Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: hız, API ücreti ve doğruluk karşılaştırması

23 Ekim 2026'da Gemini 4 Argon ve GPT-6 Astra modellerine aynı üç görevi verdik: faturalama hatasını düzeltmek, 306 satırlık bir log hakkındaki beş soruyu yanıtlamak ve bir e-posta zincirini JSON'a çevirmek. Argon tüm yanıtlarda doğruydu. Astra iki görevde daha hızlıydı ama görev başına 3,4 ile 4,9 kat daha pahalıydı ve logdaki hata sayısını iki kez de yanlış saydı.

İkisi de artık API'de genel kullanıma açık. Argon'un tanıtım fiyatı 30 Kasım'da bitiyor. 1 Aralık'tan itibaren iki katına çıkıyor ve Astra görev başına yine yaklaşık iki kat pahalı kalıyor.

Liste fiyatları milyon token başınadır ve Argon'un fiyatları 30 Kasım'a kadar tanıtım fiyatıdır. İkisi de OmniaKey'de: Gemini 4 Argon ve GPT-6 Astra.

Gemini 4 Argon ve GPT-6 Astra'yı bugün kullanabilir miyiz?

Evet. Argon 13 Ekim 2026'dan beri ücretli Gemini API'sinde genel kullanıma açık, Astra ise 3 Eylül'den beri OpenAI API'sinde.

Lansman haftasındaki bazı sayfalar hâlâ Argon'un kullanılamadığını yazıyor. Google modeli 30 Eylül'de duyurduğunda erişimi yalnızca Fairwind Programı'ndaki güvenilir siber savunma uzmanlarına açmıştı. Bu 13 Ekim'de değişti.

İki model de sağlayıcısının ücretsiz API katmanında yok. Argon ayrıca Gemini uygulamasında Google AI Ultra ve Pro abonelerine açık.

Argon'un penceresini giriş, düşünme ve çıktı paylaşıyor; "long decode" modu çıktıyı 1.048.576 token'a kadar yükseltiyor. Argon metin, görsel, video, ses ve PDF alıyor. Astra metin ve görsel alıyor.

Astra'nın akıl yürütme düzeyleri low, medium, high, xhigh ve max; "none" yok. OpenAI'da araç çağrıları için Responses API gerekiyor.

OmniaKey üzerinden ikisini de tek anahtarla https://api.omniakey.com/v1 adresinden, yukarıdaki model kimlikleriyle çağırırsınız. Ücretler Gemini 4 Argon sayfasında ve GPT-6 Astra sayfasında.

Nasıl test ettik

• Modeller: Gemini 4 Argon (gemini-4-argon) ve GPT-6 Astra (gpt-6-astra).
• 23 Ekim 2026'da, OmniaKey'in OpenAI uyumlu Chat Completions API'siyle, akışla ve akıl yürütme ayarı vermeden, yani her model kendi varsayılanıyla çalıştı. Google, Argon'un varsayılan düşünme düzeyini medium olarak belirtiyor.
• İki modele aynı istem. Hata düzeltme ve log görevi her modelde iki kez, JSON görevi bir kez çalıştı: toplam 10 yanıt.
• Süre, isteğin gönderilmesinden son token'a kadar bizim tarafımızda, ağ dahil ölçüldü.
• Puanlama zevkle değil betiklerle yapıldı. Her düzeltme, modellerin hiç görmediği 12 testle ayrı bir Python sürecinde çalıştı. Log yanıtları logu üreten betiğin cevap anahtarıyla, JSON ise alan alan kendi anahtarıyla karşılaştırıldı. Tek açık uçlu soru olan logun olası nedeni okunarak değerlendirildi.
• Maliyet: istemimizin ve yanıtın token'ları, her sağlayıcının standart liste fiyatıyla çarpılarak, ilk koşuda (önbellekte bir şey yokken).
• OmniaKey iki modelin API erişimini satıyor, bu yüzden testleri OmniaKey üzerinden çalıştırdık. Buradaki her fiyat Google'ın veya OpenAI'ın kendi tarifesi, bizim fiyatımız değil.
• Fiyatlar, sınırlar ve tarihler, Kaynaklar bölümündeki Google ve OpenAI sayfalarından alındı ve 23 Ekim 2026'da kontrol edildi.

