OpenAI's GPT-5 versus Claude Opus 4.1: een codeervergelijking

De Claude Opus-lijn van Anthropic (Opus 4 / Claude Opus 4.1) en GPT-5 van OpenAI laten state-of-the-art prestaties zien in moderne codeerbenchmarks, maar ze delen sterke punten: Opus legt de nadruk op lange-context, meerstaps agentische workflows, terwijl GPT-5 zich richt op front-end verfijning, ergonomie voor ontwikkelaars en brede productintegraties. De beste keuze hangt af van de taken die u wilt automatiseren (generatie van één bestand versus refactoring van meerdere bestanden), uw kosten-/doorvoerbeperkingen en hoe u "succes" meet (het slagen voor unit tests, runtime-correctheid of overhead van menselijke review).

Waarom deze vraag nu van belang is

Beide leveranciers brachten begin augustus 2025 belangrijke releases uit: Anthropic kondigde Claude Opus 4.1 aan (5 augustus 2025) als een iteratieve verbetering gericht op agenttaken en "real-world coding", en OpenAI publiceerde GPT-5 (systeemkaart en ontwikkelaarsmateriaal dat in dezelfde periode begin augustus werd uitgebracht) met expliciete claims dat dit hun "sterkste coderingsmodel tot nu toe" was. Deze vrijwel gelijktijdige lanceringen betekenen dat ontwikkelaars en platformteams actief prestaties, kosten en integratiepaden vergelijken. Dit is dus geen academische kwestie: teams kiezen naar welk model ze suggesties in Copilot-stijl doorsturen, welk model ze achter interne codeagents implementeren en welk model ze vertrouwen voor beveiligingsgevoelige automatisering.

Wat is Claude Opus 4.1?

Anthropic positioneerde Opus 4.1 als een gerichte upgrade van Opus 4, met de nadruk op betere prestaties bij agentische en real-world coding-taken. Ze meldden dat Opus 4.1 beschikbaar is voor betalende Claude-gebruikers en in Claude Code, en dat het is uitgerold naar partnerplatforms (API, Bedrock, Vertex). De boodschap van Anthropic benadrukt betrouwbaarheid van meerstapslogica, precisie in code-uitvoer en veiliger agentgedrag.

Claude Opus 4.1 – Architectuur- en coderingsfuncties

1. Uitgebreide context en redeneren over de lange horizon: Uitgerust met een ca. 200K token contextvenster, waardoor de mogelijkheid om de samenhang te behouden in lange workflows en codebases met meerdere bestanden aanzienlijk wordt verbeterd.
2. Hogere SWE-bench geverifieerde prestaties: Bereikt 74.5% nauwkeurigheid op SWE-bench Verified (van 72.5% in Opus 4), samen met opmerkelijke verbeteringen in agenttaken (39.2% naar 43.3%) en redeneren (79.6% naar 80.9%).
3. Verfijning via Chain-of-Thought en RLHF: Behoudt de architecturale basis van Opus 4, maar verbetert tegelijkertijd de gedachteketen, de coherentie van meerdere stappen en de aandacht voor detail via RLHF en datagestuurde afstemming.
4. Agentic Workflow-integratie: Ontworpen om workflows met meerdere stappen te orkestreren, inclusief complexe code-refactoring en gebruik van agentische tools, terwijl de interne status behouden blijft tijdens langere sessies.
5. Verbeterde tooling en creatieve controle: Biedt "denksamenvattingen" die de interne redenering van het model condenseren en zo de transparantie verbeteren. Opus 4.1 integreert ook beter met ontwikkelaarstools via Claude Code, API-ketening en mogelijkheden voor bestandstoegang.

Wat is GPT-5?

OpenAI's openbare materialen beschrijven GPT-5 als het sterkste codeermodel dat ze ooit hebben ontwikkeld, en ze publiceerden benchmarkresultaten (SWE-bench Verified en andere) die aanzienlijke verbeteringen ten opzichte van eerdere modellen lieten zien. OpenAI's berichtgeving benadrukt de mogelijkheid van GPT-5 om complexe frontend-generatie, debuggen van grotere repositories en verbeterde efficiëntie in toolgebruik aan te kunnen. De bijbehorende systeemkaart beschrijft de modelcompositie (snel model + model voor dieper redeneren).

