Het Experiment
Ik heb 10 echte codeertaken genomen — het soort dat ontwikkelaars daadwerkelijk elke dag doen — en precies dezelfde prompt ingediend bij zowel GPT-5.4 als Claude Opus 4.6. Zelfde system prompt, zelfde context, zelfde evaluatiecriteria.
Geen synthetische benchmarks. Geen zorgvuldig geselecteerde voorbeelden. Gewoon echte taken gescoord op drie dimensies:
- Correctheid (werkt het zonder aanpassingen?)
- Codekwaliteit (leesbaarheid, types, error handling, edge cases)
- Efficiëntie (token-verbruik, responstijd, aantal benodigde vervolgprompts)
Elke dimensie wordt gescoord op een schaal van 1-10. Maximaal mogelijke score per taak: 30.
De modellen werden benaderd via hun respectievelijke API's tegen standaardprijzen: GPT-5.4 voor $2.50/$15 per million tokens en Claude Opus 4.6 voor $15/$75 per million tokens.
Hier zijn de 10 taken en wat er precies is gebeurd.
Taak 1: Bouw een REST API Endpoint
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 Resultaat
Schone, productierijpe code. Het Zod validation schema was nauwkeurig. De bcrypt hashing gebruikte een juiste salt round constant. De Prisma query gebruikte select om het password veld op databaseniveau uit te sluiten in plaats van het te verwijderen uit het response object — een subtiele maar belangrijke security praktijk. TypeScript types waren strak.
Claude Opus 4.6 Resultaat
Ook schoon en correct. Gebruikte een vergelijkbare Zod validation aanpak maar voegde ongevraagd rate limiting middleware toe voor het endpoint en voegde een commentaar toe waarin werd uitgelegd waarom. De password uitsluiting gebruikte Prisma's omit functionaliteit. Voegde een try/catch toe met specifieke error types voor Prisma unique constraint violations.
Scores
| Dimensie | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctheid | 10 | 10 |
| Codekwaliteit | 9 | 9 |
| Efficiëntie | 9 | 8 |
| Totaal | 28 | 27 |
Winnaar: GPT-5.4 (marginaal, op snelheid en beknoptheid)
Beide resultaten waren uitstekend. GPT-5.4 was sneller en verbruikte minder tokens. Opus voegde de rate limiting middleware ongevraagd toe — nuttig maar niet gevraagd. Voor goed gedefinieerde API taken zijn de modellen vrijwel uitwisselbaar.
Taak 2: Bouw een React Component
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 Resultaat
Leverde een goed gestructureerde generic component. TypeScript generics werden correct gebruikt voor de column definition en data types. De sorting logica was schoon met een geëxtraheerde custom useSortable hook. Pagination gebruikte useMemo voor performance. ARIA attributen waren correct — role="grid", aria-sort op sortable headers, aria-selected op checkboxes.
Claude Opus 4.6 Resultaat
Vergelijkbare structuur maar met een paar verschillen. Opus creëerde een useDataTable hook die de sorting, pagination en filtering logica inkapselde — een schonere scheiding maar meer abstractie. TypeScript generics waren eveneens correct. Mist aria-sort op de header cellen. De CSS module bevatte een responsive layout die overschakelde naar een card view op mobiel, wat niet gevraagd was maar wel een doordachte toevoeging was.
Scores
| Dimensie | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctheid | 10 | 9 |
| Codekwaliteit | 9 | 9 |
| Efficiëntie | 9 | 8 |
| Totaal | 28 | 26 |
Winnaar: GPT-5.4
De ARIA implementatie van GPT-5.4 was vollediger, wat belangrijk is voor een component die in een hele applicatie wordt gebruikt. Zoals opgemerkt in de vergelijking van MindStudio, blinkt GPT-5.4 uit in boilerplate-generatie inclusief React componenten en TypeScript interfaces.
Taak 3: Schrijf een Complexe SQL Query
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 Resultaat
Drie CTEs: één voor de aggregatie van de huidige periode, één voor de vorige periode, en één voor de percentageberekening. Schoon, correct en goed geformatteerd. Gebruikte COALESCE voor het afhandelen van klanten zonder data uit de vorige periode. Voegde een index hint commentaar toe.
Claude Opus 4.6 Resultaat
Vier CTEs met een iets andere structuur: scheidde de berekening van de "last order date" in een eigen CTE om een correlated subquery te vermijden. Voegde een NULLIF toe om division by zero te voorkomen bij de percentageberekening — een echte edge case die GPT-5.4 miste. Voegde een alternatief met een window function toe in een commentaarblok.
