Er Claude bedre enn ChatGPT for koding i 2025?

Den raske utviklingen av AI-språkmodeller har forvandlet koding fra en manuell, tidskrevende prosess til et samarbeid med intelligente assistenter. Per 14. august 2025 dominerer to frontløpere samtalen: Anthropics Claude-serie og OpenAIs ChatGPT drevet av GPT-modeller. Utviklere, forskere og hobbybrukere spør: Er Claude virkelig bedre enn ChatGPT for kodeoppgaver? Denne artikkelen fordyper seg i de siste nyhetene, referansetester, brukeropplevelser og funksjoner for å gi en omfattende analyse. Ved å undersøke applikasjoner fra den virkelige verden og ekspertvurderinger, vil vi avdekke hvilken modell som passer best til dine programmeringsbehov.

Hva er de viktigste modellene som driver AI-koding i 2025?

AI-landskapet i 2025 inneholder avanserte modeller optimalisert for resonnering, multimodalitet og spesialiserte oppgaver som koding. Både Anthropic og OpenAI har gitt ut iterative oppdateringer, med fokus på effektivitet, sikkerhet og ytelse. Disse modellene bygger på forgjengere, men introduserer forbedringer skreddersydd for utviklernes arbeidsflyter.

Hvilke oppdateringer har Anthropic gjort for Claude for koding?

Anthropics Claude 4.1-serie, utgitt i august 2025, representerer en hybrid resonneringsoppgradering av Claude 4-fundamentet. Flaggskipet Claude Opus 4.1 utmerker seg i utvidede tenkemoduser, slik at den kan håndtere komplekse kodeproblemer i flere trinn med strukturert resonnering. Viktige forbedringer inkluderer et kontekstvindu med 200,000 XNUMX tokens – ideelt for å analysere store kodebaser – og forbedret verktøyintegrasjon for parallelle kall, for eksempel nettsurfing eller kodekjøring i økter.

Claude Code, introdusert i februar 2025 og oppdatert med ekstern MCP-støtte i juni, har blitt en favoritt blant utviklere. Dette terminalbaserte verktøyet integreres med lokale miljøer for Git-operasjoner, feilsøking og testing. Brukere rapporterer at det håndterer «vibe-koding» – generering av funksjonell kode fra naturlige språkforespørsler – med bemerkelsesverdig nøyaktighet, og ofte gir det nesten feilfrie resultater på første forsøk. Parallelle verktøykall tillater samtidig nettsurfing og kodekjøring, noe som øker effektiviteten i agentiske arbeidsflyter. I juli 2025 la Anthropic til ekstern MCP-støtte, noe som ytterligere økte programmeringseffektiviteten.

Hvordan har OpenAI Advanced ChatGPT brukt programmering?

OpenAIs GPT-5, merket som ChatGPT-5, samlet GPT-4-serien til ett enkelt system med en dynamisk ruter for å bytte mellom resonneringsmoduser. Systemet ble utgitt i august 2025 og har et kontekstvindu med 400,000 3 tokens og multimodal støtte for tekst og bilder. oXNUMX-modellen, tilgjengelig i Pro-abonnementer, vektlegger logisk presisjon og verktøybruk. Nylige oppdateringer fokuserer på utviklerverktøy, inkludert Canvas for samarbeidende koderedigering og integrasjoner med IDE-er som VS Code.

ChatGPT-5 hevder å være overlegen innen frontend-koding, og genererer interaktive webapper på sekunder. Det er en resonering om kodingsspesifikke forbedringer i 2025. Modellen reduserer hallusinasjoner med 45 % sammenlignet med GPT-4o, noe som bidrar til pålitelig kodeutdata. Selv om den ikke er like kodingsfokusert som Claudes oppdateringer, vektlegger OpenAI bredere allsidighet, med forbedret verktøybruk og en HumanEval+-poengsum på 96 % i moduser med høy beregningsevne.

Hvordan er Claude og ChatGPT sammenlignet i kodebenchmarks?

Benchmarks gir objektiv innsikt i kodeferdigheter. I 2025 ledet Claude 4.1 Opus på SWE-bench Verified (72.5 %), og overgikk GPT-5 (74.9 % på en variant, men lavere totalt sett). På HumanEval+ scorer Claude 92 %, mens GPT-5 når 96 % i moduser med høy beregning. Terminal-bench viser Claude på 43.2 %, og overgår GPT-5s 33.1 %.

