ChatGPT'de Model ve Reasoning Effort Seçimi: GPT-6 Sol, Astra, Luna ve Terra

Sürüm notu: Bu yazı ChatGPT'deki model ve reasoning effort seçeneklerini 15 Kasım 2026 itibarıyla anlatır; model menüsü, plan farkları, usage tahminleri ve emeklilik tarihleri aynı gün ChatGPT dokümantasyonunun Models ve Pricing sayfalarından (learn.chatgpt.com) ve Help Center'ın model makalesinden kontrol edilmiştir. Bu yazıda resmî belgelerden yararlanılmıştır. Model menüsü plana, yüzeye ve kademeli açılışa göre değiştiği için senin ekranındaki seçenekler farklı olabilir.

Önce Tahmin Et

Ayşe, sitedeki serilerin ortak örnek uygulaması Bookstore'da (bir online kitapçı) çalışan bir developer ve Plus kullanıyor. Pazartesi üç şey fark etti. Birincisi, bir blogda okuduğu "Chat'te Thinking'i Extra High'a çek" önerisini uygulamak istedi ama Extra High menüsünde yoktu. İkincisi, Work'e geçince model adları yerine "Smarter" ve "Faster" diye bir kaydırıcı gördü. Üçüncüsü, eylülde kurduğu ve Codex'te gpt-5.5 seçen haftalık bir scheduled task ekim ortasından beri hata veriyordu.

Tahminin ne? Bu üçünden hangisi bir hata, hangisi planının ya da ürünün olağan davranışı? Ve Ayşe'nin her işi en yüksek ayarla yapması mı daha doğru, yoksa işe göre seçim yapması mı? Cevap, Help Center'ın model makalesinde ve learn.chatgpt.com'daki Models sayfasında.

Chat'te Model Menüsü ve Thinking Ayarı

OpenAI'ın model adlarındaki GPT (Generative Pre-trained Transformer; önceden eğitilmiş transformer modeli) kısaltması 2026'da GPT-6 ailesine ulaştı. Help Center'ın "GPT-6 and other models in ChatGPT" makalesine göre (https://help.openai.com/en/articles/20001354, 15 Kasım 2026) Chat'teki model menüsünde GPT-6, eskiden "Latest" diye görünen seçeneğin yerini aldı. GPT-6 seçiliyken bir Thinking ayarıyla modelin cevaba ne kadar düşünce ayıracağını seçiyorsun: Instant'tan Extra High'a kadar olan seviyelerin hepsini GPT-6 Sol çalıştırıyor. Menüdeki Pro seçeneği ise GPT-6 Pro'yu kullanıyor; o da arka planda GPT-6 Astra ile çalışıyor. Release notes'a göre GPT-6 Chat'e 7 Ekim 2026'da Plus, Pro, Business ve Enterprise için açılmaya başladı.

Plan farkları Önce Tahmin Et'in ilk sorusunu cevaplıyor. Plus'ta Medium ve High var ama Extra High ve Pro yok; Ayşe'nin menüsünde Extra High'ın görünmemesi bir hata değil, planın sınırı. Free ve Go'da Medium, High ve Extra High seviyeleri hiç yok; bu planlarda varsayılan model Luna ailesinden. Burada kaynaklar arasında bir tutarsızlık var: Eylül 2026'daki bir duyuru Free ve Go'nun varsayılanını GPT-5.6 Luna olarak verirken 7 Ekim'deki GPT-6 notu bu planlar için GPT-6 Luna diyor. Bu da yazının ana tavsiyesine iyi bir örnek: model adını ezberleme, kendi menüne bak.

İki ayrıntı daha bilinmeli. Birincisi, GPT-6 Pro'nun kendi kullanım sınırları var; Pro aboneliği sınırsız Pro kullanımı anlamına gelmiyor ve sınırlar Pro'nun 100 ve 200 dolarlık seviyelerinde farklı. İkincisi, Chat'teki bu ayar yalnız Chat'i etkiliyor. Eylül 2026'daki duyuru, Chat'teki Thinking kaydırıcısı ve model değişikliklerinin Work ya da Codex'teki model davranışını değiştirmediğini açıkça söylüyor. Chat'te ne seçtiğin, Work'te hangi modelin çalışacağını belirlemiyor.

