OpenAI'nin GPT-5'i ve Claude Opus 4.1: Bir kodlama karşılaştırması

Anthropic'in Claude Opus serisi (Opus 4 / Claude Opus 4.1) ve OpenAI'nin GPT-5'i, modern kodlama kıyaslamalarında en üst düzey performans sergiliyor, ancak güçlü yanları ortak: Opus, uzun bağlamlı, çok adımlı aracı iş akışlarını vurgularken, GPT-5 ön uç iyileştirmelerine, geliştirici ergonomisine ve geniş ürün entegrasyonlarına odaklanıyor. En iyi seçim, otomatikleştirilmesi gereken görevlere (tek dosya oluşturma veya çok dosyalı yeniden düzenleme), maliyet/verim kısıtlamalarınıza ve "başarıyı" nasıl ölçeceğinize (birim testlerini geçme, çalışma zamanı doğruluğu veya insan incelemesi yükü) bağlıdır.

Bu soru neden şimdi önemli?

Her iki satıcı da Ağustos 2025'in başlarında önemli sürümleri yayınladı: Anthropic, aracı görevler ve "gerçek dünya kodlaması"na odaklanan yinelemeli bir iyileştirme olarak Claude Opus 4.1'i (5 Ağustos 2025) duyurdu ve OpenAI, "bugüne kadarki en güçlü kodlama modeli" olduğu yönündeki açık iddialarıyla GPT-5'i (aynı Ağustos başında yayınlanan sistem kartı ve geliştirici materyalleri) yayınladı. Bu neredeyse eş zamanlı lansmanlar, geliştiricilerin ve platform ekiplerinin performansı, maliyetleri ve entegrasyon yollarını aktif olarak karşılaştırdığı anlamına geliyor; yani bu akademik bir şey değil: ekipler, Copilot tarzı önerileri hangi modele yönlendireceklerini, hangi modeli dahili kod aracılarının arkasına dağıtacaklarını ve güvenlik açısından hassas otomasyon için hangisine güveneceklerini seçiyor.

Claude Opus 4.1 nedir?

Anthropic, Opus 4.1'i, aracı ve gerçek dünya kodlama görevlerinde daha iyi performansa vurgu yaparak Opus 4'e yönelik bir yükseltme olarak konumlandırdı. Opus 4.1'in ücretli Claude kullanıcıları ve Claude Code için mevcut olduğunu ve ortak platformlara (API, Bedrock, Vertex) dahil edildiğini belirttiler. Anthropic'in mesajlaşması, çok adımlı mantıkta güvenilirliği, kod çıktılarında hassasiyeti ve daha güvenli aracı davranışını vurguluyor.

Claude Opus 4.1 – Mimari ve Kodlama Özellikleri

1. Genişletilmiş Bağlam ve Uzun Ufuklu Muhakeme: ile donatılmış yaklaşık 200K jeton bağlam penceresi, uzun iş akışları ve çok dosyalı kod tabanları arasında tutarlılığı koruma yeteneğini önemli ölçüde artırır.
2. Daha Yüksek SWE-bench Doğrulanmış Performans: Başarıldı 74.5% SWE-bench Verified'da doğruluk (Opus 72.5'teki %4'ten artış) ve aracı görevlerde (%39.2'den %43.3'e) ve muhakemede (%79.6'dan %80.9'a) dikkate değer iyileştirmeler.
3. Düşünce Zinciri ve RLHF ile İyileştirme: Opus 4'ün mimari omurgasını korurken, RLHF ve veri odaklı ayarlama yoluyla düşünce zinciri muhakemesini, çok adımlı tutarlılığı ve ayrıntılara gösterilen özeni geliştirir.
4. Aracı İş Akışı Entegrasyonu: Karmaşık kod yeniden düzenleme ve aracı araç kullanımı dahil olmak üzere çok adımlı iş akışlarını düzenlemek ve aynı zamanda uzun oturumlar boyunca dahili durumu korumak için tasarlanmıştır.
5. Gelişmiş Araçlar ve Yaratıcı Kontrol: Modelin iç muhakemesini yoğunlaştıran ve şeffaflığı artıran "düşünce özetleri" sunar. Opus 4.1 ayrıca Claude Code, API zincirleme ve dosya erişim yetenekleri aracılığıyla geliştirici araçlarıyla daha iyi entegre olur.

GPT-5 nedir?

OpenAI'nin herkese açık materyalleri, GPT-5'i ürettikleri en güçlü kodlama modeli olarak tanımlıyor ve önceki modellere göre önemli iyileştirmeler gösteren kıyaslama sonuçları (SWE-bench Verified ve diğerleri) yayınlıyor. OpenAI'nin mesajları, GPT-5'in karmaşık ön uç oluşturma, daha büyük depolarda hata ayıklama ve araç kullanımında gelişmiş verimlilik becerilerini vurguluyor. Ekli sistem kartı, model bileşimini (hızlı model + daha derin akıl yürütme modeli) özetliyor.

