OpenAI, GPT-5.6'yı 9 Temmuz 2026'da genel kullanıma sundu ve ilk kez amiral gemisi bir GPT sürümü, üç ayrı fiyatla üç model olarak geldi. Sol, milyon girdi tokenı başına 5 dolar ve milyon çıktı başına 30 dolar ile en zorlu akıl yürütme işlerini üstleniyor. Terra, 2.50 dolar ve 15 dolar ile orta seviyede yer alıyor. Luna ise milyon girdi başına 1 dolar ve milyon çıktı başına 6 dolar ile yüksek hacimli işleri kapsıyor. Bu, en üstten en alta 5 katlık bir fark anlamına geliyor ve bu da model seçimini bu yılki API faturanızdaki en büyük kaldıraç haline getiriyor.
İsimlendirmede gizli bir tuzak var. Yalın gpt-5.6 takma adı, amiral gemisi akıl yürütme katmanı Sol'a yönlendirilir. Bir hızlı başlangıç kodunu kopyalayın, model dizisini değiştirmeyin ve her üretim isteği, Luna'nın maliyetin beşte biriyle halledebileceği işler için amiral gemisi oranlarında ödeme yapar. Varsayılan olan pahalıdır ve yanıttaki hiçbir şey sizi uyarmayacaktır.
Bu kılavuz, tam tarife kartını sunar, her katmanda örnek maliyet hesaplamaları yapar, önbelleğe alma matematiğini açıklar, akıl yürütme çabasının ve ultra modun harcamayı nasıl değiştirdiğini izah eder ve önemli noktalarda kaliteden ödün vermeden faturayı sabit tutan yönlendirme modelleriyle sona erer.
ÖZET
- GPT-5.6 token başına 1M fiyatlandırma: Sol 5$ girdi / 30$ çıktı, Terra 2.50$ / 15$, Luna 1$ / 6$.
- Yalın
gpt-5.6takma adı Sol'a yönlendirir. Varsayılan olarak amiral gemisi oranlarını istemiyorsanızgpt-5.6-terraveyagpt-5.6-luna'yı sabitleyin. - OpenAI, Terra'yı GPT-5.5 ile rekabetçi ve yaklaşık yarı fiyatına konumlandırıyor, bu da onu doğal geçiş hedefi yapıyor.
- Prompt önbelleğe alma: yazımlar girdi oranının 1.25 katı olarak faturalandırılır, okumalar %90 indirim alır ve minimum önbellek ömrü 30 dakikadır. Önbelleğe alma, ikinci istekten itibaren kendini amorti eder.
- Daha yüksek akıl yürütme çabası daha fazla çıktı tokenı anlamına gelir; ultra mod, dört ajanı paralel çalıştırır ve token harcamasını bilerek çarpar.
- ChatGPT Ücretsiz ve Go planları Terra'yı alır; Plus ve üzeri tüm üç model arasında seçim yapabilir.
- Üretime bir model kimliği atamadan önce katmanları yan yana karşılaştırın ve Apidog'da istek başına token kullanımını izleyin.
GPT-5.6 tarife kartı
Her modelin milyon token başına maliyeti, türetilmiş önbelleğe alma oranları (okumalar girdi fiyatının %10'u, yazımlar %125'i) dahil olmak üzere aşağıdadır:
| Model | Girdi / 1M | Çıktı / 1M | Önbelleğe alınmış girdi okuma / 1M | Önbellek yazma / 1M |
|---|---|---|---|---|
gpt-5.6-sol (takma ad: gpt-5.6) |
$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 | $1.25 |
Model kimlikleri OpenAI'nin geliştirici belgelerinde onaylanmıştır ve API erişimi her API hesabı için self-servistir. API tarafında plan kısıtlaması yoktur; Haziran önizleme kısıtlaması genel kullanıma sunulmadan önce sona ermiştir ve tarihe karışmıştır.
Bir kez daha, çünkü ekibinizdeki birini ısıracak: Son eklenmemiş gpt-5.6 Sol'dur. Yapılandırmanız, SDK varsayılanınız veya kopyalanmış örneğiniz yalın takma adı kullanıyorsa, görevin bunlara ihtiyacı olsun ya da olmasın 5$/30$ oranlarında ödeme yapıyorsunuz demektir. Tam model kimliğini her yere sabitleyin ve kod incelemesinde katman seçimini açıkça belirtin.
Katmanlandırma ne anlama geliyor
Sayı, jenerasyonu temsil eder; Sol, Terra ve Luna, kendi hızlarında ilerleyecek kalıcı yetenek katmanlarıdır. Her katmanın ne için olduğunu bilmek, maliyet kararının çoğunu oluşturur.
