CometAPI ile geliştirinBirden çok model için tek bir API mi gerekiyor?İş akışını Playground'da test edin, ardından model ve maliyet kullanım senaryonuza uyduğunda bir API anahtarı oluşturun.
GPT-6.1 Terra vs DeepSeek V4.1 Flash: Karşılaştırma Testleri, Özellikler, Fiyatlandırma
Hangisinin daha iyi olduğunu belirlemek için GPT-6.1 Terra ile DeepSeek V4.1 Flash’ı benchmark sonuçları, kodlama, görsel yetenekler, bağlam, API fiyatlandırması ve CometAPI erişimi açısından karşılaştırın.
TL;DR: Akıl yürütme kalitesi ve karmaşık görsel iş akışları en önemli olduğunda GPT-6.1 Terra daha güçlü bir başlangıç noktasıdır; token maliyeti, üretim hızı veya kendi kendine barındırma öncelikliyse DeepSeek V4.1 Flash cazip bir seçenektir. Bu karşılaştırma DeepSeek’in 17 Ekim güncellemesi, Flash-1017’i kullanır.
DeepSeek Flash-1017 daha düşük token fiyatlarına sahip olsa da, tamamlanan bir görevin maliyeti akıl yürütme uzunluğuna, yeniden denemelere ve araç çağrılarına da bağlıdır.
Aşağıdaki karşılaştırma mimari, bağlam, akıl yürütme, kodlama, görme, hız, fiyatlandırma ve dağıtımı kapsar. Fiyatlar ve canlı değerlendirme sayfaları 28 Ekim 2026’da kontrol edilmiştir.
Önemli Çıkarımlar
Terra, atıf yapılan bağımsız Intelligence Index karşılaştırmasında önde olup, zorlu akıl yürütme görevleri için mantıklı ilk adaydır.
DeepSeek’in listelenen token fiyatları daha düşüktür. Yoğun saat ücretlerini, önbellek kullanımını, akıl yürütme tokenlarını ve yeniden denemeleri dahil ederek uçtan uca gecikmeyi ve başarılı görev başına maliyeti karşılaştırın.
Netlik, kaynak ataması ve güncel API terminolojisi açısından gözden geçirildi.
Kodlamayı kabul edilen yamalarla, görsel iş akışlarını tamamlanan görevlerle değerlendirin. Yayınlanmış kıyaslama puanları faydalı kanıt sunar, ancak test kurulumları farklıdır.
Terra barındırılan mülki bir modeldir. DeepSeek, kendi kendine barındırma için MIT lisanslı indirilebilir ağırlıklar sunar; donanım ve işletim maliyetleri dikkate alınmalıdır.
CometAPI her iki modeli test etmek için paylaşılan bir metin arayüzü sağlar. Dağıtımdan önce çözümlenen model sürümünü ve araçlar, akıl yürütme kontrolleri ve yapılandırılmış çıktı desteğini kontrol edin.
GPT-6.1 Terra vs DeepSeek V4.1 Flash: Genel Bakış ve Teknik Özellikler
Başlıca teknik farklar çıktı limitleri, akıl yürütme kontrolleri, araç çağırma ve dağıtımla ilgilidir. Aşağıdaki tablo iki modeli özetler.
Terra API özellikleri ve DeepSeek API özellikleri aşağıda belirtilen barındırılan limitleri tanımlar; üçüncü taraf bir rota veya kendi kendine barındırılan yapılandırma farklı limitler uygulayabilir.
Özellik
GPT-6.1 Terra
DeepSeek Flash-1017
Mimari ve parametreler
Mülki mimari; parametre sayısı açıklanmadı
552B Causal Encoder–Decoder MoE; girdi için yaklaşık 8B ve çıktı için 16B aktif parametre
Bağlam penceresi
1,050,000 token
1M token
Maksimum çıktı
128,000 token
384K token
Girdi kipleri
Metin, görseller
Metin, görseller
Çıktı kipleri
Metin
Metin
Akıl yürütme kontrolleri
none, low, medium, high, xhigh, max
Thinking toggle; Chat Completions’da low, high, max
Araç çağırma
Responses API üzerinden desteklenir
Desteklenir; davranış uç noktaya ve düşünme moduna bağlıdır
Açık ağırlıklar
Hayır
Evet, MIT lisansı
Mimari ve Model Sürümleri
Terra, parametre sayısı kamuya açıklanmayan mülki bir mimari kullanır. DeepSeek-V4.1-Flash, girdi işlemede ve çıktı üretiminde farklı aktif parametre bütçeleri olan Causal Encoder–Decoder MoE mimarisini kullanır.
