GPT-5 OpenAI vs Claude Opus 4.1: Perbandingan pengkodean

Lini Claude Opus dari Anthropic (Opus 4 / Claude Opus 4.1) dan GPT-5 dari OpenAI menunjukkan performa mutakhir pada tolok ukur pengkodean modern, tetapi keduanya memiliki keunggulan yang sama: Opus menekankan alur kerja agen multi-langkah konteks panjang, sementara GPT-5 berfokus pada pemolesan front-end, ergonomi pengembang, dan integrasi produk yang luas. Pilihan terbaik bergantung pada tugas yang perlu diotomatisasi (pembuatan file tunggal vs. refaktor multi-file), batasan biaya/throughput Anda, dan bagaimana Anda akan mengukur "keberhasilan" (lulus uji unit, ketepatan waktu proses, atau overhead tinjauan manusia).

Mengapa pertanyaan ini penting sekarang

Kedua vendor mengirimkan rilis utama pada awal Agustus 2025: Anthropic mengumumkan Claude Opus 4.1 (5 Agustus 2025) sebagai penyempurnaan iteratif yang berfokus pada tugas agen dan "pengodean dunia nyata", dan OpenAI menerbitkan GPT-5 (kartu sistem dan materi pengembang dirilis pada periode awal Agustus yang sama) dengan klaim eksplisit sebagai "model pengodean terkuat mereka hingga saat ini". Peluncuran yang hampir bersamaan ini berarti para pengembang dan tim platform secara aktif membandingkan performa, biaya, dan jalur integrasi — jadi ini bukan sekadar akademis: tim memilih model mana yang akan menerima saran ala Copilot, model mana yang akan diterapkan di balik agen kode internal, dan model mana yang akan dipercaya untuk otomatisasi yang sensitif terhadap keamanan.

Apa itu Claude Opus 4.1?

Anthropic memposisikan Opus 4.1 sebagai peningkatan yang ditargetkan untuk Opus 4, dengan menekankan kinerja yang lebih baik pada tugas pengkodean agen dan dunia nyata. Mereka menyatakan bahwa Opus 4.1 tersedia untuk pengguna Claude berbayar dan di Claude Code, serta telah diintegrasikan ke dalam platform mitra (API, Bedrock, Vertex). Pesan Anthropic menekankan keandalan pada logika multi-langkah, presisi dalam keluaran kode, dan perilaku agen yang lebih aman.

Claude Opus 4.1 – Fitur Arsitektur & Pengkodean

1. Konteks Luas & Penalaran Jangka Panjang: Dilengkapi dengan a sekitar 200K token jendela konteks, secara signifikan meningkatkan kemampuannya untuk menjaga koherensi di seluruh alur kerja yang panjang dan basis kode multi-file.
2. Kinerja Terverifikasi SWE-bench yang Lebih Tinggi: Tercapai 74.5% akurasi pada SWE-bench Terverifikasi (naik dari 72.5% di Opus 4), bersama dengan peningkatan penting dalam tugas agen (39.2% menjadi 43.3%) dan penalaran (79.6% menjadi 80.9%).
3. Penyempurnaan melalui Rantai Pemikiran & RLHF: Mempertahankan tulang punggung arsitektur Opus 4 sambil meningkatkan penalaran berantai, koherensi multi-langkah, dan perhatian terhadap detail melalui RLHF dan penyetelan berbasis data.
4. Integrasi Alur Kerja Agen:Dirancang untuk mengatur alur kerja multi-langkah, termasuk pemfaktoran ulang kode yang kompleks dan penggunaan alat agen, sambil mempertahankan status internal selama sesi yang diperpanjang.
5. Peralatan yang Disempurnakan & Kontrol KreatifMenawarkan "ringkasan pemikiran" yang meringkas penalaran internal model, meningkatkan transparansi. Opus 4.1 juga terintegrasi lebih baik dengan perangkat pengembang melalui Claude Code, API chaining, dan kemampuan akses file.

Apa itu GPT-5?

Materi publik OpenAI menggambarkan GPT-5 sebagai model pengkodean terkuat yang pernah mereka hasilkan, dan mereka menerbitkan hasil benchmark (SWE-bench Verified dan lainnya) yang menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan model sebelumnya. Pesan OpenAI menyoroti kemampuan GPT-5 untuk menangani pembuatan frontend yang kompleks, debugging repositori yang lebih besar, dan peningkatan efisiensi dalam penggunaan alat. Kartu sistem yang menyertainya menguraikan komposisi model (model cepat + model penalaran yang lebih mendalam).

