Eksperiment
Vzel sem 10 resničnih nalog kodiranja — takšnih, ki jih razvijalci dejansko opravljajo vsak dan — in poslal popolnoma enak poziv tako GPT-5.4 kot Claude Opus 4.6. Enak sistem poziv, enak kontekst, enaki kriteriji ocenjevanja.
Brez sintetičnih testov zmogljivosti. Brez vnaprej izbranih primerov. Samo resnične naloge, ocenjene na treh dimenzijah:
- Correctness (ali deluje brez sprememb?)
- Code quality (berljivost, types, obravnava napak, edge cases)
- Efficiency (poraba tokens, čas odziva, število potrebnih naknadnih pozivov)
Vsaka dimenzija je ocenjena od 1 do 10. Največje možno število točk na nalogo: 30.
Modeli so bili dostopni prek njihovih ustreznih API po standardnih cenah: GPT-5.4 pri $2.50/$15 per million tokens in Claude Opus 4.6 pri $15/$75 per million tokens.
Tukaj je 10 nalog in točno to, kar se je zgodilo.
Naloga 1: Izgradnja REST API Endpoint
Poziv: "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 Rezultat
Čista koda, pripravljena za produkcijo. Zod validacijska shema je bila natančna. Bcrypt hashing je uporabil ustrezno salt round konstanto. Prisma poizvedba je uporabila select za izključitev polja password na ravni baze podatkov, namesto da bi ga izbrisala iz odzivnega objekta — subtilna, a pomembna varnostna praksa. TypeScript types so bili strogi.
Claude Opus 4.6 Rezultat
Prav tako čisto in pravilno. Uporabil je podoben Zod validacijski pristop, vendar je dodal rate limiting middleware za endpoint in vključil komentar z razlago, zakaj. Izključitev gesla je uporabila Prisma omit funkcijo. Dodal je try/catch s specifičnimi tipi napak za Prisma unique constraint violations.
Ocene
| Dimenzija | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctness | 10 | 10 |
| Code quality | 9 | 9 |
| Efficiency | 9 | 8 |
| Skupaj | 28 | 27 |
Zmagovalec: GPT-5.4 (za malenkost, zaradi hitrosti in jedrnatosti)
Oba izhoda sta bila odlična. GPT-5.4 je bil hitrejši in je porabil manj tokens. Opus je samoiniciativno dodal rate limiting middleware — uporabno, vendar ni bilo zahtevano. Za dobro definirane API naloge sta modela v bistvu zamenljiva.
Naloga 2: Izgradnja React komponente
Poziv: "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 Rezultat
Dostavil je dobro strukturirano generično komponento. TypeScript generics so bili pravilno uporabljeni za definicijo stolpcev in tipe podatkov. Logika razvrščanja je bila čista z izvlečenim po meri izdelanim useSortable hook. Pagination je uporabil useMemo za zmogljivost. ARIA atributi so bili pravilni — role="grid", aria-sort na glavah, ki jih je mogoče razvrstiti, aria-selected na potrditvenih poljih.
Claude Opus 4.6 Rezultat
Podobna struktura, vendar z nekaj razlikami. Opus je ustvaril useDataTable hook, ki je enkapsuliral logiko razvrščanja, paginacije in filtriranja — čistejša ločitev, vendar več abstrakcije. TypeScript generics so bili enako pravilni. Manjkal je aria-sort na celicah glave. CSS module je vključeval odzivno postavitev, ki je na mobilnih napravah preklopila na pogled kartic, kar ni bilo zahtevano, a je bil premišljen dodatek.
Ocene
| Dimenzija | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctness | 10 | 9 |
| Code quality | 9 | 9 |
| Efficiency | 9 | 8 |
| Skupaj | 28 | 26 |
Zmagovalec: GPT-5.4
Implementacija ARIA pri GPT-5.4 je bila bolj popolna, kar je pomembno za komponento, ki se bo uporabljala v celotni aplikaciji. Kot ugotavlja MindStudio's comparison, GPT-5.4 blesti pri generiranju boilerplate kode, vključno z React komponentami in TypeScript vmesniki.
