MeshTok kataloğu, bir milyon token veya üzeri bağlam penceresine sahip on taneden fazla model listeliyor. Neredeyse hepsi bu noktaya ulaşmak için bir şeyden ödün veriyor — görme yok, video yok, ses yok, küçük maksimum çıktı ya da eksik flagship etiketi. Gemini 3.1 Pro istisna: 1,048,576 tokenlik bağlam penceresi, 65,536 tokenlik maksimum çıktı, doğal image+video+audio girdisi, reasoning, tools, json ve flagship etiketinin tümü tek bir model kimliğinde. Bu makalenin yanıtladığı soru, bu kombinasyonun milyon başına token başına $2 / $12 fiyatına değer olup olmadığıdır.
Bu bir spec ve fiyatlandırma analizi, sentetik bir kıyaslma değil. Gecikme testleri koymadık, her bağlam konumunda iğne-samanlıkta hatırlamayı ölçmedik ve canlı katalogla destekleyemeyeceğimiz hiçbir sayıyı yayımlamayacağız. Aşağıdaki her rakam, src/data/models.ts dosyasından bir hesap makinesiyle yeniden üretebileceğiniz bir aritmetiktir. Amaç, Gemini 3.1 Pro’un milyon tokenlik penceresinin yönlendirme katmanınızda bir yer hak edip etmediğine karar vermenize yardımcı olmaktır — bütçeleme için asıl önemli olan verilere dayanarak: bağlam penceresi, maksimum çıktı, çok modlu kapsam ve milyon başına token fiyatı.
Sayılara geçmeden önce dürüst bir not: katalogdaki model kimliği google/gemini-3.1-pro-preview. -preview soneki kaynak veride var ve biz onu gizlemeyeceğiz. Spec sayfasını doğru kabul edin, ancak bir production yönlendirme kararı kilitlemeden önce https://meshtok.com/v1/models ile doğrulayın.
Gemini 3.1 Pro: spec sayfası
Bugün MeshTok birleşik API’si üzerinden https://meshtok.com/v1 adresinde, google/gemini-3.1-pro-preview model kimliği altında kullanılabilir.
| Alan | Değer |
|---|---|
| Sağlayıcı | Google (US) |
| Bağlam penceresi | 1,048,576 token (2²⁰, 1M’nin biraz üzerinde) |
| Maksimum çıktı | 65,536 token |
| Girdi fiyatı (1M başına) | $2.00 |
| Çıktı fiyatı (1M başına) | $12.00 |
| Yetenekler | image, video, audio, reasoning, tools, json, flagship |
| Yayın tarihi | 2026-06 |
| Bilgi kesim tarihi | 2026-05 |
Bu seviyede üç şey göze çarpıyor:
- Katalogdaki herhangi bir çok modlu modelin en büyük birleşik bağlam+çıktı penceresi. 1,048,576 girdi + 65,536 çıktı, tek bir çağrının kabaca bir milyon tokenlik karışık metin, görüntü, ses ve video yutabileceği ve 65K tokenlik bir yanıt üretebileceği anlamına geliyor.
models.tsiçinde hiçbir model üçünü de aynı anda karşılamıyor: 1M+ bağlam, 65K+ maksimum çıktı ve image+video+audio girdisi. - Video ve ses dahil tam doğal çok modluluk. Çoğu 1M bağlamlı rakabetçi
image’ta duruyor (DeepSeek V4 Pro, Qwen3.7 Max, Doubao Seed 2.1 Pro) ya da görüşü tamamen bırakıyor (GLM-5.2). Gemini 3.1 Pro, katalogdaki metin ve görüntülerin yanında doğal olarak video ve ses kabul eden tek 1M bağlamlı amiral gemisi. flagshipvereasoningolarak etiketli. Google, sınır katmanı için sakladığı aynı yetenek etiketlerini kullanıyor. Daha ucuz Gemini Flash varyantlarıreasoningveflagshipyerinefasttaşıyor — aile içindeki yapısal ayrım budur.
Milyon tokenlik soru: 1M bağlam aslında ne kadara mal oluyor?
