GPT-5 от OpenAI против Claude Opus 4.1: сравнение кодирования

Линейка Claude Opus от Anthropic (Opus 4 / Claude Opus 4.1) и GPT-5 от OpenAI демонстрируют высочайшую производительность в современных тестах программирования, но при этом у них есть свои преимущества: Opus делает акцент на многоэтапных агентских рабочих процессах с длинным контекстом, в то время как GPT-5 фокусируется на отладке front-end, эргономике разработки и широкой интеграции продуктов. Оптимальный выбор зависит от задач, которые необходимо автоматизировать (генерация одного файла или рефакторинг нескольких файлов), ограничений по стоимости/производительности и способа оценки «успеха» (прохождение модульных тестов, корректность выполнения или затраты на проверку человеком).

Почему этот вопрос важен сейчас

Оба поставщика выпустили основные релизы в начале августа 2025 года: Anthropic анонсировала Claude Opus 4.1 (5 августа 2025 года) как итеративное улучшение, ориентированное на агентные задачи и «реальное кодирование», а OpenAI опубликовала GPT-5 (системную карту и материалы для разработчиков, выпущенные в том же окне в начале августа) с явными заявлениями о том, что это их «самая сильная модель кодирования на сегодняшний день». Эти почти одновременные запуски означают, что разработчики и команды платформ активно сравнивают производительность, затраты и пути интеграции — так что это не академический вопрос: команды выбирают, какой модели направлять предложения в стиле Copilot, какую модель разворачивать за внутренними агентами кода и какой доверять для автоматизации, чувствительной к безопасности.

Что такое Клод Опус 4.1?

Anthropic позиционировала Opus 4.1 как целевое обновление Opus 4, подчеркивая повышение производительности при выполнении агентных и реальных задач программирования. Компания сообщила, что Opus 4.1 доступен платным пользователям Claude и в Claude Code, а также внедрен на партнерские платформы (API, Bedrock, Vertex). В своих заявлениях Anthropic подчеркивает надежность многошаговой логики, точность вывода кода и более безопасное поведение агентов.

Клод Опус 4.1 – Архитектура и особенности кодирования

1. Расширенный контекст и долгосрочное рассуждение: Оснащен c. токен 200К контекстное окно, что значительно повышает его способность поддерживать согласованность в длительных рабочих процессах и многофайловых кодовых базах.
2. Более высокая производительность, подтвержденная SWE-bench: Достигнуто 74.5%. Точность на SWE-bench Verified (по сравнению с 72.5% в Opus 4), а также заметные улучшения в агентных задачах (с 39.2% до 43.3%) и рассуждениях (с 79.6% до 80.9%).
3. Уточнение с помощью цепочки мыслей и RLHF: сохраняет архитектурную основу Opus 4, одновременно улучшая цепочку рассуждений, многоэтапную согласованность и внимание к деталям с помощью RLHF и настройки на основе данных.
4. Интеграция агентских рабочих процессов: Разработан для организации многоэтапных рабочих процессов, включая сложный рефакторинг кода и использование агентных инструментов, сохраняя при этом внутреннее состояние в течение продолжительных сеансов.
5. Расширенные инструменты и творческий контроль: предлагает «краткие изложения мыслей», которые сжимают внутреннюю аргументацию модели, повышая прозрачность. Opus 4.1 также лучше интегрируется с инструментами разработчика благодаря Claude Code, цепочке API и возможностям доступа к файлам.

Что такое ГПТ-5?

В публичных материалах OpenAI GPT-5 описывается как самая мощная из созданных ими моделей программирования, а также опубликованы результаты бенчмарков (SWE-bench Verified и другие), демонстрирующие существенные улучшения по сравнению с предыдущими моделями. В заявлении OpenAI подчёркивается способность GPT-5 справляться с генерацией сложного фронтенда, отладкой крупных репозиториев и повышением эффективности использования инструментов. В прилагаемой системной карточке описана структура модели (быстрая модель + модель более глубокого анализа).

GPT-5 – Архитектура и особенности кодирования

1. Динамический маршрутизатор и режимы двойной обработки: Создана как единая система, сочетающая в себе методы быстрого реагирования и глубокого анализа. Маршрутизатор динамически направляет запросы либо в режим быстрой генерации, либо в режим расширенного анализа, повышая эффективность как простых, так и сложных задач.
2. Массивное контекстное окно: Поддерживает до 256 тысяч токенов контекста, что позволяет обрабатывать обширные входные данные, такие как большие кодовые базы, длинные документы и многосессионные проекты, не теряя при этом согласованности.
3. Мультимодальное понимание и память: Обрабатывает текст, изображения, аудио и видео в рамках одного сеанса. Включает функции постоянной памяти и персонализации, которые обеспечивают непрерывность долгосрочного взаимодействия.
4. Повышенная безопасность и честное мышление: Вводит «безопасные завершения», которые сочетают в себе полезность и чёткое признание ограничений. В режиме рассуждения GPT-5 значительно снижает галлюцинации и обман, снижая процент обманных ответов с ~86% до ~9% в некоторых тестах.
5. Управление рассуждениями и многословием: Разработчики могут настроить reasoning_effort (минимальный/низкий/высокий) и verbosity (низкий/средний/высокий), контролируя глубину и детализацию вывода. Также поддерживается структурированное форматирование вывода с помощью регулярных выражений или грамматических ограничений.