DeepSeek’in V4.1 Flash duyurusu, yaklaşık 8B parametrenin girdi sırasında ve 16B’nin çıktı sırasında aktif olduğu 552B parametreli Causal Encoder–Decoder uzman karışımı omurgasını tanımlar. 17 Ekim güncellemesi yayınlanan kodlama, aracı ve görsel sonuçlarını iyileştirir.
Bu makalede Flash-1017, o Ekim kontrol noktasını ifade eder. Genel bir API takma adı daha sonra başka bir sürüme işaret edebilir, bu yüzden bir değerlendirme kaydı sunulan gerçek model sürümünü içermelidir.
KV Önbelleği ve Dağıtım Gereksinimleri
DeepSeek, küresel KV önbellek ayak izini token başına yaklaşık 890 bayt olarak rapor eder; bu, DeepSeek-V4-Flash’in yaklaşık dörtte biridir. Bu, önbellek verimliliğini artırır; yine de kendi kendine barındırma, model ağırlıkları için önemli kaynaklar gerektirir. Terra barındırılan hizmetler üzerinden sunulurken, DeepSeek’in indirilebilir ağırlıkları ek bir kendi kendine barındırma seçeneği sağlar.
Akıl Yürütme Kontrolleri ve Araç Çağırma
Her iki model de aracı iş akışlarını destekler, ancak akıl yürütme kontrolleri ve araç çağırma gereksinimleri farklıdır. Terra’nın belgelenmiş araç çağırma desteği Responses API’yi kullanır. DeepSeek’in model kartı, 1’den 100’e sayısal akıl yürütme çabasını tanımlar; barındırılan API kontrolleri ayrıca kontrol edilmelidir. Modeller arasında geçiş yaparken, seçilen uç noktaya uygun şekilde akıl yürütme parametrelerini ve araç tanımlarını uyarlayın.
GPT-6.1 Terra vs DeepSeek V4.1 Flash: Performans
Aşağıdaki karşılaştırma akıl yürütme, kodlama, görme ve uzun bağlamlı görevleri kapsar. Bağımsız değerlendirmeler ve satıcı tarafından bildirilen kıyaslamalar ayrı ayrı belirtilmiş, sonuçlar model yapılandırmaları ve aracı çerçeveleriyle birlikte yorumlanmıştır.
Akıl Yürütme ve Bilgi
Artificial Analysis, 28 Ekim 2026 itibarıyla belirtilen yapılandırmalarda GPT-6.1 Terra (Max) için 51 ve DeepSeek Flash-1017 (Max) için 32 Intelligence Index v5.0 puanı rapor eder. Dizin dokuz değerlendirmeyi birleştirir.
Terra’nın daha yüksek toplam puanı, zorlu akıl yürütme görevlerinde önce onu test etmeyi destekler. Daha dar iş yüklerinde, gerekli doğruluğu daha düşük başarılı görev başı maliyetle sağlıyorsa DeepSeek yine de daha iyi bir seçim olabilir.
Resmi Kodlama ve Aracı Kıyasları
Terminal-Bench 4.0 ve DeepSWE v1.1, kodlama ve aracı performansına dair kanıt sağlar. Satıcı sonuçlarını karşılaştırırken, tam model sürümünü, akıl yürütme ayarını, aracı çerçeveyi ve puanlama ölçütünü belirleyin; bu ayarlardaki farklar puanları önemli ölçüde etkileyebilir.
