Sınıır yapay zeka (AI) geliştiricileri, her geçen gün artan zekâ ile giderek ucuzlayan token başına fiyatlar arasında sıkışırken, kimin gerçekten önde olduğuna dair sert bir rekabet yaşandı; bazı modeller üst sıradaki yerini yalnızca birkaç saat tutabildi. Yapay zeka alanında maliyetlerin düşmesiyle birlikte, yüksek zekâlı modeller için token maliyetlerinin gerilemesinin ardından geçen yıl boyunca token kullanımının 25 katına çıktığı ve son bir ayda tek başına ikiye katlandığı görüldü.
Bu gelişme, kullanıcıların yapay zeka için daha fazla harcama yapmak istemeyebileceğini ancak mümkün olduğunca çok kullanmayı tercih ettiğini ortaya koyuyor. Sınıır endüstrisindeki büyük oyuncuların yükselişi radikal ve hızlı olsa da, sektörün gerçek kazananları kuruluşundan bu yana pek değişmedi; OpenAI ve Anthropic üst sıralarda çekişirken, Meta daha verimli ortaalette yer alıyor.
Zekâ graflarının zirvesinde sert rekabet
Fable 5.1, Fable 5 ve Claude Opus modelleri testlerde ilk dört içinde yer alırken, OpenAI’nin GPT 5.6 Sol (max) modeli de bu sıralamaya dahil oluyor. Anthropic’in en iyi modellerinin çoğunlukla en zekâlı olarak kabul edildiği ortada; ancak öndeki avantajları büyük değil. Fable 5.1 ArtificialAnalysis’ın ölçüğünde 66 puan alırken, OpenAI’nin GPT 5.6 Sol (max) modeli 61 puan toplayabiliyor.
Grok 4.6 (high) ve Kimi K3 (max) modellerinin 60 üzerinde skorlar üretebildiği görülürken, yeni Meta Muse Spark 1.3 (max) modeli 62 puana ulaşabiliyor; ancak bu model için henüz maliyet karşılaştırması yapılmış bir fiyatlandırma bulunmuyor. Aynı durum diğer şirketlerin ölçülerinde de geçerli.
Maliyet kesintilerine rağmen sınıır modelleri hâlâ pahalı
Büyük AI geliştiricileri bir fiyatlandırma sorunu olduklarının farkında. Bu yıl başlarında token başına fiyata geçişin ardından bütçelerin tükendiği ve yapay zekayı daha ulaşılabilir kılmaya yönelik çalışmaların başladığı biliniyor. Ancak bunun onları karlılığa ulaştırıp ulaştıramayacağı belirsiz; durumun ciddiyeti ortada.
Üst düzey modeller, Pareto sınırındaki (Pareto frontier) modellere göre abartılı derecede pahalı. Claude Fable 5.1, önbellek yazma (cache write) fiyatlandırmasında %75 indirim sunar ve Intelligence Index testinde önemli bir performans gösterir. Bu durum, daha maliyetli yanıtlar ve muhakemelerden kaynaklanıyor; çünkü Fable 5.0’ın önbellek yazma maliyeti yüksek olsa da görev başına $3.14 tutuyor.
Bu fiyat, aynı görevde Claude Opus 5’e göre %50 daha pahalıdır ve GPT 5.6 Sol’un maliyetinin de iki katıdır.
Maliyet karşılaştırması verileri
Maliyetler özellikle ucuz modellerin zekâsı göz önüne alındığında gerçekte düşmeye başlıyor. Google’ın Gemini 3.8 Flash (high) modeli güçlüdür ve Intelligence Index testinde 59 puan alabilir; ancak bu ölçüde görev başına yalnızca $0.58 tutar — Claude Fable 5.1’in fiyatının altıda birinden azı ve zekâ skorunda yalnızca %10’luk bir düşüşle. OpenAI’nin GPT 5.6 Sol (high) modeli ise $0.43 ile 57 puan alıyor.
Çin rekabeti sahada
Çinli rakipler de bu yarışın içinde yer alıyor. Ciddietini hissettiren Kimi K3 (max) modeli, zekâ ölçüğünde 60 puana ulaşırken görev başına $0.84 tutuyor; düşük varyantı Kimi K3 (low) ise yalnızca $0.24 ile 48 puan sunuyor. Deepseek V4 Pro, sırasıyla 53 ve $0.27 ile belki de en etkileyicilerinden biri.
