OpenAI 的 GPT-5 与 Claude Opus 4.1：编程对比

Anthropic 的 Claude Opus 系列（Opus 4 / Claude Opus 4.1）与 OpenAI 的 GPT-5 在现代编码基准上展现了最先进的性能，但它们各有侧重：Opus 强调长上下文、多步 agentic 工作流，而 GPT-5 聚焦前端打磨、开发者易用性以及广泛的产品集成。最佳选择取决于你需要自动化的任务（单文件生成 vs 多文件重构）、你的成本/吞吐约束，以及你将如何衡量“成功”（单元测试通过、运行时正确性，或人工审查开销）。

为什么这个问题现在很重要

两家厂商都在 2025 年 8 月初发布了重大版本：Anthropic 宣布 Claude Opus 4.1（2025 年 8 月 5 日）作为针对性迭代，聚焦 agentic 任务与“真实世界编码”；OpenAI 发布了 GPT-5（系统卡与开发者材料在同一 8 月上旬窗口释放），明确宣称这是迄今“最强的编码模型”。几乎同时的发布意味着开发者与平台团队正积极比较性能、成本与集成路径——这并非学术讨论：团队正在选择将哪一个模型用于类 Copilot 的建议路由、将哪一个模型部署在内部代码代理背后、以及在安全敏感的自动化中信任哪一个模型。

什么是 Claude Opus 4.1？

Anthropic 将 Opus 4.1 定位为对 Opus 4 的定向升级，强调在 agentic 与真实世界编码任务上的更佳表现。他们表示 Opus 4.1 对付费 Claude 用户与 Claude Code 可用，并已整合进合作平台（API、Bedrock、Vertex）。Anthropic 的信息传递强调在多步逻辑上的可靠性、代码输出的精确性，以及更安全的代理行为。

Claude Opus 4.1 – 架构与编码特性

1. 扩展上下文与长视野推理：配备约 200K token 的上下文窗口，显著提升其在长工作流与多文件代码库中保持连贯性的能力。
2. 更高的 SWE-bench Verified 表现：在 SWE-bench Verified 上取得 74.5% 的准确率（较 Opus 4 的 72.5% 提升），并在 agentic 任务（39.2% 到 43.3%）与推理（79.6% 到 80.9%）方面有显著改进。
3. 通过 Chain-of-Thought 与 RLHF 精炼：保留 Opus 4 的架构骨干，同时通过 RLHF 与数据驱动调优增强链式思考、多步一致性与细节把控。
4. Agentic 工作流集成：用于编排多步工作流，包括复杂的代码重构与代理工具使用，并能在长会话中保持内部状态。
5. 增强的工具与创作控制：提供“思考摘要”，将模型的内部推理进行凝练，提升透明度。Opus 4.1 也通过 Claude Code、API 链接与文件访问能力更好地与开发者工具集成。

什么是 GPT-5？

OpenAI 的公开材料将 GPT-5 描述为他们迄今最强的编码模型，并公布了基准结果（SWE-bench Verified 等），显示相对于先前模型有实质性提升。OpenAI 的信息传递强调 GPT-5 在复杂前端生成、调试大型代码库以及提高工具使用效率方面的能力。随附的系统卡概述了模型组成（快速模型 + 更深层推理模型）。

GPT-5 – 架构与编码特性

1. 动态路由与双处理模式：构建为统一系统，结合快速响应与深度推理路径。路由器会将查询动态分配至快速生成或扩展“思考”模式，提高简单与复杂任务的效率。
2. 超大上下文窗口：支持最高 256K tokens 的上下文，使其可处理大型代码库、长文档与多会话项目而不丢失连贯性。
3. 多模态理解与记忆：在单一会话中原生处理文本、图像、音频与视频。包含持久记忆与个性化功能，增强长期交互的连续性。
4. 增强安全与诚实推理：引入“安全补全”，在有用性与清晰承认限制之间取得平衡。在推理模式下，GPT-5 显著降低幻觉与欺骗——在某些测试中将欺骗性输出从约 86% 降至约 9%。
5. 推理与冗长度控制：开发者可调整 reasoning_effort（minimal/low/high）与 verbosity（low/medium/high），控制输出深度与细节。还支持通过正则或语法约束进行结构化输出格式化。

