye ekleyin:

{
  "previous_interaction_id": "<PREVIOUS_INTERACTION_ID>"
}

Bu yaklaşım, karakter veya ürünün birkaç düzenleme turu boyunca tanınabilir kalmasının önemli olduğu senaryolarda özellikle kullanışlıdır.

Adım 6: En fazla 14 referans görseli birleştirin

input listesine ek image blokları ekleyebilirsiniz. Google, Nano Banana 2.1 için en fazla 10 yüksek çözünürlüklü nesne görseli ve en fazla 4 karakter görseli olmak üzere toplam 14 referans görsel belgelendirir.

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input=[
        {
            "type": "text",
            "text": "An office group photo of these people, they are making funny faces.",
        },
        {"type": "image", "data": person_1_b64, "mime_type": "image/png"},
        {"type": "image", "data": person_2_b64, "mime_type": "image/png"},
        {"type": "image", "data": person_3_b64, "mime_type": "image/png"},
    ],
    response_format={
        "type": "image",
        "aspect_ratio": "5:4",
        "image_size": "2K",
    },
)

Referans görseller girdi jetonu olarak ücretlendirilir. Nano Banana 2.1'in girdi maliyeti Nano Banana 2'nin üç katıdır. Referans ağırlıklı iş akışlarında geçiş yapmadan önce maliyeti ölçün.

Adım 7: Görselleri Google Arama ile ilişkilendirin

Hava durumu, güncel olaylar veya gerçek dünyadaki canlı bilgilerle bağlantılı görseller için arama aracını ekleyin:

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="A detailed painting of a Timareta butterfly resting on a flower",
    tools=[
        {
            "type": "google_search",
            "search_types": ["web_search", "image_search"],
        }
    ],
)

Yalnızca aşağıdaki tanım web araması sağlar:

tools=[{"type": "google_search"}]

image_search eklemek, modelin web görsellerini görsel bağlam olarak kullanmasına izin verir. Bu özellik yalnızca Nano Banana 2.1 ve Nano Banana 2 tarafından desteklenir.

Arama ilişkilendirmesi, arama sonuçlarındaki kişilerin gerçek dünya görsellerini kullanamaz. İlişkilendirilmiş sonuçları kullanıcılara gösteriyorsanız, google_search_result adımında dönen search_suggestions verisini de göstermeniz gerekir.

Adım 8: Apidog'da test edin

Betikler üretim için uygundur; ancak istem, API anahtarı ve model yapılandırmasının çalıştığını hızlıca doğrulamak için kaydedilmiş bir istek kullanışlıdır.

Apidog içinde şu adımları uygulayın:

Bir ortam oluşturun.
Anahtarınızla birlikte GEMINI_API_KEY adlı bir değişken ekleyin.
Yeni bir istek oluşturun:

POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions

Şu başlığı ekleyin:

x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}

model, input ve response_format alanlarını içeren JSON gövdesini ekleyin.
Yanıtı doğrulamak için şu yanıt sonrası betiğini kullanın:

pm.test("status is 200", () => {
  pm.response.to.have.status(200);
});

pm.test("response contains an image block", () => {
  const steps = pm.response.json().steps || [];

  const hasImage = steps.some((s) =>
    s.type === "model_output" &&
    (s.content || []).some((c) => c.type === "image" && c.data)
  );

  pm.expect(hasImage).to.be.true;
});

İsteği çoğaltın ve modeli gemini-3.1-flash-image olarak değiştirin.
Her iki isteği aynı istemle çalıştırın.

Böylece Nano Banana 2.1'i Nano Banana 2 ile yan yana kontrol edebilir; durum kodu, yanıt süresi ve yanıt boyutu gibi verileri karşılaştırabilirsiniz. Daha geniş karşılaştırma için Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2 vs Pro yazısına bakın.

Maliyeti nedir?

Google'ın 7 Ekim 2026 tarihli fiyatlandırma sayfasına göre ücretli katman fiyatları:

Model	Girdi / 1M	1K görsel	2K görsel	4K görsel	Toplu 1K
Nano Banana 2.1	$1.50	$0.0336	$0.0504	$0.0756	$0.0168
Nano Banana 2	$0.50	$0.067	$0.101	$0.151	$0.034
Nano Banana Pro	$2.00	$0.134	$0.134	$0.24	$0.067

Nano Banana 2.1 için görsel çıktısı 1 milyon jeton başına 30 dolardır:

1K görsel: 1.120 jeton
2K görsel: 1.680 jeton
4K görsel: 2.520 jeton

Metin ve düşünme çıktısı 1 milyon jeton başına 7,50 dolardır. Arama ilişkilendirmesi, Gemini 3.x modelleri arasında paylaşılan aylık 5.000 ücretsiz istek içerir. Bu limitten sonra 1.000 istek başına 14 dolar ücret alınır.

Örnek maliyet hesabı

Her biri yaklaşık 100 girdi jetonu içeren kısa istemlerle 2K çözünürlükte 1.000 ürün görseli ürettiğinizi varsayalım:

Çıktı: 1.000 × $0.0504 = $50.40
Girdi: 100.000 × $1.50 / 1M = $0.15
Toplam: yaklaşık $50.55, ayrıca varsa düşünme metni jetonları

Nano Banana 2'de aynı iş yaklaşık 101 dolara mal olur. Toplu API kullanıldığında Nano Banana 2.1'in 2K fiyatı 0,0252 dolara düşer; çıktı maliyeti 25,20 dolara iner. Toplu işler, daha yüksek oran limitleri karşılığında 24 saate kadar geri dönüş süresi sunar.

Daha fazla ayrıntı için Nano Banana 2 API fiyatlandırma dökümünü inceleyin.

Sık karşılaşılan hatalar

Hata	Olası neden	Düzeltme
`400 INVALID_ARGUMENT`	Küçük harf `image_size`, desteklenmeyen oran veya hatalı `input` biçimi	`2k` yerine `2K` kullanın; oran listesini ve JSON yapısını kontrol edin
`403 PERMISSION_DENIED`	Yanlış API anahtarı veya faturalandırması olmayan proje	Anahtarı doğrulayın ve faturalandırmayı etkinleştirin
`404 NOT_FOUND`	Model kimliğinde yazım hatası	Tam olarak `gemini-nano-banana-2.1` kullanın
`429 RESOURCE_EXHAUSTED`	Oran limiti aşıldı	Geri çekilerek tekrar deneyin veya Toplu API kullanın
`500` / `503`	Geçici sunucu sorunu	Üstel geri çekilme ile tekrar deneyin
`200` ancak görsel yok	İstem engellendi veya yalnızca metin yanıtı döndü	`"type": "image"` ayarlayın ve istemi yeniden yazın

Bu hatalar genel Gemini API davranışlarıdır; Nano Banana 2.1'e özgü belgelenmiş hatalar değildir.

Sıkça Sorulan Sorular

Nano Banana 2.1 API için ücretsiz katman var mı?

Hayır. Google, API ücretsiz katmanını “Mevcut değil” olarak listeler. AI Studio oyun alanı 2.1'e erişim sunar; ancak Google ücretsiz üretim limiti yayınlamamıştır.

Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 için doğrudan yedek midir?

Çoğunlukla evet. Model kimliğini gemini-nano-banana-2.1 olarak değiştirmeniz yeterlidir. Ancak 512 piksel katmanı kaldırılmıştır ve girdi jetonları daha pahalıdır. Referans ağırlıklı düzenlemelerde maliyet kontrolü yapın.

Oluşturulan görseller filigran taşır mı?

Evet. Tüm çıktılar SynthID filigranı içerir.

Videodan görsel oluşturabilir miyim?

Evet. Nano Banana 2.1, metin istemiyle birlikte YouTube URL'si gibi bir video girdi bloğunu kabul eder.

Eski Nano Banana 2 API kılavuzu hâlâ geçerli mi?

Temel kavramlar geçerlidir. Önceki model için Nano Banana 2 API kılavuzuna bakın.

Özet

Nano Banana 2.1, Nano Banana 2'nin görsel başına maliyetinin yarısına aynı Etkileşimler API yapısıyla daha iyi görseller sunmayı hedefler. Faturalandırılmış bir API anahtarı alın, ilk görselinizi oluşturun ve isteği durum ile görsel doğrulamalarını içerecek şekilde Apidog içinde kaydedin.

Ardından isteği eski model kimliğiyle çoğaltın. Aynı istem, çözünürlük ve referans görsellerle yapılan kısa bir karşılaştırma, Nano Banana 2.1'in iş akışınız için geçişe değip değmediğini gösterecektir.

Ücretsiz Nano Banana 2.1 Nasıl Kullanılır?

Tobias Hoffmann — Tue, 06 Oct 2026 17:38:44 +0000

Google, 6 Ekim 2026'da Google AI Studio hesabından yaptığı paylaşımla Nano Banana 2.1'i tanıttı. Paylaşımda görsel modelinin “önceki modellerimizi her alanda geride bıraktığı” belirtildi ve kullanıcılar “bugün ai.studio'da deneyin” çağrısına yönlendirildi. İlk soru ise doğal olarak şuydu: ücretsiz mi?

Apidog'u bugün deneyin

Kısa cevap: kısmen. Gemini API'nin Nano Banana 2.1 için ücretsiz katmanı yok. Google AI Studio ücretsizdir, ancak ücretsiz hesapların 2.1 için ne kadar kota alacağı açıklanmadı. Gemini uygulaması ve Google Flow ücretsiz görsel oluşturma sunuyor, fakat yardım sayfalarında Nano Banana 2.1 henüz listelenmiyor.

Modeli koddan çağıracaksanız, deneme-yanılma sırasında ücretli çağrıları azaltacak bir test akışına da ihtiyacınız vardır. Apidog, isteği kaydedip ortam değişkenleri ve doğrulamalarla tekrar çalıştırmanıza yardımcı olur.

TL;DR: 7 Ekim 2026 itibarıyla tüm seçenekler

Yol	Ücretsiz mi?	Limitler	En uygun kullanım
Google AI Studio Deneme Alanı	AI Studio ücretsiz; 2.1 için ücretsiz erişim onaylanmadı	Ücretsiz plan için “mütevazı kota”; sayı yayınlanmadı	Ödeme yapmadan istem denemek
Gemini API ücretsiz katmanı	Hayır	“Mevcut değil”	—
Gemini uygulaması	2.1 için onaylanmadı	Nano Banana 2 tüm kullanıcılara açık	Günlük görsel üretimi
Google Flow	2.1 için onaylanmadı	Nano Banana 2 Lite ücretsiz	Video projelerine görsel hazırlamak
Google Cloud 300 $ denemesi (Vertex AI)	Muhtemelen; onaylanmadı	90 gün, faturalandırma hesabı gerekir	Yeni Google Cloud hesapları
Üçüncü taraf siteler	Doğrulanmadı	Bilinmiyor	Tavsiye edilmez
Toplu API (ücretli)	Hayır, ancak düşük maliyetli	1K görsel başına 0,0168 $, dönüş süresi 24 saate kadar	Toplu üretim

Yol 1: Google AI Studio ile ücretsiz erişimi kontrol edin

Google AI Studio, Gemini modelleri için web tabanlı deneme alanıdır. Google, lansman gününde kullanıcıları buraya yönlendirdi. Gemini API fiyatlandırma sayfasındaki Nano Banana 2.1 kartında da “Google AI Studio'da deneyin” bağlantısı yer alıyor.

