OpenAIs GPT-5 vs. Claude Opus 4.1: En kodingssammenligning

Anthropics Claude Opus-linje (Opus 4 / Claude Opus 4.1) og OpenAIs GPT-5 viser toppmoderne ytelse på moderne kodebenchmarks, men de utveksler styrker: Opus vektlegger langkontekstuelle, flertrinns agentiske arbeidsflyter, mens GPT-5 fokuserer på frontend-polering, utviklerergonomi og brede produktintegrasjoner. Det beste valget avhenger av oppgavene du trenger automatisert (generering av én fil vs. refaktorering av flere filer), kostnads-/gjennomstrømningsbegrensningene dine og hvordan du vil måle "suksess" (beståtte enhetstester, kjøretidskorrekthet eller menneskelig gjennomgangsoverhead).

Hvorfor dette spørsmålet er viktig nå

Begge leverandørene sendte ut større utgivelser tidlig i august 2025: Anthropic annonserte Claude Opus 4.1 (5. august 2025) som en iterativ forbedring fokusert på agentoppgaver og «ekte koding», og OpenAI publiserte GPT-5 (systemkort og utviklermateriell utgitt i samme vindu tidlig i august) med eksplisitte påstander om å være deres «sterkeste kodemodell hittil». Disse nesten samtidige lanseringene betyr at utviklere og plattformteam aktivt sammenligner ytelse, kostnader og integrasjonsveier – så dette er ikke akademisk: team velger hvilken modell de skal rute Copilot-lignende forslag til, hvilken modell de skal distribuere bak interne kodeagenter, og hvilken de skal stole på for sikkerhetssensitiv automatisering.

Hva er Claude Opus 4.1?

Anthropic posisjonerte Opus 4.1 som en målrettet oppgradering til Opus 4, med vekt på bedre ytelse på agentiske og virkelige kodeoppgaver. De sa at Opus 4.1 er tilgjengelig for betalende Claude-brukere og i Claude Code, og at den har blitt rullet inn i partnerplattformer (API, Bedrock, Vertex). Anthropics budskap vektlegger pålitelighet på flertrinnslogikk, presisjon i kodeutdata og tryggere agentoppførsel.

Claude Opus 4.1 – Arkitektur og kodingsfunksjoner

1. Utvidet kontekst og langsiktig resonnement: Utstyrt med en ca. 200 XNUMX token kontekstvindu, noe som forbedrer evnen til å opprettholde sammenheng på tvers av lange arbeidsflyter og kodebaser med flere filer betydelig.
2. Høyere SWE-benk verifisert ytelse: Oppnådd 74.5% nøyaktighet på SWE-bench Verified (opp fra 72.5 % i Opus 4), sammen med merkbare forbedringer i agentoppgaver (39.2 % til 43.3 %) og resonnering (79.6 % til 80.9 %).
3. Foredling via tankekjede og RLHFBeholder Opus 4s arkitektoniske ryggrad samtidig som den forbedrer tankekjeden, flertrinnskoherens og oppmerksomhet på detaljer gjennom RLHF og datadrevet tuning.
4. Integrering av agentarbeidsflytUtviklet for å orkestrere flertrinns arbeidsflyter, inkludert kompleks kodeomstrukturering og bruk av agentverktøy, samtidig som den interne tilstanden bevares over lengre økter.
5. Forbedret verktøy og kreativ kontrollTilbyr «tenkeoppsummeringer» som kondenserer modellens interne resonnement, noe som forbedrer gjennomsiktigheten. Opus 4.1 integreres også bedre med utviklerverktøy via Claude Code, API-kjedekobling og filtilgangsmuligheter.

Hva er GPT-5?

