Er Claude bedre end ChatGPT til kodning i 2025?

Den hurtige udvikling af AI-sprogmodeller har forvandlet kodning fra en manuel, tidskrævende proces til et samarbejde med intelligente assistenter. Pr. 14. august 2025 dominerer to frontløbere samtalen: Anthropics Claude-serie og OpenAIs ChatGPT drevet af GPT-modeller. Udviklere, forskere og hobbyfolk spørger: Er Claude virkelig bedre end ChatGPT til kodningsopgaver? Denne artikel dykker ned i de seneste nyheder, benchmarks, brugeroplevelser og funktioner for at give en omfattende analyse. Ved at undersøge virkelige applikationer og ekspertudtalelser vil vi afdække, hvilken model der bedst passer til dine programmeringsbehov.

Hvad er de vigtigste modeller, der driver AI-kodning i 2025?

AI-landskabet i 2025 byder på avancerede modeller, der er optimeret til ræsonnement, multimodalitet og specialiserede opgaver som kodning. Både Anthropic og OpenAI har udgivet iterative opdateringer med fokus på effektivitet, sikkerhed og ydeevne. Disse modeller bygger på forgængere, men introducerer forbedringer, der er skræddersyet til udviklernes arbejdsgange.

Hvilke opdateringer har Anthropic lavet til Claude i forbindelse med kodning?

Anthropics Claude 4.1-serie, der blev udgivet i august 2025, repræsenterer en hybrid ræsonnement-opgradering til Claude 4-fundamentet. Flagskibet Claude Opus 4.1 udmærker sig ved udvidede tænkemåder, hvilket gør det muligt at håndtere komplekse kodningsproblemer i flere trin med struktureret ræsonnement. Vigtige forbedringer inkluderer et kontekstvindue med 200,000 tokens - ideelt til analyse af store kodebaser - og forbedret værktøjsintegration til parallelle kald, såsom websurfing eller kodeudførelse i sessioner.

Claude Code, der blev introduceret i februar 2025 og opdateret med fjernunderstøttelse af MCP i juni, er blevet en favorit blandt udviklere. Dette terminalbaserede værktøj integreres med lokale miljøer til Git-operationer, fejlfinding og testning. Brugere rapporterer, at det håndterer "vibe-coding" - generering af funktionel kode fra naturlige sprogprompter - med bemærkelsesværdig nøjagtighed og ofte giver næsten fejlfri resultater i første forsøg. Parallelle værktøjskald muliggør samtidig websurfing og kodeudførelse, hvilket øger effektiviteten i agentworkflows. I juli 2025 tilføjede Anthropic fjernunderstøttelse af MCP, hvilket yderligere øgede programmeringseffektiviteten.

Hvordan har OpenAI Advanced ChatGPT fungeret til programmering?

OpenAIs GPT-5, mærket som ChatGPT-5, samlede GPT-4-serien i et enkelt system med en dynamisk router til at skifte mellem ræsonnementtilstande. Det blev udgivet i august 2025 og har et kontekstvindue med 400,000 tokens samt multimodal understøttelse af tekst og billeder. o3-modellen, der er tilgængelig i Pro-abonnementer, lægger vægt på logisk præcision og værktøjsbrug. Nylige opdateringer fokuserer på udviklerværktøjer, herunder Canvas til samarbejdsbaseret koderedigering og integrationer med IDE'er som VS Code.

ChatGPT-5 hævder at være førende inden for frontend-kodning og genererer interaktive webapps på få sekunder. Der er argumentation for kodningsspecifikke forbedringer i 2025. Modellen reducerer hallucinationer med 45% sammenlignet med GPT-4o, hvilket bidrager til pålidelig kodeoutput. Selvom OpenAI ikke er så kodningsfokuseret som Claudes opdateringer, understreger den bredere alsidighed med forbedret værktøjsbrug og en HumanEval+ score på 96% i højberegningstilstande.

Hvordan klarer Claude og ChatGPT sig i sammenligning med kodningsbenchmarks?

Benchmarks giver objektiv indsigt i kodningsevner. I 2025 fører Claude 4.1 Opus an på SWE-bench Verified (72.5%) og overgår GPT-5 (74.9% på en variant, men lavere samlet set). På HumanEval+ scorer Claude 92%, mens GPT-5 når 96% i high-compute-tilstande. Terminal-bench viser Claude på 43.2%, hvilket overgår GPT-5's 33.1%.

