GPT-5 OpenAI vs Claude Opus 4.1: Perbandingan pengekodan

Barisan Claude Opus Anthropic (Opus 4 / Claude Opus 4.1) dan GPT-5 OpenAI menunjukkan prestasi tercanggih pada penanda aras pengekodan moden, tetapi mereka memperdagangkan kekuatan: Opus menekankan aliran kerja agenik berkonteks panjang dan berbilang langkah manakala GPT-5 memfokuskan pada pengilat ergonomi bahagian hadapan dan pemaju yang luas. Pilihan terbaik bergantung pada tugas yang anda perlukan secara automatik (penjanaan fail tunggal vs. pemfaktor semula berbilang fail), kekangan kos/proses anda dan cara anda akan mengukur "kejayaan" (lulus ujian unit, ketepatan masa jalan atau overhed semakan manusia).

Mengapa soalan ini penting sekarang

Kedua-dua vendor menghantar keluaran utama pada awal Ogos 2025: Anthropic mengumumkan Claude Opus 4.1 (5 Ogos 2025) sebagai penambahbaikan berulang yang memfokuskan pada tugas agenik dan "pengekodan dunia sebenar", dan OpenAI menerbitkan GPT-5 (kad sistem dan bahan pembangun yang dikeluarkan dalam tetingkap awal Ogos yang sama) dengan dakwaan eksplisit sebagai model pengekodan "paling kukuh" mereka. Pelancaran yang hampir serentak itu bermakna pembangun dan pasukan platform sedang giat membandingkan prestasi, kos dan laluan penyepaduan — jadi ini bukan akademik: pasukan memilih model mana untuk mengarahkan cadangan gaya Copilot, model yang mana untuk digunakan di belakang ejen kod dalaman dan yang boleh dipercayai untuk automasi sensitif keselamatan.

Apakah Claude Opus 4.1?

Anthropic meletakkan Opus 4.1 sebagai peningkatan yang disasarkan kepada Opus 4, menekankan prestasi yang lebih baik pada tugas pengekodan agen dan dunia sebenar. Mereka berkata Opus 4.1 tersedia untuk pengguna Claude berbayar dan dalam Kod Claude, dan ia telah dilancarkan ke platform rakan kongsi (API, Bedrock, Vertex). Pemesejan Anthropic menekankan kebolehpercayaan pada logik berbilang langkah, ketepatan dalam output kod dan tingkah laku ejen yang lebih selamat.

Claude Opus 4.1 – Ciri Seni Bina & Pengekodan

1. Konteks Lanjutan & Penaakulan Long-Horizon: Dilengkapi dengan a c. Token 200K tetingkap konteks, dengan ketara meningkatkan keupayaannya untuk mengekalkan keselarasan merentas aliran kerja yang panjang dan pangkalan kod berbilang fail.
2. Prestasi Disahkan SWE-bench yang lebih tinggi: Tercapai 74.5% ketepatan pada SWE-bench Verified (meningkat daripada 72.5% dalam Opus 4), bersama dengan peningkatan ketara dalam tugas agen (39.2% hingga 43.3%) dan penaakulan (79.6% hingga 80.9%).
3. Penambahbaikan melalui Rantaian Pemikiran & RLHF: Mengekalkan tulang belakang seni bina Opus 4 sambil meningkatkan penaakulan rantaian pemikiran, koheren berbilang langkah dan perhatian kepada perincian melalui RLHF dan penalaan dipacu data.
4. Integrasi Aliran Kerja Agen: Direka bentuk untuk mengatur aliran kerja berbilang langkah, termasuk pemfaktoran semula kod kompleks dan penggunaan alat agenik, sambil mengekalkan keadaan dalaman sepanjang sesi lanjutan.
5. Peralatan & Kawalan Kreatif yang Dipertingkatkan: Menawarkan "ringkasan pemikiran" yang memendekkan penaakulan dalaman model, meningkatkan ketelusan. Opus 4.1 juga menyepadukan lebih baik dengan alatan pembangun melalui Claude Code, rantaian API dan keupayaan akses fail.

Apakah GPT-5?

