Countless.dev – LLM, TTS, STT gibi yapay zeka modellerinin fiyat ve özelliklerini karşılaştıran site

 (countless.dev)
4 puan yazan GN⁺ 2024-12-08 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Countless.dev, farklı sağlayıcıların yapay zeka modeli fiyatlarını ve özelliklerini tek bir tabloda karşılaştırmayı amaçlayan bir web sitesi; model seçiminde gereken token sınırları ve birim fiyatlar hızlıca gözden geçirilebiliyor
  • Listede OpenAI, Anthropic, Google, Qwen, DeepSeek, Mistral gibi sağlayıcılara göre modeller sıralanıyor ve bağlam uzunluğu ile çıktı sınırı gibi görünen değerler birlikte gösteriliyor
  • GPT-5.x, Claude Opus/Sonnet/Haiku, Gemini 2.5/3.x, Qwen3.x, DeepSeek V3/R1, Mistral, Llama, Nemotron gibi ticari ve açık model aileleri tek ekranda karışık biçimde yer alıyor
  • Bazı öğeler (free) olarak işaretlenmiş ve fiyat sütunu boş bırakılmış; ayrıca Auto Router, Free Models Router, Pareto Code Router, Switchpoint Router gibi yönlendiriciler de ayrı öğeler olarak ele alınıyor
  • Sağlayıcı bazında en yeni, eski sürüm, preview, görsel, ses, kodlama ve araştırma modelleri karşılaştırılabiliyor; ancak verilen metin yalnızca tablo sütunlarının tanımını ya da fiyat hesaplama yöntemini doğrulamaya yetmiyor

Yapay zeka modeli fiyat/özellik karşılaştırma tablosu

  • Countless.dev, başlığında LLM fiyat ve özellik karşılaştırması sunduğunu belirtiyor
  • Hacker News başlığında ise yalnızca LLM değil, TTS ve STT de karşılaştıran bir web sitesi olarak tanıtılıyor
  • Verilen içerik uzun bir model listesi biçiminde ve her satır genel olarak şu bilgileri içeriyor
    • sağlayıcı veya yönlendirici adı
    • model adı
    • T işaretiyle verilen token değerleri
    • iki adet dolar fiyatı veya boş fiyat alanı
    • (free) etiketiyle ücretsiz model olup olmadığı

Sağlayıcılara göre karışık model grupları

  • OpenAI bölümünde GPT-5.5, GPT-5.4, GPT-5.3, GPT-5.2, GPT-5.1, GPT-5, GPT-4.1, GPT-4o, GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo gibi modeller yer alıyor
    • GPT-5 Pro, GPT-5.4 Pro, GPT-5.5 Pro gibi pahalı Pro modeller de ayrı satırlarda listeleniyor
    • GPT Audio, GPT Audio Mini, GPT-5 Image, GPT-5 Image Mini gibi ses ve görsel modeller de görülebiliyor
    • o1, o3, o4 Mini ve Deep Research aileleri de buna dahil
  • Anthropic bölümünde Claude Opus, Sonnet, Haiku ve Fable aileleri bulunuyor
    • Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.5, Claude Opus 4.1, Claude Opus 4 listeleniyor
    • Claude Sonnet 5, Sonnet 4.6, Sonnet 4.5, Sonnet 4, Claude Haiku Latest ve Claude Haiku 4.5 de yer alıyor
  • Google bölümünde Gemini, Gemma, Nano Banana ve Lyria aileleri bulunuyor
    • Gemini 3 Flash Preview, Gemini 3.5 Flash, Gemini 3.1 Pro Preview, Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash gibi modeller listeleniyor
    • Nano Banana Pro, Nano Banana 2, Nano Banana Lite gibi görsel model öğeleri de buna dahil
  • Qwen, DeepSeek, Mistral, Meta, NVIDIA, MoonshotAI, MiniMax, Z.ai ve diğer sağlayıcıların modelleri de aynı listede karşılaştırılabiliyor

