AnthropicのClaude Opusシリーズ（Opus 4 / Claude Opus 4.1）とOpenAIのGPT-5は、最新のコーディングベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを示していますが、それぞれの強みは異なります。Opusはロングコンテキスト、マルチステップのエージェントワークフローを重視しているのに対し、GPT-5はフロントエンドの洗練度、開発者のエルゴノミクス、そして幅広い製品統合に重点を置いています。最適な選択は、自動化が必要なタスク（単一ファイルの生成 vs. 複数ファイルのリファクタリング）、コスト／スループットの制約、そして「成功」の測定方法（ユニットテストの通過、実行時の正確性、または人間によるレビューのオーバーヘッド）によって異なります。
なぜこの質問が今重要なのか
両ベンダーとも、2025 年 4.1 月初旬にメジャー リリースを出荷しました。Anthropic は、エージェント タスクと「現実世界のコーディング」に焦点を当てた反復的な改善として Claude Opus 5 (2025 年 5 月 XNUMX 日) を発表し、OpenAI は GPT-XNUMX (システム カードと開発者向け資料も同じく XNUMX 月初旬にリリース) を公開し、「これまでで最強のコーディング モデル」であると明確に主張しています。これらのほぼ同時リリースは、開発者とプラットフォーム チームがパフォーマンス、コスト、および統合パスを積極的に比較していることを意味します。つまり、これは単なる理論的な話ではありません。チームは、Copilot スタイルの提案をどのモデルにルーティングするか、内部コード エージェントの背後にどのモデルを展開するか、セキュリティ重視の自動化のためにどのモデルを信頼するかを選択しているのです。
Claude Opus 4.1とは何ですか?
AnthropicはOpus 4.1をOpus 4のターゲットアップグレードと位置付け、エージェントおよび実世界のコーディングタスクにおけるパフォーマンスの向上に重点を置いています。Opus 4.1はClaudeの有料ユーザーとClaude Codeで利用可能で、パートナープラットフォーム（API、Bedrock、Vertex）にも導入済みです。Anthropicのメッセージは、マルチステップロジックの信頼性、コード出力の精度、そしてエージェントのより安全な動作を強調しています。
Claude Opus 4.1 – アーキテクチャとエンコード機能
- 拡張コンテキストと長期的推論: 装備 約200万トークン コンテキスト ウィンドウにより、長いワークフローと複数ファイルのコードベース全体で一貫性を維持する能力が大幅に強化されます。
- SWEベンチで検証された高いパフォーマンス： 達成 74.5% SWE-bench Verified での精度が向上し（Opus 72.5 の 4% から向上）、エージェントタスク（39.2% から 43.3%）および推論（79.6% から 80.9%）でも顕著な改善が見られました。
- 思考連鎖とRLHFによる洗練Opus 4 のアーキテクチャのバックボーンを維持しながら、RLHF とデータ駆動型チューニングを通じて思考連鎖の推論、マルチステップの一貫性、細部への配慮を強化します。
- エージェントワークフロー統合: 拡張セッションにわたって内部状態を保持しながら、複雑なコード リファクタリングやエージェント ツールの使用などの複数ステップのワークフローを調整するように設計されています。
- 強化されたツールとクリエイティブコントロールモデルの内部推論を要約した「思考サマリー」を提供することで、透明性が向上します。Opus 4.1は、Claude Code、APIチェーン、ファイルアクセス機能を通じて、開発者ツールとの統合性も向上しています。
GPT-5とは何ですか？
OpenAIの公開資料では、GPT-5は同社が開発した中で最も強力なコーディングモデルであると説明されており、ベンチマーク結果（SWE-bench Verifiedなど）では、従来のモデルと比較して大幅な改善が示されています。OpenAIのメッセージでは、GPT-5が複雑なフロントエンド生成、大規模リポジトリのデバッグ、ツール利用の効率化といった処理能力を備えていることが強調されています。付属のシステムカードには、モデル構成（高速モデル＋より深い推論モデル）の概要が示されています。
GPT-5 – アーキテクチャとエンコード機能
- ダイナミックルーターとデュアル処理モード高速応答と深層推論の経路を組み合わせた統合システムとして構築されています。ルーターはクエリを高速生成モードまたは拡張「思考」モードに動的にルーティングし、単純なタスクと複雑なタスクの両方の効率を向上させます。