ChatGPT-5 skinner innen matematikktung koding (MATH 2025: 56.1 %), men Claude dominerer strukturert resonnering. Evalueringer fra den virkelige verden gjenspeiler dette: Claude fikser feil med «kirurgisk presisjon», mens GPT-5 er raskere for prototyper.

Hva avslører benchmarks om feilsøking og optimalisering?

Claudes utvidede tenkemodus (opptil 64 83.3 tokens) utmerker seg i feilsøking av store kodebaser, og scorer høyere på GPQA Diamond (5 %) enn GPT-85.7 (65 %). Brukere bemerker at Claude unngår «feilaktige snarveier» 5 % mer enn forgjengerne. GPT-70 optimaliserer frontend-kode og vinner XNUMX % av interne tester.

Hva sier brukere og eksperter om Claude vs. ChatGPT for koding?

Brukeroppfatningen av X favoriserer overveldende Claude for koding. Utviklere roser den lave hallusinasjonsraten og kontekstretensjonen: «Claude er bedre enn ChatGPT i koding ... Færre hallusinasjoner, bedre kontekst.» Eksperter som Steve Yegge kaller Claude Code «hensynsløs» for eldre feil, og overgår Cursor og Copilot.

Kritikere bemerker ChatGPTs ordrike karakter og krasj: «ChatGPT har ødelagt koden min så mange ganger.» Nybegynnere foretrekker imidlertid ChatGPT for enkle oppgaver: «ChatGPT er bedre for nybegynnere.» En meningsmåling på X viste at 60 % favoriserte Claude for koding.

Hva med kodingsytelse i den virkelige verden?

Utover referanseverdier avslører praktisk testing nyanser. I vibekodingsscenarier – ved å bruke naturlig språk – genererer Claude «nesten feilfri kode på første forsøk» i 85 % av tilfellene, ifølge utviklerrapporter. GPT-5, selv om den er raskere, trenger forbedringer i 40 % av tilfellene på grunn av ordrikhet eller mindre hallusinasjoner.

For storskalaprosjekter viser Claudes kontekstbevaring seg å være uvurderlig. En casestudie involverte refaktorering av en Node.js-app med 50,000 2 linjer: Claude identifiserte tre kritiske feil på 5 timer, mot GPT-8s 5 timer med flere falske positiver. GPT-88 dominerer imidlertid innen multimodal koding, som å generere brukergrensesnitt fra bilder, med en score på XNUMX % på Aider Polyglot-benchmarks.

Feilsøking viser lignende mønstre: Claudes utvidede tenkemodus (opptil 64 83.3 tokens) håndterer intrikate problemer bedre, med 5 % GPQA-suksess. GPT-85.7s fordel på XNUMX % kommer fra raskere iterasjoner.

Hvilke funksjoner gjør Claude eller ChatGPT bedre for koding?

Claude Code integreres med terminaler for Git, testing og feilsøking uten redigeringsprogrammer. Artefakter tillater dynamiske forhåndsvisninger. ChatGPTs Canvas muliggjør samarbeidende redigering og multimodale verktøy som DALL·E. Begge støtter plugins, men Claudes parallelle verktøy skinner i agentiske arbeidsflyter.

Hvordan påvirker sikkerhet og tilpasning koding?

Claudes ASL-3-sikkerhet reduserer risikable kodeforslag med 80 % med opt-in-trening. GPT-5s 45 % reduksjon i hallusinasjoner forbedrer påliteligheten, men Claude ligger foran etisk samkjøring for sikre systemer.

Hvilke brukstilfeller favoriserer Claude, og hvilke favoriserer ChatGPT?

Når Claude ofte vinner

• Flertrinns resonneringsoppgaver (komplekse refaktorer, algoritmiske korrekthetskontroller).
• Konservative kodeforslag der færre risikable hallusinasjoner er viktige (sikkerhetssensitive domener).
• Arbeidsflyter som prioriterer forklaringsevne og iterativ spørsmålsstilling fremfor rå gjennomstrømning.

Når ChatGPT/OpenAI ofte vinner

• Rask stillasbygging, prototyping og multimodale oppgaver (kode + bilder + filer), spesielt når du ønsker tett integrasjon med bredere verktøy (IDE-plugins, GitHub-arbeidsflyter).
• Situasjoner der gjennomstrømning, hastighet og kostnad per inferens er avgjørende (automatisering av store mengder, kodegenerering i stor skala).