Fiyat gösterimi ve ücretsiz modeller

  • Fiyatı olan öğelerde iki adet dolar birim fiyatı birlikte gösteriliyor
    • Anthropic Claude Opus 4.8: $5, $25
    • OpenAI GPT-5.5: $5, $30
    • Google Gemini 2.5 Pro: $1.25, $10
    • OpenAI o1-pro: $150, $600
  • (free) işaretli öğelerde fiyat alanı — olarak boş bırakılmış
    • NVIDIA Nemotron 3 Ultra (free)
    • Poolside Laguna M.1 (free)
    • Cohere North Mini Code (free)
    • Google Gemma 4 26B A4B (free)
    • OpenAI gpt-oss-120b (free)
    • Meta Llama 3.3 70B Instruct (free)
  • Bazı modellerin ücretsiz ve ücretli sürümleri ayrı satırlarda bulunuyor
    • Poolside Laguna XS.2
    • Poolside Laguna M.1
    • NVIDIA Nemotron 3 Super
    • Google Gemma 4 26B A4B
    • OpenAI gpt-oss-120b
    • OpenAI gpt-oss-20b

Token değerlerinden görülen model sınırları

  • Birçok modelde yaklaşık 1 milyon token düzeyinde büyük değerler gösteriliyor
    • OpenAI GPT-5.5, GPT-5.4, GPT Latest: 1,050,000
    • Anthropic Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 5: 1,000,000
    • Google Gemini 3 Flash Preview, Gemini 3.1 Flash Lite, Gemini 2.5 Pro: 1,048,576
    • DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash: 1,048,576 veya 1,048,575
  • Çıktı sınırı gibi görünen ikinci token değeri de modele göre değişiyor
    • OpenAI GPT-5.5: 128,000
    • Anthropic Claude Opus 4.8: 128,000
    • MoonshotAI Kimi K2.6: 262,144
    • MiniMax MiniMax-01: 1,000,192
  • Bazı satırlarda ikinci değer ya da fiyat — olarak boş olduğundan, tüm modeller için aynı seviyede bilgi sunulmuyor

Yönlendiriciler ve özel amaçlı modeller

  • Genel modellerin yanı sıra Router öğeleri de ayrı birer model gibi yer alıyor
    • OpenRouter Fusion
    • Pareto Code Router
    • Free Models Router
    • Switchpoint Router
    • Auto Router
  • Güvenlik, araştırma, arama ve kod uygulama gibi belirli amaçlara sahip modeller de listede bulunuyor
    • NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety
    • Meta Llama Guard 4 12B
    • OpenAI o3 Deep Research
    • Perplexity Sonar Deep Research
    • Relace Search
    • Relace Apply 3
  • Yalnızca verilen metne bakarak bu yönlendiricilerin ya da özel modellerin seçim yöntemi, benchmark'ları, desteklenen API'leri veya güncelleme sıklığı gibi ayrıntılı ölçütleri doğrulamak zor

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2024-12-08
Hacker News yorumları

  • OP, acaba bu LLM karşılaştırma aracından mı ilham aldınız?
    https://whatllm.vercel.app
    Tablo epey benziyor ama buraya doğrudan bir hesaplayıcı eklemeniz iyi bir nokta olmuş.
    Versus Comparison’da, bir onay kutusuna basıldığında her LLM’in en iyi değer kalemini tek bakışta vurgulayan bir özellik olsa güzel olurdu.

    • Bu aracın verileri 13 Ekim 2024 itibarıyla https://artificialanalysis.ai/ adresinden alındığı için biraz eski.
      Tüm modeller ve sağlayıcılar için en güncel bilgiler bu sayfada: https://artificialanalysis.ai/leaderboards/providers
      Diğer sayfalarda konuşma tanıma, konuşma sentezi, görüntü üretimi ve video üretimi de ele alınıyor.
      Bu arada ben Artificial Analysis’in geliştiricilerinden biriyim.

  • Model karşılaştırmalarının çoğalması iyi bir yönde ilerliyor. Bu modellere dair bağımsız analizler de eklemeyi planlıyor musunuz, yoksa yalnızca giriş limiti gibi bilgileri mi derliyorsunuz, merak ediyorum.
    Aşağıdaki diğer analizlerle karşılaştırıldığında nasıl bir farklılaşma ya da ek değer sunduğunuzu düşünüyorsunuz?
    https://artificialanalysis.ai
    https://huggingface.co/spaces/TTS-AGI/TTS-Arena
    https://huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard
    https://huggingface.co/spaces/TIGER-Lab/GenAI-Arena
    Derleme çalışması harika, web sitesinde gezinmek de kolay.