Bahan awam OpenAI menggambarkan GPT-5 sebagai model pengekodan terkuat yang telah mereka hasilkan, dan mereka menerbitkan hasil penanda aras (SWE-bench Verified dan lain-lain) yang menunjukkan peningkatan bahan berbanding model terdahulu. Pemesejan OpenAI menyerlahkan keupayaan GPT-5 untuk mengendalikan penjanaan bahagian hadapan yang kompleks, penyahpepijatan repositori yang lebih besar dan kecekapan yang lebih baik dalam penggunaan alat. Kad sistem yang disertakan menggariskan komposisi model (model pantas + model penaakulan yang lebih mendalam).

GPT-5 – Ciri Seni Bina & Pengekodan

1. Penghala Dinamik & Mod Pemprosesan Dwi: Dibina sebagai sistem bersatu yang menggabungkan laluan tindak balas pantas dan penaakulan mendalam. Penghala secara dinamik mengarahkan pertanyaan kepada sama ada penjanaan pantas atau mod "berfikir" lanjutan, meningkatkan kecekapan untuk kedua-dua tugas yang mudah dan kompleks.
2. Tetingkap Konteks Besar-besaran: Menyokong sehingga 256K token konteks, membolehkannya mengendalikan input yang meluas seperti pangkalan kod yang besar, dokumen bentuk panjang dan projek berbilang sesi tanpa kehilangan koheren.
3. Pemahaman & Ingatan Multimodal: Memproses teks, imej, audio dan video secara asli dalam satu sesi. Termasuk ciri ingatan dan pemperibadian berterusan yang meningkatkan kesinambungan merentas interaksi jangka panjang.
4. Keselamatan yang Dipertingkatkan & Penaakulan Jujur: Memperkenalkan "penyiapan selamat" yang mengimbangi sifat membantu dengan pengiktirafan yang jelas tentang batasan. Dalam mod penaakulan, GPT-5 secara mendadak mengurangkan halusinasi dan penipuan—menjatuhkan keluaran mengelirukan daripada ~86% kepada ~9% dalam ujian tertentu.
5. Kawalan Penaakulan & Verbositi: Pembangun boleh menyesuaikan diri reasoning_effort (minimum/rendah/tinggi) dan verbosity (rendah/sederhana/tinggi), mengawal kedalaman dan perincian keluaran. Juga menyokong pemformatan output berstruktur melalui regex atau kekangan tatabahasa.

Apakah yang dikatakan nombor sukar — markah penanda aras, tetingkap konteks dan harga token?

Penanda aras dan peratusan

• SWE-bench (Disahkan): Laporan antropik Claude Opus 4.1: 74.5% di SWE-bench Disahkan. Laporan OpenAI GPT-5: 74.9% pada penanda aras yang sama (dan 88% pada beberapa penanda aras polyglot). Nombor ini meletakkan kedua-dua model dalam jalur yang ketat pada suite tugas pengekodan yang realistik. Penanda aras menunjukkan pariti di bahagian atas, dengan perbezaan angka kecil yang jarang memetakan secara bersih kepada produktiviti dunia sebenar.

Tetingkap konteks (mengapa ia penting)

Konteks gabungan maksimum rasmi GPT-5 (input + output) ialah 400,000 token, dengan API membenarkan sehingga ~272,000 token input dan sehingga 128,000 token keluaran (kedua-duanya bersama-sama membuat jumlah 400k). Dalam ChatGPT,Versi percuma memberi anda akses kepada model GPT-5 utama serta GPT-5 Thinking, tetapi dengan tetingkap konteks terkecil dan had penggunaan yang lebih ketat. Pelanggan mendapat model yang sama, tetapi dengan skop diperluas dan tetingkap konteks yang lebih besar daripada token 32K. Versi Pro adalah tempat semuanya bermula. Anda mendapat GPT-5, GPT-5 Thinking dan GPT-5 Pro—yang terakhir adalah versi mewah yang direka untuk kedalaman dan ketepatan penaakulan maksimum. Tetingkap konteks melonjak kepada 128K token. Pengguna perusahaan juga mendapat tetingkap konteks 128K, manakala Pasukan terhad kepada 32K.

Claude Opus 4.1 (tetingkap konteks). Claude Opus 4.1 Anthropic dihantar sebagai model penaakulan hibrid dengan a ~200,000-token tetingkap konteks dalam dokumentasi produknya, dan ia dioptimumkan secara eksplisit untuk aliran kerja pengekodan jangka panjang, penaakulan pelbagai langkah dan agenik. Tetingkap 200K itu membolehkan Opus 4.1 menyimpan sebahagian besar repositori, ujian dan nota reka bentuk dalam satu konteks—membantu untuk refactor berbilang fail, tugas migrasi dan interaksi alat berantai yang mengekalkan keadaan dalaman dan rantaian pemikiran merentas banyak langkah lebih penting daripada kependaman serendah mungkin.