Scores
| Dimensie | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctheid | 9 | 10 |
| Codekwaliteit | 8 | 9 |
| Efficiëntie | 9 | 8 |
| Totaal | 26 | 27 |
Winnaar: Claude Opus 4.6
De division-by-zero edge case maakte het verschil. In productieve SQL veroorzaakt dat soort bugs stille data-corruptie. Opus brengt consequent edge cases naar boven die er toe doen in echte data pipelines.
Taak 4: Debug een Race Condition
Prompt: Ik leverde 3 bestanden (~200 regels totaal) uit een Node.js applicatie met een intermitterende testfout. De bug was een race condition in een caching layer waar gelijktijdige cache misses dubbele database queries en een inconsistente staat konden veroorzaken. "Find the bug, explain why it only manifests intermittently, and provide a fix."
GPT-5.4 Resultaat
Identificeerde het juiste cache miss codepad. Suggeerde het toevoegen van een mutex lock met async-mutex. De oplossing was correct, maar bestreed het symptoom in plaats van de oorzaak — het serialiseerde alle cache-toegangen, wat de performance onder zware belasting zou schaden.
Claude Opus 4.6 Resultaat
Identificeerde hetzelfde codepad maar herleidde de inconsistentie in de staat ook naar een tweede probleem: de cache update was niet atomair — er was een venster tussen de read check en de write waar een ander request kon tussenkomen. Opus stelde een "single-flight" patroon voor (het samenvoegen van gelijktijdige identieke aanvragen) in plaats van een globale mutex. De oplossing was chirurgischer en behield de concurrency voor niet-conflicterende cache keys.
Scores
| Dimensie | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctheid | 7 | 10 |
| Codekwaliteit | 7 | 9 |
| Efficiëntie | 8 | 8 |
| Totaal | 22 | 27 |
Winnaar: Claude Opus 4.6
Een duidelijk verschil. Opus begreep het concurrency model diepgaand genoeg om een gerichte oplossing voor te stellen. Dit komt overeen met de 80.8% score van Claude Opus 4.6 op SWE-bench Verified, die precies dit soort praktijkgerichte bug-oplossingen test.
Taak 5: Code Review
Prompt: Ik leverde een pull request van 350 regels die een nieuwe payment processing module toevoegde. "Review this PR for bugs, security issues, performance problems, and code quality. Prioritize findings by severity."
GPT-5.4 Resultaat
Vond 5 problemen: een ontbrekende null check op de payment response, een onbehandelde promise rejection, een hardcoded timeout die configureerbaar zou moeten zijn, een ontbrekende idempotency key, en een suggestie om magic numbers te extraheren naar constanten. Georganiseerd op ernst. Helder en actiegericht.
Claude Opus 4.6 Resultaat
Vond 8 problemen: dezelfde 5 die GPT-5.4 vond plus drie extra — een TOCTOU (time-of-check-time-of-use) kwetsbaarheid in de bedrag-validatie, een potentieel informatielek in de error response die interne stack traces blootstelde, en een subtiel probleem waarbij retry logica dubbele afschrijvingen kon veroorzaken als het eerste request slaagde maar de response verloren ging. Elke bevinding bevatte het specifieke regelnummer en een voorgestelde oplossing.
Scores
| Dimensie | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctheid | 8 | 10 |
| Codekwaliteit | 8 | 10 |
| Efficiëntie | 9 | 8 |
| Totaal | 25 | 28 |
Winnaar: Claude Opus 4.6
De drie extra bevindingen waren allemaal kritiek voor de beveiliging. Alleen al de bug met dubbele afschrijvingen zou een bedrijf aanzienlijk geld en reputatieschade kunnen kosten. De 76% van Opus op MRCR v2 (redeneren over meerdere bestanden) vertaalt zich direct naar een betere code review bij complexe modules.
Taak 6: Schrijf een Test Suite
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." Ik leverde het bronbestand van de middleware (~120 regels).
GPT-5.4 Resultaat
Genereerde 18 test cases georganiseerd in overzichtelijke describe blokken. Elk scenario uit de prompt werd behandeld. Voegde drie extra edge cases toe: een lege string als token, een token met het verkeerde algoritme, en een authorization header met alleen witruimte. Mocks waren goed gestructureerd met vi.mock. Testbeschrijvingen waren helder en volgden het "should X when Y" patroon.
Claude Opus 4.6 Resultaat
Genereerde 15 test cases. Alle gevraagde scenario's werden behandeld. De teststructuur gebruikte een helper factory voor het maken van tokens met verschillende eigenschappen — slim, maar voegde complexiteit toe. Mist de test voor "concurrent authentication requests" die expliciet gevraagd was. De mocks waren schoner, maar het aantal tests was lager.
