OpenAIs GPT-5 vs. Claude Opus 4.1: En kodningssammenligning

Anthropics Claude Opus-linje (Opus 4 / Claude Opus 4.1) og OpenAIs GPT-5 viser topmoderne ydeevne på moderne kodningsbenchmarks, men de udveksler styrker: Opus lægger vægt på langkontekst, flertrins agentiske arbejdsgange, mens GPT-5 fokuserer på frontend-polering, udviklerergonomi og brede produktintegrationer. Det bedste valg afhænger af de opgaver, du har brug for automatiseret (generering af enkeltfiler vs. refaktorering af flere filer), dine omkostnings-/gennemstrømningsbegrænsninger, og hvordan du måler "succes" (beståelse af enhedstests, runtime-korrekthed eller menneskelig gennemgangsoverhead).

Hvorfor dette spørgsmål er vigtigt nu

Begge leverandører udgav større udgivelser i starten af august 2025: Anthropic annoncerede Claude Opus 4.1 (5. august 2025) som en iterativ forbedring med fokus på agentopgaver og "virkelig kodning", og OpenAI udgav GPT-5 (systemkort og udviklermaterialer udgivet i samme vindue i starten af august) med eksplicitte påstande om at være deres "stærkeste kodningsmodel til dato". Disse næsten samtidige lanceringer betyder, at udviklere og platformteams aktivt sammenligner ydeevne, omkostninger og integrationsstier - så dette er ikke akademisk: teams vælger, hvilken model de skal dirigere Copilot-lignende forslag til, hvilken model de skal implementere bag interne kodeagenter, og hvilken de skal stole på til sikkerhedsfølsom automatisering.

Hvad er Claude Opus 4.1?

Anthropic positionerede Opus 4.1 som en målrettet opgradering til Opus 4 med vægt på bedre ydeevne på agentiske og virkelige kodningsopgaver. De sagde, at Opus 4.1 er tilgængelig for betalende Claude-brugere og i Claude Code, og at den er blevet rullet ud til partnerplatforme (API, Bedrock, Vertex). Anthropics budskaber understreger pålidelighed i flertrinslogik, præcision i kodeoutput og mere sikker agentadfærd.

Claude Opus 4.1 – Arkitektur og kodningsfunktioner

1. Udvidet kontekst og langsigtet ræsonnement: Udstyret med en ca. 200 token kontekstvindue, hvilket markant forbedrer dets evne til at opretholde sammenhæng på tværs af lange arbejdsgange og kodebaser med flere filer.
2. Højere SWE-bench verificeret ydeevneOpnået 74.5% Nøjagtighed på SWE-bench verificeret (op fra 72.5% i Opus 4), sammen med bemærkelsesværdige forbedringer i agentopgaver (39.2% til 43.3%) og ræsonnement (79.6% til 80.9%).
3. Forfining via tankekæde og RLHFBevarer Opus 4's arkitektoniske rygrad, samtidig med at den forbedrer tankekæden, flertrins-kohærens og opmærksomhed på detaljer gennem RLHF og datadrevet tuning.
4. Agent Workflow-integrationDesignet til at orkestrere flertrinsarbejdsgange, herunder kompleks kodeomstrukturering og brug af agentværktøjer, samtidig med at den interne tilstand bevares over længere sessioner.
5. Forbedrede værktøjer og kreativ kontrolTilbyder "tænkeopsummeringer", der kondenserer modellens interne ræsonnement og forbedrer gennemsigtigheden. Opus 4.1 integreres også bedre med udviklerværktøjer via Claude Code, API-kæder og filadgangsfunktioner.

Hvad er GPT-5?

OpenAIs offentlige materialer beskriver GPT-5 som den stærkeste kodningsmodel, de har produceret, og de har offentliggjort benchmarkresultater (SWE-bench Verified og andre), der viser væsentlige forbedringer i forhold til tidligere modeller. OpenAIs budskaber fremhæver GPT-5's evne til at håndtere kompleks frontend-generering, fejlfinding af større repositorier og forbedret effektivitet i værktøjsbrug. Det ledsagende systemkort skitserer modelsammensætningen (hurtig model + dybere ræsonnementsmodel).

