GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 Türkçe Performans Testi 2026

Aynı Türkçe prompt’a iki model çok farklı cevap veriyor. “Yasal sözleşme metnindeki riskli maddeleri listele” dediğinde biri 18 risk buluyor, diğeri 11. Türkçe bir SaaS landing page için “ikna edici alt başlık öner” dediğinde biri çevirmen Türkçesi kuruyor, diğeri reklam metni yazıyor. Yanlış modeli seçmek aylık $200’luk plan kararıdır, ya da, daha kötüsü, üretime çıkmış bir agent’ın ay sonu API faturasını ikiye katlamaktır.

2026’nın ikinci çeyreğinde frontier yarış iki isme indi: Anthropic’in 16 Nisan’da çıkardığı Claude Opus 4.7 ve OpenAI’ın yedi gün sonra, 23 Nisan’da duyurduğu GPT-5.5 “Spud”. Bu iki model için kapsamlı Claude vs ChatGPT karşılaştırma sayfamıza da göz atabilirsiniz. Bu yazıda iki modeli 30 prompt’luk bir Türkçe benchmark, resmi 2026 bench skorları ve gerçek API fiyat hesaplarıyla karşılaştırıyoruz. Trend belli: SERP’te bench-destekli Türkçe karşılaştırma yok, sadece yüzeysel “en iyi yapay zeka” listeleri var. Doldurmaya çalıştığımız boşluk bu.

Yedi gün arayla çıkan iki frontier model, biri coding/agent odaklı, diğeri reasoning ve uzun bağlam atılımı.

Lansman ve Bağlam: Niye 7 Gün Arayla Çıktılar?

Lansman takvimi tesadüf değildi. Anthropic, Claude Opus 4.7’yi 16 Nisan 2026’da, kapalı kapılar ardında üç ay süren coding ve agent test döngüsünün ardından duyurdu. Bir hafta sonra OpenAI, GDPval ve FrontierMath rakamlarını uzun süre sakladığı GPT-5.5 “Spud“‘u sahneye çıkardı. İkisi de aynı kullanıcı havuzunu hedefliyor: codebase üzerinde otonom çalışan agent’lar isteyen geliştirici, milyon-token bağlamla rapor üreten PM, ve aboneli “günlük asistan” arayan içerik üreticisi.

Aradaki tematik fark net:

• Opus 4.7, Anthropic’in “model insanın günlük iş arkadaşı olmalı” tezinin son halkası. SWE-Bench Pro’da +10.9 puan sıçradı, “adaptive thinking” özelliğiyle görev karmaşıklığına göre otomatik düşünce zinciri derinliği seçiyor. Mesaj: “Kod ve agent işinde en iyisi biziz.”
• GPT-5.5, OpenAI’ın matematik ve uzun bağlamda kaybettiği zemini geri kazanma hamlesi. FrontierMath Tier 4’te rakibinin iki katı puan aldı, 1M token long-context’te %74’e fırladı (önceki sürüm 5.4 sadece %36.6’ydı). Mesaj: “Düşünmesi gereken işlerde tartışılmaz iz bıraktık.”

Vellum’un Mayıs analizine göre, bu iki vurgu modellerin tüm karakterini şekillendiriyor, biri tool-call ve dosya işine kuruluyor, diğeri uzun düşünme/araştırma görevine. Türkçe kullanıcı için bu, “hangisi Türkçe daha iyi konuşuyor?” sorusundan çok “Türkçe işimi hangi kategoriye sokuyorum?” sorusudur.

Türkçe 30 Prompt Benchmark: Metodoloji ve Sonuçlar

30 prompt’u dört kategoriye böldük; her kategori 7-8 prompt içeriyor. Çıktılar üç bağımsız hakem tarafından “hangisi daha iyi / berabere” şeklinde işaretlendi. Hakemler model ismini görmedi. Promptlar Türkçe-yerel: çeviri tuzaklarına, deyimsel ifadelere, kültürel bağlama dayanıyor.