Naloga 3: Zapis kompleksne SQL poizvedbe
Poziv: "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 Rezultat
Trije CTEs: eden za agregacijo trenutnega obdobja, eden za agregacijo prejšnjega obdobja, eden za izračun odstotka. Čisto, pravilno, dobro formatirano. Uporabil je COALESCE za obravnavo strank brez podatkov iz prejšnjega obdobja. Dodal je komentar z index hint.
Claude Opus 4.6 Rezultat
Štirje CTEs z nekoliko drugačno strukturo: izračun "last order date" je ločil v lasten CTE, da bi se izognil correlated subquery. Dodal je NULLIF, da bi preprečil deljenje z nič pri izračunu odstotka — resničen edge case, ki ga je GPT-5.4 spregledal. Vključil je window function alternativo v bloku komentarjev.
Ocene
| Dimenzija | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctness | 9 | 10 |
| Code quality | 8 | 9 |
| Efficiency | 9 | 8 |
| Skupaj | 26 | 27 |
Zmagovalec: Claude Opus 4.6
Edge case deljenja z nič je bil odločilen faktor. V produkcijskem SQL takšna napaka povzroči tiho poškodbo podatkov. Opus dosledno odkriva edge cases, ki so pomembni v resničnih podatkovnih cevovodih.
Naloga 4: Debug race condition
Poziv: Predložil sem 3 datoteke (~200 vrstic skupaj) iz Node.js aplikacije z občasno napako pri testiranju. Napaka je bila race condition v caching plasti, kjer bi sočasni cache misses lahko sprožili podvojene poizvedbe v bazo podatkov in nekonzistentno stanje. "Find the bug, explain why it only manifests intermittently, and provide a fix."
GPT-5.4 Rezultat
Identificiral je pravilen cache miss code path. Predlagal je dodajanje mutex zaklepanja z uporabo async-mutex. Popravek je bil pravilen, vendar je obravnaval simptom namesto korenskega vzroka — serializiral je vse dostope do predpomnilnika, kar bi poslabšalo zmogljivost pod obremenitvijo.
Claude Opus 4.6 Rezultat
Identificiral je isto pot kode, vendar je nekonzistentnost stanja izsledil tudi do druge težave: posodobitev predpomnilnika ni bila atomska — obstajalo je okno med preverjanjem branja in pisanjem, kjer bi se lahko vrinila druga zahteva. Opus je predlagal vzorec "single-flight" (združevanje sočasnih identičnih zahtev) namesto globalnega mutex. Popravek je bil bolj kirurški in je ohranil sočasnost za nekonfliktne cache keys.
Ocene
| Dimenzija | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctness | 7 | 10 |
| Code quality | 7 | 9 |
| Efficiency | 8 | 8 |
| Skupaj | 22 | 27 |
Zmagovalec: Claude Opus 4.6
Jasna razlika. Opus je razumel model sočasnosti dovolj globoko, da je predlagal ciljno usmerjen popravek. To je v skladu z 80.8% score on SWE-bench Verified modela Claude Opus 4.6, ki testira prav takšno reševanje resničnih napak.
Naloga 5: Code Review
Poziv: Predložil sem 350 vrstic dolg pull request, ki dodaja nov modul za obdelavo plačil. "Review this PR for bugs, security issues, performance problems, and code quality. Prioritize findings by severity."
GPT-5.4 Rezultat
Našel je 5 težav: manjkajoče preverjanje null na odziv plačila, neobravnavan promise rejection, trdo kodiran timeout, ki bi moral biti nastavljiv, manjkajoč idempotency key in predlog za ekstrakcijo magic numbers v konstante. Organizirano po resnosti. Jasno in izvedljivo.
Claude Opus 4.6 Rezultat
Našel je 8 težav: istih 5, ki jih je našel GPT-5.4, plus tri dodatne — TOCTOU (time-of-check-time-of-use) ranljivost pri validaciji zneska, potencialno puščanje informacij v odzivu napake, ki je razkril notranje stack traces, in subtilno težavo, kjer bi retry logika lahko povzročila dvojno zaračunavanje, če bi bila prva zahteva uspešna, vendar bi se odziv izgubil. Vsaka ugotovitev je vključevala specifično številko vrstice in predlagan popravek.
