Django Çevirisi için Claude vs GPT-6 vs Gemini vs DeepL (2026)

Claude, GPT-6, Gemini ve DeepL'in hepsi Django .po dosyalarınızı iyi çevirebilir. Eylül 2026'da önemli olan farklar fiyat, seçtiğiniz model katmanı ve proje bağlamını modele iletip iletemeyeceğinizdir. Bu karşılaştırma her sağlayıcının güncel modellerini, WMT çeviri kıyaslamalarının gerçekte ne bulduğunu ve tipik bir Django projesini her biriyle çevirmenin maliyetini ele alıyor.

Buradaki her model TranslateBot ile çalışır; ya LiteLLM üzerinden ya da yerleşik DeepL sağlayıcısı üzerinden. Django çevirilerini ilk kez kuruyorsanız, kapsamlı Django yerelleştirme rehberi sağlayıcı seçmeden önceki kurulumu anlatır.

Kaynaklar hakkında bir not: Bu model sürümleri üzerinde kendi kıyaslamamızı çalıştırmadık. Aşağıdaki kalite iddiaları WMT ortak görevlerinden ve büyük bir sektör veri setinden geliyor; hepsinin bağlantısı verilmiştir. Fiyatlar, her sağlayıcının 26 Eylül 2026 tarihindeki fiyatlandırma sayfasından alınmıştır.

Kısa cevap

TranslateBot'un varsayılanı gpt-6-luna, yani model belirlemeyen bir proje zaten en ucuz iyi seçeneği kullanıyor.

Kıyaslamalar ne diyor

En titiz makine çevirisi değerlendirmesi yıllık WMT ortak görevidir. Profesyonel değerlendiriciler gönderilen her sistemin çıktısını puanlar ve sonuçlar tek bir sıralama yerine kalite kümeleri olarak yayımlanır.

WMT24: Claude 3.5 Sonnet kazandı

WMT24 Genel MT görevinde Claude 3.5 Sonnet genel olarak en iyi sistem oldu ve 11 dil çiftinin 9'unu kazandı. Bu, genel amaçlı bir LLM'in yarışmadaki tüm özel çeviri sistemlerini ilk kez geride bırakmasıydı.

WMT25: Gemini 2.5 Pro kazandı

WMT25'te Gemini 2.5 Pro, 16 dil çiftinin 14'ünde en üst kümede yer aldı. İnsan referans çevirileri ise referans çevirisi bulunan 15 çiftin yalnızca 6'sında en üst kümeye girebildi. Organizatörler bunun "the stylistic or lexical preferences of the annotators" (değerlendiricilerin üslup veya sözcük tercihleri) yansıtıyor olabileceğini belirtiyor, ancak yön açık: Öncü LLM'ler bu testlerde artık profesyonel insan referanslarıyla eşleşiyor ya da onları geçiyor.

WMT26: henüz yayımlanmadı

WMT26, 28–29 Ekim 2026'da Budapeşte'de yapılacak. Bulgular makalesi henüz çıkmadı ve organizatörler ön sıralama yayımlamıyor. Yayımlandığında bu makaleyi güncelleyeceğiz.

Üretim verileri ne diyor

Alconost, Mayıs 2026'da 85 dil çiftini kapsayan gerçek müşteri projelerinden 5.632 kalite değerlendirmesi yayımladı. Kalite endekslerinde Gemini 77,7, Claude 75,6, GPT 73,1 ve DeepL 70,8 puan aldı. Model sürümlerini değil yalnızca sağlayıcıları raporluyorlar ve bunu bir sektör kıyaslaması değil, kendi örneklemlerinin bir betimlemesi olarak nitelendiriyorlar. Aradaki farkları küçük kabul edin.

LLM'lerin hâlâ yetersiz kaldığı yerler

Az kaynaklı diller zayıf noktadır. Bir çalışmada bir LLM'in İngilizceden Khmer diline çevirisi XCOMET'te 39,10 puan alırken Google Translate 65,88 aldı. Khmer, Lao veya Birmanca hedefliyorsanız dikkatle test edin ve anadili konuşan birine gözden geçirtin.

Otomatik puanlar da yanıltıcı olabilir. COMET puanı 0,86 olan bir segmentin, profesyoneller incelediğinde kritik bir yanlış anlama içerdiği ortaya çıktı. Kıyaslamalar bir başlangıç noktasıdır, anadili konuşan bir okurun yerini tutmaz.