Pratik kodlama çalışmalarında, her modelin mevcut testleri geçen yamalar üretip üretmediğini, genel arayüzleri koruyup korumadığını, uç durumları ele alıp almadığını ve ilgisiz değişikliklerden kaçınıp kaçınmadığını kıyaslayın. Araç çağrısı güvenilirliği ve yürütme hatalarından kurtulma, bir aracının tamamlayabileceği iş miktarını da etkiler.
DeepSeek’in daha düşük listelenen token fiyatları, kabul kriterileri net olan tekrarlayan depo bakımları için faydalı bir aday yapar. Karmaşık değişikliklerde, her iki modeli de kabul edilen yamalar, toplam görev maliyeti ve insan düzeltme süresine göre karşılaştırın.
Görme ve Bilgisayar Kullanımı
Her iki model de görsel girdileri kabul eder, ancak görüntü anlama ve masaüstü etkileşimi farklı yetenekler gerektirir. OpenAI’nin Terra lansman materyali MMMU-Pro ve OSWorld 2.1’i tartışırken, DeepSeek’in model kartı, araç destekli ayarlarla Chartography ve BabyVision dahil görsel görevleri raporlar.
Belge çıkarımında, alan doğruluğunu, kaçırılan metni ve tablo yapısını karşılaştırın. Masaüstü otomasyonunda, tamamlanan iş akışlarını, hatalı eylemleri ve arayüz değişikliklerinden sonra toparlanmayı karşılaştırın. Bir ekran görüntüsünü doğru tanımlayan bir model, yine de gösterdiği uygulamayı işletmekte zorlanabilir.
İş akışına göre seçim yapın: belge işlemeye çıkarım doğruluğu, bilgisayar kullanımı ajanlarında ise güvenilir eylemler ve toparlanma daha önemlidir. Her iki model de gerekli kalite eşiğini karşıladıktan sonra maliyeti karşılaştırın.
Uzun Bağlamlı Akıl Yürütme ve Getirme
Her iki model de uzun belge iş akışlarını destekler, ancak bağlam kapasitesi tek başına getirme kalitesini belirlemez. Önemli kanıtları başa, ortaya ve sona yerleştirerek aynı belge koleksiyonu üzerinde karşılaştırın.
Yanıt doğruluğunu, destekleyici pasajları, belgeler arası tutarlılığı ve yanıtın eksiksizliğini değerlendirin. Araştırma ve belge analizi için, gecikme ve maliyet gereksinimleriniz içinde ilgili kanıtı güvenilir biçimde getiren ve bağlayan modeli tercih edin.
GPT-6.1 Terra vs DeepSeek V4.1 Flash: Hız
Çıktı Verimi ve Görev Tamamlama Süresi
Gecikme, akıl yürütme kalitesinden ayrı ele alınmayı hak eder.
28 Ekim tarihli Artificial Analysis sayfalarında, Flash-1017 (Max) çıktı hızı saniyede 173.4 token, Terra (Max) çıktı hızı ise 90.9’dur. Bu ölçümler değerlendiricinin sunulan yapılandırmalarını açıklar; her sağlayıcıda garanti edilen hızlar değildir.
Daha hızlı token üreten bir model, daha fazla akıl yürütme üretirse, araçları beklerse veya yeniden denerse yine de bitirmesi daha uzun sürebilir. İlk token’a kadar geçen süreyi, toplam tamamlama süresini ve kabul edilen görev gecikmesini ayrı ayrı ölçün.
API Rotanızda Etkileşimli Gecikme
Etkileşimli bir ürün için, gerçekçi eşzamanlılıkta kısa ve uzun istemleri test edin ve ortanca ile 95. yüzdelik dilim gecikmesini kaydedin. Sonuçlarda bölgeyi, API rotasını, prompt önbellekleme, akıl yürütme ayarları ve yeniden deneme politikasını koruyun. Bu kayıt, tek bir saniyede token sayısı değerinden daha fazla kullanıcı deneyimi bilgisi verecektir.
GPT-6.1 Terra vs DeepSeek V4.1 Flash: Maliyet
Fiyatlandırma, bu modeller arasındaki en net farklardan biridir.
Terra fiyat kartı ve DeepSeek fiyatlandırma politikası, 28 Ekim 2026’da kontrol edilen aşağıdaki birinci taraf oranlarını verir. Tüm fiyatlar milyon token başına ABD dolarıdır.
