OpenAI’nin GPT-5.1’i ile Google’ın Gemini 3 Pro’su, genel amaçlı, çok modlu yapay zekâ alanındaki süregelen yarışta kademeli ancak anlamlı adımları temsil ediyor. GPT-5.1, GPT-5 hattının bir arıtımıdır — daha doğal bir sohbet tonu için uyarlamalı akıl yürütme, basit görevlerde daha düşük gecikme ve üslup/kişilik kontrollerine odaklanır. Google’ın Gemini 3 Pro’su ise çok modlulukta sınırları zorluyor; derin akıl yürütme kipleri ve ajan iş akışları için sıkı araç entegrasyonlarıyla öne çıkıyor.
GPT-5.1 (OpenAI) ve Gemini 3 Pro Preview (Google/DeepMind), örtüşen ancak farklı ödünleşimleri hedefliyor: GPT-5.1, yeni ajan/kodlama araçları ve token/maliyet iyileştirmeleriyle daha hızlı uyarlamalı akıl yürütme, geliştirici iş akışları ve kodlama güvenilirliğine odaklanıyor; Gemini 3 Pro, aşırı çok modlu ölçek (video/ses/görüntüler + çok büyük bağlam pencereleri) ve Google’ın ürünleri ile geliştirici yığınına derin entegrasyona ağırlık veriyor.
Hangisinin “daha iyi” olduğu kullanım durumunuza bağlı: uzun belge/çok modlu ajan iş yükleri → Gemini 3 Pro; kod-öncelikli, araç-merkezli ajan iş akışları ve ayrıntılı geliştirici denetimleri → GPT-5.1. Aşağıda bunu sayılar, kıyaslamalar, maliyetler ve çalıştırılabilir örneklerle gerekçelendiriyorum.
GPT-5.1 nedir ve öne çıkan özellikleri nelerdir?
Genel bakış ve konumlandırma
GPT-5.1, OpenAI’nin GPT-5 ailesine yaptığı kademeli bir yükseltmedir, Kasım 2025’te yayımlandı. “Daha hızlı, daha sohbetvari” bir GPT-5 evrimi olarak sunulur; iki belirgin varyantı (Instant ve Thinking) ve geliştirici odaklı eklemeleri (genişletilmiş istem önbellekleme, yeni kodlama araçları (apply_patch, shell), ve görev karmaşıklığına göre “düşünme” çabasını dinamik ayarlayan geliştirilmiş uyarlamalı akıl yürütme) bulunur. Bu özellikler, ajan ve kodlama iş akışlarını daha verimli ve öngörülebilir hâle getirmek üzere tasarlanmıştır.
Temel özellikler (satıcı beyanları)
- İki varyant: GPT-5.1 Instant (daha sohbetvari, sıradan istemlerde daha hızlı) ve GPT-5.1 Thinking (karmaşık, çok adımlı görevler için daha fazla dahili “düşünme” süresi ayırır).
- Uyarlamalı akıl yürütme: model, bir sorguya ne kadar “düşünme” harcayacağına dinamik karar verir; API, geliştiricilerin gecikme ve güvenilirlik arasında seçim yapabilmesi için
reasoning_effort(örn.'none','low','medium','high') parametresini sunar. GPT-5.1 varsayılan olarak'none'(hızlı) ile gelir ancak karmaşık görevlerde çabayı artırması istenebilir. Örnek: basit bir npm list yanıtı OpenAI örneklerinde ~10s (GPT-5) iken ~2s (GPT-5.1) oldu. - Çok modlu: GPT-5.1, GPT-5’in geniş çok modlu yeteneklerini (ChatGPT iş akışlarında metin + görseller + ses + video) sürdürür ve araç tabanlı ajanlarla (örn. tarama, işlev çağrıları) daha sıkı entegrasyon sağlar.
- Kodlama iyileştirmeleri — OpenAI, SWE-bench Verified: %76,3 (GPT-5.1 yüksek) vs %72,8 (GPT-5 yüksek) ve kod düzenleme kıyaslarında diğer kazanımlar bildirmektedir.
- Güvenli ajan çalışması için yeni araçlar —
apply_patch(kod düzenlemeleri için yapısal diff’ler) veshellaracı (komut öner; entegrasyon yürütür ve çıktıları döndürür). Bunlar, modelin yinelemeli, programatik kod düzenlemesi ve sistem sorgulamasını kontrollü biçimde yapmasını mümkün kılar.
Gemini 3 Pro Preview nedir ve öne çıkan özellikleri nelerdir?
Gemini 3 Pro Preview, Google/DeepMind’in en yeni sınır modeli (önizleme Kasım 2025’te başlatıldı). Google, onu devasa bağlam kapasitesine sahip, çok güçlü bir çok modlu akıl yürütme modeli, derin ürün entegrasyonu (Search, Gemini uygulaması, Google Workspace) ve “ajanik” iş akışlarına (Antigravity IDE, ajan eserleri vb.) odaklı olarak konumlandırıyor. Model, metin, görsel, ses, video ve tüm kod depolarını ölçekli olarak işlemek üzere açıkça tasarlanmıştır.
Temel yetenekler
- Ultra geniş bağlam penceresi: Gemini 3 Pro, 1.000.000 token’a kadar bağlam (girdi) ve birçok yayımlanmış belgede 64K token’a kadar metin çıktısını destekler — bu, çok saatlik video dökümlerini, kod tabanlarını veya uzun hukuki belgeleri içermek gibi kullanım durumları için niteliksel bir sıçramadır.
- Çok modlu derinlik: Çok modlu kıyaslarda (görsel/video anlama, MMMU-Pro, örn. %81 MMMU-Pro, %87,6 Video-MMMU, yüksek GPQA ve bilimsel akıl yürütme skorları) son teknoloji performans; API dokümanlarında görüntü/video kare belirteçlemesi ve video kare bütçeleri için özelleştirilmiş işleme; aynı istemde birinci sınıf girdiler: metin, görsel, ses, video.
- Geliştirici araçları ve ajanlar: Google, Antigravity (ajan-öncelikli IDE), Gemini CLI güncellemeleri ve Vertex AI, GitHub Copilot önizlemesi ve AI Studio genelinde entegrasyon başlattı — bu da ajanik geliştirici iş akışlarına güçlü desteği gösteriyor. Eserler, orkestrasyonlu ajanlar ve ajan günlükleme özellikleri benzersiz ürün eklemeleridir.
Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 — hızlı karşılaştırma tablosu
| Öznitelik | GPT-5.1 (OpenAI) | Gemini 3 Pro Preview (Google / DeepMind) |
|---|---|---|
| Model ailesi / varyantlar | Gemini 3 ailesi — gemini-3-pro-preview artı “Deep Think” kipi (daha yüksek akıl yürütme kipi). | GPT-5 serisi: GPT-5.1 Instant (sohbetvari), GPT-5.1 Thinking (ileri akıl yürütme); API adları: gpt-5.1-chat-latest ve gpt-5.1 |
| Bağlam penceresi (girdi) | 128.000 token (API model dokümanı: gpt-5.1-chat-latest); (bazı ChatGPT Thinking varyantlarında ~196k’e kadar raporlar var). | 1.048.576 token (≈1.048.576 / “1M”) girdi |
| Çıktı / azami yanıt token’ı | En fazla 16834 çıktı token’ı | 65.536 token azami çıktı |
| Çok modluluk (desteklenen girdiler) | Metin, görseller, ses, video; programatik ajanik çalışma için OpenAI araç ekosistemine sıkı entegrasyon. (Öne çıkanlar: araçlar + uyarlamalı akıl yürütme.) | Yerel çok modlu: metin, görsel, ses, video, PDF / büyük dosya alma birinci sınıf kipler; uzun bağlam boyunca eşzamanlı çok modlu akıl yürütme için tasarlandı. |
| API araçları / ajan özellikleri | Araç desteği olan Responses API (örn. apply_patch, shell), reasoning_effort parametresi, genişletilmiş istem önbellekleme seçenekleri. Kod-düzenleme ajanları için iyi ergonomi. | Gemini API / Vertex AI ile: işlev çağırma, dosya arama, önbellekleme, kod yürütme, dayandırma entegrasyonları (Maps/Search) ve uzun bağlam iş akışları için Vertex araçları. Toplu API ve önbellek destekli. |
| Fiyat — istem/girdi (1M token başına) | $1,25 / 1M girdi token’ı (gpt-5.1). Önbelleklenmiş girdi indirimli (katmanlara bakınız). | Yayımlanmış önizleme/örnek fiyat tabloları: ~$2,00 / 1M (≤200k bağlam) ve $4,00 / 1M (>200k bağlam) girdi için. |
| Fiyat — çıktı (1M token başına) | $10,00 / 1M çıktı token’ı (gpt-5.1 resmi tablo). | Örnek yayımlanmış katmanlar: $12,00 / 1M (≤200k) ve $18,00 / 1M (>200k) bazı önizleme fiyat referanslarında. |
Nasıl karşılaşıyorlar — mimari ve yetenekler?
Mimari: yoğun akıl yürütme vs seyrek MoE
OpenAI (GPT-5.1): OpenAI, ham parametre sayılarını yayınlamak yerine, görevin zorluğuna bağlı olarak token başına daha fazla ya da daha az hesaplama yapmayı sağlayan eğitim değişikliklerini vurgular ve buna uyarlamalı akıl yürütme der. OpenAI, modelin “akıl yürütme politikası”na ve modeli ajan gibi güvenilir şekilde çalıştıran araçlara odaklanır.
Gemini 3 Pro: Seyrek MoE teknikleri ve çıkarımda seyrek etkinleşme ile çok büyük kapasiteye olanak veren mühendislik — Gemini 3 Pro’nun 1M token bağlamı pratik kalacak şekilde ölçekleyebilmesinin bir açıklaması. Seyrek MoE, çok çeşitli görevler için çok büyük kapasiteye ihtiyaç duyduğunuzda ve ortalama çıkarım maliyetini azaltmak istediğinizde başarılıdır.
Model felsefesi ve “düşünme”
OpenAI (GPT-5.1): Modelin yanıtlamadan önce daha çok düşünmesi gerekip gerekmediğine özel olarak karar verdiği uyarlamalı akıl yürütmeyi öne çıkarır. Yayın ayrıca modelleri sohbet odaklı ve düşünme odaklı olarak ikiye ayırır; böylece sistem kullanıcı ihtiyaçlarına otomatik uyum sağlar. Bu “çift hatlı” bir yaklaşımdır: yaygın görevlerde çevik kalırken, karmaşık görevlerde ekstra çaba ayırır.
Google (Gemini 3 Pro): Derin akıl yürütme + çok modlu dayandırmayı, model içindeki “düşünme” süreçlerine açık destek, yapılandırılmış araç çıktıları, arama dayandırma ve kod yürütmeyi içeren bir araç ekosistemiyle vurgular. Google’ın mesajı, modelin ve araçların birlikte, ölçekli ve güvenilir adım adım çözümler üretmeye ayarlandığıdır.
Özet: felsefi olarak yakınsıyorlar — her ikisi de “düşünme” davranışı sunuyor — ancak OpenAI, varyant odaklı UX + önbelleğe odaklanırken, Google, sıkı entegre edilmiş çok modlu + ajanik yığını vurguluyor ve bunu desteklemek için kıyaslamalar paylaşıyor.
Bağlam pencereleri ve G/Ç sınırları (pratik etkisi)
- Gemini 3 Pro: girdi 1.048.576 token, çıktı 65.536 token (Vertex AI model kartı). Bu, çok büyük belgelerle çalışırken en net avantaj.
- **GPT-5.1:**GPT-5.1 Thinking, ChatGPT’de o varyant için 196k token bağlam sınırına sahiptir (sürüm notları); diğer GPT-5 varyantlarının farklı sınırları olabilir — OpenAI, şu aşamada 1M tokene itmek yerine önbellekleme ve “reasoning_effort”a ağırlık veriyor.
Özet: tek bir istemde tüm büyük bir kod deposunu veya uzun bir kitabı yüklemeniz gerekiyorsa, Gemini 3 Pro’nun yayımlanmış 1M penceresi önizlemede belirgin bir avantaj. OpenAI’nin genişletilmiş istem önbelleği, tek dev bir bağlam yerine oturumlar arası sürekliliği hedefler.
Araçlar, ajan çerçeveleri ve ekosistem
- OpenAI:
apply_patch+shellve diğer araçlar kod düzenleme ve güvenli yinelemeye odaklı; güçlü ekosistem entegrasyonları (üçüncü taraf kodlama asistanları, VS Code eklentileri vb.). - Google: Gemini SDK’ları, yapılandırılmış çıktılar, Google Search ile dayandırma, kod yürütme ve Antigravity (birden çok ajanı yöneten IDE) ile güçlü, çok ajanlı orkestrasyon hikâyesi. Google ayrıca dayandırılmış arama ve ajan şeffaflığı için yerleşik doğrulayıcı benzeri eserler sunar.
Özet: her ikisi de birinci sınıf ajan desteği sunuyor. Google’ın yaklaşımı, ajan orkestrasyonunu (Antigravity, Search dayandırma) ürün özelliklerine daha görünür şekilde paketlerken; OpenAI, benzer akışları sağlamak için geliştirici araç ilkel yapılarına ve önbelleğe odaklanıyor.
Kıyaslamalar ne diyor — kim daha hızlı, daha doğru?
Kıyaslamalar ve performans
Gemini 3 Pro, çok modlu, görsel ve uzun bağlam akıl yürütmede önde gelirken, GPT-5.1 kodlama (SWE-bench) üzerinde son derece rekabetçi kalır ve basit metinsel görevlerde daha hızlı/uyarlamalı akıl yürütmeyi vurgular.
| Kıyaslama (test) | Gemini 3 Pro (raporlanan) | GPT-5.1 (raporlanan) |
|---|---|---|
| Humanity’s Last Exam (araçsız) | %37,5 (arama+yürütme ile: %45,8) | %26,5 |
| ARC-AGI-2 (görsel akıl yürütme, ARC Prize Doğr.) | %31,1 | %17,6 |
| GPQA Diamond (bilimsel S&A) | %91,9 | %88,1 |
| AIME 2025 (matematik, araçsız / kod yürütme ile) | %95,0 (%100 yürütme ile) | %94,0 |
| LiveCodeBench Pro (algoritmik kodlama Elo) | 2.439 | 2.243 |
| SWE-Bench Verified (repo hata düzeltme) | %76,2 | %76,3 (GPT-5.1 %76,3 bildirdi) |
| MMMU-Pro (çok modlu anlama) | %81,0 | %76,0 |
| MMMLU (çok dilli S&A) | %91,8 | %91,0 |
| MRCR v2 (uzun bağlam getirimi) — 128k ort. | %77,0 | %61,6 |
Gemini 3 Pro avantajları:
- Çok modluluk ve görsel akıl yürütme testlerinde büyük kazanımlar (ARC-AGI-2, MMMU-Pro). Bu, Google’ın yerel çok modluluğa ve çok büyük bağlam penceresine yaptığı vurguyla uyumludur.
- Güçlü uzun bağlam getirimi/hatırlama (MRCR v2 / 128k) ve bazı algoritmik kodlama Elo kıyaslarında üst düzey skorlar.
GPT-5.1 avantajları“
- Kodlama/mühendislik iş akışları: GPT-5.1, uyarlamalı akıl yürütme ve hız iyileştirmeleri (basit görevlerde daha hızlı, zor görevlerde daha ölçülü düşünme) vurgular ve yayımlanan sayılarda SWE-Bench Verified’da başa baş ya da az farkla önde görünür (%76,3 bildirildi). OpenAI, gecikme/verimlilik iyileştirmelerini (uyarlamalı akıl yürütme, istem önbellekleme) öne çıkarır.
- GPT-5.1, birçok sohbet/kod iş akışında daha düşük gecikme / geliştirici ergonomisine konumlanır (OpenAI dokümanları genişletilmiş istem önbellekleme ve uyarlamalı akıl yürütmeyi vurgular).
Gecikme / aktarım hızı ödünleşimleri
- GPT-5.1, basit görevlerde gecikme için optimize edilmiştir (Instant) ve zor görevlerde düşünme bütçesini ölçekler — bu, birçok uygulamada token faturalarını ve algılanan gecikmeyi azaltabilir.
- Gemini 3 Pro, aktarım ve çok modlu bağlam için optimize edilmiştir — tek seferde aşırı bağlam boyutları kullanıldığında ufak tefek gecikme iyileştirmelerine daha az odaklanabilir, fakat tek atışta devasa girdileri ele almak üzere tasarlanmıştır.
Özet: satıcı yayınlı sayılar ve erken üçüncü taraf raporlara göre, **Gemini 3 Pro halihazırda birçok standartlaştırılmış çok modlulu kıyaslamada daha üstün ham skorlar iddia ediyor**, buna karşın *GPT-5.1, rafine davranış, geliştirici araçları ve oturum sürekliliğine odaklanıyor* — ikisi de örtüşen ama biraz farklı geliştirici iş akışlarına göre optimize edilmiş durumda.
Çok modlu yetenekleri nasıl karşılaştırılır?
Desteklenen giriş türleri
- GPT-5.1: ChatGPT ve API iş akışlarında metin, görsel, ses ve video girişlerini destekler; GPT-5.1’in yeniliği, çok modlu girdileri uyarlamalı akıl yürütme ve araç kullanımıyla birleştirme biçimindedir (örn. bir ekran görüntüsü veya video ile bağlantılı kodu düzenlerken daha iyi patch/apply semantiği). Bu, akıl yürütme + araç özerkliği + çok modluluğun gerektiği yerlerde GPT-5.1’i cazip kılar.
- Gemini 3 Pro: Metin, görsel, video, ses, PDF’ler ve kod depolarını alabilen bir çok modlu akıl yürütme motoru olarak tasarlanmıştır — ve bunu destekleyen Video-MMMU ve diğer çok modlu kıyaslama sayılarını yayınlar. Google, video ve ekran anlama iyileştirmelerini (ScreenSpot-Pro) vurgular.
Pratik farklar
- Video anlama: Google, açık Video-MMMU sayıları yayımladı ve gözle görülür iyileşmeler gösterdi; ürününüz uzun video veya ekran kayıtlarını akıl yürütme/ajanlar için içeri alıyorsa, Gemini bu yeteneği öne çıkarır.
- Ajanik çok modluluk (ekran + araçlar): Gemini’nin ScreenSpot-Pro iyileştirmeleri ve Antigravity ajan orkestrasyonu, bir IDE, tarayıcı ve yerel araçlarla canlı etkileşen çoklu ajan akışları için sunulur. OpenAI, ajanik iş akışlarını ağırlıkla araçlar (apply_patch, shell) ve önbellekleme yoluyla ele alır, paketlenmiş çok ajanlı bir IDE sunmadan.
Özet: her ikisi de güçlü çok modlu modeller; Gemini 3 Pro’nun yayımlanmış sayıları, özellikle video ve ekran anlamada, bir dizi çok modlu kıyaslamada lider olduğunu gösteriyor. GPT-5.1 hâlâ geniş çok modlu bir modeldir ve geliştirici entegrasyonu, güvenlik ve etkileşimli ajan akışlarını vurgular.
API erişimi ve fiyatlandırma nasıl karşılaştırılır?
API modelleri ve adları
- OpenAI:
gpt-5.1,gpt-5.1-chat-latest,gpt-5.1-codex,gpt-5.1-codex-mini. Araçlar ve akıl yürütme parametreleri Responses API’da mevcuttur (tools array, reasoning_effort, prompt_cache_retention). - Google / Gemini: Gemini API / Vertex AI üzerinden erişilebilir (Gemini modeller sayfasında
gemini-3-pro-preview) ve yeni Google Gen AI SDK’ları (Python/JS) ile Firebase AI Logic üzerinden.
Fiyatlandırma
- GPT-5.1 (OpenAI resmi): Girdi $1,25 / 1M token; Önbellekli girdi $0,125 / 1M; Çıktı $10,00 / 1M token. (Sınır model fiyatlandırma tablosu.)
