Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro: Hangi Model Daha İyi?

2026, şimdiye kadar ajantik yapay zekânın yılı oldu. Modellerdeki iyileştirmeler, kişisel yapay zekâ asistanlarından kodlama ajanlarına kadar ajantik çalışmaya yönelik çok sayıda araca yol açtı. Bu alandaki büyük oyuncular Google’ın Gemini’si, OpenAI’nin GPT serisi ve geliştiricilerin favorisi hâline gelen Anthropic modelleri oldu. 

Bu yazıda, kıyaslamalar ve fiyatlandırma dâhil olmak üzere Claude Opus 4.7 ile Gemini 3.1 Pro’yu karşılaştıracağım. Sonunda, iş akışınız için hangi modelin en iyi olduğuna karar verirken kullanabileceğiniz bir ölçüt vereceğim. 

Claude Opus 4.7 Nedir?

Opus 4.7 makalemizde ele aldığımız gibi, Claude Opus 4.7 Anthropic’in en güncel amiral gemisi modelidir; selefi Claude Opus 4.6’nın güncellemesidir. Karmaşık ajantik iş akışları ve çok adımlı akıl yürütme için tasarlanmıştır. Ajantik kodlama, görsel akıl yürütme ve araç kullanımı konularında daha iyi performans gösterir.

Claude Opus 4.7’nin başlıca özellikleri ve yetenekleri

Opus 4.7’nin merkezi özelliklerinden biri, ajanın görev başına harcayabileceği token sayısına finansal bir kısıt koymanızı sağlayan görev bütçeleridir. Bu, ajanın otonom çalıştığı durumlarda maliyetleri beklenmedik şekilde artırmasını önler; optimizasyon yapmaya ve bütçe içinde kalmaya zorlar.

Claude Opus 4.7, 1 milyon tokenlık bir bağlam penceresine ve 128K çıktı tokenına sahiptir. Bu, görevin tüm bağlamını koruyarak uzun süreli görevleri yürütebileceği anlamına gelir. Özellikle büyük bir kod tabanını incelerken kullanışlıdır. 

Model, 3,75 megapiksele kadar görüntüleri destekleyerek görme yeteneklerini de geliştirdi. Sonuç olarak, Opus 4.6’ya kıyasla görsel akıl yürütmede daha iyi performans gösterir; bu da yüksek çözünürlüklü grafiklerden veri çıkarma gibi görevler için ideal bir model yapar.  

Opus 4.7 ayrıca, kodlama ve ajantik görevlerde en iyi sonuçları sağlamak için high ile max arasında konumlanan yeni bir xhigh akıl yürütme yoğunluğu sunar. Biraz daha düşük düşünme yoğunluğu için high seçeneğini de kullanabilirsiniz. Anthropic, ayrıca Claude Code’da kod değişiklikleri üzerinde kod incelemeleri çalıştırıp hataları yakalamak için /ultrareview’i tanıttı. 

Bazı kişileri şaşırtabilecek nokta, Adaptive Thinking’in artık varsayılan olarak düşünme yanıtlarını göstermemesi. thinking.display değerini summarized olarak ayarlayarak akıl yürütmenin özetlenmiş bir sürümünü geri getirebilirsiniz.  

Kıyaslamalar açısından, Opus 4.7 şu puanları alıyor:

• SWE-bench Verified’da %87,6
• Daha zor varyant olan SWE-bench Pro’da %64,3
• Otonom bilgisayar kullanımını ölçen OSWorld’de %78
• Çoklu araç iş akışı orkestrasyonu için MCP Atlas’ta %77,3

Claude Opus 4.7 yayımlandığında, 57 puanla Artificial Analysis Intelligence Index’in en tepesinde yer alıyordu. Ayrıca, GDPval-AA ile ölçülen gerçek iş ajantik çalışmada 1.753 Elo puanıyla liderdi. Bu arada, GPT-5.5 her iki alanda da onu geçti.

Opus 4.7’nin öz-eleştirel hafızasının gerçekten de high, xhigh ve max düşünme yoğunlukları arasında kodlama performansını iyileştirip iyileştirmediğini test eden bir Streamlit kıyaslama uygulamasının nasıl oluşturulacağını Claude Opus 4.7 Pratik Kıyaslama eğitimimizden öğrenin. 