硬指标怎么说——基准分数、上下文窗口与 token 定价？

基准与百分比

• SWE-bench（Verified）：Anthropic 报告 Claude Opus 4.1 在 SWE-bench Verified 上为 74.5%。OpenAI 报告 GPT-5 在同一基准上为 74.9%（并在部分多语言基准上达 88%）。这些数字将两者都置于真实编码任务套件的顶级区间。基准在顶端呈现接近的水平，微小的数值差异很少能与真实生产率一一对应。

上下文窗口（为何重要）

GPT-5 的官方最大合计上下文（输入 + 输出）为 400,000 tokens，API 允许约 272,000 输入 tokens 与最多 128,000 输出 tokens（两者合计构成 400k 总量）。在 ChatGPT 中，免费版本可使用主模型 GPT-5 以及 GPT-5 Thinking，但上下文窗口最小且使用限制更严格。订阅用户可使用相同模型，但范围扩大、上下文窗口为 32K tokens。Pro 版本是起点。你可以使用 GPT-5、GPT-5 Thinking 与 GPT-5 Pro——后者是为最大推理深度与准确性而设计的高端版本。上下文窗口提升至 128K tokens。企业用户也可获得 128K 上下文窗口，而 Teams 限制为 32K。

Claude Opus 4.1（上下文窗口）。Anthropic 的 Claude Opus 4.1 以混合推理模型发布，在其产品文档中标注约 200,000-token 的上下文窗口，并明确针对长视野、多步推理与 agentic 编码工作流进行优化。200K 的窗口使 Opus 4.1 能在单一上下文中保留仓库的大部分、测试与设计笔记——这对于多文件重构、迁移任务与链式工具交互尤为有用，在这些场景中维持内部状态与链式思考的连续性比最低延迟更为重要。

定价（输入 / 输出成本示例）

• OpenAI（GPT-5）发布了示例定价，如 Input $1.25 / 1M tokens、Output $10 / 1M tokens，适用于标准 GPT-5 变体，较低档（mini/nano）有更低的单价。这些数字有助于估算大型 CI 工作流。
• Anthropic（Opus 4.1）在部分公开页面显示更高的单价（示例：$15 / 1M 输入 tokens 与 $75 / 1M 输出 tokens——但 Anthropic 也宣称提供提示缓存、批量处理等成本节省手段）。请始终在供应商定价页面核对你将使用的方案。

含义：在规模化场景中，token 定价 + 输出冗长度（模型输出的 token 数量）非常重要。即便单价更低，如果模型写得更多或需要更多迭代轮次，最终成本仍可能更高。

它们的优势如何映射到真实开发任务？

单文件生成、原型开发与 UI 代码

GPT-5 反复被强调能快速产出打磨精良的 UI/UX 代码（HTML/CSS/JS）与整洁的单文件实现。这与前端脚手架、原型开发以及“生成—再由人类打磨”的工作流高度契合。GPT-5 的营销与早期社区测试强调设计选择、间距与前端美学质量。

多文件重构、长推理与 agentic 工作流

Anthropic 将 Claude（Opus）定位于持续的多步推理与 agentic 任务——例如大型重构、多文件 API 迁移与自动化代码编排，助理需要在许多文件间进行推理并保持不变量。Opus 4.1 明确宣称在多步代码任务与 agentic 集成方面有所提升。这些优势意味着在数万 token 的推理中更少发生灾难性上下文丢失。

