GPT-4o ve GPT-4.1 API’den Kaldırılıyor: GPT-6 Luna’ya Geçiş Rehberi

OpenAI, uzun süredir birçok production uygulamasının temelinde kullanılan GPT-4o ve GPT-4.1 ailesindeki belirli API modellerini kaldıracağını açıkladı.

14 Ekim 2026 tarihinde yayımlanan resmi deprecation duyurusuna göre ilgili modeller 14 Ocak 2027 tarihinde OpenAI API üzerinden tamamen erişilemez hale gelecek.

Kapanış kapsamındaki modeller arasında:

• gpt-4o-2024-08-06
• gpt-4o-2024-11-20
• gpt-4o-mini-2024-07-18
• gpt-4.1-2025-04-14
• gpt-4.1-mini-2025-04-14

bulunuyor.

OpenAI bu modellerin tamamı için önerilen replacement olarak:

gpt-6-luna

modelini gösteriyor.

Bu yalnızca isim değişikliği yapılacak basit bir API güncellemesi olarak görülmemeli.

GPT-4o ve GPT-4.1 ailesi klasik non-reasoning model davranışına sahipken GPT-6 Luna reasoning desteği bulunan yeni nesil bir model. Ayrıca context window, maksimum output, fiyatlandırma, function calling davranışı ve Responses API kullanımı tarafında önemli farklılıklar var.

Özellikle production ortamında halen GPT-4o veya GPT-4.1 kullanan geliştiricilerin son günü bekleyip yalnızca model adını değiştirmesi riskli olabilir.

Peki GPT-4o API ne zaman kapanıyor? Hangi GPT-4.1 modelleri kaldırılıyor? 14 Ocak 2027’den sonra mevcut uygulamalara ne olacak? GPT-6 Luna’ya geçerken kodda neler değişmeli? Fiyat farkı ne kadar? Fine-tuned modeller ne olacak?

OpenAI’nin güncel resmi dokümantasyonu üzerinden adım adım bakalım.

GPT-4o ve GPT-4.1 API’den Ne Zaman Kaldırılacak?

OpenAI’nin açıkladığı resmi kapanış tarihi:

14 Ocak 2027.

Bu tarihten itibaren duyuruda listelenen model snapshot’ları OpenAI API üzerinden kullanılamayacak.

Burada “deprecated” ile “shutdown” arasındaki fark önemli.

Model şu anda deprecated durumda olabilir ancak kapanış tarihine kadar çalışmaya devam eder.

Shutdown tarihi geldiğinde ise model artık API üzerinden erişilebilir olmayacak.

Dolayısıyla mevcut kodunuz bugün çalışıyor diye herhangi bir işlem yapmamak, 14 Ocak sonrasında production sisteminin hata vermesine yol açabilir.

Hangi GPT-4 Modelleri 14 Ocak 2027’de Kapanacak?

OpenAI ayrıca bu modeller temel alınarak oluşturulmuş fine-tuned modellerin de aynı shutdown takvimini izleyeceğini belirtiyor.

GPT-4o Tamamen mi Kapanıyor?

Burada snapshot isimlerine dikkat etmek gerekiyor.

14 Ekim tarihli yeni duyuru özellikle:

• gpt-4o-2024-08-06
• gpt-4o-2024-11-20

snapshot’larını 14 Ocak 2027 takvimine bağlıyor.

OpenAI’nin güncel GPT-4o model sayfası da GPT-4o ailesini deprecated olarak işaretliyor.

Bu nedenle uygulamanızda yalnızca:

model="gpt-4o"

yazıyor olsa bile kullandığınız modelin mevcut durumunu OpenAI model kataloğu ve GET /v1/models üzerinden kontrol etmek mantıklı.

Dikkat: gpt-4o-2024-05-13 İçin Tarih Daha Erken

Eski GPT-4o snapshot’larından biri için durum daha acil.

gpt-4o-2024-05-13, 14 Ocak 2027 listesinin parçası değil.

Bu model için daha önce açıklanan ayrı shutdown tarihi:

23 Ekim 2026.

Dolayısıyla halen bu eski snapshot’ı kullanan bir uygulamanız varsa Ocak ayına kadar zamanınız olduğunu düşünmeyin.

