OpenAI'ın GPT-5.6'sı, iki haftalık kısıtlı bir ön izlemenin ardından 9 Temmuz 2026'da genel kullanıma sunuldu ve amiral gemisi Sol katmanı, ajanssal liderlik iddiasını taşıyan lansman rakamlarıyla geldi. Anthropic'in Claude Fable 5'i ise Haziran başından bu yana karşı tarafta "en yetenekli model" bayrağını taşıyor. Bu çeyrekte gerçek işler için amiral gemisi bir model seçiyorsanız, artık iki güvenilir cevabınız ve bir yığın çelişkili başlığınız var.
Karşılaştırmaların çoğunun gizlediği kısım şu: iki model de her şeyi kazanmıyor ve satıcıların kendi rakamları da bunu söylüyor. OpenAI'ın lansman raporlamasına göre Sol, geniş ajanssal karşılaştırmalı testlerde açık ara önde. Aynı raporlama, Claude Fable 5'in SWE-Bench Pro'da neredeyse 16 puan önde olduğunu gösteriyor. Genel bir kazananı taçlandıran herhangi bir karşılaştırma size bir şeyler satıyordur.
Peki bu (karşılaştırma) öyle olmayacak. Aşağıda, her sayının atfedildiği karşılaştırmalı test dağılımı, bu dağılımın yaptığınız iş için ne anlama geldiği, her iki taraftaki fiyatlandırma, API yüzey farklılıkları ve bir karar rehberi bulunmaktadır. GPT-5.6 Sol'un ne olduğunu ayrı bir açıklayıcıda ele aldık ve resmi GPT-5.6 duyurusu, OpenAI'ın iddiaları için birincil kaynaktır.
Peşin hüküm
| Yapılacak iş | Bugün için daha güçlü seçim | Kanıt |
|---|---|---|
| Geniş ajanssal görev çalıştırma | GPT-5.6 Sol | OpenAI'a göre, Agents' Last Exam ~53'e karşılık GPT-5.5'in 46.9'u |
| Derin yazılım mühendisliği | Claude Fable 5 | OpenAI'ın kendi tablosuna göre SWE-Bench Pro %80.3'e karşılık Sol'un %64.6'sı |
| Terminal tabanlı ajanssal çalışma | GPT-5.6 Sol, kıl payı | OpenAI'a göre Terminal-Bench 2.1: %88.8, ultra ile %91.9 |
| Token başına en düşük etiket fiyatı | GPT-5.6 Sol | 1M token başına 5$ / 30$ karşılık Fable 5'in yayınlanan 10$ / 50$'ı |
| Yerleşik paralel çoklu ajans yürütme | GPT-5.6 | Ultra ayarı varsayılan olarak dört ajanı paralel çalıştırır |
| Her şeyi kazanan tek bir model | Hiçbiri | Şu anda böyle bir model mevcut değil |
Tüm tabloyu yöneten tek bir uyarı var: her karşılaştırma rakamı, lansmanda yayınlanmış ve henüz bağımsız olarak doğrulanmamış, satıcı tarafından rapor edilmiştir. Bunu yerleşik bir sıralama olarak değil, iddiaların bir haritası olarak okuyun. Herhangi bir şeyi kesinleştiren tek karşılaştırma kendi iş yükünüzdür ve bunun Apidog'da nasıl yan yana çalıştırılacağını sona doğru göstereceğiz.
OpenAI'a göre karşılaştırma dağılımı
Bu karşılaştırmayı üç sayı tanımlar ve üçü de OpenAI'ın lansman materyallerinden geliyor. Bu kaynak iki yönlüdür, bu yüzden bunu göz önünde bulundurun.
