Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.4: Hangi Sınır Modelini Kullanmalısınız?

GPT-5.4, 5 Mart 2026'da OpenAI'nin profesyonel işler için amiral gemisi olarak piyasaya sürüldü; kodlama ve akıl yürütmeyi tek bir genel amaçlı modelde birleştiriyor. Altı hafta sonra, 16 Nisan'da, Anthropic Claude Opus 4.7'yi yayımladı; farklı bir iddia üzerine kurulu: uzun soluklu mühendisliği kendi kendine yürüten ve çoğu ajanın dağıldığı türden oturumlar boyunca tutarlılığını koruyan bir model.

Doğrudan kıyaslamak için uygun bir an; ancak bir not: bu yazı Opus 4.7 ile aynı gün yayımlandı, dolayısıyla aşağıdaki başa baş rakamların çoğu üretici beyanı. Bunları nihai hüküm değil, başlangıç noktası olarak görün.

Güncelleme: OpenAI, GPT-5.4'ün halef modelini yayımladı. Tüm detaylar için GPT-5.5 rehberimize göz atın.

Opus 4.7 ve GPT-5.4 Karşılaştırması

Her bir alana girmeden önce hızlı bir referans. Asıl nüans fiyatlandırmada; onu ayrı bir bölümde ele alacağız.

Her iki modelin temel özellikleri karşılaştırmalı. Görsel: Yazar.

Gemini 3.1 Pro, birincil ihtiyacınız toplu belge işleme veya uzun hukukî analiz ise gerçek bir alternatif; daha düşük token başı maliyetlerle ve 2M bağlam penceresiyle çalışır. Bu yazı, Anthropic ve OpenAI kıyaslamasına odaklanıyor.

Her üreticinin modelini nasıl konumlandırdığı, sizden ne tür kullanım beklediklerine dair çok şey söyler.

Model konumlandırması ve amaçlanan kullanım

OpenAI, GPT-5.4'ü birleşik bir genel amaçlı model olarak konumlandırıyor. Daha önce GPT-5.3-Codex'te bulunan kodlama yeteneklerini bünyesine katıyor; böylece geliştiricilerin artık göreve göre farklı uç noktalara yönlendirme yapması gerekmiyor. Tek model, tek uç nokta; görev ne olursa olsun.

Anthropic'in Opus 4.7 için mesajı daha dar: "kodlama, ajanlar, bilgisayar kullanımı ve kurumsal iş akışları" için optimize edilmiş, temel fark olarak uzun ufuklu özerklik. Zor mühendislik işlerini devrediyorsunuz ve geri bildirmeden önce kendi hatalarını yakalayacağına güveniyorsunuz. Belirtmeye değer: Opus 4.7, Anthropic'in genel erişime açık en yetkin modeli ancak en üst seviye değil; Claude Mythos Preview bunun üzerinde yer alıyor ve savunma amaçlı siber güvenlik iş akışlarıyla sınırlı.

Bu ayrım uçlarda kendini gösteriyor: çok uzun süren kodlama oturumları veya onlarca aracın zincirlendiği hatlar.

Kodlama ve ajana dayalı iş akışları

Depo düzeyinde kodlamada, her üreticinin raporlamayı seçtiği kıyaslamalarda Opus 4.7 önde (tam rakamlar aşağıda). Öz denetimli çıktı doğrulaması sundu; yani model, raporlamadan önce kendi işini kontrol ediyor ve Genspark özellikle döngü direncini vurguladı: Opus 4.7 tek bir sorunda takılıp kalıp döngüye girme olasılığı daha düşük. Bu, ancak bir ajanın 40 dakika boyunca boşuna döngüye girmesine şahit olduktan sonra önemseyebileceğiniz türden bir şey.

GPT-5.4, Terminal-Bench 2.0'da yaklaşık altı puanla önde (yüzdeler: 75,1'e karşı 69,4), ancak Anthropic, GPT-5.4 sayısının kendi beyanına dayalı bir düzenekten geldiğini not ediyor. GPT-5.4 ayrıca Interactive Thinking ile yanıt ortasında plan ayarlamayı tanıttı: karmaşık akıl yürütmede, model çıktısını tamamlamadan önce müdahale edip yol yanlış görünüyorsa yönünü değiştirebiliyorsunuz. Opus 4.7'de bunun bir karşılığı yok. Yine de SWE-bench farkı gerçek: üretici seçimi bir kıyaslamada altı puan anlamlı bir sinyal, nihai hüküm değil.

