OpenAI GPT-5 және Клод Опус 4.1: кодтауды салыстыру

Anthropic's Claude Opus желісі (Opus 4 / Claude Opus 4.1) және OpenAI's GPT-5 заманауи кодтау эталондары бойынша заманауи өнімділікті көрсетеді, бірақ олар күшті жақтарын сатады: Opus ұзақ контекстті, көп сатылы агенттік жұмыс ағындарын ерекшелейді, ал GPT-5 алдыңғы қатардағы өнімдерді жылтыратуға, әзірлеуші ​​жұмыстарын біріктіруге бағытталған. Ең жақсы таңдау сізге қажет автоматтандырылған тапсырмаларға (бір файлды генерациялау және көп файлды рефакторға), шығын/өткізу шектеулеріне және «сәттілікті» қалай өлшейтініңізге (бірлік сынақтарынан өту, орындалу уақытының дұрыстығы немесе адам тексеретін қосымша шығындар) байланысты.

Неліктен бұл сұрақ қазір маңызды

Екі жеткізуші де негізгі шығарылымдарды 2025 жылдың тамыз айының басында жөнелтті: Anthropic агенттік тапсырмаларға және «нақты әлемдегі кодтауға» бағытталған итеративті жақсарту ретінде Клод Опус 4.1 (5 ж. 2025 тамыз) жариялады және OpenAI GPT-5 (жүйелік карта және әзірлеушілер материалдары тамыз айының басында шығарылған, олардың «тамыз айының басындағы ең күшті үлгілерімен» жарияланған күні) жариялады. Бір мезгілде іске қосулар әзірлеушілер мен платформа командаларының өнімділікті, шығындарды және интеграция жолдарын белсенді түрде салыстырып жатқанын білдіреді, сондықтан бұл академиялық емес: командалар Копилот стиліндегі ұсыныстарды қай модельге бағыттау керектігін, ішкі код агенттерінің артында қай модельді орналастыруды және қауіпсіздікке сезімтал автоматтандыруға сену керектігін таңдайды.

Клод Опус 4.1 дегеніміз не?

Anthropic Opus 4.1 нұсқасын Opus 4 нұсқасына мақсатты жаңарту ретінде орналастырды, бұл агенттік және нақты әлемдегі кодтау тапсырмаларында жақсырақ өнімділікке баса назар аударады. Олар Opus 4.1 ақылы Клод пайдаланушылары үшін және Клод кодексінде қолжетімді және ол серіктес платформаларға (API, Bedrock, Vertex) шығарылғанын айтты. Anthropic хабар алмасуы көп сатылы логикадағы сенімділікті, код шығысындағы дәлдікті және қауіпсіз агент әрекетін баса көрсетеді.

Клод Опус 4.1 – Архитектура және кодтау мүмкіндіктері

1. Кеңейтілген мәтінмән және ұзақ көкжиек пайымдау: жабдықталған в. 200 мың токен мәтінмәндік терезе, оның ұзақ жұмыс үрдістері мен көп файлдық кодтық базалар арасында үйлесімділікті сақтау мүмкіндігін айтарлықтай жақсартады.
2. Жоғары SWE-стендтік тексерілген өнімділік: қол жеткізілді 74.5% SWE-bench Verified дәлдігі (Opus 72.5-те 4%-дан жоғары), сонымен қатар агенттік тапсырмаларды (39.2%-дан 43.3%-ға дейін) және дәлелдеуді (79.6%-дан 80.9%-ға дейін) айтарлықтай жақсартулар.
3. Chain-of-thought және RLHF арқылы нақтылау: RLHF және деректерге негізделген баптау арқылы ойлар тізбегіндегі пайымдауды, көп сатылы үйлесімділікті және егжей-тегжейге назар аударуды жақсарта отырып, Opus 4-тің архитектуралық негізін сақтайды.
4. Агенттік жұмыс үрдісінің интеграциясы: Кеңейтілген сеанстардағы ішкі күйді сақтай отырып, күрделі кодты рефакторинг пен агенттік құралды пайдалануды қоса, көп сатылы жұмыс процестерін ұйымдастыруға арналған.
5. Жетілдірілген құралдар және шығармашылық бақылау: Мөлдірлікті жақсартатын, модельдің ішкі пайымдауын қысқартатын «ойлау қорытындыларын» ұсынады. Opus 4.1 сонымен қатар Клод коды, API тізбегі және файлдарға қол жеткізу мүмкіндіктері арқылы әзірлеушілер құралдарымен жақсырақ біріктірілген.