    • LLM çıktılarını çeşitli prompt’lar ve kategoriler için karşılaştırmak ve yan yana görebilmek amacıyla https://aimodelreview.com/ sitesini yaptım.
      Her prompt’u farklı temperature değerleriyle 4’er kez çalıştırdım ve bunları bir anahtarla görüntüleyebiliyorsunuz.
      Her model için inceleme de eklemek istemiştim ama enerjim tükendi. Yine de aynı prompt’a modellerin nasıl farklı yanıt verdiğini ve temperature’ın aynı modelin çıktısını nasıl etkilediğini anlamakta karşılaştırmanın hâlâ faydalı olduğuna dair mesajlar aldım.
    • Gradio UI’ını şahsen çirkin bulduğum için web sitesinin güzel görünmesi adına shadcn ve Next.js kullandım.
      Mümkün olduğunca kullanıcı dostu yapmaya çalışıyorum. Çoğu web sitesi ya çirkin ya da fazla teknik.
    • Bir adım daha ileri gidip aynı prompt’u tüm yapay zeka modellerinde gerçekten çalıştırdığınızı ve en iyi yanıtı ve o yanıtı üreten modeli gösterdiğinizi hayal edin.

  • Güzel! Fiyat/performans değerlerini görebilmek isterdim.
    Yapılandırılmamış metinden güvenilir biçimde yapılandırılmış veri üretirken kullanılabilecek en ucuz modeli öğrenmenin bir yoluna ihtiyaç var.
    Şu anda ucuz olan gpt4o-mini’yi kullanıyorum, ama daha ucuz modellerin de aynı işi yapıp yapamayacağını bilmiyorum.

    • Gemini Flash 1.5’e bir bakın. Videoları yapılandırılmış notlara dönüştürmem gerekiyordu; sonuçtan memnun kaldım ve tuhaf biçimde Gemini 1.5 Pro’dan daha iyiydi.
      https://jampauchoa.substack.com/i/151329856/ai-studio
      Bu web sitesine göre maliyeti gpt4-o mini’nin yarısı: 1 milyon token başına 0.15’e 0.07.
    • GPT-4o mini fiyat aralığında onun kadar yetkin bir model henüz bulamadım. Llama 3.3 70B’den beklentilere bakılırsa o model olabilir.
      Deepinfra’da giriş token’ları daha pahalı ama çıkış token’ları daha ucuz; bu yüzden fiyatın neredeyse aynı olduğunu düşünüyorum.
      Ancak en iyi fiyat/performans oldukça öznel. Çünkü kimi kişi için tek bir kullanım senaryosunda iyi çalışması yeterliyken, bir başkası daha geniş bir yelpazede iyi olmasını isteyebilir.
    • Birden fazla modeli karşılaştırırken her zaman openrouter.ai’yi öneririm. Çeşitli işler için genelde orayı kullanıyorum.
      Bağlantım yok, sadece kullanıcıyım.

  • Yapay zeka hakkındaki kişisel bakış açımı ve biraz da sızlanmamı paylaşmak istiyorum. Birçok kişi gibi ben de bugünkü yapay zeka dalgası konusunda fazlasıyla heyecanlıyım.
    Şu an inovasyonun en ön cephesindeyiz; bu alana atılıp katkıda bulunma dürtüsü doğal.
    Ama bu anın aşırı ısınmış finans piyasalarına benzediğini düşünüyorum. Piyasa oynak olduğunda sık duyulan tavsiyelerden biri bekleyip izlemektir.
    Yapay zekada da üstün yetenekler ve organizasyonlar çığır açıcı yenilikler üretmek için koşturuyor. Benim bir sonraki büyük projem olarak hayal ettiğim şeyin zaten bir yerlerde yürütülüyor ya da yakında çıkacak olma ihtimali yüksek.
    Bu yüzden bekleyip izleme stratejisi şaşırtıcı biçimde etkili olabilir. Acele etmek yerine ortalığın durulmasını beklemek, akışı gözlemlemek ve ardından yeni ortaya çıkan şeylerden yararlanmak.
    Bir anlamda tüm yapay zeka ekosistemi, bir sonraki büyük fikrimin temelini hazırlıyor.
    Bu, en yeni teknolojileri hâlihazırda çalışan ürün ve hizmetlere entegre etmeyin anlamına gelmiyor.

