Koe
Otin 10 todellista koodaustehtävää — sellaisia, joita kehittäjät tekevät päivittäin — ja lähetin täsmälleen saman kehotteen sekä GPT-5.4:lle että Claude Opus 4.6:lle. Sama system prompt, sama konteksti, samat arviointikriteerit.
Ei synteettisiä benchmarkeja. Ei tarkoituksella valittuja esimerkkejä. Vain todellisia tehtäviä, jotka pisteytettiin kolmella ulottuvuudella:
- Oikeellisuus (toimiiko se ilman muutoksia?)
- Koodin laatu (luettavuus, tyypit, virheiden käsittely, reunatapaukset)
- Tehokkuus (token käyttö, vastausaika, tarvittavien jatkokehotteiden määrä)
Jokainen ulottuvuus pisteytetään 1-10. Suurin mahdollinen pistemäärä tehtävää kohden: 30.
Malleja käytettiin niiden vastaavien API:en kautta vakiohinnoilla: GPT-5.4 hintaan $2.50/$15 per miljoona tokenia ja Claude Opus 4.6 hintaan $15/$75 per miljoona tokenia.
Tässä on 10 tehtävää ja mitä tarkalleen tapahtui.
Tehtävä 1: Rakenna REST API endpoint
Kehote: "Create a POST /api/users endpoint in Express.js with TypeScript. Validate email format and password strength (min 8 chars, 1 uppercase, 1 number). Hash the password with bcrypt. Store in PostgreSQL via Prisma. Return the user without the password field. Handle duplicate emails with a 409 status."
GPT-5.4 Tulos
Puhdasta, tuotantovalmista koodia. Zod-validointikaavio oli tarkka. Bcrypt-tiivistäminen käytti asianmukaista salt round -vakiota. Prisma-kysely käytti select-metodia jättääkseen salasanakentän pois jo tietokantatasolla sen sijaan, että se olisi poistettu vasta vastausobjektista — hienovarainen mutta tärkeä tietoturvakäytäntö. TypeScript-tyypit olivat tiukat.
Claude Opus 4.6 Tulos
Myös puhdas ja oikein. Käytti samanlaista Zod-validointitapaa, mutta lisäsi rate limiting -middlewaren endpointille ja sisällytti kommentin, jossa selitettiin miksi. Salasanan poissulkeminen käytti Prisma:n omit-ominaisuutta. Lisäsi try/catch-rakenteen tietyillä virhetyypeillä Prisma:n uniikkirajoitusrikkomuksille.
Pisteet
| Ulottuvuus | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Oikeellisuus | 10 | 10 |
| Koodin laatu | 9 | 9 |
| Tehokkuus | 9 | 8 |
| Yhteensä | 28 | 27 |
Voittaja: GPT-5.4 (niukasti, nopeuden ja ytimekkyyden ansiosta)
Molemmat tuotokset olivat erinomaisia. GPT-5.4 oli nopeampi ja käytti vähemmän tokeneita. Opus lisäsi rate limiting -middlewaren pyytämättä — hyödyllistä, mutta sitä ei tilattu. Hyvin määritellyissä API-tehtävissä mallit ovat käytännössä vaihtokelpoisia.
Tehtävä 2: Rakenna React-komponentti
Kehote: "Create a React component called DataTable that accepts generic typed data, supports sortable columns, pagination (client-side), a search filter, and row selection with checkboxes. Use TypeScript generics. No UI library — just HTML/CSS with CSS modules. Include proper ARIA attributes."
GPT-5.4 Tulos
Toimitti hyvin jäsennellyn geneerisen komponentin. TypeScript-geneerisiä tyyppejä käytettiin oikein sarake- ja datatyyppien määrittelyssä. Lajittelulogiikka oli puhdas, ja siihen oli eristetty kustomoitu useSortable-hook. Sivutus käytti useMemo-hookia suorituskyvyn parantamiseksi. ARIA-attribuutit olivat oikein — role="grid", aria-sort lajiteltavissa otsikoissa ja aria-selected valintaruuduissa.
Claude Opus 4.6 Tulos
Samanlainen rakenne, mutta muutamalla erolla. Opus loi useDataTable-hookin, joka kapseloi lajittelu-, sivutus- ja suodatuslogiikan — puhtaampi erottelu mutta enemmän abstraktiota. TypeScript-geneeriset tyypit olivat yhtä oikein. aria-sort puuttui otsikkosoluista. CSS module sisälsi responsiivisen asettelun, joka vaihtui korttinäkymään mobiilissa; tätä ei pyydetty, mutta se oli harkittu lisäys.
