Claude Sonnet 5 ton için, DeepSeek V4 Flash toplu hacim için, 1.000 görev başına yaklaşık ~$0.10 maliyetle, GPT-5.6 Terra ise en hızlı çok yönlü seçenek olarak öne çıkıyor. 17 Temmuz 2026'da altı modeli test ettikten sonra vardığımız karar bu.
Aynı üç çeviri istemini her modelin API'sine gönderdik ve ham çıktıları karşılaştırdık. Sürpriz kalite değildi. Altı modelin hepsi teknik Almancayı doğru çevirdi ve altısının beşi, öznesi düşürülmüş bir Japonca diyaloğu tek bir hata yapmadan işledi. Sürpriz maliyetti: iki "ucuz" model, istek başına o kadar çok reasoning token yaktı ki, çeviri başına Claude'dan 8–10 kat daha pahalı hale geldiler ve bu da onları DeepL'in karakter başı fiyatlarına oldukça yaklaştırdı.
2026'da çeviri için en iyi LLM'yi seçiyorsanız, karar artık hangi modelin çevirebileceğinden çok (hepsi çevirebilir), hangi modelin içerik türünüz ve hacminizle uyuştuğu ve bunu sessizce fazla ücretlendirmeden yapabildiğiyle ilgilidir.
Hangi çeviri işi için hangi model
| İş yükünüz | Seçim | Neden | 1.000 görev başına ölçülen maliyet |
|---|---|---|---|
| Pazarlama metni, marka sesi | Claude Sonnet 5 | Hedef dile çevrilmiş gibi değil, o dilde yazılmış gibi okunur | ~$1.06 |
| Toplu hacim: ürün beslemeleri, dokümanlar, altyazılar | DeepSeek V4 Flash | Her üç testte de doğru, açık ara en ucuz | ~$0.10 |
| Karışık iş yükleri, en düşük gecikme | GPT-5.6 Terra | 3.0–4.3s yanıtlar, en temiz biçimlendirme | ~$0.88 |
| Sözlük zorunluluğu, CAT-tool iş akışları | DeepL | Terim tabanları ve entegrasyonlar LLM API'leriyle birlikte gelmez | $27.50 per 1M characters |
Maliyetler, üç test görevimizdeki ortalamalardır (çıktı tokenları × resmi Temmuz 2026 oranları) ve 1.000 kısa çeviri için ölçeklendirilmiştir; tam ölçüm tablosu aşağıdadır. Bir kategori testin dışında kalıyor: canlı sesli konuşma için Google, milyon token başına 3,50/$21 fiyatla özel olarak geliştirilmiş bir Gemini 3.5 Live Translate sürümü satıyor; buna atıfta bulunuyoruz ancak test etmedik.
Nasıl test ettik
Üç istem, altı model, aynı ifade, 17 Temmuz 2026’da her biri birer kez çalıştırıldı: İngilizce→Japonca pazarlama metni (tonu test eder), İngilizce→Almanca API dokümantasyonu (terminolojiyi test eder) ve Japonca→İngilizce gündelik diyalog (düşürülmüş özne ve bağlamı test eder; CJK çiftleri için klasik başarısızlık modu). CJK, Çince, Japonca ve Korece’nin kısaltmasıdır; makine çevirisi kalitesi şikayetlerinin yoğunlaştığı üç dil bunlardır.
Modeller: GPT-5.6 Terra, Claude Sonnet 5, DeepSeek V4 Flash, DeepSeek V4 Pro, GLM-5.2 ve Kimi K2.6. Tüm çağrılar varsayılan ayarlarla aynı gateway hesabı üzerinden yapıldı; bu nedenle gecikme değerleri birbirleriyle karşılaştırılabilir, ancak bölgenize ve sağlayıcı yüküne göre değişiklik gösterecektir.