Çoğu pazarlama sayfasının atladığı kısım burası. Milyon tokenlik bir bağlam penceresi bir bütçedir, bedava değil. İçine koyduğunuz her token girdi oranında faturalandırılır. Uzun bağlamlı modelleri karşılaştırmanın dürüst yolu, pencereyi fiilen kullanmanın maliyetini hesaplamaktır.
Tam dolu tek çağrının maliyeti (1M girdi + kısa bir özet)
Yaygın bir uzun bağlam iş yükü: ~1M tokenlik belgeler gönderip kısa bir özet veya birkaç eylem maddesi istemek. 1,048,576 girdi tokeni ve 1,000 çıktı tokeni varsayıyoruz.
| Model | Girdi maliyeti | Çıktı maliyeti | Çağrı başına toplam |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | $2.097 | $0.012 | $2.109 |
| Gemini 2.5 Pro | $1.311 | $0.010 | $1.321 |
| Gemini 3 Flash | $0.524 | $0.003 | $0.527 |
| DeepSeek V4 Pro | $0.449 | $0.001 | $0.450 |
| GLM-5.2 | $1.143 | $0.004 | $1.147 |
| Claude Sonnet 5 | $3.000 | $0.015 | $3.015 |
Tek bir tam dolu Gemini 3.1 Pro çağrısı yaklaşık $2.11 mal oluyor. Bunu günde bin kez çalıştırın ve yalnızca girdi tokenleri için günde $2,109 — kabaca ayda $63K — harcıyorsunuz. Bu modelden kaçınmak için bir neden değil; ne zaman tam pencereye gerçekten ihtiyacınız olduğunu bilinçli seçmek için bir neden.
Tam dolu uzun çıktılı çağrının maliyeti (1M girdi + tam maksimum çıktı)
Gemini 3.1 Pro’un fiyatlandırmasının yapısal olarak farklılaştığı nokta, büyük maksimum çıktıyı da kullandığınız zamandır. Burada bağlamın ağzına kadar doldurulduğunu ve modelin tam maksimum çıktısını üretmesine izin verildiğini varsayıyoruz.
| Model | 1M girdi | Kullanılan maks. çıktı | Çıktı maliyeti | Çağrı başına toplam |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | $2.097 | 65,536 | $0.786 | $2.883 |
| GLM-5.2 | $1.143 | 128,000 | $0.512 | $1.655 |
| DeepSeek V4 Pro | $0.449 | 32,768 | $0.028 | $0.477 |
| Claude Sonnet 5 | $3.000 | 16,384 | $0.246 | $3.246 |
GLM-5.2, tam dolu çağrı başına daha ucuz çünkü maksimum çıktısı 128K ama $12/1M değil $4/1M fiyatından. Gemini 3.1 Pro ile GLM-5.2 arasındaki belirleyici faktör fiyat değil — video ve ses girdisine ihtiyacınız olup olmadığıdır; GLM-5.2 bunu hiç kabul etmez.
1 milyon kısa sohbet çağrısının maliyeti (her biri 1K girdi + 500 çıktı)
Spektrumun diğer ucunda bir sağlıkkontrolü: her biri 1,000 girdi tokeni tüketen ve 500 çıktı tokeni üreten bir milyon kısa çağrı. Toplamda 1 milyar girdi tokeni ve 500 milyon çıktı tokeni.
| Model | Girdi maliyeti (1B in) | Çıktı maliyeti (500M out) | 1M çağrı için toplam |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | $2,000 | $6,000 | $8,000 |
| Gemini 2.5 Pro | $1,250 | $5,000 | $6,250 |
| Gemini 3 Flash | $500 | $1,500 | $2,000 |
| DeepSeek V4 Pro | $429 | $429 | $857 |
| GLM-5.2 | $1,143 | $2,000 | $3,143 |
| Claude Sonnet 5 | $3,000 | $7,500 | $10,500 |
Kısa sohbet trafiğinde Gemini 3.1 Pro, DeepSeek V4 Pro’dan yaklaşık 9.3× daha pahalı ve GLM-5.2’den 2.5× daha pahalı. Ders basit: milyon tokenlik pencere bir premium özelliktir ve onu asla kullanmayan trafik için ödeme yapmamalısınız.
Gemini ailesinin içinden: hangisini seçmeli?