GPT-5 – Architectuur- en coderingsfuncties

1. Dynamische router en dubbele verwerkingsmodi: Gebouwd als een uniform systeem dat snelle respons en diepgaande redeneerpaden combineert. Een router routeert dynamisch query's naar de snelle generatie- of uitgebreide "denk"-modus, wat de efficiëntie verbetert voor zowel eenvoudige als complexe taken.
2. Enorm contextvenster: Ondersteunt tot 256 penningen van context, waardoor het uitgebreide invoer zoals grote codebases, lange documenten en projecten met meerdere sessies kan verwerken zonder dat de samenhang verloren gaat.
3. Multimodaal begrip en geheugen: Verwerkt tekst, afbeeldingen, audio en video op natuurlijke wijze binnen één sessie. Inclusief functies voor persistent geheugen en personalisatie die de continuïteit bij langdurige interacties verbeteren.
4. Verbeterde veiligheid en eerlijke redenering: Introduceert "veilige aanvullingen" die behulpzaamheid in evenwicht brengen met duidelijke erkenning van beperkingen. In de redeneermodus vermindert GPT-5 hallucinaties en misleiding aanzienlijk, waardoor de misleidende output daalt van ~86% naar ~9% in bepaalde tests.
5. Redenering en breedsprakigheidscontroles:Ontwikkelaars kunnen aanpassen reasoning_effort (minimaal/laag/hoog) en verbosity (laag/gemiddeld/hoog), waarmee de diepte en details van de uitvoer worden geregeld. Ondersteunt ook gestructureerde uitvoeropmaak via regex- of grammaticabeperkingen.

Wat zeggen de harde cijfers – benchmarkscores, contextvensters en tokenprijzen?

Benchmarks en percentages

• SWE-bench (geverifieerd): Antropische rapporten Claude Opus 4.1: 74.5% op SWE-bench Verified. OpenAI-rapporten GPT-5: 74.9% op dezelfde benchmark (en 88% op sommige meertalige benchmarks). Deze cijfers plaatsen beide modellen binnen een strakke bandbreedte voor realistische coderingstaakpakketten. Benchmarks laten aan de bovenkant pariteit zien, met kleine numerieke verschillen die zelden eenduidig overeenkomen met productiviteit in de praktijk.

Contextvensters (waarom het belangrijk is)

De officiële maximale gecombineerde context (invoer + uitvoer) van GPT-5 bedraagt 400,000 tokens, waarbij de API maximaal ~272,000 invoertokens en tot 128,000 output-tokens (die twee samen vormen het totaal van 400k). In ChatGPT geeft de gratis versie je toegang tot het hoofdmodel GPT-5 en GPT-5 Thinking, maar met het kleinste contextvenster en strengere gebruikslimieten. Abonnees krijgen dezelfde modellen, maar met een uitgebreidere scope en een groter contextvenster van 32k tokens. De Pro-versie is waar het allemaal begint. Je krijgt GPT-5, GPT-5 Thinking en GPT-5 Pro – de laatste is een high-end versie die is ontworpen voor maximale redeneerdiepte en nauwkeurigheid. Het contextvenster springt naar 128k tokens. Enterprise-gebruikers krijgen ook een contextvenster van 128k, terwijl Teams beperkt zijn tot 32k.

Claude Opus 4.1 (contextvenster). Claude Opus 4.1 van Anthropic wordt geleverd als een hybride redeneermodel met een ~200,000 tokens Contextvenster in de productdocumentatie en is expliciet geoptimaliseerd voor workflows met lange horizon, redeneren in meerdere stappen en agentische codering. Dankzij dit venster van 200K kan Opus 4.1 een groot deel van een repository, tests en ontwerpnotities in één context bewaren – handig voor refactoring van meerdere bestanden, migratietaken en interacties tussen gekoppelde tools waarbij het behouden van de interne status en gedachteketen over meerdere stappen belangrijker is dan de laagst mogelijke latentie.