Resmi API Ücretleri
Token kategorisi
GPT-6.1 Terra Standart
DeepSeek Flash yoğun olmayan
DeepSeek Flash yoğun
Girdi, önbellek ıskası
$1.00
$0.15
$0.30
Girdi, önbellek isabeti
$0.05
$0.003
$0.006
Çıktı
$5.00
$0.60
$1.20
DeepSeek yoğun fiyatlandırması, Çin resmi tatilleri hariç, Pazartesi–Cuma, 01:00–04:00 ve 06:00–10:00 UTC saatlerinde geçerlidir. Bu, Çin Standart Saati’nde (UTC+8) 09:00–12:00 ve 14:00–18:00’dır. Diğer dönemlerde yoğun olmayan oranlar geçerlidir.
Terra’da 272,000 girdi token’ını aşan isteklerde, OpenAI tüm istek için 2× girdi ve önbellekli girdi oranları ve 1.5× çıktı oranları belirtir. Temel fiyatı etkin fiyat olarak kabul etmeden önce bu koşulları gerçek istem boyutlarınızla karşılaştırın.
CometAPI Ücretleri
CometAPI temel ücret (1M token başına)
GPT-6.1 Terra API
DeepSeek V4.1 Flash API
Önbelleksiz girdi
$0.80
$0.12
Çıktı
$4.00
$0.48
Önbellekli girdi
Ayrı belirtilmemiş
$0.0024
Zamana dayalı çarpan
Temel fiyatlamada belirtilmemiş
Listelenen yoğun saat aralıklarında 2×
CometAPI, DeepSeek’in yoğun saat aralıklarını Pazartesi–Cuma, 01:00–04:00 ve 06:00–10:00 UTC olarak listeler. Listelenen programı, DeepSeek’in birinci taraf politikasındaki aynı tatil istisnasını tesis etmez. Seçilen rotanın faturalama şartlarını planlanan yürütme zamanınıza göre kontrol edin.
Sabit Token Maliyet Örneği
100,000 önbelleksiz girdi token’ı tüketen ve 10,000 çıktı token’ı üreten bir isteği düşünün.
Eğer bunlar faturalandırılan tokenların tamamıysa, token ücreti Terra için $0.150, DeepSeek yoğun olmayan için $0.021 veya yoğun için $0.042 olur. Yoğun olmayan indirimi %86’dır. Örnek, ek araç ücretleri, altyapı ve yeniden denemeleri dışlar; ayrıca ayrı sayılan akıl yürütme tokenları hesaba katılmalıdır.
CometAPI’nin listelenen temel oranlarında, aynı 100,000 girdi ve 10,000 çıktı token’ının maliyeti Terra için $0.120 veya Flash için $0.0168’dir. Listelenen 2× yoğun çarpanı uygulandığında Flash için $0.0336 olur. Bunlar, belirtilen sayımlar kullanılarak yapılan yalnızca token hesaplamalarıdır; gerçek bir görevin ölçümleri değildir.
Ek Çıktı, Token Fiyat Avantajını Sildiğinde
Önbelleksiz girdiyi 100,000 token’da ve Terra’nın toplam faturalandırılan çıktısını 10,000 token’da sabit tutun. Terra’nın standart token faturası böylece $0.150 olur. Flash, yoğun olmayan saatlerde 225,000 faturalandırılan çıktı token’ında veya yoğun saatlerde 100,000’de aynı faturaya ulaşır. Bu aritmetik, çıktıyı yalıtır; önbellekleme, yinelenen girdi, araç ücretleri ve yeniden denemeler karşılaştırmayı değiştirir.
Başarılı Görev Başına Maliyet
Sabit bir görev grubunu değerlendirin ve tüm faturalandırılan API ve araç harcamalarını kabul kontrollerinizi geçen görev sayısına bölün. Başarısız denemelere yapılan harcamaları da sayın. Bir modelin yalnızca en kolay işleri tamamlayarak ödüllendirilmemesi için bu maliyetin yanında başarı oranını da raporlayın.