Pisteet
| Ulottuvuus | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Oikeellisuus | 10 | 9 |
| Koodin laatu | 9 | 9 |
| Tehokkuus | 9 | 8 |
| Yhteensä | 28 | 26 |
Voittaja: GPT-5.4
GPT-5.4:n ARIA-toteutus oli täydellisempi, millä on merkitystä komponentille, jota käytetään läpi sovelluksen. Kuten MindStudio:n vertailu toteaa, GPT-5.4 loistaa boilerplate-koodin luomisessa, mukaan lukien React-komponentit ja TypeScript-interfacet.
Tehtävä 3: Kirjoita monimutkainen SQL-kysely
Kehote: "Write a PostgreSQL query that returns the top 10 customers by lifetime value (total order amount) who have placed at least 3 orders in the last 12 months, including their most recent order date, average order value, and the percentage change in their spending compared to the previous 12-month period. Use CTEs for readability."
GPT-5.4 Tulos
Kolme CTE:tä: yksi nykyisen ajanjakson aggregoinnille, yksi edellisen ajanjakson aggregoinnille ja yksi prosenttilaskennalle. Puhdas, oikea ja hyvin muotoiltu. Käytti COALESCE-funktiota niiden asiakkaiden käsittelyyn, joilla ei ollut tietoja edelliseltä ajanjaksolta. Lisäsi index hint -kommentin.
Claude Opus 4.6 Tulos
Neljä CTE:tä hieman erilaisella rakenteella: erotti "viimeisimmän tilauspäivämäärän" laskennan omaan CTE:hen välttääkseen korreloidun alikyselyn. Lisäsi NULLIF-funktion estääkseen nollalla jakamisen prosenttilaskennassa — todellinen reunatapaus, jonka GPT-5.4 unohti. Sisällytti vaihtoehtoisen window function -toteutuksen kommenttilohkossa.
Pisteet
| Ulottuvuus | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Oikeellisuus | 9 | 10 |
| Koodin laatu | 8 | 9 |
| Tehokkuus | 9 | 8 |
| Yhteensä | 26 | 27 |
Voittaja: Claude Opus 4.6
Nollalla jakamisen reunatapaus oli ratkaiseva tekijä. Tuotantotason SQL-kyselyissä tällainen bugi aiheuttaa hiljaista datan korruptoitumista. Opus nostaa johdonmukaisesti esiin reunatapauksia, joilla on merkitystä todellisissa dataputkissa.
Tehtävä 4: Debuggaa kilpailutilanne (Race Condition)
Kehote: Toimitin 3 tiedostoa (yhteensä n. 200 riviä) Node.js-sovelluksesta, jossa oli ajoittainen testivirhe. Bugi oli kilpailutilanne välimuistikerroksessa, jossa samanaikaiset cache missit saattoivat laukaista päällekkäisiä tietokantakyselyitä ja epäjohdonmukaisen tilan. "Find the bug, explain why it only manifests intermittently, and provide a fix."
GPT-5.4 Tulos
Tunnisti oikean cache miss -koodipolun. Ehdotti mutex-lukon lisäämistä käyttäen async-mutex-kirjastoa. Korjaus oli oikea, mutta se hoiti oiretta juurisyyn sijaan — se sarjallisti kaikki välimuistihaut, mikä heikentäisi suorituskykyä kuormituksen alla.
Claude Opus 4.6 Tulos
Tunnisti saman koodipolun, mutta jäljitti tilan epäjohdonmukaisuuden myös toiseen ongelmaan: välimuistin päivitys ei ollut atominen — lukemisen ja kirjoittamisen välillä oli ikkuna, jossa toinen pyyntö saattoi tulla väliin. Opus ehdotti "single-flight"-mallia (samanaikaisten identtisten pyyntöjen yhdistämistä) globaalin mutexin sijaan. Korjaus oli kirurgisempi ja säilytti samanaikaisuuden ei-konfliktoiville välimuistiavaimille.
