A kísérlet
Vettem 10 valódi programozási feladatot — olyanokat, amelyeket a fejlesztők nap mint nap végeznek — és pontosan ugyanazt a Prompt-ot küldtem el a GPT-5.4 és a Claude Opus 4.6 modellnek is. Ugyanaz a system prompt, ugyanaz a kontextus és ugyanazok az értékelési szempontok.
Semmi szintetikus benchmark. Semmi válogatott példa. Csak valódi feladatok, három dimenzió mentén pontozva:
- Helyesség (működik-e módosítás nélkül?)
- Kódminőség (olvashatóság, types, hibakezelés, edge cases)
- Hatékonyság (token használat, válaszidő, szükséges follow-up prompts száma)
Minden dimenzió 1-10 pontot kaphat. Maximális pontszám feladatonként: 30.
A modellekhez a saját API-jaikon keresztül fértem hozzá standard árazás mellett: GPT-5.4 $2.50/$15 per million tokens áron, a Claude Opus 4.6 pedig $15/$75 per million tokens áron.
Íme a 10 feladat és pontosan az, ami történt.
Task 1: REST API végpont készítése
Prompt: "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 eredmény
Tiszta, éles környezetre kész kód. A Zod validációs séma precíz volt. A bcrypt hashelés megfelelő salt round konstanst használt. A Prisma lekérdezés a select funkciót használta a jelszó mező adatbázis szintű kizárásához, ahelyett, hogy a válaszobjektumból törölte volna — ez egy apró, de fontos biztonsági gyakorlat. A TypeScript types szigorúak voltak.
Claude Opus 4.6 eredmény
Szintén tiszta és helyes. Hasonló Zod validációs megközelítést alkalmazott, de hozzáadott egy rate limiting middleware-t a végponthoz, és egy kommentben megindokolta azt. A jelszó kizárása a Prisma omit funkcióját használta. Tartalmazott egy try/catch blokkot specifikus hibatípusokkal a Prisma unique constraint megsértésekre.
Pontszámok
| Szempont | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Helyesség | 10 | 10 |
| Kódminőség | 9 | 9 |
| Hatékonyság | 9 | 8 |
| Összesen | 28 | 27 |
Győztes: GPT-5.4 (minimálisan, a sebesség és tömörség miatt)
Mindkét kimenet kiváló volt. A GPT-5.4 gyorsabb volt és kevesebb tokent használt. Az Opus kérés nélkül hozzáadott egy rate limiting middleware-t — hasznos, de nem volt elvárás. Jól definiált API feladatoknál a modellek lényegében felcserélhetőek.
Task 2: React komponens készítése
Prompt: "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 eredmény
Egy jól strukturált generikus komponenst szállított. A TypeScript generics helyesen lettek alkalmazva az oszlopdefiníciókhoz és az adattípusokhoz. A rendezési logika tiszta volt, egy kiszervezett egyedi useSortable hook segítségével. A pagination a teljesítmény érdekében useMemo-t használt. Az ARIA attribútumok helyesek voltak — role="grid", aria-sort a rendezhető fejléceken, aria-selected a checkboxokon.
Claude Opus 4.6 eredmény
Hasonló felépítés, de néhány különbséggel. Az Opus létrehozott egy useDataTable hookot, amely magában foglalta a rendezési, lapozási és szűrési logikát — ez tisztább szétválasztás, de több absztrakció. A TypeScript generics itt is helyesek voltak. Hiányzott az aria-sort a fejléccellákról. A CSS module tartalmazott egy responzív elrendezést, amely mobilon kártyanézetre váltott; ezt nem kértem, de figyelmes kiegészítés volt.
Pontszámok
| Szempont | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Helyesség | 10 | 9 |
| Kódminőség | 9 | 9 |
| Hatékonyság | 9 | 8 |
| Összesen | 28 | 26 |
Győztes: GPT-5.4
A GPT-5.4 ARIA implementációja teljesebb volt, ami fontos egy olyan komponensnél, amelyet egy alkalmazáson belül bárhol felhasználnak. Ahogy a MindStudio összehasonlítása is megjegyezte, a GPT-5.4 kiemelkedik a boilerplate generálásban, beleértve a React komponenseket és TypeScript interfaces-eket.