Bağlam penceresi ve uzun bağlamlı işler

Her iki model de yaklaşık 1M token destekliyor; farklı olan, bu bağlamı kullandığınızda faturanızda ne olduğu. Opus 4.7, tüm pencere boyunca sabit bir ücret alıyor; dolayısıyla 900K token'lık bir istek, 9K'lık bir istekle token başına aynı maliyete sahip. GPT-5.4 ise 272K girdi token'ının altında milyon başına 2,50 $ alıyor, ancak bu eşiği aştığınızda tüm oturum yeniden fiyatlanıyor. Tam rakamları fiyatlandırma bölümünde ele alacağım.

Bir de belirteçleyici ayrıntısı var: Opus 4.7, aynı metni 4.6'ya göre %35'e kadar daha fazla token'a eşleyebiliyor. Token başı fiyat değişmedi, ancak görev başına efektif maliyet yükselebilir.

Gerçek uzun bağlam performansında ise, iş ortağı testleri Opus 4.7'yi altı araştırma modülü genelinde en yüksek tutarlılık puanıyla (0,715) başa baş gösterdi. 1M sınırına yaklaşan RAG hatlarını, üretici kıyaslamalarına güvenmeden önce kendi iş yükünüzde test edin.

Araç kullanımı, çok kipli yetenekler ve ortam etkileşimi

Araç yüzeyleri kâğıt üzerinde benzer, pratikte daha çok ayrışıyor. OSWorld-Verified'da (masaüstü bilgisayar kullanımı) Opus 4.7 artık %78,0 ile önde; GPT-5.4 %75,0, ikisi de %72,4'lük insan uzman temel çizgisinin üzerinde. Tarayıcı tabanlı web araştırmasında tablo tersine dönüyor: GPT-5.4, BrowseComp (Pro varyantı) üzerinde %89,3'e ulaşıyor; Opus 4.7 ise %79,3. Tek bir "bilgisayar kullanımı" başlığı masaüstü ve tarayıcı ayrımını perdeleyebiliyor.

Opus 4.7'nin başlıca çok kipli yükseltmesi görme çözünürlüğü: uzun kenarda 2.576 piksele kadar görüntüler, kabaca 3,75 megapiksel; önceki Claude modellerinin üç katından fazla; herhangi bir API parametresi olmadan otomatik olarak daha yüksek sadakatle işleniyor. Bir güvenlik test ortağı olan XBOW, görsel keskinliğin Opus 4.6'da %54,5'ten 4.7'de %98,5'e sıçradığını bildirdi; bu sürümdeki ortak değerlendirmeler arasında tek bir kıyaslamadaki en büyük artış.

İkisi araç mimarisinde de ayrışıyor. GPT-5.4'ün araç arama sistemi, büyük araç ekosistemlerinde belirteç yükünü azaltarak, tanımları isteme gömmek yerine talep üzerine yüklüyor. Opus 4.7 ise araçlara başvurmadan önce sorunu akıl yürütmeyle çözümlüyor; toplamda daha az araç çağrısı yapıyor; çaba seviyesi arttıkça araç kullanımı artıyor.

Yönlendirilebilirlik, güvenilirlik ve çıktı stili

Opus 4.7 talimatları kelimesi kelimesine alıyor. Bir öğeden diğerine genelleme yapmıyor veya sizin belirtmediğiniz istekleri çıkarsamıyor; bu nedenle 4.6 için yazılmış istemler beklenmedik davranabilir; Anthropic yeniden ayarlamayı öneriyor. Artısı, uzun ajana dayalı döngülerde güvenilirlik: Ramp'in mühendislik ekibi, çok araçlı iş akışlarında adım adım yönlendirmeye belirgin biçimde daha az ihtiyaç duyulduğunu belirtti ve Hexagon'un testleri, düşük çabada Opus 4.7'nin kabaca orta çabadaki Opus 4.6'ya denk olduğunu buldu.

Anthropic ayrıca xhigh'ı high ile max arasında yeni bir çaba seviyesi olarak sundu ve Claude Code'un varsayılanını tüm planlarda xhigh olarak yükseltti. Yeni belirteçleyiciyle birleştiğinde, özellikle sonraki ajana dayalı turlarda çıktı token sayıları 4.6'ya göre daha yüksek olabilir; Görev Bütçeleri (şimdi genel betada), bir ajanın bir oturumda harcayacağını sınırlandırmanıza olanak tanıyor. GPT-5.4'ün yönlendirilebilirlik hikâyesi, kodlama bölümünde ele aldığım Interactive Thinking'e odaklanıyor ve OpenAI'nin istem rehberi, modele açık çıktı sözleşmeleri verildiğinde iyi performans gösterdiğini belirtiyor.