OpenAIs offentlige materialer beskriver GPT-5 som den sterkeste kodemodellen de har produsert, og de publiserte benchmark-resultater (SWE-bench Verified og andre) som viser vesentlige forbedringer i forhold til tidligere modeller. OpenAIs budskap fremhever GPT-5s evne til å håndtere kompleks frontend-generering, feilsøking av større repositorier og forbedret effektivitet i verktøybruk. Det medfølgende systemkortet skisserer modellsammensetningen (rask modell + dypere resonneringsmodell).

GPT-5 – Arkitektur og kodingsfunksjoner

1. Dynamisk ruter og doble prosesseringsmoduserBygget som et enhetlig system som kombinerer raske respons- og dyp resonneringsveier. En ruter ruter dynamisk spørringer til enten rask generering eller utvidet «tenkemodus», noe som forbedrer effektiviteten for både enkle og komplekse oppgaver.
2. Massivt kontekstvindu: Støtter opptil 256 XNUMX tokens av kontekst, slik at den kan håndtere omfattende inndata som store kodebaser, dokumenter i lang form og prosjekter med flere økter uten å miste sammenheng.
3. Multimodal forståelse og hukommelseBehandler tekst, bilder, lyd og video naturlig i én økt. Inkluderer permanent minne og personaliseringsfunksjoner som forbedrer kontinuiteten på tvers av langsiktige interaksjoner.
4. Forbedret sikkerhet og ærlig resonnementIntroduserer «sikre fullføringer» som balanserer hjelpsomhet med tydelig erkjennelse av begrensninger. I resonneringsmodus reduserer GPT-5 hallusinasjoner og bedrag dramatisk – og reduserer villedende output fra ~86 % til ~9 % i visse tester.
5. Resonnement og ordrikhetskontrollerUtviklere kan justere reasoning_effort (minimal/lav/høy) og verbosity (lav/middels/høy), og kontrollerer dybde og detaljer i utdataene. Støtter også strukturert formatering av utdata via regex eller grammatikkbegrensninger.

Hva sier de harde tallene – referansepoengsummer, kontekstvinduer og tokenpriser?

Referanseverdier og prosenter

• **SWE-benk (verifisert)**Antropiske rapporter Claude Opus 4.1: 74.5 % på SWE-bench Verifisert. OpenAI rapporterer GPT-5: 74.9 % på samme referansepunkt (og 88 % på noen flerspråklige referansepunkter). Disse tallene plasserer begge modellene innenfor et tett bånd for realistiske kodeoppgaver. Referansepunkter viser paritet i toppen, med små numeriske forskjeller som sjelden samsvarer tydelig med produktiviteten i den virkelige verden.

Kontekstvinduer (hvorfor det er viktig)

GPT-5s offisielle maksimale kombinerte kontekst (input + output) er 400,000 XNUMX tokens, med API-et som tillater opptil ~272,000 XNUMX inndatatokener og opptil 128,000 XNUMX utdatatokener (disse to til sammen utgjør 400 5 totalt). I ChatGPT gir gratisversjonen deg tilgang til hovedmodellen GPT-5 samt GPT-32 Thinking, men med det minste kontekstvinduet og strengere bruksgrenser. Abonnenter får de samme modellene, men med utvidet omfang og et større kontekstvindu på 5 5 tokens. Pro-versjonen er der det hele starter. Du får GPT-5, GPT-128 Thinking og GPT-128 Pro – sistnevnte en avansert versjon designet for maksimal resonneringsdybde og nøyaktighet. Kontekstvinduet hopper til 32 XNUMX tokens. Enterprise-brukere får også et kontekstvindu på XNUMX XNUMX, mens Teams er begrenset til XNUMX XNUMX.

Claude Opus 4.1 (kontekstvindu). Anthropics Claude Opus 4.1 leveres som en hybrid resonneringsmodell med en ~200,000 XNUMX-token kontekstvinduet i produktdokumentasjonen, og det er eksplisitt optimalisert for langsiktige arbeidsflyter, flertrinnsresonnement og agentisk koding. Dette vinduet på 200 4.1 dollar gjør det mulig for Opus XNUMX å holde en stor del av et repositorium, tester og designnotater i én kontekst – nyttig for refaktorering av flere filer, migreringsoppgaver og kjedede verktøyinteraksjoner der det å opprettholde intern tilstand og tankekjede på tvers av mange trinn er viktigere enn lavest mulig latens.