MeshTok kataloğu, 1M sınıfı bağlam penceresine sahip yedi Gemini modeli taşıyor. Doğru olanı seçmek çoğunlukla muğlâklık derinliği, çok modlu kapsam ve fiyat arasındaki bir ödündür.
| Model | Bağlam | Maks. çık. | Girdi $/M | Çıktı $/M | Video | Ses | Reasoning | Flagship |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 1,048,576 | 65,536 | $2.00 | $12.00 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Gemini 2.5 Pro | 1,048,576 | — | $1.25 | $10.00 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Gemini 3.5 Flash | 1,048,576 | 65,536 | $1.50 | $9.00 | ✅ | ✅ | — | — |
| Gemini 3 Flash | 1,048,576 | 65,536 | $0.50 | $3.00 | ✅ | ✅ | — | — |
| Gemini 3.1 Flash Lite | 1,048,576 | — | $0.25 | $1.50 | ✅ | ✅ | — | — |
| Gemini 2.5 Flash | 1,048,576 | — | $0.30 | $2.50 | ✅ | ✅ | — | — |
| Gemini 2.5 Flash Lite | 1,000,000 | — | $0.10 | $0.40 | ✅ | ✅ | — | — |
Matrisi okuma:
- Gemini 3.1 Pro vs Gemini 2.5 Pro — 2.5 Pro daha eski amiral gemisi ve her iki eksende de daha ucuz ($1.25/$10 vs $2/$12). 3.1 Pro için daha fazla ödeme yapma gerekçesi: tanımlı 65,536 maksimum çıktı (2.5 Pro’nun girdisinde katalogda açık bir
maxOutputyok), daha yeni bilgi kesim tarihi (2026-05) ve daha yeni 3.1 nesli. 2.5 Pro’da kalma gerekçesi: bunlara ihtiyacınız yoksa kesinlikle daha ucuz. - Gemini 3.1 Pro vs Gemini 3 Flash — Flash fiyatın çeyreği ve aynı 1M bağlamı, 65K maksimum çıktıyı ve tam çok modlu girdiyi paylaşıyor. Fedakarlık ettiğiniz şey
reasoningveflagship. Adım adım düşünmenin gerekmediği yüksek hacimli çok modlu sınıflandırma, transkripsiyon veya yönlendirme için Flash doğru seçim. Muğlâklık zincirinden faydalanan her şey için — çok adımlı analiz, sentezli uzun belge soru-cevabı — 3.1 Pro yükseltmedir. - Gemini 3.1 Pro vs Gemini 3.1 Flash Lite / 2.5 Flash Lite — Lite varyantları bütçe ucudur. 1M bağlamı ve çok modlu girdiyi korur ama muğlâklığı ve açık maksimum çıktı sınırını bırakır. Çok sayıda tokeni ucuzca yutmanız ve yanıt kalitesi çıtasının orta seviyede olduğu durumlarda kullanın.
Gemini 3.1 Pro vs diğer 1M bağlamlı amiral gemileri
Gemini 3.1 Pro, diğer laboratuvarların daha tanınmış 1M bağlamlı amiral gemilerine karşı nasıl duruyor?
| Model | Bağlam | Maks. çık. | Girdi $/M | Çıktı $/M | Video | Ses | Yayın |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 1,048,576 | 65,536 | $2.00 | $12.00 | ✅ | ✅ | 2026-06 |
| DeepSeek V4 Pro | 1,000,000 | 32,768 | $0.4286 | $0.8571 | — | — | 2026-04 |
| GLM-5.2 | 1,000,000 | 128,000 | $1.1429 | $4.0000 | — | — | 2026-07 |
| Qwen3.7 Max | 1,000,000 | 8,192 | $0.8571 | $2.5714 | — | — | 2026-06 |
| Claude Sonnet 5 | 1,000,000 | 16,384 | $3.0000 | $15.0000 | — | — | 2026-05 |
| Claude Opus 4.8 | 1,000,000 | 32,000 | $5.0000 | $25.0000 | — | — | 2026-06 |
İki yapısal gözlem:
- Gemini 3.1 Pro bu tablodaki doğal video ve ses girdisine sahip tek model. Diğer her 1M bağlamlı amiral gemisi en fazla görüntü kabul ediyor. İş yükünüz video anlama, toplantı transkripsiyonu veya metin yanında ses/video yutan herhangi bir pipeline ise Gemini 3.1 Pro en ucuz seçenek değil — 1M bağlam katmanındaki tek seçenek.