- 巨大なコンテキストウィンドウ: までサポート 256トークン コンテキストの一貫性を保つことで、大規模なコードベース、長い形式のドキュメント、複数セッションのプロジェクトなどの広範な入力を一貫性を失うことなく処理できるようになります。
- マルチモーダル理解と記憶: テキスト、画像、音声、動画を単一のセッション内でネイティブに処理します。永続的なメモリとパーソナライゼーション機能により、長期的なインタラクションの継続性が向上します。
- 強化された安全性と誠実な推論: 有用性と限界の明確な認識を両立させる「安全な補完」を導入します。推論モードでは、GPT-5は幻覚と欺瞞を劇的に削減し、特定のテストでは欺瞞的な出力を約86%から約9%に減少させました。
- 推論と冗長性のコントロール: 開発者は調整できる
reasoning_effort（最小/低/高）とverbosity（低/中/高）で出力の深さと詳細度を制御できます。また、正規表現または文法制約による構造化された出力フォーマットもサポートしています。
ベンチマークスコア、コンテキストウィンドウ、トークンの価格設定など、具体的な数字は何を示しているのでしょうか?
ベンチマークとパーセンテージ
- SWEベンチ（検証済み）: 人類学的報告 クロード・オーパス 4.1: 74.5% SWEベンチで検証済み。OpenAIの報告 GPT-5: 74.9% 同じベンチマークで（一部の多言語ベンチマークでは88%）、これらの数値は、現実的なコーディングタスクスイートにおいて両モデルが狭い範囲内に収まっていることを示しています。ベンチマークでは、上限では同等の結果が示されていますが、わずかな数値差が現実世界の生産性に明確に反映されることはほとんどありません。
コンテキスト ウィンドウ (なぜ重要なのか)
**GPT-5の公式の最大結合コンテキスト（入力+出力）は400,000トークンです。**APIは最大 約272,000個の入力トークン そして、まで 128,000出力トークン （この400つを合わせると合計5万トークンになります）。ChatGPTでは、無料版ではメインのGPT-5モデルとGPT-32 Thinkingにアクセスできますが、コンテキストウィンドウが最も小さく、使用制限も厳しくなっています。加入者は同じモデルを利用できますが、スコープが拡張され、コンテキストウィンドウが5Kトークンと大きくなります。Pro版からすべてが始まります。GPT-5、GPT-5 Thinking、GPT-128 Proを利用できます。後者は、推論の深さと精度を最大限に高めるために設計されたハイエンドバージョンです。コンテキストウィンドウは128Kトークンに跳ね上がります。エンタープライズユーザーも32Kのコンテキストウィンドウを利用できますが、TeamsはXNUMXKに制限されています。
Claude Opus 4.1 (コンテキスト ウィンドウ)。 アントロピックのClaude Opus 4.1は、 約200,000万トークン 製品ドキュメントにはコンテキストウィンドウが明記されており、長期にわたる多段階推論やエージェントコーディングワークフロー向けに明確に最適化されています。この200KBのウィンドウにより、Opus 4.1はリポジトリ、テスト、設計ノートの大部分を単一のコンテキストに保持できます。これは、複数ファイルのリファクタリング、移行タスク、そして複数のステップにわたる内部状態と思考の連鎖を維持することが、可能な限り低いレイテンシよりも重要となるツール間の連携作業に役立ちます。
価格設定（入力/出力コストの例）
- オープンAI（GPT-5） 公開されている価格設定例 入力$1.25 / 1万トークン、出力$10 / 1万トークン 標準的なGPT-5バリアントと下位層（ミニ/ナノ）を、より低い単価で提供します。これらの数値は、大規模なCIワークフローの見積もりに役立ちます。
- アントロピック（作品4.1） 公開されているページによっては、単価が高めに設定されている場合があります（例：引用されているページでは、入力トークン15万個につき$1、出力トークン75万個につき$1となっていますが、Anthropicは迅速なキャッシュ、バッチ処理、その他のコスト削減策も宣伝しています）。ご利用になるプランについては、必ずベンダーの価格ページをご確認ください。
含意： 大規模環境では、トークンの価格設定と出力の冗長性（モデルが出力するトークン数）が非常に重要です。より多くのトークンを書き込むモデルや、より多くの反復処理を必要とするモデルは、トークンあたりのレートが低くても、最終的にはコストが高くなります。
彼らの強みは実際の開発者のタスクにどのように当てはまるのでしょうか?
