ChatGPT, Claude ve Gemini API Fiyatları: Token Maliyeti

Bir uygulama geliştiriyorsunuz, hangi LLM API’sine geçeceğinizi bütçeye bakarak belirlemeye çalışıyorsunuz. OpenAI, Anthropic, Google’ın fiyat sayfalarını açıyorsunuz: onlarca model, katmanlı fiyatlandırma, caching indirimleri, promo krediler. Karşılaştırmak zorlaşıyor.

Bu yazı o karmaşayı kesmek için var. Üç sağlayıcının güncel model fiyatlarını bir arada görün, aynı iş yükü için ne kadar ödeyeceğinizi hesaplayın, ve kendi senaryonuza hangi modelin daha mantıklı olduğuna karar verin.

Neden API Fiyatı Önemli?

LLM API’lerinde ücretlendirme token başına yapılır. Her metin parçası, model tarafından küçük birimlere (tokenlara) ayrılır; siz de o birimlerin sayısı kadar ödeme yaparsınız. Kaba bir kural olarak 750 İngilizce kelime ≈ 1000 token, Türkçe metinlerde bu oran biraz daha yüksek çıkar (ortalama 1000-1100 token/750 kelime).

Neden önemli? Çünkü ölçek büyüdükçe farklar ciddi para anlamına gelir:

Tablo yalnızca input token maliyeti üzerinden hesaplanmıştır; gerçek maliyet output oranına göre artar. Kaynak: platform.openai.com/docs/pricing, anthropic.com/api/pricing, ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

Doğru modeli seçmek bir ay içinde yüzlerce dolar, büyük ölçekte ise binlerce dolar demek.

ChatGPT API Fiyatları

OpenAI, farklı yetenek ve hız seviyelerinde birden fazla model sunuyor. Prodüksiyon kullanımında yaygın olanlar:

GPT-4o Fiyatları

GPT-4o, metin, görsel ve ses girdilerini destekleyen OpenAI’nin ana modelidir. 128K bağlam penceresi ile uzun belge analizine uygundur.

Kaynak: platform.openai.com/docs/pricing. Fiyatlar değişebilir; güncel bilgi için kaynağı kontrol edin.

Caching aktifken tekrar eden sistem promptları için input maliyeti yarıya düşer. Aynı sistem promptunu sık kullanan uygulamalarda bunu açmak mantıklıdır.

GPT-4o mini Fiyatları

GPT-4o mini daha hızlı ve çok daha ucuz. Basit sınıflandırma, özetleme veya kısa yanıt gerektiren yüksek hacimli görevler için iyi bir seçenek.

Kaynak: platform.openai.com/docs/pricing

GPT-4o’ya kıyasla input maliyeti 16 kat daha düşük. Kalite farkı görev karmaşıklığına göre değişir; basit görevlerde fark çoğunlukla ihmal edilebilir.

o3 ve o4-mini Fiyatları

OpenAI’nin reasoning modelleri yanıt vermeden önce arka planda düşünme adımları üretir. Bu “thinking” tokenları ekstra maliyet çıkarır.

Kaynak: platform.openai.com/docs/pricing

Akıl yürüten AI modellerini karmaşık matematik, kod üretimi veya çok adımlı çıkarım gerektiren görevler için kullanmak mantıklıdır. Sohbet veya özetleme için aynı modellere gitmek gereksiz maliyet çıkarır.

Claude API Fiyatları

Anthropic, 2026 itibarıyla üç katmanda model sunuyor: Opus en yetenekli, Sonnet dengeli, Haiku hızlı ve ucuz.

Claude Opus Fiyatları

Opus, Anthropic’in en güçlü modeli. Uzun bağlam desteği ve derin analiz gerektiren kurumsal veya araştırma uygulamaları için tercih ediliyor.

Kaynak: anthropic.com/api/pricing. Fiyatlar değişebilir; güncel bilgi için kaynağı kontrol edin.

Opus’un prompt caching indirimi dikkat çekici: cached input maliyeti %90 düşüyor. Büyük sistem promptları veya sabit referans belgeleri olan uygulamalarda bu indirim toplam maliyeti ciddi oranda etkiler.

Claude Sonnet Fiyatları

Sonnet, çoğu üretim senaryosu için Anthropic’in önerdiği seçenek. Kalite ve fiyat açısından orta bir noktada.