Terra, fiyat-performansın amiral gemisidir. OpenAI, onu GPT-5.5 ile rekabetçi ve yaklaşık 2 kat daha ucuz olarak konumlandırıyor. Bugün üretimde GPT-5.5 kullanıyorsanız, Terra tarife kartınızı yarıya indiren doğrudan bir alternatiftir; geçiş yapmadan önce tasarrufun boyutunu belirlemek için mevcut harcamanızı GPT-5.5 fiyatlandırma dökümü ile karşılaştırın. Kalite iddiasını, kendi değerlendirmeleriniz onaylayana kadar OpenAI'nin iddiası olarak kabul edin, ancak fiyat indirimi koşulsuzdur.
Luna, hacim katmanıdır. 1$/6$ fiyatıyla sınıflandırma, veri çıkarma, yönlendirme ve ilk taslak oluşturma gibi yüksek frekanslı, gecikmeye duyarlı işler için tasarlanmıştır; yani istek başına maliyetin diğer tüm endişelere baskın çıktığı işler.
Sol, başka yerlerde başarısız olan sorunlar içindir. En derin akıl yürütme, en yüksek oranlar. Simon Willison'ın lansman günü incelemesi, amiral gemisinin primini nerede kazandığını ve nerede kazanmadığını bir uzmanın gözünden görmek için okunmaya değer.
Üçü de, ilk belgeleme kapsamına göre, 1M token bağlam penceresini ve 128K maksimum çıktıyı paylaşıyor, bu nedenle bir katmanı aşağı yönlendirdiğinizde kapasiteden ödün vermezsiniz. Fiyat karşılığında akıl yürütme derinliğinden ödün verirsiniz.
İstekler pratikte ne kadara mal olur
Milyon başına oranlar, gerçek bir isteği fiyatlandırana kadar soyuttur. Tipik bir RAG tarzı çağrıyı ele alalım: 10.000 girdi tokenı (sistem istemi, alınan bağlam, kullanıcı sorusu) ve 1.000 çıktı tokenı.
| 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 |
Bir istek her yerde ucuz görünüyor. Hacim, katmanların ayrıldığı yerdir. Bir sınıflandırma iş yükünü fiyatlandıralım: ayda 1 milyon istek, her biri 500 girdi tokenı ve 50 çıktı tokenı. Bu da aylık 500M girdi tokenı ve 50M çıktı tokenı demektir.
| Model | Girdi | Çıktı | Aylık toplam |
|---|---|---|---|
| Luna | $500 | $300 | $800 |
| Terra | $1,250 | $750 | $2,000 |
| Sol | $2,500 | $1,500 | $4,000 |
Bu iş yükünü yalın gpt-5.6 takma adı üzerinde çalıştırın ve Luna'nın 800 dolara yaptığı bir iş için ayda 4.000 dolar ödersiniz. Takma ad varsayılanı, biri faturayı okuyana kadar her ay 3.200 dolarlık bir yazım hatasıdır.
Gerçek matematik ile önbelleğe alma ekonomisi
GPT-5.6, açık önbellek kesme noktaları kullanır: otomatik ön ek tespitine güvenmek yerine prompt_cache_options.mode: "explicit" ve bir ttl alanı ile dahil olursunuz. Ekonomiyi üç sayı yönetir. Önbellek yazımları önbelleğe alınmamış girdi oranının 1.25 katı olarak faturalandırılır. Önbellek okumaları %90 indirimi korur. Minimum önbellek ömrü 30 dakikadır.
{
"model": "gpt-5.6-terra",
"input": [
{ "role": "system", "content": "Siz bir destek triyaj asistanısınız. Her bileti sınıflandırın..." },
{ "role": "user", "content": "Bilet #4821: webhook yeniden denemeleri 502'lerden sonra iki kez tetikleniyor" }
],
"prompt_cache_options": { "mode": "explicit", "ttl": "30m" }
}
Şimdi örnek bir durum. Diyelim ki Sol üzerinde çalışan ve önbellek penceresi içinde 100 istekte yeniden kullanılan 5.000 tokenlık bir sistem isteminiz var.
- Önbelleksiz: 100 istek x 5.000 token = 500.000 ön ek tokenı, 1M başına 5$ = 2.50$
- Önbelleğe alınmış: bir yazma (5.000 token, 1M başına 6.25$ = 0.031$) artı 99 okuma (495.000 token, 1M başına 0.50$ = 0.248$) = yaklaşık 0.28$
Bu, faturanın ön ek kısmında yaklaşık %89 indirim demektir. Başabaş noktası ikinci istekte oluşur: yazma primi, önbelleğe alınmamış bir geçişin %25'ine mal olurken, her okuma %90 tasarruf sağlar. İki kez kullanılan bir ön ek, önbelleğe alındığında zaten daha ucuzdur.