Claude Opus 4.7’nin artıları ve eksileri

Anthropic’in modelleri uzun süredir en iyi kodlama modelleri olarak biliniyor ve Opus 4.7 kıyaslamaları bunu kanıtlıyor. Ancak, Opus model ailesi ucuz değil; bu da özellikle uzun, ajantik iş akışları yürütenler için görev bütçesini faydalı bir ek yapıyor. 

Model; Amazon Bedrock, Google Vertex AI ve Microsoft Foundry gibi çeşitli bulut sağlayıcıları üzerinden de sunuluyor. Bu, mevcut sağlayıcınızı kullanarak entegre etmeyi kolaylaştırır. 

Opus 4.7, yeni bir belirteçleyiciyle (tokenizer) gelir; bu da gerçek maliyeti önceki Opus modeliyle karşılaştırmayı biraz zorlaştırır. Ancak Artificial Analysis Intelligence’a göre, Opus 4.7, endeksi çalıştırmak için Opus 4.6’ya kıyasla yaklaşık %35 daha az çıktı tokenı kullandı. 

Anthropic’in halka açık en iyi modeli Claude Opus 4.7’nin yeteneklerini öğrenin ve bir grafiği ham veriye dönüştürebilen bir veri bilimi aracı oluşturun: Claude Opus 4.7 API Eğitimi. 

Gemini 3.1 Pro nedir? 

Gemini 3.1 Pro, Transformer tabanlı uzman karışımı (mixture of experts) mimarisine sahip, Google DeepMind’in mevcut amiral gemisi akıl yürütme modelidir. Gemini 3.1 Pro yayımlandığında, Artificial Analysis Intelligence Index’te Opus 4.6’nın 4 puan önündeydi ve şu anda 57 puanla Opus 4.7 ile aynı seviyede. 

Gemini 3.1 Pro hakkında daha fazla bilgi edinmek için, Gemini 3.1 Pro ile üretime hazır bir uygulamanın nasıl kurulacağını ele alan Gemini 3.1 Pro ile Geliştirme makalemize göz atın. 

Gemini 3.1 Pro’nun başlıca özellikleri ve yetenekleri

Gemini 3 Pro’nun iki seviyesi olmasına karşın, Gemini 3.1 Pro’da 3 düşünme seviyesi bulunur: low, medium ve high. Düşük seviye hız ve token optimizasyonu için en iyisidir. medium dengeli bir yaklaşım sunar. high daha fazla düşünme tokenı ürettiği ve en yavaş yanıtı verdiği için, karmaşık akıl yürütme gerektiren görevlerde kullanılmalıdır.  

Gemini 3.1 Pro ayrıca girdiler için 1 milyonluk bir bağlam penceresine sahiptir; ancak çıktı tarafında yaklaşık 65K token ile daha küçüktür. Çok kipli (multimodal) çalışır; ses, PDF, metin ve görselleri destekler. 

Kıyaslamalardan bahsedelim. Gemini 3.1 Pro’nun parladığı iki alan şunlar: 

• Gemini 3.1 Pro, ARC-AGI-2’de %77,1 ile alanın lideridir.
• Gemini 3.1 Pro, çoklu araç iş akışı koordinasyonunu ölçen MCP Atlas’ta %73,9 alır. 

Artificial Analysis Intelligence’a göre, Gemini 3.1 Pro Preview token açısından verimlidir; dizinlerini çalıştırmak için Opus 4.6’ya kıyasla yaklaşık 57M token kullanmıştır. 

Gemini 3.1 Pro, Artificial Analysis’in Kodlama Endeksinde Opus 4.7’nin önünde, ancak Ajantik Endekste gerisinde kalıyor. 

Gemini 3.1 Pro’nun artıları ve eksileri

Gemini 3.1 Pro’nun fiyatlandırması, özellikle çok sayıda token gerektiren işler için oldukça cazip. Google, toplu (batch) fiyatlandırma modeliyle %50 indirim de sunuyor; gerçek zamanlı sonuçlara ihtiyaç duymadığınızda ideal bir seçenek hâline geliyor. 

Olumsuz tarafta, Gemini 3.1 Pro’nun 65K çıktı penceresi, Opus 4.7’ninkinin (128K) yalnızca yarısı boyutunda. 

Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro Bire Bir Karşılaştırma

Her bir kategoriyi incelemeden önce hızlı bir referans tablosu:

Ajantik ve bilgisayar kullanımı performansı 

Opus 4.7, özellikle ajanın kullanabileceği token sayısını kontrol etmenize izin verdiği için ajantik işler için çok güçlü bir modeldir. Bu sistem Gemini 3.1 Pro’da mevcut değildir; token kullanımını kontrol etmek için düşünme seviyesini kullanmanız gerekir. 