GPT-5 – Arsitektur & Fitur Pengkodean

1. Router Dinamis & Mode Pemrosesan Ganda: Dibangun sebagai sistem terpadu yang menggabungkan jalur respons cepat dan penalaran mendalam. Sebuah router secara dinamis merutekan kueri ke mode pembangkitan cepat atau mode "berpikir" yang diperluas, meningkatkan efisiensi untuk tugas-tugas sederhana maupun kompleks.
2. Jendela Konteks Besar-besaran: Mendukung hingga 256 ribu token konteks, yang memungkinkannya menangani masukan ekstensif seperti basis kode besar, dokumen bentuk panjang, dan proyek multi-sesi tanpa kehilangan koherensi.
3. Pemahaman & Memori MultimodalMemproses teks, gambar, audio, dan video secara native dalam satu sesi. Dilengkapi memori persisten dan fitur personalisasi yang meningkatkan kontinuitas dalam interaksi jangka panjang.
4. Peningkatan Keamanan & Penalaran JujurMemperkenalkan "penyelesaian aman" yang menyeimbangkan antara kebermanfaatan dengan pengakuan yang jelas akan keterbatasan. Dalam mode penalaran, GPT-5 secara drastis mengurangi halusinasi dan penipuan—menurunkan hasil penipuan dari ~86% menjadi ~9% dalam pengujian tertentu.
5. Kontrol Penalaran & Verbositas:Pengembang dapat menyesuaikan reasoning_effort (minimal/rendah/tinggi) dan verbosity (rendah/sedang/tinggi), yang mengontrol kedalaman dan detail keluaran. Juga mendukung pemformatan keluaran terstruktur melalui batasan regex atau tata bahasa.

Apa yang dikatakan angka-angka pasti — skor acuan, jendela konteks, dan harga token?

Tolok ukur dan persentase

• SWE-bench (Terverifikasi): Laporan antropik Claude Opus 4.1: 74.5% Terverifikasi di SWE-bench. Laporan OpenAI GPT-5: 74.9% pada tolok ukur yang sama (dan 88% pada beberapa tolok ukur poliglot). Angka-angka ini menempatkan kedua model dalam rentang yang ketat pada rangkaian tugas pengodean yang realistis. Tolok ukur menunjukkan paritas di ujung atas, dengan perbedaan numerik yang sangat kecil yang jarang terpetakan secara jelas dengan produktivitas dunia nyata.

Jendela konteks (mengapa ini penting)

Konteks gabungan maksimum resmi GPT-5 (input + output) adalah 400,000 token, dengan API yang memungkinkan hingga ~272,000 token masukan dan sampai 128,000 token keluaran (keduanya jika digabungkan menghasilkan total 400 ribu). Di ChatGPT, versi gratis memberi Anda akses ke model GPT-5 utama serta GPT-5 Thinking, tetapi dengan jendela konteks terkecil dan batas penggunaan yang lebih ketat. Pelanggan mendapatkan model yang sama, tetapi dengan cakupan yang lebih luas dan jendela konteks yang lebih besar, yaitu 32 ribu token. Versi Pro adalah tempat semuanya dimulai. Anda mendapatkan GPT-5, GPT-5 Thinking, dan GPT-5 Pro—yang terakhir adalah versi kelas atas yang dirancang untuk kedalaman dan akurasi penalaran maksimum. Jendela konteks melonjak hingga 128 ribu token. Pengguna Enterprise juga mendapatkan jendela konteks 128 ribu, sementara Teams dibatasi hingga 32 ribu.

Claude Opus 4.1 (jendela konteks). Claude Opus 4.1 Anthropic dikirimkan sebagai model penalaran hibrida dengan ~200,000 token Jendela konteks dalam dokumentasi produknya, dan dioptimalkan secara eksplisit untuk alur kerja penalaran multi-langkah dan pengodean agen berhorizon panjang. Jendela 200K tersebut memungkinkan Opus 4.1 untuk menyimpan sebagian besar repositori, pengujian, dan catatan desain dalam satu konteks—bermanfaat untuk refaktor multi-file, tugas migrasi, dan interaksi alat berantai di mana mempertahankan status internal dan rangkaian pemikiran di banyak langkah lebih penting daripada latensi serendah mungkin.

