Kurs
OpenAI API ile Çalışmak
3 sa
131.3K
Gemini 3.5 Flash, 19 Mayıs 2026'da, OpenAI ve Anthropic'in mevcut amiral gemisi modellerine güçlü bir yanıt olarak piyasaya sürüldü ve Flash hızlarında sınır düzeyi performans iddiasında bulundu. OpenAI'nin GPT-5.5 modeli ise Nisan 2026'da gelmiş ve şirketin şimdiye kadarki en güçlü ajan temelli kodlama modeli olarak konumlanmıştı.
Her iki model de özellikle ajan temelli işler için inşa edildi ve uzun ufuklu görevler için en kritik kıyaslamalarda seleflerini geride bırakıyor. Soru, hangisinin gerçekten sizin iş akışınıza uyduğu ve hız ile maliyet arasındaki dengelerin sizin özel kullanım senaryonuz için buna değip değmeyeceği.
Bu yazıda, Gemini 3.5 Flash ve GPT-5.5'i beş ana boyutta karşılaştıracağım: kodlama ve ajan temelli iş akışları, akıl yürütme ve bilgi görevleri, çok kipli yetenekler, bağlam ve uzun bağlam performansı ile fiyatlandırma. Ayrıca her bir model için ayrı ayrı detaylara girmek isterseniz, Gemini 3.5 Flash ve GPT-5.5 ile ilgili bağımsız içeriklerimize de göz atabilirsiniz.
Gemini 3.5 Flash Nedir?
Gemini 3.5 Flash, Gemini 3.5 ailesinin en yeni Google modeli olup Google I/O 2026'da duyuruldu. Flash katmanında yer alıyor; yani hız ve maliyet için optimize edilmiş durumda. Ancak Google'ın öne çıkardığı iddia, artık ajan ve kodlama kıyaslamalarında daha büyük amiral gemisi modellerle rekabet eden bir performans sunması (ilk sonuçlar da bunu kesinlikle destekliyor).
Model, paralel çalışan işbirlikçi alt ajanları dağıtmak için bir çerçeve olan Google'ın Antigravity harness'i ile çalışacak şekilde tasarlandı.
Gemini API, Google AI Studio, Android Studio, Gemini Enterprise Agent Platform üzerinden ve dünya genelinde Gemini uygulamasında ve Arama'daki AI Modu'nda varsayılan model olarak kullanılabiliyor. Gemini 3.5 Pro, Google içinde hâlihazırda kullanılıyor ve gelecek ay kullanıma sunulması bekleniyor.
Çıkışa ve kıyaslamaların pratikte ne anlama geldiğine dair daha fazlası için Gemini 3.5 Flash rehberimize bakın. Ayrıca daha geniş I/O duyurularını da ele aldık; bunlar arasında Google'ın yeni yerel çok kipli üretken medya modeli Gemini Omni, 7/24 AI ajanı Gemini Spark ve yeni API'de Yönetilen Ajanlar bulunuyor.
GPT-5.5 Nedir?
GPT-5.5, OpenAI'nin Nisan 2026 model sürümü olup şirketin bugüne kadarki en güçlü ajan temelli kodlama modeli olarak tanımlanıyor. OpenAI ayrıca daha yüksek doğruluk gerektiren işler için Pro, Business ve Enterprise kullanıcılarına sunulan GPT-5.5 Pro varyantını da yayımladı.
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 karşılaştırmamızda ele aldığımız gibi, 6 kat daha pahalı olan GPT-5.5 Pro'ya ödeme yapmak, yalnızca zor matematik ve/veya web araması içeren ve yüksek doğruluğun kritik olduğu iş akışları için mantıklı görünüyor.
Model, NVIDIA GB200 ve GB300 NVL72 sistemleri için birlikte tasarlandı ve bunlarda sunuluyor; OpenAI, gerçek dünya sunumunda token başına gecikmenin GPT-5.4 ile eşleştiğini ancak daha yüksek zekâ seviyesinde performans gösterdiğini belirtiyor.
ChatGPT ve Codex içinde Plus, Pro, Business ve Enterprise kullanıcılarına sunuluyor; API erişimi 1M giriş tokenı için $5 ve 1M çıkış tokenı için $30 olarak fiyatlandırılmış.
Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.5: Bire Bir Karşılaştırma
Detaylara girmeden önce her modelin nerede durduğuna dair kısa bir özet.
| Özellik | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.5 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench (ajan temelli kodlama) | 76.2% | 78.2% |
| SWE-Bench Pro | 55.1% | 58.6% |
| MCP Atlas (araç kullanımı) | 83.6% | 75.3% |
| OSWorld-Verified (bilgisayar kullanımı) | 78.4% | 78.7% |
| CharXiv Reasoning (çok kipli) | 84.2% | 84.1% |
| Finance Agent v2 | 57.9% | 51.8% |
| ARC-AGI-2 | 72.1% | 84.6% |
| Humanity's Last Exam | 40.2% | 41.4% |
| Çıkış hızı | Diğer sınır modellerinden 4x daha hızlı (Google iddiası) | GPT-5.4 gecikmesiyle eşleşiyor |
| Bağlam penceresi | 1M token | 1M token |
| API giriş fiyatı | ~$1.50 / 1M token | $5.00 / 1M token |
| API çıkış fiyatı | ~$9.00 / 1M token | $30.00 / 1M token |
| Çoklu ajan çerçevesi | Antigravity harness | Codex |
Kodlama ve ajan temelli iş akışları
Kodlama, her iki modelin de en açık şekilde rekabet ettiği boyut ve burada GPT-5.5 kıl payı önde. Hem ajan temelli terminal kodlamada (Terminal-Bench 2.1: %78.2 vs %76.2) hem de klasik yazılım mühendisliğinde (SWE-Bench Pro: %58.6 vs %55.1) GPT-5.5, Gemini 3.5 Flash'e göre birkaç puanlık bir avantaja sahip.
Gemini 3.5 Flash'in öne geçtiği yer, araç kullanımı. MCP Atlas'ta %83.6 puan alarak GPT-5.5'in %75.3'ünü anlamlı bir farkla geride bırakıyor. MCP Atlas, karmaşık ajan iş akışlarında çok adımlı araç çağrısı ve şemaya uyumu test eder; bu da tam olarak Antigravity harness'in tasarlandığı görev türü.
| Kıyaslama | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.5 | Notlar |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench | 76.2% | 78.2% | GPT-5.5 hafifçe önde |
| SWE-Bench Pro | 55.1% | 58.6% | Sağlayıcı bildirimi; Claude Opus 4.7 %64.3 ile önde |
| MCP Atlas | 83.6% | 75.3% | Gemini önde; çok adımlı araç çağrısını test eder |
Dürüst yorum: GPT-5.5, terminal ağırlıklı DevOps ve kabuk otomasyonu için daha güçlü bir tercih. Gemini 3.5 Flash ise MCP tarzı araç çağrısının merkezi olduğu araç ağırlıklı ajan hatları için daha güçlü. Depo düzeyinde yazılım mühendisliğinde, SWE-Bench Pro'da Claude Opus 4.7 ikisini de geride bırakıyor.
Akıl yürütme ve bilgi görevleri
Soyut akıl yürütmede fark en belirgin şekilde ortaya çıkıyor: GPT-5.5, ARC-AGI-2'de açık ara önde (%84.6'ya karşı Gemini 3.5 Flash'in %72.1'i). Bu, eğitim verilerinden ezberlenemeyen yeni örüntü tanıma ve akıl yürütmeyi test eden bir kıyaslamada 12.5 puanlık bir fark. Humanity's Last Exam'de skorlar yakın: GPT-5.5 %41.4, Gemini 3.5 Flash %40.2.
GPT-5.5'in güçlü yanlarından biri matematik; FrontierMath Tier 4'teki dikkat çekici %35.4 sonucu bunu gösteriyor. Mevcut hiçbir model bu skoru yakalamıyor; ancak Google'ın AI Co-Mathematician'ı, GPT-5.5 Pro'yu bile iyi bir farkla geçiyor (%47.9 vs %39.6). Geniş ölçekte sunulmuyor; sınırlı bir araştırma sürümünde.
Gemini 3.5 Flash vs Claude Opus 4.7 karşılaştırmamızın şaşırtıcı sonuçlarından biri tekrarlanıyor: Gemini 3.5 Flash, çok adımlı finansal akıl yürütme için Finance Agent v2 liderlik tablosunda en üstte (%57.9; GPT-5.5 %51.8 ve Opus 4.7 %51.5), her üçü içinde en hafif model olmasına rağmen. Bu, ajanların uzun diziler boyunca harici araçları güvenilir şekilde çağırması gerektiğinde üstün olan bir modele işaret ediyor.