Görev başına bir ya da iki koşu var, bu yüzden sonuçları benchmark değil, modellerin davranışına dair örnekler olarak okuyun.

Aynı üç görevde ne oldu?

İkisi de hatayı düzeltti ve JSON'u doğru doldurdu. Uzun log onları ayırdı ve Astra üç görevin ikisinde daha hızlıydı.

Test 1: Python'da faturalama hatasını düzeltmek

Model küçük bir dosyadaki bozuk kuralların hepsini mi düzeltiyor, yalnızca başarısız olan üç testi değil mi?

İstem:

You're fixing a bug report in our billing service. Below are billing.py, its test file and the test output. Three tests fail.

Fix billing.py so it follows every rule in its docstring, not only the failing tests. Keep the function names and signatures, and use only the Python standard library.

Reply with the complete corrected billing.py in one ```python code block, then at most three short bullets on what you changed.

Altına 34 satırlık billing.py dosyasını, dört testini ve test çıktısını yapıştırdık: 3 başarısız, 1 başarılı. Dosyada dört hata vardı.

1. round(), kuralların yukarı yuvarlama istediği yerde çift sayıya yuvarlıyor.
2. Hacim indirimleri 10 ve 50 birim yerine 11 ve 51 birimde başlıyor.
3. Kupon vergiden sonra uygulanıyor.
4. Kuponun 0 ile 100 arasında olduğunu kontrol eden yok.

Her düzeltmeyi modellerin hiç görmediği 12 testle puanladık.

• Gemini 4 Argon (10,8 sn, 10,6 sn): iki düzeltme de 12/12 geçti. İkisi de Python'un decimal modülünü yukarı yuvarlamayla kullandı. İlki, Python 3.10 veya üstü gerektiren bir tür ipucu (float | Decimal) içeriyor.
• GPT-6 Astra (17,3 sn, 6,4 sn): iki düzeltme de 12/12 geçti. İlki kesirli sayılarla tam hesap yaptı ve Astra'nın akıl yürütme token'ı (185) bildiren tek yanıtı oldu. Bu testteki en yavaş yanıt da oydu.

Puanlamadan sonra dört düzeltmenin hepsinde üç ek uç durum denedik. Astra'nın ikinci düzeltmesi ikisinde bir sent saptı: kuponun kendisini değil, kupon sonrası fiyatı yuvarlıyor. 1.001 sentlik siparişte %50 kupon 501 sent değil 500 sent indirim yaptı.

Karar: kendi testlerimizde berabere. İki model de dört hatanın hepsini düzeltti. Argon'un iki yanıtı ek durumların hepsini de çözdü ve her biri bir sentin altında, Astra'nın 3-5 sentine karşı.

Test 2: 306 satırlık logda nedeni bulmak

Model uzun bir metin boyunca saymayı, aramayı ve akıl yürütmeyi kaymadan yapabiliyor mu?

İstem:

Below is a 20-minute slice of our API gateway's access log. Answer five questions using only this log.

Q1. When did the first 503 happen? Give the timestamp, the request ID and the upstream.

Q2. How many requests returned 503 in total, and which upstream or upstreams served them?

Q3. Which request was the slowest? Give its request ID, path and rt_ms.

Q4. List every request made by user u_4471, in order, as time method path status.

Q5. In one or two sentences: what most likely caused the 503s, and what would you check first?

Start each answer with Q1: to Q5:. No preamble.

Soruların altına 20 dakikalık, uydurma bir ağ geçidi logundan 306 satır (43 KB) yapıştırdık. İçinde tuzaklar vardı: iki rakamı yer değiştirmiş bir kullanıcı kimliği (u_4417), olmayan sayfalara vuran bir tarayıcı ve en yavaş isteğin (9.871 ms) hemen altında kalan yavaş bir arama (9.214 ms). Logu ve cevap anahtarını bir betik üretti.