Scores
| Dimensie | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctheid | 10 | 8 |
| Codekwaliteit | 9 | 9 |
| Efficiëntie | 9 | 8 |
| Totaal | 28 | 25 |
Winnaar: GPT-5.4
GPT-5.4 volgde de prompt getrouwer en voegde zinvolle edge cases toe. Zoals meerdere vergelijkingen opmerken, behoort de testgeneratie van GPT-5.4 tot de beste, met uitgebreide suites en sterke dekking van edge cases.
Taak 7: Refactoreer een Monolitische Module
Prompt: Ik leverde een Python module van 500 regels die user management afhandelde — registratie, authenticatie, profielupdates, wachtwoordresets en e-mailnotificaties, allemaal in één bestand. "Refactor this into a clean module structure following SOLID principles. Maintain backward compatibility with the existing public API."
GPT-5.4 Resultaat
Opgesplitst in 5 modules: auth.py, registration.py, profile.py, password.py, notifications.py. Voegde een __init__.py toe die de originele publieke functies opnieuw exporteerde voor backward compatibility. Schone scheiding. Elke module was op zichzelf staand.
Het model miste echter het updaten van de circular dependency tussen registration.py en notifications.py — registratie stuurt een welkomstmail, en de notificatiemodule had een referentie nodig naar de gebruikersgegevens. De code zou crashen bij import.
Claude Opus 4.6 Resultaat
Opgesplitst in 6 modules met dezelfde verdeling plus een types.py voor gedeelde data classes. Cruciaal was dat het de circular dependency herkende en oploste door een event-based patroon te introduceren — registratie verstuurt een "user_created" event, en de notificatiemodule abonneert zich daarop. De backward-compatible __init__.py was identiek qua aanpak.
Opus voegde ook een kort commentaar toe bovenaan elke module om uit te leggen wat er wel en niet in thuishoort — dienend als gids voor toekomstige ontwikkelaars.
Scores
| Dimensie | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctheid | 6 | 10 |
| Codekwaliteit | 8 | 10 |
| Efficiëntie | 8 | 7 |
| Totaal | 22 | 27 |
Winnaar: Claude Opus 4.6
De circular dependency bug zou een productiefout hebben veroorzaakt. Dit is het type redeneren over meerdere bestanden waar Opus in uitblinkt — het begrijpt cross-file dependencies en architecturale implicaties voordat het code genereert.
Taak 8: Schrijf Technische Documentatie
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." Ik leverde de broncode van de SDK.
GPT-5.4 Resultaat
Uitgebreide documentatie die alle gevraagde secties behandelde. De endpoint beschrijvingen waren gedetailleerd met curl voorbeelden en response schemas. De sectie met error codes was goed georganiseerd als een tabel. De migration guide was helder met codevoorbeelden van voor en na. Strakke markdown formattering.
Claude Opus 4.6 Resultaat
Eveneens uitgebreid, met een iets andere structuur — het begon met een "Quick Start" sectie vóór de gedetailleerde documentatie, wat een goed patroon is voor ontwikkelaarsdocumentatie. De webhook sectie was gedetailleerder, inclusief retry-gedrag, code voor signature verification en testinstructies. De migration guide bevatte een tijdlijn voor uitfasering die niet in de broncode stond — het leidde dit af uit versiepatronen.
Scores
| Dimensie | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctheid | 9 | 9 |
| Codekwaliteit | 9 | 9 |
| Efficiëntie | 9 | 8 |
| Totaal | 27 | 26 |
Winnaar: Gelijkspel (GPT-5.4 met één punt op efficiëntie)
Beiden produceerden uitstekende documentatie. Het kwaliteitsverschil is verwaarloosbaar. GPT-5.4 was iets sneller. Voor documentatietaken werken beide modellen goed — dit komt overeen met rapporten van ontwikkelaars dat de kwaliteit van documentatie vergelijkbaar is bij de topmodellen.
Taak 9: Ontwerp een Systeemarchitectuur
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 Resultaat
Koos voor OT (Operational Transformation) met een centrale server. Redelijke architectuur met Redis voor presence, PostgreSQL voor documentopslag, en een WebSocket gateway achter een load balancer. Het Mermaid diagram was overzichtelijk. De analyse was competent maar volgde een standaard draaiboek — het analyseerde niet diepgaand de afwegingen tussen CRDTs en OT voor deze specifieke schaal.