GPT-5 – Arkitektur og kodningsfunktioner

1. Dynamisk router og dobbeltbehandlingstilstandeBygget som et samlet system, der kombinerer hurtige respons- og dybdegående ræsonnementsveje. En router sender dynamisk forespørgsler til enten hurtig generering eller udvidet "tænknings"-tilstand, hvilket forbedrer effektiviteten for både simple og komplekse opgaver.
2. Massivt kontekstvindue: Understøtter op til 256 tokens af kontekst, hvilket gør det muligt at håndtere omfattende input som store kodebaser, dokumenter i lang form og projekter med flere sessioner uden at miste sammenhæng.
3. Multimodal forståelse og hukommelseBehandler tekst, billeder, lyd og video automatisk i en enkelt session. Inkluderer vedvarende hukommelse og personaliseringsfunktioner, der forbedrer kontinuiteten på tværs af langvarige interaktioner.
4. Forbedret sikkerhed og ærlig argumentationIntroducerer "sikre fuldførelser", der balancerer hjælpsomhed med en klar anerkendelse af begrænsninger. I ræsonnementstilstand reducerer GPT-5 dramatisk hallucinationer og bedrag – hvilket sænker vildledende output fra ~86% til ~9% i visse tests.
5. Kontrol af ræsonnement og ordgængelighedUdviklere kan justere reasoning_effort (minimal/lav/høj) og verbosity (lav/medium/høj), der styrer outputdybde og detaljer. Understøtter også struktureret outputformatering via regex eller grammatiske begrænsninger.

Hvad siger de konkrete tal – benchmark-scores, kontekstvinduer og token-priser?

Benchmarks og procenter

• **SWE-bænk (verificeret)**Antropiske rapporter Claude Opus 4.1: 74.5% Verificeret på SWE-bench. OpenAI rapporterer GPT-5: 74.9% på samme benchmark (og 88 % på nogle polyglot-benchmarks). Disse tal placerer begge modeller inden for et snævert bånd for realistiske kodningsopgavepakker. Benchmarks viser paritet i den øvre ende med små numeriske forskelle, der sjældent rent afspejler produktiviteten i den virkelige verden.

Kontekstvinduer (hvorfor det er vigtigt)

GPT-5's officielle maksimale kombinerede kontekst (input + output) er 400,000 tokens, hvor API'en tillader op til ~272,000 inputtokens og op til 128,000 outputtokens (Disse to tilsammen giver i alt 400k). I ChatGPT giver den gratis version dig adgang til den primære GPT-5-model samt GPT-5 Thinking, men med det mindste kontekstvindue og strammere brugsgrænser. Abonnenter får de samme modeller, men med udvidet omfang og et større kontekstvindue på 32K tokens. Pro-versionen er der, hvor det hele starter. Du får GPT-5, GPT-5 Thinking og GPT-5 Pro - sidstnævnte en avanceret version designet til maksimal ræsonnementdybde og nøjagtighed. Kontekstvinduet hopper op til 128K tokens. Enterprise-brugere får også et kontekstvindue på 128K, mens Teams er begrænset til 32K.

Claude Opus 4.1 (kontekstvindue). Anthropics Claude Opus 4.1 leveres som en hybrid ræsonnementsmodel med en ~200,000-token kontekstvindue i produktdokumentationen, og det er eksplicit optimeret til langsigtede arbejdsgange med flertrinsræsonnement og agentisk kodning. Dette vindue på 200K gør det muligt for Opus 4.1 at opbevare en stor del af et repository, tests og designnoter i en enkelt kontekst – nyttigt til refaktorering af flere filer, migreringsopgaver og kædede værktøjsinteraktioner, hvor opretholdelse af intern tilstand og tankekæde på tværs af mange trin er vigtigere end den lavest mulige latenstid.

Prisfastsættelse (eksempler på input-/outputomkostninger)

• OpenAI (GPT-5) offentliggjorte eksempler på prislinjer såsom Input $1.25 / 1 mio. tokens, Output $10 / 1 mio. tokens for standard GPT-5-varianter og lavere niveauer (mini/nano) til lavere enhedsomkostninger. Disse tal er nyttige til at estimere store CI-arbejdsgange.
• Antropisk (Opus 4.1) viser højere enhedsomkostninger på nogle publicerede sider (eksempel: $15 / 1M input-tokens og $75 / 1M output-tokens på en citeret side — men Anthropic reklamerer også med hurtig caching, batching og andre omkostningsbesparende redskaber). Tjek altid leverandørernes prissider for den plan, du vil bruge.

Implikation: I stor skala betyder tokenprissætning + output-verbositet (hvor mange tokens modellen udsender) meget. En model, der skriver flere tokens eller kræver flere iterative gennemløb, ender med at koste mere, selvom priserne pr. token er lavere.

Hvordan matcher deres styrker virkelige udvikleropgaver?

Generering af enkeltfiler, prototyping og UI-kode

GPT-5 fremhæves gentagne gange for hurtigt at producere poleret UI/UX-kode (HTML/CSS/JS) og rene enkeltfilsimplementeringer. Dette passer godt til front-end scaffolding, prototyping og "generer-og-så-menneskeligt-polerede" arbejdsgange. GPT-5 marketing og tidlige community tests lægger vægt på designvalg, afstand og front-end æstetisk kvalitet.