Yeniden çalıştırabilmeniz için üç kaynak metin, olduğu gibi:
> EN→JA (marketing): "Fikirlerinizi daha hızlı hayata geçirin. Platformumuz, ekibinizin asıl önemli olana odaklanabilmesi için angarya işleri sizin yerinize halleder." > > EN→DE (technical): "Bir istek rate limit'i aşarsa, API 429 durum kodu döndürür. Exponential backoff ile yeniden deneyin ve Retry-After başlığına uyun. Idempotency keys, bir retry başarılı olduğunda yinelenen ücretleri önler." > > JA→EN (dialogue): 「Dünkü konuyu müdüre anlattın mı?」「Yok, henüz. Uygun zamanı bekleyip söyleyeceğim ama muhtemelen kızacaktır.」「Önceden nabız yoklaman daha iyi olur. Bizim müdür, sonradan haber verilmesinden en çok hoşlanmıyor çünkü。」
Her ölçüm, model ve görev başına (duvar saati saniyesi cinsinden gecikme / kullanım nesnesinden alınan çıktı tokenları):
| Model | EN→JA | EN→DE | JA→EN | Görev başına ortalama maliyet |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | 3.0s / 46 | 4.3s / 67 | 3.2s / 63 | $0.00088 |
| Claude Sonnet 5 | 3.5s / 60 | 4.0s / 146 | 3.5s / 111 | $0.00106 |
| DeepSeek V4 Flash | 5.2s / 421 | 4.3s / 371 | 4.7s / 323 | $0.00010 |
| DeepSeek V4 Pro | 16.5s / 769 | 18.0s / 989 | 19.6s / 946 | $0.00078 |
| GLM-5.2 | 30.8s / 1,906 | 29.0s / 1,590 | 35.2s / 1,985 | $0.00804 |
| Kimi K2.6 | 19.6s / 2,849 | 48.5s / 2,235 | 23.6s / 2,413 | $0.01000 |
Görev başına maliyet = çıktı tokenleri × sağlayıcının resmi çıktı fiyatı. Girdi, görev başına 60–110 token arasında değişir ve GPT-5.6 Terra oranlarında bile $0.0003’ün altında ek maliyet oluşturur; aşağıdaki milyon karakter başına grafik bunu da içerir. Tüm fiyatlar 17 Temmuz 2026 itibarıyla resmi liste fiyatlarıdır; hesabımıza faturalandırılan indirimli oranlar değildir.
Üç görevlik bir nokta kontrolü, modelleri 100 dil çifti boyunca sıralayamaz ve bunun böyle olduğunu iddia etmiyoruz. Küçük bir örneklemde bile ayakta kalan farklılıkları ortaya çıkarabilir. Bunların büyük olduğu ortaya çıktı.
Test 1: İngilizce→Japonca pazarlama metni
İstem, bir SaaS açılış sayfası cümlesinin doğal ve kibar Japonca karşılığını istedi: "Fikirlerinizi daha hızlı hayata geçirin. Platformumuz, ekibinizin önemli olana odaklanabilmesi için angarya işleri üstlenir."
Claude Sonnet 5 metni yazdı:
> Fikirlerinizi daha hızlı hayata geçirin. Zahmetli işleri platforma bırakın.
Bu, bir Japon metin yazarı tarafından kullanılacak üsluptur: stilize edilmiş カタチ ("şekil" için katakana) ve virgülle ayrılmış ritim, ders kitabı dilbilgisinden ziyade açılış sayfası gelenekleridir. GPT-5.6 Terra ve DeepSeek V4 Pro, temiz ve iş dünyasına uygun çevirilerle hemen arkasından geldi (「アイデアを、より迅速に形に。」).
DeepSeek V4 Flash, altısının en kelimesiydi: 「アイデアをより速く実現しましょう。当社のプラットフォームが雑務を代行するため…」gramer açısından doğru, ancak bir çeviri gibi okunuyor. Bir ürün sayfası için, bunun üzerine insan eli değmiş bir düzenleme istersiniz. Destek makaleleri veya dahili dokümanlar için ise gayet kullanışlıdır.