• Gemini 4 Argon (9,5 sn, 10,0 sn): iki koşuda da 5/5, 14 hata sayısı dahil ve hepsi payments-1 kaynaklı. Verdiği neden: bu servis 14:07:12 ile 14:09:55 arasında hızlıca başarısız oldu (2-9 ms, aynı 162 baytlık yanıtlar), payments-2 ise sağlıklı kaldı.
• GPT-6 Astra (5,7 sn, 5,4 sn): iki koşuda da 4/5. Önce 16, sonra 15 hata saydı. Gerçek sayı 14. Aynı neden dahil geri kalan her şey doğruydu.

Karar: Argon. Logda yanlış sayı, ancak kontrol ederseniz yakalayacağınız türden bir kayma ve Astra bunu iki koşuda da yaptı. Astra yaklaşık yarı sürede yanıtladı.

Loglarda ikisinden birini kullanırsanız, sayıyla birlikte eşleşen satırları da isteyin, sayıyı saniyeler içinde kontrol edersiniz.

Test 3: E-posta zincirini JSON'a çevirmek

Model dağınık bir metinden tam alanları çekip katı bir biçime uyuyor mu?

İstem:

Turn this support email thread into one JSON object for our ticketing system.

Schema (every key is required):

• "order_id": string
• "customer_email": string, the From address of the customer's most recent message
• "items": array of objects with "sku" (string) and "quantity" (integer), only the items in the customer's latest request
• "requested_action": one of "refund", "replacement", "other"
• "refund_amount_cents": integer, or null if no refund is requested
• "deadline": "YYYY-MM-DD", or null if none is given; resolve relative dates against the Date header of the message they appear in
• "escalation_risk": boolean, true if the customer threatens a chargeback, a bank dispute or legal action

If the customer changed their mind, use the latest request. Return only the JSON object: no code fences, no comments, no extra keys.

Zincirde aynı müşteriden iki e-posta vardı. Pazartesi günü iş adresinden iki yedek lamba istedi.

Çarşamba günü kişisel adresinden fikrini değiştirdi: iki lamba ve bir şarj cihazı için, toplam $157,50, "bu Cuma"ya kadar iade, yoksa ödemeye bankasında itiraz edecekti. Zincirde sorunsuz eski bir sipariş de geçiyor.

• Gemini 4 Argon (6,8 sn): yedi alanın hepsi doğru, fazlalık içermeyen geçerli bir JSON: 15.750 sent iade, kişisel adres, iki ürün ve "bu Cuma" 2026-10-16 olarak çözüldü.
• GPT-6 Astra (3,9 sn): alan alan aynısı.

Karar: doğrulukta berabere. Astra yaklaşık yarı sürede yanıtladı. Argon $0,003, Astra $0,013 tuttu.

Hızda Astra daha erken yanıt vermeye başlıyor. İlk token, akıl yürüten yanıt (9,4 sn) dışında her yanıtta 3,1 ile 3,8 saniye arasında geldi. Argon'un ilk token'ı kısa JSON isteminde bile 5,1 ile 6,8 saniye sürdü ve beş yanıtın hepsinde 0 düşünme token'ı bildirdi.

Yanıtların hızlı başlaması gerekiyorsa Astra önde. Bir sayının ya da aramanın doğru olması gerekiyorsa Argon burada daha iyiydi.

Yayımlanan benchmark'lar ne diyor?

Google'ın kendi tablosunda Argon on satırın altısında, Astra üçünde önde, bir satır berabere. Bağımsız bir benchmark sitesi olan Artificial Analysis ikisine eşit puan veriyor.

Bunlar Gemini 4 Argon model kartındaki Google rakamları, Ekim 2026 itibarıyla.