Penetapan harga (contoh biaya input/output)

• OpenAI (GPT-5) contoh harga yang dipublikasikan seperti Input $1.25 / 1 juta token, Output $10 / 1 juta token untuk varian GPT-5 standar dan tingkatan yang lebih rendah (mini/nano) dengan biaya unit yang lebih rendah. Angka-angka ini berguna untuk memperkirakan alur kerja CI yang besar.
• Antropik (Opus 4.1) menunjukkan biaya unit yang lebih tinggi di beberapa halaman yang dipublikasikan (contoh: $15/1 juta token input dan $75/1 juta token output pada halaman yang dikutip — tetapi Anthropic juga mengiklankan caching prompt, batching, dan fitur penghematan biaya lainnya). Selalu periksa halaman harga vendor untuk paket yang akan Anda gunakan.

Implikasi: Dalam skala besar, penetapan harga token + verbositas keluaran (berapa banyak token yang dipancarkan model) sangat penting. Model yang menulis lebih banyak token atau membutuhkan lebih banyak proses iteratif pada akhirnya akan lebih mahal, meskipun tarif per token lebih rendah.

Bagaimana kekuatan mereka dipetakan ke tugas pengembang sesungguhnya?

Pembuatan file tunggal, pembuatan prototipe, dan kode UI

GPT-5 berulang kali disorot karena menghasilkan kode UI/UX yang terpoles (HTML/CSS/JS) dan implementasi file tunggal yang bersih dengan cepat. Hal ini sesuai dengan perancah front-end, pembuatan prototipe, dan alur kerja "hasilkan-lalu-poles-manusia". Pemasaran dan uji komunitas awal GPT-5 menekankan pilihan desain, spasi, dan kualitas estetika front-end.

Refaktor multi-file, penalaran panjang, dan alur kerja agen

Anthropic menawarkan Claude (Opus) untuk penalaran multi-langkah yang berkelanjutan dan tugas-tugas agen — hal-hal seperti refaktor besar, migrasi API multi-file, dan orkestrasi kode otomatis di mana asisten perlu bernalar lintas banyak file dan mempertahankan invarian. Opus 4.1 secara eksplisit mengklaim peningkatan untuk tugas-tugas kode multi-langkah dan integrasi agen. Keunggulan ini menghasilkan lebih sedikit kerugian konteks yang fatal saat bernalar melalui puluhan ribu token.

Bagaimana pilihan pengkodean mereka memengaruhi akurasi, halusinasi, dan debugging?

Pertukaran antara kesetiaan vs. halusinasi: Anthropic secara publik telah memposisikan model Claude agar konservatif dan selaras dengan instruksi (mengurangi jenis halusinasi tertentu), yang merupakan salah satu alasan Opus 4.1 menekankan "pelacakan detail" dan kepatuhan aturan. GPT-5 OpenAI bertujuan untuk menjadi cepat dan lebih andal di berbagai tugas, dengan mengandalkan perutean tingkat sistem dan keamanan/mitigasi khusus yang dijelaskan dalam kartu sistemnya. Kedua vendor masih mengakui adanya risiko halusinasi residual dan memberikan panduan mitigasi.

Debugging dan perbaikan berulang: Mengodekan lebih banyak output repo + pengujian dalam satu prompt mengurangi peralihan konteks dan memungkinkan model mengusulkan perbaikan yang mempertimbangkan status proyek yang lebih luas. Opus 4.1 mengiklankan keunggulan dalam mengikuti instruksi debug multi-langkah; GPT-5 mengiklankan pembuatan front-end yang cepat dan sadar desain serta integrasi alat yang lebih kaya. Keduanya meningkatkan proses debugging iteratif, tetapi keduanya tidak menghilangkan kebutuhan akan verifikasi pengujian manusia dan peninjauan kode.

Tabel Perbandingan Fitur

Cara mengukur mana yang lebih baik untuk Tujuan basis kode — rencana evaluasi praktis (dengan kode)

Berikut adalah harness praktis dan dapat direproduksi yang dapat Anda jalankan untuk membandingkan Claude Opus 4.1 dan GPT-5 di repositori Anda. Harness ini mengotomatiskan: (1) meminta model untuk mengimplementasikan atau memperbaiki suatu fungsi, (2) memasukkan output ke dalam berkas sandbox, (3) menjalankan pengujian unit, dan (4) mencatat lulus/gagal, penggunaan token, dan jumlah iterasi.

