Major Modellerin Long-Context Altyapıları

Name: Major Modellerin Long-Context Altyapıları
Author: Şükrü Yusuf KAYA

Claude 200K-1M, GPT 128K-1M, Gemini 1M-2M, Llama 128K, MiniMax 4M. Hangi model hangi tekniği nasıl kullanıyor? Pricing ve quality karakteristikleri.

Şükrü Yusuf KAYA

14 dakikalık okuma

14.05.2026

Orta

Major Modellerin Uzun-Context Altyapıları

Her major model long-context için farklı yaklaşım. Pratik ihtiyaca göre seçim için bu karşılaştırma.

Sonnet 4.6: 200K standart Opus 4.7: 1M (rather expensive)

Teknik tahmini: Hybrid sparse + RoPE scaling. Constitutional AI eğitiminde long-context optimization.

Pricing (Sonnet 4.6):

Pricing (Opus 4.7 1M):

NIAH benchmark: %95 @ 200K, %88 @ 1M

Kullanım önerisi: 200K altı: Sonnet ideal. 200K-1M: Opus, ama maliyetli — Gemini alternatifini değerlendir.

Model	Max Context	NIAH @ 200K	Pricing $/M	Caching	Quality (Genel)
Claude Sonnet 4.6	200K	%95	$3	Excellent	A+
Claude Opus 4.7	1M	%92	$15+	Excellent	A+
GPT-4o	128K	%96	$2.5	Auto, ~%50	A
GPT-4.1	1M	%90	$2-4	Auto	A
Gemini 2.5 Pro	2M	%96	$1.25	Explicit, %75	A
Gemini 2.5 Flash	1M	%92	$0.30	Explicit, %75	B+
Llama 3.1 70B	128K	%85	$0.7 (provider)	Provider'a göre	B
MiniMax-01	4M	%94	$0.3	Sınırlı	B (yenide)

Context rot — uzun context'te quality neden düşer, hangi metrikler kullanılır?

(0)

Yorum yazmak için giriş yap.

Yorumlar yükleniyor...