Yazarlar: @0xSero ve Zhenwei Gao (@zhennydez
Codex aboneliğiniz artık Sol, Terra ve Luna olmak üzere, her biri bağımsız olarak eğitilmiş ve sunulmuş 3 ana modelle birlikte geliyor ve akıl yürütme ayarlarına sahip. Bu modeller, her görev için hız, maliyet ve zeka arasında bir denge seçmenize olanak tanıyor.
Bir Bakışta Fiyat Karşılaştırması (OpenAI geliştirici fiyatlandırması 21 Temmuz 2026
Fiyat açısından, Terra, Sol'un maliyetinin yarısı kadarken, Luna, hem kısa hem de uzun bağlam kullanımında Sol'un beşte biri kadar maliyete sahip.
Bu fiyatlandırma, zeka ve hızla oldukça yakından ilişkilidir. Pratikte, her model farklı bir iş türü için en uygunudur:
- Sol, [grubun en zekisi](https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/)dir. Uzun süreli görevler, karmaşık teknik zorluklar ve kişisel asistanlık için en uygundur. Bu ek yetenek, daha yüksek gecikme süresi ve maliyetle gelir, ancak Sol, genişletilmiş iş akışları boyunca alt temsilcileri koordine etme ve büyük projelerin üstesinden gelme konusunda mükemmeldir.
- Terra, rahatça ortada yer alır ve Sol'un yarı fiyatına zekanın çoğunu sunar. Ayrıca orta derecede daha hızlıdır. Sol ile birlikte kullanıldığında Terra güçlü bir alt temsilci olabilir: Sol seçenekleri değerlendirip yönü belirler, ardından uygulamayı daha hızlı ve daha ucuz olan Terra'ya devreder.
- Luna, üçü arasında en hızlı ve en uygun fiyatlısıdır ve piyasadaki çoğu modelden daha iyi performans gösterirken, Sol'un fiyatının yalnızca beşte biri kadardır. Günlük AI görevlerinin çoğu için Luna, inanılmaz derecede düşük bir maliyetle güvenilir performans sunarak fazlasıyla yeterlidir. 17 Temmuz 2026 itibarıyla, Artificial Intelligence model zeka endeksinde tüm modeller arasında 16/576 sırada yer almaktadır.
Görev İçin En İyi Modeli Seçme
Bir isteği hangi modelin ele alması gerektiğine ve ne kadar akıl yürütme uygulaması gerektiğine nasıl karar verirsiniz? Bu seçim, herhangi bir token oluşturulmadan önce yapılmalıdır.
Luna ile Başlayın, Sonra Yükseltin.
Herhangi bir göreve yaklaşmanın basit bir yolu, ödemeye istekli olduğunuz fiyatta en iyi hız ve zeka dengesini sunan modeli seçmektir. GPT-5.6 ailesi içinde:
1. GPT-5.6-Sol: En yüksek zeka tabanı ve tavanı
2. GPT-5.6-Luna: En yüksek hız tabanı ve tavanı
İyi bir varsayılan, çoğu göreve Luna ile başlamak, ardından ilerleme durduğunda (örneğin, temsilciler takılıp kaldığında, düzeltmeler uygulanamadığında veya model konuyu kaybetmeye başladığında) Terra veya Sol'a geçmektir. Hem hız hem de zeka için daha fazla ödemeye istekliyseniz, Sol'u saniyede 750 token ile Cerebras üzerinde çalıştırabilirsiniz; bu, Sol'un normal moduna göre 10 kata kadar daha hızlı bir hız avantajıdır.
Test Zamanı Hesaplama / Akıl Yürütme
Modelin bir görevi nasıl ele aldığını şekillendirmenin bir başka yolu da akıl yürütme seviyesini ayarlamaktır. Codex'te beş seçenek arasından seçim yapabilirsiniz: "Düşük", "Orta", "Yüksek", "Çok Yüksek" ve "Ultra".
Çıktının doğruluğunu artırmak için daha fazla bilgisayar işlem süresi kullanarak model, kullanıcıya bir cevap vermeden önce kendisiyle tartışan ve sorgulayan token'lar üretecektir.
- Düşük: Temel görevleri hızlıca tamamlamak, dosya bulmak, bir depoyu klonlayıp yapılandırmak, indirmelerinizi düzenlemek ve daha fazlası için harikadır. Bu, modelin ne yapması gerektiğini bildiği ve başarısızlık olasılığının düşük olduğu hemen hemen her şey için seçmeniz gereken akıl yürütme seviyesidir.
- Orta: Biraz yorumlama, planlama veya hata ayıklama gerektiren ancak derinlemesine keşif gerektirmeyen görevler için iyi bir günlük varsayılandır. Bu, dosyalar arasında özetleme, küçük bir özellik uygulama veya tanıdık bir sorunu giderme gibi görevleri içerebilir.
- Yüksek ve Çok Yüksek: Karmaşık hata ayıklama, mimari kararlar, büyük yeniden düzenlemeler veya birkaç olası yaklaşımı olan problemler gibi zor STEM ve kodlama görevleri için en iyisidir. Çoğu rutin asistan görevi bu kadar akıl yürütmeye ihtiyaç duymaz.