- GLM-5.2 en büyük maksimum çıktıya (128K) sahip ama hiç çok modlu değil. İş yükünüz yalnızca metin girdisinden çok uzun tek turlu metin yanıtları üretmekse, GLM-5.2 hem daha ucuz hem de daha uzun bir çıktı penceresine sahip. Bir görüntü, video veya sese ihtiyaç duyduğunuz an GLM-5.2 masadan düşer ve Gemini 3.1 Pro sohbete geri döner.
Uzun bağlam vs RAG ödünü (dürüst cevap)
“Milyon tokenlik pencere buna değer mi?” sorusu neredeyse her zaman bir yetenek sorusundan çok bir maliyet sorusuna indirgenir. 1M bağlam, bir retrieval pipeline’ını atlayıp her şeyi prompta boşaltmanıza izin verir. Bu pratiktir ama $2/1M girdide her çağrıda pahalıdır — ve bağlam penceresi bedava önbelleğe alınmadığından bir sonraki çağrıda tekrar ödersiniz.
Yalnızca yukarıdaki fiyatlandırmadan türetilmiş basit bir temel kural:
- Aynı büyük külliyat birçok kez sorgulanıyorsa, retrieval daha ucuzdur. 1M tokeni $2/1M = çağrı başına $2.00 yerine 5K retrieve edilmiş tokeni $2/1M = çağrı başına $0.01 gönderin. Her bir tam bağlamlı çağrı için yaklaşık 200 yalnızca retrieve çağrısından sonra başabaş gelirsiniz.
- Külliyat bir veya iki kez sorgulanıp atılıyorsa (taze bir transkriptin tek seferlik özeti, bir sözleşmenin tek derin okunması, bir kod tabanının ad-hoc keşfi), uzun bağlam doğru araçtır. Retrieval sistemi, tasarruf ettiği tokenlerden daha pahalıya mal olacaktır.
- Uzun bir zaman diliminde ses veya video anlayışına ihtiyacınız varsa (2 saatlik toplantı kaydı, uzun bir video), Gemini 3.1 Pro bu girdi modalitesini 1M pencereyle birleştiren tek modeldir. 1M katmanı içinde daha ucuz ikame yoktur — ödün Gemini 3.1 Pro ile daha kısa bağlamlı bir model artı parçalama arasındadır.
Gemini 3.1 Pro ne zaman seçilmeli (ve ne zaman seçilmemeli)
“En iyi model” yoktur — yalnızca belirli bir iş yükü ve bütçe için doğru model vardır. Bu matrisi bir başlangıç noktası olarak kullanın ve kendi evalinizle doğrulayın.
| İş yükü | Önerilen | Neden |
|---|---|---|
| Uzun video veya ses anlayışı (1M+ token medya) | Gemini 3.1 Pro | Katalogdaki doğal video ve audio girdisine sahip tek 1M bağlamlı model. Bu katmanda daha ucuz ikame yok. |
| Karışık çok modlu uzun bağlamlı analiz (metin + görüntü + ses) | Gemini 3.1 Pro | 1M bağlam, 65K maksimum çıktı ve tam çok modlu girdiyi birleştiren tek amiral gemisi. |
| Çok uzun çıktılı (>65K, 128K’ya kadar) yalnızca metin uzun bağlam | GLM-5.2 | GLM-5.2’nin 128K maksimum çıktısı benzersiz. Tam dolu uzun çıktılı çağrılarda daha ucuz. Görüş yok. |
| Bütçeyle yüksek hacimli 1M bağlamlı çok modlu | Gemini 3 Flash | 3.1 Pro’un fiyatının çeyreği, aynı 1M bağlam, aynı çok modlu girdi. Muğlâklığı bırakır. |
| Mümkün olan en ucuz 1M bağlam (metin veya görüntü) | DeepSeek V4 Pro | $0.43/1M girdi — girdide Gemini 3.1 Pro’dan 4.7× daha ucuz. Video/ses yok. |
| Üst seviye kod kalitesi, maliyet ikincil | Claude Sonnet 5 | Anthropic’in konumlandırması ve topluluk evalleri Sonnet 5’i kod için tepede tutuyor. Çok modlu uzun bağlam daha önemliyse Gemini 3.1 Pro. |
| Çok modluluğun gerekmediği uzun bağlamlı analitik muğlâklık | GLM-5.2 veya DeepSeek V4 Pro | İkisi de yalnızca metin uzun bağlamlı iş için daha ucuz. Uzun çıktı için GLM-5.2, en düşük maliyet için V4 Pro. |
Makul bir varsayılan yönlendirme politikası: video veya ses içeren her çağrıyı Gemini 3.1 Pro’a yönlendirin; çok uzun çıktılı yalnızca metin refactor’larını GLM-5.2’ye yönlendirin; ucuz yüksek hacimli metin+görüntü trafiğini DeepSeek V4 Pro’ya yönlendirin; Claude Sonnet 5’i yüksek bahisli kodlama için saklayın. Gemini 3.1 Pro çok modlu uzun bağlam uzmanıdır, her şey için varsayılan değildir.