Çok kipli yetenekler
Çok kipli alanda Gemini 3.5 Flash, GPT-5.5 ile en rekabetçi olduğu noktada. Bilimsel grafikler üzerinde görsel akıl yürütmeyi test eden CharXiv Reasoning'de Gemini 3.5 Flash %84.2, GPT-5.5 ise %84.1 alıyor. Bu esasen bir beraberlik ve hız için optimize edilmiş konumlanan 3.5 Flash için anlamlı bir sonuç.
Bilgisayar arayüzü kontrolünü test eden OSWorld kıyaslamasında, her iki model ve Claude Opus 4.7 temelde başa baş; %78.0 (Gemini Flash 3.5) ile %78.4 (GPT-5.5) arasında. Ancak Gemini Flash 3.5, bilgisayar kullanımı özelliği sunmuyor; bu nedenle sonuç yalnızca dahili bir araştırma değerlendirmesini yansıtıyor.
Web sitelerinde özerk gezinme yapabilen ajanlara ihtiyacınız varsa GPT-5.5'i (veya Opus 4.7'yi) seçmeniz gerekir.
Bağlam penceresi ve uzun bağlam performansı
Her iki model de 1M token bağlam penceresi sunuyor. Asıl ilginç soru, bu pencereyi pratikte nasıl kullandıkları. GPT-5.5 incelememizde en aydınlatıcı sonuç, uzun bağlam performansı verileriydi: GPT-5.4, MRCR iğne testlerinde yaklaşık 128K token sonrasında çökerken, GPT-5.5 512K ve ötesinde dayanıklılığını korudu. 512K-1M bağlamda GPT-5.5, MRCR v2 8-needle'da %74.0 skor alıyor; GPT-5.4 ise %36.6.
Doğrudan karşılaştırabildiğimiz yer, aynı kıyaslamada 128K bağlam. GPT-5.5, MRCR v2 8-needle'da (128K ortalama) %94.8 alırken, Gemini 3.5 Flash %77.3 alıyor. Bu anlamlı bir fark: GPT-5.5, o aralıkta uzun bir bağlam içinde dağınık bilgileri daha yüksek doğrulukla geri getirip üzerinde akıl yürütebiliyor.
Tam 1M token ölçeğinde tablo daha belirsiz; çünkü yayımlanan veriler doğrudan örtüşmüyor. Gemini 3.5 Flash, MRCR v2 8-needle'da (1M noktasal) %26.6 alıyor; bu da Gemini 3.1 Pro'nun %26.3'üne göre sınırlı bir iyileşme.
OpenAI, GPT-5.5 için doğrudan karşılaştırılabilir 1M noktasal bir skor yayımlamadı; bu nedenle o aralıkta bire bir karşılaştırma yapamıyoruz. Bununla birlikte GPT-5.5'in 512K–1M aralığında farklı bir MRCR diliminde elde ettiği %74.0, daha iyi dayandığını düşündürüyor.
Uzun bağlamda gömülü grafik yapıları üzerinde akıl yürütmeyi test eden Graphwalks kıyaslamalarında, GPT-5.5 1M tokenda BFS'de %45.4 alıyor. Gemini 3.5 Flash'in bu spesifik kıyaslamadaki skorları yayımlanmış değil.
Pratik sonuç: Ölçebildiğimiz yerde GPT-5.5 daha güçlü uzun bağlam modeli.
Fiyatlandırma
Karşılaştırmanın belirginleştiği yer burası. Gemini 3.5 Flash, yaklaşık 1M giriş tokenı için $1.50 ve 1M çıkış tokenı için $9.00 olarak fiyatlandırılmış. GPT-5.5 ise 1M giriş tokenı için $5.00 ve 1M çıkış tokenı için $30.00; bu da onu Gemini 3.5 Flash'ten üç kattan daha pahalı yapıyor.
Google'ın kendi çerçevesi, 3.5 Flash'in diğer sınır modellerinin yarısından daha düşük maliyetle sınır düzeyi performans sunduğu yönünde. Bu iddia, GPT-5.5'in fiyatlandırmasına karşı da geçerli. Modelin iş akışı başına yüzlerce kez çağrıldığı yüksek hacimli ajan iş yüklerinde, maliyet farkı hızla katlanıyor.
