DEV Community

Cover image for GPT-5.6 Fiyatlandırması: Sol, Terra, Luna Maliyetleri ve Faturayı Nasıl Düşürülür
Tobias Hoffmann
Tobias Hoffmann

Posted on • Originally published at apidog.com

GPT-5.6 Fiyatlandırması: Sol, Terra, Luna Maliyetleri ve Faturayı Nasıl Düşürülür

OpenAI, GPT-5.6'yı 9 Temmuz 2026'da genel kullanıma sundu ve ilk kez amiral gemisi bir GPT sürümünü üç fiyat katmanıyla sundu: Sol, Terra ve Luna. Sol milyon girdi tokenı başına 5$, milyon çıktı tokenı başına 30$; Terra 2,50$ / 15$; Luna ise 1$ / 6$ fiyatlandırılır. En pahalı ve en ucuz katman arasındaki 5 kat fark nedeniyle, model seçimi API maliyetinizdeki en büyük kaldıraçtır.

Apidog'u bugün deneyin

Yalın gpt-5.6 model kimliği Sol katmanına yönlenir. Hızlı başlangıç örneğindeki model adını değiştirmezseniz, Luna veya Terra'nın yeterli olacağı işler için Sol tarifesi ödersiniz. Üretimde her zaman tam model kimliğini kullanın.

Bu kılavuzda fiyatları, istek maliyetlerini, prompt önbellekleme hesabını, akıl yürütme çabasının etkisini ve maliyeti kontrol altında tutmak için uygulanabilir yönlendirme kurallarını ele alacağız.

Özet

  • GPT-5.6 fiyatları: Sol 5$ girdi / 30$ çıktı, Terra 2,50$ / 15$, Luna 1$ / 6$ — tümü 1M token başına.
  • Yalın gpt-5.6, Sol'a gider. Varsayılan olarak amiral gemisi fiyatı istemiyorsanız gpt-5.6-terra veya gpt-5.6-luna kullanın.
  • OpenAI, Terra'yı GPT-5.5 ile rekabetçi ve yaklaşık yarı fiyatlı olarak konumlandırıyor.
  • Prompt önbellek yazımları normal girdi fiyatının %125'i, okumalar ise %10'u üzerinden ücretlenir. Önbellek ikinci istekte kendini amorti eder.
  • Daha yüksek reasoning çabası daha fazla çıktı tokenı ve daha yüksek maliyet demektir.
  • Ücretsiz ve Go planları Terra'yı kullanır; Plus ve üzeri planlar üç modelin tamamına erişebilir.
  • İstek başına token kullanımını Apidog ile ölçerek model seçimini gerçek veriye göre yapın.

GPT-5.6 tarife kartı

Aşağıdaki fiyatlar 1 milyon token başınadır. Önbellek okumaları girdi fiyatının %10'u, yazımları ise %125'i olarak hesaplanır.

Model Girdi / 1M Çıktı / 1M Önbelleğe alınmış girdi okuma / 1M Önbellek yazma / 1M
gpt-5.6-sol (gpt-5.6 takma adı) $5,00 $30,00 $0,50 $6,25
gpt-5.6-terra $2,50 $15,00 $0,25 $3,13
gpt-5.6-luna $1,00 $6,00 $0,10 $1,25

Model kimlikleri OpenAI geliştirici belgelerinde doğrulanmıştır. API erişimi API hesapları için self-servistir.

gpt-5.6 = Sol.

Kodunuzda, SDK yapılandırmanızda veya ortam değişkenlerinizde yalın takma ad varsa 5$/30$ tarifesini kullanırsınız.

Örnek olarak, model kimliğini açıkça sabitleyin:

const model = process.env.OPENAI_MODEL ?? "gpt-5.6-terra";
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Kod inceleme kontrol listesine şu kuralı ekleyin:

[ ] Yalın "gpt-5.6" kullanılmıyor
[ ] Model katmanı görev gerekçesiyle belirtilmiş
[ ] Token kullanımı test ortamında ölçülmüş
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Katmanlar ne için kullanılmalı?

Terra: genel üretim varsayılanı

OpenAI, Terra'yı GPT-5.5 ile rekabetçi ve yaklaşık 2 kat daha ucuz olarak konumlandırıyor. GPT-5.5 kullanan ekipler için Terra doğal geçiş adayıdır. Geçişten önce mevcut maliyetinizi GPT-5.5 fiyatlandırma dökümüyle karşılaştırın.