Harga (contoh kos input / output)

• OpenAI (GPT-5) garis harga contoh yang diterbitkan seperti Masukan $1.25 / 1J token, Output $10 / 1J token untuk varian GPT-5 standard dan peringkat lebih rendah (mini/nano) pada kos unit yang lebih rendah. Nombor ini berguna untuk menganggarkan aliran kerja CI yang besar.
• Anthropic (Opus 4.1) menunjukkan kos unit yang lebih tinggi dalam beberapa halaman yang diterbitkan (contoh: token input $15 / 1M dan token output $75 / 1M pada halaman yang disebut harga — tetapi Anthropic juga mengiklankan caching segera, batching dan tuas penjimatan kos yang lain). Sentiasa semak halaman harga vendor untuk rancangan yang akan anda gunakan.

Implikasi: pada skala, harga token + keluaran verbositi (berapa banyak token yang dikeluarkan oleh model) amat penting. Model yang menulis lebih banyak token atau memerlukan lebih banyak pas berulang berakhir dengan kos yang lebih tinggi walaupun kadar per-token lebih rendah.

Bagaimanakah kekuatan mereka memetakan kepada tugas pembangun sebenar?

Penjanaan fail tunggal, prototaip dan kod UI

GPT-5 berulang kali diserlahkan untuk menghasilkan kod UI/UX yang digilap (HTML/CSS/JS) dan bersihkan pelaksanaan fail tunggal dengan cepat. Ini memetakan dengan baik kepada aliran kerja perancah bahagian hadapan, prototaip dan "jana-kemudian-manusia-gilap". Pemasaran GPT-5 dan ujian komuniti awal menekankan pilihan reka bentuk, jarak dan kualiti estetik bahagian hadapan.

Refactor berbilang fail, penaakulan panjang dan aliran kerja agen

Anthropic melontarkan Claude (Opus) untuk penaakulan pelbagai langkah yang berterusan dan tugas agen — perkara seperti refactor besar, migrasi API berbilang fail dan orkestrasi kod automatik yang mana pembantu perlu membuat alasan merentas banyak fail dan mengekalkan invarian. Opus 4.1 secara eksplisit menuntut peningkatan untuk tugas kod berbilang langkah dan penyepaduan agen. Kekuatan ini diterjemahkan kepada kehilangan konteks bencana yang lebih sedikit apabila membuat alasan lebih daripada puluhan ribu token.

Bagaimanakah pilihan pengekodan mereka mempengaruhi ketepatan, halusinasi dan penyahpepijatan?

Pertukaran kesetiaan vs. halusinasi: Anthropic telah meletakkan model Claude secara terbuka sebagai konservatif dan sejajar dengan arahan (mengurangkan kelas halusinasi tertentu), yang merupakan sebahagian daripada sebab Opus 4.1 menekankan "penjejakan terperinci" dan pematuhan peraturan. GPT-5 OpenAI menyasarkan untuk menjadi pantas dan lebih dipercayai dalam pelbagai tugas, bergantung pada penghalaan peringkat sistem dan keselamatan/mitigasi khusus yang diterangkan dalam kad sistemnya. Kedua-dua vendor masih mengakui baki risiko halusinasi dan menyediakan panduan mitigasi.

Penyahpepijatan dan pembaikan berulang: Pengekodan lebih banyak output repo + ujian dalam satu gesaan mengurangkan penukaran konteks dan membolehkan model mencadangkan pembetulan yang mengambil kira keadaan projek yang lebih luas. Opus 4.1 mengiklankan kekuatan dalam mengikuti arahan nyahpepijat berbilang langkah; GPT-5 mengiklankan penjanaan bahagian hadapan yang sedar reka bentuk dan penyepaduan alat yang lebih kaya. Kedua-duanya meningkatkan penyahpepijatan berulang, tetapi kedua-duanya tidak menghilangkan keperluan untuk pengesahan ujian manusia dan semakan kod.