GPT-5 – Mimari ve Kodlama Özellikleri

1. Dinamik Yönlendirici ve Çift İşleme ModlarıHızlı yanıt ve derin akıl yürütme yollarını birleştiren birleşik bir sistem olarak tasarlanmıştır. Bir yönlendirici, sorguları dinamik olarak hızlı üretim veya genişletilmiş "düşünme" moduna yönlendirerek hem basit hem de karmaşık görevler için verimliliği artırır.
2. Büyük Bağlam Penceresi: Kadar destekler 256 jeton bağlamın, büyük kod tabanları, uzun biçimli belgeler ve çok oturumlu projeler gibi kapsamlı girdileri tutarlılıktan ödün vermeden işlemesini sağlar.
3. Çok Modlu Anlama ve Bellek: Tek bir oturumda metin, resim, ses ve videoyu doğal olarak işler. Uzun vadeli etkileşimlerde sürekliliği artıran kalıcı bellek ve kişiselleştirme özellikleri içerir.
4. Gelişmiş Güvenlik ve Dürüst Muhakeme: Yardımseverlik ile sınırlamaların açıkça kabul edilmesini dengeleyen "güvenli tamamlamalar" sunar. Muhakeme modunda GPT-5, halüsinasyon ve aldatmacayı önemli ölçüde azaltır; belirli testlerde aldatıcı çıktıyı yaklaşık %86'dan yaklaşık %9'a düşürür.
5. Muhakeme ve Ayrıntılı Açıklama Kontrolleri: Geliştiriciler ayarlayabilir reasoning_effort (minimum/düşük/yüksek) ve verbosity (düşük/orta/yüksek), çıktı derinliğini ve ayrıntısını kontrol eder. Ayrıca, düzenli ifade veya dil bilgisi kısıtlamaları aracılığıyla yapılandırılmış çıktı biçimlendirmesini de destekler.

Kesin rakamlar ne diyor? Karşılaştırma puanları, bağlam pencereleri ve token fiyatlandırması?

Ölçütler ve yüzdeler

• SWE-bench (Doğrulanmış): Antropik raporlar Claude Opus 4.1: %74.5 SWE-bench Verified'da. OpenAI raporları GPT-5: %74.9 Aynı kıyaslamada (ve bazı çok dilli kıyaslamalarda %88). Bu rakamlar, her iki modeli de gerçekçi kodlama görev paketlerinde dar bir bantta konumlandırıyor. Kıyaslamalar, üst uçta eşitlik gösteriyor ve gerçek dünya üretkenliğiyle nadiren net bir şekilde örtüşen küçük sayısal farklılıklar var.

Bağlam pencereleri (neden önemlidir)

GPT-5'in resmi maksimum birleşik bağlamı (giriş + çıkış) 400,000 token'dırAPI'nin izin verdiği kadar ~272,000 giriş belirteci ve kadar 128,000 çıktı belirteci (Bu ikisi birlikte toplam 400'i oluşturur). ChatGPT'de, ücretsiz sürüm size ana GPT-5 modelinin yanı sıra GPT-5 Thinking'e de erişim sağlar, ancak en küçük bağlam penceresi ve daha sıkı kullanım sınırlarıyla. Aboneler aynı modelleri, genişletilmiş kapsam ve 32 token'lık daha büyük bir bağlam penceresiyle alırlar. Pro sürümü her şeyin başladığı yerdir. GPT-5, GPT-5 Thinking ve GPT-5 Pro'yu alırsınız; ikincisi, maksimum akıl yürütme derinliği ve doğruluğu için tasarlanmış üst düzey bir sürümdür. Bağlam penceresi 128 token'a çıkar. Kurumsal kullanıcılar da 128 bağlam penceresine sahipken, Teams kullanıcıları 32 ile sınırlıdır.

Claude Opus 4.1 (bağlam penceresi). Anthropic'in Claude Opus 4.1'i hibrit bir akıl yürütme modeli olarak sunuluyor ~200,000-token Ürün dokümantasyonunda bağlam penceresi bulunur ve uzun vadeli, çok adımlı akıl yürütme ve aracı kodlama iş akışları için açıkça optimize edilmiştir. Bu 200K pencere, Opus 4.1'in bir deponun, testlerin ve tasarım notlarının büyük bir bölümünü tek bir bağlamda tutmasını sağlar; bu da çok dosyalı yeniden düzenlemeler, geçiş görevleri ve birçok adımda dahili durum ve düşünce zincirinin sürdürülmesinin mümkün olan en düşük gecikmeden daha önemli olduğu zincirleme araç etkileşimleri için faydalıdır.