GPT-5 дегеніміз не?

OpenAI-дің жалпыға қолжетімді материалдары GPT-5-ті олар шығарған ең күшті кодтау үлгісі ретінде сипаттайды және олар алдыңғы үлгілерге қарағанда материалдық жақсартуларды көрсететін эталондық нәтижелерді (SWE-bench Verified және т.б.) жариялады. OpenAI хабар алмасуы GPT-5-тің күрделі фронтенді генерациялау, үлкенірек репозиторийлерді жөндеу және құралды пайдалану тиімділігін арттыру мүмкіндігін көрсетеді. Ілеспе жүйелік карта үлгі құрамын көрсетеді (жылдам үлгі + тереңірек пайымдау үлгісі).

GPT-5 – Архитектура және кодтау мүмкіндіктері

1. Динамикалық маршрутизатор және қос өңдеу режимдері: Жылдам жауап беру және терең пайымдау жолдарын біріктіретін біртұтас жүйе ретінде құрастырылған. Маршрутизатор сұраныстарды жылдам жасау немесе кеңейтілген «ойлау» режиміне динамикалық түрде бағыттайды, бұл қарапайым және күрделі тапсырмалар үшін тиімділікті арттырады.
2. Жаппай мәтінмәндік терезе: дейін қолдайды 256 мың токен контексттің үлкен кодтық базалары, ұзақ пішінді құжаттар және көп сеанстық жобалар сияқты кең көлемді кірістерді үйлесімділігін жоғалтпай өңдеуге мүмкіндік береді.
3. Көпмодальды түсіну және жады: Мәтінді, кескіндерді, дыбысты және бейнені бір сеанс ішінде өңдейді. Ұзақ мерзімді өзара әрекеттесу кезінде үздіксіздікті жақсартатын тұрақты жад пен жекелендіру мүмкіндіктерін қамтиды.
4. Жетілдірілген қауіпсіздік және адал пікір: Шектеулерді анық мойындау мен пайдалылықты теңестіретін «қауіпсіз аяқтауларды» енгізеді. Ойлау режимінде GPT-5 галлюцинация мен алдауды күрт төмендетеді — белгілі бір сынақтарда алдамшы нәтижені ~86%-дан ~9%-ға дейін төмендетеді.
5. Дәлелдеуді және нақтылықты бақылау: Әзірлеушілер реттей алады reasoning_effort (ең аз/төмен/жоғары) және verbosity (төмен/орташа/жоғары), шығыс тереңдігі мен егжей-тегжейін басқару. Сондай-ақ regex немесе грамматикалық шектеулер арқылы құрылымдық шығыс пішімдеуді қолдайды.

Қатты сандар не дейді — эталондық ұпайлар, контекстік терезелер және таңбалауыш бағасы?

Эталондар және пайыздар

• SWE-орындық (тексерілген): Антропикалық есептер Клод Опус 4.1: 74.5% SWE-стендінде Verified. OpenAI хабарлайды GPT-5: 74.9% сол эталон бойынша (және кейбір полиглоттық эталондарда 88%). Бұл сандар екі модельді де нақты кодтау тапсырмалар жиынтығында тығыз жолаққа орналастырады. Эталондар паритеттің жоғарғы жағында көрсетеді, нақты дүние өнімділігімен сирек салыстырылатын шамалы сандық айырмашылықтары бар.