30 dakikalık taban her iki yönde de keser. Birkaç dakikada bir istek gönderen bir sohbet asistanı veya destek hattı, önbelleği ücretsiz olarak sıcak tutar. Gecede bir kez çalışan bir toplu iş hiçbir şey kazanmaz ve her soğuk başlangıçta 1.25 kat yazma primi öder; orada önbelleğe almayı kapatın. Stabil ön eki (sistem istemi, araç tanımları, az sayıda örnek) önbelleğe alın ve değişken kısmı (kullanıcı girdisi, isteğe göre değişen alınan belgeler) kesme noktasından sonra tutun.
Akıl yürütme çabası, profesyonel mod ve ultra
GPT-5.6 altı akıl yürütme çabası seviyesi sunar: none, low, medium, high, xhigh ve max. Çaba, yalnızca bir kalite düğmesi değil, aynı zamanda bir maliyet düğmesidir. Daha yüksek ayarlar, istek başına daha fazla çıktı tokenı üretir ve çıktı, pahalı yöndür: Sol'da milyon başına 30 dolar, girdi oranının beş katı. Aynı istemlere sahip iki isteğin maliyeti, yalnızca çaba ayarına bağlı olarak birkaç kat farklılık gösterebilir.
OpenAI'nin kendi geçiş rehberliği, bu hareketi yalnızca bir model adı değişikliği olarak değil, bir ayarlama geçişi olarak ele almayı öneriyor: mevcut çaba seviyenizi ve bir alt seviyeyi temsili görevlerde kıyaslayın. Birçok iş yükü, daha düşük ayarda kaliteyi korur ve tasarruf her istekte katlanarak artar.
Pro modu (reasoning.mode: "pro"), kendi tarife hattı olan ayrı bir model değil, her üç modelde de bulunan bir ayardır. Token başına aynı fiyatları ödersiniz; model düşünmek için daha fazla token harcar, bu nedenle kalite öncelikli iş yüklerinde daha ağır çıktı için bütçe ayırın.
Ultra, kasıtlı bir savurganlıktır. Varsayılan olarak dört ajanı paralel çalıştırır, daha hızlı gerçek zamanlı sonuçlar ve ölçülebilir bir kalite artışı karşılığında token harcamasını bilerek çarpar: OpenAI'ye göre, Sol'un Terminal-Bench 2.1 puanını %88.8'den %91.9'a yükseltir. İlk tahmin olarak, tek ajanlı bir çalıştırmanın yaklaşık dört katı token bütçesi ayırın ve bunu, yanıt süresinin yanıt başına maliyetten daha önemli olduğu işler için saklayın. Paralel harcamanın ne zaman değerli olduğunun tam dökümü, GPT-5.6 ultra mod açıklayıcımızda yer almaktadır. Ultra, Pro ve Kurumsal planlardaki ChatGPT Work'te ve Plus'tan itibaren Codex'te sunulmaktadır.
ChatGPT planları neler sunuyor
GPT-5.6 kullanımınız programatik olmaktan ziyade sohbet odaklıysa, bir abonelik maliyet açısından API'yi geçebilir. Model erişiminin planlara göre dağılımı aşağıdadır:
| Plan | GPT-5.6 erişimi |
|---|---|
| Ücretsiz / Go | Terra |
| Plus | Sol, Terra, Luna; modele özel çaba kontrolü (Orta ve üzeri çaba ile Sol) |
| Pro / İşletme / Kurumsal | Üçü de, ayrıca Sol Pro |
| ChatGPT Work (Pro / Kurumsal) | Ultra ekler |
Ücretsiz ve Go kullanıcılarının Terra'ya yönlendirilmesi güçlü bir varsayılandır; bu, OpenAI'nin GPT-5.5'e karşı kıyasladığı katmandır. Modele özel çaba kontrolünün ortaya çıktığı yer Plus'tır, bu da ChatGPT içinde zorlu sorunlar için Sol'a dayanıyorsanız önemlidir. Codex koltuklarını ham API harcamasına karşı değerlendiren kodlama ekipleri, Ultra'nın Plus'tan itibaren Codex ile geldiğini unutmamalıdır; Codex fiyatlandırma dökümü, bu koltukların token başına ödeme ile nasıl karşılaştırıldığını kapsar.
Faturayı düşük tutan modeller
Tarife kartı, yönlendirme disiplinini prompt golf'ten daha fazla ödüllendirir. Sayıyı etkileyen modeller:
- Alışkanlıktan ziyade göreve göre yönlendirin. Sınıflandırma, veri çıkarma ve yönlendirme için Luna; diğer her şey için varsayılan olarak Terra; Sol ise yalnızca Terra'nın belirgin şekilde başarısız olduğu sorunlar için. Çoğu ekip, Sol'a layık dilimin küçük olduğunu bulur.