Fiyatlandırma (girdi / çıktı maliyeti örnekleri)

• AçıkAI (GPT-5) yayınlanmış örnek fiyatlandırma satırları gibi Giriş $1.25 / 1M token, Çıkış $10 / 1M token Standart GPT-5 varyantları ve daha düşük birim maliyetle daha düşük seviyeler (mini/nano) için. Bu sayılar, büyük CI iş akışlarını tahmin etmek için faydalıdır.
• Antropik (Opus 4.1) Bazı yayınlanmış sayfalarda daha yüksek birim maliyetleri gösteriyor (örneğin: alıntılanan bir sayfada 15 milyon giriş belirteci başına 1 dolar ve 75 milyon çıkış belirteci başına 1 dolar — ancak Anthropic ayrıca hızlı önbelleğe alma, toplu işlem ve diğer maliyet tasarrufu araçlarını da duyuruyor). Kullanacağınız plan için her zaman satıcı fiyatlandırma sayfalarını kontrol edin.

Ima: Ölçekte, belirteç fiyatlandırması + çıktı ayrıntısı (modelin kaç belirteç ürettiği) çok önemlidir. Daha fazla belirteç yazan veya daha fazla yinelemeli geçiş gerektiren bir model, belirteç başına oranlar daha düşük olsa bile daha maliyetli hale gelir.

Güçlü yönleri gerçek geliştirici görevlerine nasıl yansıyor?

Tek dosya oluşturma, prototipleme ve kullanıcı arayüzü kodu

GPT-5, cilalı UI/UX kodu (HTML/CSS/JS) ve temiz tek dosyalı uygulamaları hızlı bir şekilde üretmesiyle sürekli olarak öne çıkıyor. Bu, ön uç iskele oluşturma, prototipleme ve "oluştur-sonra-insan-cilala" iş akışlarıyla da iyi örtüşüyor. GPT-5 pazarlama ve erken topluluk testleri, tasarım tercihlerini, aralıkları ve ön uç estetik kalitesini vurguluyor.

Çoklu dosya yeniden düzenlemeleri, uzun muhakeme ve aracı iş akışları

Anthropic, Claude'u (Opus) sürdürülebilir çok adımlı akıl yürütme ve aracı görevler için öne çıkarıyor; büyük yeniden düzenlemeler, çok dosyalı API geçişleri ve asistanın birçok dosyada akıl yürütmesi ve değişmezleri koruması gereken otomatik kod düzenlemesi gibi. Opus 4.1, çok adımlı kod görevleri ve aracı entegrasyonlar için iyileştirmeler sunduğunu açıkça belirtiyor. Bu güçlü yönler, on binlerce token üzerinde akıl yürütme yaparken daha az felaketli bağlam kaybı anlamına geliyor.

Kodlama seçimleri doğruluğu, halüsinasyonları ve hata ayıklamayı nasıl etkiliyor?

Sadakat ve halüsinasyon arasındaki dengeler: Anthropic, Claude modellerini muhafazakar ve talimat uyumlu (belirli halüsinasyon sınıflarını azaltan) olarak kamuoyuna açıklamıştır; bu da Opus 4.1'in "ayrıntı takibi" ve kurallara uyumu vurgulamasının nedenlerinden biridir. OpenAI'nin GPT-5 modeli, sistem kartında açıklanan sistem düzeyinde yönlendirme ve özel güvenlik/azaltma yöntemlerine dayanarak, çok çeşitli görevlerde hem hızlı hem de daha güvenilir olmayı hedeflemektedir. Her iki tedarikçi de kalıcı halüsinasyon riskini kabul etmekte ve azaltma rehberliği sunmaktadır.

Hata ayıklama ve yinelemeli onarım: Depo ve test çıktılarının daha fazlasını tek bir komut isteminde kodlamak, bağlam geçişini azaltır ve modelin daha geniş proje durumunu hesaba katan düzeltmeler önermesine olanak tanır. Opus 4.1, çok adımlı hata ayıklama talimatlarını takip etmede güçlü bir özellik sunar; GPT-5 ise hızlı, tasarıma duyarlı ön uç oluşturma ve daha zengin araç entegrasyonları sunar. Her ikisi de yinelemeli hata ayıklamayı iyileştirir, ancak hiçbiri insan test doğrulaması ve kod incelemesi ihtiyacını ortadan kaldırmaz.