Claude Opus 4.6 Resultaat
Begon met het stellen van een verhelderende vraag over het documentmodel (rich text vs. platte tekst vs. gestructureerde data), die ik beantwoordde als "rich text". Beval vervolgens CRDTs (specifiek Yjs) aan boven OT, met een gedetailleerde uitleg waarom CRDTs superieur zijn op deze schaal — eventual consistency zonder centrale sequencer elimineert de single point of failure.
De architectuur bevatte een vernieuwend detail: een "document gateway" laag die CRDT merge operaties afhandelt en fungeert als zowel WebSocket terminator als state persistence laag. Het Mermaid diagram bevatte data flow pijlen met protocol annotaties. De deployment sectie adviseerde een specifieke partitioning strategie (shard op document ID) met argumentatie over hot partitions.
Scores
| Dimensie | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctheid | 8 | 10 |
| Codekwaliteit | 7 | 10 |
| Efficiëntie | 8 | 7 |
| Totaal | 23 | 27 |
Winnaar: Claude Opus 4.6
Architectuur is waar de kloof in redeneerdiepte tussen deze modellen het meest zichtbaar is. Opus redeneert explicieter over het probleem voordat het output genereert, werkt door edge cases heen en stelt verhelderende vragen wanneer vereisten echt ambigu zijn.
Taak 10: Schrijf een DevOps Deployment Script
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 Resultaat
Een volledig workflow-bestand met alle gevraagde stappen. OIDC configuratie was correct met gebruik van aws-actions/configure-aws-credentials met de role ARN. Blue-green deployment gebruikte ECS service update met de CODE_DEPLOY deployment controller. De smoke test was een op curl gebaseerde health check. Rollback werd geactiveerd door de exit code van de smoke test. Goed voorzien van commentaar, productierijp.
Claude Opus 4.6 Resultaat
Ook volledig en correct. Gebruikte dezelfde OIDC aanpak. Het belangrijkste verschil zat in de smoke test — Opus maakte een grondigere test die niet alleen het health endpoint controleerde, maar ook verifieerde of de deployment de juiste versie serveerde door een /version endpoint te checken. De rollback bevatte een Slack notificatie stap. De workflow was echter aanzienlijk omslachtiger — 40% meer regels voor vergelijkbare functionaliteit.
Scores
| Dimensie | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctheid | 10 | 10 |
| Codekwaliteit | 9 | 9 |
| Efficiëntie | 9 | 7 |
| Totaal | 28 | 26 |
Winnaar: GPT-5.4
Voor DevOps scripting is de beknoptheid van GPT-5.4 een voordeel. De workflow is gemakkelijker te onderhouden en aan te passen. De toevoegingen van Opus (Slack notificatie, versie-verificatie) zijn aardig, maar waren niet gevraagd en voegden complexiteit toe. GPT-5.4 loopt voor op Terminal-bench (75.1% vs 65.4%), en dit voordeel is te zien in terminal-georiënteerde taken.
Het Definitieve Scorebord
| Taak | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Winnaar |
|---|---|---|---|
| 1. REST API endpoint | 28 | 27 | GPT-5.4 |
| 2. React component | 28 | 26 | GPT-5.4 |
| 3. SQL query | 26 | 27 | Opus 4.6 |
| 4. Debug race condition | 22 | 27 | Opus 4.6 |
| 5. Code review | 25 | 28 | Opus 4.6 |
| 6. Test suite | 28 | 25 | GPT-5.4 |
| 7. Refactor module | 22 | 27 | Opus 4.6 |
| 8. Documentatie | 27 | 26 | Gelijkspel |
| 9. Architectuurontwerp | 23 | 27 | Opus 4.6 |
| 10. DevOps script | 28 | 26 | GPT-5.4 |
| Totaal | 257 | 266 | Opus 4.6 |
Eindscore: Claude Opus 4.6 wint met 266 tegen 257.
Maar de totale score verbergt het werkelijke verhaal.
Het Patroon Dat Belangrijker Is Dan de Score
Kijk naar waar elk model wint:
GPT-5.4 wint op:
- API endpoints (goed gedefinieerde, afgebakende taken)
- React componenten (boilerplate met duidelijke specificaties)
- Testen schrijven (uitgebreide dekking vanuit een specificatie)
- DevOps scripts (terminal-georiënteerd, beknopte output)
Claude Opus 4.6 wint op:
- SQL edge cases (het vangen van subtiele data-bugs)
- Debugging (het begrijpen van grondoorzaken in complexe systemen)
- Code review (het vinden van beveiligings- en correctheidsproblemen)
- Refactoring (het afhandelen van afhankelijkheden tussen bestanden)
- Architectuur (diepgaand redeneren over afwegingen)
Het patroon is duidelijk: GPT-5.4 is het snellere, goedkopere en betere model voor goed gedefinieerde codeertaken. Claude Opus 4.6 is het diepere, zorgvuldigere model voor taken die redenering over complexiteit vereisen.