| Karşılaştırma Testi | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5 | Kaynak |
|---|---|---|---|
| Agents’ Last Exam | ~53 (raporlar 52.7'den 53.6'ya kadar değişiyor) | Sol'un yaklaşık 13 puan gerisinde | OpenAI, lansman günü |
| SWE-Bench Pro | %64.6 | %80.3 | OpenAI, lansman günü |
| Terminal-Bench 2.1 | %88.8 (ultra ile %91.9) | OpenAI'ın tablosunda belirtilmemiştir | OpenAI, lansman günü |
Agents' Last Exam'da OpenAI, Sol'u yaklaşık 53 olarak rapor ediyor; bu, GPT-5.5'in 46.9'undan yukarıda ve Claude Fable 5'ten yaklaşık 13 puan önde. Bu, uzun, çok adımlı ajanssal görevler etrafında oluşturulmuş bir karşılaştırmalı testte gerçek bir nesil atlamasıdır ve OpenAI'ın öncülük ettiği sayıdır.
SWE-Bench Pro'da tablo tersine dönüyor. OpenAI'ın kendi karşılaştırma tablosu, Claude Fable 5'i %80.3'e karşılık Sol'u %64.6 olarak gösteriyor. Hakkını vermek gerekirse: kendi lansman materyallerinizde 15.7 puanlık bir kaybı yayınlamak alışılmadık bir durumdur ve tablonun geri kalanını daha ciddiye almayı kolaylaştırır. Ayrıca SWE-Bench Pro'nun ölçtüğü şeye de uyuyor ki bu, zorlu, gerçek depo yazılım mühendisliği sorunlarını uçtan uca çözmektir.
Terminal-Bench 2.1, Sol'un durumunu tamamlıyor. OpenAI, standart Sol için %88.8 ve ultra dört paralel ajana işi dağıttığında %91.9 rapor ediyor. Ultra sayısının, kasıtlı olarak daha yüksek token harcamasıyla farklı bir yürütme modu olduğunu, aynı modelin daha fazla düşünmesi olmadığını unutmayın.
Bunlardan herhangi birini değerlendirmeden önce iki dürüstlük kontrolü. Birincisi, bunlar en çok kazanç sağlayacak satıcıdan gelen lansman günü iddialarıdır; OpenAI dışından hiç kimse bunları henüz çoğaltmadı ve değerlendirme araçları seçimleri puanları değiştirebilir. İkincisi, tek karşılaştırma testleri çok şeyi sıkıştırır. Simon Willison'ın ilk gün yazısı, sürüm hakkında faydalı bağımsız bir okumadır ve bizim GPT-5.6 Sol karşılaştırma testleri analizimiz, her testin neyi ölçtüğünü ayrıntılı olarak ele almaktadır.
Dağılım ne anlama geliyor
Bu üç sayıdaki düzen rastgele değil. İki farklı uzmanlık alanını tasvir ediyor.
Sol'un avantajı genişliktir. Agents' Last Exam ve Terminal-Bench, birçok adımda planlama yapabilen, araçları düzenleyebilen, hatalardan kurtulabilen ve çeşitli görevleri tamamlayabilen bir modeli ödüllendirir. İş yükünüz biletleri işleyen ajan filoları, araştırma çalışmaları, operasyon otomasyonu veya terminal tabanlı pipeline'lar gibi görünüyorsa, OpenAI'ın rakamları Sol'un daha güçlü olduğunu iddia ediyor.
Fable 5'in avantajı derinliktir. SWE-Bench Pro, "bu model, mevcut bir kod tabanında, daha sonra bir insanın çözmesine gerek kalmadan zorlu, gerçek yazılım mühendisliği yapabilir mi?" sorusunun en yakın kamuya açık göstergesidir. Rakip tarafından kabul edilen 15.7 puanlık bir liderlik, cömert hata paylarına rağmen gürültü değildir. İş yükünüz depo ölçeğinde yeniden düzenlemeler, karmaşık hata ayıklama veya uzun tek projeli mühendislik çalışmaları ise, varsayılanınızın dayanağı bu sayı olmalıdır.
Bu da doğru sorunun "hangi model daha iyi?" olmadığını gösterir. Doğru soru, "bu iki işten hangisi benim işime daha çok benziyor?" olmalıdır. Liderlik tablosu toplamına göre seçim yapmak, sahip olmadığınız bir iş yükü için optimizasyon yapar.
