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

Şimdiye kadar 2026, ajan odaklı yapay zekânın yılı oldu. Modellerdeki gelişmeler, kişisel yapay zekâ asistanlarından kodlama ajanlarına kadar ajan işi için çok sayıda aracın ortaya çıkmasına yol açtı. Bu alandaki büyük oyuncular, Google’ın Gemini’si, OpenAI’ın 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 iyisi olduğuna karar vermenize yardımcı olacak bir ölçüt vereceğim. 

Claude Opus 4.7 Nedir?

Opus 4.7 makalemizde ele aldığımız gibi, Claude Opus 4.7, selefi Claude Opus 4.6’nın güncellemesi olan Anthropic’in en yeni amiral gemisi modelidir. Karmaşık ajan iş akışları ve çok adımlı akıl yürütme için tasarlanmıştır. Ajan tabanlı kodlama, görsel akıl yürütme ve araç kullanımı alanlarında daha iyi performans gösterir.

Claude Opus 4.7’nin temel özellikleri ve yetenekleri

Opus 4.7’nin temel özelliklerinden biri, ajanın görev başına harcayabileceği belirteç sayısına finansal bir kısıt getiren görev bütçeleridir. Bu bütçeler, ajanın özerk olarak çalıştığı durumlarda onu optimize etmeye ve bütçe içinde kalmaya zorlayarak beklenmedik maliyetleri önler.

Claude Opus 4.7, 1 milyon belirteçlik bir bağlam penceresine ve 128 bin çıktı belirtecine sahiptir. Bu, görevin tüm bağlamını koruyarak uzun süreli görevleri çalıştırabileceği anlamına gelir. Özellikle büyük bir kod tabanını incelerken faydalıdır. 

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 olmasını sağlar.  

Opus 4.7 ayrıca, kodlama ve ajan görevlerinde en iyi sonuçları sağlamak üzere high ile max arasında konumlanan yeni bir xhigh akıl yürütme çabasına sahiptir. Biraz daha düşük düşünme çabası için high seviyesini de kullanabilirsiniz. Anthropic ayrıca, kod değişikliklerinde kod incelemesi yapmak ve hataları yakalamak için Claude Code’a /ultrareview özelliğini ekledi. 

Bazı kişileri şaşırtabilecek bir 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 olan SWE-bench Pro varyantında %64,3
• Özerk bilgisayar kullanımını ölçen OSWorld’de %78
• Çoklu araç iş akışı orkestrasyonu için MCP Atlas’ta %77,3

Claude Opus 4.7 piyasaya sürüldüğünde, 57 puanla Artificial Analysis Intelligence Index’in zirvesinde yer alıyordu. Ayrıca, 1.753 Elo puanıyla GDPval-AA ile ölçülen gerçek ajan işlerinde de liderdi. Bu arada, GPT-5.5 her iki alanda da onu geride bıraktı.

Opus 4.7’nin öz eleştiri hafızasının, high, xhigh ve max çaba seviyelerinde kodlama performansını gerçekten iyileştirip iyileştirmediğini test eden bir Streamlit kıyaslama uygulamasını nasıl oluşturacağınızı Claude Opus 4.7 Pratik Kıyaslama eğitiminde öğrenin. 

Claude Opus 4.7’nin artıları ve eksileri

Anthropic’in modelleri, kodlama için en iyi modeller olarak biliniyordu ve Opus 4.7 kıyaslamaları bunu kanıtlıyor. Ancak, Opus model ailesi ucuz değil; bu da özellikle uzun, ajan odaklı iş akışları çalıştıranlar için görev bütçesini faydalı bir ek hâline getiriyor. 

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

Opus 4.7, yeni bir belirteçleyiciyle birlikte gelir; bu da gerçek maliyeti önceki Opus modeliyle kıyaslamayı biraz zorlaştırır. Ancak Artificial Analysis Intelligence’a göre, dizini çalıştırmak için Opus 4.7, Opus 4.6’ya kıyasla çıktıda yaklaşık %35 daha az belirteç kullandı. 

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

Gemini 3.1 Pro nedir? 

Gemini 3.1 Pro, Google DeepMind’in, Transformer tabanlı uzman karışımı mimarisine sahip mevcut amiral gemisi akıl yürütme modelidir. Gemini 3.1 Pro piyasaya sürüldüğünde, Opus 4.6’nın 4 puan önünde Artificial Analysis Intelligence Index’te liderdi ve şimdi 57 puanla Opus 4.7 ile başa baş durumda. 