単一ファイルの生成、プロトタイピング、UIコード
GPT-5は、洗練されたUI/UXコード（HTML/CSS/JS）とクリーンな単一ファイル実装を迅速に生成できることで、繰り返し高く評価されています。これは、フロントエンドのスキャフォールディング、プロトタイピング、そして「生成してから人間が仕上げる」ワークフローによく当てはまります。GPT-5のマーケティングおよび初期のコミュニティテストでは、デザインの選択、スペース、そしてフロントエンドの美的品質が重視されています。
複数ファイルのリファクタリング、長い推論、エージェントワークフロー
Anthropicは、Claude (Opus) を、持続的なマルチステップ推論とエージェントタスク（大規模なリファクタリング、複数ファイルのAPI移行、そしてアシスタントが多数のファイルにまたがる推論と不変条件の保持を必要とする自動コードオーケストレーションなど）向けに開発しました。Opus 4.1では、マルチステップコードタスクとエージェント統合の改善が明確に謳われています。これらの強みは、数万トークンの推論処理における壊滅的なコンテキスト損失の低減につながります。
エンコードの選択は、精度、幻覚、デバッグにどのような影響を与えるのでしょうか?
忠実度と幻覚のトレードオフ: Anthropicは、Claudeモデルが保守的で命令整合型（特定の種類の幻覚を軽減）であると公に位置付けており、これがOpus 4.1が「詳細追跡」とルール遵守を重視している理由の一つです。OpenAIのGPT-5は、システムレベルのルーティングとシステムカードに記載されている専用の安全性／緩和策を活用し、幅広いタスクにわたって高速かつ信頼性の高いものを目指しています。両ベンダーとも、残存する幻覚リスクを認識しており、緩和策のガイダンスを提供しています。
デバッグと反復的な修復: リポジトリとテストの出力を4.1つのプロンプトにエンコードすることで、コンテキストの切り替えが減り、モデルはより広範なプロジェクトの状態を考慮した修正を提案できるようになります。Opus 5は、複数ステップのデバッグ指示に従う能力を謳っています。GPT-XNUMXは、高速で設計を考慮したフロントエンド生成と、より豊富なツール統合を謳っています。どちらも反復的なデバッグを改善しますが、人間によるテスト検証やコードレビューの必要性を排除するものではありません。
機能比較表
| 機能 | GPT-5 (オープンAI) | クロード・オプス 4.1（アントロピック） |
|---|---|---|
| リリース | 2025年8月 | 2025 年 8 月 5 日 |
| コンテキストウィンドウ | 最大 400トークン （長いドキュメント、コードベース） | 約200トークン複数ステップの長いワークフローに最適化されています |
| 処理モード | デュアルモード（高速推論と深い「推論」）、ルーティング付き | 長文の思考の連鎖と持続的な推論 |
| マルチモーダルサポート | テキスト、画像、音声、ビデオ、永続的なメモリ | 主にテキスト（推論力と創造力の向上） |
| コーディングとベンチマーク | SWEベンチ認証74.9%、Aiderポリグロット認証88% | 74.5% SWEベンチ検証済み; 強力な複数ファイルリファクタリング |
| 安全性と信頼性 | 幻覚の減少、安全な完了、正直な出力 | 保守的な動作、正確性と安全性の向上 |
| 制御とツール | reasoning_effort、冗長性、構造化された出力 | 思考の要約、Claude Code SDK によるツール統合 |
どちらが優れているかを測定する方法 コードベース - 実践的な評価計画（コード付き）
以下は、リポジトリ上でClaude Opus 4.1とGPT-5を比較するために実行できる、実用的で再現可能なハーネスです。このハーネスは、(1) モデルに関数の実装または修正を促す、(2) 出力をサンドボックス化されたファイルに挿入する、(3) ユニットテストを実行する、(4) 合否、トークンの使用状況、反復回数を記録する、という一連の処理を自動化します。