Başarılı görev başına maliyet = Toplam API ve araç maliyeti / Başarıyla tamamlanan görevler
Hangisini Seçmelisiniz: GPT-6.1 Terra mı yoksa DeepSeek-V4.1-Flash mı?
Görevin kalite gereksinimlerine, maliyet hedeflerine ve dağıtım ihtiyaçlarına göre seçim yapın. Hangi modeli önce test edeceğinize karar vermek için yukarıdaki kıyaslama sonuçlarını kullanın.
Kullanım durumu
Başlangıç adayı
Seçimi ne belirlemeli
Zorlu akıl yürütme
GPT-6.1 Terra
Temsili zor görevlerde doğruluk ve düzeltici çalışma
Kodlama ajanları
İkisini de test edin
Kabul edilen yamalar, regresyon kontrolleri, araç hataları ve toplam maliyet
Karmaşık görsel iş akışları
GPT-6.1 Terra
Tamamlanan iş akışları ve arayüz hatalarından toparlanma
Yüksek hacimli metin veya görsel çıkarımı
DeepSeek Flash-1017
Çıkarım doğruluğunun gerekli eşiği karşılayıp karşılamadığı
Uzun belge getirme
İkisini de test edin
Kanıt getirme ve girdi pozisyonları genelinde yanıt doğruluğu
Kendi kendine barındırma
DeepSeek Flash-1017
Mevcut donanım, işletim maliyetleri ve ağırlıklar üzerinde kontrol
Etkileşimli uygulamalar
İkisini de test edin
Seçilen sağlayıcı rotasında ortanca ve kuyruk gecikmesi
GPT-6.1 Terra Ne Zaman Seçilmeli
Görevin merkezinde karmaşık akıl yürütme varsa değerlendirmede Terra’yı önceliklendirin. Zorlu görsel veya bilgisayar kullanımı iş akışlarında, test setine dahil edin ve tamamlanan görevleri, hataları ve toparlanmayı ölçün.
Ana soru, Terra’nın başarısız denemeleri ve manuel düzeltmeyi, daha yüksek token fiyatını haklı çıkaracak kadar azaltıp azaltmadığıdır.
DeepSeek-V4.1-Flash Ne Zaman Seçilmeli
Kabul kriterileri net ve maliyet hedefleri sıkı olan tekrarlayan, yüksek hacimli görevlerde DeepSeek-V4.1-Flash ile başlayın. Çıktılar, daha düşük başarılı görev başı maliyetle kalite gereksinimlerinizi karşılıyorsa onu seçin.
DeepSeek’in MIT lisanslı ağırlıkları, kendi kendine barındırma gereklilik olduğunda onu ilgili seçenek yapar. Bu kararda donanım ve işletim maliyetlerini de dahil edin.
Her İki Model Ne Zaman Test Edilmeli
Kod kalitesi, araç güvenilirliği, gecikme veya uzun belge doğruluğu kritik olduğunda ikisini de test edin. Aynı girdiler, araçlar, yürütme limitleri ve kabul kriterleriyle temsili görevler kullanın.
Başarılı tamamlama oranını, başarılı görev başına toplam maliyeti, uçtan uca gecikmeyi ve insan düzeltme süresini karşılaştırın. Sonuçların yeniden üretilebilmesi için model sürümünü ve akıl yürütme ayarlarını kaydedin.
Hibrit bir kurulum, rutin görevleri DeepSeek ile başlatıp seçili başarısızlıkları Terra’ya yükseltebilir. Ek model çağrısının değerli olduğunu doğrulamak için tam iş akışının maliyetini ve tamamlama oranını ölçün.
GPT-6.1 Terra ve DeepSeek V4.1 Flash’a Nereden Erişebilirsiniz?
Terra için OpenAI’nin barındırılan API’sini veya Flash için DeepSeek’in barındırılan API’sini kullanın. Entegrasyondan önce geçerli model tanımlayıcısını, hesap limitlerini ve desteklenen uç noktayı doğrulayın. Flash-1017’nin indirilebilir ağırlıkları, ayrı bir kendi kendine barındırma seçeneği sunar.
