GPT-5.6 Luna ve DeepSeek V4 Pro: İki API'yi de Test Ettik

Aynı üç API görevinde de GPT-5.6 Luna ve DeepSeek V4 Pro 3'te 3 yaptı. Dolayısıyla bu eşleşmede kararı ham yetenekten çok fiyatlandırma yapısı ve gecikme süresi verecek. Üstelik DeepSeek'in kendi fiyat sayfasında, yakında önemli bir fiyat artışı beklendiğine dair resmi bir uyarı bulunuyor. 10 Ağustos 2026'da yaptığımız ölçümler ve seçim rehberi aşağıda.

Aynı İstemlerde İki API Nasıl Performans Verdi?

10 Ağustos 2026'da, aynı API hattı üzerinden GPT-5.6 Luna ve DeepSeek V4 Pro'ya varsayılan ayarlarıyla üç özdeş görev gönderdik: özellikle kısa tutulmuş bir talimatla Python hatası düzeltme ("yalnızca düzeltilmiş fonksiyonu yanıtla"), tek doğru cevabı 10:10 olan üç rampalı kamyon planlama problemi ve null olabilen alan içeren katı JSON çıkarma görevi. Her iki model de üç görevi doğru tamamladı.

Burada iki önemli not ve iki ayrıntı var. Bu çalışma yalnızca üç görevlik bir anlık kontrol; kapsamlı bir benchmark değil. V4 Pro varsayılan olarak düşünme modunda çalışıyor ve testimizdeki 2–3 kat gecikme farkının büyük bölümünü bu açıklıyor. İstek bazında bu modu kapatabilirsiniz, ancak zor muhakeme görevlerinde bunun bir bedeli olur. Talimata uyum tarafında Luna istendiği gibi yalnızca fonksiyonu döndürürken V4 Pro yanıtı Markdown kod bloğuna sardı. Sohbet penceresinde zararsız, iş hattında ise ek bir ayrıştırma adımı demek. Tutarlılığı görmek için planlama görevini bir kez daha çalıştırdık; iki model de yeniden 10:10 yanıtını verdi.

Resmi Fiyatlar Doğrulandı: DeepSeek'ten Yaklaşan Zam Uyarısı

Her iki sağlayıcının resmi sayfalarını 10 Ağustos 2026'da doğruladık: GPT-5.6 Luna, milyon giriş tokenı başına $0.20, önbellekten gelen girişte $0.02 ve çıktı için $1.20 ücretlendiriyor (OpenAI model sayfası). DeepSeek V4 Pro'da ise milyon giriş tokenı başına önbellek ıskasında $0.435, önbellek isabetinde $0.003625 ve çıktı için $0.87 fiyat var (DeepSeek fiyatlandırma sayfası).

Bu yüzden modellerden birini her koşulda daha ucuz ilan etmek mümkün değil: Luna'nın önbelleksiz girişi %54 daha ucuz; V4 Pro'nun çıktısı %27 daha ucuz; V4 Pro'da önbellek isabeti Luna'ya kıyasla 5.5 kat daha ucuz. Sonuç, token dağılımınıza bağlı:

• Etkileşimli sohbet (çağrı başına 1K giriş + 500 çıktı): Luna $0.0008, V4 Pro $0.00087; pratikte başa baş.
• Repo incelemesi (50K yeni giriş + 3K çıktı): Luna $0.0136, V4 Pro $0.0244; Luna %44 daha ucuz.
• Ajan döngüsü (iterasyon başına 200K önbellekli + 20K yeni giriş + 10K çıktı): Luna $0.020, V4 Pro $0.018. Burada V4 Pro öne geçiyor; her ek önbellekli iterasyonda fark açılıyor.

Bu hesabın geçerlilik süresini etkileyen bir ayrıntı daha var. DeepSeek fiyat sayfasının 2 numaralı dipnotunda şu ifade yer alıyor: "We plan to raise the overall pricing for DeepSeek API services in the near future, with a significant increase expected." Tarih de rakam da verilmemiş. Ancak V4 Pro tercihiniz fiyat avantajına dayanıyorsa, bu avantaj için resmi bir son kullanma uyarısı var. Luna'nın fiyatı ise ters yönde ilerliyor: model, OpenAI'ın Ağustos ayındaki GPT-5.6 fiyat indirimiyle birlikte geldi.

Önbellek maliyetinde V4 Pro neden avantajlı?