Task 3: Összetett SQL lekérdezés írása
Prompt: "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 eredmény
Három CTE: egy az aktuális időszak aggregációjához, egy az előző időszakhoz, és egy a százalékos számításhoz. Tiszta, helyes, jól formázott. COALESCE-t használt azon ügyfelek kezelésére, akiknek nem volt adatuk az előző időszakban. Hozzáadott egy index hint megjegyzést.
Claude Opus 4.6 eredmény
Négy CTE némileg eltérő struktúrával: a "last order date" számítását külön CTE-be tette, hogy elkerülje a correlated subquery használatát. Hozzáadott egy NULLIF függvényt a nullával való osztás megelőzésére a százalékszámításnál — ez egy olyan valós edge case, amit a GPT-5.4 elvétett. Mellékelt egy window function alternatívát is egy kommentblokkban.
Pontszámok
| Szempont | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Helyesség | 9 | 10 |
| Kódminőség | 8 | 9 |
| Hatékonyság | 9 | 8 |
| Összesen | 26 | 27 |
Győztes: Claude Opus 4.6
A nullával való osztás edge case volt a döntő tényező. Az éles SQL környezetben az ilyen jellegű bugok észrevétlen adatkorrupciót okoznak. Az Opus következetesen felszínre hozza azokat az edge cases-eket, amelyek számítanak a valódi data pipelines folyamatokban.
Task 4: Race condition hibakeresése
Prompt: Átadtam 3 fájlt (összesen kb. 200 sor) egy Node.js alkalmazásból, amelyben időszakos teszthibák jelentkeztek. A hiba egy race condition volt a caching layerben, ahol az egyidejű cache misses duplikált adatbázis-lekérdezéseket és inkonzisztens állapotot válthatott ki. "Find the bug, explain why it only manifests intermittently, and provide a fix."
GPT-5.4 eredmény
Beazonosította a helyes cache miss kódrészletet. Javasolta egy mutex lock hozzáadását az async-mutex használatával. A javítás helyes volt, de inkább a tünetet kezelte, mint a kiváltó okot — szerializálta az összes cache hozzáférést, ami terhelés alatt rontaná a teljesítményt.
Claude Opus 4.6 eredmény
Beazonosította ugyanazt a kódrészletet, de az állapot inkonzisztenciáját egy második problémára is visszavezette: a cache frissítése nem volt atomi — volt egy rés az olvasási ellenőrzés és az írás között, ahová egy másik kérés beékelődhetett. Az Opus egy "single-flight" mintát javasolt (az egyidejűleg beérkező azonos kérések összevonását) a globális mutex helyett. A javítás célravezetőbb volt, és megőrizte a párhuzamosságot a nem ütköző cache keys esetén.
Pontszámok
| Szempont | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Helyesség | 7 | 10 |
| Kódminőség | 7 | 9 |
| Hatékonyság | 8 | 8 |
| Összesen | 22 | 27 |
Győztes: Claude Opus 4.6
Egyértelmű különbség. Az Opus elég mélyen értette a concurrency modellt ahhoz, hogy célzott javítást javasoljon. Ez összhangban van a Claude Opus 4.6 80.8%-os eredményével a SWE-bench Verified teszten, amely pontosan az ilyen valós hibaelhárításokat teszteli.
Task 5: Kódátvizsgálás
Prompt: Átadtam egy 350 soros pull requestet, amely egy új fizetésfeldolgozó modult adott hozzá a rendszerhez. "Review this PR for bugs, security issues, performance problems, and code quality. Prioritize findings by severity."
GPT-5.4 eredmény
5 problémát talált: hiányzó null check a fizetési válasznál, kezeletlen promise rejection, egy fix timeout, aminek konfigurálhatónak kellene lennie, hiányzó idempotency key, és javaslat a magic numbers konstansokba szervezésére. Súlyosság szerint rendezve. Világos és végrehajtható tanácsok.