Pisteet
| Ulottuvuus | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Oikeellisuus | 7 | 10 |
| Koodin laatu | 7 | 9 |
| Tehokkuus | 8 | 8 |
| Yhteensä | 22 | 27 |
Voittaja: Claude Opus 4.6
Selkeä ero. Opus ymmärsi rinnakkaisuusmallia tarpeeksi syvällisesti ehdottaakseen kohdennettua korjausta. Tämä on linjassa Claude Opus 4.6:n 80.8% tuloksen kanssa SWE-bench Verified -testissä, joka testaa juuri tällaista todellista bugien ratkaisua.
Tehtävä 5: Koodikatselmointi (Code Review)
Kehote: Toimitin 350-rivisen pull request -pyynnön, joka lisäsi uuden maksunkäsittelymoduulin. "Review this PR for bugs, security issues, performance problems, and code quality. Prioritize findings by severity."
GPT-5.4 Tulos
Löysi 5 ongelmaa: puuttuva null-tarkistus maksuvastauksesta, käsittelemätön promise rejection, kovakoodattu aikakatkaisu, jonka pitäisi olla konfiguroitavissa, puuttuva idempotenssiavain ja ehdotus "magic numbers" -arvojen eristämisestä vakioiksi. Järjestetty vakavuusasteen mukaan. Selkeä ja toimiva.
Claude Opus 4.6 Tulos
Löysi 8 ongelmaa: samat 5 kuin GPT-5.4 sekä kolme muuta — TOCTOU-haavoittuvuus (time-of-check-time-of-use) summan validoinnissa, mahdollinen tietovuoto virhevastauksessa, joka paljasti sisäisiä stack traceja, sekä hienovarainen ongelma, jossa uudelleenyrityslogiikka saattoi aiheuttaa tuplaveloituksen, jos ensimmäinen pyyntö onnistui mutta vastaus katosi. Jokainen havainto sisälsi tarkan rivinumeron ja ehdotetun korjauksen.
Pisteet
| Ulottuvuus | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Oikeellisuus | 8 | 10 |
| Koodin laatu | 8 | 10 |
| Tehokkuus | 9 | 8 |
| Yhteensä | 25 | 28 |
Voittaja: Claude Opus 4.6
Kolme lisälöydöstä olivat kaikki tietoturvakriittisiä. Pelkästään tuplaveloitusbugi voisi maksaa yritykselle merkittävästi rahaa ja mainetta. Opuksen 76% tulos MRCR v2 -testissä (monitiedostopäättely) kääntyy suoraan paremmaksi koodikatselmoinniksi monimutkaisissa moduuleissa.
Tehtävä 6: Kirjoita testipatteristo
Kehote: "Write comprehensive tests for this authentication middleware using Vitest. Cover: valid tokens, expired tokens, malformed tokens, missing authorization header, revoked tokens, rate limiting, and concurrent authentication requests." Toimitin middleware-lähdetiedoston (n. 120 riviä).
GPT-5.4 Tulos
Loi 18 testitapausta järjestettynä puhtaisiin describe-lohkoihin. Jokainen kehotteen skenaario oli katettu. Lisäsi kolme ylimääräistä reunatapausta: tyhjä merkkijono tokenina, token väärällä algoritmilla ja pelkkää välilyöntiä sisältävä authorization-otsake. Mock-objektit olivat hyvin jäsenneltyjä vi.mock-työkalulla. Testien kuvaukset olivat selkeitä ja noudattivat "should X when Y" -mallia.
Claude Opus 4.6 Tulos
Loi 15 testitapausta. Kaikki pyydetyt skenaariot oli katettu. Testirakenne käytti helper factorya eri ominaisuuksilla varustettujen tokenien luomiseen — älykästä, mutta lisäsi monimutkaisuutta. Puuttui "concurrent authentication requests" -testi, jota nimenomaan pyydettiin. Mock-objektit olivat puhtaampia, mutta testien määrä oli pienempi.
Pisteet
| Ulottuvuus | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Oikeellisuus | 10 | 8 |
| Koodin laatu | 9 | 9 |
| Tehokkuus | 9 | 8 |
| Yhteensä | 28 | 25 |
Voittaja: GPT-5.4
GPT-5.4 noudatti kehotetta uskollisemmin ja lisäsi merkityksellisiä reunatapauksia. Kuten useat vertailut huomauttavat, GPT-5.4:n testien generointi on parhaimmistoa, tuottaen kattavia patteristoja vahvalla reunatapausten huomioinnilla.