Prissetting (eksempler på input-/output-kostnader)

• Åpen kunstig intelligens (GPT-5) publiserte eksempler på prislinjer som Inndata 1.25 USD / 1 mill. tokener, utdata 10 USD / 1 mill. tokener for standard GPT-5-varianter og lavere nivåer (mini/nano) til lavere enhetskostnad. Disse tallene er nyttige for å estimere store CI-arbeidsflyter.
• Antropisk (Opus 4.1) viser høyere enhetskostnader på noen publiserte sider (eksempel: $15 / 1M input-tokens og $75 / 1M output-tokens på en sitert side – men Anthropic annonserer også rask mellomlagring, batching og andre kostnadsbesparende tiltak). Sjekk alltid leverandørenes prissider for planen du skal bruke.

implikasjon: I stor skala spiller tokenprising + utdata-nivå (hvor mange tokens modellen sender ut) stor rolle. En modell som skriver flere tokens eller trenger flere iterative passeringer ender opp med å koste mer selv om prisene per token er lavere.

Hvordan samsvarer styrkene deres med virkelige utvikleroppgaver?

Generering av enkeltfiler, prototyping og brukergrensesnittkode

GPT-5 blir gjentatte ganger fremhevet for å produsere polert UI/UX-kode (HTML/CSS/JS) og rene enkeltfilsimplementeringer raskt. Dette passer godt til front-end-stillas, prototyping og «generering og deretter menneskelig polering» av arbeidsflyter. GPT-5-markedsføring og tidlige fellesskapstester vektlegger designvalg, avstand og estetisk kvalitet på front-end.

Refaktorering av flere filer, lang resonnering og agentiske arbeidsflyter

Anthropic foreslår Claude (Opus) for vedvarende flertrinns resonnement og agentiske oppgaver – ting som store refaktoreringer, API-migreringer med flere filer og automatisert kodeorkestrering der assistenten må resonnere på tvers av mange filer og bevare invarianter. Opus 4.1 hevder eksplisitt forbedringer for flertrinns kodeoppgaver og agentiske integrasjoner. Disse styrkene oversettes til færre katastrofale konteksttap når man resonnerer over titusenvis av tokens.

Hvordan påvirker kodingsvalgene deres nøyaktighet, hallusinasjoner og feilsøking?

Avveininger mellom troskap og hallusinasjon: Anthropic har offentlig posisjonert Claude-modeller som konservative og instruksjonsjusterte (reduserer visse klasser av hallusinasjoner), noe som er en del av grunnen til at Opus 4.1 vektlegger "detaljsporing" og regeloverholdelse. OpenAIs GPT-5 har som mål å være både rask og mer pålitelig på tvers av et bredt spekter av oppgaver, avhengig av ruting på systemnivå og dedikert sikkerhet/avbøtende tiltak beskrevet i systemkortet. Begge leverandørene erkjenner fortsatt gjenværende hallusinasjonsrisiko og gir veiledning om avbøtende tiltak.

Feilsøking og iterativ reparasjon: Å kode flere av repo- + testutgangene i én prompt reduserer kontekstbytte og lar modellen foreslå rettelser som tar hensyn til en bredere prosjekttilstand. Opus 4.1 annonserer en styrke i å følge flertrinns feilsøkingsinstruksjoner; GPT-5 annonserer rask, designbevisst frontend-generering og rikere verktøyintegrasjoner. Begge forbedrer iterativ feilsøking, men ingen av dem fjerner behovet for menneskelig testverifisering og kodegjennomgang.