Güncel modeller

Anthropic Claude

Kaynak: Claude modellerine genel bakış.

Claude'un güçlü yanı her zaman hedef dilde yazılmış gibi okunan çeviriler olmuştur ve bir TRANSLATING.md dosyasındaki üslup ve terminoloji kurallarına sıkı sıkıya uyar. Sonnet 5, yerini aldığı Sonnet 4.5'ten token başına daha ucuzdur; bu da onu başlamak için doğru seçenek yapar.

OpenAI

Kaynak: OpenAI API fiyatlandırması.

gpt-4o-mini ve gpt-4o için planlanmış bir kapatma yok, ancak OpenAI bazı tarihli GPT-4o anlık görüntülerini (snapshot) emekliye ayırıyor (kullanımdan kaldırmalar sayfasına göre gpt-4o-2024-05-13 23 Ekim 2026'da kapanıyor). Tarihli bir anlık görüntüye sabitlediyseniz o listeyi kontrol edin.

Google Gemini

Kaynaklar: Gemini modelleri, Gemini fiyatlandırması.

Gemini WMT25'i kazandı ve Alconost verilerinde zirvede, bu yüzden kısa listenizde bir yeri hak ediyor. Ayrıca buradaki sağlayıcılar arasında kalıcı ücretsiz katmanı olan tek sağlayıcı: Yukarıdaki iki Flash modeli de hız sınırlarıyla ücretsiz kullanılabilir ve Google ücretsiz katman verilerini ürünlerini geliştirmek için kullanabilir. Gemini 2.5 modelleri artık yalnızca onları daha önce kullanmış projelere açık, bu yüzden yeni projeler 3.5 Flash-Lite veya 3.8 Flash ile başlamalı.

DeepL

DeepL artık tüm dillerinde yeni nesil bir LLM modeli çalıştırıyor (API'de model_type=quality_optimized) ve 100'den fazla dili destekliyor.

Planlar 2026'da değişti. Yeni kayıtlar Developer planını alıyor: Eskiden olduğu gibi her ay 500.000 karakter değil, tek seferlik 1 milyon karakterlik bir kredi. Bundan sonra Growth yıllık faturalandırmayla aylık €23.80 tutuyor, yılda 12 milyon karakter içeriyor ve her ek milyon karakter için €22 ücret alıyor (KDV dahil AB fiyatları; bkz. DeepL API planları).

DeepL ayrıca stil kuralları, özel talimatlar ve istek başına 5'e kadar sözlük ekledi. Bunlar işe yarıyor, ancak ürününüzü, hedef kitlenizi ve tercih ettiğiniz terminolojiyi sade bir dille anlatabilen bir TRANSLATING.md dosyasına göre hâlâ daha sınırlı.

Doğrudan karşılaştırma

Bir Django projesinin maliyeti

Orta büyüklükte bir Django projesi düşünün: 500 metin, yaklaşık 10.000 kelime, 5 dile çevriliyor. Dil başına yaklaşık 15.000 girdi tokenı (metinler artı TranslateBot'un istemi) ve 20.000 çıktı tokenı varsayıyoruz, çünkü çoğu dil İngilizceden daha fazla token gerektirir.

Bu rakamlar tahminidir. Claude Opus 5.5 gibi cevap vermeden önce akıl yürüten modeller, bu akıl yürütmeyi çıktı tokenı olarak faturalandırır, dolayısıyla tabloda görünenden daha pahalıya gelebilirler. İlk çalıştırmadan sonra TranslateBot yalnızca yeni veya değişmiş metinleri çevirir, bu yüzden sonraki çalıştırmalar genellikle en fazla birkaç sente mal olur.

Hangisini seçmeli

claude-sonnet-5 veya gpt-6-sol ile başlayın; kalite önemliyse ve projenin tamamını her çalıştırmada yaklaşık bir dolar ödemekten çekinmiyorsanız. Claude'un kıyaslama geçmişi daha güçlü (Claude 3.5 Sonnet WMT24'ü kazandı), ancak tam olarak bu sürümler için henüz WMT sonucu yok. İkisinin maliyeti aynı.

gpt-6-luna kullanın; yan projeler, dahili araçlar veya zaten gözden geçireceğiniz bir ilk taslak için. Örnek projede yaklaşık altı sentle maliyet pratikte sıfır.

