Aynı pizza. Biri sekiz dilim, diğeri on altı. İkinci yerin dilimi daha ucuz ama hesabı daha pahalı.
OpenAI'da Codex ve ChatGPT tarafında çalışan Tibo Sottiaux, token fiyatları üzerine uzun bir paylaşım yazdı. Çıkış noktası basit ama çoğumuzun atladığı bir şey: bir modelin token'ı, başka bir modelin token'ı ile aynı şey değil.
Fiyatları “milyon token başına şu kadar dolar” diye karşılaştırıyoruz. Sanki token gram gibi, kilovat-saat gibi standart bir ölçü birimiymiş gibi. Değil. Farklı modeller birebir aynı metni farklı sayıda token'a bölüyor. Yani token başına daha düşük fiyat, daha düşük fatura demek değil.
Önce pizza hesabı
Tibo'nun analojisi şöyle:
| 8 DİLİMLİK PIZZA | 16 DİLİMLİK PIZZA | |
|---|---|---|
| Dilim fiyatı | 2 dolar | 1,25 dolar |
| Toplam hesap | 16 dolar | 20 dolar |
| Ne yedin? | Bir pizza | Aynı pizza |
İkinci yer “dilimimiz daha ucuz” diye ilan ediyor ve teknik olarak doğru söylüyor. Ama sen pizzayı yiyorsun, dilimi değil.
MİDEN KAÇ DİLİM YEDİĞİNİ UMURSAMIYOR.
Peki fark ne kadar büyük?
Tibo küçük bir karşılaştırma paylaşmış. İngilizce, teknik, çok dilli ve sayısal metinleri kapsayan bir örneklemde, GPT-5.6 Sol'un kullandığı tokenizer (metni token'lara bölen bileşen) 766 token harcamış. Aynı metin için Claude Opus 5 tahmini 1.170 token. Aradaki fark yaklaşık yüzde 34,5.
Bu rakamı kim ölçtü?
Ölçümü OpenAI'ın kendi ekibi yaptı ve kendi modelini kıyasladı. Yanıtlardaki ilk itiraz da buydu: karşı tarafın sayısı “tahmini” ve yayımlanmış bir test seti yok. Biri doğrudan “örnek paketi yayınla da herkes kendi saysın” dedi. Yani yönü doğru olabilir, ama rakamı bir kanıt gibi değil, bir başlangıç noktası gibi oku.
Yorumlar asıl meseleyi büyüttü
Paylaşımın altında en çok beğenilen cevap, analojiyi bir adım ileri taşıdı.
Bir başkası aynı fikri daha keskin koydu: token başına fiyat sahte bir birim, gerçek birim başarılı sonuç başına maliyet.
Ve pratik taraftan itirazlar geldi. Çünkü çoğu geliştirici token fiyatı değil, aboneliğinin ne kadar dayandığına bakıyor.
Bir geliştirici de şunu hatırlattı: karşılaştırmalar deterministik görünüyor ama pratikte sonuçlar çok değişkenlik gösteriyor. Yani tabloya bakarak değil, kendi işini koşturarak öğreniyorsun.
TOKEN BAŞINA FİYAT
- Fiyat listesinde yazıyor
- Karşılaştırması kolay
- Tokenizer farkını gizler
- Kaç denemede çözdüğünü söylemez
SONUÇ BAŞINA MALİYET
- Kendi işinde ölçülür
- Tokenizer farkını zaten içerir
- Tekrar denemeleri de sayar
- Karşılaştırması zahmetli
İşin hoş tarafı, Tibo'nun kendi vardığı sonuç da tam burası: asıl önemli olan başarılı sonuç başına maliyet. Karşılaştırmaları başlangıç noktası olarak kullanabilirsin ama gerçekten kendi işinde deneyip ölçmek zorundasın.
BRICK TARAFIBunu kendi ekibinde nasıl ölçersin?
Bu tartışmayı seviyoruz çünkü bize çok tanıdık bir hatayı hatırlatıyor: kolay ölçülen şeyi önemli sanmak. Token fiyatı kolay ölçülüyor, o yüzden konuşuluyor. Sonuç başına maliyet zahmetli, o yüzden kimse bakmıyor.
Üç sütunluk küçük bir tablo yeter
Geçen hafta gerçekten yaptığın beş işi seç. Her birini iki modelde koştur. Üç şeyi not al: sonuca kaç denemede ulaştın, toplam ne kadar ödedin, çıktıyı düzeltmek kaç dakikanı aldı. Bir haftada, hiçbir fiyat listesinin veremeyeceği bir cevabın olur.
Bu arada aynı mantık abonelik tarafı için de geçerli. “Aylık şu kadar dolar” değil, “bu parayla kaç iş bitiyor” sorusu daha doğru. Yorumlarda en çok şikayet edilen şey de zaten fiyat değil, kotanın ne kadar dayandığıydı.
Ne “bu model ucuz” ne “o model pahalı”. İkisi de fiyat listesinden okunan kolay cevaplar. Deneyeceksin, ölçeceksin, kendi işine uyanı seçeceksin.
Sen faturana en son ne zaman “kaç iş bitirdim” diye baktın? Denediysen sonucunu duymayı çok isteriz.
Sevgiyle kalın! 🧱