Refaktorering af flere filer, lang ræsonnement og agentiske arbejdsgange

Anthropic anbefaler Claude (Opus) til vedvarende flertrins-ræsonnement og agentiske opgaver — ting som store refaktoreringer, API-migreringer af flere filer og automatiseret kodeorkestrering, hvor assistenten skal ræsonnere på tværs af mange filer og bevare invarianter. Opus 4.1 hævder eksplicit forbedringer til flertrins-kodeopgaver og agentiske integrationer. Disse styrker omsættes til færre katastrofale konteksttab, når der ræsonneres over titusindvis af tokens.

Hvordan påvirker deres kodningsvalg nøjagtighed, hallucinationer og fejlfinding?

Afvejninger mellem troskab og hallucinationer: Anthropic har offentligt positioneret Claude-modeller som konservative og instruktionsorienterede (reducerer visse klasser af hallucinationer), hvilket er en del af grunden til, at Opus 4.1 lægger vægt på "detaljeret sporing" og regeloverholdelse. OpenAIs GPT-5 sigter mod at være både hurtig og mere pålidelig på tværs af en bred vifte af opgaver, baseret på routing på systemniveau og dedikeret sikkerhed/afbødning beskrevet i deres systemkort. Begge leverandører anerkender stadig den resterende hallucinationsrisiko og yder vejledning i afbødning.

Fejlfinding og iterativ reparation: Kodning af flere af repo + test output i én prompt reducerer kontekstskift og lader modellen foreslå rettelser, der tager højde for en bredere projekttilstand. Opus 4.1 fremhæver en styrke ved at følge flertrins debuginstruktioner; GPT-5 fremhæver hurtig, designbevidst frontend-generering og mere omfattende værktøjsintegrationer. Begge forbedrer iterativ debugging, men ingen af dem fjerner behovet for menneskelig testverifikation og kodegennemgang.

Funktionssammenligningstabel

Hvordan måler man, hvad der er bedst for dine kodebase — praktisk evalueringsplan (med kode)

Nedenfor er et praktisk, reproducerbart harness, du kan køre for at sammenligne Claude Opus 4.1 og GPT-5 på dit repository. Harnesset automatiserer: (1) beder modellerne om at implementere eller rette en funktion, (2) indsætter outputtet i en sandbox-fil, (3) kører enhedstests, og (4) registrerer bestået/ikke bestået, tokenbrug og iterationsantal.

Advarsel: Udførelse af genereret kode er kraftfuld, men risikabel — kør altid sandbox-containere, brug ressource-/tidsgrænser, og lad aldrig genereret kode få adgang til følsomme hemmeligheder eller netværk, medmindre det er bevidst tilladt og revideret.

1) Hvad selen måler

• Beståelsesprocent for enhedstest (primær).
• Antal redigeringscyklusser (hvor mange gange du skulle bede om rettelser).
• Forbrugte tokens (input + output).
• Vægurets latenstid.

2) Eksempel på Python-sele (skelet)

Du kan bruge CometAPI til test. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og håndtering af svar forenkler CometAPI dramatisk integrationen af AI-funktioner i dine applikationer.

CometAPI tilbyder "én API"-adgang til over 500 modeller og dokumenterer en OpenAI-kompatibel grænseflade, som du kan kalde med en CometAPI API-nøgle og en basis-URL-override; dette gør det nemt at skifte fra en direkte OpenAI-klient i stedet for at integrere Anthropic og skifte mellem openAI. Claude Opus 4.1, CometAPI eksponerer specifikke modelidentifikatorer (f.eks. claude-opus-4-1-20250805 og en tænkende variant) og et dedikeret slutpunkt for chatfuldførelser. For GPT-5, CometAPI eksponerer specifik model gpt-5"/"gpt-5-2025-08-07”/“gpt-5-chat-latestFor at begynde, udforsk modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner.

python"""
side_by_side_eval.py

High-level harness:
- tasks: list of dicts {name, prompt, test_file_contents}
- apis: simple wrappers for OpenAI (GPT-5) and Anthropic (Claude Opus 4.1)
- run: for each task, call each model, write code, run pytest, collect metrics

NOTE: replace API_KEY_* with your keys and confirm official endpoints/params per vendor docs.
"""

import os
import json
import subprocess
import time
from typing import Dict, Any
import requests