ChatGPT-5 skinner inden for matematik-tung kodning (MATH 2025: 56.1%), men Claude dominerer struktureret ræsonnement. Evalueringer fra den virkelige verden afspejler dette: Claude retter fejl med "kirurgisk præcision", mens GPT-5 er hurtigere til prototyper.

Hvad afslører benchmarks om fejlfinding og optimering?

Claudes udvidede tænketilstand (op til 64K tokens) udmærker sig ved fejlfinding af store kodebaser og scorer højere på GPQA Diamond (83.3%) end GPT-5 (85.7%). Brugere bemærker, at Claude undgår "fejlbehæftede genveje" 65% mere end sine forgængere. GPT-5 optimerer frontend-kode og vinder 70% af interne tests.

Hvad siger brugere og eksperter om Claude vs. ChatGPT til kodning?

Brugerstemningen omkring X favoriserer overvældende Claude til kodning. Udviklere roser dens lave hallucinationsrate og kontekstbevarelse: "Claude er bedre end ChatGPT i kodning ... Færre hallucinationer, bedre kontekst." Eksperter som Steve Yegge kalder Claude Code "hensynsløs" til ældre fejl og overgår Cursor og Copilot.

Kritikere bemærker ChatGPTs omfangsrige karakter og nedbrud: "ChatGPT har ødelagt min kode så mange gange." Begyndere foretrækker dog ChatGPT til simple opgaver: "ChatGPT er bedre for begyndere." En afstemning på X viste, at 60% foretrækker Claude til kodning.

Hvad med den virkelige kodningsydeevne?

Ud over benchmarks afslører praktisk testning nuancer. I vibe-kodningsscenarier – hvor man bruger naturligt sprog – genererer Claude "næsten fejlfri kode i første forsøg" i 85% af tilfældene, ifølge udviklerrapporter. GPT-5 er hurtigere, men kræver forbedringer i 40% af tilfældene på grund af ordgængelighed eller mindre hallucinationer.

For storskalaprojekter viser Claudes kontekstbevarelse sig uvurderlig. Et casestudie involverede refaktorering af en Node.js-app med 50,000 linjer: Claude identificerede tre kritiske fejl på 2 timer, mod GPT-5's 8 timer med flere falske positiver. GPT-5 dominerer dog inden for multimodal kodning, som f.eks. generering af brugergrænseflade fra billeder, med en score på 88% på Aider Polyglot benchmarks.

Fejlfinding viser lignende mønstre: Claudes udvidede tænketilstand (op til 64K tokens) håndterer komplicerede problemer bedre med 83.3% GPQA-succes. GPT-5's fordel på 85.7% kommer fra hurtigere iterationer.

Hvilke funktioner gør Claude eller ChatGPT bedre til kodning?

Claude Code integrerer med terminaler til Git, test og debugging uden editorer. Artefakter tillader dynamiske forhåndsvisninger. ChatGPTs Canvas muliggør samarbejdsbaseret redigering og multimodale værktøjer som DALL·E. Begge understøtter plugins, men Claudes parallelle værktøjer skinner i agentworkflows.

Hvordan påvirker sikkerhed og tilpasning kodning?

Claudes ASL-3-sikkerhed reducerer risikable kodeforslag med 80 % med tilvalgstræning. GPT-5's 45 % fald i hallucinationer forbedrer pålideligheden, men Claude ligger foran i etisk sammenhæng for sikre systemer.

Hvilke anvendelsesscenarier favoriserer Claude, og hvilke favoriserer ChatGPT?

Når Claude ofte vinder

• Flertrins ræsonnementopgaver (komplekse refaktorer, algoritmisk korrekthedskontrol).
• Konservative kodeforslag, hvor færre risikable hallucinationer betyder noget (sikkerhedsfølsomme domæner).
• Arbejdsgange, der prioriterer forklarlighed og iterativ spørgsmålstagning frem for rå gennemløb.