Funksjonssammenligningstabell

Hvordan måle hva som er bedre for din kodebase — praktisk evalueringsplan (med kode)

Nedenfor finner du en praktisk, reproduserbar harness du kan kjøre for å sammenligne Claude Opus 4.1 og GPT-5 på depotet ditt. Harnessen automatiserer: (1) ber modellene om å implementere eller fikse en funksjon, (2) setter inn utdataene i en sandkassefil, (3) kjører enhetstester, og (4) registrerer bestått/ikke bestått, tokenbruk og iterasjonstall.

Advarsel: å kjøre generert kode er kraftig, men risikabelt – kjør alltid sandkassede containere, bruk ressurs-/tidsbegrensninger, og la aldri generert kode få tilgang til sensitive hemmeligheter eller nettverk med mindre det er bevisst tillatt og revidert.

1) Hva selen måler

• Beståtthetsrate for enhetstest (primær).
• Antall redigeringssykluser (hvor mange ganger du måtte be om rettelser).
• Tokener forbrukt (input + output).
• Veggklokkeforsinkelse.

2) Eksempel på Python-sele (skjelett)

Du kan bruke CometAPI til testing. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine dramatisk.

CometAPI tilbyr «én API»-tilgang til over 500 modeller og dokumenterer et OpenAI-kompatibelt grensesnitt som du kan kalle med en CometAPI API-nøkkel og en basis-URL-overstyring; dette gjør det enkelt å bytte fra en direkte OpenAI-klient i stedet for å integrere Anthropic og bytte mellom openAI. For Claude Opus 4.1, CometAPI eksponerer spesifikke modellidentifikatorer (for eksempel claude-opus-4-1-20250805 og en tenkende variant) og et dedikert endepunkt for chatfullføringer. For GPT-5, CometAPI eksponerer spesifikk modell gpt-5"/ "gpt-5-2025-08-07”/“gpt-5-chat-latestFor å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner.

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)

For å simulere refaktorering av flere filer, inkluder oppgaver der ledeteksten inneholder flere filer (eller mat depotseksjoner via henting). For lange kontekster, mål om modellen trenger henting kontra kontekst i ledeteksten.

Hvilke målinger bør du rapportere, og hvorfor?

• Beståtthetsrate for enhetstester (binær per oppgave) — primær, objektiv.
• Menneskelig korreksjonstid – hvor lenge en utvikler må redigere før testene består.
• Iterasjoner som skal bestås — hvor mange spørsmåls-/tilbakemeldingsrunder som var nødvendige.
• Tokener forbrukt — kostnadspraksis (input + output).
• Ventetid på veggklokke — saker for interaktiv bruk.
• Sikkerhets- og API-misbruksmønstre — f.eks. om generert kode bruker usikre evaluerings-/nettverkskall.

Samle disse per oppgave og aggreger (gjennomsnittlig beståttprosent, median tokens, P95-forsinkelse). Det vil gi et praktisk bilde av kostnad kontra verdi.

Final Thoughts

• GPT-5 skiller seg ut med sin multimodal fleksibilitet, massiv konteksthåndtering, adaptiv resonneringsdynamikk, detaljerte utviklerkontroller og forbedret sikkerhet. Den er ideell for kontekster som involverer varierte datatyper, lang prosjektkontinuitet, rask prototyping og interaktive agentoppgaver.
• Claude Opus 4.1 lener seg inn i dyp, flertrinns resonnement, bemerkelsesverdig konsistens på tvers av lange sekvenser og raffinert ytelse på kodebenchmarks. Forbedringene i tankekjede og verktøy gjør den til et utmerket valg for komplekse kodebasetransformasjoner og agentiske utviklerarbeidsflyter.

Din beste løsning kan være å kombinere begge deler: bruk GPT-5 for omfattende, interaktive multimodale oppgaver og rask prototypingog Stol på Claude Opus 4.1 for dypt strukturert resonnement, refaktorering av flere filer og kodeoperasjoner med høy kvalitet.