Work ve Codex'te: Power Preset'leri ve Advanced Menüsü

Work ve Codex'te seçim mesaj kutusunun altındaki model ve reasoning kontrolünde. learn.chatgpt.com'daki Models sayfasına göre (https://learn.chatgpt.com/docs/models, 15 Kasım 2026) desktop app'te ve web'deki Work'te hesabının varsayılan Power ayarıyla başlıyorsun; daha derin muhakeme için kaydırıcıyı Smarter'a, daha hızlı ve daha az harcayan iş için Faster'a çekiyorsun. Dokümandaki örnekte kaydırıcıda altı preset var: Luna High, GPT-6 Sol Light, GPT-6 Sol Medium, Astra Light, Astra Medium ve Astra Extra High; bazı ücretli planlarda Astra Extra High görünmüyor. Belirli bir modeli, effort seviyesini ya da hızı seçmek için Advanced menüsünü açıyorsun; GPT-6.1 Terra gibi kaydırıcıda olmayan modeller buradan seçiliyor.

Ayşe'nin ikinci gözlemi de böylece açıklanıyor: Work'teki "Smarter/Faster" kaydırıcısı bir sadeleştirme, model adları Advanced'in altında duruyor. Doküman, gösterilen seçeneklerin ve varsayılanların plana, istemciye, workspace ayarına ve kademeli açılışa göre değiştiğini de not ediyor. Enterprise ve Edu'da GPT-6.1 Sol varsayılan olarak kapalı ve yöneticinin açması gerekiyor; Astra için de yönetici onayı şart.

Model Ailesi (15 Kasım 2026)

Work ve Codex'te önerilen modeller ve Pricing sayfasındaki iki gösterge şöyle. Beş saatlik tahmin, Plus ve Business standard'da bir beş saatlik pencerede yerel mesaj sayısı; credits oranı, Standard hızda 1 milyon input ve output token için harcanan ChatGPT credits miktarı. Credits ücretli ek kullanımın birimi ama modellerin birbirine göre ne kadar "ağır" olduğunu da gösteriyor.

Aradaki fark büyük. Aynı credits ile Luna'da Astra'nın yaklaşık yüz katı token işleniyor; beş saatlik tahminde de Luna'nın üst sınırı Astra'nınkinin altmış katından fazla. Sürüm geçmişi de hızlı: Astra 31 Ağustos haftasında, GPT-6 Sol ve Luna 21 Eylül haftasında, GPT-6.1 Sol 28 Eylül haftasında, GPT-6.1 Terra 26 Ekim haftasında geldi. GPT-6.1 Sol'un Work ve Codex'teki varsayılan context window'u 500 bin token.

Reasoning Effort, Max ve Ultra

Models sayfası reasoning effort'u modelin isteği düşünmeye ne kadar emek harcayacağı diye tanımlıyor. Yüksek effort karmaşık işlerde sonucu iyileştirebiliyor ama daha uzun sürüyor ve daha çok token harcıyor. Seviyeler desktop app'te ve web'deki Work'te Light, Medium, High ve Extra High (CLI'da en alttaki Low adını alıyor). Doküman Light'ı hızlı ve kapsamı belli işlere, Medium'u biraz planlama isteyen işlere, High ve Extra High'ı çok adımlı, çok kaynaklı ya da trade-off içeren zor işlere öneriyor. Başlangıç noktası olarak da GPT-6.1 Sol için istemcinin varsayılanını, Luna için High'ı, Astra için Light'ı veriyor.

İki seviye daha var. Max, seçili modele tek bir görev üzerinde daha uzun düşünme süresi veriyor; derinliğin hızdan ve kullanımdan önemli olduğu en zor problemler için. Ultra ise tek agent'la yetinmiyor, işin ayrı parçalarını subagent'lara paralel olarak dağıtıyor; yalnız iş gerçekten anlamlı parçalara bölünebiliyorsa işe yarıyor. Doküman çoğu görevin Max ya da Ultra gerektirmediğini açıkça yazıyor. GPT-6 Luna Max'e kadar destekliyor ama Ultra'yı desteklemiyor. Desteklenen bir modelde Ultra kaydırıcıda görünmüyorsa Settings > Configuration altındaki "Ultra in model picker slider" ayarını açman gerekiyor.

Effort'tan ayrı bir de hız ayarı var. Pricing sayfasına göre Fast mode dahil kullanımı Standard'a göre 2,5 kat, Astra ve GPT-6.1 Sol'daki Ultrafast mode 8 kat hızlı tüketiyor; Ultrafast yalnız Pro'nun 500 dolarlık seviyesinde ve uygun Enterprise ve Edu planlarında var. Effort seviyeleri de model kuşakları arasında birebir eşleşmiyor: GPT-5.6'daki High ile GPT-6'daki High aynı şey değil. Doküman bu yüzden tanıdık bir işi düşük bir ayarda deneyip sonuca göre ayarlamayı öneriyor.