DeepSeek V4 Pro, milyon önbellekli giriş tokenı için $0.003625 isterken Luna'da bu rakam $0.02. 5.5 katlık bu fark, her döngüde uzun ve değişmemiş bir ön eki yeniden okuyan ajan iş yüklerinde maliyeti belirleyen unsur hâline geliyor. Ajan kullanan geliştiriciler de bunu fark etmiş durumda:

DeepSeek v4 Pro & MiMo v2.5 Pro ... are insanely cheap for agent-driven work due to their super low cached-input prices ($0.0036/mtok). For Luna, the cached-input price ... the pricing page puts it at $0.02/mtok, & that's 5x more expensive. — Hacker News yorumcusu, GPT-5.6 lansman başlığında

Luna'nın önbellek yazma ek ücretini de hesaba katın: önbelleğe yazımlar, önbelleksiz giriş fiyatının 1.25 katı üzerinden ücretleniyor (OpenAI model sayfası). Ayrıca 272K giriş tokenını aşan istemlerde, isteğin tamamı için giriş 2 kat ve çıktı 1.5 kat fiyatlanıyor. Ajan bağlamınız düzenli olarak 272K tokenı geçiyorsa, Luna'nın etkin maliyeti tam da V4 Pro'nun önbellekleme avantajının en güçlendiği yerde yaklaşık ikiye katlanır.

Maliyet hesabından önce resmi dokümanlardaki fiyatı kontrol edin

Bu karşılaştırmayı araştırırken, üçüncü taraf kaynaklarda V4 Pro için milyon giriş tokenı başına $0.435 ile $1.74 arasında değişen fiyatlar; Luna içinse 400K ile 1.05M arasında listelenen bağlam pencereleri gördük. Üç kontrol bir dakikadan kısa sürer: fiyatları yalnızca yukarıdaki iki resmi sayfadan okuyun, model sürüm dizesini doğrulayın (mevcut API DeepSeek-V4-Pro sunuyor; Flash ise -0731 sürümüne sabitlenmiş durumda) ve alıntılanan "giriş fiyatının" önbellek isabeti mi yoksa ıskası mı olduğunu kontrol edin. V4 Pro'da bu ikisi arasında 120 kat fark var.

İş Yükü Seçimini Belirleyen Teknik Farklar

Fiyatın ötesinde, uygun modeli belirleyen dört fark var: çıktı sınırı, modalite, açıklık ve API yüzeyi. Her iki model de yaklaşık 1M tokenlık bağlam penceresi sunuyor (Luna: 1,050,000 token; V4 Pro: 1M); bu nedenle yalnızca bağlam uzunluğu seçim yaptırmaz.

V4 Pro'nun 384K çıktı sınırı, Luna'nın 128K sınırının 3 katı. Bu fark; parçalara bölmenin ek hata noktaları yarattığı tek seferlik kod tabanı üretimi, uzun çeviriler veya toplu yapılandırılmış veri çıkarma gibi işler için önemli. Luna'nın görsel girdi desteği ise başka bir nedenle değerli ve DeepSeek kullanıcıları bunu doğrudan dile getiriyor:

My only real complaint is that they can't do images, which limits their ability to autonomously debug some kinds of issues. — Hacker News yorumcusu, hobi projelerinde DeepSeek kullanımı hakkında

Açık ağırlıklar dengeyi diğer yöne taşıyor: V4 Pro indirilebilir ve kendi altyapınızda çalıştırılabilir. Bu da veri yerleşimi gereksinimleri için onu buradaki tek seçenek yapıyor. Yalnız, bu büyüklükte bir modeli sunmak için ciddi çoklu GPU donanımı gerektiğini; bunun hafta sonu yapılacak bir proje olmadığını unutmamak gerek.

Benchmark Sonuçlarını Modelden Çok Efor Modu Değiştiriyor

GPT-5.6 Luna ve DeepSeek V4 Pro için yayımlanmış skorlar, tarafların hangi efor modunda test edildiğine bağlı olarak kazananı değiştirebiliyor. Örneğin Luna'yı düşük eforda, V4 Pro'yu maksimum eforda çalıştıran bir takip sitesinde skorlar 33.3'e 44.3 ve kazanan V4 Pro. Her iki modeli de maksimum eforda çalıştıran Artificial Analysis ise 52'ye 45 ile Luna'yı önde gösteriyor. İki sonuç da yanlış değil; farklı yapılandırmaları ölçüyorlar.