Ocene
| Dimenzija | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctness | 8 | 10 |
| Code quality | 8 | 10 |
| Efficiency | 9 | 8 |
| Skupaj | 25 | 28 |
Zmagovalec: Claude Opus 4.6
Tri dodatne ugotovitve so bile vse kritične z vidika varnosti. Samo napaka z dvojnim zaračunavanjem bi lahko podjetje stala precej denarja in ugleda. Opusov 76% na MRCR v2 (razmišljanje čez več datotek) se neposredno odraža v boljšem pregledu kode na kompleksnih modulih.
Naloga 6: Priprava testnega paketa
Poziv: "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." Predložil sem izvorno datoteko middleware (~120 vrstic).
GPT-5.4 Rezultat
Generiral je 18 testnih primerov, organiziranih v čistih describe blokih. Vsak scenarij iz poziva je bil pokrit. Dodal je tri dodatne edge cases: prazen niz za token, token z napačnim algoritmom in authorization header, ki vsebuje samo presledke. Mocks so bili dobro strukturirani z uporabo vi.mock. Opisi testov so bili jasni in so sledili vzorcu "should X when Y".
Claude Opus 4.6 Rezultat
Generiral je 15 testnih primerov. Vsi zahtevani scenariji so bili pokriti. Struktura testov je uporabljala helper factory za ustvarjanje tokens z različnimi lastnostmi — pametno, a je dodalo kompleksnost. Manjkal je test za "concurrent authentication requests", ki je bil izrecno zahtevan. Mocks so bili čistejši, vendar je bilo število testov nižje.
Ocene
| Dimenzija | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctness | 10 | 8 |
| Code quality | 9 | 9 |
| Efficiency | 9 | 8 |
| Skupaj | 28 | 25 |
Zmagovalec: GPT-5.4
GPT-5.4 je zvesteje sledil pozivu in dodal smiselne edge cases. Kot več primerjav ugotavlja, je generiranje testov pri GPT-5.4 med najboljšimi, saj piše izčrpne pakete z močnim pokritjem edge cases.
Naloga 7: Refaktoriranje monolitnega modula
Poziv: Predložil sem 500 vrstic dolg Python modul, ki je skrbel za upravljanje uporabnikov — registracijo, avtentikacijo, posodobitve profilov, ponastavitve gesel in e-poštna obvestila, vse v eni datoteki. "Refactor this into a clean module structure following SOLID principles. Maintain backward compatibility with the existing public API."
GPT-5.4 Rezultat
Razdelil ga je na 5 modulov: auth.py, registration.py, profile.py, password.py, notifications.py. Dodal je __init__.py, ki je ponovno izvozil prvotne javne funkcije za backward compatibility. Čista ločitev. Vsak modul je bil samostojen.
Vendar pa je spregledal posodobitev krožne odvisnosti (circular dependency) med registration.py in notifications.py — registracija pošlje pozdravno e-pošto, modul za obvestila pa je potreboval referenco nazaj na uporabniške podatke. Koda bi se sesula ob uvozu.
Claude Opus 4.6 Rezultat
Razdelil ga je na 6 modulov z enako razčlenitvijo plus types.py za deljene podatkovne razrede. Ključno je, da je identificiral težavo s krožno odvisnostjo in jo rešil z uvedbo event-based vzorca — registracija sproži dogodek "user_created", modul za obvestila pa se nanj naroči. Nazaj združljiv __init__.py je bil po pristopu enak.
Opus je na vrh vsakega modula dodal tudi kratek komentar, ki razlaga, kaj tja spada in kaj ne — kar služi kot vodnik za bodoče razvijalce.
Ocene
| Dimenzija | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctness | 6 | 10 |
| Code quality | 8 | 10 |
| Efficiency | 8 | 7 |
| Skupaj | 22 | 27 |
Zmagovalec: Claude Opus 4.6
Napaka s krožno odvisnostjo bi povzročila odpoved v produkciji. To je vrsta razmišljanja čez več datotek, kjer Opus blesti — razume cross-file dependencies and architectural implications pred generiranjem kode.