Мәтінмәндік терезелер (неліктен маңызды)

GPT-5 ресми максималды біріктірілген контекст (енгізу + шығыс) - 400,000 XNUMX токен, API рұқсатымен ~272,000 XNUMX енгізу таңбалауышы және дейін 128,000 XNUMX шығу таңбалауышы (бұл екеуі бірге 400 мыңды құрайды). ChatGPT-те ақысыз нұсқа сізге GPT-5 негізгі үлгісіне, сондай-ақ GPT-5 ойлауға қол жеткізуге мүмкіндік береді, бірақ ең кіші мәтінмәндік тереземен және қатаңырақ пайдалану шектеулерімен. Жазылушылар бірдей үлгілерді алады, бірақ кеңейтілген аумақпен және 32K токеннен тұратын үлкенірек мәтінмәндік тереземен. Pro нұсқасы бәрі басталады. Сіз GPT-5, GPT-5 Thinking және GPT-5 Pro аласыз — соңғысы ең жоғары ойлау тереңдігі мен дәлдігі үшін жасалған жоғары деңгейлі нұсқасы. Мәтінмәндік терезе 128K таңбалауышқа ауысады. Кәсіпорын пайдаланушылары сонымен қатар 128K контекстік терезесін алады, ал командалар 32K-мен шектеледі.

Claude Opus 4.1 (контекстік терезе). Anthropic's Claude Opus 4.1 гибридті пайымдау үлгісі ретінде жеткізіледі. ~200,000 XNUMX токен оның өнім құжаттамасындағы мәтінмәндік терезе және ол ұзақ көкжиек, көп сатылы пайымдау және агенттік кодтау жұмыс үрдістері үшін нақты оңтайландырылған. Бұл 200K терезесі Opus 4.1 жүйесіне репозиторийдің, сынақтардың және дизайн жазбаларының үлкен бөлігін бір контексте сақтауға мүмкіндік береді — көп файлды рефакторларға, тасымалдау тапсырмаларына және тізбектелген құрал әрекеттесулеріне пайдалы, көптеген қадамдардағы ішкі күйді және ой тізбегін қолдау ең аз кідіріс уақытынан маңыздырақ.

Баға белгілеу (кіріс/шығыс шығындарының мысалдары)

• OpenAI (GPT-5) сияқты баға белгілеу жолдарының жарияланған мысалы Енгізу $1.25 / 1М таңбалауыш, Шығару $10 / 1М токен стандартты GPT-5 нұсқалары мен төменгі деңгейлер үшін (мини/нано) бірліктің төмен құнымен. Бұл сандар үлкен CI жұмыс ағындарын бағалау үшін пайдалы.
• Антропикалық (Opus 4.1) кейбір жарияланған беттерде жоғары бірлік шығындарын көрсетеді (мысалы: $15 / 1M кіріс таңбалауышы және тырнақшаланған бетте $75 / 1M шығыс таңбалауышы — бірақ Anthropic сонымен қатар жедел кэштеу, пакеттеу және басқа да үнемдеу тетіктерін жарнамалайды). Пайдаланатын жоспарыңыз үшін әрқашан сатушының баға беттерін тексеріңіз.

Салдары: масштабта, таңбалауыш бағасы + шығыстың егжей-тегжейлілігі (модель қанша таңбалауыш шығарады) өте маңызды. Көбірек таңбалауыштарды жазатын немесе көбірек итерациялық өтулерді қажет ететін модель әр токен бағамы төмен болса да, қымбатқа түседі.

Олардың күшті жақтары нақты әзірлеуші тапсырмаларымен қалай салыстырылады?

Бір файлды генерациялау, прототиптеу және UI коды

GPT-5 жылтыратылған UI/UX кодын (HTML/CSS/JS) жасау және бір файлды енгізуді жылдам тазалау үшін бірнеше рет бөлектеледі. Бұл алдыңғы қатардағы тіректерді құру, прототиптеу және «содан кейін адам-жылтырату» жұмыс үрдістерін жақсы көрсетеді. GPT-5 маркетингі және қауымдастықтың ерте сынақтары дизайн таңдауларына, аралықтарға және алдыңғы қатардағы эстетикалық сапаға баса назар аударады.