Astra'nın kazandığı yerler ajan satırları: FrontierSWE v2 (%65,5'e karşı %55,0), Terminal-bench 4.0 ve OSWorld-2.0; bunlar terminalde kodlamayı ve bilgisayar kullanımını ölçüyor. Argon'un en büyük farkları bilgi işinde: Harvey'nin hukuk ajanı testi (%19,6'ya karşı %5,4), AutomationBench ve Vals Index.

Artificial Analysis, Intelligence Index'te ikisine de 53 veriyor ama Argon'u yüksek akıl yürütmeyle, Astra'yı max ile çalıştırdı. Bu ayarlarda Argon görev başına yaklaşık iki kat fazla çıktı token'ı yazdı (36k'ya karşı 17k) ve yine de görev başına daha az tuttu ($1,99'a karşı $3,26). Başladıktan sonra üretim hızını da Argon'da daha yüksek ölçtü: saniyede 82'ye karşı 56 token.

OpenAI, Astra için FrontierMath Tier 4'te %98 ve ARC-AGI-3'te %99,9 bildiriyor. Google'ın tablosunda bu testler yok, dolayısıyla yanına koyacak bir Argon sayısı da yok.

Terminal ajanları ve bilgisayar kullanımı için Google'ın rakamları bile Astra'yı destekliyor. Belge ağırlıklı bilgi işi için Argon'u destekliyor.

Görev başına maliyet ne kadar?

Liste fiyatlarıyla Astra, koşularımızda görev başına Argon'dan 3,4 ile 4,9 kat pahalıydı. 1 Aralık'ta Argon'un fiyatı iki katına çıktığında Astra yine 1,7 ile 2,4 kat pahalı olacak.

Bu fiyatlar Google'ın Gemini API fiyat sayfasından ve OpenAI'ın GPT-6 Astra model sayfasından, 23 Ekim 2026'da kontrol edilerek alındı.

Batch ve Flex ikisinde de yarı fiyat. Astra'da 272K giriş token'ını aşan istemlerde giriş ve önbellek 2 kat, çıkış tüm istek için 1,5 kat ücretleniyor. Google'ın fiyat sayfasında Argon için uzun istem ek ücreti yok.

Daha somut söylersek: bizimkine benzer 1.000 log görevi Argon'da 30 Kasım'a kadar yaklaşık $60, 1 Aralık'tan itibaren yaklaşık $120, Astra'da yaklaşık $205 tutuyor.

Fark, liste fiyatlarındaki 5 katlık farktan iki nedenle küçük. Argon daha uzun yanıtlar yazdı (log görevinde 401'e karşı 218 çıktı token'ı) ve Google aynı 43 KB'lık logu OpenAI'dan daha fazla giriş token'ı saydı.

Aynı logu iki dakika sonra tekrar sorarsanız ikisi de büyük kısmı önbellek fiyatından faturalar. İkinci log koşumuz Argon'da yaklaşık $0,011, Astra'da yaklaşık $0,033 tuttu, ilkinden yaklaşık %80 daha az.

Bilmeniz gereken bir OpenAI kuralı var: GPT-6 modellerinde varsayılan önbellek modu, önbelleğe yazılan istem token'larını giriş ücretinin 1,25 katıyla faturalar. Bu yüzden ilk log çağrısı $0,205 yerine yaklaşık $0,25 tutabilir.

Hangisini seçmelisiniz?

Uzun belgeler, loglar ve yüksek hacim için Argon'u seçin. Yanıtlar hızlı başlamalıysa ya da ajanlarınız terminalde veya bilgisayarda çalışıyorsa Astra'yı seçin.

1 Aralık'ta Argon'un fiyatı milyon token başına $4 ve $20'ye çıkıyor, bu Astra'nın liste fiyatının yüzde 40'ı, yani yukarıdaki seçim geçerli kalıyor. İkisini karıştırmak kolay, çünkü aynı API'de tek anahtarla çalışıyorlar.