Model adını kod tabanınızda ve ortam değişkenlerinde doğrudan aratmak faydalı olabilir.

GPT-4.1 Nano’nun Takvimi de Farklı

gpt-4.1-nano da 14 Ocak 2027 listesine dahil değil.

Bu model için daha önce duyurulan shutdown tarihi:

23 Ekim 2026.

Yani GPT-4 ailesindeki bütün modeller aynı tarihte kapanmıyor.

Production ortamında kullanılan tam model kimliğini kontrol etmek bu nedenle önemli.

14 Ocak 2027’den Sonra Ne Olacak?

Kapanış tarihinden sonra ilgili model kimliğine yapılan API çağrıları artık normal model yanıtı üretmeyecek.

Bu da uygulamanın model çağrısına bağlı bölümünün çalışmaması anlamına gelebilir.

Örneğin:

• müşteri destek chatbot’u,
• metin özetleme servisi,
• ürün açıklaması üretimi,
• görsel analiz sistemi,
• doküman işleme servisi,
• function calling tabanlı otomasyon

eski modele bağımlıysa ilgili akış hata vermeye başlayabilir.

Bu nedenle migration işlemini shutdown günü production ortamında yapmak yerine önceden tamamlamak gerekiyor.

OpenAI Neden GPT-6 Luna’ya Geçiş Öneriyor?

GPT-6 Luna, OpenAI’nin odaklı ve yüksek hacimli görevler için geliştirdiği en verimli GPT-6 modeli.

Model:

• metin girdisi,
• görsel girdisi,
• function calling,
• Structured Outputs,
• Web Search,
• File Search,
• Computer Use,
• MCP,
• Code Interpreter

gibi modern OpenAI API özelliklerini destekliyor.

Bu nedenle eski GPT-4o ve GPT-4.1 tabanlı genel amaçlı uygulamalar için mantıklı bir migration hedefi oluşturuyor.

GPT-6 Luna Kaç Token Context Destekliyor?

GPT-6 Luna’nın context window’u:

1.050.000 token.

Maksimum output kapasitesi ise:

128.000 token.

Bu değerler özellikle GPT-4o’dan geçen geliştiriciler açısından ciddi artış anlamına geliyor.

GPT-4o ile GPT-6 Luna Context Farkı

GPT-4o:

• 128.000 token context,
• 16.384 maksimum output

destekliyor.

GPT-6 Luna ise:

• 1.050.000 token context,
• 128.000 maksimum output

sunuyor.

Dolayısıyla uzun doküman, büyük veri girdisi veya geniş conversation context kullanan uygulamalar Luna’ya geçişte çok daha büyük bir çalışma alanına sahip oluyor.

GPT-4.1 ile GPT-6 Luna Context Farkı

GPT-4.1 zaten yaklaşık 1 milyon token context window’a sahip.

GPT-4.1 için:

• 1.047.576 context token,
• 32.768 maksimum output

bulunuyor.

GPT-6 Luna’nın 1.050.000 token context değeri burada büyük bir context sıçraması yaratmıyor.

Ancak maksimum output kapasitesi:

32.768 → 128.000

seviyesine yükseliyor.

GPT-4o ile GPT-6 Luna Fiyat Farkı

GPT-6 Luna standart kısa context fiyatlandırmasında GPT-4o’ya göre ciddi ölçüde daha ucuz.

1 milyon input token açısından:

$2,50 → $0,10

output tarafında:

$10 → $0,50

seviyesine düşüyor.

GPT-4.1 ile GPT-6 Luna Fiyat Farkı

Özellikle yüksek hacimli API uygulamalarında bu fiyat farkı aylık faturada önemli tasarruf oluşturabilir.

GPT-4o Mini ile GPT-6 Luna Fiyat Farkı

GPT-4o mini zaten düşük maliyetli bir modeldi.

Dolayısıyla GPT-4o mini kullananlar için fark GPT-4o kadar dramatik değil.

Yine de Luna hem input hem output tarafında daha düşük standart token fiyatına sahip.