Tehtävä 7: Refaktoroi monoliittinen moduuli
Kehote: Toimitin 500-rivisen Python-moduulin, joka käsitteli käyttäjien hallintaa — rekisteröinti, autentikaatio, profiilin päivitykset, salasanan palautukset ja sähköposti-ilmoitukset olivat kaikki samassa tiedostossa. "Refactor this into a clean module structure following SOLID principles. Maintain backward compatibility with the existing public API."
GPT-5.4 Tulos
Jakoi koodin 5 moduuliin: auth.py, registration.py, profile.py, password.py ja notifications.py. Lisäsi __init__.py-tiedoston, joka vei alkuperäiset julkiset funktiot uudelleen taaksepäin yhteensopivuuden takaamiseksi. Puhdas erottelu. Jokainen moduuli oli itsenäinen.
Se kuitenkin unohti päivittää kehäreriippuvuuden (circular dependency) tiedostojen registration.py ja notifications.py välillä — rekisteröinti lähettää tervetuliaisviestin, ja ilmoitusmoduuli tarvitsi viittauksen takaisin käyttäjädataan. Koodi kaatuisi import-vaiheessa.
Claude Opus 4.6 Tulos
Jakoi koodin 6 moduuliin samalla jaolla, mutta lisäsi types.py-tiedoston jaetuille dataluokille. Mikä tärkeintä, se tunnisti kehäreriippuvuusongelman ja ratkaisi sen ottamalla käyttöön tapahtumapohjaisen (event-based) mallin — rekisteröinti lähettää "user_created"-tapahtuman, ja ilmoitusmoduuli tilaa sen. Taaksepäin yhteensopiva __init__.py oli toteutettu samalla tavalla.
Opus lisäsi myös lyhyen kommentin jokaisen moduulin alkuun selittäen, mitä sinne kuuluu ja mitä ei — toimien oppaana tuleville kehittäjille.
Pisteet
| Ulottuvuus | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Oikeellisuus | 6 | 10 |
| Koodin laatu | 8 | 10 |
| Tehokkuus | 8 | 7 |
| Yhteensä | 22 | 27 |
Voittaja: Claude Opus 4.6
Kehäreriippuvuusbugi olisi aiheuttanut virheen tuotannossa. Tämä on juuri sellaista monitiedostopäättelyä, jossa Opus loistaa — se ymmärtää tiedostojen väliset riippuvuudet ja arkkitehtuuriset seuraukset ennen koodin generointia.
Tehtävä 8: Kirjoita tekninen dokumentaatio
Kehote: "Write API documentation for this payment processing SDK. Include: overview, authentication, rate limits, error codes, 5 endpoint descriptions with request/response examples, a webhook section, and a migration guide from v1 to v2." Toimitin SDK:n lähdekoodin.
GPT-5.4 Tulos
Kattava dokumentaatio, joka sisälsi kaikki pyydetyt osiot. Endpoint-kuvaukset olivat yksityiskohtaisia curl-esimerkkeineen ja vastauskaavioineen. Virhekoodiosio oli hyvin jäsennelty taulukkomuotoon. Migraatio-opas oli selkeä ennen/jälkeen-koodiesimerkeillä. Puhdas markdown-muotoilu.
Claude Opus 4.6 Tulos
Myös kattava, hieman erilaisella rakenteella — se aloitti "Quick Start" -osiolla ennen yksityiskohtaisia dokumentteja, mikä on hyvä malli kehittäjä-dokumentaatiolle. Webhook-osio oli yksityiskohtaisempi, sisältäen uudelleenyrityskäyttäytymisen, allekirjoituksen varmennuskoodin ja testausohjeet. Migraatio-opas sisälsi tuen poistamisen aikataulun (deprecation timeline), jota ei ollut lähdekoodissa — se päätteli tämän versiointimalleista.
Pisteet
| Ulottuvuus | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Oikeellisuus | 9 | 9 |
| Koodin laatu | 9 | 9 |
| Tehokkuus | 9 | 8 |
| Yhteensä | 27 | 26 |
Voittaja: Tasapeli (GPT-5.4 yhdellä pisteellä tehokkuuden ansiosta)
Molemmat tuottivat erinomaista dokumentaatiota. Laatuero on mitätön. GPT-5.4 oli hieman nopeampi. Dokumentaatiotehtävissä kumpi tahansa malli toimii hyvin — tämä vastaa kehittäjien raportteja, joiden mukaan dokumentaation laatu on vertailukelpoista kärkimallien välillä.