Buradaki fark gerçek ama dar: altı modelin tamamı kullanılabilir Japonca üretti. Claude için 1.000 görev başına ekstra yaklaşık 1 doların karşılığını veren yer, marka sesi çalışmasıydı; testlerimizde bunun bu kadar önemli olduğu başka hiçbir alan olmadı.
Test 2: İngilizce→Almanca teknik dokümanlar
API belgelerinin iki cümlesini çevirdik: rate limits, HTTP 429, exponential backoff, idempotency keys. Altı modelin hepsi teknik terimleri doğru kullandı ve altısı da Almanca belge yazımına özgü deyimleri kullandı (Ratenlimit, Statuscode 429, exponentielles Backoff, Idempotenzschlüssel).
Görünen tek fark: GPT-5.6 Terra, Retry-After ifadesini kod biçimlendirmesiyle sarmaladı; bu, gerçek Alman API dokümantasyonlarının başlık adlarını nasıl dizgilediğiyle uyumlu. Bu hoş bir ayrıntı, bir kalite farkı değil.
İyi kaynaklara sahip Avrupa dilleri arasındaki standart dokümantasyon nesrinde, örneklemimizdeki hiçbir model hata üretmedi; bu nesilde kalite farkları gözlemlenemeyecek kadar küçüktü. Eğer tüm iş yükünüz buysa, kaliteye göre değil fiyata ve hıza göre seçim yapın. Bu da DeepSeek V4 Flash’ı milyon token başına $0.14 giriş / $0.28 çıkış ile varsayılan seçenek haline getiriyor.
Test 3: Öznesi düşürülmüş Japonca→İngilizce diyalog
Japonca, bir cümlenin öznesini rutin olarak atlar; çevirmenler kimin ne yaptığını çıkarsamak zorundadır. Test diyalogumuz ayrıca 根回し (nemawashi: resmî bir karardan önce sessizce uzlaşı oluşturma) ifadesini de içeriyordu; bu, doğrudan İngilizce karşılığı olmayan, kültüre özgü bir terimdir.
Altı modelden beşi her şeyi halletti. Özneler doğru biçimde atandı ve nemawashi, "zemini hazırlamak", "önceden nabzını yoklamak" ya da "onu önceden haberdar etmek" olarak çevrildi; bunların hepsi savunulabilir tercihlerdi. Claude'un versiyonu, ana dili gibi en çok diyalog hissi verendi ("muhtemelen beni fena halde fırçalayacak").
Tüm 18 çıktıda yer alan tek gerçek hata DeepSeek V4 Pro’dan geldi. 「先に根回ししといたほうがいい」 ifadesini, yani bundan sonra ne yapılacağına dair bir tavsiyeyi, "You should've laid the groundwork first," olarak çevirdi; bu ise zaten kaçırılmış bir şey hakkında geçmiş zamanlı bir pişmanlık anlamına geliyor. Küçük kelimeler, tam tersi anlam. Bir meslektaşınız biri yerine diğerini söyleseydi ve siz de bunu duysaydınız, farklı davranırdınız.
Tek bir çalıştırmada yapılan bir zaman kip hatası, model hakkında verilmiş bir hüküm değil, bir veri noktasıdır (iki DeepSeek katmanını daha ayrıntılı olarak DeepSeek V4 Flash vs Pro karşılaştırmamızda ele alıyoruz). Ancak bu, akıcı ve sadık olmanın farklı özellikler olduğunu hatırlatan yararlı bir uyarıdır: cümle kusursuzca okunur ve yanlış anlama gelir. Sözleşmeler, tıbbi içerik veya yanlış yorumlanmış bir zaman kipinin paraya mal olduğu herhangi bir şey için, hangi modeli seçerseniz seçin insan incelemesi için bütçe ayırın.