Basit bir bölünme: yanlış bir sayının pahalıya patladığı yerde Argon, yavaş yanıtın pahalıya patladığı yerde Astra. OmniaKey'de Gemini 4 Argon ve OmniaKey'de GPT-6 Astra ile başlayın.

Aynı testi tek API anahtarıyla nasıl çalıştırırsınız?

OpenAI'ın Python SDK'sını OmniaKey'e yönlendirin ve modeli değiştirmek için tek bir dizeyi değiştirin. Bu kodu 23 Ekim 2026'da çalıştırdık.

import os
import time

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.omniakey.com/v1",
    api_key=os.environ["OMNIAKEY_API_KEY"],
)

model = "gemini-4-argon"  # change to "gpt-6-astra" to compare
prompt = open("ticket-prompt.md").read()  # the support-ticket task from Test 3

start = time.perf_counter()
response = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
print(response.choices[0].message.content)
print(f"{time.perf_counter() - start:.1f} s", response.usage)

1. OmniaKey'de bir anahtar oluşturun ve OMNIAKEY_API_KEY olarak tanımlayın.
2. SDK'yı kurun: pip install openai.
3. İsteminizi ticket-prompt.md olarak kaydedin, örneğin test 3'ün talimatları ve arkasından kendi e-posta zinciriniz.
4. Betiği çalıştırın. Yanıtı, süreyi ve token kullanımını yazdırır.
5. model değerini "gpt-6-astra" yapıp yeniden çalıştırın.

Bu betiği test 3'ün istemiyle Argon'da çalıştırdığımızda doğru JSON'u 7,1 saniyede, 634 giriş ve 152 çıkış token'ıyla döndürdü.

Sık sorulan sorular

Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra'dan daha mı iyi?

Üç görevimizde Argon her seferinde doğruydu ve daha az tuttu, Astra iki görevde daha hızlıydı. Google'ın tablosunda Argon on satırın altısında önde, Artificial Analysis ikisine de 53 vererek eşit tutuyor.

Gemini 4 Argon herkese açık mı?

13 Ekim 2026'dan beri ücretli Gemini API'sinde var, ücretsiz katmanda yok. Google AI Ultra ve Pro aboneleri Gemini uygulamasında da kullanabiliyor.

Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra'dan ne kadar ucuz?

30 Kasım'a kadar liste fiyatı Astra'nın beşte biri: milyon token başına $2 ve $10'a karşı $10 ve $50. Görevlerimizde Astra 3,4 ile 4,9 kat daha pahalıydı. 1 Aralık'tan itibaren Argon'un liste fiyatı Astra'nın yüzde 40'ı ($4 ve $20'ye karşı $10 ve $50).

Kodlama için hangisi daha iyi?

İkisi de hatamızı düzeltti ve 12 gizli testin hepsini geçti. Google'ın tablosunda Argon DeepSWE v1.1'de önde (%77,9'a karşı %74,1), Astra ise FrontierSWE v2 (%65,5'e karşı %55,0) ve Terminal-bench 4.0'ta (%58,2'ye karşı %57,4) önde.

Gemini 4 Argon varsayılan olarak düşünüyor mu?

Evet, medium düzeyinde. Üç görevimizde 0 düşünme token'ı bildirdi ama daha zor bir sayma bulmacasında 471 harcayıp doğru çözdü, yani görev gerektirdiğinde düşünüyor.

Kaynaklar

• Google: Gemini 4 Argon duyurusu (30 Eylül 2026), genel kullanım yazısı (13 Ekim 2026), Gemini API değişiklik günlüğü, model sayfası, fiyatlar, düşünme düzeyleri, model kartı
• OpenAI: GPT-6 Astra duyurusu, model sayfası, fiyatlar, istem önbelleği, değişiklik günlüğü
• Artificial Analysis: karşılaştırma sayfası

Hepsi 23 Ekim 2026'da kontrol edildi.

Güncelleme günlüğü

• 23 Ekim 2026: ilk yayın. Testler 23 Ekim'de OmniaKey API'si üzerinden çalıştırıldı.