Aynı tuzak gecikme sayılarında da var. Artificial Analysis, Luna'nın maksimum eforda ilk yanıt tokenına ulaşmasını 132 saniye olarak veriyor: Luna, maksimum eforda yanıt vermeden önce yaklaşık iki dakika düşünüyor. Bizim varsayılan ayarlardaki testimizde ise Luna 3–10.7 saniye içinde yanıt verdi. Her iki sayı da gerçek; ancak yalnızca biri üretim yapılandırmanıza benzer. Model çıktı üretmeye başladığında verim tarafında Luna açık ara önde: 202 token/sn. karşı 78 (Artificial Analysis).

Efor modları, tek bir modelin skorlarını da ciddi ölçüde değiştiriyor: V4 Pro, maksimum düşünmede GPQA Diamond'da %90.1 alırken düşünme kapalıyken %72.9'da kalıyor. Ortak maksimum efor benchmark'larında Luna, SWE-Bench Pro'da %62.7'ye %55.4 ile önde; BrowseComp'ta ise sonuçlar neredeyse eşit (83.3'e 83.4). Herhangi bir skor kartına güvenmeden önce üç soru sorun: Hangi efor modu kullanıldı? Gecikme verisi düşünme süresini içeriyor mu? Benchmark sürümleri aynı mı? Örneğin bir takip sitesindeki 84.7'ye 67.9'luk Terminal-Bench farkı, v2.1 ile v2.0'ı karşılaştırıyor.

Hangi Modeli Seçmelisiniz?

Kullanıcıya dönük ürünler için GPT-5.6 Luna'yı seçin: varsayılan ayarlardaki testimizde üç görevin tamamında 2–3 kat daha hızlıydı, önbelleksiz giriş maliyeti V4 Pro'nun yarısı ve görsel kabul ediyor. Yoğun önbellek kullanan ajan döngüleri, 128K tokenı aşan çıktılar veya kendi donanımınızda çalışması gereken işler için DeepSeek V4 Pro daha uygun. Ancak uzun vadeli bir taahhütte bulunurken resmi fiyat artışı uyarısını maliyet hesabınıza dahil edin. GPT-5.6 Luna ve DeepSeek V4 Pro arasında geçiş yalnızca bir endpoint değişikliği kadar kolay; karar vermeden önce üç istemimizi kendi iş yükünüzde yeniden deneyebilirsiniz.

Sık Sorulan Sorular

GPT-5.6 Luna mı, DeepSeek V4 Pro mu daha ucuz?

Her durum için tek bir yanıt yok. Luna'nın önbelleksiz girişi %54 daha ucuz ($0.20 karşı $0.435 / 1M token); V4 Pro'nun önbellekli girişi 5.5 kat daha ucuz ($0.003625 karşı $0.02) ve çıktısı %27 daha düşük fiyatlı ($0.87 karşı $1.20). Yoğun önbellek kullanan ajanlar V4 Pro'da, yeni giriş ağırlıklı iş yükleri Luna'da daha düşük maliyetle çalışır.

İki model de 1M token bağlam penceresi sunuyor mu?

Evet. Luna 1,050,000 token, V4 Pro ise 1M token sunuyor. Luna'da 272K giriş tokenını aşan isteklerin tamamının giriş tarafı 2 kat, çıktı tarafı ise 1.5 kat ücretlendirildiğini unutmayın.

DeepSeek V4 Pro açık kaynak mı, kendi altyapımda çalıştırabilir miyim?

Evet. V4 Pro açık ağırlıklarla sunuluyor ve yalnızca API üzerinden kullanılabilen Luna'nın aksine kendi altyapınızda çalıştırılabiliyor. Ancak tek bir iş istasyonu yerine çoklu GPU sunum donanımı planlamalısınız.

GPT-5.6 Luna görsel girdi destekliyor mu?

Evet, Luna metin ve görsel girdi kabul ediyor. DeepSeek V4 Pro yalnızca metin destekliyor. Kullanıcıları, otonom hata ayıklama iş akışlarında görsel desteğin eksikliğini başlıca sınırlama olarak gösteriyor.

Modellerin maksimum çıktı tokenı sınırı nedir?

DeepSeek V4 Pro, yanıt başına en fazla 384K token üretebilir; GPT-5.6 Luna'nın sınırı 128K'dır. Uzun belgelerin veya büyük kod dosyalarının tek seferde üretilmesinde V4 Pro'nun sınırı 3 kat daha yüksektir.

İlgili içerikler

• DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.6 Sol: aynı DeepSeek amiral gemisinin OpenAI'ın orta seviye modeliyle karşılaştırması
• GPT-5.6 Luna incelemesi: bu karşılaştırmanın ötesinde, Luna'yı kendi başına ele alan inceleme
• DeepSeek V4 Flash vs V4 Pro: V4 Pro'nun fiyat riski sizi daha alt segmente yöneltiyorsa