İş → Model Eşlemesi

Models sayfasının "Where each model shines" bölümünü Bookstore ekibinin işlerine çevirince şöyle bir başlangıç noktası çıkıyor. Bu bir kural değil; kendi işlerinde denedikçe düzelteceğin bir ilk tahmin:

• Toplantı notunu aksiyon tablosuna çevirmek, 200 müşteri yorumunu kategorilere ayırmak, bir CSV'den (virgülle ayrılmış değerler içeren düz metin dosyası) belirli alanları çıkarmak: GPT-6 Luna, High. İyi sonucun neye benzediğini bildiğin, tekrarlı iş.
• Kurumsal satış için teklif metni, bir dashboard ekran görüntüsünü yorumlamak, kaynak dokümandan form doldurmak: GPT-6.1 Terra, varsayılan effort.
• Bir PRD'yi (Product Requirements Document; ürün gereksinim dokümanı), toplantı notlarını ve takvimi birleştirip uygulama planı çıkarmak, uzun süren ve tekrar eden doküman ve kod işi: GPT-6.1 Sol, varsayılan effort, gerekirse High.
• Üç tedarikçi teklifini gereksinimlere göre karşılaştırıp öneri yapmak, kod, uygulama ve araştırmayı birleştiren uçtan uca bir iş akışı: GPT-6 Astra, Light ile başla.
• Chat'te kısa bir soru, bir hata mesajını anlamak, e-posta tonunu düzeltmek: GPT-6, Instant.

Doküman bir şeyi daha vurguluyor: modeli değiştirmeden önce görevi netleştir. Astra'nın gücü, ona kaynakları, şablonları, kısıtları ve kontrolleri verdiğinde ortaya çıkıyor; belirsiz bir istekle en büyük modeli çalıştırmak, belirsiz bir sonucu daha pahalıya almak demek.

Model Emeklilik Döngüsü

Ayşe'nin üçüncü gözlemi bir emeklilik. Models sayfasına göre GPT-5.5, ChatGPT ile oturum açılan Codex'ten 14 Ekim 2026'da kaldırıldı; aynı tarihi veren 14–18 Eylül haftasının "What's new" notu ise kapsamı ChatGPT, ChatGPT Work ve Codex olarak yazıyor. OpenAI API'si ve API key ile açılan Codex oturumları bundan etkilenmedi. Önerilen yedek Plus, Pro, Business, Enterprise ve Edu'da GPT-6.1 Sol, Free ve Go'da desktop app'te GPT-6 Luna. Daha önce de GPT-5.4 ve GPT-5.4 mini 31 Ağustos'ta, GPT-5.3-Codex-Spark 14 Eylül 2026'da kalkmıştı.

Doküman neyin güncellenmesi gerektiğini de sayıyor: workspace varsayılanları, kayıtlı model ayarları, yönetilen configuration'lar, custom agent'lar, scheduled task'lar ve model seçen script'ler. Ayşe'nin görevi tam bu listede. Chat tarafında ise Help Center, menüden seçilebilen eski modellerin şimdilik emekliye ayrılmadığını söylüyor. Kural basit: model adını bir yere sabit yazıyorsan, o yerin bir sahibi ve bir gözden geçirme takvimi olsun.

Bookstore: Kampanya Fiyatlandırma Analizini İki Ayarla Denemek

Selin, kasım kampanyası için iki seçenek arasında karar vermek istiyor: bütün roman kategorisinde yüzde 20 indirim mi, yoksa satışı yavaş 50 eski kitapta yüzde 30 mu? Elinde üçüncü çeyrek sipariş verisinin anonim bir CSV'si ve fiyatlandırma kurallarını anlatan bir doküman var. Ekipte "bunu en yüksek ayarla mı yaptıralım?" tartışması çıktı. Tartışmayı kapatmanın yolu, aynı görevi iki ayarla verip sonuçları aynı ölçütlerle karşılaştırmak:

Attached: orders-2026-q3.csv (one row per order line: isbn, category,
list_price, discount_rate, quantity, order_date) and pricing-rules.md.

Question: for the November campaign, compare two options:
A) 20% off every book in the Fiction category
B) 30% off the 50 backlist titles with the lowest Q3 sales

Using only the attached data, estimate revenue and gross margin for both
options. Show each calculation step and the formulas you used.
List your assumptions separately. List what this data cannot tell us.
End with a recommendation and the one number that would change it.