Hvilke praktiske forskjeller er viktige for utviklere?

Hvilken modell skriver færre ødelagte implementeringer?

To ting er viktige: (1) korrekthetsraten for råkoden, og (2) hvor raskt modellen gjenoppretter seg fra feil. Claudes arkitektur og justering for trinnvis resonnering har en tendens til å redusere subtile logiske feil på oppgaver med flere filer; OpenAIs modeller (o3/GPT-5-avstamning) har også fokusert sterkt på å redusere hallusinasjoner og øke deterministisk atferd. I praksis rapporterer team at Claude kan være å foretrekke for komplekse refaktorer eller resonneringstunge endringer, mens ChatGPT ofte vinner for rask stillasering og malgenerering.

Feilsøking, tester og «forklarbare» forslag

Gode kodeassistenter gjør mer enn å bare skrive ut kode – de rettferdiggjør den, produserer tester og peker på kanttilfeller. Nylige Claude-oppdateringer fremhever forbedret forklaringskvalitet og bedre håndtering av oppfølgingsspørsmål. OpenAIs forbedringer inkluderer forbedret resonnementsutdata og rikere verktøystøtte (som kan automatisere testing eller kjøre lintere i en integrert setting). Hvis arbeidsflyten din trenger eksplisitt testgenerering og trinnvise feilsøkingsnarrativer, bør du vurdere hvilken modell som gir klarere, reviderbare begrunnelser i forsøkene dine.

Hvordan evaluere begge modellene din team – en kort sjekkliste

Kjør realistiske A/B-eksperimenter

Velg tre representative tickets fra backloggen din (én bugfix, én refactoring, én ny funksjon). Spør begge modellene om den samme prompten, integrer resultatene i et scratch-repo, kjør tester og registrer:

• Tid for PR-arbeid
• Antall nødvendige menneskelige korrigeringer
• Bestått testrate på første forsøk
• Kvaliteten på forklaringene (for revisjoner)

Mål integrasjonsfriksjon

Test hver modell gjennom den spesifikke IDE/plugin/CI-banen du skal bruke. Latens, tokengrenser, autentiseringsmønstre og feilhåndtering er viktige i produksjon.

Valider sikkerhets- og IP-kontroller

Kjør en sjekkliste for juridiske forhold/informasjonssikkerhetsspørsmål: dataoppbevaring, eksportkontroller, kontraktsmessige forpliktelser til IP og tjenestenivåavtaler for bedriftsstøtte.

Budsjett for menneskelig kontakt

Ingen modeller er perfekte. Spor kontrollørens tid og sett terskler der menneskelig godkjenning er nødvendig (f.eks. produksjonskode som berører betalingsflyter).

Endelig dom: er Claude bedre enn ChatGPT for koding?

Det finnes ingen universell «bedre». Nylige oppdateringer fra både Anthropic og OpenAI har forbedret kodefunksjonene vesentlig på tvers av linja – Anthropics Opus-serie viser målbare gevinster på tekniske benchmarks og trinnvis resonnering, og OpenAIs o-family / GPT-5-utrulling vektlegger resonnering, verktøy og skalering; begge er troverdige valg for produksjonsbruk. Kort sagt:

Hvis prioriteringene dine er gjennomstrømning, bred verktøyintegrasjon, multimodale inndata eller kostnad/forsinkelse for generering av store volumer, er de nyeste OpenAI-modellene (o3/GPT-5-familien) svært konkurransedyktige og kan være å foretrekke.

Hvis prioriteten din er konservativ, forklaringsrik flertrinnsresonnement, og du verdsetter en utviklingsflyt som er innstilt på nøye kodeanalyse, er Claude ofte det tryggere og mer analytiske valget i dag.

Komme i gang

CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i ett enkelt, utviklervennlig grensesnitt. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI dramatisk integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine. Enten du bygger chatboter, bildegeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipeliner, lar CometAPI deg iterere raskere, kontrollere kostnader og forbli leverandøruavhengig – alt samtidig som du utnytter de nyeste gjennombruddene på tvers av AI-økosystemet.

Utviklere har tilgang  GPT-5(gpt-5; gpt-5-mini; gpt-5-nano) og Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805; claude-opus-4-1-20250805-thinking) through CometAPI, de nyeste modellversjonene som er oppført er fra Claude og OpenAI fra artikkelens publiseringsdato. For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.