Fiyatlandırma sayfasına göre Google AI Studio kullanımı, desteklenen bölgelerde ücretsizdir. Faturalandırma SSS'i ise ücretsizliğin, ücretli özelliklere erişmek için ücretli API anahtarı bağlanana kadar sürdüğünü belirtiyor.

Ancak asıl belirsizlik kota tarafında. Google'ın AI planları sayfası, ücretsiz hesaplar için “temel limitler ve erişim” ile “mütevazı bir kota” tanımlıyor. Google AI Pro ise daha yüksek kota ve Gemini Pro, Nano Banana ve Lyria gibi premium modellere erişim sağlıyor.

Google, ücretsiz hesapların Nano Banana 2.1'i çalıştırıp çalıştıramayacağını veya kaç görsel üretebileceğini açıkça belirtmiyor.

Uygulama adımları

ai.studio adresinde Google hesabınızla oturum açın.
Deneme Alanı'nı açın.
Model seçicide Gemini Nano Banana 2.1 seçeneğini arayın.
Basit bir istemle ilk görselinizi üretin.
Sonuca göre erişimi değerlendirin:
- Görsel üretilirse: hesabınızın ücretsiz kotasında erişim olabilir.
- Yükseltme veya ücretli API anahtarı istenirse: ücretsiz erişim hesabınız için açık değildir.

Deneme Alanı akışı için Google AI Studio'yu ücretsiz kullanma kılavuzuna bakabilirsiniz.

Dikkat edilmesi gerekenler

Ücretsiz kullanım verileri model geliştirmede kullanılabilir. Fiyatlandırma sayfasında ücretsiz katman verileri için “Ürünlerimizi geliştirmek için kullanılır: Evet” ifadesi yer alırken, ücretli katman için bu değer “Hayır”dır. Müşteri fotoğraflarını, gizli tasarımları veya yayınlanmamış ürün görsellerini ücretsiz hesaba yüklemeyin.
AI Studio erişimi API erişimi değildir. Google, AI planı avantajlarının yalnızca AI Studio web arayüzünde geçerli olduğunu belirtiyor. Uygulamanızdan çağrı yapmak için ücretli API erişimi gerekir.

Yol 2: Gemini API ücretsiz katmanı yok

Fiyatlandırma sayfasında gemini-nano-banana-2.1 için ücretsiz katman, hem giriş hem çıkış tarafında “Mevcut değil” olarak listeleniyor.

Bu nedenle ücretsiz bir Gemini API anahtarıyla Nano Banana 2.1 görseli üretemezsiniz. Faturalandırmayı etkinleştirmeniz gerekir. Yeni hesaplar için faturalandırma SSS'i, yükseltmenin minimum 5 $ kredi için ön ödeme gerektirdiğini belirtiyor.

Metin modelleri için ücretsiz Gemini API anahtarı alma kılavuzu kullanılabilir; ancak Nano Banana 2.1 görsel isteklerini kapsamaz.

Yol 3: Gemini uygulaması, Nano Banana 2.1 için onaylanmadı

Google'ın Gemini yardım sayfası şu anda şunları listeliyor:

Tüm kullanıcılar için Nano Banana 2
Google AI Plus ve üzeri abonelikler için Nano Banana Pro

Nano Banana 2.1 listede yer almıyor. Nokia Power User, 6 Ekim'de modelin doğrudan Gemini uygulamalarında görünmeye başladığını bildirdi; ancak Google bunu henüz doğrulamadı.

Sadece görsel oluşturmanız gerekiyorsa ve tam olarak 2.1 sürümüne bağlı değilseniz, ücretsiz Gemini uygulamasındaki Nano Banana 2 kullanılabilir. Ayrıntılar için Nano Banana 2'yi ücretsiz kullanma rehberine bakın.

Yol 4: Google Flow, Nano Banana 2.1 için onaylanmadı

Google'ın yaratıcı yapay zeka stüdyosu Flow, Nano Banana 2.1'in ilk kez fark edildiği yerdi. Kullanıcılar modeli 5 Ekim'de seçicide gördü; Google daha sonra modeli geri çekip ertesi gün yayımladı.

Flow yardım sayfası şunları söylüyor:

Nano Banana 2 Lite: ücretsiz sunulan varsayılan model
Nano Banana 2: standart model
Nano Banana Pro: AI Ultra aboneleri için varsayılan model

7 Ekim itibarıyla Nano Banana 2.1 burada listelenmiyor.

Raporlar birbiriyle çelişiyor:

Nokia Power User, Flow'daki 2.1 üretimlerinin standart abonelik kredilerini tükettiğini bildiriyor.
OrcaRouter, sıfır kredi gösteren bir kullanıcı ekran görüntüsüne işaret ediyor; bunun resmi fiyatlandırmadan çok ilgili hesabın planını yansıtabileceğini belirtiyor.

Uygulama önerisi: Görsel üretmeden önce Flow model seçicisinde gösterilen kredi maliyetini kontrol edin.

Yol 5: Vertex AI üzerindeki Google Cloud deneme kredileri

Nano Banana 2.1, Google Cloud'ın eski adıyla Vertex AI olan Gemini Kurumsal Aracı Platformu'nda da bir model sayfasına sahip. Burada kullandıkça öde ve sağlanan iş hacmi seçenekleri sunuluyor.

Yeni Google Cloud müşterileri, 90 gün sonra sona eren 300 $ Hoş Geldin kredisi alabilir.

Bilinen kısıtlamalar:

Faturalandırma SSS'ine göre Mart 2026'dan itibaren Gemini API kullanım maliyetleri, 300 $ Google Cloud Ücretsiz Deneme programından özellikle hariç tutuluyor.
Ücretsiz Deneme sayfasına göre kredi, AI Studio'daki Gemini API maliyetlerinde ve yönetilen API olarak sağlanan iş ortağı modellerinde kullanılamaz.

Bu açıklamalar, Kurumsal Aracı Platformu'ndaki Google modellerini açıkça hariç tutmuyor. Bu nedenle kredinin Nano Banana 2.1'i kapsaması mümkündür, ancak Google bunu bu model için doğrulamadı.

Güvenli test yaklaşımı

Google Cloud faturalandırma hesabınızı açın.
Vertex AI üzerinden az sayıda test çağrısı yapın.
Cloud Billing raporunda ilgili çağrıların krediyle karşılanıp karşılanmadığını kontrol edin.
Büyük ölçekli üretime ancak maliyet kaynağını doğruladıktan sonra geçin.

Yol 6: Üçüncü taraf siteler

Nano Banana adını kullanan bazı siteler şimdiden 2.1 sayfaları yayımlıyor ve ücretsiz üretim reklamı yapıyor. Ancak bu sitelerin gerçekten Google'ın Nano Banana 2.1 modelini çalıştırdığı veya yüklenen görselleri nasıl işlediği doğrulanmış değil.

Bu sitelerin hiçbiri Google ürünü değildir. Denemek zorundaysanız kişisel fotoğraflar, müşteri materyalleri ve gizli görseller yüklemeyin.

En ucuz ücretli seçenek: Toplu API

Nano Banana 2.1 görsel çıktısı Standart fiyatlandırmada milyon token başına 30 $'dır. 1K görsel yaklaşık 1.120 token tüketir. Toplu API, bu maliyeti yarıya indirir.

Çözünürlük	Standart	Toplu	1 $ başına görsel (Toplu)	5 $ başına görsel (Toplu)
1K	$0.0336	$0.0168	yaklaşık 59	yaklaşık 297
2K	$0.0504	$0.0252	yaklaşık 39	yaklaşık 198
4K	$0.0756	$0.0378	yaklaşık 26	yaklaşık 132

Minimum 5 $ ön ödeme, Toplu API oranıyla yaklaşık 297 adet 1K görsel üretimine karşılık gelir.

Nano Banana 2, Standart kullanımda 1K görsel başına 0,067 $ maliyetlidir. Bu nedenle Nano Banana 2.1, ortak çözünürlüklerde bunun yaklaşık yarı fiyatındadır.

Toplu API kullanırken kontrol listesi

Girdi maliyeti daha yüksektir. Girdi fiyatı milyon token başına 1,50 $'dır; bu, Nano Banana 2'nin üç katıdır. Birden fazla referans görseliyle yapılan düzenlemeler maliyeti artırabilir.
Metin ve düşünce çıktısı ücretlidir. Milyon token başına 7,50 $ maliyeti vardır. Yalnızca görsel yanıt formatı kullanmak, metin yanıtı maliyetini azaltır.
Toplu işler gecikmelidir. Google belgeleri 24 saate kadar dönüş süresinden bahsediyor. Bu yöntemi canlı kullanıcı deneyimleri için değil, toplu varlık üretimi için kullanın.

Model farkları için Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 ve Pro karşılaştırmasını inceleyin. Uygulama entegrasyonu için Nano Banana 2.1 API kılavuzunu okuyun.

Kredi boşa harcamadan API'yi test edin

Her başarılı Nano Banana 2.1 çağrısı faturalandırılır. Google'ın faturalandırma SSS'ine göre 400 veya 500 hatası dönen istekler token ücreti oluşturmaz; ancak yine de kota tüketebilir. Bu nedenle hatalı istekleri sürekli yeniden göndermek hız limitinizi ve geliştirme sürenizi etkileyebilir.

Google'ın REST örneği:

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme"
      }
    ]
  }'

Apidog ile tekrarlanabilir test akışı

Yeni bir istek oluşturun ve cURL komutunu içe aktarın. URL, başlıklar ve gövde otomatik olarak doldurulur.
API anahtarını ortam değişkeni olarak saklayın:

   GEMINI_API_KEY

x-goog-api-key başlığında ortam değişkenini kullanın. Böylece anahtar, kaydedilen istek gövdelerinin dışında kalır ve test/üretim ortamları arasında geçiş yapabilirsiniz.
İlk başarılı isteğinizden sonra doğrulamalar ekleyin:
- HTTP durum kodu: 200
- Yanıtta görsel bloğunun varlığı
1K, 2K ve referans görselle düzenleme için ayrı istek varyantları kaydedin.
Her varyantın maliyetini ve çıktısını karşılaştırarak hangi senaryoda hangi çözünürlüğü kullanacağınıza karar verin.

Apidog, görsel üretimini ücretsiz yapmaz; her başarılı gönderim faturalı API çağrısıdır. Ancak isteği tekrar kullanılabilir hâle getirerek biçim hatalarını, yanlış başlıkları ve yanlış model yapılandırmalarını üretime geçmeden yakalamanıza yardımcı olur.

SSS

Nano Banana 2.1 ücretsiz mi?

Gemini API'de hayır. Ücretsiz katman “Mevcut değil” olarak listeleniyor. AI Studio kullanımı ücretsiz, ancak Google ücretsiz Nano Banana 2.1 kotasını onaylamadı.

Nano Banana 2.1 Gemini uygulamasında ücretsiz mi?

Onaylanmadı. Google'ın yardım sayfası tüm kullanıcılar için Nano Banana 2'yi listeliyor, ancak 2.1'den bahsetmiyor.

Flow, Nano Banana 2.1 için kredi harcıyor mu?

Google bunu belirtmedi. Görsel oluşturmadan önce Flow model seçicisinde maliyeti kontrol edin. Nano Banana 2 Lite ücretsizdir.

300 $ Google Cloud kredisini kullanabilir miyim?

Gemini API veya AI Studio için hayır. Kurumsal Aracı Platformu'nda geçerli olabilir, ancak Nano Banana 2.1 için bu durum onaylanmadı.

Çok sayıda görsel üretmenin en ucuz yolu nedir?

