Claude ดีกว่า ChatGPT สำหรับการเขียนโค้ดในปี 2025 หรือไม่?

วิวัฒนาการอย่างรวดเร็วของโมเดลภาษา AI ได้เปลี่ยนโฉมการเขียนโค้ดจากกระบวนการที่ต้องใช้เวลาและทำด้วยมือ ไปสู่การทำงานแบบร่วมมือกันกับผู้ช่วยอัจฉริยะ ณ วันที่ 14 สิงหาคม 2025 มีโมเดลเด่นสองโมเดลที่ครองใจผู้คน ได้แก่ ซีรีส์ Claude ของ Anthropic และ ChatGPT ของ OpenAI ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดล GPT ทั้งนักพัฒนา นักวิจัย และมือสมัครเล่นต่างตั้งคำถามว่า Claude เหนือกว่า ChatGPT จริงหรือไม่ในการเขียนโค้ด บทความนี้จะเจาะลึกข่าวสารล่าสุด เกณฑ์มาตรฐาน ประสบการณ์ผู้ใช้ และฟีเจอร์ต่างๆ เพื่อการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม เราจะวิเคราะห์แอปพลิเคชันที่ใช้งานจริงและความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ เพื่อค้นหาโมเดลที่เหมาะสมที่สุดกับความต้องการด้านการเขียนโปรแกรมของคุณ

โมเดลหลักใดบ้างที่ขับเคลื่อนการเขียนโค้ด AI ในปี 2025?

ภูมิทัศน์ AI ในปี 2025 นำเสนอโมเดลขั้นสูงที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้เหตุผล การทำงานแบบหลายรูปแบบ และงานเฉพาะทาง เช่น การเขียนโค้ด ทั้ง Anthropic และ OpenAI ได้เปิดตัวการอัปเดตแบบวนซ้ำ โดยมุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และประสิทธิภาพการทำงาน โมเดลเหล่านี้พัฒนาต่อยอดจากรุ่นก่อนๆ แต่เพิ่มการปรับปรุงที่ปรับให้เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนา

Anthropic ได้ทำการอัปเดตอะไรให้กับ Claude สำหรับการเขียนโค้ดบ้าง?

ซีรีส์ Claude 4.1 ของ Anthropic ซึ่งเปิดตัวในเดือนสิงหาคม 2025 ถือเป็นการอัปเกรดการใช้เหตุผลแบบไฮบริดจากรากฐานของ Claude 4 Claude Opus 4.1 ซึ่งเป็นเวอร์ชันเรือธงนั้นโดดเด่นในโหมดการคิดแบบขยาย ช่วยให้สามารถจัดการกับปัญหาการเขียนโค้ดที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนด้วยการใช้เหตุผลแบบมีโครงสร้าง การปรับปรุงที่สำคัญประกอบด้วยหน้าต่างบริบทขนาด 200,000 โทเค็น ซึ่งเหมาะสำหรับการวิเคราะห์ฐานโค้ดขนาดใหญ่ และการผสานรวมเครื่องมือที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับการเรียกใช้แบบขนาน เช่น การท่องเว็บหรือการรันโค้ดภายในเซสชัน

Claude Code เปิดตัวในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 และได้รับการอัปเดตพร้อมการรองรับ MCP ระยะไกลในเดือนมิถุนายน กลายเป็นที่ชื่นชอบของนักพัฒนา เครื่องมือที่ใช้เทอร์มินัลนี้สามารถผสานรวมกับสภาพแวดล้อมภายในเครื่องสำหรับการดำเนินการ Git การดีบัก และการทดสอบ ผู้ใช้รายงานว่าสามารถจัดการ "vibe-coding" หรือการสร้างโค้ดฟังก์ชันจากคำสั่งภาษาธรรมชาติได้อย่างแม่นยำ ซึ่งมักจะให้ผลลัพธ์ที่แทบไม่มีข้อผิดพลาดในครั้งแรก การเรียกใช้เครื่องมือแบบขนานช่วยให้สามารถเรียกดูเว็บและรันโค้ดได้พร้อมกัน ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ ในเดือนกรกฎาคม 2025 Anthropic ได้เพิ่มการรองรับ MCP ระยะไกล ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเขียนโปรแกรมให้ดียิ่งขึ้น

OpenAI ช่วยพัฒนา ChatGPT ให้สามารถเขียนโปรแกรมได้อย่างไร?