Når ChatGPT/OpenAI ofte vinder

• Hurtig scaffolding, prototyping og multimodale opgaver (kode + billeder + filer), især når du ønsker tæt integration med bredere værktøjer (IDE-plugins, GitHub-workflows).
• Situationer hvor gennemløb, hastighed og omkostning pr. inferens er afgørende (automatisering af store mængder, kodegenerering i stor skala).

Hvilke praktiske forskelle er vigtige for udviklere?

Hvilken model skriver færre defekte implementeringer?

To ting er vigtige: (1) den rå kodes korrekthedsrate, og (2) hvor hurtigt modellen gendanner sig fra fejl. Claudes arkitektur og justering til trinvis ræsonnement har en tendens til at reducere subtile logiske fejl på opgaver med flere filer; OpenAIs modeller (o3/GPT-5-afstamning) har også fokuseret stærkt på at reducere hallucinationer og øge deterministisk adfærd. I praksis rapporterer teams, at Claude kan være at foretrække til komplekse refaktoreringer eller ændringer, der kræver ræsonnement, mens ChatGPT ofte vinder til hurtig scaffolding og skabelongenerering.

Fejlfinding, test og "forklarlige" forslag

Gode kodeassistenter gør mere end blot at outputte kode – de retfærdiggør den, producerer tests og påpeger kantsager. Nylige Claude-opdateringer fremhæver forbedret forklaringskvalitet og bedre håndtering af opfølgende spørgsmål; OpenAI's forbedringer inkluderer forbedret ræsonnementsoutput og mere omfattende værktøjsunderstøttelse (som kan automatisere test eller køre linters i en integreret sammenhæng). Hvis din arbejdsgang har brug for eksplicit testgenerering og trinvise fejlfindingsfortællinger, så afvej hvilken model der giver klarere, auditerbare begrundelser i dine forsøg.

Hvordan man evaluerer begge modeller dine hold — en kort tjekliste

Kør realistiske A/B-eksperimenter

Vælg 3 repræsentative tickets fra din backlog (én bugfix, én refactoring, én ny funktion). Spørg begge modeller om den samme prompt, integrer outputtene i et scratch-repo, kør tests og registrer:

• Tid til PR-arbejde
• Antal nødvendige menneskelige korrektioner
• Beståelsesprocent i første test
• Kvaliteten af forklaringer (til revisioner)

Mål integrationsfriktion

Test hver model gennem den specifikke IDE/plugin/CI-sti, du vil bruge. Latens, tokengrænser, godkendelsesmønstre og fejlhåndtering er vigtige i produktion.

Valider sikkerheds- og IP-kontroller

Kør en juridisk/infosec-tjekliste: dataopbevaring, eksportkontrol, kontraktlige IP-forpligtelser og SLA'er for virksomhedssupport.

Budget for human-in-the-loop

Ingen model er perfekt. Spor korrekturlæserens tid, og sæt tærskler, hvor menneskelig godkendelse er påkrævet (f.eks. produktionskode, der berører betalingsflows).

Endelig dom: Er Claude bedre end ChatGPT til kodning?

Der findes ingen universel "bedre". Nylige opdateringer fra både Anthropic og OpenAI har væsentligt forbedret kodningsevnerne på tværs af linjen — Anthropics Opus-serie viser målbare gevinster på tekniske benchmarks og trinvis ræsonnement, og OpenAIs o-family / GPT-5-udrulning lægger vægt på ræsonnement, værktøjer og skalering; begge er troværdige valg til produktionsbrug. Kort sagt:

Hvis dine prioriteter er gennemløb, bred værktøjsintegration, multimodale input eller omkostninger/latens til generering af store mængder, er de nyeste OpenAI-modeller (o3/GPT-5-familien) yderst konkurrencedygtige og kan være at foretrække.

Hvis din prioritet er konservativ, forklaringsrig flertrinsræsonnement, og du værdsætter et udviklingsflow, der er afstemt med omhyggelig kodeanalyse, er Claude ofte det sikrere og mere analytiske valg i dag.

Kom godt i gang

CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af ​​AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.

Udviklere kan få adgang  GPT-5(gpt-5;gpt-5-mini;gpt-5-nano) og Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805; claude-opus-4-1-20250805-thinking) through CometAPIDe seneste modelversioner, der er anført, er fra Claude og OpenAI fra artiklens udgivelsesdato. For at begynde, skal du udforske modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.