Kaynak: anthropic.com/api/pricing

200K context penceresiyle uzun bağlam desteği gerektiren görevlerde GPT-4o’ya göre avantajlı. Büyük kod tabanı analizi veya uzun belge işleme bu farkın en belirgin olduğu yerler.

Claude Haiku Fiyatları

Haiku, Claude ailesi içinde en hızlı ve en ucuz seçenek. Sınıflandırma, kısa yanıt veya yüksek hacimli işlem hatları için yeterli.

Kaynak: anthropic.com/api/pricing

Gemini API Fiyatları

Google’ın Gemini ailesi 2025’ten itibaren fiyat/performans dengesiyle öne çıkmaya başladı. Ayrıca ücretsiz bir başlangıç katmanı var.

Gemini 2.5 Pro Fiyatları

Gemini 2.5 Pro, Google’ın en yetenekli modeli. 1M token bağlam penceresiyle uzun belge analizi için güçlü bir seçenek.

Kaynak: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing. Fiyatlar değişebilir; güncel bilgi için kaynağı kontrol edin.

Gemini 2.5 Flash Fiyatları

Flash, hıza odaklı model. Reasoning modunu açıp kapatabiliyorsunuz, bu da esneklik sağlıyor.

Kaynak: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

Ücretsiz Katman Bilgisi

Gemini API’sinin ücretsiz katmanı, geliştirme aşamasındaki projeler için kullanışlı bir başlangıç noktası:

• Günlük istek limiti: 1.500 istek/gün (RPD)
• Dakikalık limit: 15 istek/dakika (RPM)
• Kapsam: Gemini 2.5 Flash ve seçili diğer modeller

Kaynak: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

Ücretsiz katman, ticari kullanıma hazır olmayan projeler içindir. Prodüksiyona taşındığınızda ücretli plana geçmeniz gerekiyor.

Karşılaştırma Tablosu

Amiral Gemisi Modeller

Kaynak: platform.openai.com/docs/pricing, anthropic.com/api/pricing, ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

Gemini 2.5 Pro bu üçü arasında en düşük input fiyatını ve en büyük bağlam penceresini sunuyor. GPT-4o ile Claude Sonnet arasındaki seçim daha çok model kapasitesi ve ekosisteme göre şekilleniyor.

Bütçe Modeller

Kaynak: platform.openai.com/docs/pricing, anthropic.com/api/pricing, ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

Bütçe segmentinde GPT-4o mini en ucuz seçenek; Claude Haiku 4.5 ise çok daha büyük bağlam penceresiyle ayrışıyor. Gemini 2.5 Flash ikisi arasında dengeli bir yerde duruyor.

Token Maliyeti Nasıl Hesaplanır?

Formül

Her API çağrısının maliyeti iki bileşenden oluşur:

maliyet = (input_token_sayısı × input_fiyatı) + (output_token_sayısı × output_fiyatı)

Fiyatlar 1 milyon token başına USD olarak verilir. Aşağıdaki Python fonksiyonu bu hesabı doğrudan yapıyor:

def hesapla_llm_maliyeti(
    input_token: int,
    output_token: int,
    input_fiyat_per_m: float,
    output_fiyat_per_m: float
) -> float:
    """
    input_fiyat_per_m ve output_fiyat_per_m: 1 milyon token başına USD
    Döndürür: toplam maliyet (USD)
    """
    input_maliyet = (input_token / 1_000_000) * input_fiyat_per_m
    output_maliyet = (output_token / 1_000_000) * output_fiyat_per_m
    return input_maliyet + output_maliyet

# Örnek: GPT-4o ile 500 input, 200 output token
gpt4o_maliyet = hesapla_llm_maliyeti(
    input_token=500,
    output_token=200,
    input_fiyat_per_m=2.50,
    output_fiyat_per_m=10.00
)
print(f"GPT-4o: ${gpt4o_maliyet:.6f} / çağrı")
# Çıktı: GPT-4o: $0.003250 / çağrı

Örnek Senaryolar

Senaryo 1: Müşteri Desteği Botu

• Günlük 1.000 konuşma
• Her konuşmada ortalama 400 input + 150 output token
• Aylık 30 gün

Hesaplama: (400 × input_fiyat + 150 × output_fiyat) × 1000 × 30 / 1M. Fiyatlar: platform.openai.com/docs/pricing, anthropic.com/api/pricing, ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

Senaryo 2: Kod Yardımcısı (Yüksek Hacim)