GPT-5 ของ OpenAI หรือที่รู้จักกันในชื่อ ChatGPT-5 ได้รวมซีรีส์ GPT-4 เข้าเป็นระบบเดียว พร้อมเราเตอร์แบบไดนามิกสำหรับการสลับระหว่างโหมดการให้เหตุผล เปิดตัวในเดือนสิงหาคม 2025 มาพร้อมหน้าต่างบริบท 400,000 โทเค็น และรองรับหลายโหมดสำหรับข้อความและรูปภาพ โมเดล o3 ซึ่งมีให้บริการในแพ็กเกจ Pro เน้นความแม่นยำเชิงตรรกะและการใช้เครื่องมือ การอัปเดตล่าสุดมุ่งเน้นไปที่เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา รวมถึง Canvas สำหรับการแก้ไขโค้ดร่วมกัน และการผสานรวมกับ IDE เช่น VS Code

ChatGPT-5 อ้างความเหนือกว่าในการเขียนโค้ดส่วนหน้า โดยสร้างแอปเว็บแบบโต้ตอบได้ภายในไม่กี่วินาที เหตุผลในการปรับปรุงเฉพาะการเขียนโค้ดในปี 2025 โมเดลนี้ช่วยลดอาการประสาทหลอนได้ 45% เมื่อเทียบกับ GPT-4o ช่วยให้ผลลัพธ์โค้ดมีความน่าเชื่อถือ แม้จะไม่เน้นการเขียนโค้ดเท่ากับการอัปเดตของ Claude แต่ OpenAI เน้นที่ความหลากหลายที่กว้างขึ้น ด้วยการใช้เครื่องมือที่ได้รับการปรับปรุงและคะแนน HumanEval+ 96% ในโหมดการประมวลผลสูง

Claude และ ChatGPT เปรียบเทียบกันอย่างไรในเกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ด?

เกณฑ์มาตรฐานให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงลึกเกี่ยวกับความสามารถในการเขียนโค้ด ในปี 2025 Claude 4.1 Opus เป็นผู้นำในการทดสอบ SWE-bench Verified (72.5%) เหนือกว่า GPT-5 (74.9% ในตัวแปรหนึ่ง แต่โดยรวมต่ำกว่า) ใน HumanEval+ Claude ทำคะแนนได้ 92% ขณะที่ GPT-5 ทำได้ 96% ในโหมดการประมวลผลสูง ส่วนการทดสอบ Terminal-bench แสดงให้เห็นว่า Claude อยู่ที่ 43.2% เหนือกว่า GPT-5 ที่ 33.1%

ChatGPT-5 โดดเด่นในการเขียนโค้ดที่เน้นคณิตศาสตร์ (MATH 2025: 56.1%) แต่ Claude โดดเด่นกว่าในด้านการใช้เหตุผลเชิงโครงสร้าง การประเมินในโลกแห่งความเป็นจริงก็สะท้อนให้เห็นเช่นกัน: Claude แก้ไขข้อบกพร่องด้วย "ความแม่นยำระดับผ่าตัด" ขณะที่ GPT-5 เร็วกว่าสำหรับต้นแบบ

เกณฑ์มาตรฐานเผยให้เห็นอะไรเกี่ยวกับการดีบักและการเพิ่มประสิทธิภาพ?

โหมดการคิดแบบขยายของ Claude (สูงสุด 64 โทเค็น) โดดเด่นในการดีบักฐานโค้ดขนาดใหญ่ โดยทำคะแนนได้สูงกว่าใน GPQA Diamond (83.3%) เมื่อเทียบกับ GPT-5 (85.7%) ผู้ใช้ระบุว่า Claude หลีกเลี่ยง "ทางลัดที่มีข้อบกพร่อง" ได้มากกว่ารุ่นก่อนถึง 65% GPT-5 ปรับแต่งโค้ดส่วนหน้าให้เหมาะสมที่สุด ชนะการทดสอบภายในถึง 70%

ผู้ใช้และผู้เชี่ยวชาญพูดอย่างไรเกี่ยวกับ Claude เทียบกับ ChatGPT สำหรับการเขียนโค้ด?