Prijzen (voorbeelden van input-/outputkosten)

• OpenAI (GPT-5) gepubliceerde voorbeeldprijslijnen zoals Input $1.25 / 1M tokens, Output $10 / 1M tokens voor standaard GPT-5-varianten en lagere niveaus (mini/nano) tegen lagere kosten per eenheid. Deze getallen zijn nuttig voor het schatten van grote CI-workflows.
• Antropisch (Opus 4.1) toont hogere eenheidskosten op sommige gepubliceerde pagina's (bijvoorbeeld: $15 / 1M inputtokens en $75 / 1M outputtokens op een geciteerde pagina — maar Anthropic adverteert ook met prompt caching, batching en andere kostenbesparende maatregelen). Controleer altijd de prijspagina's van leveranciers voor het abonnement dat u gaat gebruiken.

Implicatie: Op schaal zijn de tokenprijzen + de output-verbosity (hoeveel tokens het model uitgeeft) van groot belang. Een model dat meer tokens schrijft of meer iteratieve passes nodig heeft, kost uiteindelijk meer, zelfs als de tarieven per token lager zijn.

Hoe verhouden hun sterke punten zich tot de echte taken van ontwikkelaars?

Generatie van één bestand, prototyping en UI-code

GPT-5 wordt herhaaldelijk benadrukt vanwege de snelle productie van gepolijste UI/UX-code (HTML/CSS/JS) en overzichtelijke single-file-implementaties. Dit sluit goed aan bij front-end scaffolding, prototyping en workflows die eerst gegenereerd en dan door mensen gepolijst moeten worden. Marketing en vroege communitytests van GPT-5 benadrukken ontwerpkeuzes, spatiëring en esthetische kwaliteit van de front-end.

Multi-file refactoring, lange redeneringen en agentische workflows

Anthropic pitcht Claude (Opus) voor duurzame multi-step redenering en agentische taken – zaken als grote refactorings, API-migraties met meerdere bestanden en geautomatiseerde code-orkestratie waarbij de assistent over meerdere bestanden moet redeneren en invarianten moet behouden. Opus 4.1 claimt expliciet verbeteringen voor multi-step codetaken en agentische integraties. Deze sterke punten vertalen zich in minder catastrofale contextverliezen bij het redeneren over tienduizenden tokens.

Welke invloed hebben hun coderingskeuzes op de nauwkeurigheid, hallucinaties en foutopsporing?

Afwegingen tussen trouw en hallucinatie: Anthropic heeft Claude-modellen publiekelijk gepositioneerd als conservatief en instructiegericht (waardoor bepaalde soorten hallucinaties worden verminderd). Dit is mede de reden waarom Opus 4.1 de nadruk legt op "detail tracking" en naleving van regels. OpenAI's GPT-5 streeft ernaar om zowel snel als betrouwbaarder te zijn voor een breed scala aan taken, gebaseerd op routering op systeemniveau en specifieke veiligheid/mitigatie zoals beschreven in de systeemkaart. Beide leveranciers erkennen nog steeds het resterende risico op hallucinaties en bieden richtlijnen voor mitigatie.

Foutopsporing en iteratief herstel: Het coderen van meer repository- en testresultaten in één prompt vermindert contextwisselingen en stelt het model in staat oplossingen voor te stellen die rekening houden met de bredere projectstatus. Opus 4.1 promoot een sterke kant in het volgen van meerstaps debuginstructies; GPT-5 promoot snelle, ontwerpbewuste front-endgeneratie en rijkere toolintegraties. Beide verbeteren iteratief debuggen, maar geen van beide neemt de noodzaak weg van menselijke testverificatie en codereview.

Functievergelijkingstabel

Hoe meet je wat beter is voor jouw codebase — praktisch evaluatieplan (met code)

Hieronder vindt u een praktisch, reproduceerbaar harnas dat u kunt gebruiken om Claude Opus 4.1 en GPT-5 in uw repository te vergelijken. Het harnas automatiseert: (1) het aansturen van de modellen om een functie te implementeren of te repareren, (2) het invoegen van de uitvoer in een sandboxbestand, (3) het uitvoeren van unittests en (4) het registreren van geslaagd/gefaald, tokengebruik en iteratietelling.