GPT-4.1 Mini ile GPT-6 Luna Fiyat Farkı

Bu nedenle yüksek hacimli GPT-4.1 mini uygulamalarında da Luna migration’ı maliyet avantajı sağlayabilir.

GPT-6 Luna’nın Cached Input Fiyatı Ne?

GPT-6 Luna standart kısa context kullanımında:

• Input: $0,10 / 1M
• Cached input: $0,01 / 1M
• Cache write: $0,125 / 1M
• Output: $0,50 / 1M

fiyatlandırmasına sahip.

Sürekli aynı uzun system prompt veya sabit bağlamı kullanan uygulamalarda prompt caching toplam maliyeti daha da düşürebilir.

GPT-6 Luna Reasoning Model mi?

Evet.

GPT-4o ve GPT-4.1’den geçerken dikkate alınması gereken en önemli mimari farklardan biri bu.

GPT-6 Luna şu reasoning effort seviyelerini destekliyor:

• none
• low
• medium
• high
• xhigh
• max

Varsayılan seviye medium.

Bu nedenle yalnızca model adını değiştirip bütün diğer davranışların GPT-4o ile aynı kalacağını varsaymamak gerekiyor.

GPT-4o’dan Geçerken Reasoning None Kullanılmalı mı?

GPT-4o ve GPT-4.1 klasik non-reasoning modeller olduğu için mevcut uygulama davranışını mümkün olduğunca koruyarak migration yapmak isteyen geliştiriciler ilk testlerde:

reasoning={"effort": "none"}

kullanmayı değerlendirebilir.

Daha sonra gerçek uygulama eval sonuçlarına göre reasoning:

• low,
• medium,
• high

seviyelerine yükseltilebilir.

OpenAI’nin production migration tavsiyesi de mevcut workload rolünü ve reasoning ihtiyacını koruyup temsil edici eval’larla ilerlemek yönünde.

Sadece Model Adını Değiştirmek Yeterli mi?

Bazı çok basit text-generation uygulamalarında:

gpt-4o-2024-11-20

yerine:

gpt-6-luna

kullanmak başlangıç için çalışabilir.

Ancak production uygulamasında yalnızca model adını değiştirmek yeterli migration testi değildir.

Şunları yeniden kontrol etmek gerekir:

• çıktı kalitesi,
• prompt davranışı,
• latency,
• token kullanımı,
• function calling,
• Structured Outputs,
• JSON şemaları,
• streaming,
• görsel girdiler,
• hata yönetimi.

GPT-4o’dan GPT-6 Luna’ya Basit Chat Completions Geçişi

Eski kodunuz şu şekilde olabilir:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-2024-11-20",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Bu metni üç maddede özetle."
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

GPT-6 Luna ile Chat Completions kullanmaya devam edecekseniz basit bir başlangıç:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-luna",
    reasoning_effort="none",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Bu metni üç maddede özetle."
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Ancak yeni projelerde OpenAI’nin önerisi Responses API yönünde.

Neden Responses API’ye Geçmek Daha Mantıklı?

OpenAI, yeni projeler için Responses API kullanımını öneriyor.

Responses API:

• reasoning modellerini,
• Web Search,
• File Search,
• Computer Use,
• Code Interpreter,
• MCP,
• custom functions

tek bir daha modern API yapısında birleştiriyor.

Ayrıca stateful conversation ve agentic tool kullanımında Chat Completions’a göre daha gelişmiş özellikler sağlıyor.

GPT-6 Luna ile Responses API Örneği

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-luna",
    reasoning={
        "effort": "none"
    },
    input="Bu metni üç maddede özetle."
)

print(response.output_text)

Eski GPT-4 uygulamasını yenilerken model migration ile API migration’ı aynı anda yapmak zorunda değilsiniz.

Ancak uzun vadede Responses API’ye geçmek yeni OpenAI özelliklerinden yararlanmayı kolaylaştırabilir.

Chat Completions Hemen Kapanıyor mu?

Hayır.

OpenAI, Chat Completions API’nin desteklenmeye devam ettiğini belirtiyor.

Buradaki kapanış model bazlı.