ผู้ใช้ส่วนใหญ่ต่างเห็นชอบ Claude ในเรื่องการเขียนโค้ด นักพัฒนาต่างยกย่อง Claude Code ว่ามีอัตราการเกิดภาพหลอนต่ำและความจำบริบทต่ำ โดยกล่าวว่า “Claude เหนือกว่า ChatGPT ในด้านการเขียนโค้ด... ภาพหลอนน้อยลง บริบทดีขึ้น” ผู้เชี่ยวชาญอย่าง Steve Yegge เรียก Claude Code ว่า “ไร้ความปราณี” สำหรับบั๊กเก่าๆ โดยมีประสิทธิภาพเหนือกว่า Cursor และ Copilot

นักวิจารณ์สังเกตเห็นความเยิ่นเย้อและความผิดพลาดของ ChatGPT: "ChatGPT ทำให้โค้ดของฉันเสียหายมาหลายครั้งแล้ว" อย่างไรก็ตาม ผู้เริ่มต้นชอบ ChatGPT สำหรับงานง่ายๆ: "ChatGPT ดีกว่าสำหรับผู้เริ่มต้น" ผลสำรวจเกี่ยวกับ X แสดงให้เห็นว่า 60% สนับสนุน Claude สำหรับการเขียนโค้ด

แล้วประสิทธิภาพการเขียนโค้ดในโลกแห่งความเป็นจริงล่ะ?

นอกเหนือจากเกณฑ์มาตรฐานแล้ว การทดสอบจริงยังเผยให้เห็นรายละเอียดปลีกย่อยต่างๆ อีกด้วย ในสถานการณ์การเขียนโค้ดแบบไวบ์ (vibe-coding) ซึ่งใช้ภาษาธรรมชาติเป็นตัวกระตุ้น คล็อดสามารถสร้างโค้ดที่ "แทบจะไม่มีบั๊กเลยในครั้งแรก" ได้ถึง 85% ตามรายงานของนักพัฒนา ถึงแม้ว่า GPT-5 จะเร็วกว่า แต่จำเป็นต้องปรับปรุงใน 40% ของกรณี เนื่องจากความเยิ่นเย้อหรืออาการประสาทหลอนเล็กน้อย

สำหรับโครงการขนาดใหญ่ ความสามารถในการรักษาบริบทของ Claude พิสูจน์ให้เห็นถึงคุณค่าอย่างยิ่ง กรณีศึกษาหนึ่งเกี่ยวข้องกับการรีแฟกเตอร์แอป Node.js ขนาด 50,000 บรรทัด: Claude ระบุบั๊กสำคัญสามจุดภายในเวลา 2 ชั่วโมง เทียบกับ GPT-5 ที่ใช้เวลา 8 ชั่วโมง ซึ่งพบข้อผิดพลาดมากกว่า อย่างไรก็ตาม GPT-5 โดดเด่นในการเขียนโค้ดแบบมัลติโมดัล เช่น การสร้าง UI จากรูปภาพ โดยทำคะแนนได้ 88% จากเกณฑ์มาตรฐานของ Aider Polyglot

การดีบักแสดงรูปแบบที่คล้ายกัน: โหมดการคิดแบบขยายของ Claude (สูงสุด 64 โทเค็น) จัดการปัญหาที่ซับซ้อนได้ดีกว่า โดยมีความสำเร็จของ GPQA อยู่ที่ 83.3% ส่วน GPT-5 มีข้อได้เปรียบ 85.7% จากการวนซ้ำที่เร็วขึ้น

คุณสมบัติใดที่ทำให้ Claude หรือ ChatGPT ดีกว่าสำหรับการเขียนโค้ด?

Claude Code ผสานรวมกับเทอร์มินัลสำหรับ Git การทดสอบ และการดีบักโดยไม่ต้องใช้โปรแกรมแก้ไข Artifacts ช่วยให้สามารถดูตัวอย่างแบบไดนามิกได้ Canvas ของ ChatGPT ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันในการแก้ไขและใช้เครื่องมือแบบมัลติโมดัล เช่น DALL·E ได้ ทั้งสองรองรับปลั๊กอิน แต่เครื่องมือคู่ขนานของ Claude โดดเด่นในเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์