Waarschuwing: het uitvoeren van gegenereerde code is krachtig maar riskant. Gebruik altijd sandboxcontainers, gebruik resource-/tijdslimieten en sta gegenereerde code nooit toe om toegang te krijgen tot gevoelige geheimen of het netwerk, tenzij dit opzettelijk is toegestaan en gecontroleerd.

1) Wat de afmetingen van het harnas zijn

• Slagingspercentage voor de unitaire toets (primair).
• Aantal bewerkingscycli (hoe vaak u om oplossingen moest vragen).
• Verbruikte tokens (input + output).
• Latentie van de wandklok.

2) Voorbeeld Python-harnas (skelet)

U kunt CometAPI gebruiken voor testen. Door consistente authenticatie, aanvraagopmaak en responsverwerking te bieden, vereenvoudigt CometAPI de integratie van AI-mogelijkheden in uw applicaties aanzienlijk.

KomeetAPI biedt "één API"-toegang tot meer dan 500 modellen en documenteert een OpenAI-compatibele interface die u kunt aanroepen met een CometAPI API-sleutel en een basis-URL-override; dit maakt het eenvoudig om te schakelen van een directe OpenAI-client in plaats van Anthropic te integreren en te schakelen tussen openAI. Voor Claude Opus 4.1CometAPI stelt specifieke model-identificatiegegevens beschikbaar (bijvoorbeeld claude-opus-4-1-20250805 en een denkvariant) en een speciaal eindpunt voor chatvoltooiingen.Voor GPT-5CometAPI stelt een specifiek model bloot gpt-5”/ “gpt-5-2025-08-07"/"gpt-5-chat-latestOm te beginnen, verken de mogelijkheden van het model in de Speeltuin en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies.

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)

Om multi-file refactoring te simuleren, kunt u taken opnemen waarbij de prompt meerdere bestanden bevat (of repository slices voeden via retrieval). Meet bij lange contexten of het model retrieval nodig heeft versus in-prompt context.

Welke statistieken moet u rapporteren en waarom?

• Slagingspercentage voor de unit-test (binair per taak) — primair, objectief.
• Menselijke correctietijd — hoe lang een ontwikkelaar moet bewerken voordat de tests slagen.
• Te passeren iteraties — hoeveel prompt-/feedbackrondes er nodig waren.
• Verbruikte tokens — kostenproxy (input + output).
• Latentie van de wandklok — zaken voor interactief gebruik.
• Beveiligings- en API-misbruikpatronen — bijvoorbeeld of gegenereerde code onveilige eval-/netwerkaanroepen gebruikt.

Verzamel deze per taak en aggregeer ze (gemiddeld slagingspercentage, mediaantokens, P95-latentie). Dit geeft een praktisch beeld van kosten versus waarde.

Conclusie

• GPT-5 valt op door zijn multimodale flexibiliteit, uitgebreide contextverwerking, adaptieve redeneringsdynamiek, gedetailleerde ontwikkelaarscontroles en verbeterde veiligheid. Het is ideaal voor contexten met verschillende gegevenstypen, lange projectcontinuïteit, snelle prototyping en interactieve agenttaken.
• Claude Opus 4.1 leunt naar binnen diepgaand, meerstaps redeneren, opmerkelijke consistentie over lange reeksen en verfijnde prestaties bij coderingsbenchmarks. De verbeteringen in de gedachteketen en tooling maken het een uitstekende keuze voor complexe codebasetransformaties en agentische ontwikkelworkflows.

De beste manier voor u is wellicht om beide te combineren: Gebruik GPT-5 voor rijke, interactieve multimodale taken en snelle prototypingen Vertrouw op Claude Opus 4.1 voor diepgaand gestructureerd redeneren, multi-file refactoring en zeer betrouwbare codebewerkingen.