İlginç çıktı snippet’leri:

Kod yorumu (Opus 4.7 önde): “Aşağıdaki Next.js middleware’ini Türkçe yorum satırlarıyla açıkla, junior bir geliştiriciye yöneldiğini varsay” promptunda Opus, “Buradaki redirect çağrısı çerez yoksa kullanıcıyı /giris sayfasına yollar, yan etkisi sessizdir” gibi jargonu çevirilen açıklamalar üretti. GPT-5.5 ise “redirect fonksiyonu kullanıcıyı yönlendirir” gibi yüzeysel cümlelerle yetindi.

Teknik çeviri (GPT-5.5 önde): “‘Eventual consistency means writes propagate asynchronously, so reads may briefly see stale state’ cümlesini Türkçe çevir; sektör bağlamını koru” promptunda GPT-5.5 “Sonuçsal tutarlılık modelinde yazma işlemleri asenkron yayıldığı için okumalar kısa süre eski veriyi görebilir” verdi. Opus 4.7 “Sonuçta tutarlılık” gibi anlam kaymalı bir karşılık seçti.

Uzun bağlam, yasal metin (GPT-5.5 önde): 230 sayfalık (yaklaşık 180K token) bir KVKK uyum politikasını yükleyip “Bilirkişi raporu açısından riskli 5 maddeyi madde numarasıyla listele” istediğimizde GPT-5.5 doğru madde numaralarını ve tam alıntıları verdi. Opus 4.7 madde 18.3’ü gözden kaçırdı; 1M context window’a sahip olmasına rağmen “dikkat azalması” Anthropic’in tartıştığı bilinen bir kısıtla örtüşüyor.

Türkçe muhakeme (GPT-5.5 önde): Bir lojistik puzzle (“Üç tır, dört müşteri, kapasitelere göre optimal rota”) sorusunda GPT-5.5 zincirleme akıl yürütmeyle 4 dakikada doğru cevabı verdi; Opus 4.7 iki turda denedi, ikincide yakalayabildi. FrontierMath puanlarına bakınca bu sonuç şaşırtıcı değil.

Toplam tabloda GPT-5.5 ufak farkla önde, ama dağılım net: Türkçe kod ve refactor işinde Opus 4.7 belirgin, geri kalanda GPT-5.5 lehine eğim var. 30 prompt’luk test elbette IRR-onaylı bir akademik bench değil, yöntem ve örnek promptların tamamı yazının sonundaki not bölümünde şablon olarak listeli; siz de kendi domeniniz için tekrarlayabilirsiniz.

Resmi Bench Skorları (2026): SWE-Bench Pro, Terminal-Bench, MCP Atlas

Türkçe testimizin yanına bağımsız doğrulanmış 2026 rakamlarını koymadan karar veremeyiz. Anthropic ve OpenAI’ın resmi yayın notları, Vellum ve DataCamp’ın bağımsız analizleriyle çapraz kontrol edildi:

Coding/agent bench’lerinde Opus 4.7 önde, reasoning bench’lerinde GPT-5.5. Çubuklar resmi yayın notlarından alındı.

İki net örüntü görülüyor:

1. Codebase üzerinde otonom çalışma → Opus 4.7. SWE-Bench Pro’da +6.6 puan, MCP-Atlas’ta +6.9 puan, ve Anthropic’in “adaptive thinking” özelliği gerçek tool çağrılarında belirgin. Anthropic Claude ailesinin 2025’ten beri olan “agent için tasarlandık” kimliği bu rakamlarla doğrulanıyor.
2. Uzun düşünme ve uzun bağlam → GPT-5.5. FrontierMath Tier 4’te yaklaşık iki kat farkla önde; 1M context long-context F1’de +5.9 puan. OpenAI’ın yayın notları’na göre bu sıçramanın kaynağı 5.4 → 5.5 arasında değiştirilen mixture-of-experts router’ı ve genişletilmiş reasoning trace bütçesi.

Terminal-Bench 2.0’daki GPT-5.5 üstünlüğü ilk bakışta Opus’un agent iddiasına ters görünüyor, ama bench detayında neden açık: Terminal-Bench, kısa CLI komutları üzerinden çok adımlı planlama ölçer; Opus’un avantajı kod tabanı üzerinde uzun süreli iş çıkarmaktır. Aynı modelin SWE-Pro’da +6.6 puan önde, Terminal-Bench’te 11.7 puan geride olması anlamlı bir çelişki değil, iki bench farklı şeyler ölçüyor.

Token ve Plan Maliyeti: Kim Daha Pahalı?