- Ultra: Ne istediğinizi gerçekten biliyorsanız ve özellikle birden fazla bağımsız sistemi kapsayan işler için ayrıntılı kısıtlamalarınız varsa, en yüksek akıl yürütme modunu kullanın. Örneğin, 2 API'yi çok özel bir şekilde birbirine bağlamak için arayüzler ve API'ler oluşturmak gibi.
Ultra modunu genellikle en büyük araştırma sorularımız ve yeni zorluklarımız için ayırıyoruz. Ultra modu, kullanım limitlerinizi çok hızlı bir şekilde tüketme eğilimindedir, ancak modelin yanıtını keşfetmek, doğrulamak ve iyileştirmek için mevcut tüm akıl yürütme bütçesini kullandığından emin olabilirsiniz.
Artificial Analysis'in 17 Temmuz tarihli testlerinde, GPT-5.6 Sol'un akıl yürütme seviyesindeki her artış, görev başına ortalama maliyeti yaklaşık %50 artırdı. Aşağıdaki grafikler, ek akıl yürütmenin hem zekayı hem de maliyeti nasıl etkilediğini göstermektedir.
Önbellek Okumalarından Yararlanın.
Önbelleğe alınmış girdi, taze girdiden %90 daha ucuzdur. Aynı kod tabanını veya bağlamı tekrar tekrar işleyen Codex görevleri bundan büyük ölçüde yararlanır.
GPT-5.6 modellerinin her birinin ~30 dakikalık bir önbellek TTL'si vardır. Bu, her görev için yeni bir oturum başlatmak yerine üzerinde çalıştığınız tek bir oturumu sürdürmenin daha iyi olacağı anlamına gelir.
Codex'in sıkıştırması da artık, herhangi bir sorunla karşılaşmadan tek bir oturumu yüz milyonlarca token'a kadar çalıştırabilecek kadar iyi hale geldi.
Oturumu sıcak tutarsanız, çok daha ucuz prompt işleme elde edersiniz. Önbelleğinizi canlı tutmak için her 20 dakikada bir Codex otomasyonları planlayabilir ve bu otomasyonları uzun süreli süreçleri yürütmek için kullanabilirsiniz.
Çok Temsilcili İş Akışlarını Etkili Bir Şekilde Kullanma.
Farklı modeller farklı veriler üzerinde eğitilir ve farklı hedefler için optimize edilir; bu, her birinin belirli şeylerde biraz daha iyi veya daha kötü olacağı anlamına gelir.
Danışman iş akışı, bir temsilciye dar bir görev verir: oturumun tamamını okumak, hedefi ve kısıtlamaları takip etmek ve işçi sürüklenmeye başladığında devreye girmek. Bu, işçiyi otomatik olarak yönlendirmeye ve uzun görevlerde güvenilirliği artırmaya yardımcı olur.
Yerel Codex ayrıca diğer sağlayıcıları uygulamaya getirmenize de olanak tanır. Bu, tanıdık Codex deneyimi içinde kalırken Kimi K2.7 Code gibi daha düşük maliyetli, açık ağırlıklı modelleri veya uzun vadeli akıl yürütme ve kodlama için GLM-5.2 gibi farklı güçlü yönlere sahip modelleri deneyebileceğiniz anlamına gelir.
Daha sonra bu harici modelleri sınırlı alt temsilci çalışmaları için kullanarak maliyetleri düşürmeye veya her modelin farklı güçlü yönlerinden yararlanmaya yardımcı olabilirsiniz.
Önemli bir nüans: bu, basit bir uygulama içi model seçiciden ziyade Codex yapılandırması ve özel temsilci dosyaları aracılığıyla yapılır. Codex, Ollama ve LM Studio gibi yerel sağlayıcıların yanı sıra özel Responses uyumlu sağlayıcıları da destekler.
Sonuç
Abonelik kullanım limitleri oldukça cömerttir, ancak AI temsilcileri daha fazla kişi için daha kullanışlı hale geldikçe, birçok kişi limitleri bir aboneliğin sunabileceğinin çok ötesine zorlamaktadır.
Ve harcayacak paranız olsa bile, her "sınır" modeli tüm kullanım durumlarının sınırında değildir. Genellikle küçük bir model, birkaç kıyaslamada dünyanın en iyi modellerinden oluşan bir konsorsiyumu tamamen silip süpürebilir.
Hız önemli bir değişkendir; gün içinde temsilcilerinizle etkileşime girerken yüksek tok/s, deneyiminizi önemli ölçüde iyileştirebilir. Mesai saatleri dışında, yavaş, ekstra akıl yürütme modeline sahip bir /goal, dünyalar kadar fark yaratabilir.
Ve son olarak, Artificial Analysis'i takip edin; yüksek kaliteli model hız kıyaslamaları ve zeka endeksleriyle doludur.
Sarah Chieng (@MilksandMatcha), Joyce Er ve Hai-Ching'e inceleme ve katkıları için ve bu blogda yer alan grafikleri tasarlayan Halley Change'e (@halleychangg) teşekkür ederiz.