Opus 4.7, OSWorld otonom bilgisayar kullanımı kıyaslamasında %78 alıyor. Bu, GPT 5.5’in %78,7’lik skoruyla aynı düzeyde güçlü bir sonuçtur; Gemini 3.1 Pro’nun ise yayımlanmış bir OSWorld skoru yok. MCP Atlas’ta Opus 4.7, Gemini’nin %73,9’una karşı %77,3 ile öne geçiyor. Bu rakamlar, Opus 4.7’yi üretim ajantik sistemleri için ideal kılıyor. 

Kodlama kıyaslamaları 

Şimdi, özellikle gerçek GitHub sorunlarını test eden SWE-bench Verified başta olmak üzere mevcut kıyaslamalara göre programlama söz konusu olduğunda hangi modelin en iyi olduğuna bakalım. 

Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro’nun %80,6’sına kıyasla %87,6’ya ulaşıyor. Daha zor test varyantı olan SWE-bench Pro’da, Opus 4.7 %64,3 alırken Gemini %54,2’de kalıyor (GPT 5.5 ise %58,6). Rakamlar, Opus 4.7’nin şu anda dünyadaki en güçlü kodlama modeli olduğunu gösteriyor. 

Modellerin terminalde kod yazma becerisini test eden Terminal-Bench 2.0’da performanslarına bakalım. Opus 4.7 %69,4, Gemini Pro %68,5 ve yeni GPT 5.5 %82,7 alıyor. Bu kıyaslamada açık kazanan GPT-5.5 iken, bizim iki model bu testte birbirine yakın. 

Akıl yürütme ve bilimsel görevler 

Akıl yürütme ve bilimsel görevler için en iyi model hangisi? Bulalım. Tüm modellerin çok iyi olduğu GPQA Diamond kıyaslamasını kullanmayacağım. Bunun yerine, daha önce görmediği soyut akıl yürütme problemlerini çözme yeteneğini, yani akışkan zekâyı ölçen ARC-AGI-2’ye bakacağız. 

Gemini 3.1 Pro, Opus 4.7’nin %75,8’ine ve GPT 5.5’in %85,0’ına kıyasla %77,1 alıyor; burada net kazanan GPT 5.5, onu Gemini 3.1 Pro izliyor. 

Humanity's Last Exam’de, bilim, matematik ve beşerî bilimler genelinde lisansüstü düzeyde akıl yürütmeyi ölçmeyi amaçlayan değerlendirmede, Opus 4.7 hem araçsız hem de araçlarla Gemini 3.1 Pro’nun önünde yer alıyor:

• Araçsız: Opus 4.7 %46,9 ile önde; ardından Gemini 3.1 Pro (%44,4) ve GPT 5.5 Pro (%43,1) geliyor.
• Araçlarla: GPT 5.5 Pro %57,2 ile önde; onu Opus 4.7 (%54,7) ve Gemini 3.1 Pro (%51,4) izliyor.

Maliyet ve token verimliliği 

Opus 4.7, milyon girdi tokenı başına 5$, milyon çıktı tokenı başına 25$; Gemini 3.1 Pro ise milyon girdi tokenı başına 2$, milyon çıktı tokenı başına 12$ tutarındadır. Gemini çok daha ucuzdur ve %50 toplu fiyatlandırma indirimiyle birlikte, çok sayıda token gerektiren görevler için fiyatı oldukça uygundur. 

Ayrıca, Opus 4.7’nin yeni belirteçleyicisinin, maliyetlerin önceki Opus modeliyle karşılaştırılmasını biraz zorlaştırdığını belirtmek de önemlidir. 

Bağlam penceresi ve çıktı kapasitesi 

Her iki model de 1 milyon girdi tokenını kabul eder; bu da tüm kod tabanlarını ve uzun araştırma dokümanlarını tek bir istemde tüketebilmelerini mümkün kılar. 

Çıktı tokenlarında, Opus 4.7 128K tokenı desteklerken Gemini 3.1 Pro 65.536’yı destekler. Bu, daha fazla çıktı tokenı üretimi gerektiren iş akışları için Opus’u daha iyi bir seçenek yapar. 