Peringatan: mengeksekusi kode yang dihasilkan sangatlah kuat tetapi berisiko — selalu jalankan kontainer yang di-sandbox, gunakan batasan sumber daya/waktu, dan jangan pernah izinkan kode yang dihasilkan untuk mengakses rahasia sensitif atau jaringan kecuali diizinkan dan diaudit secara sengaja.

1) Apa yang diukur oleh harness?

• Tingkat kelulusan ujian unit (dasar).
• Jumlah siklus penyuntingan (berapa kali Anda perlu meminta perbaikan).
• Token yang dikonsumsi (input + output).
• Latensi seperti jam dinding.

2) Contoh harness (kerangka) Python

Anda dapat menggunakan CometAPI untuk pengujian. Dengan menawarkan autentikasi yang konsisten, pemformatan permintaan, dan penanganan respons, CometAPI secara dramatis menyederhanakan integrasi kemampuan AI ke dalam aplikasi Anda.

API Komet menawarkan akses “satu API” ke 500+ model dan mendokumentasikan antarmuka yang kompatibel dengan OpenAI yang dapat Anda panggil dengan kunci API CometAPI dan penggantian URL dasar; ini memudahkan peralihan dari klien OpenAI langsung. Alih-alih mengintegrasikan Anthropic dan beralih antar openAI. Untuk Claude Karya 4.1, CometAPI mengekspos pengidentifikasi model tertentu (misalnya claude-opus-4-1-20250805 dan varian pemikiran) dan titik akhir penyelesaian obrolan khusus.Untuk GPT-5CometAPI memaparkan model spesifik gpt-5"/"gpt-5-2025-08-07"/"gpt-5-chat-latestUntuk memulai, jelajahi kemampuan model di tempat bermain dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk rinci.

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)

Untuk mensimulasikan refaktor multi-file, sertakan tugas-tugas yang prompt-nya berisi beberapa file (atau masukkan irisan repositori melalui pengambilan). Untuk konteks yang panjang, ukur apakah model memerlukan pengambilan dibandingkan dengan konteks dalam prompt.

Metrik apa yang harus Anda laporkan dan mengapa?

• Tingkat kelulusan tes unit (biner per tugas) — utama, objektif.
• Waktu koreksi manusia —berapa lama pengembang harus mengedit sebelum pengujian lulus.
• Iterasi untuk lulus —berapa banyak putaran permintaan/umpan balik yang diperlukan.
• Token yang dikonsumsi — proksi biaya (input + output).
• Latensi seperti jam dinding — penting untuk penggunaan interaktif.
• Pola penyalahgunaan Keamanan & API — misalnya, apakah kode yang dihasilkan menggunakan panggilan eval/jaringan yang tidak aman.

Kumpulkan data ini per tugas dan agregat (rata-rata tingkat kelulusan, token median, latensi P95). Hal ini akan memberikan gambaran praktis tentang biaya vs. nilai.

Final Thoughts

• GPT-5 menonjol dengan itu fleksibilitas multimoda, penanganan konteks masif, dinamika penalaran adaptif, kontrol pengembang yang detail, dan keamanan yang ditingkatkan. Ideal untuk konteks yang melibatkan beragam tipe data, kontinuitas proyek yang panjang, pembuatan prototipe yang cepat, dan tugas agen yang interaktif.
• Claude Karya 4.1 condong ke penalaran mendalam dan multi-langkah, konsistensi yang luar biasa di seluruh rangkaian yang panjang, dan performa yang disempurnakan pada tolok ukur pengkodean. Peningkatan dalam rantai pemikiran dan perkakas menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk transformasi basis kode yang kompleks dan alur kerja pengembang agen.

Jalan terbaik Anda mungkin menggabungkan keduanya: gunakan GPT-5 untuk tugas multimodal yang kaya dan interaktif serta pembuatan prototipe yang cepat, dan mengandalkan Claude Opus 4.1 untuk penalaran yang terstruktur secara mendalam, refaktor multi-file, dan operasi kode dengan ketelitian tinggi.