    • Öneri oldukça mantıklı. Zaten birçok şirket son teknoloji modelleri kendi ürünlerine entegre ediyor olmalı.
      Ancak bedava öğle yemeği yok. Bunu yapınca proaktif olmaktan çok reaktif hareket etmiş oluyorsunuz.
      Riski azaltırsınız ama hayatta kalıp çok değerli hâle gelecek az sayıdaki yerde pay sahibi olma fırsatını da kaybedersiniz.
      Bu şekilde uzun süre giderseniz sonunda o alandaki insanların ne konuştuğunu anlamaz hâle gelirsiniz. Ne demek istediğime dair fikir edinmek istiyorsanız son Dwarkesh Patel bölümünü izleyin.
      Burada pay derken şirket hissesi, yapay zeka araştırmacısı olarak bilgi birikimi gibi şeyleri geniş anlamda kastediyorum.

  • Biraz konu dışı bir soru ama masaüstünde ChatGPT’nin varsayılan istemcisinden daha iyi bir şey var mı?
    Sohbetleri düzenleme özelliği bana fazla basit geliyor; yaklaşık bir düzine uygulama var, bu yüzden değerlendirmesi zor. Çoğu, bir şirketin API hizmetine yönlendiren bir ambalaj gibi görünüyor
    Önerebileceğiniz bir şey var mı? macOS/Linux uyumlu olursa iyi olur

    • Telosnex var. Tüm platformlarda yerel olarak çalışıyor ve web sürümü de var
      Anthropic, OpenAI, Mistral, Groq, Gemini ve neredeyse tüm platformlardaki yerel LLM’leri destekliyor
      Kendi API anahtarınızı getirebiliyorsunuz, araması da en iyisi. Kullandıkça öde modeli var; ayda 10 dolar öderseniz her şey maliyet fiyatına sunuluyor. Ya da ücretsiz
      Tüm veriler basit JSON olarak saklanıyor
    • https://www.typingmind.com/ var. Yalnızca yerel çalışıyor, sunucusu yok ve bir bağımsız geliştirici tarafından yapılmış
    • Machato’yu gayet iyi buldum: https://untimelyunicorn.gumroad.com/l/machato

  • Yalnızca iki ses transkripsiyon modeli varmış. Genelde gerçekten durum böyle mi?
    Transkripsiyon için Llama gibi açık kaynak modeller yok mu, yoksa bu sitenin veri seti mi küçük, merak ediyorum

    • Bu site Hugging Face, civit.ai vb. yerlerdeki tüm modelleri değil, yalnızca büyük sağlayıcıların barındırılan modellerini listeliyor gibi görünüyor
      Görsel üretimi ve sohbet listelerine baksanız da Hugging Face’te burada eksik olan çok daha fazla model var
      https://huggingface.co/models?pipeline_tag=automatic-speech-... adresine bakın
      Bu arada ses sentezi ve ses transkripsiyonu/otomatik konuşma tanıma modelleri aynı verilerle eğitilebilir. Ancak şu anda model mimarileri farklı olduğu için ayrı ayrı eğitilmeleri gerekiyor
      Zorluklardan biri eğitim süresi. Veri yüzlerce saatlik sese kadar büyüyebilir
    • Model gerçekten çok ve çeşitli kullanım senaryolarını kapsıyor. Örneğin cihaz üzerinde, akış/düşük gecikme, belirli dillere yönelik modeller vb. var
      İnsanlar OpenAI’ın 2022’de Whisper ile ses transkripsiyonunu icat ettiğini sanıyor ama diğer modeller onlarca yıldır vardı ve gerçek üretim ortamlarında kullanılıyordu
      O web sitesinde yalnızca Whisper yer alıyor

  • UI ve tablo düzeni güzel. Modellere göre VRAM gereksinimlerini göstermeyi de düşündünüz mü?

  • Performans ve maliyeti karşılaştırabilmek için lmarena sıralama bilgisi de birlikte görünse iyi olurdu

  • Güzel kaynak. Alt sürüm adlarının hepsini bilmeyen biri için neredeyse gereğinden fazla kapsamlı bile denebilir
    lmarena lider tablosu puanı sütunu olsa iyi olurdu. Bazı fiyatlar 0.00 görünüyor; bunun nedeni var mı?
    Her satırdan daha ayrıntılı bir sayfaya giden bağlantılar da olsa iyi olurdu

    • Teşekkürler! Bazı modeller N/A veya 0.00 olarak görünüyor; ücretsiz modeller ya da kullanılamayan modellerde böyle oluyor gibi
      llmarena’yı mutlaka ekleyeceğim. Başkaları da çok önerdi
      Zamanla web sitesini daha açıklayıcı ve ayrıntılı hale getireceğim
    • Modeli kullanabileceğimiz veya abonelik alabileceğimiz şirket sayfası bağlantıları da olsa iyi olurdu