Token yakma tuzağı: fiyat tablosu neden yalan söyler
Satın alma kararını değiştiren bulgu burada. Milyon çıktı token başına GLM-5.2’nin maliyeti $4.40, Kimi K2.6’nın maliyeti ise $4.00; bu, Claude Sonnet 5’in $10’luk fiyatının yarısından bile az. Gerçekten gerçekleştirilen her çeviri başına ise 8–10 kat daha pahalıydılar.
Mekanizma şu: her iki model de yanıt vermeden önce görünür bir akıl yürütme zinciri çalıştırır ve akıl yürütme tokenları çıktı olarak faturalandırılır. Bir pazarlama cümlesini çevirirken, Kimi K2.6 2.849 çıktı tokenı ve GLM-5.2 1.906 çıktı tokenı üretti; çevrilen metin ise 40–60 token arasındaydı. Claude Sonnet 5 aynı görev için 60 token harcadı; GPT-5.6 Terra ise 46 token.
Gecikme de aynı deseni izledi. GPT-5.6 Terra ve Claude Sonnet 5, üç görevin tamamında 3–4 saniyede yanıt verdi. DeepSeek V4 Flash 4–5 saniye sürdü, DeepSeek V4 Pro 16–20 saniye sürdü ve GLM-5.2 ile Kimi K2.6 her istek başına 20 ila 48 saniye arasında değişti.
Bundan iki pratik kural çıkar. Birincisi, çeviri gibi kısa ve yüksek hacimli görevlerde modelleri liste fiyatına göre değil, ölçülen görev başına maliyete göre karşılaştırın: 20 istek gönderin ve usage alanını okuyun. İkincisi, çeviri için reasoning özelliğini kapatın (veya azaltın): DeepSeek, thinking ve non-thinking endpoint’leri ayırır; GLM ve Kimi ise request body içinde thinking parametrelerini sunar. İncelediğimiz üç görev boyunca reasoning zinciri, çıktı kalitesine tespit edilebilir hiçbir katkı sağlamadı.
Hacimde çeviri maliyetleri nelerdir
Ölçülen token tüketimini bir milyon İngilizce kaynak metin karakterine (yaklaşık 250.000 token) ölçeklendirdiğinizde, fark dramatik hale gelir:
DeepSeek V4 Flash, yaklaşık $0.28 karşılığında tam uzunlukta bir roman kadar metni çevirir. Aynı hacmin DeepL’in API’si üzerinden maliyeti, Growth planı aşım ücretleriyle $27.50 olur; bu da 98 katlık bir fark demektir. Bu, geniş çapta paylaşılan ve "LLMs are 800x cheaper for translation than DeepL" başlığını taşıyan r/LocalLLaMA analizinin yönüyle örtüşüyor; söz konusu daha büyük çarpan, daha küçük self-hosted modellerden gelmişti.
Grafiğin üst kısmına dikkat edin: ölçülen token tüketiminde, muhakeme ağırlıklı açık ağırlıklı modeller DeepL ile aradaki farkı neredeyse kapatıyor. Bir token ölçümü olmadan birim fiyat, maliyet tahmini değildir.
Taahhüt etmeden önce bilmeye değer üç fiyatlandırma gerçeği, hepsi 17 Temmuz 2026 tarihinde doğrulanmıştır:
- DeepL'in ücretsiz katmanı değişti. API Developer planı artık aylık 500.000 karakterlik ödenek yerine, eski dokümanlarda ve forum yanıtlarında hâlâ alıntılanan şekilde değil, tek seferlik 1.000.000 karakter kredisi veriyor. Growth planı, yıllık faturalandırıldığında ayda 26$'dır ve yılda 12 milyon karakter içerir; ardından her ek milyon için 27,50$ alınır.
- DeepSeek herkesin ödediğinin çok küçük bir kısmını ücretlendirir. V4 Flash için milyon token başına $0.14 giriş / $0.28 çıkış, cache-hit giriş ise $0.0028'e düşer. Eski deepseek-chat model adı 24 Temmuz 2026'da kullanımdan kaldırılacaktır.