Claude Opus 4.6 eredmény
8 problémát talált: ugyanazt az 5-öt, amit a GPT-5.4, plusz további hármat — egy TOCTOU (time-of-check-time-of-use) sebezhetőséget az összeg validálásánál, egy potenciális információ-szivárgást a hibaüzenetben, amely belső stack traces adatokat fedett fel, és egy apró hibát, ahol a retry logika dupla terhelést okozhatott, ha az első kérés sikeres volt, de a válasz elveszett. Minden észrevétel tartalmazta a konkrét sorszámot és a javasolt javítást.
Pontszámok
| Szempont | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Helyesség | 8 | 10 |
| Kódminőség | 8 | 10 |
| Hatékonyság | 9 | 8 |
| Összesen | 25 | 28 |
Győztes: Claude Opus 4.6
A három további észrevétel mindegyike kritikus volt biztonsági szempontból. A dupla terhelés (double-charging) bug önmagában jelentős anyagi és presztízsveszteséget okozhat egy cégnek. Az Opus 76%-os eredménye az MRCR v2 teszten (többfájlos következtetés) közvetlenül jobb kódátvizsgálást eredményez összetett modulok esetén.
Task 6: Tesztcsomag írása
Prompt: "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." Átadtam a middleware forrásfájlját (kb. 120 sor).
GPT-5.4 eredmény
18 tesztesetet generált, tisztán szervezett describe blokkokban. A Prompt minden forgatókönyvét lefedte. Hozzáadott három extra edge case-t: üres string token, hibás algoritmusú token és csak szóközökből álló authorization header. A mockok jól strukturáltak voltak a vi.mock használatával. A tesztek leírása világos volt, és a "should X when Y" mintát követte.
Claude Opus 4.6 eredmény
15 tesztesetet generált. Minden kért forgatókönyvet lefedett. A tesztstruktúra egy helper factory-t használt a különböző tulajdonságokkal rendelkező tokenek létrehozásához — ez ötletes, de bonyolultabbá tette a kódot. Hiányzott a kifejezetten kért "concurrent authentication requests" teszt. A mockok tisztábbak voltak, de a tesztek száma alacsonyabb volt.
Pontszámok
| Szempont | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Helyesség | 10 | 8 |
| Kódminőség | 9 | 9 |
| Hatékonyság | 9 | 8 |
| Összesen | 28 | 25 |
Győztes: GPT-5.4
A GPT-5.4 hűségesebben követte a Prompt utasításait és értelmes edge cases-eket adott hozzá. Ahogy több összehasonlítás is megjegyzi, a GPT-5.4 tesztgenerálása a legjobbak között van, átfogó tesztcsomagokat írva erős edge case lefedettséggel.
Task 7: Monolitikus modul refaktorálása
Prompt: Átadtam egy 500 soros Python modult, amely a felhasználókezelést végezte — regisztráció, hitelesítés, profilfrissítés, jelszó-visszaállítás és e-mail értesítések egyetlen fájlban. "Refactor this into a clean module structure following SOLID principles. Maintain backward compatibility with the existing public API."
GPT-5.4 eredmény
5 modulra bontotta szét: auth.py, registration.py, profile.py, password.py, notifications.py. Hozzáadott egy __init__.py fájlt, amely újra exportálta az eredeti publikus függvényeket a visszafelé való kompatibilitás érdekében. Tiszta szétválasztás. Minden modul önálló volt.
Azonban elvétette a registration.py és a notifications.py közötti körkörös függőség (circular dependency) kezelését — a regisztráció üdvözlő e-mailt küld, és az értesítési modulnak szüksége volt a felhasználói adatokra. A kód összeomlott volna importáláskor.
Claude Opus 4.6 eredmény
6 modulra bontotta szét ugyanazzal a felosztással, plusz egy types.py a közös data classes számára. Ami döntő volt: felismerte a körkörös függőség problémáját, és egy eseményalapú (event-based) mintával oldotta meg — a regisztráció kivált egy "user_created" eseményt, az értesítési modul pedig feliratkozik rá. A visszafelé kompatibilis __init__.py megközelítése azonos volt.
Az Opus egy rövid megjegyzést is fűzött minden modul tetejére, elmagyarázva, hogy mi tartozik oda és mi nem — segédletként szolgálva a jövőbeli fejlesztőknek.