Yani:

“GPT-4o kapanıyor”

ile:

“Chat Completions kapanıyor”

aynı şey değil.

Chat Completions’ı GPT-6 Luna ile belirli kullanım şekillerinde kullanmaya devam edebilirsiniz.

GPT-6 Luna’da Function Calling Kullanırken Dikkat

GPT-6 Luna function calling destekliyor.

Ancak OpenAI’nin güncel model dokümantasyonuna göre Chat Completions üzerinde function calling yalnızca:

reasoning_effort="none"

kullanıldığında destekleniyor.

Reasoning ile birlikte function calling veya yerleşik araçları kullanmak istiyorsanız Responses API tercih edilmeli.

Temperature Kullanan Kodlar Kontrol Edilmeli

Eski GPT-4o uygulamalarında sık kullanılan parametrelerden biri:

temperature

idi.

GPT-6 ailesinde reasoning etkinleştirildiğinde eski sampling parametrelerinin davranışı farklı olabilir veya belirli reasoning seviyeleriyle uyumsuz olabilir.

Bu nedenle migration sırasında yalnızca model adı değil:

• temperature,
• top_p,
• logprobs,
• reasoning effort

ayarları da kontrol edilmeli.

Structured Outputs Kullananlar Ne Yapmalı?

GPT-6 Luna Structured Outputs destekliyor.

Ancak Chat Completions’tan Responses API’ye geçiyorsanız schema’nın gönderildiği bölüm değişiyor.

Chat Completions tarafındaki:

response_format

yapısı Responses API’de:

text.format

tarafına taşınıyor.

Bu nedenle yalnızca modeli değiştirmek yerine API endpoint’ini de değiştiriyorsanız JSON schema kodunun ayrıca güncellenmesi gerekiyor.

Multi-Turn Chat Uygulaması Nasıl Taşınmalı?

Chat Completions’ta çoğu uygulama tüm konuşma geçmişini:

messages[]

dizisi içerisinde tekrar gönderiyor.

Responses API’de ise farklı yöntemler var.

Örneğin:

• previous_response_id kullanmak,
• önceki output item’larını yeniden göndermek,
• Conversations API kullanmak.

Bu nedenle büyük bir chatbot migration’ı yalnızca endpoint değiştirmekten ibaret değil.

GPT-4o Görsel Analiz Uygulamaları Luna’ya Taşınabilir mi?

Evet.

GPT-6 Luna metin yanında image input destekliyor.

Dolayısıyla GPT-4o ile:

• ekran görüntüsü analiz eden,
• ürün görseli inceleyen,
• doküman görsellerini yorumlayan,
• UI screenshot değerlendiren

uygulamalar Luna üzerinde yeniden test edilebilir.

Ancak görsel değerlendirme kalitesinin mevcut production workload’unuzda aynı veya daha iyi olduğunu varsaymak yerine eval yapılmalı.

GPT-6 Luna Fine-Tuning Destekliyor mu?

Şu anda hayır.

Bu nokta özellikle fine-tuned GPT-4o ve GPT-4.1 kullanan geliştiriciler için çok önemli.

OpenAI’nin deprecation duyurusu fine-tuned GPT-4 modellerinin temel modelleriyle aynı kapanış takvimine tabi olduğunu belirtiyor.

Ancak GPT-6 Luna’nın güncel model sayfasında fine-tuning:

Not supported

olarak gösteriliyor.

Fine-Tuned GPT-4 Kullanıyorsam Ne Yapmalıyım?

Bu durumda migration yalnızca:

ft:gpt-4o:...

yerine:

gpt-6-luna

yazmak kadar basit olmayabilir.

Öncelikle fine-tune ile hangi davranışı elde ettiğinizi belirlemek gerekiyor.

Örneğin:

• özel çıktı formatı,
• ton ve stil,
• sınıflandırma davranışı,
• domain’e özel yönergeler,
• tool selection

gibi ihtiyaçların bir bölümü yeni modelde prompt, developer instructions, Structured Outputs veya başka optimizasyon yöntemleriyle çözülebilir.

Ancak bunu production verisiyle test etmek gerekir.

Eski Fine-Tuned Model Son Güne Kadar Çalışır mı?