Tehtävä 9: Suunnittele järjestelmäarkkitehtuuri
Kehote: "Design the architecture for a real-time collaborative document editor supporting 10,000 concurrent users. Cover: data model, conflict resolution strategy (CRDTs vs OT), WebSocket infrastructure, storage layer, presence system, and deployment topology. Provide a diagram in Mermaid syntax."
GPT-5.4 Tulos
Valitsi OT-mallin (Operational Transformation) keskitetyllä palvelimella. Järkevä arkkitehtuuri, jossa Redis hoiti läsnäolon, PostgreSQL dokumenttien tallennuksen ja WebSocket-gateway oli kuormantasaajan takana. Mermaid-kaavio oli selkeä. Analyysi oli asiantuntevaa, mutta noudatti vakiokaavaa — se ei analysoinut syvällisesti CRDT- ja OT-mallien välisiä eroja tässä nimenomaisessa mittakaavassa.
Claude Opus 4.6 Tulos
Aloitti esittämällä tarkentavan kysymyksen dokumenttimallista (rich text vs. plain text vs. rakenteinen data), johon vastasin "rich text". Tämän jälkeen se suositteli CRDT-malleja (erityisesti Yjs) OT:n sijaan, sisältäen yksityiskohtaisen selityksen siitä, miksi CRDT:t ovat parempia tässä mittakaavassa — lopullinen johdonmukaisuus (eventual consistency) ilman keskitettyä sekvensoijaa poistaa yhden kriittisen virhepisteen (single point of failure).
Arkkitehtuuri sisälsi uudenlaisen yksityiskohdan: "document gateway" -kerroksen, joka käsittelee CRDT-yhdistämisoperaatiot ja toimii sekä WebSocket-terminaattorina että tilan tallennuskerroksena. Mermaid-kaavio sisälsi datavirran nuolet protokolla-merkinnöillä. Käyttöönotto-osiossa suositeltiin tiettyä osiointistrategiaa (osiointi dokumentti-ID:n mukaan) perusteluineen "hot partition" -ongelmasta.
Pisteet
| Ulottuvuus | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Oikeellisuus | 8 | 10 |
| Koodin laatu | 7 | 10 |
| Tehokkuus | 8 | 7 |
| Yhteensä | 23 | 27 |
Voittaja: Claude Opus 4.6
Arkkitehtuuri on alue, jossa päättelyn syvyysero näiden mallien välillä on näkyvin. Opus päättelee selkeämmin ongelmaa ennen tuotoksen generointia, käyden läpi reunatapauksia ja esittäen tarkentavia kysymyksiä, kun vaatimukset ovat epäselviä.
Tehtävä 10: Kirjoita DevOps-käyttöönottoskripti
Kehote: "Write a GitHub Actions workflow that: builds a Docker image, runs tests, pushes to ECR, deploys to ECS Fargate with blue-green deployment, runs a smoke test against the new deployment, and rolls back automatically if the smoke test fails. Use OIDC for AWS authentication — no hardcoded credentials."
GPT-5.4 Tulos
Täydellinen workflow-tiedosto kaikilla pyydetyillä vaiheilla. OIDC-konfiguraatio oli oikein käyttäen aws-actions/configure-aws-credentials -toimintoa role ARN:n kanssa. Blue-green deployment käytti ECS-palvelupäivitystä CODE_DEPLOY-ohjaimella. Savutesti (smoke test) oli curl-pohjainen terveystarkistus. Rollback laukaistiin savutestin poistumiskoodin perusteella. Hyvin kommentoitu, tuotantovalmis.
Claude Opus 4.6 Tulos
Myös täydellinen ja oikea. Käytti samaa OIDC-lähestymistapaa. Keskeinen ero oli savutestissä — Opus loi perusteellisemman testin, joka tarkisti terveystilan lisäksi myös sen, että deployment tarjosi oikeaa versiota tarkistamalla /version-endpointin. Rollback sisälsi Slack-ilmoitusvaiheen. Workflow oli kuitenkin huomattavasti sanallisempi — 40% enemmän rivejä vastaavalla toiminnallisuudella.