GPT-5.5 Pro'nun fiyatı daha da yüksek: 1M giriş tokenı için $30 ve 1M çıkış tokenı için $180. Bu katman, en zorlu akıl yürütme görevleri için tasarlandı ve Pro, Business ve Enterprise kullanıcılarına sunuluyor. Gelecek ay beklenen Gemini 3.5 Pro ise muhtemelen hem yetenek hem de fiyat olarak 3.5 Flash'in üzerinde konumlanacak; ancak kesin fiyat açıklanmadı.
| Model | Giriş (1M token başına) | Çıkış (1M token başına) | Bağlam penceresi |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.5 Flash | ~$1.50 | ~$9.00 | 1M token |
| GPT-5.5 | $5.00 | $30.00 | 1M token |
| GPT-5.5 Pro | $30.00 | $180.00 | 1M token |
Dikkate değer bir nüans: OpenAI, GPT-5.5'in aynı Codex görevlerini tamamlamak için GPT-5.4'e kıyasla önemli ölçüde daha az token kullandığını söylüyor. Dolayısıyla token başına fiyat artışı, ajan temelli iş akışları için doğrudan orantılı bir maliyet artışına dönüşmüyor. Bununla birlikte, token verimliliğindeki kazanımlar hesaba katılsa bile Gemini 3.5 Flash, API düzeyinde kayda değer ölçüde daha ucuz olmaya devam ediyor.
Gemini 3.5 Flash mi, GPT-5.5 mi Tercih Edilmeli?
Karar büyük ölçüde üç faktöre bağlı: maliyet hassasiyeti, yürüttüğünüz ajan temelli işin türü ve zaten içinde bulunduğunuz ekosistem. Yaygın senaryolar için seçimi şöyle çerçevelerim.
| Kullanım durumu | Önerilen | Neden |
|---|---|---|
| Araç çağrılarının yoğun olduğu yüksek hacimli ajan hatları | Gemini 3.5 Flash | MCP Atlas'ta önde (%83.6 vs %75.3) ve token başına ~3x daha ucuz |
| Terminal ağırlıklı DevOps ve kabuk otomasyonu | GPT-5.5 | Terminal-Bench 2.0'da %82.7 ile önde; karmaşık CLI iş akışlarında daha güçlü |
| Finansal belge analizi ve OCR ağırlıklı iş akışları | Gemini 3.5 Flash | Finance Agent v2'de önde: %57.9; GPT-5.5 %51.8 |
| Soyut akıl yürütme ve zor matematik problemleri | GPT-5.5 | ARC-AGI-2'de önde: %84.6 vs %72.1; FrontierMath Tier 4'te daha güçlü |
| Görsel grafik ve bilimsel şekil anlama | İkisi de (etkili şekilde başa baş) | CharXiv Reasoning: %84.2 vs %84.1; diğer faktörlere göre seçin |
| Google Workspace ve Android Studio entegrasyonu | Gemini 3.5 Flash | Antigravity aracılığıyla Docs, Sheets, Gmail, Android Studio ile yerel entegrasyon |
| 128K tokenın ötesinde uzun bağlamlı belge çalışmaları | GPT-5.5 | Yayımlanan MRCR skorları 1M tokene kadar istikrarlı performansı gösteriyor; GPT-5.4 128K'nın ötesinde çökmüştü |
| Ölçekli, maliyet hassas üretim dağıtımları | Gemini 3.5 Flash | 1M token başına ~$1.50/$9.00; GPT-5.5'te $5.00/$30.00 |
Şunlar geçerliyse Gemini 3.5 Flash'i seçin...
- Ajanlarınız her iş akışında çok sayıda araç çağrısı yapıyor. %83.6'lık MCP Atlas skoru, 3.5 Flash'in ölçekli ve güvenilir araç kullanımına ayarlı olduğunun en net göstergesi; Antigravity harness de alt ajanları paralel çalıştırmak için birinci taraf bir çerçeve sunuyor.
- Maliyet birincil kısıtınız. GPT-5.5'in token başına yaklaşık üçte biri fiyatla 3.5 Flash, günde milyonlarca token için ödeme yaptığınız yüksek hacimli iş yüklerinde bariz tercih.
- Zaten Google ekosistemindesiniz. Ekibiniz Google Workspace, BigQuery veya Android Studio kullanıyorsa, Gemini Enterprise Agent Platform ile yerel entegrasyon sürtünmeyi ciddi ölçüde azaltır.