Pontszámok
| Szempont | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Helyesség | 6 | 10 |
| Kódminőség | 8 | 10 |
| Hatékonyság | 8 | 7 |
| Összesen | 22 | 27 |
Győztes: Claude Opus 4.6
A körkörös függőség bug éles környezetben hibát okozott volna. Ez az a fajta többfájlos következtetés, amelyben az Opus kiemelkedik — érti a fájlok közötti függőségeket és az architekturális következményeket, mielőtt legenerálná a kódot.
Task 8: Technikai dokumentáció írása
Prompt: "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." Átadtam az SDK forráskódját.
GPT-5.4 eredmény
Átfogó dokumentáció minden kért szekcióval. A végpontleírások részletesek voltak curl példákkal és válasz sémákkal. A hibaüzenetek szekciója jól szervezett táblázatként jelent meg. A migrációs útmutató világos volt előtte/utána kódpéldákkal. Tiszta markdown formázás.
Claude Opus 4.6 eredmény
Szintén átfogó, némileg eltérő struktúrával — egy "Quick Start" résszel indított a részletes dokumentáció előtt, ami jó mintát követ a fejlesztői dokumentációkban. A webhook szekció részletesebb volt, tartalmazta a retry viselkedést, az aláírás-ellenőrző kódot és tesztelési útmutatást. A migrációs útmutató tartalmazott egy kivezetési ütemtervet (deprecation timeline), ami nem szerepelt a forráskódban — ezt a verziózási mintákból következtette ki.
Pontszámok
| Szempont | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Helyesség | 9 | 9 |
| Kódminőség | 9 | 9 |
| Hatékonyság | 9 | 8 |
| Összesen | 27 | 26 |
Győztes: Döntetlen (GPT-5.4 egy ponttal vezet a hatékonyság miatt)
Mindkettő kiváló dokumentációt készített. A minőségbeli különbség elhanyagolható. A GPT-5.4 valamivel gyorsabb volt. Dokumentációs feladatokhoz bármelyik modell jól működik — ez egybecseng a fejlesztői visszajelzésekkel, miszerint a dokumentáció minősége hasonló a csúcsmodellek között.
Task 9: Rendszerarchitektúra tervezése
Prompt: "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 eredmény
Az OT (Operational Transformation) mellett döntött központi szerverrel. Észszerű architektúra Redis használatával a presence-hez, PostgreSQL-lel a dokumentumtároláshoz, és egy WebSocket gateway-jel a load balancer mögött. A Mermaid diagram tiszta volt. Az elemzés kompetens volt, de a standard sémát követte — nem elemezte mélyen a CRDTs és az OT közötti kompromisszumokat ehhez a konkrét skálához.
Claude Opus 4.6 eredmény
Egy tisztázó kérdéssel kezdett a dokumentummodellről (rich text vs. plain text vs. strukturált adatok), amire "rich text" választ adtam. Ezután a CRDTs-t (kifejezetten a Yjs-t) javasolta az OT helyett, részletes magyarázattal, hogy miért felettese a CRDTs ezen a skálán — az eventual consistency központi sequencer nélkül kiküszöböli a single point of failure kockázatát.
Az architektúra tartalmazott egy újszerű részletet: egy "document gateway" réteget, amely kezeli a CRDT merge műveleteket, és egyszerre működik WebSocket terminátorként és állapotmegőrző rétegként. A Mermaid diagram tartalmazta az adatfolyam nyilakat protokoll annotációkkal. A deployment szekció egy specifikus particionálási stratégiát javasolt (shard by document ID), érvelve a hot partitions kezelése mellett.
Pontszámok
| Szempont | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Helyesség | 8 | 10 |
| Kódminőség | 7 | 10 |
| Hatékonyság | 8 | 7 |
| Összesen | 23 | 27 |
Győztes: Claude Opus 4.6
Az architektúra az a terület, ahol a két modell közötti következtetési mélység leginkább látszik. Az Opus sokkal kifejezettebben gondolkodik a problémáról a kimenet generálása előtt, végigveszi az edge cases-eket, és tisztázó kérdéseket tesz fel, ha a követelmények nem egyértelműek.