Pisteet
| Ulottuvuus | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Oikeellisuus | 10 | 10 |
| Koodin laatu | 9 | 9 |
| Tehokkuus | 9 | 7 |
| Yhteensä | 28 | 26 |
Voittaja: GPT-5.4
DevOps-skriptauksessa GPT-5.4:n ytimekkyys on etu. Workflow on helpompi ylläpitää ja muokata. Opuksen lisäykset (Slack-ilmoitus, version varmistus) ovat hienoja, mutta niitä ei pyydetty, ja ne lisäsivät monimutkaisuutta. GPT-5.4 johtaa Terminal-bench (75.1% vs 65.4%) -testissä, ja tämä etu näkyy terminaaliin painottuvissa tehtävissä.
Lopullinen tulostaulu
| Tehtävä | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Voittaja |
|---|---|---|---|
| 1. REST API endpoint | 28 | 27 | GPT-5.4 |
| 2. React-komponentti | 28 | 26 | GPT-5.4 |
| 3. SQL-kysely | 26 | 27 | Opus 4.6 |
| 4. Debuggaa kilpailutilanne | 22 | 27 | Opus 4.6 |
| 5. Koodikatselmointi | 25 | 28 | Opus 4.6 |
| 6. Testipatteristo | 28 | 25 | GPT-5.4 |
| 7. Refaktoroi moduuli | 22 | 27 | Opus 4.6 |
| 8. Dokumentaatio | 27 | 26 | Tasapeli |
| 9. Arkkitehtuurisuunnittelu | 23 | 27 | Opus 4.6 |
| 10. DevOps-skripti | 28 | 26 | GPT-5.4 |
| Yhteensä | 257 | 266 | Opus 4.6 |
Lopullinen tulos: Claude Opus 4.6 voittaa 266–257.
Mutta kokonaispistemäärä kätkee todellisen tarinan.
Malli, joka merkitsee enemmän kuin pistemäärä
Katso, missä kukin malli voittaa:
GPT-5.4 voittaa:
- API endpointit (hyvin määritellyt, rajatut tehtävät)
- React-komponentit (standardikoodi selkeillä vaatimuksilla)
- Testien kirjoittaminen (kattava kattavuus määrittelystä)
- DevOps-skriptit (terminaalipainotteinen, ytimekäs tuloste)
Claude Opus 4.6 voittaa:
- SQL-reunatapaukset (hienovaraisten datavirheiden havaitseminen)
- Debuggaus (juurisyiden ymmärtäminen monimutkaisissa järjestelmissä)
- Koodikatselmointi (tietoturva- ja oikeellisuusongelmien löytäminen)
- Refaktorointi (tiedostojen välisten riippuvuuksien hallinta)
- Arkkitehtuuri (syvällinen päättely vaihtoehdoista)
Malli on selvä: GPT-5.4 on nopeampi, halvempi ja parempi malli hyvin määriteltyihin koodaustehtäviin. Claude Opus 4.6 on syvällisempi ja huolellisempi malli tehtäviin, jotka vaativat päättelyä monimutkaisuuden keskellä.
Tämä vastaa DataCamp:n analyysin tuloksia: GPT-5.4 on paras yleismalli, kun taas Opus 4.6 loistaa erityisesti agentti- ja syväkoodaustehtävissä.
Kustannustekijä
Piste-ero (9 pistettä) on suhteellisen pieni. Kustannusero ei ole.
| Mittari | GPT-5.4 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Syötteen hinnoittelu | $2.50/MTok | $15/MTok |
| Tulosteen hinnoittelu | $15/MTok | $75/MTok |
| Nopeus | 73.4 tok/s | 40.5 tok/s |
| Konteksti-ikkuna | 1M (lisämaksu >272K) | 1M (kiinteä hinta) |
| Tool search -säästöt | ~47% token-vähennys | N/A |
Tässä 10 tehtävän testissä API-kokonaiskustannus oli noin $4.20 GPT-5.4:lle ja $31.50 Opus 4.6:lle. Se on 7.5-kertainen kustannusero 3.5% laatueroa kohden.
Tiimille, joka suorittaa satoja tekoälyavusteisia koodaustehtäviä päivässä, matematiikka suosii vahvasti GPT-5.4:ää suurimpaan osaan työstä, jättäen Opuksen niihin kriittisiin 10-20% tapauksiin, joissa sen päättelykyky tekee ratkaisevan eron.