Gemini 3.1 Pro nasıl çağrılır (gerçek, çalıştırılabilir kod)
MeshTok, https://meshtok.com/v1 adresinde OpenAI uyumlu tek bir endpoint açar. Gemini 3.1 Pro ile bu makaledeki başka herhangi bir model arasında geçiş, model alanına tek satırlık bir değişikliktir — aynı SDK, aynı API anahtarı, aynı istek formatı. Aşağıdaki örnek, uzun bağlamlı çok modlu deseni gösterir: uzun bir metin promptu artı bir görüntü URL’si, tek çağrı olarak gönderilir.
# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://meshtok.com/v1",
api_key="sk-your-meshtok-key",
)
def ask(model_id: str, prompt: str, image_url: str | None = None) -> str:
"""Same call, different model and modality — switch with one string."""
content = [{"type": "text", "text": prompt}]
if image_url:
content.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}})
resp = client.chat.completions.create(
model=model_id,
messages=[{"role": "user", "content": content}],
)
return resp.choices[0].message.content
# Real model IDs from the MeshTok catalog
multimodal_long = ask("google/gemini-3.1-pro-preview",
"Summarize this 800K-token transcript and extract action items.",
image_url="https://example.com/chart.png")
text_only_long = ask("bigmodel/glm-5.2",
"Rewrite this 50K-token file with the new API.")
cheap_long = ask("deepseek/deepseek-v4-pro",
"Summarize this 200K-token document.")
coding_flagship = ask("anthropic/claude-sonnet-5",
"Refactor this Python function and add tests.")Streaming, tool calling, JSON modu ve görüntü girdisi hepsi aynı şekilde çalışır — model dizesini değiştirin ve ilgili parametreleri ekleyin. Streaming yanıtlar için stream=True geçirin; tool calling için tools argümanını geçirin; yapılandırılmış çıktı için response_format={"type": "json_object"} kullanın. Python, JavaScript ve cURL’de tam örnekler için MeshTok streaming belgeleri ve tool-calling belgeleri sayfalarına bakın.
SSS
Gemini 3.1 Pro gerçekten video ve ses girdisine sahip tek 1M bağlamlı model mi?
2026-07-21 itibarıyla, evet. src/data/models.ts içinde 1M+ bağlam penceresine sahip diğer her model — DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.2, Qwen3.7 Max/Plus, Qwen3.5 Plus/Flash, Qwen3.6 Plus, Claude Sonnet 5, Claude Opus 4.6/4.7/4.8, MiniMax M3, Longcat 2.0, Mimo V2 Pro/V2.5 — ya yalnızca metin ya da metin artı görüntü kabul ediyor. Hiçbiri video veya audio yetenek etiketini taşımıyor. Doğal video/ses girdisine sahip tek modeller Gemini ailesinin kendisidir.