Toplu API. 1K görsel başına 0,0168 $ maliyetle, 1 $ başına yaklaşık 59 görsel üretebilirsiniz.

Sonuç

Nano Banana 2.1'i ücretsiz denemek için Google'ın işaret ettiği ilk yer Google AI Studio'dur. Ancak bunu sabit bir üretim planı olarak görmeyin: Google ücretsiz kotayı açıklamadı ve AI planları sayfası Nano Banana'yı abonelik kapsamındaki premium modeller arasında gösteriyor.

Gemini uygulaması ve Flow ücretsiz görsel modelleri sunuyor, fakat Nano Banana 2.1 bu ürünlerin belgelerinde henüz resmi olarak yer almıyor.

Ücretsiz kullanım bittiğinde, Toplu API en düşük maliyetli seçenek olarak öne çıkıyor: 1K görsel başına 0,0168 $ ve dolar başına yaklaşık 59 görsel. İsteğinizi Apidog'da bir kez yapılandırın, anahtarı ortam değişkeninde tutun ve ücretli çağrılar yapmadan önce doğrulamalarla hataları yakalayın.

Modeldeki değişiklikleri öğrenmek için Nano Banana 2.1 nedir? rehberini okuyun.

Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro: Hangisini Kullanmalısınız?

Tobias Hoffmann — Tue, 06 Oct 2026 17:37:45 +0000

Google, Gemini API'sinde dört Nano Banana görüntü modeli sunuyor. En yenisi Nano Banana 2.1, 6 Ekim 2026'da, yerine geçtiği modelin görüntü başına fiyatının yarısıyla piyasaya sürüldü. Bu durum çoğu ekip için varsayılan modeli değiştiriyor; ancak her iş yükü için değil.

Apidog'u bugün deneyin

Bu rehber, Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 ve Nano Banana Pro'yu; bütçe seçeneği olarak Nano Banana 2 Lite ile yan yana karşılaştırır. Aşağıdaki fiyatlar ve limitler, 7 Ekim 2026 itibarıyla Google'ın görüntü oluşturma belgelerinden ve fiyatlandırma sayfasından alınmıştır.

Hızlı karar

Yeni projelerde varsayılan olarak Nano Banana 2.1'i (gemini-nano-banana-2.1) kullanın. Google bunu yeni projeler için öneriyor; 1K, 2K ve 4K çıktılarda Nano Banana 2'nin yarı maliyetine sahip.
0.5K (512px) çıktı gerekiyorsa Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) kullanmaya devam edin. Nano Banana 2.1 bu boyutu desteklemez.
Temellendirme ve çok sayıda referans girdisi gerektirmeyen yüksek hacimli 1K üretimler için Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) kullanın. 1K görüntü fiyatı 2.1 ile aynı, giriş maliyeti ise daha düşüktür.
Google'ın profesyonel varlık üretimi için premium katman olarak konumlandırdığı özelliklere ihtiyacınız varsa ve 1K görüntü başına yaklaşık dört kat daha fazla ödeyebiliyorsanız Nano Banana Pro'yu (gemini-3-pro-image) seçin.

Google, Nano Banana 2.1 için sayısal kıyaslama sonuçları yayınlamadı. Lansman duyurusunda 2.1'in “önceki modellerimizin tamamından daha iyi performans gösterdiği” belirtiliyor, ancak yan yana metrikler paylaşılmıyor. Görsel kalite kararını kendi istemleriniz ve iş yükünüzle test edin.

Yan yana özellikler

	Nano Banana 2.1	Nano Banana 2	Nano Banana Pro
API model kimliği	`gemini-nano-banana-2.1`	`gemini-3.1-flash-image`	`gemini-3-pro-image`
Google'ın konumlandırması	Birincil yüksek verimli iş gücü	Önceki nesil iş gücü	Karmaşık görsel görevler için premium seçenek
Çözünürlükler	1K, 2K, 4K	0.5K, 1K, 2K, 4K	1K, 2K, 4K
Giriş fiyatı (1M token başına)	$1.50	$0.50	$2.00
Görüntü çıktı fiyatı (1M token başına)	$30	$60	$120
0.5K'da görüntü başına	yok	$0.045	yok
1K'da görüntü başına	$0.0336	$0.067	$0.134
2K'da görüntü başına	$0.0504	$0.101	$0.134
4K'da görüntü başına	$0.0756	$0.151	$0.24
1K'da toplu görüntü başına	$0.0168	$0.034	$0.067
Google Arama temellendirmesi	Web Arama + Görsel Arama	Web Arama + Görsel Arama	Web Arama
Referans görüntüler	14'e kadar: 10 nesne, 4 karakter	14'e kadar: 10 nesne, 4 karakter	14'e kadar: 6 nesne, 5 karakter
Video girişi	Evet	Evet	Hayır
Ücretsiz API katmanı	Hayır; AI Studio'da test edin	Hayır	Hayır

Tablodan çıkarılabilecek pratik sonuçlar:

Token hesabı: Nano Banana 2.1 ve Nano Banana 2 için 1K görüntü 1.120 çıktı tokenı, 2K görüntü 1.680 token ve 4K görüntü 2.520 token kullanır. Token miktarı aynıyken 2.1'in çıktı oranı yarı olduğu için toplam çıktı faturası da yarıya iner.
Toplu işlem: Nano Banana 2.1, 2K için $0.0252 ve 4K için $0.0378 toplu görüntü fiyatı da sunar.
Düşünme: Gemini 3 görüntü modelleri varsayılan olarak düşünür; bunu API üzerinden devre dışı bırakamazsınız. En fazla iki ara “düşünme görüntüsü” oluşturulur ve bunlar ücretlendirilmez. 2.1'de metin ve düşünme çıktısı 1M token başına $7.50, Nano Banana 2'de ise $3'tür.
Temellendirme maliyeti: Aylık 5.000 ücretsiz arama isteği Gemini 3.x modelleri arasında paylaşılır. Sonrasında fiyat, 1.000 istek başına $14'tır.

1.000 görüntü başına maliyet

Aşağıdaki rakamlar yalnızca çıktı maliyetini, standart yani toplu olmayan API kullanımını ve ücretli katmanı gösterir:

Model	0.5K	1K	2K	4K
Nano Banana 2.1	yok	$33.60	$50.40	$75.60
Nano Banana 2	$45.00	$67.00	$101.00	$151.00
Nano Banana 2 Lite	yok	$33.60	yok	yok
Nano Banana Pro	yok	$134.00	$134.00	$240.00

Toplu API ile Nano Banana 2.1'in 1.000 görüntü maliyeti şu seviyelere iner:

1K: $16.80
2K: $25.20
4K: $37.80

İki maliyet karşılaştırması özellikle önemlidir:

Nano Banana 2.1'deki 4K görüntü ($0.0756), Nano Banana Pro'daki 1K görüntüden ($0.134) daha ucuzdur.
Nano Banana 2.1'deki 1K görüntü ($0.0336), Nano Banana 2'nin 512px katmanından ($0.045) daha ucuzdur. Bu nedenle yalnızca tam olarak 0.5K boyutu gerekiyorsa Nano Banana 2'yi tercih edin.

Girdi ağırlıklı düzenleme hesabı değiştirdiğinde

Çıktı maliyeti toplam faturanın tamamı değildir. Nano Banana 2.1, 1M giriş tokenı başına $1.50 ücret alırken Nano Banana 2'nin giriş fiyatı $0.50'dir. Bu nedenle çok sayıda referans görsel kullanan düzenleme iş yüklerinde 2.1'in giriş maliyeti daha yüksek olur.

Google'ın Vertex AI model sayfasına göre her giriş görseli 1.120 tokena mal olur.

Senaryo: 14 referans görüntü, 500 tokenlık istem ve 1 adet 1K çıktı üreten bir ürün çekimi hattı.

	Nano Banana 2.1	Nano Banana 2
Giriş tokenları: `14 × 1.120 + 500`	16.180	16.180
Giriş maliyeti	$0.0243	$0.0081
1K çıktı	$0.0336	$0.0670
İstek başına toplam	$0.0579	$0.0751
1.000 istek başına	$57.90	$75.10

14 görsel sınırında bile Nano Banana 2.1 daha ucuzdur. Ancak maliyet avantajı %50'den yaklaşık %23'e düşer.

Dönüm noktası nasıl hesaplanır?

Her giriş tokenı, Nano Banana 2.1'de Nano Banana 2'ye göre $0.000001 daha pahalıdır.

Çıktı tasarrufu ise görüntü başına şu şekildedir:

1K: $0.0334
2K: $0.0506
4K: $0.0754

Buna göre Nano Banana 2.1, bir istekte yaklaşık şu giriş tokenı eşiklerinde daha pahalı hale gelir:

1K için: 33.400 giriş tokenı
2K için: 50.600 giriş tokenı
4K için: 75.400 giriş tokenı

On dört referans görüntü tek başına bu seviyelere ulaşmaz. Ancak aşağıdaki iki durum farkı daraltabilir:

Uzun, çok adımlı düzenleme oturumları: Düzenlemeleri previous_interaction_id ile zincirliyorsanız, her yanıttaki kullanım verilerinden giriş tokenlarını takip edin. Önceki adımlar ücretli bağlama dahil olabilir. Tam referanslarla yapılan on adımlı bir oturum, 1K eşiğini aşabilir.
Düşünme ve metin tokenları: Nano Banana 2.1 bunları 1M token başına $7.50, Nano Banana 2 ise $3 olarak ücretlendirir. Düşünme devre dışı bırakılamadığından yoğun akıl yürütme gerektiren istemler farkı daha da azaltabilir.

Uzun geçmişli 1K düzenleme akışları kullanıyorsanız, geçiş yapmadan önce her iki modeli gerçek trafik üzerinde ölçün.

Nano Banana 2 Lite nereye oturuyor?

Nano Banana 2 Lite bütçe seçeneğidir. Google, modeli “en hızlı ve en ucuz Gemini görüntü modeli” olarak tanımlar. Fiyatlandırması:

Giriş: 1M token başına $0.25
1K görüntü: $0.0336

Lite yalnızca 1K çıktı üretir, Google Arama temellendirmesini desteklemez ve Google tarafından çoklu referans girdisi veya çok adımlı düzenleme için optimize edilmiş olarak konumlandırılmaz.

Şu karar kuralını uygulayın:

Yüksek hacimli, tek adımlı, 1K metinden görüntüye üretim için Lite kullanın.
2K veya 4K çözünürlük, temellendirme ya da tekrarlı düzenleme gerekiyorsa Nano Banana 2.1'e geçin.

Google ayrıca Lite'ı, artık eski olan orijinal Nano Banana (gemini-2.5-flash-image) için geçiş yolu olarak öneriyor. Önceki nesil farkları için Nano Banana 1 vs Nano Banana 2 karşılaştırmasına bakın.

Nano Banana Pro'nun hâlâ mantıklı olduğu yerler

Google, Nano Banana Pro'yu “en karmaşık görsel görevler için premium seçim” olarak tanımlar. Modelin profesyonel varlık üretimi için en yüksek dünya bilgisi, gelişmiş yerelleştirme, marka tutarlılığı ve hassas yaratıcı kontrol sunduğunu belirtir. İstem kılavuzu da profesyonel ve metin ağırlıklı varlıklar için Pro'yu önerir.