Көп файлдық рефакторлар, ұзақ негіздеу және агенттік жұмыс процестері

Тұрақты көп сатылы ойлауға және агенттік тапсырмаларға арналған Клод (Opus) антропикалық алаңдары — үлкен рефакторлар, көп файлды API көшірулері және автоматтандырылған кодты ұйымдастыру сияқты нәрселер, мұнда ассистент көптеген файлдар бойынша пікір алмасу және инварианттарды сақтау қажет. Opus 4.1 көп сатылы код тапсырмалары мен агенттік интеграциялар үшін жақсартуларды нақты мәлімдейді. Бұл күшті жақтар ондаған мың таңбалауыштарды пайымдау кезінде апатты контекстік шығындарды азайтады.

Олардың кодтау таңдаулары дәлдікке, галлюцинацияға және жөндеуге қалай әсер етеді?

Адалдық пен галлюцинация арасындағы айырмашылықтар: Anthropic ашық түрде Клод үлгілерін консервативті және нұсқауларға сәйкес (галлюцинацияның белгілі бір кластарын азайтады) етіп орналастырды, бұл Opus 4.1-де «детальдарды бақылау» мен ережелерді сақтауды ерекше атап өтуінің бір бөлігі болып табылады. OpenAI-дің GPT-5 жүйесі жүйелік деңгейдегі маршруттауға және оның жүйелік картасында сипатталған арнайы қауіпсіздік/жеңілдетуге сүйене отырып, тапсырмалардың кең ауқымында жылдам әрі сенімдірек болуға бағытталған. Екі жеткізуші де қалдық галлюцинация қаупін мойындайды және азайту бойынша нұсқаулық береді.

Түзету және қайталанатын жөндеу: Бір шақыруда репо + сынақ шығыстарының көбін кодтау мәтінмәнді ауыстыруды азайтады және модельге жобаның кеңірек күйін ескеретін түзетулерді ұсынуға мүмкіндік береді. Opus 4.1 көп сатылы жөндеу нұсқауларын орындауда күшті жарнамалайды; GPT-5 жылдам, дизайнды білетін алдыңғы қатарлы генерацияны және құралдардың бай интеграциясын жарнамалайды. Екеуі де итеративті отладтауды жақсартады, бірақ бірде-біреуі адамның сынақ тексеруі мен кодты қарау қажеттілігін жоймайды.

Мүмкіндіктерді салыстыру кестесі

Қайсысы жақсы екенін қалай өлшеуге болады сіздің codebase — практикалық бағалау жоспары (кодпен)

Төменде репозиторийдегі Claude Opus 4.1 және GPT-5 салыстыру үшін іске қосуға болатын практикалық, қайталанатын құрал бар. Жабдық автоматтандырады: (1) модельдерді функцияны іске асыруға немесе түзетуге шақырады, (2) құмсалғыштағы файлға шығысты кірістіреді, (3) бірлік сынақтарын іске қосады және (4) өту/сәтсіздікті, таңбалауышты пайдалануды және итерация санын жазады.

Ескерту: жасалған кодты орындау күшті, бірақ қауіпті — әрқашан құмсалғыш контейнерлерін іске қосыңыз, ресурс/уақыт шектеулерін пайдаланыңыз және әдейі рұқсат етілмесе және тексерілмейінше, жасалған кодқа құпия құпияларға немесе желіге кіруге ешқашан рұқсат бермеңіз.

1) Әбзел нені өлшейді

• Бірлік сынақтан өту коэффициенті (бастапқы).
• Өңдеу циклдарының саны (қанша рет түзетуді сұрау керек болды).
• Токендер тұтынылды (енгізу + шығыс).
• Қабырға сағатының кідірісі.

