GPT-5 firmy OpenAI kontra Claude Opus 4.1: Porównanie kodowania

Linia Claude Opus firmy Anthropic (Opus 4 / Claude Opus 4.1) i GPT-5 firmy OpenAI prezentują najnowocześniejszą wydajność w nowoczesnych testach kodowania, ale mają inne mocne strony: Opus kładzie nacisk na wieloetapowe, oparte na agentach przepływy pracy o długim kontekście, podczas gdy GPT-5 koncentruje się na dopracowaniu front-endu, ergonomii dla programistów i szerokiej integracji produktów. Najlepszy wybór zależy od zadań, które chcesz zautomatyzować (generowanie pojedynczego pliku czy refaktoryzacja wielu plików), ograniczeń kosztowych/przepustowości oraz sposobu pomiaru „sukcesu” (zaliczenie testów jednostkowych, poprawność wykonania czy narzut na weryfikację przez człowieka).

Dlaczego to pytanie jest teraz ważne

Obaj dostawcy wydali główne wersje na początku sierpnia 2025 r.: Anthropic ogłosił Claude Opus 4.1 (5 sierpnia 2025 r.) jako iteracyjne ulepszenie skoncentrowane na zadaniach agentowych i „kodowaniu w świecie rzeczywistym”, a OpenAI opublikował GPT-5 (karta systemowa i materiały dla deweloperów wydane w tym samym oknie czasowym na początku sierpnia), wyraźnie deklarując, że jest to ich „najsilniejszy jak dotąd model kodowania”. Te niemal jednoczesne premiery oznaczają, że deweloperzy i zespoły platform aktywnie porównują wydajność, koszty i ścieżki integracji — więc nie jest to kwestia akademicka: zespoły wybierają, do którego modelu kierować sugestie w stylu Copilot, który model wdrożyć za pomocą wewnętrznych agentów kodu i któremu zaufać w zakresie automatyzacji wrażliwej na bezpieczeństwo.

Czym jest Claude Opus 4.1?

Firma Anthropic pozycjonowała Opus 4.1 jako ukierunkowaną aktualizację Opus 4, kładąc nacisk na lepszą wydajność w zadaniach związanych z kodowaniem agentowym i rzeczywistym. Opus 4.1 jest dostępny dla płatnych użytkowników Claude oraz w Claude Code, a także został wdrożony na platformach partnerskich (API, Bedrock, Vertex). Komunikacja Anthropic kładzie nacisk na niezawodność wieloetapowej logiki, precyzję wyników kodu i bezpieczniejsze zachowanie agentów.

Claude Opus 4.1 – Architektura i funkcje kodowania

1. Rozszerzony kontekst i rozumowanie długoterminowe: Wyposażony w ok. 200 tys. tokenów okno kontekstowe, co znacznie zwiększa jego zdolność do zachowania spójności w przypadku długotrwałych przepływów pracy i wieloplikowych baz kodu.
2. Wyższa wydajność zweryfikowana w testach SWE:Osiągnięto 74.5% dokładność w teście SWE-bench Verified (wzrost z 72.5% w Opus 4), a także zauważalna poprawa zadań agentowych (z 39.2% do 43.3%) i rozumowania (z 79.6% do 80.9%).
3. Udoskonalenie poprzez łańcuch myśli i RLHF:Zachowuje architektoniczny szkielet Opus 4, jednocześnie ulepszając rozumowanie oparte na łańcuchu myślowym, spójność wieloetapową i dbałość o szczegóły poprzez dostrajanie oparte na RLHF i danych.
4. Integracja przepływu pracy agenta:Zaprojektowany do koordynowania wieloetapowych przepływów pracy, obejmujących złożoną refaktoryzację kodu i wykorzystanie narzędzi agentowych, przy jednoczesnym zachowaniu stanu wewnętrznego podczas dłuższych sesji.
5. Ulepszone narzędzia i kontrola kreatywna: Oferuje „podsumowania myślowe”, które kondensują wewnętrzne rozumowanie modelu, zwiększając przejrzystość. Opus 4.1 lepiej integruje się również z narzędziami programistycznymi za pośrednictwem Claude Code, łańcuchowania API i możliwości dostępu do plików.

Co to jest GPT-5?

Publiczne materiały OpenAI opisują GPT-5 jako najsilniejszy model kodowania, jaki stworzyli, a wyniki testów porównawczych (SWE-bench Verified i inne) pokazują znaczną poprawę w porównaniu z poprzednimi modelami. Komunikaty OpenAI podkreślają zdolność GPT-5 do obsługi złożonego generowania front-endu, debugowania większych repozytoriów i poprawy efektywności korzystania z narzędzi. Dołączona karta systemowa przedstawia skład modelu (model szybki + model głębszego wnioskowania).