Viisas strategia: Käytä molempia
Useimmat työssäkäyvät kehittäjät vuonna 2026 eivät valitse yhtä mallia — he valitsevat, milloin käyttää kumpaakin. Tästä testistä noussut malli vastaa sitä, mitä käytämme ZBuild -alustalla:
Päivittäinen työkalu: GPT-5.4 (Codex CLI tai API:n kautta)
- Uusien endpointien, komponenttien ja skriptien kirjoittaminen
- Testien generointi määrittelyistä
- Nopea debuggaus eristetyissä ongelmissa
- DevOps- ja CI/CD-automaatio
Raskas suorittaja: Claude Opus 4.6 (Claude Code tai API:n kautta)
- Monitiedostoinen refaktorointi monimutkaisilla riippuvuuksilla
- Tietoturvakriittisen koodin katselmointi
- Arkkitehtuurisuunnittelu
- Epäselvien ongelmien debuggaus suurissa koodikannoissa
Tämä kahden mallin lähestymistapa hyödyntää 95% kummankin mallin vahvuuksista pitäen samalla kustannukset kurissa. Portkey:n opas näiden mallien välillä valitsemiseen suosittelee samaa hybridimallia.
Mitä benchmark-tulokset sanovat (kontekstia varten)
Yllä olevat tehtäväkohtaiset tulokset ovat linjassa virallisten benchmark-tulosten kanssa:
| Benchmark | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Mitä se mittaa |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | ~80% | 80.8% | Todellisten GitHub-ongelmien ratkaisu |
| SWE-bench Pro | 57.7% | ~46% | Vaikeammat, tiukemmat koodaustehtävät |
| Terminal-bench 2.0 | 75.1% | 65.4% | Terminaali- ja järjestelmätehtävät |
| HumanEval | 93.1% | 90.4% | Funktiotason koodin generointi |
| GPQA Diamond | 92.0-92.8% | 87.4-91.3% | Asiantuntijatason päättely |
| ARC-AGI-2 | 73.3% | 68.8-69.2% | Uudenlainen päättely |
Lähteet: MindStudio benchmarks, Evolink analysis, Anthropic
GPT-5.4 johtaa useimmissa benchmarkeissa. Opus 4.6 johtaa SWE-bench Verified -testissä — se on benchmark, joka on lähimpänä todellista bugien korjaamista — mikä selittää sen edun debuggaamisessa ja refaktoroinnissa testeissäni.
Tuomio
Jos voit valita vain yhden mallin: GPT-5.4. Se hoitaa 80% koodaustehtävistä yhtä hyvällä tai paremmalla laadulla, maksaa 6-7 kertaa vähemmän ja on 80% nopeampi. Ne 20% tehtävistä, joissa Opus on parempi (debuggaus, refaktorointi, arkkitehtuuri), voidaan usein hoitaa tarkemmalla ohjeistuksella GPT-5.4:lle.
Jos voit käyttää molempia: Tee se. GPT-5.4 päivittäiseen koodaamiseen, Opus 4.6 monimutkaiseen työhön. Tämä ei ole kompromissi — se on optimaalinen strategia.
Jos kustannuksilla ei ole väliä ja haluat maksimaalista laatua jokaiseen tehtävään: Claude Opus 4.6. Se voitti kokonaispistemäärän ja sen voitot tulivat tehtävistä, joissa laatu on tärkeintä (bugit maksavat enemmän kuin boilerplate).
Tulokset eivät olleet sellaisia kuin odotin, koska oletin kalliimman mallin dominoivan. Näin ei käynyt. Näillä kahdella mallilla on aidosti erilaisia vahvuuksia, ja paras strategia on tietää, kumpaa vahvuutta tarvitset käsillä olevaan tehtävään.
Lähteet
- OpenAI — Introducing GPT-5.4
- OpenAI — API Pricing
- Anthropic — Introducing Claude Opus 4.6
- Anthropic — Claude Pricing
- MindStudio — GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6 vs Gemini 3.1 Pro Benchmarks
- MindStudio — Which AI Model Is Right for Your Workflow
- Portkey — GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6 Guide
- DataCamp — GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6 for Agentic Tasks
- Artificial Analysis — GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6
- Bind AI — GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6 for Coding
- Evolink — SWE-bench Verified 2026: Claude vs GPT
- DEV Community — ChatGPT vs Claude for Coding 2026
- Claude 5 — Opus 4.6 Benchmark Analysis