Fiyatlandırma nasıl karşılaştırılır
OpenAI, üç GPT-5.6 katmanının tamamı için net genel kullanılabilirlik fiyatlandırması yayınladı. Aşağıdaki Anthropic'in Fable 5 fiyatlandırması, lansmanda yayınlanan fiyattır; bütçeleme yapmadan önce Anthropic'in fiyatlandırma sayfasındaki güncel oranları doğrulayın, çünkü Temmuz ayında erişim koşulları aboneler için kullanım kredilerine kaydırıldı.
| Model | 1M token başına giriş | 1M token başına çıkış |
|---|---|---|
| gpt-5.6-sol (yalın gpt-5.6 takma adı buraya yönlendirir) | 5.00$ | 30.00$ |
| gpt-5.6-terra | 2.50$ | 15.00$ |
| gpt-5.6-luna | 1.00$ | 6.00$ |
| claude-fable-5 | 10.00$ (yayınlandı; doğrulayın) | 50.00$ (yayınlandı; doğrulayın) |
Tarife kartında, Sol her iki yönde de Fable 5'in token başına maliyetinin yarısı kadardır. Bu önemli bir farktır, ancak etiket fiyatı bir görevin maliyetinin zayıf bir göstergesidir. İki model farklı şekilde tokenleştirir, aynı komut istemi için farklı çıktı uzunlukları üretir ve bir cevaba ulaşmak için farklı miktarlarda muhakeme gücü harcar. Token başına daha ucuz ve görev başına daha konuşkan bir model bile başa baş gelebilir.
Önbelleğe alma, her iki taraftaki farkı daha da daraltır. GPT-5.6, önbellek yazma işlemlerinin önbelleğe alınmamış giriş oranının 1.25 katı üzerinden faturalandırıldığı açık önbellek kesme noktalarını, %90 indirimle önbellek okumalarını ve 30 dakikalık minimum önbellek ömrünü destekler. Fable 5'in istem önbelleklemesi de önbellek isabetlerini %90 oranında indirimli yapar, bu da daha yüksek taban oranında iki kat daha önemlidir. Claude Fable 5 fiyatlandırma dökümümüz, bu tasarrufların pratikte nerede ortaya çıktığını kapsar. Her iki durumda da takip edilmesi gereken sayı, milyon token başına maliyet değil, tamamlanan görev başına maliyettir.
API yüzeyleri nerede farklılık gösteriyor
Her iki şirket de artık bir sohbet tamamlama uç noktasından çok daha fazlasını sunuyor ve yapılar seçimi etkileyecek kadar farklılık gösteriyor.
OpenAI'ın geliştirici belgelerine göre GPT-5.6'nın yüzeyi, Yanıtlar API'si içindeki kontrol ve orkestrasyona odaklanmıştır:
- Hiçbirinden maksimuma kadar altı akıl yürütme çaba düzeyi, böylece her istek başına derinliği ayarlayabilirsiniz.
- Kalite odaklı iş yükleri için üç modelin tamamında bir ayar olarak Pro modu (reasoning.mode: "pro"). Bu ayrı bir model değil, bir ayar düğmesidir.
- Ultra, varsayılan olarak dört ajanı paralel çalıştıran çoklu ajan ayarı. Daha hızlı gerçek zamanlı sonuçlar için daha yüksek token harcamasıyla takas yapar ve Pro ve Kurumsal planlardaki ChatGPT İş'te ve Plus'tan itibaren Codex'te bulunur.
- Modelin, araç çağrılarınızı ağ erişimi olmayan izole bir V8 çalışma zamanı içinde düzenleyen JavaScript yazdığı programatik araç çağırma.
- Dönüşler arası kalıcı akıl yürütme, beta'da çoklu ajan yürütme ve orijinal görüntü boyutlarını koruyan görüntü ayrıntı ayarları.