Opus 4.7 ile GPT 5.4’ün nasıl karşılaştırıldığını Opus 4.7 vs. GPT-5.4 eğitimimizde öğrenin; ikisini kodlama, ajantik iş akışları ve uzun bağlam görevlerinde karşılaştırıyor ve kıyaslamaları analiz ediyoruz.  

Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro’dan Daha mı İyi?

Bu da bizi şu soruya getiriyor: iki modelden hangisini seçmelisiniz?

Şunlar sizin için geçerliyse Claude Opus 4.7’yi seçmelisiniz... 

• Üretimde 10 puanlık SWE-bench Pro farkının doğrudan daha az başarısız çalıştırmaya dönüştüğü ajantik kodlama hatları kuruyorsanız.
• Dış izleme mantığı eklemeden uzun otonom döngüleri daha öngörülebilir kılmak için görev bütçelerine ihtiyacınız varsa.
• İş hattınız uzun çıktılar üretiyorsa ve 128K token tavanı önemliyse; bu, Gemini 3.1 Pro’nun desteklediğinin neredeyse iki katıdır.
• Karmaşık ajantik iş akışları için MCP Atlas’ta en güçlü çoklu araç orkestrasyon skorunu istiyorsanız.
• Claude Code, Amazon Bedrock veya Claude API üzerinden hâlihazırda Anthropic ekosistemindeyseniz ve geçiş maliyeti fiyat farkından ağır basıyorsa.

Şunlar sizin için geçerliyse Gemini 3.1 Pro’yu seçmelisiniz... 

• Token hacimleriniz, 2,5 katlık girdi maliyeti farkını anlamlı kılıyorsa; ayda 500 milyon token için bu fark her ay 1.500$’dır.
• Ayrı bir ön işleme adımı olmadan, tek bir API çağrısında yerel video, ses veya PDF girdilerine ihtiyacınız varsa.
• Google’ın altyapısı üzerinde geliştiriyor ve Vertex AI üzerinden tek bir tedarikçi ilişkisi istiyorsanız.
• Soyut görsel akıl yürütme birincil kullanım senaryonuzsa. Opus, ARC-AGI-2’de %75,8 ile Gemini’nin %77,1’inin gerisinde kalıyor.

Son Düşünceler

Claude Opus 4.7 ve Gemini 3.1 Pro’nun ikisi de güçlü modeller. Hangisini kullanacağınız, bütçenize ve başarmak istediğiniz görevlere bağlı. Opus, ajantik görevlerde öne çıkıyor; ancak bütçenizi aşıyorsa, daha ucuz tokenları ve %50 toplu fiyatlandırma indirimi sayesinde Gemini 3.1 Pro da güçlü bir adaydır. 

Anthropic, en iyi kodlama modellerindeki liderliğini koruyor; bu da onu karmaşık akıl yürütme ve programlama gerektiren ajantik görevler için uygun kılıyor. Google ise Anthropic’e kıyasla önemli ölçüde daha düşük bir fiyatla sınır (frontier) akıl yürütme modelleri sunuyor. Her iki şirketin ve OpenAI gibi diğer büyük oyuncuların mücadelesi, aynı zamanda iyi bir genel amaçlı model olan en iyi ajantik modeli sunmak üzerine.

Opus model ailesinin ne kadar pahalı olduğu göz önüne alındığında, görev bütçelerinin tanıtılması sevindirici. Diğer sağlayıcıların da bunu gelecekteki sürümlerine entegre ettiğini görürsem şaşırmam. Bu, uzun süreli ajan görevlerini çalıştırma maliyetini daha öngörülebilir hâle getirmek için iyi bir eklenti olacaktır. 

Yapay zekâ araçlarıyla çalışmayı daha fazla öğrenmek için en iyi ücretsiz yapay zekâ araçları rehberimize göz atmanızı öneririm. Daha geniş kapsamlı yapay zekâ destekli kodlama becerileri için, geliştirme iş akışınızda yapay zekâ asistanlarını daha güvenilir ortaklar hâline getirecek becerileri edinmek üzere Geliştiriciler için Yapay Zekâ Destekli Kodlama kursumuzu deneyin. 

Son olarak, LLM’ler, istemler, zincirler ve ajanları kullanarak LangChain’de yapay zekâ destekli uygulamaların nasıl oluşturulacağını LangChain ile LLM Uygulamaları Geliştirme kursumuzdan keşfedebilirsiniz.