Task 10: DevOps telepítési script írása
Prompt: "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 eredmény
Egy teljes workflow fájl az összes kért lépéssel. Az OIDC konfiguráció helyes volt az aws-actions/configure-aws-credentials használatával a role ARN megadásával. A blue-green deployment az ECS service update-et használta CODE_DEPLOY vezérlővel. A smoke test egy curl-alapú health check volt. A rollback-et a smoke test kilépési kódja váltotta ki. Jól kommentált, éles környezetre kész munka.
Claude Opus 4.6 eredmény
Szintén teljes és helyes. Ugyanazt az OIDC megközelítést alkalmazta. A kulcsfontosságú különbség a smoke test-ben volt — az Opus egy alaposabb tesztet hozott létre, amely nemcsak a health végpontot nézte, hanem azt is ellenőrizte, hogy a telepítés a helyes verziót szolgálja-e ki egy /version végpont lekérdezésével. A rollback tartalmazott egy Slack értesítési lépést. Azonban a workflow érezhetően bőbeszédűbb volt — 40%-kal több sor azonos funkcionalitás mellett.
Pontszámok
| Szempont | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Helyesség | 10 | 10 |
| Kódminőség | 9 | 9 |
| Hatékonyság | 9 | 7 |
| Összesen | 28 | 26 |
Győztes: GPT-5.4
DevOps scripting esetén a GPT-5.4 tömörsége előny. A workflow könnyebben karbantartható és módosítható. Az Opus kiegészítései (Slack értesítés, verzió-ellenőrzés) szépek, de nem voltak elvárások, és növelték az összetettséget. A GPT-5.4 vezet a Terminal-bench (75.1% vs 65.4%) teszten, és ez az előny megmutatkozik a terminál-orientált feladatoknál.
A végső eredménytábla
| Feladat | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Győztes |
|---|---|---|---|
| 1. REST API végpont | 28 | 27 | GPT-5.4 |
| 2. React komponens | 28 | 26 | GPT-5.4 |
| 3. SQL lekérdezés | 26 | 27 | Opus 4.6 |
| 4. Race condition hibakeresés | 22 | 27 | Opus 4.6 |
| 5. Kódátvizsgálás | 25 | 28 | Opus 4.6 |
| 6. Tesztcsomag | 28 | 25 | GPT-5.4 |
| 7. Modul refaktorálás | 22 | 27 | Opus 4.6 |
| 8. Dokumentáció | 27 | 26 | Döntetlen |
| 9. Architektúra tervezés | 23 | 27 | Opus 4.6 |
| 10. DevOps script | 28 | 26 | GPT-5.4 |
| Összesen | 257 | 266 | Opus 4.6 |
Végső pontszám: Claude Opus 4.6 nyert 266-257 arányban.
De az összesített pontszám mögött van egy fontosabb tanulság.
A minta, amely fontosabb az eredménynél
Nézzük meg, hol nyertek az egyes modellek:
A GPT-5.4 győzelmei:
- API végpontok (jól definiált, behatárolt feladatok)
- React komponensek (boilerplate világos specifikációkkal)
- Tesztírás (átfogó lefedettség egy specifikáció alapján)
- DevOps scriptek (terminál-orientált, tömör kimenet)
A Claude Opus 4.6 győzelmei:
- SQL edge cases (apró adathibák kiszűrése)
- Hibakeresés (kiváltó okok megértése összetett rendszerekben)
- Kódátvizsgálás (biztonsági és helyességi problémák megtalálása)
- Refaktorálás (fájlok közötti függőségek kezelése)
- Architektúra (mély következtetés a kompromisszumokról)
A minta egyértelmű: A GPT-5.4 a gyorsabb, olcsóbb és jobb modell a jól definiált kódolási feladatokhoz. A Claude Opus 4.6 a mélyebb, alaposabb modell a nagy összetettséget és következtetést igénylő feladatokhoz.
Ez egybevág azzal, amit a DataCamp elemzése talált: a GPT-5.4 a legjobb általános modell, míg az Opus 4.6 kifejezetten az agentic és mély-kódolási feladatokban jeleskedik.