Claude Fable 5, Anthropic'in duyurusunda Claude Mythos 5 ile birlikte tanıtılan Claude 5 ailesinin en tepesinde yer alıyor. Yayınlanan yüzeyi, varsayılan olarak 1M token bağlam penceresi, istek başına 128K'ya kadar çıktı tokeni ve aynı API çağrısı içinde güvenlik nedeniyle reddedilen bir isteği Claude Opus 4.8'e yönlendirebilen sunucu tarafı yedekleme parametresi içerir. Anthropic, modeli zorlu akıl yürütme ve uzun vadeli ajanssal çalışmalar için öneriyor ve Claude Code ve alt ajan iş akışları etrafında kendi ajanssal yığınına sahip. Bizim Claude Fable 5 açıklayıcımız, tam özellik sayfasını kapsıyor.
Bağlam pencereleri neredeyse eşit durumda: Fable 5'in 1M'i onaylanmıştır ve erken dokümantasyon kapsamı GPT-5.6'yı da 1M olarak rapor etmektedir, ancak OpenAI'ın özellikler sayfası burada sizin doğruluk kaynağınız olmalıdır. Daha büyük fark felsefedir. OpenAI, orkestrasyon ilkellerini (paralellik, programatik araç çağrıları, çaba kadranları) birinci sınıf API özellikleri olarak sunuyor. Anthropic ise etrafında güvenilirlik altyapısı bulunan derin tek modelli bir motor sunuyor. İki yaklaşım da yanlış değildir; karşılaştırma testlerinin gösterdiği aynı genişlik-derinlik ayrımına karşılık geliyorlar.
Pratik bir karar rehberi
Lansman gürültüsünü bir kenara bırakın ve seçim birkaç soruya indirgenir.
Aşağıdaki durumlarda GPT-5.6 Sol'u varsayılan olarak seçin:
- İş yükünüz ajan filoları, araç orkestrasyonu veya gözetimsiz çalışan birçok çeşitli görevden oluşuyorsa.
- Paralellik ve istek başına çaba kontrolünü, kendinizin inşa edeceği bir şey yerine API ilkelleri olarak istiyorsanız.
- Token bütçe baskısı gerçekse ve 5$ / 30$ tarife kartı, ayrıca Terra ve Luna'nın kademeli düşüşleri, birim ekonominize uyuyorsa.
Aşağıdaki durumlarda Claude Fable 5'i varsayılan olarak seçin:
- İş, SWE-Bench Pro farkının işaret ettiği gerçek bir depodaki zorlu yazılım mühendisliği ise.
- Uzun, derin tek görevli oturumlar çalıştırıyorsanız ve filo veriminden çok görev başına en yüksek kapasiteyi önemsiyorsanız.
- Claude araç zincirine ve onun yedekleme ile önbelleğe alma davranışına zaten yatırım yapmışsanız.
Yapabildiğiniz zaman her ikisini de çalıştırın. Bunlar olgun SDK'lara sahip HTTP API'larıdır ve görev türüne göre yönlendirme (orkestrasyon ağırlıklı akışlar için Sol, mühendislik ağırlıklı akışlar için Fable 5) 2026'da egzotik değil, normal bir mimaridir.
Her ikisini de kendi iş yükünüze göre test edin
Satıcı karşılaştırma testleri size iki kişilik bir kısa liste sundu. Kendi istemleriniz son kararı vermeli ve bu, bir sprint değil, bir öğleden sonra alır.
Her iki modele de düz HTTP üzerinden erişilebilir: OpenAI'ın Yanıtlar API'si aracılığıyla GPT-5.6 ve Anthropic'in Mesajlar API'si aracılığıyla Fable 5. Apidog'da, her birini temel URL, kimlik doğrulama başlığı ve model kimliği değişkenleri ile kendi ortamı olarak kaydedin. Ardından, gerçek iş yükünüzden (haftalık olarak ele aldığınız biletler, farklar ve araç çağırma zincirleri) alınmış 10 ila 20 istemle tek bir istek koleksiyonu oluşturun ve bu seti her ortama karşı çalıştırın.