Anthropic'in kendi güvenlik değerlendirmesinden bir not: Opus 4.7, dürüstlük ve istem enjeksiyonuna dirençte 4.6'ya göre ilerleme kaydetti, ancak kontrollü maddelerle ilgili aşırı ayrıntılı zarar azaltma tavsiyelerine karşı dirençte hafif gerileme gösterdi. Anthropic'in genel değerlendirmesi: "Büyük ölçüde iyi hizalanmış ve güvenilir, ancak davranışında tam anlamıyla ideal değil."

Kıyaslama Testlerinde Opus 4.7 ve GPT-5.4

Kıyaslamalara dikkatle bakmaya değer, ama sadece belli bir noktaya kadar güvenmeye. Her iki üretici de kendilerini avantajlı kılan kıyaslamaları seçti ve bu yazı yazıldığında Vals.ai ile Artificial Analysis, Opus 4.7'yi henüz indekslememişti. Bu sonuçlardan hareketle hüküm vermeden önce kendi görevlerinizde test edin.

Kodlama kıyaslamaları

Aşağıdaki tablo, her üreticinin sürüm materyallerindeki en ilgili kodlama bulgularını kapsar.

Kodlama kıyaslamaları belirgin şekilde Opus 4.7 lehine. Görsel: Yazar.

SWE-bench'in birkaç varyantı var ve her iki üretici de en iyi performans gösterdikleri olanı öne çıkardı. Anthropic, ezberlemeyi elemek için filtreler uyguladı ve işaretlenen sorunlar hariç tutulduğunda da Opus 4.7'nin farkının korunduğunu bildiriyor. Bağlam açısından: Z.ai'nin açık ağırlıklı GLM-5.1 modeli, Nisan 2026 başında %58,4 ile kısa süreliğine SWE-bench Pro'da liderdi; Opus 4.7'nin %64,3'ü gelmeden hemen önce. Bu yüzden burada "son teknoloji" iddiasının raf ömrü kısa.

Ajan ve bilgisayar kullanımı kıyaslamaları

Opus 4.7'nin çıkışıyla birlikte Anthropic, çoğu ajana dayalı kıyaslamada her iki modele ait karşılaştırma sayılarını yayımladı. Manzara tek taraflı değil, karışık.

Resim ortama göre ayrışıyor: Opus 4.7 masaüstünde, araç kullanımında ve bilgi işlerinde kazanıyor; GPT-5.4 ise tarayıcı araştırmasında. GPT-5.4'ün bazı sayıları Pro varyanttan geldiği için standart katman daha düşük puanlayabilir. Paylaşılan bir iskelenin üzerinde bağımsız çalıştırmalar bir sonraki adım.

Opus 4.7 ve GPT-5.4 Fiyatlandırması

Manşet oranlar basit görünüyor. Gerçek maliyet tablosu öyle değil.

API fiyatlandırma yapısı

Fiyat farkını birkaç somut senaryo üzerinden anlamak en kolayı.

100K token girdi ve 10K token çıktı (GPT-5.4'ün 272K eşiğinin epey altında) bir istekte, GPT-5.4 yaklaşık 0,40 $ iken Opus 4.7 yaklaşık 0,75 $. Kısa-orta bağlamlı işler için neredeyse yarı fiyat.

500K girdi ve 20K çıktı, yani GPT-5.4'ün eşiğinin ötesinde, iki modelin maliyeti kabaca aynı: 2,95 $ ve 3,00 $. 900K girdi ve 10K çıktıda neredeyse birebirler.

272K yeniden fiyatlama eşiği insanları hazırlıksız yakalayan kısım: tüm oturuma uygulanıyor, sadece eşik üzerindeki token'lara değil. Düzenli olarak 280K token'lık istemler gönderen bir hat, sadece fazladan 8K için değil, her bir istekte tam uzun bağlam ücretini ödüyor. Bu, marjinal bir ek değil, oturum düzeyinde yeniden fiyatlama.

GPT-5.4 maliyetleri 272K token sonrasında artıyor. Görsel: Yazar.

Bağlam penceresi bölümünde belirttiğim gibi, yeni belirteçleyici aynı girdiyi Opus 4.6'ya göre %35'e kadar daha fazla token'a eşleyebiliyor. Token başı fiyat değişmedi, ancak görev başına fiili maliyetiniz artabilir. Gerçek trafikte ölçün; 4.6 tabanından çıkarımla hesaplanan rakamlar düşük kalacaktır.