Gemini 3.1 Pro hakkında daha fazla bilgi edinmek için, Gemini 3.1 Pro ile üretim düzeyinde bir uygulamanın nasıl oluşturulacağını ele alan Gemini 3.1 Pro ile Geliştirme makalemize göz atın. 

Gemini 3.1 Pro’nun temel özellikleri ve yetenekleri

Gemini 3 Pro’nun iki seviyesi olmasının aksine, Gemini 3.1 Pro’da 3 düşünme seviyesi vardır: low, medium ve high. Low hız ve belirteç optimizasyonu için en iyisidir. medium dengeli bir yaklaşım sunar. high daha fazla düşünme belirteci üretip en yavaş yanıtları verdiğinden, karmaşık akıl yürütme gerektiren görevler için kullanılmalıdır.  

Gemini 3.1 Pro, girişler için 1 milyonluk bir bağlam penceresine de sahiptir; ancak çıktı penceresi yaklaşık 65 bin belirteç ile daha küçüktür. Çok kipli çalışır; ses, PDF, metin ve görüntüleri destekler. 

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

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

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

Gemini 3.1 Pro, Artificial Analysis’in Kodlama Endeksinde Opus 4.7’nin önünde, ancak Ajan Endeksinde gerisinde yer alıyor. 

Gemini 3.1 Pro’nun artıları ve eksileri

Gemini 3.1 Pro’nun fiyatlandırması, özellikle çok sayıda belirteç gerektiren işler için oldukça cazip. Google ayrıca toplu fiyatlandırma modeliyle %50 indirim sunuyor; bu da gerçek zamanlı sonuçlara ihtiyaç duymadığınız durumlarda ideal bir seçenek hâline getiriyor. 

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

Claude Opus 4.7 ve Gemini 3.1 Pro Karşı Karşıya

Her kategoriye bakmadan önce hızlı bir başvuru tablosu:

Ajan ve bilgisayar kullanımı performansı 

Opus 4.7, özellikle ajanın kaç belirteç kullanabileceğini kontrol etmenize izin verdiği için ajan çalışmaları için çok güçlü bir modeldir. Bu sistem Gemini 3.1 Pro’da mevcut değil; belirteç kullanımını kontrol etmek için düşünme seviyesini kullanmanız gerekir. 

Opus 4.7, OSWorld özerk bilgisayar kullanımı kıyaslamasında %78 puan alıyor. Bu, GPT 5.5’in %78,7’siyle aynı seviyede güçlü bir sonuç; Gemini 3.1 Pro’nun ise yayınlanmış bir OSWorld skoru yok. MCP Atlas’ta, Opus 4.7 %77,3 ile Gemini’nin %73,9’unun önünde. Bu rakamlar, Opus 4.7’yi üretim ortamındaki ajan sistemleri için ideal bir seçenek yapıyor. 

Kodlama kıyaslamaları 

Şimdi, özellikle gerçek GitHub sorunlarını test eden SWE-bench Verified’a göre programlama söz konusu olduğunda hangi modelin en iyi olduğuna bakalım. 

Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro’nun %80,6’sına karşı %87,6 elde ediyor. Daha zor testlerden oluşan SWE-bench Pro’da, Opus 4.7 %64,3 alırken Gemini %54,2 (ve GPT 5.5 %58,6) alıyor. Rakamlar, Opus 4.7’nin şu anda dünyanın en güçlü kodlama modeli olduğunu gösteriyor. 

Modellerin terminalde kod yazma yeteneğini test eden Terminal-Bench 2.0’da nasıl performans gösterdiğine 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 modelimiz burada başa baş. 

Akıl yürütme ve bilimsel görevler 

Akıl yürütme ve bilimsel görevler için en iyi model hangisi? Hadi bulalım. Tüm modellerin çok yüksek puan aldığı GPQA Diamond kıyaslamasını kullanmayacağım. Bunun yerine, akışkan zekâyı çözen, yani bir modelin daha önce görmediği soyut akıl yürütme problemlerini çözme yeteneğini 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; bu da burada açık kazananın GPT 5.5, onu takip edenin ise Gemini 3.1 Pro olduğunu gösteriyor. 

