Eksperimentet
Jeg tok 10 reelle kodeoppgaver — typen utviklere faktisk gjør hver dag — og sendte nøyaktig samme prompt til både GPT-5.4 og Claude Opus 4.6. Samme system prompt, samme kontekst, samme evalueringskriterier.
Ingen syntetiske benchmarks. Ingen håndplukkede eksempler. Bare reelle oppgaver vurdert på tre dimensjoner:
- Korrekthet (fungerer det uten modifikasjoner?)
- Kodekvalitet (lesbarhet, typer, feilhåndtering, edge cases)
- Effektivitet (token-bruk, responstid, antall oppfølgings-prompter som trengs)
Hver dimensjon scores fra 1-10. Maksimal mulig poengsum per oppgave: 30.
Modellene ble aksessert via deres respektive API-er til standard priser: GPT-5.4 til $2.50/$15 per million tokens og Claude Opus 4.6 til $15/$75 per million tokens.
Her er de 10 oppgavene og nøyaktig hva som skjedde.
Oppgave 1: Bygg et REST API-endepunkt
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 Resultat
Ren, produksjonsklar kode. Zod-valideringsskjemaet var presist. bcrypt-hashingen brukte en korrekt salt round-konstant. Prisma-spørringen brukte select for å ekskludere passordfeltet på databasenivå i stedet for å slette det fra responsobjektet — en subtil, men viktig sikkerhetspraksis. TypeScript-typene var stramme.
Claude Opus 4.6 Resultat
Også rent og korrekt. Brukte en lignende Zod-valideringstilnærming, men la til rate limiting-middleware for endepunktet og inkluderte en kommentar som forklarte hvorfor. Ekskludering av passord brukte Prisma sin omit-funksjon. La til en try/catch med spesifikke feiltyper for Prisma unique constraint-brudd.
Poeng
| Dimensjon | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Korrekthet | 10 | 10 |
| Kodekvalitet | 9 | 9 |
| Effektivitet | 9 | 8 |
| Totalt | 28 | 27 |
Vinner: GPT-5.4 (marginalt, på hastighet og konsishet)
Begge resultatene var utmerkede. GPT-5.4 var raskere og brukte færre tokens. Opus la til rate limiting-middleware uoppfordret — nyttig, men ikke forespurt. For veldefinerte API-oppgaver er modellene i praksis utskiftbare.
Oppgave 2: Bygg en React-komponent
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 Resultat
Leverte en godt strukturert generisk komponent. TypeScript generics ble brukt korrekt for kolonnedefinisjon og datatyper. Sorteringslogikken var ren med en tilpasset useSortable-hook trukket ut. Pagenering brukte useMemo for ytelse. ARIA-attributter var korrekte — role="grid", aria-sort på sorterbare headere, aria-selected på sjekkbokser.
Claude Opus 4.6 Resultat
Lignende struktur, men med noen få forskjeller. Opus opprettet en useDataTable-hook som kapslet inn sortering, pagenering og filtreringslogikk — renere separasjon, men mer abstraksjon. TypeScript generics var like korrekte. Manglet aria-sort på header-cellene. CSS-modulen inkluderte et responsivt oppsett som byttet til kortvisning på mobil, noe som ikke var forespurt, men var et gjennomtenkt tillegg.
Poeng
| Dimensjon | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Korrekthet | 10 | 9 |
| Kodekvalitet | 9 | 9 |
| Effektivitet | 9 | 8 |
| Totalt | 28 | 26 |
Vinner: GPT-5.4
GPT-5.4 sin ARIA-implementering var mer komplett, noe som betyr noe for en komponent som skal brukes på tvers av en applikasjon. Som bemerket av MindStudio sin sammenligning, utmerker GPT-5.4 seg på generering av boilerplate, inkludert React-komponenter og TypeScript-grensesnitt.
Oppgave 3: Skriv en kompleks SQL-spørring
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 Resultat
Tre CTEs: én for aggregering av nåværende periode, én for aggregering av forrige periode, én for prosentberegningen. Rent, korrekt og godt formatert. Brukte COALESCE for å håndtere kunder uten data fra forrige periode. La til en kommentar med index-hint.
Claude Opus 4.6 Resultat
Fire CTEs med en litt annen struktur: separerte beregningen av "siste ordredato" i en egen CTE for å unngå en korrelert underspørring. La til en NULLIF for å forhindre divisjon med null i prosentberegningen — et reelt edge case GPT-5.4 bommet på. Inkluderte et alternativ med window function i en kommentarblokk.
Poeng
| Dimensjon | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Korrekthet | 9 | 10 |
| Kodekvalitet | 8 | 9 |
| Effektivitet | 9 | 8 |
| Totalt | 26 | 27 |
Vinner: Claude Opus 4.6
Edge caset med divisjon med null var differensiatoren. I produksjons-SQL kan den typen bug forårsake stille datakorrupsjon. Opus avdekker konsekvent edge cases som betyr noe i reelle datapipelines.
Oppgave 4: Feilsøk en Race Condition
Prompt: Jeg ga 3 filer (~200 linjer totalt) fra en Node.js-applikasjon med en periodisk testfeil. Feilen var en race condition i et caching-lag hvor samtidige cache misses kunne utløse duplikate databasespørringer og inkonsistent tilstand. "Find the bug, explain why it only manifests intermittently, and provide a fix."
GPT-5.4 Resultat
Identifiserte korrekt kodestien for cache miss. Foreslo å legge til en mutex-lås ved hjelp av async-mutex. Løsningen var korrekt, men behandlet symptomet i stedet for rotårsaken — den serialiserte all cache-tilgang, noe som ville skade ytelsen under belastning.
Claude Opus 4.6 Resultat
Identifiserte samme kodesti, men sporet også tilstandsinkonsistensen til et problem nummer to: cache-oppdateringen var ikke atomisk — det var et vindu mellom lesekontrollen og skrivingen hvor en annen forespørsel kunne flettes inn. Opus foreslo et "single-flight"-mønster (samle samtidige identiske forespørsler) i stedet for en global mutex. Løsningen var mer kirurgisk og bevarte samtidighet for cache-nøkler som ikke er i konflikt.
Poeng
| Dimensjon | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Korrekthet | 7 | 10 |
| Kodekvalitet | 7 | 9 |
| Effektivitet | 8 | 8 |
| Totalt | 22 | 27 |
Vinner: Claude Opus 4.6
Et tydelig gap. Opus forsto samtidighetsmodellen dypt nok til å foreslå en målrettet løsning. Dette samsvarer med Claude Opus 4.6 sin 80.8% score på SWE-bench Verified, som tester nettopp denne typen reell feilhåndtering.
Oppgave 5: Kodereview
Prompt: Jeg sendte en 350-linjers pull request som la til en ny modul for betalingsbehandling. "Review this PR for bugs, security issues, performance problems, and code quality. Prioritize findings by severity."
GPT-5.4 Resultat
Fant 5 problemer: en manglende null-sjekk på betalingsresponsen, en ubehandlet promise rejection, en hardkodet timeout som burde være konfigurerbar, en manglende idempotency-nøkkel, og et forslag om å trekke ut magic numbers til konstanter. Organisert etter alvorlighetsgrad. Tydelig og handlingsorientert.
Claude Opus 4.6 Resultat
Fant 8 problemer: de samme 5 som GPT-5.4 fant, pluss tre til — en TOCTOU (time-of-check-time-of-use) sårbarhet i validering av beløp, en potensiell informasjonslekkasje i feilresponsen som eksponerte interne stack traces, og et subtilt problem hvor retry-logikk kunne forårsake dobbel-belastning hvis den første forespørselen lyktes, men responsen gikk tapt. Hvert funn inkluderte det spesifikke linjenummeret og et forslag til løsning.
Poeng
| Dimensjon | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Korrekthet | 8 | 10 |
| Kodekvalitet | 8 | 10 |
| Effektivitet | 9 | 8 |
| Totalt | 25 | 28 |
Vinner: Claude Opus 4.6
De tre tilleggsfunnene var alle kritiske for sikkerheten. Buggen med dobbel-belastning alene kunne kostet et selskap betydelige penger og omdømme. Opus sin 76% på MRCR v2 (multi-fil resonnering) oversettes direkte til bedre kodereview på komplekse moduler.
Oppgave 6: Skriv en testsuite
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." Jeg oppga kildekoden for middleware (~120 linjer).
GPT-5.4 Resultat
Genererte 18 testtilfeller organisert i rene describe-blokker. Hvert scenario fra prompten ble dekket. La til tre ekstra edge cases: tom streng-token, token med feil algoritme, og authorization-header med kun mellomrom. Mocks var godt strukturert ved bruk av vi.mock. Testbeskrivelsene var tydelige og fulgte "should X when Y"-mønsteret.
Claude Opus 4.6 Resultat
Genererte 15 testtilfeller. Alle forespurte scenarioer ble dekket. Teststrukturen brukte en helper factory for å lage tokens med ulike egenskaper — smart, men la til kompleksitet. Manglet testen for "concurrent authentication requests" som ble eksplisitt forespurt. Mockene var renere, men antallet tester var lavere.
Poeng
| Dimensjon | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Korrekthet | 10 | 8 |
| Kodekvalitet | 9 | 9 |
| Effektivitet | 9 | 8 |
| Totalt | 28 | 25 |
Vinner: GPT-5.4
GPT-5.4 fulgte prompten mer trofast og la til meningsfulle edge cases. Som flere sammenligninger påpeker, er GPT-5.4 sin testgenerering blant de beste, og skriver omfattende suiter med god dekning av edge cases.
Oppgave 7: Refaktorer en monolittisk modul
Prompt: Jeg ga en 500-linjers Python-modul som håndterte brukeradministrasjon — registrering, autentisering, profilvalidering, tilbakestilling av passord og e-postvarsler i én og samme fil. "Refactor this into a clean module structure following SOLID principles. Maintain backward compatibility with the existing public API."
GPT-5.4 Resultat
Delt inn i 5 moduler: auth.py, registration.py, profile.py, password.py, notifications.py. La til en __init__.py som re-eksporterte de opprinnelige offentlige funksjonene for bakoverkompatibilitet. Ren separasjon. Hver modul var selvstendig.
Imidlertid bommet den på å oppdatere den sirkulære avhengigheten mellom registration.py og notifications.py — registrering sender en velkomst-e-post, og varslingsmodulen trengte en referanse tilbake til brukerdata. Koden ville krasjet ved import.
Claude Opus 4.6 Resultat
Delt inn i 6 moduler med samme oppdeling pluss en types.py for delte dataklasser. Avgjørende var at den identifiserte problemet med sirkulær avhengighet og løste det ved å introdusere et hendelsesbasert mønster — registrering sender en "user_created"-event, og varslingsmodulen abonnerer på den. Den bakoverkompatible __init__.py var identisk i tilnærming.
Opus la også til en kort kommentar øverst i hver modul som forklarte hva som hører hjemme der og hva som ikke gjør det — som en guide for fremtidige utviklere.
Poeng
| Dimensjon | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Korrekthet | 6 | 10 |
| Kodekvalitet | 8 | 10 |
| Effektivitet | 8 | 7 |
| Totalt | 22 | 27 |
Vinner: Claude Opus 4.6
Den sirkulære avhengighetsbuggen ville ha forårsaket en produksjonsfeil. Dette er typen multi-fil resonnering hvor Opus utmerker seg — den forstår avhengigheter på tvers av filer og arkitektoniske implikasjoner før den genererer kode.
Oppgave 8: Skriv teknisk dokumentasjon
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." Jeg oppga kildekoden til SDK-et.
GPT-5.4 Resultat
Omfattende dokumentasjon som dekker alle forespurte seksjoner. Endepunktsbeskrivelsene var detaljerte med curl-eksempler og responsskjemaer. Seksjonen for feilkoder var godt organisert som en tabell. Migreringsguiden var tydelig med før/etter-kodeeksempler. Ren markdown-formatering.
Claude Opus 4.6 Resultat
Også omfattende, med en litt annen struktur — den startet med en "Quick Start"-seksjon før de detaljerte dokumentene, som er et godt mønster for utviklerdokumentasjon. Webhook-seksjonen var mer detaljert, inkludert retry-oppførsel, kode for signaturverifisering og testveiledning. Migreringsguiden inkluderte en tidsplan for utfasing som ikke sto i kildekoden — den utledet dette fra versjoneringsmønstre.
Poeng
| Dimensjon | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Korrekthet | 9 | 9 |
| Kodekvalitet | 9 | 9 |
| Effektivitet | 9 | 8 |
| Totalt | 27 | 26 |
Vinner: Uavgjort (GPT-5.4 med ett poeng foran på effektivitet)
Begge produserte utmerket dokumentasjon. Kvalitetsforskjellen er ubetydelig. GPT-5.4 var noe raskere. For dokumentasjonsoppgaver fungerer begge modellene bra — dette samsvarer med utviklerrapporter om at dokumentasjonskvalitet er sammenlignbar på tvers av de ledende modellene.
Oppgave 9: Design en systemarkitektur
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 Resultat
Valgte OT (Operational Transformation) med en sentral server. Rimelig arkitektur med Redis for presence, PostgreSQL for dokumentlagring og en WebSocket-gateway bak en load balancer. Mermaid-diagrammet var rent. Analysen var kompetent, men fulgte en standard oppskrift — den analyserte ikke dyptgående avveiningene mellom CRDTs og OT for denne spesifikke skalaen.
Claude Opus 4.6 Resultat
Startet med å stille et oppklarende spørsmål om dokumentmodellen (rik tekst vs. ren tekst vs. strukturerte data), som jeg svarte som "rik tekst". Deretter anbefalte den CRDTs (spesifikt Yjs) over OT, med en detaljert forklaring på hvorfor CRDTs er overlegne på denne skalaen — eventual consistency uten en sentral sekvenserer eliminerer single point of failure.
Arkitekturen inkluderte en nyskapende detalj: et "document gateway"-lag som håndterer CRDT-fletteoperasjoner og fungerer som både WebSocket-terminator og et lag for tilstandspersistens. Mermaid-diagrammet inkluderte dataflyt-piler med protokoll-annoteringer. Distribusjonsseksjonen anbefalte en spesifikk partisjoneringsstrategi (shard etter dokument-ID) med resonnement rundt hot partitions.
Poeng
| Dimensjon | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Korrekthet | 8 | 10 |
| Kodekvalitet | 7 | 10 |
| Effektivitet | 8 | 7 |
| Totalt | 23 | 27 |
Vinner: Claude Opus 4.6
Arkitektur er der gapet i resonneringsdybde mellom disse modellene er mest synlig. Opus resonnerer mer eksplisitt om problemet før den genererer resultat, går gjennom edge cases og stiller oppklarende spørsmål når kravene er genuint tvetydige.
Oppgave 10: Skriv et DevOps-distribusjonsskript
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 Resultat
En komplett workflow-fil med alle forespurte trinn. OIDC-konfigurasjonen var korrekt ved bruk av aws-actions/configure-aws-credentials med role ARN. Blue-green-distribusjon brukte ECS service update med CODE_DEPLOY deployment controller. Smoke-testen var en curl-basert helsesjekk. Rollback ble utløst av exit-koden fra smoke-testen. Godt kommentert, produksjonsklar.
Claude Opus 4.6 Resultat
Også komplett og korrekt. Brukte samme OIDC-tilnærming. Hovedforskjellen var i smoke-testen — Opus laget en mer grundig test som ikke bare sjekket helse-endepunktet, men også verifiserte at distribusjonen kjørte korrekt versjon ved å sjekke et /version-endepunkt. Rollback inkluderte et Slack-varslingstrinn. Imidlertid var workflowen merkbart mer ordrik — 40% flere linjer for lignende funksjonalitet.
Poeng
| Dimensjon | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Korrekthet | 10 | 10 |
| Kodekvalitet | 9 | 9 |
| Effektivitet | 9 | 7 |
| Totalt | 28 | 26 |
Vinner: GPT-5.4
For DevOps-skripting er GPT-5.4 sin konsishet en fordel. Workflowen er enklere å vedlikeholde og endre. Opus sine tillegg (Slack-varsling, versjonsverifisering) er fine, men var ikke forespurt og la til kompleksitet. GPT-5.4 leder på Terminal-bench (75.1% mot 65.4%), og denne fordelen viser seg i terminal-orienterte oppgaver.
Den endelige resultattavlen
| Oppgave | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Vinner |
|---|---|---|---|
| 1. REST API-endepunkt | 28 | 27 | GPT-5.4 |
| 2. React-komponent | 28 | 26 | GPT-5.4 |
| 3. SQL-spørring | 26 | 27 | Opus 4.6 |
| 4. Feilsøk race condition | 22 | 27 | Opus 4.6 |
| 5. Kodereview | 25 | 28 | Opus 4.6 |
| 6. Testsuite | 28 | 25 | GPT-5.4 |
| 7. Refaktorer modul | 22 | 27 | Opus 4.6 |
| 8. Dokumentasjon | 27 | 26 | Uavgjort |
| 9. Arkitekturdesign | 23 | 27 | Opus 4.6 |
| 10. DevOps-skript | 28 | 26 | GPT-5.4 |
| Totalt | 257 | 266 | Opus 4.6 |
Endelig poengsum: Claude Opus 4.6 vinner 266 mot 257.
Men den samlede poengsummen skjuler den virkelige historien.
Mønsteret som betyr mer enn poengsummen
Se på hvor hver modell vinner:
GPT-5.4 vinner på:
- API-endepunkter (veldefinerte, avgrensede oppgaver)
- React-komponenter (boilerplate med tydelige spesifikasjoner)
- Testskriving (omfattende dekning fra en spesifikasjon)
- DevOps-skript (terminal-orientert, konsist resultat)
Claude Opus 4.6 vinner på:
- SQL edge cases (fanger opp subtile databugs)
- Feilsøking (forstår rotårsaker i komplekse systemer)
- Kodereview (finner sikkerhets- og korrekthetsproblemer)
- Refaktoring (håndterer avhengigheter på tvers av filer)
- Arkitektur (dyp resonnering om avveininger)
Mønsteret er tydelig: GPT-5.4 er den raskere, billigere og bedre modellen for veldefinerte kodeoppgaver. Claude Opus 4.6 er den dypere og mer grundige modellen for oppgaver som krever resonnering på tvers av kompleksitet.
Dette samsvarer med hva DataCamp sin analyse fant: GPT-5.4 er den beste allround-modellen, mens Opus 4.6 utmerker seg spesifikt på agentiske og dype kodeoppgaver.
Kostnadsfaktoren
Gapet i poengsum (9 poeng) er relativt lite. Kostnadsgapet er det ikke.
| Metrikk | GPT-5.4 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Input-prising | $2.50/MTok | $15/MTok |
| Output-prising | $15/MTok | $75/MTok |
| Hastighet | 73.4 tok/s | 40.5 tok/s |
| Kontekstvindu | 1M (tillegg >272K) | 1M (flat prising) |
| Tool search-besparelser | ~47% token-reduksjon | N/A |
For denne testen med 10 oppgaver var den totale API-kostnaden omtrent $4.20 for GPT-5.4 og $31.50 for Opus 4.6. Det er en 7.5x kostnadsforskjell for et kvalitetsgap på 3.5%.
For et team som kjører hundrevis av AI-assisterte kodeoppgaver per dag, favoriserer matematikken GPT-5.4 sterkt for majoriteten av arbeidet, mens Opus reserveres for de kritiske 10-20% hvor resonneringsdybden utgjør en vesentlig forskjell.
Den smarte strategien: Bruk begge
De fleste yrkesaktive utviklere i 2026 velger ikke én modell — de velger når de skal bruke hver av dem. Mønsteret som dukket opp fra denne testen samsvarer med det vi bruker hos ZBuild:
Daglig arbeidshest: GPT-5.4 (via Codex CLI eller API)
- Skrive nye endepunkter, komponenter og skript
- Generere tester fra spesifikasjoner
- Rask feilsøking på isolerte problemer
- Automatisering av DevOps og CI/CD
Tungløfteren: Claude Opus 4.6 (via Claude Code eller API)
- Refaktoring på tvers av filer med komplekse avhengigheter
- Review av sikkerhetskritisk kode
- Arkitektoniske design-økter
- Feilsøking av ikke-opplagte problemer i store kodebaser
Denne to-modell-tilnærmingen fanger opp 95% av begge modellenes styrker samtidig som kostnadene holdes under kontroll. Portkey sin guide for valg mellom disse modellene anbefaler den samme hybrid-tilnærmingen.
Hva benchmarks sier (for kontekst)
Resultatene oppgave-for-oppgave ovenfor samsvarer med de formelle benchmarkene:
| Benchmark | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Hva det måler |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | ~80% | 80.8% | Reell løsning av GitHub-issues |
| SWE-bench Pro | 57.7% | ~46% | Hardere, strengere kodeoppgaver |
| Terminal-bench 2.0 | 75.1% | 65.4% | Terminal- og systemoppgaver |
| HumanEval | 93.1% | 90.4% | Kodegenerering på funksjonsnivå |
| GPQA Diamond | 92.0-92.8% | 87.4-91.3% | Resonnering på ekspertnivå |
| ARC-AGI-2 | 73.3% | 68.8-69.2% | Nytenkende resonnering |
Kilder: MindStudio benchmarks, Evolink analysis, Anthropic
GPT-5.4 leder på de fleste benchmarks. Opus 4.6 leder på SWE-bench Verified — benchmarken som er tettest knyttet til reell feilretting — som forklarer fordelen på feilsøking og refaktoring i mine tester.
Dommen
Hvis du bare kan velge én modell: GPT-5.4. Den håndterer 80% av kodeoppgavene med lik eller bedre kvalitet, koster 6-7 ganger mindre, og er 80% raskere. De 20% av oppgavene der Opus er bedre (feilsøking, refaktoring, arkitektur), kan ofte håndteres med mer detaljerte prompter på GPT-5.4.
Hvis du kan bruke begge: Gjør det. GPT-5.4 for daglig koding, Opus 4.6 for komplekst arbeid. Dette er ikke et kompromiss — det er den optimale strategien.
Hvis kostnad ikke betyr noe og du vil ha maksimal kvalitet på hver oppgave: Claude Opus 4.6. Den vant den totale poengsummen, og seirene kom i oppgavene der kvalitet betyr mest (bugs koster mer enn boilerplate).
Resultatene var ikke helt som jeg forventet, da jeg antok at den dyreste modellen ville dominere. Det gjorde den ikke. De to modellene har genuint ulike styrker, og den beste strategien er å vite hvilken styrke du trenger for oppgaven foran deg.
Kilder
- 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