OpenAI’nin duyurusuna göre fine-tuned sürümler temel modelin shutdown takvimini izliyor.

Dolayısıyla belirtilen GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4.1 ve GPT-4.1 mini tabanlı fine-tuned modeller için kritik tarih yine:

14 Ocak 2027.

Migration Öncesinde Model Kullanımını Nasıl Bulurum?

İlk adım hangi model kimliklerinin nerede kullanıldığını bulmak.

Şunları kontrol edin:

• uygulama kaynak kodu,
• .env dosyaları,
• deployment environment variables,
• serverless function ayarları,
• CI/CD secret’ları,
• workflow otomasyonları,
• eski cron job’lar,
• test ortamları,
• fine-tuned model kimlikleri.

Örneğin repository içerisinde:

gpt-4o
gpt-4o-mini
gpt-4.1
gpt-4.1-mini

ifadelerini aratabilirsiniz.

Model Shutdown Tarihi API Üzerinden Kontrol Edilebilir mi?

Evet.

OpenAI artık model metadata’sında isteğe bağlı:

shutdown_date

alanı sunuyor.

GET /v1/models veya belirli modeli getiren model endpoint’i üzerinden bu alan kontrol edilebilir.

Bir shutdown tarihi açıklanmışsa tarih:

YYYY-MM-DD

formatında dönebiliyor.

Bu özellikle birden fazla model kullanan büyük sistemlerde deprecation takibini otomatikleştirmek için faydalı.

Migration İçin İlk Aşama Ne Olmalı?

İlk olarak mevcut production davranışını ölçün.

Örneğin:

• başarı oranı,
• latency,
• input token miktarı,
• output token miktarı,
• API maliyeti,
• JSON doğruluk oranı,
• tool call başarı oranı

gibi metrikleri kaydedin.

Böylece GPT-6 Luna ile yapılan testlerin eski sistemden gerçekten daha iyi mi yoksa daha kötü mü olduğunu objektif biçimde karşılaştırabilirsiniz.

İkinci Aşama: Aynı Prompt ile Eval Yapın

OpenAI’nin deployment rehberi migration sırasında temsil edici eval’lar çalıştırmayı öneriyor.

İlk testte mümkün olduğunca aynı:

• prompt,
• input,
• expected output,
• tool tanımı

kullanılmalı.

Daha sonra model davranışındaki farklar ölçülmeli.

Modeli değiştirirken prompt’u da baştan tamamen değiştirirseniz hangi değişikliğin kaliteyi etkilediğini anlamak zorlaşır.

Üçüncü Aşama: Shadow Traffic Kullanılabilir

Production sistemi aniden tamamen Luna’ya geçirmek yerine mevcut isteklerin küçük bir bölümünü yeni modele paralel olarak göndermek daha güvenli olabilir.

Örneğin:

• %100 kullanıcı trafiği GPT-4o’da kalır,
• aynı isteklerin %5’i arka planda Luna’ya gönderilir,
• cevaplar kullanıcıya gösterilmeden karşılaştırılır.

Yeterli güven oluştuğunda gerçek trafik kademeli artırılabilir.

Dördüncü Aşama: Küçük Bir Trafikle Production’a Çıkın

Eval sonuçları başarılıysa:

• %5,
• %10,
• %25,
• %50,
• %100

şeklinde kademeli geçiş yapılabilir.

Her aşamada:

• hata oranı,
• latency,
• kalite,
• maliyet

izlenmeli.

Fallback Model Bırakmak Mantıklı mı?

Migration döneminde evet.

Örneğin uygulama:

1. önce GPT-6 Luna çağrısı yapar,
2. belirli teknik hata durumlarında geçici fallback kullanır,
3. hata telemetry’sini kaydeder.

Ancak shutdown olan GPT-4 modelini uzun vadeli fallback olarak bırakmak çözüm değildir.

14 Ocak’ta fallback de çalışmayacaktır.

GPT-6 Luna Her GPT-4o İşinde En İyi Seçim mi?

OpenAI resmi replacement olarak GPT-6 Luna’yı öneriyor.