它们的编码选择如何影响准确性、幻觉与调试？

忠实度 vs 幻觉的权衡：Anthropic 公开将 Claude 模型定位为更保守、指令对齐（减少某些类型的幻觉），这也是 Opus 4.1 强调“细节跟踪”与规则遵循的原因之一。OpenAI 的 GPT-5 旨在同时在广泛任务上更快、更可靠，依赖系统级路由与其系统卡中描述的安全/缓解措施。两家厂商都承认仍存在残余幻觉风险，并提供缓解指导。

调试与迭代修复：在一个提示中编码更多仓库 + 测试输出，能减少上下文切换，让模型提出的修复更能考虑更广的项目状态。Opus 4.1 宣称在遵循多步调试指令上更有优势；GPT-5 宣称在快速、具设计意识的前端生成与更丰富的工具集成上更强。两者均改善迭代调试，但都无法免除人类的测试验证与代码评审。

功能对比表

如何衡量哪个更适合你的代码库——实践评估方案（含代码）

下方是一个可复现的实践性测试框架，可用于对比 Claude Opus 4.1 与 GPT-5 在你的仓库上的表现。该框架自动化：(1) 让模型实现或修复函数，(2) 将输出插入到沙箱文件中，(3) 运行单元测试，(4) 记录通过/失败、token 使用与迭代次数。

警告：执行生成的代码功能强大但有风险——务必在沙箱容器中运行，设置资源/时间限制，并且除非经过明确许可与审计，否则不要让生成代码访问敏感密钥或网络。

1) 框架测量的内容

• 单元测试通过率（主要）。
• 编辑轮次（你需要请求修复的次数）。
• 消耗的 tokens（输入 + 输出）。
• 墙钟延迟。

2) 示例 Python 框架（骨架）

你可以使用 CometAPI 进行测试。通过提供一致的认证、请求格式与响应处理，CometAPI 显著简化了将 AI 能力集成到你的应用中的过程。

CometAPI 提供“一套 API”访问 500+ 模型，并文档化了 OpenAI 兼容接口，你可以使用 CometAPI 的 API key 与 base URL 覆盖来调用，这使得从直接使用 OpenAI 客户端的切换变得容易，而无需分别集成 Anthropic 与切换 openAI。对于 Claude Opus 4.1，CometAPI 暴露了特定模型标识符（例如 claude-opus-4-1-20250805 以及一个 thinking 变体）与专用的 chat completions 端点。对于 GPT-5，CometAPI 暴露了特定模型 gpt-5”/ “gpt-5-2025-08-07” / “gpt-5-chat-latest”。开始之前，请在 Playground 中探索模型能力，并参考 API guide 获取详细说明。

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)

若要模拟多文件重构，请包含提示中带有多个文件的任务（或通过检索提供仓库切片）。对于长上下文，测量模型是否需要检索 vs 直接在提示中提供上下文。

应报告哪些指标以及原因？

• 单元测试通过率（每个任务的二元结果）——主要、客观。
• 人工修正时间——开发者在测试通过前需要编辑的时长。
• 通过所需迭代次数——需要多少轮提示/反馈。
• 消耗的 tokens——成本代理（输入 + 输出）。
• 墙钟延迟——对交互式使用很重要。
• 安全与 API 误用模式——例如生成的代码是否使用不安全的 eval/网络调用。

按任务收集并聚合（平均通过率、token 中位数、P95 延迟）。这能给出成本与价值的实际画像。

最终想法

• GPT-5 以其多模态灵活性、超大上下文处理、自适应推理动态、细致的开发者控制与改进的安全性脱颖而出。它非常适合涉及多种数据类型、长期项目连续性、快速原型与交互式 agentic 任务的场景。
• Claude Opus 4.1 倾向于深度、多步推理，在长序列中表现出卓越的一致性，并在编码基准上有精炼表现。其在 chain-of-thought 与工具方面的增强，使其成为复杂代码库变更与 agentic 开发者工作流的上佳选择。

你的最佳路径或许是组合使用：在富交互、多模态任务与快速原型中使用 GPT-5，而在高度结构化的推理、多文件重构与高保真代码操作中依赖 Claude Opus 4.1。