Özellik Karşılaştırma Tablosu

Hangisinin sizin için daha iyi olduğunu nasıl ölçebiliriz? senin kod tabanı — pratik değerlendirme planı (kodla birlikte)

Aşağıda, deponuzda Claude Opus 4.1 ve GPT-5'i karşılaştırmak için çalıştırabileceğiniz pratik ve tekrarlanabilir bir koşum takımı bulunmaktadır. Koşum takımı şunları otomatikleştirir: (1) modelleri bir işlevi uygulamaya veya düzeltmeye yönlendirir, (2) çıktıyı korumalı bir dosyaya ekler, (3) birim testleri çalıştırır ve (4) başarılı/başarısız, belirteç kullanımı ve yineleme sayısını kaydeder.

Uyarı: Üretilen kodu çalıştırmak güçlü ancak risklidir; her zaman korumalı kapsayıcılar çalıştırın, kaynak/zaman sınırlamaları kullanın ve üretilen kodun, kasıtlı olarak izin verilmediği ve denetlenmediği sürece hassas gizli bilgilere veya ağa erişmesine asla izin vermeyin.

1) Emniyet kemerinin ölçüsü nedir?

• Birim sınav başarı oranı (birincil).
• Düzenleme döngüsü sayısı (düzeltme talep etmeniz gereken süre).
• Tüketilen tokenlar (giriş + çıkış).
• Duvar saati gecikmesi.

2) Örnek Python koşum takımı (iskelet)

Test için CometAPI'yi kullanabilirsiniz. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, yapay zeka yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir.

Kuyrukluyıldız API'si 500'den fazla modele "tek API" erişimi sunar ve CometAPI API anahtarı ve temel URL geçersiz kılma ile çağırabileceğiniz OpenAI uyumlu bir arayüz belgelendirir; bu, doğrudan bir OpenAI istemcisinden geçişi kolaylaştırır. Anthropic'i entegre etmek ve openAI arasında geçiş yapmak yerine. Claude Opus 4.1, CometAPI belirli model tanımlayıcılarını (örneğin) açığa çıkarır claude-opus-4-1-20250805 ve bir düşünme varyantı) ve özel bir sohbet tamamlama uç noktası. GPT 5, CometAPI belirli modeli ortaya çıkarır gpt-5”/“gpt-5-2025-08-07"/"gpt-5-chat-latestBaşlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu detaylı talimatlar için.

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)

Çok dosyalı yeniden düzenlemeleri simüle etmek için, komut isteminin birden fazla dosya içerdiği görevleri ekleyin (veya alma yoluyla depo dilimlerini besleyin). Uzun bağlamlar için, modelin komut istemi bağlamına mı yoksa alma işlemine mi ihtiyaç duyduğunu ölçün.

Hangi metrikleri raporlamanız gerekir ve neden?

• Birim test geçme oranı (görev başına ikili) — birincil, nesnel.
• İnsan düzeltme zamanı — testlerin geçmesi için bir geliştiricinin ne kadar süre düzenleme yapması gerektiği.
• Geçilecek yinelemeler — kaç adet hızlı/geri bildirim turu gerekliydi.
• Tüketilen tokenler — maliyet vekili (girdi + çıktı).
• Duvar saati gecikmesi — etkileşimli kullanım için önemlidir.
• Güvenlik ve API kötüye kullanım kalıpları — örneğin, oluşturulan kodun güvenli olmayan eval/ağ çağrıları kullanıp kullanmadığı.

Bunları görev başına toplayın ve birleştirin (ortalama başarı oranı, ortanca belirteçler, P95 gecikmesi). Bu, maliyet ve değer arasındaki farkın pratik bir resmini verecektir.

Son Düşüncelerimiz

• GPT 5 ile öne çıkıyor çok modlu esneklik, geniş kapsamlı bağlam işleme, uyarlanabilir akıl yürütme dinamikleri, ayrıntılı geliştirici kontrolleri ve gelişmiş güvenlik. Çeşitli veri türlerini, uzun proje sürekliliğini, hızlı prototiplemeyi ve etkileşimli aracı görevleri içeren bağlamlar için idealdir.
• Claude Opus 4.1 eğilir derin, çok adımlı akıl yürütme, uzun diziler arasında olağanüstü tutarlılık ve kodlama kıyaslamalarında gelişmiş performans. Düşünce zinciri ve araçlardaki geliştirmeleri, onu karmaşık kod tabanı dönüşümleri ve aracı geliştirici iş akışları için mükemmel bir seçim haline getiriyor.

En iyi yolunuz ikisini birleştirmek olabilir: Zengin, etkileşimli çok modlu görevler ve hızlı prototipleme için GPT-5'i kullanın, ve Derinlemesine yapılandırılmış akıl yürütme, çok dosyalı yeniden düzenlemeler ve yüksek doğruluklu kod işlemleri için Claude Opus 4.1'e güvenin.