Gemini'ı deneyin; birçok dile çeviri yapıyorsanız ya da bütçeniz yoksa. WMT25'i kazandı, Alconost verilerinde en yüksek puanı aldı ve 3.5 Flash-Lite ücretli katmanda ucuz, ücretsiz katmanda bedava.

DeepL kullanın; şirketinizin zaten bir DeepL sözleşmesi varsa ya da yerleşik sözlüklere sahip özel bir MT istiyorsanız. Eski aylık ücretsiz katman olmadan, sıfır bütçeli projeler için artık otomatik tercih değil.

Sağlayıcıları dile göre karıştırın. Avrupa dilleri için bir model, Japonca veya Korece için başka bir model kullanabilirsiniz. translate komutunu her sağlayıcı için bir kez, her seferinde farklı hedef dillerle çalıştırın ve çalıştırmalar arasında TRANSLATEBOT_MODEL ile TRANSLATEBOT_API_KEY değerlerini değiştirin.

TranslateBot'ta sağlayıcı nasıl değiştirilir

Sağlayıcı değiştirmek, settings.py dosyanızda iki ayarı değiştirmek demektir:

import os

# Claude Sonnet 5
TRANSLATEBOT_MODEL = "claude-sonnet-5"
TRANSLATEBOT_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")

# GPT-6 Luna
TRANSLATEBOT_MODEL = "gpt-6-luna"
TRANSLATEBOT_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# Gemini 3.5 Flash-Lite
TRANSLATEBOT_MODEL = "gemini/gemini-3.5-flash-lite"
TRANSLATEBOT_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")

# DeepL
TRANSLATEBOT_PROVIDER = "deepl"
TRANSLATEBOT_API_KEY = os.getenv("DEEPL_API_KEY")

DeepL için ayrıca DeepL ekstrasına ihtiyacınız var:

uv add --dev translatebot-django[deepl]

Ayarlarınızı değiştirmeden tek bir çalıştırmada aynı sağlayıcının başka bir modelini denemek için --llm-model kullanın. TRANSLATEBOT_API_KEY yine kullanılır, bu yüzden model, anahtarınızın sağlayıcısıyla eşleşmelidir:

python manage.py translate --target-lang ja --llm-model gpt-6-sol

Pratik ipuçları

Bir dalda karşılaştırın. --dry-run modeli çağırmaz, bu yüzden gerçek çıktıyı karşılaştırmak için geçici bir dalda yeniden çeviri yapın ve diff'i okuyun:

git switch -c try-gpt-6-sol
python manage.py translate --target-lang nl --overwrite --llm-model gpt-6-sol
git diff -- '*.po'

Daha büyük bir modele para ödemeden önce bir TRANSLATING.md yazın. Terminoloji ve üslup talimatları ("translate 'cart' as 'Warenkorb'", "use informal 'du' in German") çoğu zaman model kalitesi sorunu gibi görünen şeyi düzeltir.

Anadili konuşan birine bir örneği kontrol ettirin. Kıyaslamalar ortalamaları ölçer. Sizin ödeme sayfanız ise belirli bir metin kümesidir.

Gemini fiyat değişikliğini takip edin. Gemini 3.8 Flash'ın fiyatı 1 Ocak 2027'de iki katına çıkıyor. Çeviri için yine ucuz kalacak, ancak tahminlerinizi güncelleyin.

Sonuç

Claude WMT24'ü, Gemini WMT25'i kazandı ve 2026'da önde gelen sağlayıcılar arasındaki fark küçük. Çoğu Django projesi için pratik seçim, kalite için claude-sonnet-5 veya gpt-6-sol ile maliyet için gpt-6-luna arasındadır; Gemini ise güçlü bir alternatif ve en iyi ücretsiz seçenektir. DeepL hâlâ iyi, ancak yeni hesaplar artık aylık ücretsiz katman almıyor. TranslateBot, bunlar arasında geçişi bir ayar değişikliğine indirger.

Sağlayıcınızı seçtikten sonra, yeni metinler bir daha birikmesin diye Django çeviri iş akışınızı otomatikleştirin.