Bu makalede neden gecikme veya hatırlama kıyaslaması yok? Çünkü hiç koymadık ve ham loglarla destekleyemeyeceğimiz sayıları yayımlamayacağız. Uzun bağlamlı hatırlama (“iğne-samanlıkta” sorusu) prompt şekline, konuma, dile ve modelin her derinlikteki dikkat davranışına bağlıdır — test harness’i, promptları ve ham çıktıları olmadan tek bir hatırlama yüzdesi pazarlamadır, veri değil. İş yükünüz için hatırlama sayılarına ihtiyacınız varsa, bunları MeshTok üzerinde kendi külliyatınızla kendiniz çalıştırın. Yukarıdaki fiyatlandırma ve yetenek verisi, kararlı ve doğrulanabilir kısımdır.
Model kimliğindeki -preview soneki bir sorun mu?
Bir sinyal, bir engel değil. Google 3.1 Pro’yu katalogda bir preview modeli olarak yayımlıyor (google/gemini-3.1-pro-preview). Bu genellikle spec sayfasının doğru olduğu ama modelin bir sürüm değişikliği olmadan davranış değiştirebileceği anlamına gelir. Kararlılığın en son yetenekten daha önemli olduğu production yönlendirmesi için Gemini 2.5 Pro, daha düşük fiyatla preview olmayan amiral gemisi alternatifidir.
Gemini 3.1 Pro, Gemini 2.5 Pro ile nasıl karşılaştırılır?
2.5 Pro Google’ın daha eski amiral gemisidir. Daha ucuzdur ($1.25/$10 vs $2/$12), aynı flagship + reasoning + tam çok modlu etiketleri taşır ve aynı 1,048,576 bağlam penceresine sahiptir. 3.1 Pro için daha fazla ödeme yapma gerekçesi: tanımlı 65,536 maksimum çıktı, daha yeni bilgi kesim tarihi (2026-05) ve daha yeni 3.1 nesli. 2.5 Pro’da kalma gerekçesi: bu üç şeye ihtiyacınız yoksa kesinlikle daha ucuzdur.
Gemini 3.1 Pro tool calling ve yapılandırılmış çıktıları destekliyor mu?
Evet. capabilities alanı tools ve json listeliyor; bu, doğal fonksiyon çağırma ve JSON modu yapılandırılmış çıktının ikisinin de MeshTok OpenAI uyumlu endpoint üzerinden desteklendiği anlamına gelir. İstek formatı OpenAI’ninki ile aynıdır — yalnızca model alanı değişir.
1M bağlam penceresi gerçek mi yoksa pazarlama mı?
src/data/models.ts içindeki, Google’ın kendi model kartından yansıtılan bildirilen bağlam penceresidir. Gerçek kullanılabilir bağlam, prompt şeklinize, retrieval stratejinize ve modelin uzun bağlamlı dikkati nasıl ele aldığına bağlıdır — hepsini kendi verinizle test etmelisiniz. Katalog rakamı, modelin kabul ettiği üst sınırdır, her konumda kalite garantisi değil.
Gemini 3.1 Pro neden DeepSeek V4 Pro’dan bu kadar daha pahalı? Farklı maliyet yapıları ve farklı yetenekler. DeepSeek V4 Pro, metin+görüntü hacmi için agresif fiyatlandırılmıştır ve video veya ses kabul etmez. Gemini 3.1 Pro, doğal video ve ses desteğiyle tam çok modlu bir amiral gemisi olarak fiyatlandırılmıştır — bu, birebir metin karşılaştırması değil, farklı bir girdi yüzeyidir. MeshTok hiçbir kar marjı eklemez; her laboratuvarın yayımladığını tam olarak görürsünüz.
Bu fiyatlar kararlı mı?
Model sağlayıcıları liste fiyatlarını periyodik olarak günceller. Bu makaledeki rakamlar 2026-07-21 itibarıyla MeshTok kataloğunu yansıtır. Sayfanın üstündeki updatedDate, makalenin en son ne zaman gözden geçirildiğini söyler; canlı doğruluk kaynağı her zaman https://meshtok.com/models’dir.
Son gözden geçirme 2026-07-21, MeshTok Team tarafından. Tüm fiyatlar ve yetenekler, gözden geçirme tarihinde canlı MeshTok model kataloğundan (src/data/models.ts) alınmıştır. Bu makale için hiçbir gecikme, token sayısı, hatırlama veya kalite ölçümü yapılmamıştır — gösterilen rakamlar, yayımlanan liste fiyatlarından aritmetik projeksiyonlardır, ampirik kıyaslamalar değil.