Önce Chat'te GPT-6 ile Instant'ta, sonra aynı mesajı yeni bir sohbette High ile gönder. Work erişimin varsa üçüncü bir deneme olarak Work'te GPT-6.1 Sol'u varsayılan effort ile kullanabilirsin; bu iş bir dosya analizi ve Work'ün kod çalıştırarak hesap yapabilmesi burada işe yarıyor. Dokümandaki tanımlara göre beklenen fark şu yönde: düşük ayar daha kısa sürede ve daha az harcayarak bir cevap verir; yüksek ayar çok adımlı hesap ve iki seçenek arasındaki trade-off için daha fazla planlama ve kontrol yapar, ama daha uzun sürer ve limitinden daha fazla düşer. Hangisinin senin işin için yeterli olduğunu ise ancak sonuçları aşağıdaki ölçütlerle karşılaştırarak söyleyebilirsin:

Bu tablonun amacı bir kazanan seçmek değil, ekibin kendi kuralını çıkarmak. Instant'ın cevabı hesabı doğru yapıp varsayımları da yazıyorsa bu tür analizler için High'a gerek yok; yalnız trade-off satırında belirgin bir fark varsa yüksek ayar o işin kuralı olur. LLM Temelleri serisinin "LLM Maliyeti, Latency ve Model Seçimi: Token'dan Faturaya" yazısı bu karşılaştırmanın API tarafındaki mantığını anlatıyor; burada aynı mantığı ürünün menüsüyle uyguluyoruz.

Üretimde Dikkat

Varsayılanla başla. Hem Models sayfası hem web dokümanı aynı şeyi söylüyor: varsayılan effort'la başla, görev daha derin planlama ya da analiz istiyorsa artır. Ekipte bir kişinin "her şeyi Extra High'la yap" alışkanlığı, ortak bir Business workspace'inde credits harcamasını doğrudan büyütür.

Model adını bir yere sabitliyorsan sahiplen. Scheduled task, custom agent ya da script'te model adı yazıyorsa emeklilik duyurularını takip eden biri olmalı. What's new sayfası son iki emekliliği yaklaşık bir ay önceden duyurdu; GPT-5.5 için uyarı 14–18 Eylül haftasında geldi.

Enterprise'da menü yöneticiye bağlı. Astra, GPT-6.1 Sol ya da Luna'yı göremiyorsan önce workspace yöneticine sor; doküman bu modellerin Enterprise ve Edu'da yönetici tarafından açılması gerektiğini söylüyor.

Sık Düşülen Tuzaklar

Her işe en yüksek effort. Doküman açıkça çoğu görevin Max ya da Ultra gerektirmediğini söylüyor. Yüksek effort daha uzun sürer, daha çok token harcar ve limiti hızla tüketir.

Free ve Go'da her modeli beklemek. Bu planlarda Chat'te Medium, High ve Extra High yok; Work ve Codex de yalnız desktop app'te ve sınırlı. Bir blogdaki ekranı kendi ekranınla karşılaştırmadan önce planına bak.

Chat'teki ayarın Work'ü etkilediğini sanmak. Chat'teki Thinking ayarı ile Work'teki Power preset'i ayrı kontroller; biri diğerini değiştirmiyor.

Ultra'yı bölünemeyen işe vermek. Ultra işi subagent'lara paralel dağıtıyor; tek bir sıralı akıl yürütme gerektiren işte bu paralellik bir şey kazandırmaz, yalnız harcamayı artırır.

Model adını ezberlemek. Bu yazıdaki tablo bile birkaç ay içinde eskiyecek. Kayıtlı bir ayarın ya da script'in hangi modeli seçtiğini bil ve What's new sayfasını takip et.

Küçük Bir Deneme

★☆☆ Chat'te ve Work'te model menünü aç ve gördüğün seçenekleri yaz. Bu yazıdaki tabloyla karşılaştır: planın hangi seçenekleri gizliyor?

★★☆ Bookstore kampanya prompt'unu kendi verinle uyarla (örneğin kendi ekibinin bir maliyet karşılaştırması) ve iki ayarla çalıştır. Değerlendirme tablosunu doldur; hangi satırda gerçek bir fark gördün?

★★★ Ekibin için bir "iş → model ve effort" kural sayfası yaz: en sık yapılan beş iş, her biri için model, effort ve gerekçe. Model adı geçen her scheduled task ve script'i listele ve her birine bir sahip ata.

Hangi modeli seçersen seç, ChatGPT her konuşmaya senin hakkında bildiklerini de taşıyor. Üçüncü yazıda base style and tone, custom instructions, memories ve Temporary Chat ile ChatGPT'yi kişiselleştirmeyi ve zorunlu kuralların neden memory'ye değil project'e yazılması gerektiğini göreceğiz.