- Claude Sonnet 5 tanıtım fiyatlandırmasında. 31 Ağustos 2026’ya kadar milyon token başına $2/$10, ardından $3/$15. Yeni tokenizer’ı aynı metin için yaklaşık %30 daha fazla token da üretir; maliyet hesabımıza bu da dahildir. Eylül sonrasını planlıyorsanız ikisi için de bütçe ayırın.
- Batch API’ler faturayı yarıya indirir. OpenAI, Anthropic ve Google, eşzamansız toplu işlem için yaklaşık %50 indirim sunar. Çeviri iş yükleri genellikle gecikmeye duyarlı değildir, bu yüzden bu bedava paradır: batch fiyatlandırması GPT-5.6 Terra’yı yaklaşık $2.19’a ve Claude Sonnet 5’i milyon karakter başına yaklaşık $1.95’e getirir.
DeepL veya Google Translate’in hâlâ kazandığı durumlar
Karakter başına ekonomi LLM'leri destekler, ancak üç gereksinim hâlâ ters yönde işaret ediyor:
- Zorunlu terminoloji. DeepL, bir terimin her seferinde aynı şekilde çevrilmesini garanti eden sözlükler ve terim tabanları sunar. Bir LLM ile bunu prompt’la belirtip doğrulamanız gerekir; bu olasılıksaldır, zorunlu değildir.
- CAT aracı ve pipeline entegrasyonları. Çeviri belleğiniz bir CAT (computer-assisted translation) aracında bulunuyorsa, DeepL’in bağlayıcıları doğrudan entegre olur.
- Ölçekte saniyenin altında gecikme. Geleneksel neural MT motorları genellikle genel LLM’lerden daha hızlı yanıt verir; satır içi UI çevirisi için bu önemlidir.
Canlı ses için ne klasik NMT ne de bir chat LLM doğru yapıdadır. Google, dakikaya göre ses ücretleriyle birlikte milyon token başına $3.50/$21 olarak fiyatlandırılan özel bir Gemini 3.5 Live Translate varyantı sunuyor; bunu Gemini 3.5 Live Translate incelememizde ele almıştık.
Nadir ve düşük kaynaklı diller için kapsama, kalite sıralamalarını geride bırakır: başka herhangi bir şeyi karşılaştırmadan önce dil çiftinizin gerçekten desteklenip desteklenmediğini kontrol edin. DeepL yaklaşık 30 dili destekler; büyük LLM’ler yüzden fazla dili destekler, ancak listenin sonuna doğru kalite düşer.
Açık kaynaklı ve yerel seçenekler
Hem GLM-5.2 hem de Kimi'nin K-serisi açık ağırlıkları yayımlar, bu yüzden yukarıdaki token tüketimi sorunu, kendi sunucunuzda barındırırsanız çözülebilir: örnekleme ayarlarını siz kontrol edersiniz ve akıl yürütme zincirlerini tamamen bastırabilirsiniz.
Tek GPU ile yerel çeviri için, Qwen3-30B-A3B, Avrupa dillerinden İngilizceye yerel çeviri modelleri hakkında r/LocalLLaMA başlıklarında tekrar tekrar öneri olarak öne çıkan modeldir; dil çifti daha alışılmadık hale geldikçe daha büyük modeller tavsiye edilir. Motivasyon genellikle kalite değil, gizlilik (sözleşmeler, henüz yayınlanmamış ürünler) ya da sıfır marjinal maliyettir; aynı başlıklarda, barındırılan frontier modellerin hâlâ daha iyi çeviri yaptığı söylenmektedir.
İzlemeye değer: Kimi K3 bu hafta açık ağırlıklarla, barındırılan milyon token başına $3/$15 fiyatla kullanıma sunuldu. K3 API erişimi hâlâ kademeli olarak açıldığından K2.6’yı test ettik; eğer K3, K-serisinin token iştahını devralırsa, aynı ölçülen maliyet uyarısı geçerli olacaktır.