2) Python әбзелінің мысалы (қаңқа)

CometAPI қолданбасын тестілеу үшін пайдалануға болады. Дәйекті аутентификацияны, сұрауды пішімдеуді және жауаптарды өңдеуді ұсына отырып, CometAPI қолданбаларыңызға AI мүмкіндіктерін біріктіруді айтарлықтай жеңілдетеді.

CometAPI CometAPI API кілті және негізгі URL мекенжайын қайта анықтау арқылы қоңырау шалуға болатын OpenAI-үйлесімді интерфейсті 500+ үлгілері мен құжаттарына «бір API» қатынасын ұсынады; бұл Anthropic біріктірудің және openAI арасында ауысудың орнына тікелей OpenAI клиентінен ауысуды жеңілдетеді. үшін Клод Опус 4.1, CometAPI арнайы үлгі идентификаторларын көрсетеді (мысалы claude-opus-4-1-20250805 және ойлау нұсқасы) және арнайы чатты аяқтау соңғы нүктесі.For GPT-5, CometAPI арнайы үлгіні көрсетеді gpt-5”/ “gpt-5-2025-08-07”/“gpt-5-chat-latest. Бастау үшін үлгінің мүмкіндіктерін зерттеңіз Ойын алаңы және кеңесіңіз API нұсқаулығы нұсқаулық үшін.

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)

Көп файлды рефакторларды имитациялау үшін шақыруда бірнеше файлдар (немесе іздеу арқылы репозиторий бөліктерін беру) бар тапсырмаларды қосыңыз. Ұзақ мәтінмәндер үшін үлгіні іздеу контекстімен салыстыру қажет пе екенін өлшеңіз.

Қандай көрсеткіштер туралы есеп беру керек және неліктен?

• Бірлік сынақтан өту жылдамдығы (тапсырма бойынша екілік) — бастапқы, мақсатты.
• Адамның түзету уақыты — әзірлеуші сынақтардан өткенге дейін қанша уақыт өңдеуі керек.
• Өту үшін итерациялар — қанша жылдам/кері байланыс қажет болды.
• Токендер тұтынылды — шығындар прокси (кіріс + шығыс).
• Қабырға сағатының кідірісі — интерактивті пайдалануға арналған мәселелер.
• Қауіпсіздік және API қате пайдалану үлгілері — мысалы, жасалған код қауіпті бағалау/желі қоңырауларын пайдалана ма.

Оларды әр тапсырмаға және жинақтауға жинаңыз (орташа өту жылдамдығы, медианалық белгілер, P95 кідірісі). Бұл құн мен құнның практикалық бейнесін береді.

Қорытынды ой

• GPT-5 ерекшелігімен көзге түседі мультимодальды икемділік, ауқымды мәтінмәнді өңдеу, бейімді дәлелдеу динамикасы, әзірлеушінің егжей-тегжейлі басқарулары және жақсартылған қауіпсіздік. Бұл әртүрлі деректер түрлерін, ұзақ жоба үздіксіздігін, жылдам прототиптеуді және интерактивті агенттік тапсырмаларды қамтитын контексттер үшін өте қолайлы.
• Клод Опус 4.1 еңкейеді терең, көп сатылы пайымдау, ұзақ реттіліктер бойынша керемет үйлесімділік және кодтау эталондарында нақтыланған өнімділік. Оның ойлау тізбегіндегі және құралдардағы жақсартулары оны күрделі кодтық базаны түрлендірулер мен агенттік әзірлеушілердің жұмыс үрдістері үшін тамаша таңдау жасайды.

Сіздің ең жақсы жолыңыз екеуін де біріктіруі мүмкін: бай, интерактивті мультимодальды тапсырмалар мен жылдам прототиптеу үшін GPT-5 пайдаланыңыз, және терең құрылымдалған пайымдаулар, көп файлдық рефакторлар және жоғары дәлдіктегі код операциялары үшін Клод Опус 4.1-ге сүйеніңіз..