Dit komt overeen met wat de analyse van DataCamp vond: GPT-5.4 is het beste all-round model, terwijl Opus 4.6 specifiek uitblinkt in agentic en deep-coding taken.
De Kostenfactor
Het verschil in score (9 punten) is relatief klein. Het kostenverschil is dat niet.
| Metriek | GPT-5.4 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Input prijs | $2.50/MTok | $15/MTok |
| Output prijs | $15/MTok | $75/MTok |
| Snelheid | 73.4 tok/s | 40.5 tok/s |
| Context window | 1M (toeslag >272K) | 1M (vaste prijs) |
| Tool search besparing | ~47% token reductie | N/A |
Voor deze test met 10 taken waren de totale API-kosten ongeveer $4.20 voor GPT-5.4 en $31.50 for Opus 4.6. Dat is een 7.5x kostenverschil voor een kwaliteitsverschil van 3.5%.
Voor een team dat honderden AI-ondersteunde codeertaken per dag uitvoert, spreekt de wiskunde sterk in het voordeel van GPT-5.4 voor het merendeel van het werk, waarbij Opus wordt gereserveerd voor de cruciale 10-20% waar de redeneerdiepte een wezenlijk verschil maakt.
De Slimme Strategie: Gebruik Beide
De meeste werkende ontwikkelaars in 2026 kiezen niet voor één model — ze kiezen wanneer ze welk model gebruiken. Het patroon dat uit deze test naar voren kwam, komt overeen met wat we gebruiken bij ZBuild:
Dagelijkse tool: GPT-5.4 (via Codex CLI of API)
- Schrijven van nieuwe endpoints, componenten en scripts
- Genereren van tests op basis van specificaties
- Snel debuggen van geïsoleerde problemen
- DevOps en CI/CD automatisering
Het zware werk: Claude Opus 4.6 (via Claude Code of API)
- Refactoring over meerdere bestanden met complexe afhankelijkheden
- Beoordelen van beveiligingskritieke code
- Architecturale ontwerpsessies
- Debuggen van niet-voor-de-hand-liggende problemen in grote codebases
Deze aanpak met twee modellen benut 95% van de sterke punten van beide modellen, terwijl de kosten beheersbaar blijven. De Portkey gids voor het kiezen tussen deze modellen adviseert dezelfde hybride aanpak.
Wat de Benchmarks Zeggen (voor Context)
De resultaten per taak hierboven komen overeen met de formele benchmarks:
| Benchmark | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Wat het meet |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | ~80% | 80.8% | Oplossen van echte GitHub issues |
| SWE-bench Pro | 57.7% | ~46% | Moeilijkere, striktere codeertaken |
| Terminal-bench 2.0 | 75.1% | 65.4% | Terminal- en systeemtaken |
| HumanEval | 93.1% | 90.4% | Codegeneratie op functieniveau |
| GPQA Diamond | 92.0-92.8% | 87.4-91.3% | Redeneren op expertniveau |
| ARC-AGI-2 | 73.3% | 68.8-69.2% | Nieuw redeneerwerk |
Bronnen: MindStudio benchmarks, Evolink analyse, Anthropic
GPT-5.4 leidt op de meeste benchmarks. Opus 4.6 leidt op SWE-bench Verified — de benchmark die het nauwst verbonden is met het oplossen van bugs in de echte wereld — wat het voordeel bij debugging en refactoring in mijn tests verklaart.
Het Verdict
Als je maar één model kunt kiezen: GPT-5.4. Het handelt 80% van de codeertaken af met gelijke of betere kwaliteit, kost 6-7x minder en is 80% sneller. De 20% van de taken waarin Opus beter is (debugging, refactoring, architectuur), kunnen vaak worden opgelost met gedetailleerdere prompting bij GPT-5.4.
Als je beide kunt gebruiken: Doe het. GPT-5.4 voor het dagelijkse programmeerwerk, Opus 4.6 voor complex werk. Dit is geen compromis — het is de optimale strategie.
Als kosten geen rol spelen en je maximale kwaliteit wilt bij elke taak: Claude Opus 4.6. Het won op de totale score en de overwinningen waren op taken waar kwaliteit het meest telt (bugs kosten meer dan boilerplate).
De resultaten waren niet wat ik verwachtte, omdat ik ervan uitging dat het duurdere model zou domineren. Dat deed het niet. De twee modellen hebben werkelijk verschillende sterke punten, en de beste strategie is weten welke kracht je nodig hebt voor de taak die voor je ligt.
Bronnen
- 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