ความปลอดภัยและการปรับแต่งส่งผลต่อการเขียนโค้ดอย่างไร

ความปลอดภัย ASL-3 ของคล็อดช่วยลดข้อเสนอแนะโค้ดที่มีความเสี่ยงลง 80% ด้วยการฝึกอบรมแบบเลือกเข้าร่วม การลดลงของอาการประสาทหลอน 5% ของ GPT-45 ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือ แต่คล็อดก็เหนือกว่าในด้านความสอดคล้องทางจริยธรรมสำหรับระบบที่ปลอดภัย

กรณีการใช้งานใดบ้างที่สนับสนุน Claude และกรณีใดบ้างที่สนับสนุน ChatGPT

เมื่อคล็อดมักจะชนะ

• งานการใช้เหตุผลหลายขั้นตอน (การรีแฟกเตอร์ที่ซับซ้อน การตรวจสอบความถูกต้องของอัลกอริทึม)
• ข้อเสนอแนะโค้ดอนุรักษ์นิยมที่ทำให้เกิดภาพหลอนเสี่ยงๆ น้อยลง (โดเมนที่คำนึงถึงความปลอดภัย)
• เวิร์กโฟลว์ที่ให้ความสำคัญกับการอธิบายและการซักถามแบบวนซ้ำมากกว่าผลลัพธ์ดิบ

เมื่อ ChatGPT/OpenAI มักจะชนะ

• การสร้างนั่งร้านอย่างรวดเร็ว การสร้างต้นแบบ และงานหลายโหมด (โค้ด + รูปภาพ + ไฟล์) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการการผสานรวมที่แนบแน่นกับเครื่องมือที่ครอบคลุมกว่า (ปลั๊กอิน IDE เวิร์กโฟลว์ GitHub)
• สถานการณ์ที่ปริมาณงาน ความเร็ว และต้นทุนต่อการอนุมานมีความสำคัญ (ระบบอัตโนมัติปริมาณมาก การสร้างโค้ดในระดับขนาดใหญ่)

ความแตกต่างในทางปฏิบัติอะไรบ้างที่มีความสำคัญต่อนักพัฒนา?

โมเดลใดเขียนการใช้งานที่เสียหายน้อยกว่า?

มีสองสิ่งที่สำคัญ: (1) อัตราความถูกต้องของโค้ดดิบ และ (2) ความเร็วในการกู้คืนจากข้อผิดพลาดของโมเดล สถาปัตยกรรมและการปรับแต่งของ Claude สำหรับการใช้เหตุผลแบบขั้นตอนมีแนวโน้มที่จะลดข้อผิดพลาดเชิงตรรกะที่ละเอียดอ่อนในงานที่มีหลายไฟล์ โมเดลของ OpenAI (สาย o3/GPT-5) มุ่งเน้นอย่างมากในการลดอาการประสาทหลอนและเพิ่มพฤติกรรมแบบกำหนดตายตัวเช่นกัน ในทางปฏิบัติ ทีมวิจัยรายงานว่า Claude น่าจะเหมาะสมกว่าสำหรับการรีแฟกเตอร์ที่ซับซ้อนหรือการเปลี่ยนแปลงที่เน้นการใช้เหตุผล ในขณะที่ ChatGPT มักจะเหมาะสมกว่าสำหรับการสร้างโครงร่างและการสร้างเทมเพลตที่รวดเร็ว

การดีบัก การทดสอบ และข้อเสนอแนะที่ "อธิบายได้"

ผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ดีไม่เพียงแต่ทำมากกว่าการเขียนโค้ดให้ผลลัพธ์ — พวกเขาให้เหตุผล สร้างการทดสอบ และชี้ให้เห็นกรณีเฉพาะเจาะจง การอัปเดตล่าสุดของ Claude เน้นย้ำถึงคุณภาพคำอธิบายที่ดีขึ้นและการจัดการคำถามติดตามผลที่ดีขึ้น การปรับปรุงของ OpenAI ประกอบด้วยผลลัพธ์ของการใช้เหตุผลที่ดีขึ้นและการรองรับเครื่องมือที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น (ซึ่งสามารถทำให้การทดสอบหรือรัน linter ในสภาพแวดล้อมแบบบูรณาการเป็นอัตโนมัติ) หากเวิร์กโฟลว์ของคุณต้องการการสร้างการทดสอบที่ชัดเจนและการบรรยายการดีบักแบบขั้นตอน ให้พิจารณาว่าโมเดลใดให้เหตุผลที่ชัดเจนและตรวจสอบได้กว่าในการทดลองของคุณ