Haber yazıldığı anda Meta’s Muse Spark 1.3 (xhigh), 61 skorlu ve görev başına yalnızca $0.55’lik maliyetle Pareto sınırındaki unvanı taşıyordu; bu üst sıradaki konumu, yalnızca 3,5 saat boyunca tacı taşıyan Google’ın Gemini 3.8 Flash modelinden almıştı.
Birleşik topluluktan tepkiler
Ticari dünyanın yapay zeka kullanımına bakışı ve yaklaşımı da aynı ölçüde şaşırtıcı ve büyüleyiciydi. Yapay zekanın yıllarca edindiğimiz becerileri geçersiz kılma korkusunu hepimiz hissettik; ancak iş liderleri devasa ölçeklerde yapay zeka kullanımı talep etmekle, ardından hızla “oh god, no, not that much” (Tanrım hayır, o kadar çok değil) demek arasında büyük salınımlar yaptı.
Über, yıllık AI bütçesini yalnızca birkaç ayda tüketti; tokenmaxxing lider tabloları ise adının açıklanmadığı bir şirketin yalnızca birkaç haftada yarım milyar dolar değerinde tokeni tüketmesini gördü. Ancak herkes maliyetleri eskisinden çok daha ciddi biçimde göz önüne alırken, bu yapay zeka kullanımını yavaşlatmıyor.
OpenRouter mühendislerinden biri, toplam ücretli token kullanımının geçen yıl boyunca 25 katına çıktığını ve son bir ayda ikiye katlandığını gösteren bir grafik yayımladı.
OpenRouter mühendisi
Jevons paradoksu tekrar vuruyor
Bu artışın, ortaaletteki ucuz zekâ modellerinden geldiği görülüyor. En çok kullanılan model geçen ay OpenAI’nin GPT 5.6 Luna modeli oldu ve neredeyse 12 trilyon tokene ulaştı; 52 olan zekâ skoru ve görev başına yalnızca $0.05’lik maliyetiyle, spektrumun en ucuz ucundaki Pareto çizgisinin üzerinde yer alıyor.
Hemen ardından ise Çinli geliştirici Z-Ai’nin GLM 5.3 Flash modeli geliyor; geçen ay 11,4 trilyon tokene ulaşan model, aya dan aya bin yüzdeyi aşan bir artış gösteriyor. Zekâ-fiyat oranı 57’ye $0.09 olan Deepseek v4 Flash da hemen yanında yer alıyor ve diğer Çinli, yeterince zekâlı ancak son derece ucuz modeller grubu tamamlıyor.
Karşılaştırma yapmak gerekirse, büyük ve pahalı modeller neredeyse hiç kullanılmıyor; bazıları çıktı tokenlarında düşük milyarlarda kalırken, OpenAI bile devasa kullanıcı tabanına rağmen 5.6 Sol modeliyle aylık 1,8 trilyon tokene zor ulaşıyor.
Zekânın bir fiyatı var
Birçok katılımcının çılgınca iş modelinin yanı sıra, yapay zeka kullanımında ilgincal kalıplar ortaya çıkıyor. İnsanlar çok sayıda token kullanmanın yollarını bulabiliyor; ancak mümkün olduğunca ucuza zekâ istiyorlar ve birinin diğerinden daha önemli hale geldiği bir eşit noktası bulunuyor.
Mazyikçilerin ölçülerin oyun oynandığını iddia etmesi ve taraftarların hâlâ kendi yapay zeka kurtarıcılarını ilan etmeye devam etmesine rağmen, sektörün gerçek ekonomisi çok daha net bir tablo çiziyor. Zekânın bir fiyatı var; ancak bu fiyat, sınıır modelleri geliştiren bazı geliştiricilerin oluşturabildiğinden çok daha düşük.
Modeller giderek daha verimli hale geldikçe ve çıkarım (inference) için donanım her geçen gün daha güçlü olduktça, büyük dil modellerinin etkili biçimde yapabileceği şeylerin, herkesin istedi kadar kullanabileceği kadar ucuza ulaşacağı bir noktaya varabiliriz.
Sektör analizi
Bu noktaya bizi getirmek için yüzlerce milyar dolar harcayan büyük şirketler için bunun ne anlama geldiği ise oldukça belirsizliğini koruyor.
Bu Gelişmeyi Toplulukta Değerlendirin
Haber hakkındaki düşüncelerinizi, donanım deneyimlerinizi ve teknik sorularınızı topluluk üyeleriyle anlık olarak tartışın.
Söz sizde.
Deneyiminizi, sorularınızı ve katkılarınızı paylaşın. E-posta adresiniz yayımlanmaz.