Bu karşılaştırmayı kendiniz çalıştırma
Yukarıdakilerin tamamı yaklaşık 20 API çağrısıyla yeniden üretilebilir: kendi içeriğinizden iki cümle seçin, bunları her aday modele gönderin ve gerçek token sayıları için her yanıt içindeki usage nesnesini okuyun. 18 isteklik test çalışmamızın toplam maliyeti: $0.15’in altında.
Can sıkıcı olan kısım, beş sağlayıcıdan altı API anahtarını elde tutmak. Altı modelin hepsini bir AIReiter hesabı üzerinden çalıştırdık; bu hesap, tek bir Anthropic uyumlu uç nokta arkasında büyük model API erişimini yeniden satar (Claude ailesi anahtarlarını liste fiyatının yaklaşık beşte biriyle) — yukarıdaki her model için tek anahtar, aynı kablo biçimi.
Çeviri hacminiz gerçekse, kendi içeriğinize karşı bir saatlik rastgele kontrol yapmak, bu da dahil olmak üzere herhangi bir sıralamadan daha iyidir. Modeller kalite açısından yeterince yakındır; kararınızı dil çiftiniz, ton gereksinimleriniz ve token ölçümleriniz vermelidir.
SSS
Çeviri için ChatGPT mi yoksa Gemini mi daha iyi?
Testlerimizde GPT-5.6 Terra, üç görevin tamamında hızlı, doğru ve biçim açısından temizdi. Gemini’yi bire bir karşılaştırmalı olarak çalıştırmadık (gateway’imizde yoktu), ancak yayınlanan fiyatlandırması rekabetçi (3.5 Flash için milyon token başına $1.50/$9) ve canlı sesli çeviri için özel bir modele sahip tek sağlayıcıdır.
Şu anda en doğru AI çevirmeni hangisidir?
Yüksek kaynaklı dil çiftlerinde, öncü modeller arasındaki doğruluk farkları küçüktür; test ettiğimiz altı modelin tamamı teknik Almanca metni hatasız çevirdi. Farklar daha çok tonda yoğunlaşır (Claude, Japonca pazarlama metninde öne çıktı) ve öznenin düşürülmesi ve zaman gibi uç durumlarda belirginleşir; burada DeepSeek V4 Pro, örneklerimizdeki tek gerçek hatayı yaptı.
Çeviri için en iyi açık kaynak LLM hangisidir?
GLM-5.2 ve Kimi K2.6 her ikisi de ağırlıkları yayınlar ve testlerimizde doğru şekilde çevrilmiştir; self-hosting, barındırılan API’lerini görev başına pahalı yapan reasoning chains’leri devre dışı bırakmanıza olanak tanır. Tüketici donanımı için Qwen3-30B-A3B, toplulukta yaygın öneridir.
Bir LLM insan çevirmenin yerini alabilir mi?
Dahili dokümantasyon, destek içerikleri ve toplu ürün metinleri için: modeline bağlı olarak, büyük ölçüde evet; DeepL'in karakter başı maliyetinin %1–16'sı arasında (DeepSeek V4 Flash ~%1, Claude Sonnet 5 ~%14, GPT-5.6 Terra ~%16). Sözleşmeler, tıbbi metinler ve marka kampanyaları için ise Test 3’teki zaman eki hatası uyarıcı bir örnektir. Akıcı çıktı yine de anlamı tersine çevirebilir, bu yüzden yanlış okumanın maliyetli olacağı durumlarda insan incelemesini sürdürün.
DeepL hâlâ 2026'da kullanmaya değer mi?
Evet, üç durumda: zorunlu sözlükler, CAT-tool entegrasyonu ve saniyenin altındaki gecikme. Bunların dışında, karakter başına maliyeti savunmak zordur ve unutmayın, ücretsiz paket artık aylık değil, tek seferlik 1 milyon karakter kredisi.