A költségtényező
A pontszámbeli különbség (9 pont) relatíve kicsi. A költségbeli különbség nem az.
| Metrika | GPT-5.4 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Bemeneti árazás | $2.50/MTok | $15/MTok |
| Kimeneti árazás | $15/MTok | $75/MTok |
| Sebesség | 73.4 tok/s | 40.5 tok/s |
| Context window | 1M (felár >272K felett) | 1M (fix árazás) |
| Tool search megtakarítás | ~47% token csökkenés | N/A |
Ezen 10 feladatos teszt során a teljes API költség körülbelül $4.20 volt a GPT-5.4 és $31.50 az Opus 4.6 esetén. Ez 7.5-szeres költségkülönbség egy 3.5%-os minőségi különbségért.
Egy csapat számára, amely naponta több száz AI-segített programozási feladatot futtat, a matematika erősen a GPT-5.4 mellett szól a munka nagy részénél, az Opust pedig meg kell tartani a magas kockázatú 10-20%-ra, ahol a következtetési mélysége valódi különbséget jelent.
Az okos stratégia: Használd mindkettőt
A legtöbb fejlesztő 2026-ban nem egyetlen modellt választ — hanem eldönti, mikor melyiket használja. A tesztből kirajzolódó minta megegyezik azzal, amit a ZBuild csapatánál használunk:
Napi munkához: GPT-5.4 (Codex CLI vagy API útján)
- Új végpontok, komponensek és scriptek írása
- Tesztek generálása specifikációkból
- Gyors hibakeresés izolált esetekben
- DevOps és CI/CD automatizáció
Nehéz feladatokhoz: Claude Opus 4.6 (Claude Code vagy API útján)
- Többfájlos refaktorálás összetett függőségekkel
- Biztonság-kritikus kódok átvizsgálása
- Architektúra tervezési folyamatok
- Nem egyértelmű hibák keresése nagy kódbázisokban
Ez a kétmodelles megközelítés kihasználja mindkét modell erősségeinek 95%-át, miközben a költségeket kezelhető szinten tartja. A Portkey útmutatója ugyanezt a hibrid megközelítést javasolja.
Amit a benchmarkok mondanak (kontextusként)
A fenti feladatonkénti eredmények összhangban vannak a hivatalos benchmarkokkal:
| Benchmark | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Mit mér? |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | ~80% | 80.8% | Valódi GitHub hibajavítás |
| SWE-bench Pro | 57.7% | ~46% | Nehezebb, szigorúbb kódolási feladatok |
| Terminal-bench 2.0 | 75.1% | 65.4% | Terminál és rendszerfeladatok |
| HumanEval | 93.1% | 90.4% | Függvényszintű kódgenerálás |
| GPQA Diamond | 92.0-92.8% | 87.4-91.3% | Szakértői szintű következtetés |
| ARC-AGI-2 | 73.3% | 68.8-69.2% | Újszerű következtetés |
Források: MindStudio benchmarks, Evolink analysis, Anthropic
A GPT-5.4 vezet a legtöbb benchmarkon. Az Opus 4.6 a SWE-bench Verified teszten vezet — ez a benchmark áll legközelebb a valódi hibajavításhoz — ami magyarázatot ad a hibakeresésben és refaktorálásban mutatott előnyére a tesztjeim során.
Az ítélet
Ha csak egy modellt választhatsz: GPT-5.4. A kódolási feladatok 80%-át azonos vagy jobb minőségben végzi el, 6-7x olcsóbb és 80%-kal gyorsabb. A feladatok azon 20%-a, ahol az Opus jobb (hibakeresés, refaktorálás, architektúra), gyakran megoldható részletesebb Prompt-okkal a GPT-5.4-en is.
Ha mindkettőt tudod használni: Tedd meg. GPT-5.4 a napi kódoláshoz, Opus 4.6 az összetett munkákhoz. Ez nem kompromisszum — ez az optimális stratégia.
Ha a költség nem számít és maximális minőséget akarsz minden feladathoz: Claude Opus 4.6. Az összesített pontszámot ez nyerte, és azokon a feladatokon győzött, ahol a minőség a legfontosabb (a bugok többe kerülnek, mint a boilerplate).
Az eredmények nem azok lettek, amire számítottam, mert azt hittem, a drágább modell dominálni fog. Nem tette. A két modellnek valóban különböző erősségei vannak, és a legjobb stratégia az, ha tudod, melyik erősségre van szükséged az előtted álló feladathoz.
Források
- 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