İstem başına iki şeyi karşılaştırın. Birincisi, o iş yükünün sahibi tarafından değerlendirilen yanıt kalitesi. İkincisi, her yanıt gövdesindeki kullanım alanları, çünkü token sayıları çarpı tarife kartı size görev başına gerçek maliyeti verir; ki bu noktada "Sol yarı fiyatına" varsayımı, Fable 5'in verilerinizdeki daha kısa veya daha uzun çıktılarına karşı test edilir. Ajanlarınız dahili araçları düzenleyecekse, her iki modelin de aynı, kararlı yanıtlara göre plan yapması için önce bu araç uç noktalarını sahte olarak oluşturun. Bir saatlik yan yana kanıt, herhangi bir lansman tablosundan daha iyidir.
Sıkça Sorulan Sorular
GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5'ten daha mı iyi?
Bazı işlerde, OpenAI'ın lansman rakamlarına göre. Sol, Agents' Last Exam'da yaklaşık 13 puan öndeyken, Fable 5 ise aynı tablolarda SWE-Bench Pro'da 15.7 puan önde. Dürüst tek bir kazanan yok. Modeli işe göre eşleştirin: geniş ajanssal görev çalıştırma Sol'u, derin yazılım mühendisliği ise Fable 5'i tercih eder.
Hangi modeli çalıştırmak daha ucuz?
Sol'un tarife kartı, Fable 5'in yayınlanan fiyatlandırmasının yarısıdır: 1M token başına 5$ / 30$ karşılık 10$ / 50$ (bütçeleme yapmadan önce güncel Anthropic oranlarını doğrulayın). Gerçek maliyet, tokenizasyona, çıktı uzunluğuna ve önbelleğe almaya bağlıdır, bu nedenle, 2 kat farkı kesin olarak kabul etmeden önce kendi istemleriniz üzerinde tamamlanan görev başına maliyeti ölçün.
Tek bir üründe her iki modeli de kullanabilir miyim?
Evet, birçok ekip de öyle yapıyor. Her ikisi de standart HTTP API'larıdır, bu sayede orkestrasyon ağırlıklı akışları Sol'a ve mühendislik ağırlıklı akışları Fable 5'e tek bir arayüzün arkasından yönlendirebilirsiniz. Claude Fable 5 API'sini nasıl kullanacağınıza dair rehberimiz, kimlik doğrulama ve istek şekli dahil olmak üzere Anthropic tarafını kapsamaktadır.
Bu karşılaştırma rakamları bağımsız olarak doğrulandı mı?
Hayır. Bu makaledeki her rakam, Fable 5'in kazandığı SWE-Bench Pro sonucu da dahil olmak üzere, OpenAI'ın 9 Temmuz lansman materyallerinden satıcı tarafından bildirilmiştir. Bağımsız tekrarlamalar genellikle bir genel kullanılabilirlik sürümünden sonraki haftalar içinde ortaya çıkar. O zamana kadar, tüm bunları iddia olarak kabul edin ve kendi testinize daha yüksek ağırlık verin.
Önemli olan karşılaştırma sizin karşılaştırmanızdır
Bölünmüş karar, bir kaçış değil, bir bulgudur. OpenAI'ın kendi lansman tabloları, Sol'a ajanssal genişlik tacını, Fable 5'e ise yazılım mühendisliği tacını veriyor ve her iki şirket de haftalar içinde gerçek, kullanılabilir amiral gemileri piyasaya sürdü. Toplam liderlik tablosuna göre seçim yapmak, sonucunuzu belirleyen tek değişkeni göz ardı eder: iş yükünüzün neye benzediği.
Öyleyse testi yapın. Geçen haftaki işinizden 15 gerçek istem alın, Apidog'u indirin, her iki API'yi de ortam olarak kurun ve kendi verileriniz üzerinde görev başına kalite ve maliyeti karşılaştırın. İlk bağımsız karşılaştırma testi tekrarı yayınlanmadan önce savunulabilir bir cevabınız olacaktır.