GPT-5 – architektura i funkcje kodowania

1. Dynamiczny router i podwójne tryby przetwarzania:Zbudowany jako zunifikowany system łączący ścieżki szybkiej reakcji i głębokiego rozumowania. Router dynamicznie kieruje zapytania do trybu szybkiego generowania lub rozszerzonego „myślenia”, zwiększając wydajność zarówno w przypadku prostych, jak i złożonych zadań.
2. Ogromne okno kontekstowe: Obsługuje do 256 XNUMX tokenów kontekstu, co pozwala mu obsługiwać rozległe dane wejściowe, takie jak duże bazy kodów, długie dokumenty i projekty wielosesyjne, bez utraty spójności.
3. Rozumienie multimodalne i pamięć: Natywnie przetwarza tekst, obrazy, dźwięk i wideo w ramach jednej sesji. Zawiera funkcje pamięci trwałej i personalizacji, które zwiększają ciągłość w długoterminowych interakcjach.
4. Zwiększone bezpieczeństwo i uczciwe rozumowanie:Wprowadza „bezpieczne uzupełnienia”, które równoważą przydatność z jasnym uznaniem ograniczeń. W trybie rozumowania GPT-5 radykalnie redukuje halucynacje i oszustwa – obniżając wskaźnik wyników oszustwa z ~86% do ~9% w niektórych testach.
5. Kontrola rozumowania i szczegółowości:Deweloperzy mogą dostosować reasoning_effort (minimalny/niski/wysoki) i verbosity (niski/średni/wysoki), kontrolując głębokość i szczegółowość wyników. Obsługuje również strukturalne formatowanie wyników za pomocą wyrażeń regularnych lub ograniczeń gramatycznych.

Co mówią konkretne liczby — wyniki testów porównawczych, okna kontekstowe i ceny tokenów?

Punkty odniesienia i procenty

• SWE-bench (zweryfikowany):Raporty antropiczne Claude Opus 4.1: 74.5% na SWE-bench Verified. Raporty OpenAI GPT-5: 74.9% W tym samym teście (i 88% w niektórych testach poliglotów). Te liczby plasują oba modele w wąskim przedziale w realistycznych zestawach zadań programistycznych. Testy wykazują parytet w górnym zakresie, z niewielkimi różnicami liczbowymi, które rzadko kiedy dokładnie odzwierciedlają rzeczywistą produktywność.

Okna kontekstowe (dlaczego to ważne)

Oficjalny maksymalny łączony kontekst (wejście + wyjście) GPT-5 wynosi 400,000 XNUMX tokenów, z API pozwalającym na do ~272,000 XNUMX tokenów wejściowych i do 128,000 XNUMX tokenów wyjściowych (Te dwa razem dają łącznie 400 tys. tokenów). W ChatGPT darmowa wersja zapewnia dostęp do głównego modelu GPT-5, a także GPT-5 Thinking, ale z najmniejszym oknem kontekstowym i węższymi limitami użytkowania. Subskrybenci otrzymują te same modele, ale z rozszerzonym zakresem i większym oknem kontekstowym o pojemności 32 tys. tokenów. Wersja Pro to punkt wyjścia. Otrzymujesz GPT-5, GPT-5 Thinking i GPT-5 Pro – ta druga to zaawansowana wersja zaprojektowana z myślą o maksymalnej głębi i dokładności rozumowania. Okno kontekstowe rozszerza się do 128 tys. tokenów. Użytkownicy Enterprise również otrzymują okno kontekstowe o pojemności 128 tys. tokenów, podczas gdy w Teams limit wynosi 32 tys.

Claude Opus 4.1 (okno kontekstowe). Claude Opus 4.1 firmy Anthropic jest dostarczany jako hybrydowy model rozumowania z ~200,000 XNUMX tokenów Okno kontekstowe w dokumentacji produktu jest wyraźnie zoptymalizowane pod kątem wnioskowania długoterminowego, wieloetapowego i przepływów pracy kodowania agentowego. To okno o rozmiarze 200 KB umożliwia Opus 4.1 przechowywanie dużej części repozytorium, testów i notatek projektowych w jednym kontekście – co jest przydatne w przypadku refaktoryzacji wielu plików, zadań migracyjnych i interakcji z narzędziami łańcuchowymi, gdzie zachowanie stanu wewnętrznego i ciągłości myśli w wielu krokach jest ważniejsze niż jak najniższe opóźnienie.