• Günlük 5.000 tamamlama isteği
• Her istek: 800 input + 400 output token
• Aylık 30 gün

Hesaplama: (800 × input_fiyat + 400 × output_fiyat) × 5000 × 30 / 1M. Fiyatlar: platform.openai.com/docs/pricing, anthropic.com/api/pricing, ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

Senaryo 3: Belge Analiz Hattı (Uzun Bağlam)

• Günlük 200 belge analizi
• Her belgede 50.000 input + 1.000 output token
• Aylık 30 gün

Hesaplama: (50.000 × input_fiyat + 1.000 × output_fiyat) × 200 × 30 / 1M. Fiyatlar: platform.openai.com/docs/pricing, anthropic.com/api/pricing, ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

Belge analiz senaryosunda Haiku’nun prompt caching özelliği ciddi bir avantaj çıkarıyor. Prompt engineering ve sistem promptlarını sabit tutmak, yüksek bağlamlı görevlerde maliyeti aşağı çekmenin en pratik yolu.

Hangi Model Seçilmeli?

Doğru model seçimi tek bir faktöre bağlı değil. Karar için birkaç basit kural:

Kalite önceliği, maliyet ikincil → Opus veya o3 Hukuki analiz veya karmaşık kod üretimi gibi hata toleransının düşük olduğu görevler için en güçlü modelleri kullanın.

Dengeli üretim uygulaması → GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini 2.5 Pro Günlük binlerce isteği karşılaması gereken, makul maliyetli üretim uygulamaları için bu üçü çoğunlukla birbirinin yerine çalışır.

Yüksek hacim, kısa yanıtlar → GPT-4o mini veya Gemini 2.5 Flash Sınıflandırma, etiketleme veya kısa metin üretimi için bütçe modelleri yeterli. Amiral gemisi modeline bu işler için ödeme yapmak mantıklı değil.

Uzun belgeler, düşük maliyet → Gemini 2.5 Flash + caching 1M token bağlam penceresiyle Gemini 2.5 serisi, uzun belge işleme hatları için verimli bir seçenek.

Kendi token hacminizi girip sağlayıcılar arasında doğrudan karşılaştırın: Token Maliyet Hesaplayıcı →

Hesaplayıcıya aylık token sayınızı girin, modelleri seçin, anlık maliyet tahminini alın.

Maliyet Optimizasyonu: Pratik Adımlar

Hangi modeli seçtiğiniz kadar, nasıl kullandığınız da maliyeti belirliyor:

1. Prompt caching kullanın Sabit sistem promptlarınız varsa caching özelliğini açın. Üç sağlayıcı da bunu destekliyor ve cached input maliyeti genellikle %50-90 düşüyor.

2. Çıktı uzunluğunu sınırlayın Output tokenlar input tokenlardan 3-8 kat daha pahalı. max_tokens parametresini görevin gerektirdiği minimum değere çekin.

3. Görev yönlendirmesi yapın Her isteği en güçlü modele göndermek yerine, basit soruları bütçe modele, karmaşık görevleri üst modele yönlendiren bir katmanlı mimari deneyin. Bu yaklaşım structured outputs ile birleştirildiğinde hem maliyeti düşürüyor hem kalite kontrolünü kolaylaştırıyor.

4. Batch API’yi değerlendirin Asenkron işleyebildiğiniz hatlar için batch API seçeneğine bakın. OpenAI ve Anthropic bu kullanımda %50’ye varan indirim sunuyor.

5. İnce Ayar ve distilasyon Tekrarlayan ve iyi tanımlanmış bir göreviniz varsa, büyük modelden üretilmiş verilerle küçük bir modeli ince ayarlayabilirsiniz. Knowledge distillation yaklaşımıyla hem maliyet hem gecikme düşebilir.

Fiyatlar Nasıl Değişiyor?

LLM API fiyatları son iki yılda sürekli düştü. 2023’ten bu yana artan rekabet, model başına maliyeti önemli ölçüde geriletmeye devam etti. Bu eğilimin süreceğini söylemek zor.

Fiyat tabanlı kararları üç ila altı ayda bir gözden geçirin. Bugün pahalı görünen bir model, altı ay içinde yeni bir sürüm veya indirimle farklı bir konuma gelebilir.

Sağlayıcıların güncel fiyat sayfaları için:

• OpenAI: platform.openai.com/docs/pricing
• Anthropic: anthropic.com/api/pricing
• Google: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing