GPT-5.2 ve Gemini 3 Pro: 2026'da hangisi daha iyi?

15 Aralık 2025 tarihi itibarıyla kamuya açık veriler, Google’ın Gemini 3 Pro (önizleme) ve OpenAI’nin GPT-5.2 modellerinin akıl yürütme, çok kipli (multimodal) yetenekler ve uzun bağlamlı çalışmalar alanında yeni sınırlar belirlediğini gösteriyor — ancak farklı mühendislik yolları izliyorlar (Gemini → seyrek MoE + çok büyük bağlam; GPT-5.2 → yoğun/“yönlendirmeli” tasarımlar, sıkıştırma ve x-high akıl yürütme kipleri) ve bu nedenle de zirve benchmark zaferleri ile mühendislik öngörülebilirliği, araç zinciri ve ekosistem arasında farklı dengeler kuruyorlar. “Hangisi daha iyi?” sorusunun yanıtı temel ihtiyacınıza bağlı: aşırı-uzun bağlam, multimodal ajan uygulamaları için Gemini 3 Pro; stabil kurumsal geliştirici araçları, öngörülebilir maliyetler ve anında API erişimi için GPT-5.2 daha uygundur.

GPT-5.2 nedir ve başlıca özellikleri nelerdir?

GPT-5.2, OpenAI’nin 11 Aralık 2025’te GPT-5 ailesi kapsamında yayımladığı sürümdür (varyantlar: Instant, Thinking, Pro). Şirketin “profesyonel bilgi çalışması” için en yetkin modeli olarak konumlanır — e-tablolar, sunumlar, uzun bağlam akıl yürütme, araç çağırma, kod üretimi ve görsel görevler için optimize edilmiştir. OpenAI, GPT-5.2’yi ücretli ChatGPT kullanıcılarına ve OpenAI API’si (Responses API / Chat Completions) üzerinden gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest ve gpt-5.2-pro gibi model adlarıyla kullanıma sunmuştur.

Model varyantları ve amaçlanan kullanım

• gpt-5.2 / GPT-5.2 (Thinking) — karmaşık, çok adımlı akıl yürütme için en iyisi (Responses API’de kullanılan varsayılan “Thinking” ailesi varyantı).
• gpt-5.2-chat-latest / Instant — günlük asistan ve sohbet kullanımı için daha düşük gecikme.
• gpt-5.2-pro / Pro — en zorlu problemler için en yüksek doğruluk/güvenilirlik (ekstra hesaplama, reasoning_effort: "xhigh" desteği).

Temel teknik özellikler (kullanıcıya yönelik)

• Görme ve multimodal iyileştirmeler — görüntülerde daha iyi mekansal akıl yürütme ve kod araçlarıyla (Python aracı) eşleştirildiğinde gelişmiş video anlama; kısa kod parçacıklarını çalıştırmaya yönelik code-interpreter tarzı araç desteği.
• Yapılandırılabilir akıl yürütme düzeyi (reasoning_effort: none|minimal|low|medium|high|xhigh) ile gecikme/maliyet ve derinlik arasında denge kurma. xhigh, GPT-5.2 için yenidir (ve Pro’da desteklenir).
• Geliştirilmiş uzun bağlam işleme ve sıkıştırma özellikleri sayesinde yüz binlerce token boyunca akıl yürütme (OpenAI, MRCRv2 / uzun bağlam metriklerinde güçlü sonuçlar raporluyor).
• Gelişmiş araç çağırma ve ajansal iş akışları — daha güçlü çok-tur koordinasyon, tek bir “mega-ajan” mimarisi içinde araçların daha iyi orkestrasyonu (OpenAI, Tau2-bench araç performansını öne çıkarıyor).

Gemini 3 Pro Preview nedir?

Gemini 3 Pro Preview, Kasım 2025’te daha geniş Gemini 3 ailesinin parçası olarak yayımlanan, Google’ın en gelişmiş üretken yapay zekâ modelidir. Model, multimodal anlama vurgusuyla tasarlanmıştır — metin, görüntü, video ve sesi kavrayıp sentezleyebilir — ve kapsamlı belgeler veya kod tabanlarını işlemek için büyük bir bağlam penceresine (~1 milyon token) sahiptir.

Google, Gemini 3 Pro’yu akıl yürütme derinliği ve nüansında son teknoloji olarak konumlandırır ve Google AI Studio, Vertex AI ve Google Antigravity gibi ajan geliştirme platformları dahil olmak üzere birçok geliştirici ve kurumsal aracın çekirdek motoru olarak sunar.

Şu anda Gemini 3 Pro bir önizleme aşamasındadır — bu, işlevsellik ve erişimin hâlâ genişlemekte olduğu anlamına gelir; ancak model, mantık, multimodal kavrayış ve ajansal iş akışlarında halihazırda yüksek derecelendirmelere sahiptir.

Temel teknik ve ürün özellikleri

• Bağlam penceresi: Gemini 3 Pro Preview, tek bir istekte son derece büyük belgeleri, kitapları veya video dökümlerini almayı pratik kılan 1.000.000 token giriş bağlam penceresini (ve 64k token çıkışlarını) destekler.
• API özellikleri: Gecikme ve akıl yürütme derinliği arasında denge için thinking_level parametresi (low/high); multimodal kesinliği ve token kullanımını kontrol için media_resolution ayarları; arama temellendirme, dosya/URL bağlamı, kod yürütme ve fonksiyon çağırma desteklenir. Thought signatures ve bağlam önbellekleme, çoklu çağrılı iş akışlarında durumu korumaya yardımcı olur.
• Deep Think modu / yüksek akıl yürütme: “Deep Think” seçeneği, zorlu benchmark’larda puanları yükseltmek için ekstra bir akıl yürütme geçişi sunar. Google, Deep Think’i karmaşık problemler için ayrı bir yüksek-performans yolu olarak yayımlar.
• Doğal multimodal destek: Arama ve ürün entegrasyonları için sıkı temellendirme ile metin, görüntü, ses ve video girdileri (Video-MMMU skorları ve diğer multimodal benchmark’lar vurgulanır).

Hızlı önizleme — GPT-5.2 ve Gemini 3 Pro

En önemli gerçekleri içeren kompakt karşılaştırma tablosu (kaynaklar belirtilmiştir).

---

GPT-5.2 ve Gemini 3 Pro mimari olarak nasıl karşılaştırılır?

Çekirdek mimari

• Benchmark’lar / gerçek iş değerlendirmeleri: GPT-5.2 Thinking, GDPval’de (44 meslekten bilgi işi değerlendirmesi) %70,9 kazanım/beraberlik elde etti ve önceki GPT-5 varyantlarına kıyasla mühendislik ve matematik benchmark’larında büyük artış sağladı. Kodlamada (SWE-Bench Pro) ve alan bilimi Soru-Cevap (GPQA Diamond) performansında önemli iyileşmeler.
• Araçlar ve ajanlar: Araç çağırma, Python yürütme ve ajansal iş akışları (belge arama, dosya analizi, veri bilimi ajanları) için güçlü yerleşik destek. Bazı GDPval görevlerinde insan uzmanlara kıyasla 11 kat hız / <%1 maliyet (potansiyel ekonomik değerin ölçümü, %70,9 vs. önceki ~%38,8) ve e-tablo modellemede somut kazanımlar (ör. GPT-5.1’e göre bir junior yatırım bankacılığı görevinde +%9,3).
• Gemini 3 Pro: Seyrek Uzman Karışımı Transformer (Sparse Mixture-of-Experts, MoE). Model, token başına küçük bir uzman kümesini etkinleştirerek, token başına hesaplama altlineer kalırken son derece büyük toplam parametre kapasitesi sağlar. Google, performans profilindeki iyileşmenin temel etkenlerinden birinin Seyrek MoE tasarımı olduğunu model kartında belirtmektedir. Bu mimari, çıkarım maliyetini doğrusal artırmadan model kapasitesini çok daha yukarılara taşımayı mümkün kılar.
• GPT-5.2 (OpenAI): OpenAI, GPT-5 ailesinde Transformer tabanlı mimarileri yönlendirme/sıkıştırma stratejileriyle sürdürür (bir “yönlendirici”, Instant vs Thinking gibi farklı kipleri tetikler — şirket, uzun bağlam için sıkıştırma ve token yönetimi tekniklerini belgelendirir). GPT-5.2, klasik ölçekte seyrek-MoE duyurmaktan ziyade “yanıtlamadan önce düşünme” ve uzun ufuklu görevler için sıkıştırmaya vurgu yapar.

Mimarilerin sonuçları

• Gecikme ve maliyet dengeleri: Gemini 3 Pro gibi MoE modelleri, yalnızca bir alt uzman kümesi çalıştığından birçok görevde token başına daha yüksek zirve yetenek sunarken çıkarım maliyetini düşük tutabilir. Ancak sunum ve zamanlama tarafında karmaşıklık katabilir (soğuk başlatma, uzman dengeleme, IO). GPT-5.2’nin yaklaşımı (yoğun/yönlendirmeli ve sıkıştırmalı) özellikle Responses, Realtime, Assistants ve toplu API’ler gibi yerleşik OpenAI araçlarıyla bütünleştiğinde öngörülebilir gecikme ve geliştirici ergonomisini tercih eder.
• Uzun bağlamda ölçekleme: Gemini’nin 1M girdi token yeteneği, aşırı uzun belgeleri ve multimodal akışları yerel olarak beslemenize olanak tanır. GPT-5.2’nin ~400k birleşik bağlamı (girdi+çıktı) hâlâ çok büyük olup çoğu kurumsal ihtiyacı karşılar; ancak Gemini’nin 1M belirtimine göre daha küçüktür. Çok büyük derlemeler veya saatlerce süren video dökümleri için Gemini’nin değeri belirgin bir teknik avantaj sağlar.

Araçlar, ajanlar ve multimodal altyapı

• OpenAI: araç çağırma, Python yürütme, “Pro” akıl yürütme kipleri ve ücretli ajan ekosistemleri (ChatGPT Agents / kurumsal araç entegrasyonları) için derin entegrasyon. Kod merkezli iş akışlarına ve çıktı olarak e-tablolar / slaytlar üretimine güçlü odak.
• Google / Gemini: Google Arama’ya (opsiyonel ücretli özellik) yerleşik temellendirme, kod yürütme, URL ve dosya bağlamı, ve görsel fidelite karşılığında token kullanımını ayarlamak için açık medya çözünürlük kontrolleri. API, maliyet/gecikme/kaliteyi ayarlamak için thinking_level ve diğer ayarları sunar.

Benchmark sayıları nasıl karşılaştırılıyor

Bağlam pencereleri ve token işleme

• Gemini 3 Pro Preview: 1.000.000 girdi token / 64k çıktı token (Pro önizleme model kartı). Bilgi kesimi: Ocak 2025 (Google).
• GPT-5.2: OpenAI, güçlü uzun bağlam performansı (4k–256k iğne görevlerinde MRCRv2 skorları; birçok ayarda %85–95 aralıkları) sergiler ve sıkıştırma özelliklerini kullanır; OpenAI’nin kamuya açık bağlam örnekleri, çok büyük bağlamlarda dahi sağlam performansa işaret eder; ancak OpenAI, varyanta özgü pencereler listeler (ve tek bir 1M sayısı belirtmektense sıkıştırmayı vurgular). API kullanımı için model adları gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro.

Akıl yürütme ve ajansal benchmark’lar

• OpenAI (seçilmiş): Tau2-bench Telecom %98,7 (GPT-5.2 Thinking), çok adımlı araç kullanımı ve ajansal görevlerde güçlü kazanımlar (OpenAI, çoklu ajan sistemlerini “mega-ajan” içinde birleştirmeyi vurgular). GPQA Diamond ve ARC-AGI, GPT-5.1’e göre kademeli artışlar gösterdi.
• Google (seçilmiş): Gemini 3 Pro: LMArena 1501 Elo, MMMU-Pro %81, Video-MMMU %87,6, yüksek GPQA ve Humanity’s Last Exam skorları; Google ayrıca ajansal örneklerle uzun ufuklu planlamada güçlü performans sergiler.

Araçlar ve ajanlar:

GPT-5.2: Araç çağırma, Python yürütme ve ajansal iş akışları (belge arama, dosya analizi, veri bilimi ajanları) için güçlü yerleşik destek. Bazı GDPval görevlerinde insan uzmanlara kıyasla 11 kat hız / <%1 maliyet (potansiyel ekonomik değerin ölçümü , %70,9 vs. önceki ~%38,8) ve e-tablo modellemede somut kazanımlar (ör. GPT-5.1’e göre bir junior yatırım bankacılığı görevinde +%9,3).

Yorum: benchmark’lar tamamlayıcıdır — OpenAI, GPT-5.2’nin e-tablolar, slaytlar ve uzun ajansal diziler gibi üretim görevlerinde üstün olduğunu gösteren gerçek dünya bilgi işi benchmark’larını (GDPval) vurgular. Google ise son derece büyük tek isteklere yönelik bağlam pencereleri ve ham akıl yürütme lider tablolarına odaklanır. Hangisinin daha önemli olduğu iş yükünüze bağlıdır: ajansal, uzun-belge kurumsal hatlar GPT-5.2’nin kanıtlanmış GDPval performansını; devasa ham bağlam alımı (ör. tek geçişte tüm video derlemeleri / tam kitaplar) ise Gemini’nin 1M girdi penceresini tercih eder.

Multimodal yetenekler nasıl karşılaştırılır?

Girdiler ve çıktılar

• Gemini 3 Pro Preview: metin, görüntü, video, ses, PDF girdilerini ve metin çıktıları destekler; Google, multimodal işler için maliyet-fidelite dengesini ayarlamak adına ayrıntılı media_resolution kontrolleri ve akıl yürütme derinliği için thinking_level parametresi sunar. Çıkış token sınırı 64k; girdi 1M tokene kadar.
• GPT-5.2: zengin görsel ve multimodal iş akışlarını destekler; OpenAI, geliştirilmiş mekansal akıl yürütmeyi (görüntü bileşenlerinde sınırlayıcı kutu etiketleri), video kavrayışını (Video MMMU skorları) ve araç destekli görmeyi (görsel görevlerde Python aracı skorları iyileştirir) vurgular. GPT-5.2, karmaşık görsel + kod görevlerinin önemli ölçüde araç desteğinden (Python kod yürütme) yararlandığını belirtir.

Pratik farklar

İncelik vs. kapsam: Gemini, geliştiricilerin her medya türüne göre ticaretleri ayarlamasına yönelik bir dizi multimodal düğme (media_resolution, thinking_level) açığa çıkarır. GPT-5.2 ise görme, kod ve veri dönüşümü görevlerini birleştirmek için entegre araç kullanımı (döngü içinde Python çalıştırma) üzerinde durur. Kullanım durumunuz yoğun video + görüntü analizi ve son derece büyük bağlamlar gerektiriyorsa, Gemini’nin 1M bağlam iddiası ikna edicidir; iş akışlarınız döngü içinde kod yürütmeyi gerektiriyorsa (veri dönüşümleri, e-tablo üretimi), GPT-5.2’nin kod araçları ve ajan dostu yapısı daha elverişli olabilir.

API erişimi, SDK’lar ve fiyatlandırma nasıl?

OpenAI GPT-5.2 (API ve fiyatlandırma)

• API: Responses API / Chat Completions üzerinden gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro. Yerleşik SDK’lar (Python/JS), yönergeler ve olgun bir ekosistem.
• Fiyatlandırma (kamuya açık): 1M girdi token için 1,75** ve **1M çıktı token için 14; önbelleğe alınan girdiler için indirimler (önbelleklenmiş girdilerde %90) tekrar eden verilerde etkin maliyeti düşürür. OpenAI, token verimliliğini vurgular (token başına fiyat daha yüksek olsa da bir kalite eşiğine ulaşma toplam maliyeti daha düşük olabilir).

Gemini 3 Pro Preview (API ve fiyatlandırma)

• API: Google GenAI SDK ve Vertex AI/GenerativeLanguage uç noktaları üzerinden gemini-3-pro-preview. Yeni parametreler (thinking_level, media_resolution) ve Google temellendirmeleri ve araçlarıyla entegrasyon.
• Fiyatlandırma (kamu önizlemesi): Yaklaşık 1M girdi token için 2** ve **1M çıktı token için 12 (200k token altı önizleme kademeleri için); Arama temellendirme, Haritalar veya diğer Google hizmetleri için ek ücretler geçerli olabilir (Arama temellendirme faturalaması 5 Ocak 2026’da başlar).

CometAPI ile GPT-5.2 ve Gemini 3’ü birlikte kullanın

CometAPI bir geçit/toplayıcı API’dir: birden çok sağlayıcıdan gelen yüzlerce modele (LLM’ler, görüntü/video modelleri, gömme modelleri vb.) tek bir OpenAI tarzı REST API uç noktasıyla birleşik erişim sağlar. Birçok sağlayıcı SDK’sını entegre etmek yerine, CometAPI, tanıdık OpenAI formatındaki uç noktaları (chat/completions/embeddings/images) çağırırken perde arkasında model veya sağlayıcı değiştirmenize olanak tanımayı amaçlar.

Geliştiriciler, CometAPI aracılığıyla iki farklı şirketin amiral gemisi modellerini aynı anda, sağlayıcı değiştirmeden kullanabilir ve API fiyatları genellikle daha uygundur, çoğu zaman %20 indirimlidir.

Örnek: hızlı API parçacıkları (kopyala-yapıştır ve dene)

Aşağıda çalıştırabileceğiniz en küçük örnekler yer alıyor. Sağlayıcıların yayımladıkları hızlı başlangıçları (OpenAI Responses API + Google GenAI istemcisi) yansıtır. $OPENAI_API_KEY / $GEMINI_API_KEY değerlerini anahtarlarınızla değiştirin.

GPT-5.2 — Python (OpenAI Responses API, derin problemler için akıl yürütme xhigh olarak ayarlanmış)

# Python (requires openai SDK that supports responses API)from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY")​resp = client.responses.create(    model="gpt-5.2-pro",           # gpt-5.2 or gpt-5.2-pro    input="Summarize this 50k token company report and output a 10-slide presentation outline with speaker notes.",    reasoning={"effort": "xhigh"},  # deeper reasoning    max_output_tokens=4000)​print(resp.output_text)  # or inspect resp to get structured outputs / tokens

Notlar: reasoning.effort, maliyet ile derinlik arasında denge kurmanızı sağlar. Anlık sohbet tarzı için gpt-5.2-chat-latest kullanın. OpenAI dokümanlarında responses.create örnekleri bulunur.

GPT-5.2 — curl (basit)

curl https://api.openai.com/v1/responses \  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "gpt-5.2",    "input": "Write a Python function that converts a PDF with tables into a normalized CSV with typed columns.",    "reasoning": {"effort":"high"}  }'

(JSON içinde output_text veya yapılandırılmış çıktıları inceleyin.)

---

Gemini 3 Pro Preview — Python (Google GenAI istemcisi)

# Python (google genai client) — example from Google docsfrom google import genaiclient = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")​response = client.models.generate_content(    model="gemini-3-pro-preview",    contents="Find the race condition in this multi-threaded C++ snippet: <paste code here>",    config={        "thinkingConfig": {"thinking_level": "high"}    })print(response.text)

Notlar: thinking_level, modelin dahili muhakemesini kontrol eder; görüntüler/videolar için media_resolution ayarlanabilir. REST ve JS örnekleri Google’ın Gemini geliştirici rehberinde.

Gemini 3 Pro — curl (REST)

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent" \  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -X POST \  -d '{    "contents": [{       "parts": [{"text": "Explain the race condition in this C++ code: ..."}]    }],    "generationConfig": {"thinkingConfig": {"thinkingLevel": "high"}}  }'

Google’ın dokümanlarında multimodal örnekler (görüntü satır içi verisi, media_resolution) yer alır.

Hangi model “daha iyi” — pratik rehber

Tek beden herkese uymaz; bunun yerine kullanım durumu ve kısıtlara göre seçim yapın. Aşağıda kısa bir karar matrisi yer alır.

Şunlar için GPT-5.2 seçin:

• Programatik veri hatları, e-tablo üretimi veya ajansal kod iş akışları için kod yürütme araçlarıyla sıkı entegrasyon (OpenAI’nin interpreter/araç ekosistemi). OpenAI, Python aracı iyileştirmelerini ve ajansal mega-ajan kullanımını vurgular.
• Sağlayıcının iddia ettiği token verimliliğini önemsiyorsanız ve önbelleğe alınmış girdilerde büyük indirimlerle birlikte açık, öngörülebilir OpenAI token başı fiyatlandırması istiyorsanız (toplu/üretim hatları için yardımcıdır).
• OpenAI ekosistemini (ChatGPT ürün entegrasyonu, Azure / Microsoft ortaklıkları ve Responses API ile Codex çevresindeki araçlar) istiyorsanız.

Şunlar için Gemini 3 Pro seçin:

• Aşırı multimodal giriş (video + görüntü + ses + pdf) ihtiyacınız varsa ve tüm bu girdileri yerel olarak kabul eden, 1.000.000 token giriş penceresine sahip tek bir model istiyorsanız. Google, bunu uzun videolar, büyük belge + video hatları ve etkileşimli Search/AI Mode kullanım durumları için açıkça pazarlar.
• Google Cloud / Vertex AI üzerinde geliştiriyor ve Google arama temellendirme, Vertex sağlama ve GenAI istemci API’leriyle sıkı entegrasyon istiyorsanız. Google ürün entegrasyonlarından (Search AI Mode, AI Studio, Antigravity ajan araçları) faydalanırsınız.

Sonuç: 2026’da hangisi daha iyi?

GPT-5.2 vs. Gemini 3 Pro Preview karşılaştırmasında yanıt bağlama bağlıdır:

• GPT-5.2, profesyonel bilgi çalışması, analitik derinlik ve yapılandırılmış iş akışlarında önde.
• Gemini 3 Pro Preview, multimodal anlama, entegre ekosistemler ve büyük bağlamlı görevlerde mükemmeldir.

Hiçbir model evrensel olarak “daha iyi” değildir — bunun yerine güçlü yanları gerçek dünyadaki farklı talepleri tamamlar. Akıllı benimseyenler, model seçimini belirli kullanım durumlarına, bütçe kısıtlarına ve ekosistem uyumuna göre eşleştirmelidir.

2026’da açık olan, yapay zekâ sınırının önemli ölçüde ilerlediği ve hem GPT-5.2’nin hem de Gemini 3 Pro’nun kurumsal alanda ve ötesinde mümkün olanın sınırlarını zorladığıdır.

Hemen denemek isterseniz, GPT-5.2 ve Gemini 3 Pro’nun CometAPI içindeki yeteneklerini Playground’da keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API rehberine göz atın. Erişimden önce, lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve bir API anahtarı edindiğinizden emin olun. CometAPI, entegrasyona yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.

Hazır mısınız? → GPT-5.2 ve Gemini 3 Pro’yu ücretsiz deneyin !

Eğer isterseniz