- Gemini 3 Pro Preview (Google): Standart ücretli katman örneği: Girdi $2,00 / 1M token (≤200k) veya $4,00 / 1M token (>200k); Çıktı $12,00 / 1M token (≤200k) veya $18,00 / 1M token (>200k).
CometAPI, çeşitli satıcılardan modelleri toplayan üçüncü taraf bir platformdur ve artık Gemini 3 Pro Preview API’sini ve GPT-5.1 API’sini entegre etmiştir. Ayrıca, entegre API resmi fiyatın %20’si düzeyinde fiyatlandırılmıştır:
| Gemini 3 Pro Preview | GPT-5.1 | |
| Girdi Tokenları | $1,60 | $1,00 |
| Çıktı Tokenları | $9,60 | $8,00 |
Maliyet etkisi: yüksek hacimli ancak küçük bağlamlı token iş yükleri (kısa istemler, küçük yanıtlar) için, OpenAI’nin GPT-5.1’i genelde Gemini 3 Pro Preview’dan çıktı token’ı başına daha ucuzdur. Çok büyük bağlamlı iş yükleri (çok sayıda token içe almak) için, Gemini’nin toplu/belirli ücretsiz katman/uzun bağlam ekonomisi ve ürün entegrasyonları mantıklı olabilir — ancak token hacimlerinizi ve dayandırma çağrılarınızı hesaba katarak hesap yapın.
Hangi kullanım senaryosu için hangisi daha iyi?
Şunlar için GPT-5.1’i seçin:
- Geliştirici araç ilkel yapılarına (apply_patch/shell) ve mevcut OpenAI ajan iş akışlarına (ChatGPT, Atlas browser, agent mode) sıkı entegrasyona değer veriyorsanız. GPT-5.1’in varyantları ve uyarlamalı akıl yürütmesi, sohbet deneyimi ve geliştirici verimliliği için ayarlanmıştır.
- Çok turlu ajanlarda maliyet/gecikmeyi azaltmak için genişletilmiş istem önbelleği istiyorsanız.
- OpenAI ekosistemine (mevcut ince ayarlı modeller, ChatGPT entegrasyonları, Azure/OpenAI ortaklıkları) ihtiyaç duyuyorsanız.
Şunlar için Gemini 3 Pro Preview’ı seçin:
- Tek istemde çok büyük bağlam işleme (1M token) gereksiniminiz varsa; tüm kod tabanlarını, hukuki belgeleri veya çok dosyalı veri kümelerini tek bir oturuma yüklemek istiyorsanız.
- İş yükünüz video + ekran + çok modlu ağırlıklıysa (video anlama/ekran ayrıştırma/ajanik IDE etkileşimleri) ve şu anda satıcı testleri bu kıyaslarda liderliği gösteriyorsa.
- Google merkezli entegrasyonu (Vertex AI, Google Search dayandırma, Antigravity ajan IDE) tercih ediyorsanız.
Sonuç
Hem GPT-5.1 hem de Gemini 3 Pro son teknoloji seviyesinde, ancak farklı ödünleşimleri vurguluyor: GPT-5.1, uyarlamalı akıl yürütme, kodlama güvenilirliği, geliştirici araçları ve maliyet etkin çıktılara odaklanır; Gemini 3 Pro, ölçek (1M token bağlam), yerel çok modluluk ve derin ürün dayandırmasına odaklanır. Güçlerini iş yükünüzle eşleştirerek karar verin: uzun, çok modlu, tek atış içe alım → Gemini; yinelemeli kod/ajan iş akışları, çıktılar için daha ucuz token üretimi → GPT-5.1.
Geliştiriciler, CometAPI üzerinden Gemini 3 Pro Preview API ve GPT-5.1 API’ye erişebilir. Başlamak için, Playground’da CometAPI’nin model yeteneklerini keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için Continue API rehberine bakın. Erişimden önce, lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. CometAPI, entegrasyonu kolaylaştırmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.
Hazır mısınız?→ CometAPI’ye bugün kaydolun!
Daha fazla ipucu, rehber ve yapay zekâ haberleri için bizi VK, X ve Discord üzerinden takip edin!