CometAPI Üzerinden Erişim
CometAPI, çoklu model uygulama geliştirmeyi basitleştirebilecek OpenAI uyumlu bir arayüz sağlar.
Paylaşılan bir metin istemcisiyle GPT-6.1 Terra API ve DeepSeek V4.1 Flash API kullanın; ardından rotanın desteğini kontrol ettikten sonra model özgü kontrolleri ekleyin.
CometAPI Üzerinden Metin Yanıtlarını Karşılaştırma
Her iki modeli tek bir metin istemcisiyle denemek için, OpenAI Python SDK’sını CometAPI anahtarınız ve https://api.cometapi.com/v1 uç noktayla kullanın. Anahtarı bir ortam değişkeninde tutun, ardından aynı istemi gpt-6.1-terra ve deepseek-v4.1-flash rotalarına gönderin ve dönen yanıtları ve token kullanımını karşılaştırın.
Örneğin, her bir modelden idempotency key olmadan zaman aşımına uğrayan istekleri yeniden deneyen ve tam istek gövdelerini kaydeden bir ödeme iş akışını gözden geçirmesini isteyin. Yanıtların güvenilirlik ve gizlilik risklerini ne kadar net tanımladığını ve pratik düzeltmeleri nasıl açıkladığını karşılaştırın. Paylaşılan bir istem yanıtların incelenmesini kolaylaştırır, ancak varsayılan bir metin isteği akıl yürütme bütçelerini eşitlemez veya bir performans sıralaması oluşturmaz. Sonucun Flash-1017 hakkında kanıt sayılmasından önce her rotanın sunduğu kontrol noktasını doğrulayın.
Sonuç
GPT-6.1 Terra, mevcut toplam akıl yürütme sonucunda daha güçlüdür; DeepSeek Flash-1017 ise daha düşük token fiyatlarını, daha hızlı ölçülen çıktı üretimini ve açık ağırlık dağıtımını birleştirir. Faydalı seçim, kalite ve gecikme gereksinimlerinizi en düşük toplam maliyetle karşılayan modeldir.
Temsili bir iş yüküyle başlayın, araç ortamını ve kabul kriterlerini sabit tutun ve başarılı tamamlamaların maliyetini karşılaştırın. Paylaşılan bir CometAPI metin entegrasyonu, bu değerlendirmeyi kolaylaştırabilir; model özgü özellikler yine de kendi yapılandırmalarını gerektirir.
SSS
Neden aynı görev Terra ve Flash-1017 ile farklı token faturaları üretebilir?
Bir metin istemi, iki modelde aynı sayıda tokena dönüşmek zorunda değildir. Üretilen yanıtlar ve akıl yürütme uzunlukları da farklı olabilir. Aynı görevler için her rotanın bildirdiği kullanımı, önbellekli ve faturalandırılan akıl yürütme tokenları da dahil olmak üzere karşılaştırın; tek bir tahmini token sayımına her iki fiyat listesini uygulamayın.
GPT-6.1 Terra ve DeepSeek V4.1 Flash bir istem önbelleğini paylaşabilir mi?
Uygulamanızda istem metnini yeniden kullanabilirsiniz, ancak bir model veya sağlayıcı için oluşturulan bir önbelleğin diğerinin faturasını düşürdüğünü varsaymayın. Önbellek uygunluğu ve muhasebesi rota spesifiktir. Yanıtların kullanım alanlarını kontrol edin ve tasarrufları bir öngörüye dahil etmeden önce yinelenen istekleri test edin.
Terra ve Flash-1017’den gelen yapılandırılmış çıktıyı nasıl doğrulamalıyım?
Gerekli alanları ve türleri bir modeli seçmeden önce uygulamanızda tanımlayın. Bir rota JSON veya şema kısıtlamalı çıktı sunuyorsa, desteklediği modun ayrıntılarını doğrulayın; ardından yanıtı ayrıştırın ve şemanıza karşı doğrulayın. Eksik alanları, geçersiz değerleri, kesilmiş çıktıyı ve reddetmeleri ayrı sonuçlar olarak ele alın. Geçerli JSON tek başına çıkarılan gerçeklerin doğru olduğunu kanıtlamaz.