Her iki platform da önbelleğe alınmış girdi token'larında yaklaşık %90 indirim sunuyor: Opus 4.7 için milyon başına 0,50 $, GPT-5.4 için 272K altında milyon başına 0,25 $. Toplu İş (Batch) API'leri acil olmayan işler için yaklaşık bir %50 daha indirim ekliyor. Senkron olmayan iş yüklerinde bu indirimler, her iki platformda da en büyük kaldıraç.

Gözden kaçan araç başı maliyetler de var. Anthropic, 1.000 web araması için 10 $ alıyor; getirilen içerik için standart token ücretleri de ayrıca geçerli. OpenAI, dosya arama depolama ve sorgularını ayrı ücretlendiriyor. Araç ağırlıklı hatlarda bunlar birikiyor.

Farklı iş yükleri için maliyet

Kısa bağlamlı, yüksek hacimli işler (100K token altı API çağrıları, toplu sınıflandırma, hızlı yineleme) için GPT-5.4 daha ucuz. Girdi maliyeti farkı 2 kata yaklaşabilir.

272K token sonrasında avantaj tersine dönüyor. Opus 4.7'nin sabit oranı bütçelemeyi kolaylaştırıyor ve toplam maliyette GPT-5.4'e neredeyse yaklaşıyor.

Her iki platform da küçük bir veri yerleşimi primi alıyor (her iki tarafta da yaklaşık %10). Bu seviyede mesele fiyat değil, uyum. Ajan tabanlı Claude Code oturumları için, token harcamasında ana kaldıraç Görev Bütçeleri (yönlendirilebilirlik bölümünde ele alındı).

Claude Opus 4.7, GPT-5.4'ten Daha mı İyi?

Evrensel bir yanıt yok; size böyle diyen her yazı bir şey satıyordur.

Claude Opus 4.7'yi tercih edin: birincil işiniz öz denetimin önemli olduğu uzun soluklu yazılım mühendisliği ise, ajanınız masaüstü uygulamaları kullanıyorsa, istemleriniz düzenli olarak 272K token'ı aşıyorsa, iş akışınız yoğun ekran görüntüleri veya teknik diyagramlar okuyorsa ya da hâlihazırda Claude Code, Cursor, Replit veya Devin kullanıyorsanız.

GPT-5.4'ü tercih edin: ajanınız yoğun tarayıcı tabanlı web araştırması yapıyorsa, iş yükleriniz 272K token altında kalıyor ve maliyet önemliyse, geniş bir araç ekosisteminde ertelenmiş araç yükleme istiyorsanız veya ekibiniz zaten OpenAI Responses API üzerinde çalışıyorsa.

Her ikisini de test etmeyi düşünün: işiniz otonom web araştırması ile uzun biçimli kodlama arasında bölünüyorsa. GPT-5.4'ün tarayıcı ve terminal güçlü yanları ajana dayalı web iş akışlarına uygun; Opus 4.7'nin döngü direnci ve sabit oranlı fiyatlandırması derin mühendislik oturumları ve belge yoğun hatlar için daha iyi çalışır.

İş akışınız için doğru modeli seçmek. Görsel: Yazar.

Her iki seçimi de kesen bir nokta: Toplu İş API indirimleri, senkron olmayan iş yüklerinde model tercihinden daha fazla fark yaratabilir. Ve Opus 4.7 için bağımsız kıyaslamalar hâlâ yetişirken, kendi işinizin gerçek bir dilimini kapsayan bir pilot, bu yazı dâhil her türlü karşılaştırmadan daha değerlidir.

Sonuç

Claude Opus 4.7 ile GPT-5.4 arasındaki fark, hangisinin daha akıllı olduğundan çok, yaptığınız işin yapısıyla ilgili.

Anthropic özerkliğe oynadı: uzun mühendislik koşularında tutarlılığı koruyan ve çıktısını kendi kendine denetleyen bir model. OpenAI ise kapsama oynadı: daha geniş araç yüzeyi ve 272K token altında kalan istemlerin çoğunluğu için daha ucuz oranlar.

Ekiplerin çoğunu gafil avlayan yer fiyatlandırma ve az önce değindiğim gibi, 272K'lık oturumlarda değişen fiyatlandırma belirli bir tuzak. Aylık harcamayı temel oran seçiminden daha çok etkileyen şey, genellikle önbellekleme ve her iki platformda da Toplu İş API indirimleri.

Kıyas farkları tek haneli ve her iki üretici de birkaç haftada bir yeni modeller çıkarıyor. Gerçek yığınıza uyanı seçin ve bir ay sonra yeniden değerlendirin.

Bu modelleri uygulamada kullanmayı derinlemesine öğrenmek isterseniz, Cursor ile Yazılım Geliştirme kursumuz, yapay zekâ destekli kodlama iş akışlarını pratikte ele alıyor.