Cennik (przykłady kosztów wejściowych/wyjściowych)

• OpenAI (GPT-5) opublikowane przykładowe linie cenowe, takie jak Wejście 1.25 USD / 1 mln tokenów, Wyjście 10 USD / 1 mln tokenów dla standardowych wariantów GPT-5 i niższych poziomów (mini/nano) przy niższym koszcie jednostkowym. Liczby te są przydatne do szacowania dużych przepływów pracy w ramach CI.
• Antropiczny (Opus 4.1) Na niektórych opublikowanych stronach pojawiają się wyższe koszty jednostkowe (na przykład: 15 USD / 1 mln tokenów wejściowych i 75 USD / 1 mln tokenów wyjściowych na cytowanej stronie — ale Anthropic reklamuje również szybkie buforowanie, przetwarzanie wsadowe i inne mechanizmy obniżania kosztów). Zawsze sprawdzaj strony z cenami dostawców, aby dowiedzieć się, z którego planu będziesz korzystać.

Implikacja: W dużej skali, cena tokena + szczegółowość danych wyjściowych (ile tokenów emituje model) mają ogromne znaczenie. Model, który generuje więcej tokenów lub wymaga więcej iteracyjnych przebiegów, ostatecznie kosztuje więcej, nawet jeśli stawki za token są niższe.

W jaki sposób ich mocne strony przekładają się na rzeczywiste zadania programistyczne?

Generowanie pojedynczych plików, prototypowanie i kod interfejsu użytkownika

GPT-5 jest wielokrotnie wyróżniany za generowanie dopracowanego kodu UI/UX (HTML/CSS/JS) i szybkie, przejrzyste implementacje w jednym pliku. To dobrze oddaje specyfikę front-endu, prototypowania i przepływów pracy typu „generuj, a następnie dopracowuj”. Marketing GPT-5 i wczesne testy społecznościowe kładą nacisk na dobór projektów, odstępy między nimi oraz estetykę front-endu.

Refaktoryzacja wielu plików, długie rozumowanie i przepływy pracy agentowe

Anthropic przedstawia Claude'owi (Opus) rozwiązania do zrównoważonego, wieloetapowego wnioskowania i zadań agentowych — takie jak duże refaktoryzacje, migracje API obejmujące wiele plików oraz zautomatyzowana orkiestracja kodu, gdzie asystent musi wnioskować na podstawie wielu plików i zachować niezmienniki. Opus 4.1 wyraźnie deklaruje usprawnienia w zakresie wieloetapowych zadań kodowych i integracji agentowych. Te zalety przekładają się na mniejszą liczbę katastrofalnych strat kontekstu podczas wnioskowania na podstawie dziesiątek tysięcy tokenów.

W jaki sposób wybory dotyczące kodowania wpływają na dokładność, halucynacje i debugowanie?

Kompromisy między wiernością a halucynacją: Firma Anthropic publicznie określiła modele Claude'a jako konserwatywne i zgodne z instrukcjami (redukując pewne klasy halucynacji), co częściowo wyjaśnia, dlaczego Opus 4.1 kładzie nacisk na „śledzenie szczegółów” i przestrzeganie reguł. GPT-5 firmy OpenAI ma być zarówno szybki, jak i bardziej niezawodny w szerokim zakresie zadań, opierając się na routingu na poziomie systemu oraz dedykowanych zabezpieczeniach/łagodzeniu ryzyka opisanych w karcie systemowej. Obaj dostawcy nadal przyznają, że istnieje szczątkowe ryzyko halucynacji i zapewniają wskazówki dotyczące jego łagodzenia.

Debugowanie i naprawa iteracyjna: Zakodowanie większej liczby wyników repozytorium i testów w jednym wierszu poleceń zmniejsza konieczność przełączania kontekstu i pozwala modelowi proponować poprawki uwzględniające szerszy stan projektu. Opus 4.1 promuje zalety w zakresie przestrzegania wieloetapowych instrukcji debugowania; GPT-5 promuje szybkie, uwzględniające projekt generowanie front-endu oraz bogatszą integrację z narzędziami. Oba usprawniają iteracyjne debugowanie, ale żaden z nich nie eliminuje potrzeby weryfikacji testów i przeglądu kodu przez człowieka.