- Çalışmanız finansal belgeler, faturalar veya karmaşık grafikler içeriyor. Finance Agent v2 ve CharXiv Reasoning sonuçları, yapısal görsel ve finansal verileri iyi yöneten bir modele işaret ediyor.
- Hız kullanıcılarınız için önemli. Google, 3.5 Flash'in çıkış tokenları saniye başına diğer sınır modellerinden dört kat hızlı olduğunu iddia ediyor; bu da son kullanıcıya dönük uygulamalarda akan yanıtlar için gerçek bir avantaj.
Şunlar geçerliyse GPT-5.5'i seçin...
- Çalışmanız terminal ağırlıklı. %82.7'lik Terminal-Bench 2.0 skoru ve Codex entegrasyonu, kabuk otomasyonu, Docker/kubectl iş akışları ve karmaşık CLI orkestrasyonu için GPT-5.5'i daha güçlü kılıyor.
- Mevcut en iyi soyut akıl yürütmeye ihtiyacınız var. %84.6'lık ARC-AGI-2 skoru ve FrontierMath Tier 4 sonucu (%35.4), örüntü eşlemeden ziyade özgün akıl yürütme gerektiren görevlerde GPT-5.5'i öne çıkarıyor.
- 128K tokenın ötesinde uzun bağlam güvenilirliği kritik. Yayımlanan MRCR verileri, GPT-5.5'in 1M tokene kadar dayanıklı olduğunu ve GPT-5.4'ün başaramadığı bir seviyeye çıktığını gösteriyor; belge ağırlıklı araştırma iş akışları için anlamlı bir ilerleme.
- Bilimsel araştırma veya biyoinformatik yapıyorsunuz. GeneBench (%25.0) ve BixBench (%80.5) sonuçları ile Ramsey sayısı ispatı örneği, GPT-5.5'in nicel biyoloji ve matematikte gerçekten faydalı bir araştırma yardımcı pilotu olduğunu düşündürüyor.
- Ekibinizin iş akışları için zaten Codex veya ChatGPT kullanıyorsunuz. Plus/Pro/Business/Enterprise kapsamında yaygın dağıtım, çoğu ekibin zaten erişimi olduğu anlamına gelir ve Codex entegrasyonu olgunlaşmış durumdadır.
Son Düşünceler
Bu karşılaştırmayı en net şekilde şöyle çerçeveleyebiliriz: GPT-5.5, ham akıl yürütme ve terminal ağırlıklı ajan kodlamada daha güçlü; Gemini 3.5 Flash ise araç ağırlıklı hatlar, finansal belge çalışmaları ve maliyet ile hızın birincil kısıt olduğu dağıtımlar için daha iyi bir tercih. Hiçbiri her alanda baskın değil ve kıyaslama farkları yeterince küçük; bu nedenle ekosistem uyumu ve fiyatlandırma çoğu gerçek kararı belirleyecek.
Bu karşılaştırmada en ilginç bulduğum sonuç MCP Atlas. Çok adımlı araç çağrısını test eden bir kıyaslamada Gemini 3.5 Flash'in %83.6'ya karşı GPT-5.5'in %75.3 alması anlamlı bir sinyal. 2026'da ajan temelli iş akışları başlıca AI trendi gibi görünüyor; dolayısıyla bu fark, ters yöndeki Terminal-Bench farkından daha fazla önem taşıyabilir.
İzlemeye değer diğer konu, Google'ın hâlihazırda dahili kullanımda olduğunu söylediği ve gelecek ay sunmayı beklediği Gemini 3.5 Pro. Eğer 3.5 Pro, 3.1 Pro'nun 3 Flash'e sağladığı sıçramayı 3.5 Flash'e göre tekrarlarsa rekabet tablosu yine değişir. Şimdilik, 3.5 Flash çoğu üretim ajan iş yükü için daha maliyet etkin; akıl yürütme derinliği ve terminal güvenilirliğinin pazarlık konusu olmadığı yerlerde ise GPT-5.5 tercih edilmeli.
Ajan temelli yapay zekâ kavramlarını bizzat deneyimlemek ve bu tür modellerle inşa etmek isterseniz, AI Agent Fundamentals beceri yolumuzu öneririm.
Author
Tom bir veri bilimci ve teknik eğitmendir. DataCamp'in veri bilimi eğitim içerikleri ve blog yazılarını yazar ve yönetir. Daha önce Tom, Deutsche Telekom'da veri bilimi alanında çalıştı.