วิธีการประเมินทั้งสองโมเดลสำหรับ ธุรกิจ ทีม — รายการตรวจสอบสั้น ๆ

ดำเนินการทดลอง A/B ที่สมจริง

เลือกตั๋วตัวแทน 3 ใบจากรายการค้างของคุณ (หนึ่งใบคือการแก้ไขข้อบกพร่อง หนึ่งใบคือการปรับปรุงโครงสร้าง และหนึ่งใบคือฟีเจอร์ใหม่) ขอให้ทั้งสองโมเดลมีคำสั่งเดียวกัน รวมผลลัพธ์ลงในคลังข้อมูลเริ่มต้น รันการทดสอบ และบันทึก:

• ถึงเวลาทำงาน PR
• จำนวนการแก้ไขโดยมนุษย์ที่จำเป็น
• อัตราการผ่านการทดสอบในรอบแรก
• คุณภาพของคำอธิบาย (สำหรับการตรวจสอบ)

การวัดแรงเสียดทานเชิงบูรณาการ

ทดสอบแต่ละโมเดลผ่านเส้นทาง IDE/ปลั๊กอิน/CI เฉพาะที่คุณจะใช้ ความหน่วง ขีดจำกัดโทเค็น รูปแบบการตรวจสอบสิทธิ์ และการจัดการข้อผิดพลาดมีความสำคัญในการผลิต

ตรวจสอบความปลอดภัยและการควบคุม IP

ดำเนินการตามรายการตรวจสอบทางกฎหมาย/ข้อมูลด้านความปลอดภัย: การเก็บรักษาข้อมูล การควบคุมการส่งออก ความมุ่งมั่นในทรัพย์สินทางปัญญาตามสัญญา และข้อตกลงระดับบริการสนับสนุนองค์กร

งบประมาณสำหรับมนุษย์ที่ร่วมอยู่ในวงจร

ไม่มีโมเดลใดที่สมบูรณ์แบบ ติดตามเวลาของผู้ตรวจสอบและกำหนดเกณฑ์ที่จำเป็นต้องมีการอนุมัติจากมนุษย์ (เช่น รหัสการผลิตที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนการชำระเงิน)

คำตัดสินสุดท้าย: Claude ดีกว่า ChatGPT ในการเขียนโค้ดหรือไม่

ไม่มีคำว่า "ดีกว่า" ในทุกด้าน การอัปเดตล่าสุดจากทั้ง Anthropic และ OpenAI ได้ช่วยพัฒนาความสามารถในการเขียนโค้ดอย่างมีนัยสำคัญในทุกๆ ด้าน — ชุด Opus ของ Anthropic แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่วัดผลได้ในด้านเกณฑ์มาตรฐานทางวิศวกรรมและการใช้เหตุผลแบบขั้นตอน และการเปิดตัว o-family / GPT-5 ของ OpenAI เน้นย้ำถึงการใช้เหตุผล เครื่องมือ และขนาด ทั้งสองตัวเลือกนี้จึงน่าเชื่อถือสำหรับการใช้งานจริง กล่าวโดยสรุป:

หากคุณให้ความสำคัญกับปริมาณงาน การรวมเครื่องมือที่หลากหลาย อินพุตแบบหลายโหมด หรือต้นทุน/ความหน่วงเวลาสำหรับการผลิตปริมาณมาก โมเดล OpenAI รุ่นล่าสุด (ตระกูล o3/GPT-5) จะให้ความสามารถในการแข่งขันสูงและอาจเป็นที่ต้องการมากกว่า

หากคุณให้ความสำคัญกับการใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนที่เน้นการอธิบายอย่างมีเหตุผล และคุณให้ความสำคัญกับกระบวนการพัฒนาที่ปรับให้เข้ากับการวิเคราะห์โค้ดอย่างรอบคอบ ปัจจุบัน Claude ถือเป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยและวิเคราะห์ได้ดีกว่า

เริ่มต้นใช้งาน

CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้  จีพีที-5(gpt-5;gpt-5-mini;gpt-5-nano) และ คล็อด โอปุส 4.1 (claude-opus-4-1-20250805; claude-opus-4-1-20250805-thinking) through โคเมทเอพีไอรุ่นล่าสุดที่ระบุไว้เป็นของ Claude และ OpenAI ณ วันที่เผยแพร่บทความ เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