Tabela porównawcza funkcji

Jak zmierzyć, co jest lepsze dla Twój baza kodu — praktyczny plan ewaluacji (z kodem)

Poniżej znajduje się praktyczny, powtarzalny schemat, który możesz uruchomić, aby porównać Claude Opus 4.1 i GPT-5 w swoim repozytorium. Schemat automatyzuje: (1) monituje modele o zaimplementowanie lub naprawienie funkcji, (2) wstawia dane wyjściowe do pliku w trybie sandbox, (3) uruchamia testy jednostkowe oraz (4) rejestruje zaliczenia/niezaliczenia, użycie tokenów i liczbę iteracji.

Ostrzeżenie: wykonywanie wygenerowanego kodu jest wymagające, ale ryzykowne — zawsze uruchamiaj kontenery w trybie piaskownicy, stosuj limity zasobów/czasu i nigdy nie pozwalaj wygenerowanemu kodowi na dostęp do poufnych danych lub sieci, chyba że celowo na to zezwolisz i zostanie to skontrolowane.

1) Jakie wymiary ma uprząż

• Wskaźnik zdawalności testów jednostkowych (podstawowy).
• Liczba cykli edycji (ile razy trzeba było prosić o poprawki).
• Zużyte tokeny (wejście + wyjście).
• Opóźnienie zegara ściennego.

2) Przykład uprzęży Pythona (szkielet)

Możesz używać CometAPI do testowania. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI znacznie upraszcza integrację możliwości sztucznej inteligencji z Twoimi aplikacjami.

Interfejs API Comet oferuje dostęp do „jednego API” do ponad 500 modeli i dokumentuje interfejs zgodny z OpenAI, który można wywołać za pomocą klucza API CometAPI i nadpisania adresu URL bazowego; dzięki temu przełączanie się z bezpośredniego klienta OpenAI jest łatwe. Zamiast integrować Anthropic i przełączać się między openAI. Claude Opus 4.1CometAPI udostępnia określone identyfikatory modeli (na przykład claude-opus-4-1-20250805 i wariantu myślącego) oraz dedykowanego punktu końcowego dokończenia czatu. GPT-5CometAPI udostępnia konkretny model gpt-5”/ „gpt-5-2025-08-07”/„gpt-5-chat-latestNa początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API dla szczegółowych instrukcji.

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)

Aby symulować refaktoryzacje wieloplikowe, uwzględnij zadania, w których monit zawiera wiele plików (lub przekaż fragmenty repozytorium poprzez pobieranie). W przypadku długich kontekstów zmierz, czy model wymaga pobierania, czy kontekstu w monicie.

Jakie wskaźniki należy raportować i dlaczego?

• Wskaźnik zdawalności testów jednostkowych (binarnie na zadanie) — podstawowe, obiektywne.
• Czas korekty ludzkiej — jak długo programista musi edytować pliki, zanim testy zostaną zaliczone.
• Iteracje do przekazania — ile rund konsultacji/informacji zwrotnych było koniecznych.
• Zużyte żetony — koszt zastępczy (wejście + wyjście).
• Opóźnienie zegara ściennego — ma znaczenie dla interaktywnego użytku.
• Wzory niewłaściwego użycia zabezpieczeń i interfejsu API — np. czy wygenerowany kod używa niebezpiecznych wywołań eval/network.

Zbierz je dla każdego zadania i zsumuj (średni wskaźnik zdawalności, medianę tokenów, opóźnienie P95). To da praktyczny obraz stosunku kosztów do wartości.

Uwagi końcowe

• GPT-5 wyróżnia się swoim elastyczność multimodalna, obszerne przetwarzanie kontekstu, adaptacyjna dynamika wnioskowania, szczegółowa kontrola dla programistów i zwiększone bezpieczeństwo. Idealnie nadaje się do kontekstów obejmujących zróżnicowane typy danych, ciągłość długiego projektu, szybkie prototypowanie i interaktywne zadania agentowe.
• Claude Opus 4.1 pochyla się do głębokie, wieloetapowe rozumowanie, niezwykłą spójność w długich sekwencjach i udoskonaloną wydajność w testach porównawczych kodowania. Udoskonalenia w zakresie łańcucha myślowego i narzędzi sprawiają, że jest to doskonały wybór do złożonych transformacji bazy kodu i agentowych przepływów pracy programistów.

Najlepszym rozwiązaniem może być połączenie obu rozwiązań: użyj GPT-5 do rozbudowanych, interaktywnych zadań multimodalnych i szybkiego prototypowania, polegaj na Claude Opus 4.1 w zakresie głęboko ustrukturyzowanego rozumowania, refaktoryzacji wielu plików i operacji kodu o wysokiej wierności.