Jadual Perbandingan Ciri

Bagaimana untuk mengukur yang lebih baik untuk Matlamat pangkalan kod — pelan penilaian praktikal (dengan kod)

Di bawah ialah abah-abah praktikal yang boleh dihasilkan semula yang boleh anda jalankan untuk membandingkan Claude Opus 4.1 dan GPT-5 pada repositori anda. Abah-abah mengautomasikan: (1) menggesa model untuk melaksanakan atau membetulkan fungsi, (2) memasukkan output ke dalam fail kotak pasir, (3) menjalankan ujian unit, dan (4) rekod lulus/gagal, penggunaan token dan kiraan lelaran.

Amaran: melaksanakan kod yang dijana adalah berkuasa tetapi berisiko — sentiasa jalankan bekas kotak pasir, gunakan had sumber/masa dan jangan sekali-kali membenarkan kod yang dijana untuk mengakses rahsia atau rangkaian sensitif melainkan dibenarkan dan diaudit dengan sengaja.

1) Apa yang dilakukan oleh abah

• Kadar lulus ujian unit (utama).
• Bilangan kitaran edit (berapa kali anda perlu meminta pembetulan).
• Token yang digunakan (input + output).
• Kependaman jam dinding.

2) Contoh abah-abah Python (rangka)

Anda boleh menggunakan CometAPI untuk ujian, Dengan menawarkan pengesahan yang konsisten, pemformatan permintaan dan pengendalian tindak balas, CometAPI secara dramatik memudahkan penyepaduan keupayaan AI ke dalam aplikasi anda.

CometAPI menawarkan akses "satu API" kepada 500+ model dan mendokumenkan antara muka serasi OpenAI yang boleh anda panggil dengan kunci API CometAPI dan penggantian URL asas; ini menjadikan penukaran daripada klien OpenAI langsung mudah Daripada menyepadukan Anthropic dan bertukar antara openAI. Untuk Claude Opus 4.1, CometAPI mendedahkan pengecam model tertentu (contohnya claude-opus-4-1-20250805 dan varian pemikiran) dan titik tamat penyelesaian sembang khusus.Untuk GPT-5, CometAPI mendedahkan model tertentu gpt-5"/"gpt-5-2025-08-07"/"gpt-5-chat-latest. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci.

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 refactor berbilang fail, sertakan tugas yang gesaan mengandungi berbilang fail (atau hirisan repositori suapan melalui pengambilan semula). Untuk konteks yang panjang, ukur sama ada model memerlukan pengambilan semula berbanding konteks segera.

Apakah metrik yang perlu anda laporkan dan mengapa?

• Kadar lulus ujian unit (perduaan setiap tugas) — utama, objektif.
• Masa pembetulan manusia — berapa lama pembangun mesti mengedit sebelum ujian lulus.
• Lelaran untuk lulus — berapa banyak pusingan segera/maklum balas yang diperlukan.
• Token yang digunakan — proksi kos (input + output).
• Kependaman jam dinding — perkara untuk kegunaan interaktif.
• Corak penyalahgunaan keselamatan & API — cth, sama ada kod yang dijana menggunakan panggilan eval/rangkaian yang tidak selamat.

Kumpulkan setiap tugasan dan agregat (min kadar lulus, token median, kependaman P95). Itu akan memberikan gambaran praktikal tentang kos vs nilai.

Pemikiran Akhir

• GPT-5 menonjol dengannya fleksibiliti pelbagai mod, pengendalian konteks besar-besaran, dinamik penaakulan penyesuaian, kawalan pembangun terperinci dan keselamatan yang dipertingkatkan. Ia sesuai untuk konteks yang melibatkan pelbagai jenis data, kesinambungan projek yang panjang, prototaip pantas dan tugas agen interaktif.
• Claude Opus 4.1 bersandar ke penaakulan yang mendalam dan pelbagai langkah, ketekalan yang luar biasa merentas jujukan yang panjang, dan prestasi yang diperhalusi pada penanda aras pengekodan. Penambahbaikannya dalam rantaian pemikiran dan perkakas menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk transformasi pangkalan kod yang kompleks dan aliran kerja pembangun agenik.

Laluan terbaik anda mungkin menggabungkan kedua-duanya: gunakan GPT-5 untuk tugasan multimodal yang kaya dan interaktif dan prototaip pantas, dan bergantung pada Claude Opus 4.1 untuk penaakulan berstruktur mendalam, pemfaktor semula berbilang fail dan operasi kod kesetiaan tinggi.