Bilim, matematik ve beşerî bilimler genelinde lisansüstü düzey akıl yürütmeyi ölçmeyi hedefleyen Humanity's Last Exam’de ise, araçlarla ve araçsız senaryolarda Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro’nun önünde yer alıyor:

• Araçsız: Opus 4.7 %46,9 ile önde; onu Gemini 3.1 Pro (%44,4) ve GPT 5.5 Pro (%43,1) izliyor.
• 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 belirteç verimliliği 

Opus 4.7, milyon giriş belirteci başına 5 dolar ve milyon çıkış belirteci başına 25 dolar; Gemini 3.1 Pro ise milyon giriş belirteci başına 2 dolar ve milyon çıkış belirteci başına 12 dolar. Gemini çok daha ucuz ve %50 toplu fiyat indirimiyle, çok sayıda belirteç gerektiren görevler için fiyatı oldukça uygun. 

Opus 4.7’nin yeni belirteçleyicisinin, maliyetleri önceki Opus modeliyle kıyaslamayı biraz zorlaştırdığını da belirtmek gerekir. 

Bağlam penceresi ve çıktı kapasitesi 

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

Çıktı belirteçlerinde, Opus 4.7 128 bin belirteci desteklerken Gemini 3.1 Pro 65.536’yı destekler. Bu da daha fazla çıktı belirteci üretimi gerektiren iş akışları için Opus’u daha iyi bir seçim yapar. 

Opus 4.7 ve GPT 5.4’ün nasıl karşılaştırıldığını Opus 4.7 vs. GPT-5.4 eğitimimizde öğrenin; burada ikisini kodlama, ajan 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?

Şu durumlarda Claude Opus 4.7’yi seçmelisiniz... 

• Üretimde 10 puanlık SWE-bench Pro farkının doğrudan daha az başarısız çalıştırmaya dönüştüğü ajan tabanlı kodlama hatları oluşturuyorsanız.
• Dış izleme mantığı eklemeden uzun özerk döngüleri daha öngörülebilir kılmak için görev bütçelerine ihtiyacınız varsa.
• Boru hattınız uzun çıktılar üretiyorsa ve 128 bin belirteç sınırı, Gemini 3.1 Pro’nun desteklediğinin neredeyse iki katı olduğu için önemliyse.
• Karmaşık ajan iş akışları için MCP Atlas’ta en güçlü çoklu araç orkestrasyonu skorunu istiyorsanız.
• Claude Code, Amazon Bedrock veya Claude API üzerinden zaten Anthropic ekosistemindeyseniz ve geçiş maliyeti fiyat farkından ağır basıyorsa.

Şu durumlarda Gemini 3.1 Pro’yu seçmelisiniz... 

• Belirteç hacimleriniz, 2,5 katlık giriş maliyeti farkını anlamlı kılıyorsa; ayda 500 milyon belirteçte bu fark her ay 1.500 dolardır.
• 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.
• Birincil kullanım durumunuz soyut görsel akıl yürütmeyse. 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, her ikisi de güçlü modeller. Hangisini kullanacağınız, bütçenize ve gerçekleştirmek istediğiniz görevlere bağlı. Opus, ajan görevlerinde önde; ancak bütçeyi aşıyorsa, özellikle daha ucuz belirteçleri ve %50’lik toplu fiyat indirimi düşünüldüğünde Gemini 3.1 Pro da güçlü bir adaydır. 

Anthropic, en iyi kodlama modellerindeki liderliğini koruyor ve bu da onu karmaşık akıl yürütme ve programlama gerektiren ajan görevleri için uygun kılıyor. Google ise Anthropic’e kıyasla önemli ölçüde daha düşük fiyatla öncü akıl yürütme modelleri sunuyor. Her iki şirket ve OpenAI gibi diğer büyük oyuncular arasındaki rekabet, en iyi ajan modelini aynı zamanda iyi bir genel amaçlı model olarak sunmak üzerine.

Opus model ailesinin ne kadar pahalı olduğu göz önüne alındığında, görev bütçelerinin sunulması iyi oldu. Diğer sağlayıcıların bunu gelecekteki sürümlerine entegre ettiğini görürsem şaşırmam. Bu, uzun süre çalışan ajan görevlerinin maliyetini daha öngörülebilir kılmak için iyi bir eklenti olacaktır. 

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

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