# === CONFIG - fill these from your environment ===

# === Simple API wrappers (check vendor docs for exact endpoints/params) ===

def call_gpt5(prompt: str, max_tokens=1024) -> Dict:
    url = "https://api.cometapi.com/v1/responses"  # example; confirm actual endpoint    headers = {"Authorization": f"Bearer {CometAPI_API_KEY}"}

    body = {
        "model": "gpt-5",
        "input": prompt,
        "max_output_tokens": max_tokens
    }
    t0 = time.time()
    r = requests.post(url, headers=headers, json=body, timeout=60)
    latency = time.time() - t0
    r.raise_for_status()
    resp = r.json()
    # token info might be in resp depending on API; adapt as needed

    return {"text": resp if "output_text" in resp else resp, "raw": resp, "latency": latency}

def call_claude(prompt: str, max_tokens=1024) -> Dict:
    url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"  # example; confirm actual endpoint    headers = {"x-api-key": CometAPI_API_KEY}

    body = {
        "model": "claude-opus-4-1-20250805",        "prompt": prompt,
        "max_tokens_to_sample": max_tokens
    }
    t0 = time.time()
    r = requests.post(url, headers=headers, json=body, timeout=60)
    latency = time.time() - t0
    r.raise_for_status()
    resp = r.json()
    return {"text": resp.get("completion", ""), "raw": resp, "latency": latency}

# === Test runner ===

def run_task(task: Dict, model_fn, model_name: str):
    """Run a single task: call model, write file, run pytest, collect result."""
    prompt = task
    result = model_fn(prompt, max_tokens=task.get("max_tokens", 2048))
    code_text = result

    # write task files into temporary folder

    tmpdir = f"runs/{task}/{model_name}"
    os.makedirs(tmpdir, exist_ok=True)
    code_file = os.path.join(tmpdir, "submission.py")
    with open(code_file, "w") as f:
        f.write(code_text)

    # write tests

    test_file = os.path.join(tmpdir, "test_submission.py")
    with open(test_file, "w") as f:
        f.write(task)

    # run pytest in subprocess with timeout

    try:
        proc = subprocess.run(
            ,
            stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT,
            timeout=30
        )
        passed = proc.returncode == 0
        output = proc.stdout.decode()
    except subprocess.TimeoutExpired:
        passed = False
        output = "pytest timeout"

    return {
        "model": model_name,
        "task": task,
        "passed": passed,
        "latency": result,
        "tokens_estimate": result.get("usage", {}),
        "stdout": output,
        "code": code_text
    }

# === Example tasks: simple function to implement ===

TASKS = [
    {
        "name": "is_prime",
        "prompt": "Implement a Python function `is_prime(n: int) -> bool` with proper docstring and edge case handling.",
        "test_code": """
import submission
def test_prime():
    assert submission.is_prime(2)
    assert submission.is_prime(13)
    assert not submission.is_prime(1)
    assert not submission.is_prime(0)
    assert not submission.is_prime(-7)
    assert not submission.is_prime(15)
""",
    "max_tokens": 256
    }
]

# === Runner ===

if __name__ == "__main__":
    results = []
    for task in TASKS:
        for model_fn, name in :
            res = run_task(task, model_fn, name)
            print(json.dumps(res, indent=2))
            results.append(res)
    # save to file

    with open("results.json", "w") as f:
        json.dump(results, f, indent=2)

For at simulere refaktorering af flere filer skal du inkludere opgaver, hvor prompten indeholder flere filer (eller sende repository-slices via hentning). For lange kontekster skal du måle, om modellen har brug for hentning vs. kontekst i prompten.

Hvilke målinger skal du rapportere, og hvorfor?

• Beståelsesprocent for enhedstest (binær pr. opgave) — primær, objektiv.
• Menneskelig korrektionstid — hvor længe en udvikler skal redigere, før testene består.
• Iterationer, der skal bestås — hvor mange prompt-/feedbackrunder var nødvendige.
• Tokens forbrugt — omkostningspræcision (input + output).
• Vægurets latenstid — angående interaktiv brug.
• Sikkerheds- og API-misbrugsmønstre — f.eks. om genereret kode bruger usikre evaluerings-/netværkskald.

Indsaml disse pr. opgave og aggreger (gennemsnitlig beståelsesprocent, median tokens, P95-latens). Det vil give et praktisk billede af omkostninger vs. værdi.

Afsluttende tanker

• GPT-5 skiller sig ud med sin multimodal fleksibilitet, massiv konteksthåndtering, adaptiv ræsonnementdynamik, detaljerede udviklerkontroller og forbedret sikkerhed. Den er ideel til kontekster, der involverer forskellige datatyper, lang projektkontinuitet, hurtig prototyping og interaktive agentopgaver.
• Claude Opus 4.1 læner sig ind dyb, flertrins ræsonnement, bemærkelsesværdig konsistens på tværs af lange sekvenser og raffineret ydeevne på kodningsbenchmarks. Dens forbedringer i tankekæde og værktøjer gør den til et fremragende valg til komplekse kodebasetransformationer og agentiske udviklerworkflows.

Din bedste løsning kan være at kombinere begge dele: brug GPT-5 til omfattende, interaktive multimodale opgaver og hurtig prototypingog Stol på Claude Opus 4.1 til dybt struktureret ræsonnement, refaktorering af flere filer og kodeoperationer med høj kvalitet.