Naloga 8: Priprava tehnične dokumentacije
Poziv: "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." Predložil sem izvorno kodo SDK.
GPT-5.4 Rezultat
Izčrpna dokumentacija, ki pokriva vse zahtevane dele. Opisi endpointov so bili podrobni s curl primeri in shemami odzivov. Razdelek s kodami napak je bil dobro organiziran v tabeli. Vodnik za migracijo je bil jasen s primeri kode pred/po. Čisto markdown formatiranje.
Claude Opus 4.6 Rezultat
Prav tako izčrpno, z nekoliko drugačno strukturo — začel je z razdelkom "Quick Start" pred podrobno dokumentacijo, kar je dober vzorec za dokumentacijo za razvijalce. Razdelek o webhookih je bil bolj podroben, vključno z retry behavior, kodo za preverjanje podpisa in navodili za testiranje. Vodnik za migracijo je vključeval časovnico opuščanja (deprecation timeline), ki je ni bilo v izvorni kodi — to je sklepal iz vzorcev različic.
Ocene
| Dimenzija | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctness | 9 | 9 |
| Code quality | 9 | 9 |
| Efficiency | 9 | 8 |
| Skupaj | 27 | 26 |
Zmagovalec: Neodločeno (GPT-5.4 za eno točko pri učinkovitosti)
Oba sta pripravila odlično dokumentacijo. Razlika v kakovosti je zanemarljiva. GPT-5.4 je bil nekoliko hitrejši. Za naloge dokumentiranja oba modela delujeta dobro — to je v skladu s poročili razvijalcev, da je kakovost dokumentacije primerljiva med vodilnimi modeli.
Naloga 9: Načrtovanje sistemske arhitekture
Poziv: "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 Rezultat
Izbral je OT (Operational Transformation) s centralnim strežnikom. Razumna arhitektura z Redis za presence, PostgreSQL za shranjevanje dokumentov in WebSocket gateway za load balancerjem. Mermaid diagram je bil čist. Analiza je bila kompetentna, vendar je sledila standardnemu receptu — ni globoko analiziral kompromisov med CRDTs in OT za to specifično lestvico.
Claude Opus 4.6 Rezultat
Začel je s pojasnjevalnim vprašanjem o modelu dokumenta (oblikovano besedilo vs. navadno besedilo vs. strukturirani podatki), na kar sem odgovoril "oblikovano besedilo". Nato je priporočil CRDTs (posebej Yjs) namesto OT, s podrobno razlago, zakaj so CRDTs boljši pri tej lestvici — eventual consistency brez centralnega sequencerja odpravlja single point of failure.
Arhitektura je vključevala nov detajl: plast "document gateway", ki upravlja operacije spajanja CRDT in deluje kot WebSocket terminator ter plast za vztrajnost stanja. Mermaid diagram je vključeval puščice pretoka podatkov s protokoli. Razdelek o namestitvi je priporočal specifično strategijo particioniranja (shard by document ID) z utemeljitvijo glede hot partitions.
Ocene
| Dimenzija | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctness | 8 | 10 |
| Code quality | 7 | 10 |
| Efficiency | 8 | 7 |
| Skupaj | 23 | 27 |
Zmagovalec: Claude Opus 4.6
Arhitektura je področje, kjer je razlika v globini razmišljanja med tema modeloma najbolj vidna. Opus bolj eksplicitno razmišlja o problemu pred generiranjem izhoda, preučuje edge cases in postavlja pojasnjevalna vprašanja, ko so zahteve resnično dvoumne.
Naloga 10: Priprava DevOps skripte za namestitev
Poziv: "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 Rezultat
Popolna workflow datoteka z vsemi zahtevanimi koraki. OIDC konfiguracija je bila pravilna z uporabo aws-actions/configure-aws-credentials z role ARN. Blue-green deployment je uporabil ECS service update s CODE_DEPLOY deployment controller. Smoke test je bil curl-based health check. Rollback je sprožila izhodna koda smoke testa. Dobro komentirano, pripravljeno za produkcijo.