Ancak bu, her workload için Luna’nın otomatik olarak en iyi model olduğu anlamına gelmez.

Çok karmaşık:

• coding,
• reasoning,
• agentic workflow,
• computer use

işlerinde GPT-6.1 Sol veya GPT-6 Astra gibi daha güçlü modeller de değerlendirmeye alınabilir.

Ancak eski GPT-4o / GPT-4.1 kullanımının büyük bölümü sınıflandırma, extraction, sohbet veya standart text/image görevlerinden oluşuyorsa Luna güçlü bir başlangıç noktası.

GPT-6 Luna, Sol ve Astra Arasında Nasıl Seçim Yapılır?

Bu üç modeli daha önce ayrıntılı olarak karşılaştırmıştım.

GPT-6 Sol ve GPT-6 Luna Nedir? Astra’dan Farkları ve API Fiyatları

yazısında model fiyatlarını, context limitlerini ve kullanım alanlarını ayrıntılı bulabilirsiniz.

Basit bir başlangıç yaklaşımı:

Sınıflandırma Yapıyorsanız Decisions API de Alternatif

GPT-4o veya GPT-4.1’i yalnızca:

• sınıflandırma,
• routing,
• predicate,
• score

üretmek için kullanıyorsanız yalnızca Responses API’ye geçmek zorunda değilsiniz.

OpenAI kısa süre önce GPT-6 Luna tabanlı Decisions API’yi de yayımladı.

OpenAI Decisions API Nedir? GPT-6 Luna ile 10 Kat Daha Hızlı AI Kararları

yazısında bu yaklaşımı ayrıntılı olarak anlattım.

Özellikle yalnızca sabit bir karar veya olasılık çıktısına ihtiyaç duyuyorsanız Decisions API daha uygun olabilir.

GPT-4o API Migration Kontrol Listesi

Production sistem için pratik kontrol listesi:

1. Kullandığınız tam model snapshot’ını bulun.
2. Shutdown tarihini doğrulayın.
3. Fine-tuned model kullanıp kullanmadığınızı kontrol edin.
4. Mevcut kalite ve latency metriklerini kaydedin.
5. GPT-6 Luna ile aynı eval setini çalıştırın.
6. Reasoning effort seviyesini belirleyin.
7. Function calling davranışını test edin.
8. Structured Outputs şemalarını test edin.
9. Görsel input kullanıyorsanız vision eval çalıştırın.
10. Chat Completions’ta kalacak mı, Responses API’ye geçilecek mi karar verin.
11. Token ve maliyet karşılaştırması yapın.
12. Kademeli production rollout uygulayın.
13. Eski model dependency’lerini tamamen kaldırın.

14 Ocak 2027’yi Beklemek Gereksiz Risk

GPT-4o ve GPT-4.1 modellerinin kapanması API kullanan geliştiriciler için yalnızca gelecekte yapılacak küçük bir bakım işi değil.

Özellikle bu modeller:

• production chatbot,
• müşteri destek sistemi,
• mobil uygulama backend’i,
• otomasyon,
• doküman analizi,
• görsel analiz

gibi kritik bir servisin merkezindeyse migration’ı son güne bırakmak gereksiz risk oluşturuyor.

Olumlu taraf ise GPT-6 Luna’nın fiyatının eski GPT-4 modellerinin büyük bölümünden ciddi şekilde düşük olması.

GPT-4o’nun 2,50 dolar input ve 10 dolar output fiyatına karşılık Luna 0,10 dolar input ve 0,50 dolar output fiyatıyla çalışıyor.

Ayrıca Luna 1,05 milyon token context ve 128K maksimum output gibi çok daha geniş limitler sağlıyor.

Ancak yeni modelin reasoning mimarisi nedeniyle migration:

“model adını değiştir ve deploy et”

şeklinde yapılmamalı.

Önce gerçek workload’unuz üzerinde eval çalıştırın.

Function calling ve Structured Outputs kullanıyorsanız ayrı ayrı test edin.

Gerekirse reasoning effort’ı none seviyesinden başlayarak artırın.

Yeni bir API mimarisi kuruyorsanız Responses API’yi değerlendirin.