О чем говорят точные цифры — результаты тестов, контекстные окна и цены на токены?

Контрольные показатели и проценты

• SWE-bench (проверено): Антропные отчеты Клод Опус 4.1: 74.5% Проверено на SWE-bench. Отчёты OpenAI ГПТ-5: 74.9% на том же бенчмарке (и 88% на некоторых полиглотных бенчмарках). Эти показатели помещают обе модели в узкий диапазон для реалистичных наборов задач программирования. Бенчмарки показывают паритет в верхней части диапазона, с небольшими числовыми различиями, которые редко точно соответствуют реальной производительности.

Контекстные окна (почему это важно)

Официально максимальный комбинированный контекст GPT-5 (вход + выход) составляет 400,000 XNUMX токенов., с API, позволяющим до ~272,000 XNUMX входных токенов и до 128,000 XNUMX выходных токенов (вместе эти два варианта составляют 400 5 токенов). В ChatGPT бесплатная версия предоставляет доступ к основной модели GPT-5, а также к GPT-32 Thinking, но с меньшим контекстным окном и более строгими ограничениями на использование. Подписчики получают те же модели, но с расширенной областью применения и большим контекстным окном в 5 5 токенов. Всё начинается с версии Pro. Вы получаете GPT-5, GPT-128 Thinking и GPT-128 Pro — последняя версия является высокопроизводительной и разработана для максимальной глубины и точности рассуждений. Контекстное окно увеличивается до 32 XNUMX токенов. Пользователи Enterprise также получают контекстное окно в XNUMX XNUMX токенов, в то время как Teams ограничены XNUMX XNUMX токенов.

Клод Опус 4.1 (контекстное окно). Claude Opus 4.1 от Anthropic поставляется как гибридная модель рассуждения с ~200,000 XNUMX токенов Контекстное окно в документации к продукту специально оптимизировано для долгосрочных многошаговых рассуждений и рабочих процессов агентного кодирования. Это окно размером 200 КБ позволяет Opus 4.1 хранить значительную часть репозитория, тестов и проектных заметок в едином контексте, что полезно для многофайлового рефакторинга, задач миграции и цепочек взаимодействий инструментов, где сохранение внутреннего состояния и цепочки рассуждений на протяжении многих шагов важнее минимально возможной задержки.

Ценообразование (примеры затрат на входе и выходе)

• OpenAI (GPT-5) опубликованные примеры ценовых линий, такие как Ввод $1.25 / 1 млн токенов, вывод $10 / 1 млн токенов для стандартных вариантов GPT-5 и более низких уровней (мини/нано) с более низкой стоимостью за единицу. Эти цифры полезны для оценки крупных рабочих процессов непрерывной интеграции.
• Антропный (Opus 4.1) На некоторых опубликованных страницах указаны более высокие удельные затраты (например: входные токены $15/1 млн и выходные токены $75/1 млн на цитируемой странице, но Anthropic также рекламирует оперативное кэширование, пакетную обработку и другие способы экономии). Всегда проверяйте цены поставщиков, чтобы узнать о выбранном вами плане.

Последствия: При масштабировании цена токенов и многословность выходных данных (количество токенов, которые выпускает модель) играют важную роль. Модель, которая записывает больше токенов или требует больше итеративных проходов, в конечном итоге обходится дороже, даже если ставки за токен ниже.

Как их сильные стороны соотносятся с реальными задачами разработчика?

Генерация одного файла, прототипирование и код пользовательского интерфейса

GPT-5 неоднократно отмечался как инструмент для быстрого создания безупречного UI/UX-кода (HTML/CSS/JS) и чистых реализаций в одном файле. Это хорошо сочетается с разработкой шаблонов для фронтенда, прототипированием и рабочими процессами «генерация-и-полировка» для человека. Маркетинговые и предварительные тесты GPT-5 в сообществе делают акцент на выборе дизайна, отступах и эстетическом качестве фронтенда.

Многофайловые рефакторинги, длинные рассуждения и агентные рабочие процессы

Anthropic предлагает Клоду (Opus) поддержку для решения устойчивых многошаговых рассуждений и агентных задач, таких как масштабные рефакторинги, многофайловые миграции API и автоматизированная оркестровка кода, где помощнику необходимо выполнять рассуждения по множеству файлов и сохранять инварианты. В Opus 4.1 явно заявлены улучшения для многошаговых задач кода и агентной интеграции. Эти преимущества приводят к уменьшению катастрофических потерь контекста при рассуждениях на десятках тысяч токенов.

Как выбор кодировки влияет на точность, галлюцинации и отладку?