- Tam model kimliklerini sabitleyin. Kod incelemesinde yalın
gpt-5.6takma adını yasaklayın. Kod tabanınızdaki her model dizisi, hangi katmanı seçtiğini ve nedenini belirtmelidir. - Uzun ön ekleri önbelleğe alın. 30 dakika içinde tekrarlayan, birkaç bin tokendan fazla olan herhangi bir stabil ön ek, açık bir kesme noktasının arkasında yer almalıdır. Yukarıdaki matematik, ikinci istekten itibaren kendini amorti ettiğini söylüyor.
- Çabayı bir seviye aşağı ayarlayın. Üretim ortamına geçmeden önce mevcut çaba seviyenizi bir alt seviyeyle kıyaslayın. Bu, OpenAI'nin kendi tavsiyesidir ve kaliteyi koruduğunuzda bedava para demektir.
- Kısa yanıtların kısa kalmasını sağlayın. GPT-5.6, önceki nesillere göre daha az genel girişle belirgin şekilde daha kısa yanıtlar yazar. Eski istemlerden "özlü ol" şablonunu çıkarın; gereksiz talimatlar, artık var olmayan bir sorunu çözmek için girdi tokenlarını artırır.
- Taahhüt etmeden önce ölçün.
gpt-5.6-sol,gpt-5.6-terravegpt-5.6-luna'yı Apidog'da ortam değişkenleri olarak kaydedin, aynı isteği her katmandan gönderin ve yanıtlardaki token kullanım alanlarını karşılaştırın. On dakikalık yan yana test, bu da dahil olmak üzere herhangi bir tarife kartından daha fazla faturanız hakkında bilgi verir.
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, milyon token başına 2.50$ girdi ve 15$ çıktı. Sol, Terra'dan daha pahalıdır ancak daha derin akıl yürütme sağlar. Kaliteye duyarlı iş yüklerini taşımadan önce kendi değerlendirmelerinizi yapın, ancak yalnızca fiyat açısından Terra, GPT-5.5 tarife kartını yarıya indiriyor.
Yalın gpt-5.6 model kimliği ne kadara mal oluyor?
gpt-5.6 takma adı Sol'a yönlendirir, bu nedenle en yüksek oranları ödersiniz: milyon girdi tokenı başına 5 dolar ve milyon çıktı başına 30 dolar. Bu varsayılan, hızlı başlangıç kodunu değiştirmeden kopyalayan ekipleri yakalar. Görev amiral gemisi akıl yürütmeyi gerektirmediğinde gpt-5.6-terra veya gpt-5.6-luna'yı açıkça sabitleyin.
Akıl yürütme tokenları çıktı fiyatlandırmasına dahil mi?
Evet. Daha yüksek çaba ayarları, çıktı oranında faturalandırılan daha fazla çıktı tokenı üretir; bu oran Sol'da milyon başına 30 dolar ve Luna'da 6 dolardır. Çaba kadranı, GPT-5.6'daki en büyük maliyet kaldıraçlarından biridir, bu nedenle iş yükünüzü mevcut seviyede ve bir alt seviyede kilitlemeden önce kıyaslayın.
GPT-5.6'yı test etmeye başlamanın en ucuz yolu nedir?
İlk isteklerinizi gpt-5.6-luna'ya yönlendirin: 10K girdi, 1K çıktı bir isteğin maliyeti yaklaşık 0.016 dolardır, bu nedenle tam bir öğleden sonra süren bir deney bir doların oldukça altında kalır. GPT-5.6 API'sini kullanma kılavuzumuz kimlik doğrulamayı, Yanıtlar API çağrı yapısını ve katman seçimini adım adım açıklar.
Bu sizi nereye getiriyor
Terra'yı varsayılanınız yapın, yüksek hacimli işleri Luna'ya yönlendirin ve Sol'u milyon başına 30 dolarlık çıktı kazandıran sorunlar için saklayın. 30 dakika içinde tekrarlayan herhangi bir ön eke açık önbelleğe alma ekleyin ve bugün çalıştığınız her yerde bir alt çaba seviyesini test edin. Bu dört hamle, kaliteyi etkilemeden GPT-5.6 faturasını rutin olarak yarıdan fazla düşürür.
Bunların hiçbiri üretime ulaşmadan önce, kendi istemlerinizden gerçek sayılar alın. Apidog'u indirin, üç model kimliğini ortam değişkenleri olarak kaydedin, aynı isteği her katmandan gönderin ve yanıtlardaki token kullanım alanlarını karşılaştırın. On dakikalık yan yana test, bu da dahil olmak üzere herhangi bir tarife kartından daha fazla faturanız hakkında bilgi verir.