Kalite iddiasını kendi değerlendirme setinizle doğrulayın; ancak fiyat indirimi doğrudan tarife kartında görünür.

Luna: yüksek hacimli işler

Luna; sınıflandırma, veri çıkarma, yönlendirme, etiketleme ve ilk taslak üretimi gibi yüksek frekanslı işler için uygundur. İstek başına maliyetin kritik olduğu iş yüklerinde ilk seçeneğiniz olmalıdır.

Sol: diğer katmanların başarısız olduğu görevler

Sol, en derin akıl yürütme gerektiren işler içindir. Daha yüksek kalite potansiyeli karşılığında en yüksek token oranlarını ödersiniz. Amiral gemisi katmanının nerede fark yarattığına dair ek bir bakış için Simon Willison'ın lansman günü incelemesine göz atabilirsiniz.

Üç katman da ilk belgelendirmeye göre 1M token bağlam penceresi ve 128K maksimum çıktı paylaşır. Katmanı düşürdüğünüzde bağlam kapasitesinden değil, akıl yürütme derinliğinden ödün verirsiniz.

Gerçek istek maliyetini hesaplayın

Tipik bir RAG isteğini ele alalım:

  • Girdi: 10.000 token
  • Çıktı: 1.000 token
Model Girdi maliyeti Çıktı maliyeti İstek başına toplam
Sol $0,050 $0,030 $0,080
Terra $0,025 $0,015 $0,040
Luna $0,010 $0,006 $0,016

Tek istek ucuz görünebilir. Fark, yüksek hacimde belirginleşir.

Örnek sınıflandırma iş yükü:

  • Ayda 1 milyon istek
  • Her istekte 500 girdi tokenı
  • Her istekte 50 çıktı tokenı
  • Toplam: 500M girdi ve 50M çıktı tokenı
Model Girdi Çıktı Aylık toplam
Luna $500 $300 $800
Terra $1.250 $750 $2.000
Sol $2.500 $1.500 $4.000

Bu iş yükünde yalın gpt-5.6 kullanmak, Luna'nın 800$'a yapabildiği iş için ayda 4.000$ ödemek anlamına gelir.

Prompt önbellekleme: maliyeti ikinci istekte düşürün

GPT-5.6'da açık önbellek kesme noktaları kullanabilirsiniz. Otomatik ön ek tespitine güvenmek yerine prompt_cache_options.mode: "explicit" ve ttl tanımlayın.

{
  "model": "gpt-5.6-terra",
  "input": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Siz bir destek triyaj asistanısınız. Her bileti sınıflandırın..."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Bilet #4821: webhook yeniden denemeleri 502'lerden sonra iki kez tetikleniyor"
    }
  ],
  "prompt_cache_options": {
    "mode": "explicit",
    "ttl": "30m"
  }
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Önbellek ekonomisini üç sayı belirler:

  1. Önbellek yazımı, normal girdi fiyatının 1,25 katıdır.
  2. Önbellek okuması, normal girdi fiyatının %10'udur.
  3. Minimum TTL 30 dakikadır.

Örnek: Sol üzerinde 5.000 tokenlık sistem istemi

5.000 tokenlık bir sistem isteminin 30 dakika içinde 100 kez kullanıldığını varsayalım.

Önbelleksiz maliyet

100 × 5.000 = 500.000 girdi tokenı
500.000 / 1.000.000 × $5 = $2,50
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Önbellekli maliyet

Yazma:
5.000 / 1.000.000 × $6,25 = $0,031

99 okuma:
495.000 / 1.000.000 × $0,50 = $0,248

Toplam ≈ $0,28
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Bu senaryoda yalnızca tekrar eden ön ek için yaklaşık %89 tasarruf elde edilir.

Önbellekleme ikinci istekte başa baş noktayı geçer:

  • İlk yazımda %25 ek ücret ödersiniz.
  • Her sonraki okumada %90 indirim alırsınız.

Hangi bölümü önbelleğe almalısınız?

Önbelleğe alınacak sabit içerikler:

  • Sistem istemleri
  • Araç tanımları
  • Sabit politika metinleri
  • Az sayıda örnek
  • Tekrarlanan çıktı şemaları

Önbellek dışında tutulacak değişken içerikler:

  • Kullanıcı girdisi
  • İsteğe özgü RAG belgeleri
  • Dinamik oturum verileri
  • Değişen araç sonuçları

30 dakikadan daha seyrek çalışan toplu işler önbellekten anlamlı fayda sağlamayabilir. Her soğuk başlangıçta %125 yazım tarifesi ödeneceği için bu tür işlerde önbelleği kapatmayı değerlendirin.

Akıl yürütme çabası, Pro modu ve Ultra

GPT-5.6 şu akıl yürütme çabası seviyelerini sunar:

none
low
medium
high
xhigh
max
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Çaba seviyesi yalnızca kalite ayarı değildir; doğrudan maliyet ayarıdır. Daha yüksek çaba, daha fazla çıktı tokenı üretebilir. Çıktı tokenları özellikle Sol'da pahalıdır:

Sol çıktı: 1M token başına $30
Terra çıktı: 1M token başına $15
Luna çıktı: 1M token başına $6
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Üretime geçmeden önce her kritik iş yükünde mevcut seviyeyi ve bir alt seviyeyi karşılaştırın. Örneğin:

high   → medium
medium → low
low    → none
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Bunu ölçmek için aynı görev setini iki ayarla çalıştırın:

{
  "model": "gpt-5.6-terra",
  "reasoning": {
    "effort": "medium"
  }
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Ardından kalite, gecikme ve token kullanımını karşılaştırın. Daha düşük çaba kalitenizi koruyorsa, tasarruf her istekte uygulanır.

Pro modu

Pro modu, ayrı bir model değildir:

{
  "reasoning": {
    "mode": "pro"
  }
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Token başına fiyat değişmez; ancak model daha fazla düşünme tokenı harcayabileceği için çıktı maliyetiniz yükselir. Bunu yalnızca kalite öncelikli görevlerde etkinleştirin.

Ultra modu

Ultra varsayılan olarak dört ajanı paralel çalıştırır. Bu nedenle token harcamasını kasıtlı olarak artırır. OpenAI'ye göre Sol'un Terminal-Bench 2.1 puanını %88,8'den %91,9'a çıkarır.

İlk maliyet tahmini için Ultra'yı tek ajanlı çalıştırmanın yaklaşık dört katı token bütçesiyle planlayın. Yanıt süresinin istek maliyetinden daha önemli olduğu görevlerde kullanın.

Paralel çalıştırmanın maliyet-fayda dengesine dair ayrıntılar için GPT-5.6 Ultra mod açıklayıcısına bakabilirsiniz.

ChatGPT planlarında GPT-5.6 erişimi

API yerine sohbet arayüzü kullanıyorsanız, abonelik maliyeti bazı kullanım senaryolarında API maliyetinden daha avantajlı olabilir. Planlara göre model erişimi şu şekildedir:

Plan GPT-5.6 erişimi
Ücretsiz / Go Terra
Plus Sol, Terra, Luna; modele özel çaba kontrolü
Pro / İşletme / Kurumsal Üçü de, ayrıca Sol Pro
ChatGPT Work (Pro / Kurumsal) Ultra eklenir

Ücretsiz ve Go kullanıcılarının Terra'ya yönlendirilmesi, Terra'nın genel amaçlı varsayılan katman olduğunu destekler. Codex kullanan ekipler, Ultra'nın Plus'tan itibaren Codex ile sunulduğunu da hesaba katmalıdır. Ayrıntılı karşılaştırma için Codex fiyatlandırma dökümünü inceleyin.

Maliyeti düşük tutan uygulama modeli

1. Göreve göre yönlendirin

Basit bir başlangıç yönlendirmesi:

function selectModel(task: "classification" | "extraction" | "general" | "hard-reasoning") {
  switch (task) {
    case "classification":
    case "extraction":
      return "gpt-5.6-luna";

    case "hard-reasoning":
      return "gpt-5.6-sol";

    default:
      return "gpt-5.6-terra";
  }
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Pratik kural:

  • Luna: sınıflandırma, çıkarım, yönlendirme, etiketleme
  • Terra: genel üretim varsayılanı
  • Sol: Terra'nın değerlendirme setinizde açık biçimde başarısız olduğu zor görevler

2. Tam model kimliğini zorunlu kılın

Şunu kullanmayın:

model: "gpt-5.6"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Bunun yerine:

model: "gpt-5.6-terra"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Model seçimini merkezi yapılandırmadan yönetin:

OPENAI_MODEL_CLASSIFICATION=gpt-5.6-luna
OPENAI_MODEL_DEFAULT=gpt-5.6-terra
OPENAI_MODEL_REASONING=gpt-5.6-sol
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

3. Uzun ve sabit ön ekleri önbelleğe alın

Sistem isteminiz, araç şemalarınız veya örnekleriniz birkaç bin token içeriyorsa ve 30 dakika içinde tekrar kullanılıyorsa açık önbellek kullanın.