Компромисс между точностью и галлюцинациями: Компания Anthropic публично позиционирует модели Claude как консервативные и согласованные с инструкциями (уменьшая определённые виды галлюцинаций), поэтому в Opus 4.1 особое внимание уделяется «отслеживанию деталей» и соблюдению правил. GPT-5 от OpenAI стремится быть одновременно быстрым и надёжным инструментом для широкого спектра задач, опираясь на системную маршрутизацию и специальные меры безопасности/смягчения, описанные в системной карте. Оба поставщика по-прежнему признают остаточный риск галлюцинаций и предоставляют рекомендации по его снижению.

Отладка и итеративный ремонт: Кодирование большего количества выходных данных репозитория и тестов в одном запросе сокращает количество переключений контекста и позволяет модели предлагать исправления, учитывающие более широкое состояние проекта. Opus 4.1 демонстрирует преимущество в следовании многошаговым инструкциям отладки; GPT-5 предлагает быструю генерацию front-end с учётом особенностей проекта и расширенную интеграцию инструментов. Оба варианта улучшают итеративную отладку, но ни один из них не устраняет необходимость в проверке тестов человеком и проверке кода.

Таблица сравнения функций

Как измерить, что лучше для кодовая база — план практической оценки (с кодом)

Ниже представлен практичный и воспроизводимый инструментарий, который вы можете использовать для сравнения Claude Opus 4.1 и GPT-5 в своём репозитории. Инструментарий автоматизирует: (1) предлагает моделям реализовать или исправить функцию, (2) вставляет выходные данные в файл, находящийся в изолированной среде, (3) запускает модульные тесты и (4) фиксирует результаты, использованные токены и количество итераций.

Предупреждение: выполнение сгенерированного кода — мощный, но рискованный метод. Всегда запускайте изолированные контейнеры, используйте ограничения по ресурсам/времени и никогда не позволяйте сгенерированному коду получать доступ к конфиденциальным секретам или сети, если это намеренно не разрешено и не проверено.

1) Что измеряет упряжь

• Процент успешной сдачи модульного теста (первичный).
• Количество циклов редактирования (сколько раз вам приходилось запрашивать исправления).
• Потреблено токенов (вход + выход).
• Задержка, сравнимая с задержкой настенных часов.

2) Пример упряжи Python (скелет)

Вы можете использовать CometAPI для тестирования. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения.

CometAPI Предлагает доступ через «один API» к более чем 500 моделям и документирует совместимый с OpenAI интерфейс, который можно вызвать с помощью API-ключа CometAPI и переопределения базового URL-адреса. Это упрощает переключение с прямого клиента OpenAI вместо интеграции с Anthropic и переключения между OpenAI. Клод Опус 4.1CometAPI предоставляет конкретные идентификаторы моделей (например, claude-opus-4-1-20250805 и вариант мышления) и специальная конечная точка завершения чата. Для GPT-5, CometAPI предоставляет конкретную модель gpt-5"/"gpt-5-2025-08-07»/«gpt-5-chat-latestДля начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций.

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)

Для имитации многофайловых рефакторингов включите задачи, где запрос содержит несколько файлов (или передавайте фрагменты репозитория через извлечение). Для длинных контекстов определите, требуется ли модели извлечение или контекст в запросе.

Какие показатели следует сообщать и почему?

• Процент успешной сдачи модульного теста (бинарный на задачу) — первичный, объективный.
• Время коррекции человека — как долго разработчик должен редактировать, прежде чем тесты пройдут успешно.
• Итерации для прохождения — сколько раундов подсказок/обратной связи потребовалось.
• Потреблено токенов — прокси-стоимость (вход + выход).
• Задержка настенных часов — вопросы для интерактивного использования.
• Модели неправильного использования безопасности и API — например, использует ли сгенерированный код небезопасные вызовы eval/network.

Собирайте эти данные по каждому заданию и суммируйте (средний процент сдачи, медианное количество токенов, задержка P95). Это даст практическую картину соотношения стоимости и ценности.

Заключение

• GPT-5 выделяется своим мультимодальная гибкость, массовая обработка контекста, адаптивная динамика рассуждений, детальный контроль со стороны разработчика и повышенная безопасность. Идеально подходит для контекстов, включающих разнообразные типы данных, длительную непрерывность проектов, быстрое прототипирование и интерактивные агентские задачи.
• Клод Опус 4.1 наклоняется в глубокое, многошаговое рассуждение, исключительная согласованность в длинных последовательностях и улучшенная производительность в тестах кодирования. Улучшения в цепочке мыслей и инструментарии делают его отличным выбором для сложных преобразований кодовой базы и рабочих процессов агентной разработки.

Лучшим вариантом для вас может стать сочетание обоих вариантов: используйте GPT-5 для сложных интерактивных мультимодальных задач и быстрого прототипирования и Используйте Claude Opus 4.1 для глубоко структурированного анализа, многофайловой рефакторизации и высокоточных операций с кодом..