Bunlar ölçülmüş kıyaslama sonuçları değil, ürün konumlandırmasıdır. Bu nedenle kararı doğrulamak için kendi testlerinizi yapın:

Mevcut Pro iş akışlarınız gerekli kalite eşiğini karşılıyorsa veya beş karakterlik tutarlılık sınırına bağımlıysanız Pro'yu seçin.
Pro'yu yüksek hacimli işler için kullanıyorsanız önce Nano Banana 2.1'i test edin. 4K'da 2.1, Pro'nun yaklaşık üçte biri fiyatındadır: $0.0756'ya karşı $0.24.
1K'da Nano Banana 2.1, Pro'nun yaklaşık dörtte biri maliyetindedir.
Pro, Görsel Arama temellendirmesi ve video girdisini desteklemez.

İstek gövdesi ve entegrasyon ayrıntıları için Nano Banana Pro API kılavuzuna bakın.

Taşıma notları

Nano Banana 2'den Nano Banana 2.1'e geçişte temel değişiklik model dizesidir. Uç nokta, response_format ve google_search aracı aynı kalır:

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Ceviz bir masa üzerinde seramik bir kupanın stüdyo ürün fotoğrafı"
      }
    ],
    "response_format": {
      "type": "image",
      "mime_type": "image/png",
      "aspect_ratio": "16:9",
      "image_size": "2K"
    }
  }'

Üretim trafiğini geçirmeden önce aşağıdaki kontrolleri yapın:

Görüntü boyutu: Çağrılarınız image_size: "512px" veya 0.5K kullanıyorsa bunları gemini-3.1-flash-image üzerinde bırakın. Nano Banana 2.1 bu boyutu desteklemez.
Büyük harf K: "2K" geçerlidir. "2k" tüm modellerde reddedilir.
Görsel Arama: google_search aracına "search_types": ["web_search", "image_search"] ekleyin. Google'ın gerektirdiği şekilde dönen arama önerilerini görüntüleyin.
Bütçeler: Aynı trafik için giriş maliyetiniz yaklaşık üç katına çıkarken görüntü çıktısı maliyetiniz yarıya iner.
Ücretsiz katman: Bu modellerin hiçbirinde ücretsiz Gemini API katmanı yoktur. Alternatif test seçenekleri için Nano Banana 2.1'i ücretsiz kullanma rehberine bakın.

Çok adımlı düzenleme ve temellendirme dahil tam kod örnekleri için Nano Banana 2.1 API kılavuzunu, modeldeki değişikliklerin özeti için de Nano Banana 2.1 genel bakışını inceleyin.

Apidog'da üç modeli A/B testi yapma

Yayınlanmış kıyaslama sonuçları olmadığı için doğru karşılaştırma, kendi istemlerinizle yaptığınız karşılaştırmadır. Apidog ile bunu ayrı bir test ortamı kurmadan uygulayabilirsiniz.

Bir istek kaydedin. POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions isteğini oluşturun. Anahtarınızı ortam değişkeni olarak saklayın ve şu başlığı ekleyin:

   x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}

Yukarıdaki JSON gövdesini kullanın. Referans görselleri aşağıdaki biçimde input dizisine ekleyin:

   {
     "type": "image",
     "mime_type": "image/jpeg",
     "data": "<BASE64>"
   }

İsteği iki kez kopyalayın. Yalnızca model alanını değiştirin:

   gemini-nano-banana-2.1
   gemini-3.1-flash-image
   gemini-3-pro-image

İstem, referanslar, en-boy oranı ve image_size değerleri aynı kalsın. Böylece değişen tek değişken model olur.

İstekleri gönderin ve karşılaştırın.

Apidog, her yanıt için durum kodunu, gecikmeyi ve yanıt boyutunu gösterir. Base64 görüntülerini kodunu çözün ve çıktıları yan yana inceleyin.
Regresyon testi ekleyin.

En azından 200 durum kodunu ve boş olmayan görüntü verisini doğrulayın. İstekleri tek bir test senaryosunda gruplayın ve Google model güncellemesi yayınladığında senaryoyu tekrar çalıştırın.

Tek bir istem yerine 10–20 gerçek üretim istemi kullanın. Ardından model başına görüntü maliyetini aylık üretim hacminizle çarpın. İstekleri ve sonuçları takip etmek için Apidog'u ücretsiz indirin.

Sıkça Sorulan Sorular

Nano Banana 2.1, Nano Banana 2'den daha mı iyi?

Google, Nano Banana 2.1'in görsel tasarım, maske tabanlı düzenleme, konu tutarlılığı ve daha doğal görünen görüntüler gibi alanlarda “önceki modellerimizin tamamından daha iyi performans gösterdiğini” belirtiyor. Ancak sayısal kıyaslama yayınlamadı. Kendi istemlerinizle doğrulayın.

Nano Banana 2.1, Nano Banana 2'den daha mı ucuz?

Görüntü başına evet: 1K, 2K ve 4K çözünürlüklerde yarı fiyatına. Giriş tokenı başına hayır: 1M token için $1.50, Nano Banana 2'de ise $0.50. Çoğu iş yükünde çıktı tasarrufu toplam maliyet avantajını korur.

Nano Banana Pro'yu Nano Banana 2.1 ile değiştirmeli miyim?

Önce test edin. Nano Banana 2.1, 1K'da Pro'nun yaklaşık dörtte biri maliyetindedir. Ancak Google, Pro'yu premium modeli olarak konumlandırmaya devam ediyor.

Nano Banana 2.1'i ücretsiz kullanabilir miyim?

Gemini API'sinde hayır. Fiyatlandırma sayfası Nano Banana modelleri için ücretsiz API katmanı listelemiyor. Ancak Nano Banana 2.1'i Google AI Studio'da test edebilirsiniz.

Kaç referans görsel gönderebilirim?

Üç modelde de en fazla 14 referans görsel gönderilebilir:

Nano Banana 2.1 ve Nano Banana 2: 10 nesne ve 4 karaktere kadar tutarlılık
Nano Banana Pro: 6 nesne ve 5 karaktere kadar tutarlılık

Karar

Nano Banana 2.1, yeni Gemini görüntü iş yükleri için mantıklı varsayılandır: Nano Banana 2'nin görüntü başına maliyetinin yarısına; aynı temellendirme, video girişi ve referans görsel limitlerini sunar.

Yalnızca 512px çıktı gerekiyorsa veya ölçümleriniz uzun geçmişli düzenlemelerde daha iyi sonuç veriyorsa Nano Banana 2'de kalın.
Yüksek hacimli, düz 1K üretimler için Nano Banana 2 Lite'ı kullanın.
Premium model konumlandırmasının iş akışınıza uyduğu durumlarda Nano Banana Pro'yu kullanın; ancak yaklaşık dört kat maliyeti kabul etmeden önce yan yana test yapın.

Nano Banana 2.1 Çıktı: Nano Banana 2'nin Yarı Fiyatına, Metin Sorunu Çözüldü

Tobias Hoffmann — Tue, 06 Oct 2026 17:35:11 +0000

Google, Nano Banana 2.1'i 6 Ekim 2026'da sessiz sedasız piyasaya sürdü. Lansman blog yazısı veya karşılaştırma tablosu paylaşılmadı. Model, 5 Ekim'de Google Flow model seçicisinde kısa süre göründü; ertesi gün @GoogleAIStudio tarafından yapılan kısa paylaşımda “önceki modellerimizi her alanda geride bıraktığı” belirtildi.

Apidog'u bugün deneyin

Görüntü oluşturma maliyeti açısından asıl önemli değişiklik fiyatlandırmada: Nano Banana 2.1, ortak çözünürlüklerde Nano Banana 2'nin görüntü başına maliyetinin yarısına iniyor. Google ayrıca metin oluşturma doğruluğu, düzenleme ve tutarlılık geliştirmeleri iddia ediyor. Bu yazı, geçiş kararını vermek için fiyatları, sınırlamaları ve API kullanımını özetler.

Özetle (TL;DR)

Model: gemini-nano-banana-2.1; Nano Banana 2'nin güncellenmiş sürümü.
Çözünürlük: 1K, 2K ve 4K.
Google'ın iddia ettiği geliştirmeler: Daha iyi görsel tasarım, anlamsal maskeleme, karakter tutarlılığı, doğru metin oluşturma ve arama temelli üretim.
Fiyat: 1K için $0.0336, 2K için $0.0504, 4K için $0.0756.
Dikkat edilmesi gerekenler: Girdi belirteçleri 3 kat pahalı, 512 piksel katmanı yok, Gemini API ücretsiz katmanı yok ve yayınlanmış resmi benchmark bulunmuyor.
Erişim: Google AI Studio, Gemini API Etkileşimler API'si, Vertex AI ve ilk olarak Google Flow.

Nano Banana 2.1 Nedir?

Nano Banana, Google'ın Gemini ailesindeki görüntü modelleri için kullandığı addır:

Orijinal Nano Banana: gemini-2.5-flash-image — eski model
Nano Banana 2: gemini-3.1-flash-image
Nano Banana 2 Lite: bütçe odaklı seçenek
Nano Banana Pro: gemini-3-pro-image — profesyonel varlık üretimi

Nano Banana 2.1, Nano Banana 2'nin yerini alan güncellemedir. Google'ın görüntü oluşturma belgeleri, modeli gelişmiş görsel kalite, çoklu tur karakter tutarlılığı, doğru metin oluşturma ve arama temelli üretim için yüksek verimli bir seçenek olarak tanımlar.

Özellik	Nano Banana 2.1
Model kimliği	`gemini-nano-banana-2.1`
Çıktı çözünürlükleri	1K, 2K, 4K
Girdiler	Metin, görüntü, video; ses yok
Referans görselleri	14'e kadar
Düşünme	Varsayılan olarak açık, API'de kapatılamaz
Geçici düşünce görselleri	En fazla 2 adet, ücretlendirilmez
Arama temelli oluşturma	Google Web Araması ve Google Görsel Araması
Filigran	Her çıktıda SynthID

Google'a Göre Neler Gelişti?

Google'ın lansman paylaşımı şu alanları öne çıkarıyor:

Görsel tasarım
Anlamsal maskeleme ile düzenleme
Konu ve karakter tutarlılığı
Daha doğal görünen çıktılar

Belgelerde ek olarak çoklu tur karakter tutarlılığı, doğru metin oluşturma ve Google Görsel Arama temellendirmesi listeleniyor.

Metin oluşturma

Google, Nano Banana ailesinin infografik, menü, diyagram ve pazarlama varlıklarında okunabilir stilize metinler üretebildiğini belirtiyor. Nano Banana 2.1 için özellikle “doğru metin oluşturma” geliştirmesi vurgulanıyor.

Ancak bu bir Google iddiasıdır; 2.1 için yayınlanmış metin doğruluğu benchmark'ı yoktur. Menü, poster, ürün etiketi veya UI maketi üretiyorsanız, trafiği taşımadan önce kendi istemlerinizle test edin.

Maske tabanlı düzenleme

Google'ın “anlamsal maskeleme” dediği yaklaşımda manuel maske çizmezsiniz. Bunun yerine değişikliği istemde açıkça tarif edersiniz:

Sağlanan görseli kullanarak yalnızca kırmızı kupayı mavi seramik kupayla değiştirin.
Diğer tüm öğeleri aynen bırakın.

Model, düzenlenecek alanı çıkarır ve görselin kalanını korumaya çalışır.

Konu ve karakter tutarlılığı

Bir karakteri, ürünü veya maskotu birden fazla düzenleme boyunca korumak için istekleri zincirleyebilirsiniz:

Önceki etkileşimin kimliğini previous_interaction_id olarak gönderin.
En fazla 14 referans görseli kullanın.
Her turda yalnızca değişmesi gereken ayrıntıyı belirtin.