警告: 生成されたコードを実行することは強力ですが、リスクがあります。常にサンドボックス化されたコンテナーを実行し、リソース/時間制限を使用し、意図的に許可および監査されない限り、生成されたコードが機密の秘密やネットワークにアクセスすることを許可しないでください。
1) ハーネスの寸法
- ユニットテスト合格率（プライマリ）。
- 編集サイクルの数（修正を依頼する必要があった回数）。
- 消費されたトークン（入力 + 出力）。
- ウォールクロックの遅延。
2) Pythonハーネスの例（スケルトン）
CometAPI はテストに使用できます。一貫した認証、リクエストのフォーマット、応答の処理を提供することで、CometAPI は AI 機能のアプリケーションへの統合を大幅に簡素化します。
コメットAPI 500以上のモデルに「ワンAPI」でアクセスでき、CometAPI APIキーとベースURLオーバーライドで呼び出せるOpenAI互換インターフェースを文書化しています。これにより、Anthropicを統合してOpenAIを切り替える代わりに、直接OpenAIクライアントからの切り替えが容易になります。 クロード・オーパス4.1CometAPIは特定のモデル識別子を公開します（例えば claude-opus-4-1-20250805 思考バリアントと専用のチャット完了エンドポイントがあります。 GPT-5CometAPIは特定のモデルを公開します gpt-5”/“gpt-5-2025-08-07」/「gpt-5-chat-latestまず、モデルの機能を調べてみましょう。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順については、
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)
複数ファイルのリファクタリングをシミュレートするには、プロンプトに複数のファイルが含まれるタスク（またはリポジトリスライスを取得してフィードするタスク）を含めます。コンテキストが長い場合は、モデルに取得が必要か、プロンプト内のコンテキストが必要かを測定します。
どのような指標を報告すべきですか、またその理由は何ですか?
- ユニットテスト合格率 (タスクごとにバイナリ) — プライマリ、オブジェクト。
- 人間の修正時間 — テストに合格するまでに開発者が編集しなければならない時間。
- 通過する反復回数 — プロンプト/フィードバック ラウンドが何回必要だったか。
- 消費されたトークン — コストプロキシ（入力 + 出力）。
- 壁時計の遅延 — インタラクティブな使用に関係します。
- セキュリティとAPIの不正使用パターン — たとえば、生成されたコードが安全でない eval/network 呼び出しを使用しているかどうかなど。
これらをタスクごとに収集し、集計します（平均合格率、トークンの中央値、P95レイテンシ）。これにより、コストと価値の実際的な比較が可能になります。
最終的な考え
- GPT-5 目立ちます マルチモーダル柔軟性大規模なコンテキスト処理、適応型推論ダイナミクス、開発者による詳細な制御、そして安全性の向上。多様なデータタイプ、長期にわたるプロジェクト継続、迅速なプロトタイピング、そしてインタラクティブなエージェントタスクを伴うコンテキストに最適です。
- クロード・オーパス4.1 寄りかかる 深く多段階的な推論長いシーケンス全体にわたる優れた一貫性と、コーディングベンチマークにおける洗練されたパフォーマンスを実現しています。思考連鎖とツールの強化により、複雑なコードベース変換やエージェント型開発ワークフローに最適です。
最善の道は、次の両方を組み合わせることかもしれません。 GPT-5 は、リッチでインタラクティブなマルチモーダルタスクとラピッドプロトタイピングに使用できます。, 深く構造化された推論、複数ファイルのリファクタリング、および高忠実度のコード操作には、Claude Opus 4.1 を使用します。.