Ve özellikle fine-tuned GPT-4 modelleri kullanıyorsanız migration planını daha erken hazırlayın; çünkü GPT-6 Luna şu anda fine-tuning desteklemiyor.

14 Ocak 2027 geldiğinde eski modelin kapanması sürpriz olmamalı. O tarihe kadar yeni model yalnızca çalışıyor değil, production ortamında test edilmiş ve ölçülmüş olmalı.

Sık Sorulan Sorular

GPT-4o API kapanıyor mu?

Evet. OpenAI, GPT-4o’nun 2024-08-06 ve 2024-11-20 snapshot’larının 14 Ocak 2027 tarihinde API’den kaldırılacağını açıkladı.

GPT-4.1 API ne zaman kapanacak?

gpt-4.1-2025-04-14 14 Ocak 2027 tarihinde API üzerinden erişilemez hale gelecek.

GPT-4o mini ne zaman kapanacak?

gpt-4o-mini-2024-07-18 için shutdown tarihi 14 Ocak 2027.

GPT-4.1 mini ne zaman kapanacak?

gpt-4.1-mini-2025-04-14 14 Ocak 2027 tarihinde kapatılacak.

GPT-4o yerine hangi model kullanılmalı?

OpenAI’nin resmi deprecation tablosu bu modeller için önerilen replacement olarak gpt-6-luna modelini gösteriyor.

GPT-4.1 yerine GPT-6 Luna kullanılabilir mi?

Evet. OpenAI resmi replacement olarak GPT-6 Luna’yı öneriyor. Ancak production’a geçmeden önce mevcut prompt, Structured Outputs, tool kullanımı ve kalite eval’ları yeniden çalıştırılmalı.

GPT-6 Luna fiyatı ne kadar?

Standart kısa context fiyatlandırmasında 1 milyon input token 0,10 dolar, cached input 0,01 dolar ve 1 milyon output token 0,50 dolardır.

GPT-6 Luna kaç token context destekliyor?

GPT-6 Luna 1.050.000 token context window ve 128.000 maksimum output token destekliyor.

GPT-6 Luna reasoning destekliyor mu?

Evet. None, low, medium, high, xhigh ve max reasoning effort seviyeleri bulunuyor.

GPT-6 Luna function calling destekliyor mu?

Evet. Responses API üzerinden function calling ve yerleşik araçlar destekleniyor. Chat Completions tarafında function calling için reasoning effort’ın none olması gerekiyor.

Chat Completions kapanıyor mu?

Hayır. OpenAI Chat Completions’ı desteklemeye devam ediyor. Kapanış duyurusu burada belirli GPT-4 model snapshot’larıyla ilgili.

GPT-4 fine-tuned modeller ne olacak?

Duyuruda listelenen modeller temel alınarak oluşturulan fine-tuned modeller de temel modelle aynı shutdown tarihini izliyor.

GPT-6 Luna fine-tuning destekliyor mu?

OpenAI’nin güncel model dokümantasyonuna göre GPT-6 Luna şu anda fine-tuning desteklemiyor.

gpt-4o-2024-05-13 de 14 Ocak’ta mı kapanıyor?

Hayır. Bu eski snapshot için ayrı shutdown tarihi 23 Ekim 2026 olarak belirlenmiş durumda.

GPT-4.1 nano ne zaman kapanıyor?

GPT-4.1 nano için daha önce açıklanan shutdown tarihi 23 Ekim 2026.

Migration’a ne zaman başlanmalı?

Production sistemi kullanan geliştiricilerin son tarihi beklememesi, eval ve kademeli rollout için yeterli zaman bırakacak şekilde mümkün olduğunca erken başlaması daha güvenli.

Resmi Kaynaklar

• OpenAI API Documentation – Deprecations
• OpenAI API Documentation – GPT-6 Luna Model
• OpenAI API Documentation – GPT-4o Model
• OpenAI API Documentation – GPT-4o Mini Model
• OpenAI API Documentation – GPT-4.1 Model
• OpenAI API Documentation – GPT-4.1 Mini Model
• OpenAI API Documentation – Migrate to the Responses API
• OpenAI API Documentation – API Deployment Checklist