4. Çabayı bir kademe düşürerek test edin

Her üretim görevi için şu üç metriği kaydedin:

- Başarı/kalite puanı
- Yanıt süresi
- input_tokens ve output_tokens
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Kalite değişmiyorsa daha düşük çaba seviyesini kullanın.

5. Gereksiz prompt metnini temizleyin

GPT-5.6'nın daha kısa yanıt verme davranışı nedeniyle eski prompt'lardaki tekrarlı “özlü ol”, “gereksiz açıklama yapma” veya benzeri kalıpları gözden geçirin. Gereksiz her talimat girdi tokenı maliyetini artırır.

6. Üç katmanı aynı istekle karşılaştırın

gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra ve gpt-5.6-luna değerlerini Apidog ortam değişkenleri olarak kaydedin. Ardından aynı isteği üç modelle çalıştırın.

MODEL_SOL=gpt-5.6-sol
MODEL_TERRA=gpt-5.6-terra
MODEL_LUNA=gpt-5.6-luna
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Karşılaştırmanız gereken alanlar:

- Yanıt kalitesi
- Toplam gecikme
- input_tokens
- output_tokens
- Toplam istek maliyeti
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

On dakikalık yan yana test, model seçiminiz için genel fiyat listesinden daha değerli veri üretir.

Sıkça Sorulan Sorular

GPT-5.6, GPT-5.5'ten daha ucuz mu?

Karşılaştırma noktası Terra'dır. OpenAI, Terra'yı GPT-5.5 ile rekabetçi ve yaklaşık 2 kat daha ucuz olarak konumlandırıyor. Terra'nın fiyatı milyon token başına 2,50$ girdi ve 15$ çıktıdır. Sol daha pahalıdır ancak daha derin akıl yürütme sağlar.

Kaliteye duyarlı iş yüklerini taşımadan önce kendi değerlendirmelerinizi çalıştırın.

Yalın gpt-5.6 model kimliği ne kadar?

gpt-5.6, Sol'a yönlenir:

Girdi: 1M token başına $5
Çıktı: 1M token başına $30
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Amiral gemisi akıl yürütmeye ihtiyaç duymayan işler için açıkça gpt-5.6-terra veya gpt-5.6-luna belirtin.

Akıl yürütme tokenları çıktı fiyatına dahil mi?

Evet. Daha yüksek çaba ayarları, çıktı fiyatı üzerinden faturalandırılan daha fazla çıktı tokenı üretebilir. Bu nedenle model katmanından sonra en önemli maliyet ayarlarından biri reasoning.effort değeridir.

GPT-5.6'yı test etmenin en ucuz yolu nedir?

İlk testlerinizi gpt-5.6-luna ile başlatın. 10K girdi ve 1K çıktı tokenlık bir isteğin maliyeti yaklaşık 0,016$'dır. Kimlik doğrulama, Responses API çağrı yapısı ve model seçimi için GPT-5.6 API kullanım kılavuzunu izleyin.

Sonuç: üretim kontrol listesi

Üretime geçmeden önce şu adımları uygulayın:

  1. Genel varsayılan model olarak gpt-5.6-terra seçin.
  2. Yüksek hacimli ve basit işleri gpt-5.6-luna'ya yönlendirin.
  3. gpt-5.6-sol kullanımını değerlendirmeyle doğrulanmış zor görevlerle sınırlayın.
  4. 30 dakika içinde tekrarlanan sabit ön ekleri önbelleğe alın.
  5. Her iş yükünde bir alt reasoning.effort seviyesini test edin.
  6. Token kullanımını ve kaliteyi gerçek prompt'larınızla ölçün.

Üretime almadan önce gerçek rakamları kendi isteklerinizden çıkarın. Apidog'u indirin, üç model kimliğini ortam değişkeni olarak tanımlayın ve aynı isteği her katmanda çalıştırarak token kullanımını karşılaştırın.

Top comments (0)