Arama temelli oluşturma

Nano Banana 2.1 ve 3.1 Flash Image, web araması ve Google Görsel Arama ile temellendirilebilir. Bu, güncel olaylar, hava durumu haritaları veya borsa grafikleri gibi bağlam gerektiren çıktılarda yararlı olabilir.

Sınırlama: Temellendirme, web aramasından gelen gerçek dünya insan görsellerini kullanamaz.

Fiyat: Nano Banana 2'nin Görüntü Başına Yarısı

Google'ın fiyatlandırma sayfasındaki 7 Ekim 2026 tarihli ücretli Gemini API fiyatlarına göre:

Model	Girdi / 1M	Görüntü çıktısı / 1M	0.5K	1K	2K	4K
Nano Banana 2.1	$1.50	$30	Yok	$0.0336	$0.0504	$0.0756
Nano Banana 2	$0.50	$60	$0.045	$0.067	$0.101	$0.151
Nano Banana 2 Lite	$0.25	$30	Yok	$0.0336	Yok	Yok
Nano Banana Pro	$2.00	$120	Yok	$0.134	$0.134	$0.24

Pratik çıkarımlar:

Görüntü başına maliyet yarıya indi.

Nano Banana 2.1, 1K için $0.0336; Nano Banana 2 ise $0.067 maliyetindedir. 1.000 adet 1K görüntüde bu, $33.60 yerine $67 anlamına gelir.
Lite fiyatına daha fazla çözünürlük sunuyor.

Nano Banana 2 Lite ile 1K üretimin maliyeti aynı; ancak 2.1 ayrıca 2K ve 4K çıktı sağlayabilir.
1K'da Pro'nun yaklaşık dörtte biri fiyatında.

Nano Banana 2.1 için $0.0336, Pro için $0.134.
Toplu işlem maliyeti yeniden yarıya indirir.

Nano Banana 2.1 toplu fiyatları:
- 1K: $0.0168
- 2K: $0.0252
- 4K: $0.0378

Arama temelli oluşturma ayrıca ücretlendirilir: Gemini 3.x modelleri arasında paylaşılan aylık 5.000 ücretsiz arama isteğinin ardından 1.000 istek başına $14 alınır.

Nano Banana 2 için ayrıntılı maliyet hesabı için Nano Banana 2 fiyatlandırma rehberine bakın.

İncelikler ve Geçiş Riskleri

Girdi maliyeti 3 kat daha fazla

Girdi belirteçleri milyon başına $0.50 yerine $1.50 maliyetindedir. Metin ve düşünme çıktısı da milyon başına $3ten $7.50ye yükselir.

Basit metinden görüntüye isteklerinde bu artış genellikle küçük kalır. Ancak çok sayıda referans görseli içeren düzenleme isteklerinde maliyet fark edilir.

Yaklaşık başa baş noktaları:

1K: Görüntü başına yaklaşık $0.033 tasarruf vardır. Tek istekte yaklaşık 33.000 girdi belirtecine kadar 2.1 daha ucuz kalabilir.
4K: Görüntü başına yaklaşık $0.075 tasarruf vardır. Başa baş noktası yaklaşık 75.000 girdi belirtecine yaklaşır.

Üretim kararını yalnızca fiyat listesine göre vermeyin. Gerçek isteklerinizdeki usage alanını kaydedin ve ortalama girdi kullanımınızı ölçün.

512 piksel katmanı yok

Nano Banana 2, 0.5K yani 512 piksel çıktıyı $0.045 karşılığında sunar. Nano Banana 2.1 bu çözünürlüğü desteklemez.

Küçük görseller için 2.1'in 1K maliyeti yine daha düşüktür ($0.0336), ancak daha büyük dosya boyutlarıyla çalışmanız gerekir.

API'de ücretsiz katman yok

Google, Gemini API ücretsiz katmanını Nano Banana 2.1 için “Kullanılamıyor” olarak listeliyor. Bu durum Nano Banana 2, Lite ve Pro için de geçerlidir.

Google AI Studio oyun alanı bağlantısı bulunur; ancak ücretsiz hesaplar için 2.1 üretim limiti açıklanmamıştır. API üzerinden çağrı yapmak için ücretli bir anahtar gerekir. Nano Banana 2.1'i ücretsiz kullanma seçeneklerini ayrıca inceleyebilirsiniz.

Henüz resmi benchmark yok

“Önceki modellerimizi her alanda geride bırakıyor” ifadesi yayınlanmış bir benchmark veya resmi teknik karşılaştırma ile desteklenmiyor.

Kalite artışını olası kabul edin; ancak üretim geçişinden önce kendi veri kümeniz, istemleriniz ve değerlendirme kriterlerinizle test edin.

Kimler Geçmeli?

Şimdi geçin, eğer:

Nano Banana 2'yi 1K, 2K veya 4K metinden görüntüye üretim için kullanıyorsanız.
Nano Banana 2 Lite kullanıyor ve aynı 1K maliyetiyle 2K veya 4K çıktı istiyorsanız.
Ürün etiketi, menü, slayt grafiği veya poster gibi metin içeren görseller üretiyorsanız.
Aynı kalite eşiğini daha düşük görüntü çıktısı maliyetiyle karşılamak istiyorsanız.

Bekleyin veya kontrollü deney yapın, eğer:

İş akışınız 512 piksel çıktıya bağlıysa.
İstekleriniz çok sayıda referans görseli veya büyük girdi bağlamı taşıyorsa.
Nihai pazarlama varlıkları için Pro seviyesi kalite gerektiriyorsa.

Model farklılıkları için Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 ve Pro karşılaştırmasını kullanın.

API Üzerinden Nano Banana 2.1'i Deneyin

Nano Banana 2.1, Gemini Etkileşimler API'sinde çalışır.

Minimal `curl` isteği

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": [
      {
        "type": "text",
        "text": "A ripe banana wearing tiny sunglasses on a beach towel, bold hand-lettered sign that reads OPEN"
      }
    ]
  }'

Görüntü base64 veri olarak döner. Yanıttaki görüntü alanını dosyaya yazmanız gerekir.

Python ile görüntüyü kaydetme

from google import genai
import base64

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="A ripe banana wearing tiny sunglasses on a beach towel",
    response_format={
        "type": "image",
        "mime_type": "image/png",
        "aspect_ratio": "16:9",
        "image_size": "2K",
    },
)

with open("banana.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))

Yalnızca görüntü yanıtı almak için response_format.type değerini image yapın.

Çoklu tur düzenleme

Yeni düzenlemeyi önceki üretime bağlamak için previous_interaction_id kullanın:

next_interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    previous_interaction_id=interaction.id,
    input="Keep everything else unchanged. Replace the sunglasses with round blue glasses.",
)

Arama temellendirmesi ekleme

Arama temelli üretim için araç ekleyin:

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="Create an infographic about today's major technology news.",
    tools=[{"type": "google_search"}],
)

Apidog ile Model Karşılaştırma Akışı

Kod yazmadan iki modeli aynı istemle karşılaştırmak için Apidog kullanabilirsiniz.

İsteği kaydedin. Etkileşimler uç noktasına bir POST isteği oluşturun. Anahtarı ortam değişkeni olarak saklayın:

   x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}

Model başına isteği klonlayın. İlk istekte:

   {
     "model": "gemini-nano-banana-2.1"
   }

İkinci istekte:

   {
     "model": "gemini-3.1-flash-image"
   }

Aynı istemi kullanın.

Model farkını izole etmek için istemi, çözünürlüğü ve varsa referans görsellerini aynı tutun.
Yanıtları ölçün.

Şunları karşılaştırın:
- HTTP durum kodu
- Yanıt süresi
- Görüntü çıktısı
- usage alanındaki girdi ve çıktı belirteçleri
- Görsel kalite ve metin doğruluğu
Regresyon testi ekleyin.

200 durum kodunu ve görüntü çıktı bloğunu doğrulayan kontroller ekleyin. Bu sayede Google model davranışını değiştirdiğinde aynı testi yeniden çalıştırabilirsiniz.

Görüntü düzenleme, çoklu tur zincirleri ve maliyet takibi için Nano Banana 2.1 API rehberini inceleyin. Anahtarınız yoksa önce Gemini API anahtarı alın.

Sıkça Sorulan Sorular

Nano Banana 2.1 model kimliği nedir?

gemini-nano-banana-2.1 model kimliğidir. Resmi adı Gemini Nano Banana 2.1'dir.

Nano Banana 2.1, Nano Banana 2'den daha mı ucuz?

Görüntü başına evet. 1K, 2K ve 4K çözünürlüklerde maliyet yaklaşık yarıdır. Ancak girdi belirteçleri 3 kat pahalı olduğundan, referans görseli yoğun düzenleme isteklerinde fark azalabilir.

Nano Banana 2.1 metni doğru oluşturuyor mu?

Google “doğru metin oluşturma” iddiasında bulunuyor. Ancak bunu destekleyen yayınlanmış resmi benchmark yok. Metin ağırlıklı kendi istemlerinizde test yapın.

Nano Banana 2.1 ücretsiz mi?

Gemini API'de ücretsiz katman yoktur. Google AI Studio için 2.1'e özgü ücretsiz kullanım limiti de yayınlanmamıştır.

Sonuç

Nano Banana 2.1'in en net avantajı maliyet: Nano Banana 2 ile aynı görüntü başına belirteç miktarıyla, çıktı belirteci maliyeti yarıya iniyor. Ayrıca Nano Banana 2 Lite'ın 1K fiyatıyla 2K ve 4K çıktı seçenekleri sağlıyor.

Buna karşılık, girdi maliyeti 3 kat daha yüksek ve 512 piksel çözünürlüğü desteklenmiyor. Google; metin oluşturma, düzenleme ve tutarlılık alanlarında gelişme iddia ediyor, ancak resmi benchmark yayınlanmış değil.

Geçişten önce aynı istemleri her iki modelde çalıştırın, usage verisini kaydedin, çıktı kalitesini değerlendirin ve ardından trafiği kademeli olarak taşıyın. Bunu Apidog üzerinde tekrarlanabilir istekler ve regresyon testleriyle yapabilirsiniz.

Mistral Geri Döndü: Le Chonk GPT-6 Astra ve Claude'u Geride Bıraktı

Tobias Hoffmann — Tue, 06 Oct 2026 16:24:06 +0000

Mistral bir süredir üst düzey model yarışında sessizdi. Mistral Large 3, Aralık 2025'te piyasaya sürüldükten sonra açık ağırlıklı öncü modellerle ilgili tartışmalar Kimi, DeepSeek, GLM ve Qwen etrafında döndü. Mistral, 6 Ekim 2026'da ekibin “Le Chonk” olarak adlandırdığı, 1 trilyon parametreli Mistral Large 4 ile yanıt verdi.

Apidog'u bugün deneyin

Large 4'ün en çok paylaşılan sonucu, AA Siber Endeksi'nde aldığı %82 puan: Claude Opus 5.5 ve GPT-6 Astra ise sıfıra yakın puanda kalıyor. Ancak bunun önemli bir bağlamı var: kapalı modeller görevi reddettiği için düşük puan alıyor. Bu yazıda Large 4'ün teknik özelliklerini, fiyatını, güçlü ve zayıf olduğu alanları ve kendi API iş akışlarınızda nasıl test edebileceğinizi ele alıyoruz.

Özet

Nedir? 1.05T toplam parametreli, 49B aktif parametreli, 1.6B görsel kodlayıcılı bir uzmanlar karışımı (MoE) modeli. Metin ve görüntü kabul ediyor, bağlam penceresi 1M jeton.
Nasıl erişilir? Mistral API'de herkese açık önizleme olarak mistral-large-4 model kimliğiyle kullanılabilir.
Fiyat: Önizlemede 1M giriş jetonu için 0.68$, 1M çıkış jetonu için 2.09$. Liste fiyatı sırasıyla 1.36$ ve 4.18$.
Siber güvenlik sonucu: AA Siber Endeksi'nde %82. Opus 5.5 ve Astra'nın sıfıra yakın puanı, görevi reddetmelerinden kaynaklanıyor.
Kodlama kalitesi: İnsan değerlendirmeli testte Claude Opus 5, 4.22 puanla lider; Large 4 Önizleme 3.74 puanda.

“Mistral geri döndü” demek neden makul?

2026'nın büyük bölümünde en güçlü açık ağırlıklı modeller Çin merkezliydi. Mistral; Medium 3.5, Devstral 2 ve Small 4 gibi modeller yayınlamaya devam etti, ancak kendi kategorisinde öncü kapalı modellerle doğrudan rekabet edecek bir model sunamamıştı.

Large 4 bu tabloyu değiştiriyor. Mistral, modelin ABD veya Avrupa'da geliştirilen açık ağırlıklı modelleri belirgin biçimde geride bıraktığını iddia ediyor. Model:

Mistral'in Avrupa veri merkezlerinde,
3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU üzerinde,
sıfırdan eğitildi,
resmi AB dilleri dahil 160'tan fazla dili kapsıyor.

Lansman, Mistral'in 3 milyar Avroluk D Serisi yatırım turundan haftalar sonra geldi.

Zamanlama da önemli: Large 4, Reflection'ın açık ağırlıklı Beam modelini duyurmasından hemen sonra yayınlandı. Böylece ABD-Çin açık model yarışına üçüncü ciddi oyuncu eklendi.

Siber güvenlik manşetini doğru okuyun

Artificial Analysis Siber Endeksi, modelden açık kaynaklı yazılımlardaki gerçek güvenlik açıklarını yeniden üretmesini ve ardından yamalamasını isteyen görevler içeriyor. Mistral'e göre Large 4, bu değerlendirmede %82 ile en yüksek puanı aldı.

Ancak Mistral'in belirttiği kritik nokta şu: Claude Opus 5.5 ve GPT-6 Astra, aynı görevde sıfıra yakın puan alıyor çünkü görevi gerçekleştirmeyi reddediyorlar.

İddia	Pratik anlamı
“Large 4, Astra ve Opus 5.5'i siber alanda yeniyor.”	Bu testte kapalı modeller çoğunlukla yanıt vermiyor; Large 4 ise görevi tamamlamaya çalışıyor.
“Large 4 en iyi siber saldırı modelidir.”	Kanıtlanmış değil. Reddetme davranışı, modelin yetenek sınırını doğrudan göstermez.
“Large 4 güvensizdir.”	Bu da kanıtlanmış değil. Mistral; JailbreakBench, StrongREJECT ve AgentHarm sonuçlarında diğer açık ağırlıklı modellere göre daha yüksek ortalama reddetme oranı bildirdi.

Buna rağmen sonuç tamamen gürültüden ibaret değil. Mistral'e göre Large 4:

40 adet capture-the-flag görevinden oluşan Cybench'in %93'ünü çözüyor.
B3 Ajan Güvenliği Karşılaştırması'nda saldırıların %93.3'üne direniyor.

Güvenlik ekipleri için çıkarım net: Model, kendi kod tabanınızdaki bir CVE'yi yeniden üretme ve yama önerme işinde yardımcı olabilir. API ekipleri için ise bu tür iş yüklerini üçüncü taraf bir politika katmanına tamamen bağımlı olmadan, ileride kendi altyapınızda çalıştırma seçeneği sunuyor.

Siber güvenlik dışındaki karşılaştırmalar

GPT-6 Astra'ya karşı iki sonuç daha dikkat çekiyor; çünkü iki modelin de görevi yürüttüğü senaryolar bunlar.

Karşılaştırma testi	Mistral Large 4	GPT-6 Astra	Not
Dense 200 (görsel temel)	%42	%41	Fark gerçek, ancak yalnızca 1 puan.
Finans Ajanı v2 (vals.ai)	Önde	Geride	Mistral sıralamayı paylaşıyor, puanları paylaşmıyor.
Harvey Hukuk Ajanı Karşılaştırması	En iyi açık model	Listelendi	Doğrudan puan farkı yayınlanmadı.

Diğer açık ağırlıklı modellere karşı Mistral'in bildirdiği sonuçlar ise şöyle:

Karşılaştırma testi	Mistral Large 4	Karşılaştırma
AutomationBench (657 iş akışı)	%59.9	Kimi K3 ve DeepSeek V4 Pro'nun önünde
AA-Briefcase	1.393 Elo	DeepSeek V4 Pro'nun önünde
DeepSWE v1.1	%61.7	Açık ağırlıklı modellere liderlik ediyor
SWE-Atlas-QnA	%59.4	—
Terminal-Bench 4.0	%28.3	—

Bu sayıların tamamı Mistral tarafından önizleme modeline ait olarak rapor edildi. Bağımsız laboratuvarlar henüz sonuçları yeniden üretmedi. Ayrıca Euronews'e göre lansman sırasında pekiştirmeli öğrenme süreci hâlâ tamamlanıyordu.

Bu nedenle sonuçları nihai karar yerine güçlü bir başlangıç sinyali olarak değerlendirin.

Large 4 hâlâ nerede geride?

Mistral, kapalı modelin açık biçimde kazandığı bir sonucu da yayınladı. Surge AI tarafından yürütülen insan değerlendirmeli kodlama kalitesi testinde Large 4 Önizleme ikinci sırada:

Model	İnsan kodlama puanı (5 üzerinden)
Claude Opus 5	4.22
Mistral Large 4 Önizleme	3.74
GLM-5.3	3.60
Kimi K3	3.59
GLM-5.2	3.40

Bu sonuç, Large 4 için en iyi Çin açık modellerine karşı net bir galibiyet; ancak Claude Opus 5'in yaklaşık yarım puan gerisinde olduğunu da gösteriyor.

Mistral'in “kodlamada öncü modellerle aradaki farkı kapattı” ifadesi bu yüzden daha doğru bir yorum. Ayrıca lansman materyallerinde Claude Fable 5.1 veya GPT-6 Sol ile karşılaştırma bulunmuyor. Bu tür bir iddiayla karşılaşırsanız, doğrudan karşılaştırma testini isteyin.

Teknik özellikler

Özellik	Mistral Large 4
API model kimliği	`mistral-large-4`
Takma ad	`mistral-large-4-0`
Sürüm	26.10, herkese açık önizleme
Mimari	Uzmanlar karışımı, hibrit talimat + muhakeme
Parametreler	1.05T toplam, 49B aktif, 1.6B görsel kodlayıcı
Bağlam penceresi	1M jeton
Girdi	Metin, görüntü
Muhakeme	`reasoning_effort`: `"high"` veya `"none"`
Araçlar	Fonksiyon çağırma, yapılandırılmış çıktılar, yerleşik ajan araçları
Uç noktalar	`/v1/chat/completions`, `/v1/conversations`, `/v1/agents`, `/v1/batch`
Ağırlıklar	Ekim 2026 sonuna kadar açık ağırlıklar planlanıyor; lisans henüz yayınlanmadı

API'den ilk isteği gönderin

Large 4'ü mevcut modelinizle karşılaştırmanın en hızlı yolu, aynı istemi ve aynı araç tanımlarını kullanmaktır.

curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-large-4",
    "reasoning_effort": "high",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Bu API hatasının olası nedenlerini listele ve JSON olarak döndür."
      }
    ]
  }'

Karşılaştırma yaparken yalnızca model alanını değiştirin. Ardından şu metrikleri kaydedin:

Yanıt kalitesi ve görev başarısı
Toplam gecikme
Girdi ve çıktı jetonları
Yapılandırılmış çıktı doğrulama başarısı
Araç çağırma hataları veya eksik parametreler

Fiyat: Önizlemede düşük maliyetli öncü sınıf seçenek

Mistral'in fiyatlandırma sayfası, Large 4'ü önizleme döneminde liste fiyatının yarısıyla gösteriyor:

Model	Giriş / 1M jeton	Çıkış / 1M jeton	Açık ağırlıklar
Mistral Large 4 — önizleme	0.68$	2.09$	Evet, Ekim sonu planlanıyor
Mistral Large 4 — liste fiyatı	1.36$	4.18$	Evet, Ekim sonu planlanıyor
Claude Opus 5.5	4.00$	20.00$	Hayır
GPT-6 Astra	10.00$	50.00$	Hayır

Önizleme fiyatında Large 4'ün çıktı maliyeti, Astra'nın yaklaşık yirmi dörtte biri. Liste fiyatında bile yaklaşık 12 kat daha düşük.

Önbelleğe alınmış giriş maliyeti 1M jeton başına 0.07$. Aynı sistem istemini, OpenAPI araç tanımlarını veya uzun bağlam belgelerini her istekte yeniden kullanan ajanlar için bu fark önemlidir.

Mistral, önizleme indiriminin ne zaman biteceğini açıklamadı. Bu nedenle üretim bütçenizi liste fiyatına göre planlayın.

Geçiş yapmalı mısınız?

Şimdi deneyin

Ajan tabanlı otomasyon veya bilgi işi akışlarında yüksek model maliyeti ödüyorsanız.
AB dillerinde yüksek kaliteli çıktıya ya da AB'de barındırılan çıkarım hizmetine ihtiyacınız varsa.
Savunma amaçlı güvenlik çalışmalarında meşru güvenlik açığı yeniden üretim görevleri yapıyorsanız.
Yakında kendi altyapınızda çalıştırabileceğiniz öncü sınıf bir model istiyorsanız.

Bekleyin

Kod kalitesi ana karar kriterinizse; Claude insan değerlendirmeli kodlama testinde hâlâ önde.
Satın alma veya güvenlik incelemesinde bağımsız test sonuçlarına ihtiyacınız varsa.
Large 3'ü üretimde kullanıyorsanız; Large 4 hâlâ önizleme aşamasında ve kararlı sürüm kimliği yayınlanmadı.

Apidog ile Large 4'ü kendi API'larınızda test edin

Karşılaştırma testleri, modelin standart görevlerdeki performansını gösterir. Ancak üretim kararını vermek için modeli kendi istemleriniz, kendi şemalarınız ve kendi API araçlarınızla çalıştırmalısınız. Apidog, bunu ek yapıştırıcı kod yazmadan test etmenizi sağlar.

İsteği oluşturun. POST https://api.mistral.ai/v1/chat/completions isteğini kaydedin. API anahtarını ortam değişkeni olarak saklayın ve şu başlığı ekleyin:

   Authorization: Bearer {{MISTRAL_API_KEY}}

Model bazlı klon oluşturun.

İsteği çoğaltın. Birinde mistral-large-4, diğerinde mevcut üretim modeliniz olsun. İstem, sistem mesajı, araç tanımları ve parametreler aynı kalsın.
Yanıtları karşılaştırın.

Durum kodunu, gecikmeyi, yanıt boyutunu ve usage bloğundaki jeton sayılarını yan yana inceleyin. Böylece kalite farkını maliyet farkıyla birlikte görebilirsiniz.
Otomatik doğrulama ekleyin.

Yapılandırılmış çıktı kullanıyorsanız aşağıdaki kontrolleri tanımlayın:
- 200 durum kodu
- Boş olmayan yanıt
- Beklenen JSON alanları
- JSON Schema eşleşmesi
- Gerekli araç çağrılarının yapılması
Regresyon senaryosuna dönüştürün.

İstekleri bir test senaryosunda gruplayın. Mistral önizleme modelini güncellediğinde veya ağırlıklar yayınlandığında aynı senaryoyu yeniden çalıştırın.

Large 4'ün güvenlik yetenekleri, örneğin kendi hazırlık API'nizde kimlik doğrulama bypass senaryolarını incelerken, API güvenlik testi için ikinci inceleyici olarak yararlı olabilir. Fonksiyon çağırma ve yapılandırılmış çıktı desteği sayesinde, Apidog'da tasarladığınız bir OpenAPI belirtimini ajanların çağırabileceği araç tanımlarına dönüştürebilirsiniz.

Anahtar yönetimi, muhakeme parçacıkları, görsel girdiler, fonksiyon çağırma ve maliyet hesaplama örnekleri için Mistral Large 4 API rehberine bakın. Daha eski bir Mistral modelinden geçiyorsanız Mistral AI API temel bilgileri ve Mistral Medium 3.5 API rehberi de geçerliliğini koruyor: temel URL ve kimlik doğrulama aynı, değişen ana unsur model kimliği.

Sıkça sorulan sorular

Mistral Large 4 açık kaynak mı?

Açık ağırlıklı olarak yayınlanacak. Mistral, ağırlıkların Ekim 2026 sonuna kadar gönderileceğini belirtiyor. Lisans henüz yayınlanmadığı için Large 3 ile aynı Apache 2.0 lisansını kullanacağını varsaymayın.

Mistral Large 4 gerçekten GPT-6 Astra'yı geçiyor mu?

Mistral'in sayılarına göre görsel temel testinde %42'ye karşı %41 ve Finans Ajanı v2'de evet. Siber güvenlik açığı testinde ise Astra görevi reddettiği için sıfıra yakın puan alıyor; bu nedenle sonuç doğrudan yetenek karşılaştırması olarak okunmamalı.

Claude'u geçiyor mu?

Kodlamada hayır. Claude Opus 5, insan değerlendirmeli kodlama testinde 4.22 puan alırken Large 4 Önizleme 3.74 puanda. Claude Opus 5.5, siber güvenlik açığı yeniden üretim görevini reddettiği için o testte sıfıra yakın puan alıyor.

“Le Chonk” ne demek?

Mistral ekibinin modelin boyutuna gönderme yapan gayri resmi takma adı. Resmi isim Mistral Large 4 veya ML4.

Ücretsiz kullanabilir miyim?

Mistral'in ücretsiz planı aylık 10$ API kredisi ile Le Chat ve Vibe'daki en yeni modellere erişim içeriyor. Önizleme fiyatıyla 10$, Large 4'te yaklaşık 4.8 milyon çıktı jetonuna karşılık geliyor.

Sonuç

Mistral, Large 4 ile öncü model yarışına yeniden dahil oldu. Mistral'in paylaştığı sonuçlara göre model, Çin dışındaki en güçlü açık ağırlıklı seçeneklerden biri ve kapalı modellere kıyasla çok daha düşük maliyetli.

“Siber alanda Astra ve Claude'u geçiyor” ifadesi teknik olarak doğru olsa da önemli ölçüde ret davranışından etkileniyor. Kodlama kalitesinde daha dengeli yorum şu: Large 4, Claude'un ardından güçlü bir ikinci seçenek.

Önizleme fiyatı sürerken Large 4'ü kendi API senaryolarınızda test edin; ancak üretim kararını, 27 Ekim sonrasında bağımsız karşılaştırma testleri ve ağırlık lisansı yayınlanana kadar temkinli verin.

Mistral Large 4 API Nasıl Kullanılır?

Tobias Hoffmann — Tue, 06 Oct 2026 16:19:41 +0000

Mistral Large 4, açık ağırlıklarından üç hafta önce, 6 Ekim 2026'da Mistral API'de yayına girdi. 1 trilyon parametreli “Le Chonk”u şimdi denemek isterseniz API tek yoldur ve şu anda en ucuz yoldur: Mistral, halka açık önizleme sırasında fiyatını milyon girdi tokeni başına 0,68 dolar ve milyon çıktı tokeni başına 2,09 dolar olarak listeliyor. Bu, liste fiyatı olan 1,36 dolar / 4,18 doların yarısıdır.

Apidog'u bugün deneyin

Bu kılavuzda yaklaşık beş dakikada ilk çalışan çağrınızı yapacak; ardından akıl yürütme parçaları, görüntü girişi, fonksiyon çağırma, JSON çıktısı ve maliyet gibi uygulamada kritik noktalara geçeceksiniz. Her isteği Apidog içinde kaydedip yeniden çalıştırarak Large 4'ü mevcut modelinizle aynı istem üzerinden karşılaştırabilirsiniz.

Modelin kendisine yabancıysanız, kıyaslamalar ve siber güvenlik başlığının arkasındaki detaylar için Mistral Geri Döndü: Le Chonk, Siber Güvenlikte GPT-6 Astra ve Claude'u Yeniyor yazısını okuyun.

İhtiyacınız Olanlar

Öğe	Değer
Temel URL	`https://api.mistral.ai/v1`
Kimlik doğrulama	`Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY`
Model kimliği	`mistral-large-4` (diğer adı `mistral-large-4-0`)
Ana uç nokta	`POST /v1/chat/completions`
Bağlam penceresi	1 milyon token
Giriş türleri	Metin, görseller
Python SDK	`pip install mistralai`
TypeScript SDK	`npm install @mistralai/mistralai`

Adım 1: API Anahtarı Alın

Mistral Studio hesabınıza giriş yapın.
API Anahtarları bölümünü açın ve yeni bir anahtar oluşturun.
Anahtara kullanım amacını belirten bir ad verin: local-dev veya ci-staging gibi.
Anahtarı bir kez kopyalayın. Studio bunu tekrar göstermez.
Anahtarı kabuk ortamınıza ekleyin:

export MISTRAL_API_KEY="anahtarınız-buraya"

Anahtarı kaynak kontrolüne eklemeyin. Birden fazla araç veya ortam kullanıyorsanız, API anahtar yönetimi en iyi uygulamaları rehberindeki yenileme ve kapsam belirleme yaklaşımını uygulayın.

Adım 2: İlk Çağrınızı Yapın

Önce bağlantıyı ve kimlik doğrulamayı curl ile doğrulayın:

curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-large-4",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Bir sayfalama API'sinde test etmek için bana üç uç durum ver."
      }
    ]
  }'

Başarılı yanıtta şunları kontrol edin:

Yanıt metni: choices[0].message.content
Token kullanımı: usage.prompt_tokens
Çıktı tokenleri: usage.completion_tokens
Toplam token: usage.total_tokens

Hızlı hata kontrolü:

401: API anahtarı yanlış, eksik veya ortam değişkeni dışa aktarılmamış olabilir.
404: Genellikle model kimliğinde yazım hatası vardır. mistral-large-4 kullandığınızdan emin olun.

Python ile Aynı Çağrı

Önce SDK'yı kurun:

pip install mistralai

Ardından:

import os
from mistralai import Mistral

client = Mistral(api_key=os.environ["MISTRAL_API_KEY"])

response = client.chat.complete(
    model="mistral-large-4",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Bir sayfalama API'sinde test etmek için bana üç uç durum ver.",
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

TypeScript ile Aynı Çağrı

SDK kurulumu:

npm install @mistralai/mistralai

İstek kodu:

import { Mistral } from "@mistralai/mistralai";

const client = new Mistral({ apiKey: process.env.MISTRAL_API_KEY });

const response = await client.chat.complete({
  model: "mistral-large-4",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Bir sayfalama API'sinde test etmek için bana üç uç durum ver.",
    },
  ],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

Adım 3: İsteği Apidog'a Kaydedin

Modelleri karşılaştırmaya başladığınızda curl komutlarını tekrar tekrar düzenlemek verimsiz hale gelir. Apidog içinde aşağıdaki kurulumu yapın:

Yeni bir HTTP isteği oluşturun:

   POST https://api.mistral.ai/v1/chat/completions

Ortam değişkeni ekleyin:

   MISTRAL_API_KEY

Yetkilendirme başlığını ayarlayın:

   Authorization: Bearer {{MISTRAL_API_KEY}}

Adım 2'deki JSON gövdesini yapıştırın ve Gönder'e tıklayın.
İsteği çoğaltın.
İkinci istekte model alanını mevcut modelinizle değiştirin; örneğin:

   {
     "model": "mistral-medium-3-5"
   }

Aynı istemle kaydedilmiş iki isteğiniz olduğunda cevap kalitesini, gecikmeyi, durum kodunu ve usage token sayılarını yan yana kontrol edebilirsiniz.

Ek olarak, yanıt sonrası şu alanın boş olmadığını doğrulayan bir assertion ekleyin:

choices[0].message.content

Bu sayede Mistral önizleme modelini güncellediğinde yeniden çalıştırabileceğiniz basit bir duman testi oluşturursunuz.

Adım 4: Akıl Yürütmeyi Açın veya Kapatın

Large 4 hibrit bir modeldir: hızlı yanıtlar ve adım adım akıl yürütme aynı model üzerinden çalışır. Davranışı reasoning_effort parametresiyle kontrol edin.

Değer	Davranış	Kullanım alanı
`"none"`	Minimum düşünme, yanıtta düşünme parçacığı yok	Sohbet, çıkarma, sınıflandırma ve gecikmeye duyarlı işler
`"high"`	Son yanıttan önce tam düşünme parçacığı	Hata ayıklama, çok adımlı planlama, matematik ve kod incelemesi

Örneğin bir üretim hatasını analiz ederken:

curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-large-4",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "API'miz yük altında boş bir gövdeyle 200 döndürüyor. Olası nedenleri olasılık sırasına göre listeleyin."
      }
    ],
    "reasoning_effort": "high"
  }'

`reasoning_effort: "high"` Yanıtını Ayrıştırın

Bu modda message.content her zaman bir dize değildir. İçerik bir parça listesi olabilir:

Akıl yürütme izini taşıyan thinking parçası
Nihai yanıtı taşıyan text parçası

Bu nedenle aşağıdaki kod her zaman doğrudan kullanıcıya gösterilecek metni üretmez:

response.choices[0].message.content

Metin parçalarını açıkça ayıklayın:

response = client.chat.complete(
    model="mistral-large-4",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "200 yanıtı neden boş bir gövdeye sahip olur?",
        }
    ],
    reasoning_effort="high",
)

content = response.choices[0].message.content

if isinstance(content, str):
    answer = content
else:
    answer = "".join(
        chunk.text
        for chunk in content
        if chunk.type == "text"
    )

print(answer)

Düşünme tokenleri çıktı tokeni olarak faturalandırılır. Bu nedenle varsayılan olarak "none" kullanın; yalnızca karmaşık akıl yürütme gerektiren çağrılarda "high" seçin.

Adım 5: Resim Gönderin

Large 4, 1.6B parametreli görüş kodlayıcısıyla doğal olarak çok modludur. Metin ve görüntüyü aynı content dizisinde gönderebilirsiniz:

curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-large-4",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "Bu, API hata panomuzun bir ekran görüntüsü. Hangi uç nokta en çok başarısız oluyor ve hata kodu nedir?"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": "https://example.com/dashboard.png"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Yerel dosya için base64 veri URL'si kullanın:

{
  "type": "image_url",
  "image_url": "data:image/png;base64,<encoded>"
}

Mistral, Large 4'ün Yoğun 200 görsel-temellendirme kıyaslamasında %42 puan aldığını ve GPT-6 Astra'nın %41'inin hemen önünde olduğunu bildiriyor. Bu nedenle hata panoları, grafikler ve UI durum ekran görüntüleri uygun kullanım senaryolarıdır.

Adım 6: Fonksiyon Çağırma

Fonksiyon çağırma, Large 4'ün ajan kullanım senaryolarında öne çıktığı noktadır. Araçları tanımlarsınız; model aracı çağırmaya karar verir, uygulamanız çağrıyı gerçekleştirir ve sonucu modele geri gönderir.

Örnek araç tanımı:

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_order_status",
            "description": "Bir siparişin durumunu ID'sine göre arayın.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "order_id": {
                        "type": "string",
                        "description": "Sipariş ID'si, örn. ORD-1042",
                    }
                },
                "required": ["order_id"],
            },
        },
    }
]

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "ORD-1042 numaralı sipariş nerede?",
    }
]

response = client.chat.complete(
    model="mistral-large-4",
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)

tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]

print(tool_call.function.name)
print(tool_call.function.arguments)

Modelin döndürdüğü fonksiyon çağrısını uygulamanızda çalıştırın. Ardından sonucu aynı tool_call_id ile konuşmaya ekleyin:

import json

result = {
    "order_id": "ORD-1042",
    "status": "shipped",
    "eta": "2026-10-09",
}

messages.append(response.choices[0].message)

messages.append(
    {
        "role": "tool",
        "name": "get_order_status",
        "content": json.dumps(result),
        "tool_call_id": tool_call.id,
    }
)

final = client.chat.complete(
    model="mistral-large-4",
    messages=messages,
    tools=tools,
)

print(final.choices[0].message.content)

Araç şeması düz JSON Şemasıdır. API'nizin mevcut bir OpenAPI tanımı varsa, her işlem için istek şemasını doğrudan parameters alanına taşıyabilirsiniz. Şemayı önce Apidog içinde tasarlamak, araç tanımlarıyla gerçek API'nizin senkron kalmasına yardımcı olur.

Adım 7: JSON Çıktısı Alın

Makine tarafından okunabilir çıktı gerektiğinde response_format kullanın:

curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-large-4",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "GET /v1/users/42 döndürülen 404'ten method, path ve status kodunu çıkarın. JSON olarak yanıtlayın."
      }
    ],
    "response_format": {
      "type": "json_object"
    }
  }'

Hem istemde hem de response_format alanında JSON beklentisini belirtin.

Daha katı bir çıktı şekli için Mistral tam şemayla şu formatı da destekler:

{
  "type": "json_schema",
  "json_schema": {
    "...": "..."
  }
}

Apidog içinde yanıta JSON Şeması doğrulaması ekleyin. Böylece çıktı şekli değiştiğinde aşağı akıştaki bir servis sessizce bozulmak yerine testiniz açıkça başarısız olur.

Maliyeti Nedir?

Kullanım	Önizleme fiyatı	Liste fiyatı
Girdi, 1 milyon token başına	0,68 $	1,36 $
Önbelleğe alınmış girdi, 1 milyon token başına	0,07 $	0,14 $
Çıktı, 1 milyon token başına	2,09 $	4,18 $

Örnek iş yükü:

Günde 10.000 çağrı
Her çağrıda 3.000 girdi tokeni
Her çağrıda 500 çıktı tokeni
Girdilerin çoğu önbelleğe alınmış sistem istemi ve araç tanımlarından oluşuyor

Hesaplama:

Girdi: 30 milyon token. Her 3.000 tokenin 2.500'ü önbelleğe alınmışsa, 25 milyon token 0,07 $ ve 5 milyon yeni token 0,68 $ üzerinden yaklaşık günlük 5,15 $ eder.
Çıktı: 5 milyon token 2,09 $ üzerinden yaklaşık günlük 10,45 $ eder.
Toplam: Önizleme fiyatıyla yaklaşık günlük 15,60 $, liste fiyatıyla yaklaşık 31 $.

Aynı iş yükü GPT-6 Astra'da, önbellekleme indirimleri öncesinde milyon token başına 10 $ / 50 $ fiyatlandırmayla günde birkaç yüz dolara mal olurdu. Mistral, önizleme fiyatlandırmasının bitiş tarihini belirtmediği için bütçenizi liste fiyatına göre planlayın.

Yaygın Hatalar

Hata	Olası neden	Düzeltme
`401 Yetkilendirilmemiş`	Eksik veya yanlış API anahtarı	`echo $MISTRAL_API_KEY` ile değişkeni ve `Bearer` önekini kontrol edin
`404` / geçersiz model	Model kimliğinde yazım hatası	Tam olarak `mistral-large-4` kullanın
`422 İşlenemeyen Varlık`	Hatalı istek gövdesi; çoğunlukla hatalı `tools` şeması	Her aracın `parameters` alanındaki JSON Şemasını doğrulayın
`429 Çok Fazla İstek`	Çalışma alanı hız sınırı	Geri çekilme ve yeniden deneme ekleyin veya Studio'da limitleri artırın
Yanıt liste olarak yazdırılıyor	`reasoning_effort: "high"` parça listesi döndürür	`text` parçalarını ayıklayın

SSS

Mistral Large 4 OpenAI ile uyumlu mu?

İstek yapısı büyük ölçüde benzerdir: model, messages, tools, tool_choice ve response_format alanları beklediğiniz gibi çalışır. Güvenli yaklaşım olarak Mistral SDK'larını veya düz HTTP kullanın. Akıl yürütme çıktısı ise Mistral'ın kendi parça formatını kullanır.

Ne zaman yerel olarak çalıştırabilirim?

Mistral, ağırlıkların Ekim 2026 sonunda yayınlanacağını belirtiyor. Toplam 1.05T parametre nedeniyle çoklu GPU sunucu donanımı gerekir. Daha küçük modeller için Mistral 3'ü yerel olarak çalıştırma rehberini kullanabilirsiniz.

Önizleme üretim için yeterince kararlı mı?

Henüz değil. Model halka açık önizleme olarak etiketlenmiştir ve ağırlıklar yayınlanmadan önce değişebilir. Testlerinizi sabitleyin, Mistral model güncellediğinde tekrar çalıştırın ve yedek bir model yapılandırması bulundurun.

Large 4'ü mevcut Mistral kodumla kullanabilir miyim?

Evet. Temel URL, kimlik doğrulama ve SDK aynıdır. Yalnızca model dizesini aşağıdaki gibi değiştirin:

mistral-large-4

Medium 3.5'ten geçiyorsanız, devam eden entegrasyon adımları için Mistral Medium 3.5 API kılavuzuna bakın.

Özet

Beş dakika içinde çalışan bir Large 4 çağrısı oluşturabilirsiniz. Sonraki adım, gerçek istemlerinizi Large 4 ve mevcut modelinizle yan yana çalıştırmaktır.

Her iki isteği de Apidog içinde kaydedin, durum kodu ve yanıt şekli için doğrulamalar ekleyin, ardından önizleme fiyatı hâlâ yarı fiyatınayken Le Chonk'un yığınınızda yer edinip edinmediğini ölçün.

DEV Community: Tobias Hoffmann

Claude Haiku 5.5 vs GPT-6 Luna Karşılaştırması

Fiyat karşılaştırması

Tokenlaştırıcılar eşiği hareket ettirir

Özellikler

Kıyaslamalar: sonuçları kimin çalıştırdığı önemlidir

Her çaba düzeyinde girişim başına maliyet

OSWorld 2.1: kısmi kredi puanı ve girişim başına maliyet

GDPval-AA v2.1: Elo ve görev başına maliyet

Yönlendirme: hangi iş yükünde hangi model?

Apidog’da ikisini yan yana test edin

Sıkça Sorulan Sorular

Claude Haiku 5.5 ve GPT-6 Luna’nın fiyatı aynı mı?

Hangi model daha yüksek puan alıyor?

Görev başına hangisi daha ucuz?

İkisi de ücretsiz mi?

İstem uzunluğuna göre seçin, sonra test edin

Claude Haiku 5.5 Benchmark Testleri

Lansman tablosu

Her kıyaslamayı kim çalıştırdı?

FrontierCode karşılaştırmasındaki tuzak

Sistem kartındaki ek sonuçlar

Varsayılan çaba düzeyinde sonuçlar daha düşüktür

Çaba düzeyine göre puan ve maliyet

Haiku 5.5'in geride kaldığı alanlar

Bağımsız sonuçlar henüz yok

Müşteriler ne rapor ediyor?

Kendi değerlendirmenizi çalıştırın

Sıkça Sorulan Sorular

Claude Haiku 5.5, Sonnet 5.5'ten daha mı iyi?

Haiku 5.5'in SWE-bench puanı nedir?

Kıyaslamalar hangi çaba düzeyinde çalıştırıldı?

Bağımsız Haiku 5.5 kıyaslamaları var mı?

GPT-6 Luna daha mı ucuz?

Sonraki adım

Claude Haiku 5.5 vs Haiku 4.5: Neler Değişti ve İlk Düzeltilmesi Gereken Uyumsuz Değişiklikler

Bir Bakışta Haiku 4.5 ve Haiku 5.5

Beş bozucu değişiklik

1. budget_tokens ile manuel düşünme

2. Örnekleme parametreleri

3. Asistan ön doldurma

4. Bilgisayar kullanımı: computer_20250124 → computer_toolset_20260801

5. Düşünme bloğundan önceki dönüşleri düzenleme

Hata vermeyecek sessiz değişiklikler

Neler İyileşti

Apidog'da geçişi test edin

Sıkça Sorulan Sorular

Sonraki Adım

Claude Haiku 5.5 Fiyatları

Claude Haiku 5.5 API fiyatlandırma tablosu

“%75 daha az” ifadesi nereden geliyor?

Her efor seviyesinde deneme başına maliyet

Haiku 5.5 fiyat açısından nasıl karşılaştırılır?

GPT-6 Luna

Sonnet 5.5

Haiku 4.5

API kredileri ve tüketici planları

Max ve Team API kredileri

Tüketici planları

Bulut sağlayıcıları

Apidog’da istek başına maliyeti izleyin

1. API anahtarını ortam değişkeni olarak tanımlayın

2. Her efor seviyesi için aynı istemi çalıştırın

3. Yanıtı fiyatlandıran bir son işlemci ekleyin

4. Sonuçları karşılaştırın

SSS

Sonraki adım: kendi iş yükünüzü fiyatlandırın

Claude Haiku 5.5 API Nasıl Kullanılır

Claude Haiku 5.5 API’ye hızlı bakış

İlk Claude Haiku 5.5 API çağrınız

Python ile çağrı

TypeScript ile çağrı

Bir çaba seviyesi seçin

Düşünmeyi kontrol edin

İstemleri önbelleğe alın ve toplu işlem kullanın

stop_reason: "refusal" durumunu ele alın

Bilgisayar kullanımı ve tarayıcı kullanımı

Oran sınırlamaları

Claude Haiku 5.5 API’yi Apidog’da test edin

Sıkça sorulan sorular

1. `budget_tokens` ile manuel düşünme

4. Bilgisayar kullanımı: `computer_20250124` → `computer_toolset_20260801`

`stop_reason: "refusal"` durumunu ele alın