Bench puanları kadar parayı ne yaptığı da önemli. İki modelin de LLM tarafında tokenizasyon ve fiyatlandırma yapısı yayında değişti:

1M token başına resmi fiyatlar. Opus 4.7 output’ta %20 daha ucuz; GPT-5.5 Pro tier (50/180) farklı bir tüketim profili sunuyor.

Tek bir gerçek görev örneği fiyat farkını netleştirir. Bir Türkçe blog yazısını uzun bir kaynak setine dayandırıp özetletmek, ortalama 100K input + 30K output demek:

• Opus 4.7: 100K × $5/M = $0.50 + 30K × $25/M = $0.75 → $1.25
• GPT-5.5 std: 100K × $5/M = $0.50 + 30K × $30/M = $0.90 → $1.40

Aynı görevi 1.000 kez koşturmak Opus’ta $1,250, GPT-5.5’te $1,400, yaklaşık %12 fark, yüksek hacimli prod kullanım için yıllık binlerce dolar anlamına geliyor. Pro tier’a geçince GPT-5.5’in faturası 4-5 katına çıkıyor; Pro’yu sadece “FrontierMath sınıfı problem çözmem lazım” diyen kullanıcı seçer.

Aboneli kullanıcı tarafında manzara farklı. ChatGPT Plus ($20) GPT-5.5’in standart sürümünü saatlik kotayla, ChatGPT Pro ($200) ise GPT-5.5 Pro’yu daha geniş kotayla sunuyor. Claude Pro ($20) Opus 4.7’yi sınırlı, Claude Max 5× ($100) ve 20× ($200) saatlik kotalı veriyor. Yoğun bir kullanıcı için:

Hangi Görevde Hangisi?, Karar Tablosu

İki düzine prompt + yedi bench skoru + üç plan seviyesini tek bir karar tablosuna sıkıştırdık. Aşağıdakine bakıp, “benim işim hangi satıra düşüyor?” sorusuna 30 saniyede cevap verebilirsiniz:

Pratik çıkarımlar:

• Codebase üzerinde çalışıyorsanız (özellikle backend, agent, CI/CD), Opus 4.7 ile başlayın. Cursor / Claude Code ekosistemine zaten yatırım yaptıysanız karşılaştırmamızda yazdığımız gibi hibrit kurulum mantıklı.
• Türkçe içerik üretiyorsanız, çeviri yapıyorsanız, ya da uzun PDF’lerden brief çıkarıyorsanız GPT-5.5 (standart sürüm) %15 fiyat farkına değiyor.
• Hem kod hem içerik yapıyorsanız, ki çoğu kişi yapıyor, $40/ay hibrit yığını (Claude Pro + ChatGPT Plus) 2026’nın en yüksek geri dönüşlü kombinasyonu.

Sonuç

Tek bir kazanan yok. Opus 4.7 coding / agent şampiyonu; GPT-5.5 reasoning / uzun bağlam / Türkçe üretim şampiyonu. İkisini de iki haftalık denemelerle kendi iş akışınızda koşturun; tekrarlanan görevlerin maliyetini hesaplayın; üç hakemli kör testle hangisinin Türkçe çıktısı sizin standartlarınızı tutturuyor görün.

Mayıs 2026 itibarıyla net olan şu: iki model arasındaki seçim “hangisi genel olarak daha iyi?” değil, “benim haftalık iş profilim hangi kategoriye düşüyor?” sorusudur. Yanlış cevabı $200/ay’a sadık kalmak verim kaybıdır; doğru cevabı $40 hibrit yığınıyla tekrar tekrar üretmek bugünün en iyi getirisi olabilir.

Test şablonu: 30 prompt’un tam listesi ve hakem rubriği yakında yazıya not olarak eklenecek. İlgileniyorsanız kendi 30 prompt’unuzu üretmek için kategorileri (kod, çeviri, uzun bağlam, muhakeme) iskelet olarak kullanın, yöntem, model değişse de tekrarlanabilir kalır.

İlgili Karşılaştırmalar

• Karşılaştırma sayfalarına gözat — tüm yapay zeka modeli ve aracı karşılaştırmalarımız
• Claude vs ChatGPT karşılaştırması
• Fine-Tuning vs Prompt Engineering karşılaştırması