Claude Opus 4.6 Rezultat
Prav tako popolno in pravilno. Uporabil je enak OIDC pristop. Ključna razlika je bila v smoke testu — Opus je ustvaril temeljitejši test, ki ni preveril le health endpointa, ampak je tudi potrdil, da deployment služi pravilno različico s preverjanjem /version endpointa. Rollback je vključeval korak za Slack obvestilo. Vendar pa je bil workflow opazno bolj obsežen — 40% več vrstic za podobno funkcionalnost.
Ocene
| Dimenzija | GPT-5.4 | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Correctness | 10 | 10 |
| Code quality | 9 | 9 |
| Efficiency | 9 | 7 |
| Skupaj | 28 | 26 |
Zmagovalec: GPT-5.4
Za DevOps skriptiranje je jedrnatost GPT-5.4 prednost. Workflow je lažje vzdrževati in spreminjati. Opusovi dodatki (Slack obvestilo, preverjanje različice) so lepi, vendar niso bili zahtevani in so dodali kompleksnost. GPT-5.4 vodi na Terminal-bench (75.1% vs 65.4%), ta prednost pa se kaže pri nalogah, usmerjenih v terminal.
Končni rezultat
| Naloga | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Zmagovalec |
|---|---|---|---|
| 1. REST API endpoint | 28 | 27 | GPT-5.4 |
| 2. React komponenta | 28 | 26 | GPT-5.4 |
| 3. SQL poizvedba | 26 | 27 | Opus 4.6 |
| 4. Debug race condition | 22 | 27 | Opus 4.6 |
| 5. Pregled kode | 25 | 28 | Opus 4.6 |
| 6. Testni paket | 28 | 25 | GPT-5.4 |
| 7. Refaktoriranje modula | 22 | 27 | Opus 4.6 |
| 8. Dokumentacija | 27 | 26 | Neodločeno |
| 9. Načrtovanje arhitekture | 23 | 27 | Opus 4.6 |
| 10. DevOps skripta | 28 | 26 | GPT-5.4 |
| Skupaj | 257 | 266 | Opus 4.6 |
Končni rezultat: Claude Opus 4.6 zmaga s 266 proti 257.
Vendar skupni rezultat skriva pravo zgodbo.
Vzorec, ki šteje več kot rezultat
Poglejte, kje kateri model zmaga:
GPT-5.4 zmaga pri:
- API endpoints (dobro definirane, omejene naloge)
- React komponentah (boilerplate z jasnimi specifikacijami)
- Pisanju testov (izčrpno pokritje iz specifikacije)
- DevOps skriptah (terminalsko usmerjen, jedrnat izhod)
Claude Opus 4.6 zmaga pri:
- SQL edge cases (lovljenje subtilnih napak v podatkih)
- Debugging (razumevanje korenskih vzrokov v kompleksnih sistemih)
- Code review (iskanje varnostnih in logičnih težav)
- Refaktoriranju (upravljanje odvisnosti med datotekami)
- Arhitekturi (globoko razmišljanje o kompromisih)
Vzorec je jasen: GPT-5.4 je hitrejši, cenejši in boljši model za dobro definirane naloge kodiranja. Claude Opus 4.6 je globlji, bolj previden model za naloge, ki zahtevajo razmišljanje skozi kompleksnost.
To se ujema z ugotovitvami DataCamp's analysis: GPT-5.4 je najboljši vsestranski model, medtem ko Opus 4.6 blesti specifično pri agentnih in globokih nalogah kodiranja.
Faktor stroškov
Razlika v rezultatu (9 točk) je relativno majhna. Razlika v stroških ni.
| Metrika | GPT-5.4 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|
| Input pricing | $2.50/MTok | $15/MTok |
| Output pricing | $15/MTok | $75/MTok |
| Speed | 73.4 tok/s | 40.5 tok/s |
| Context window | 1M (surcharge >272K) | 1M (flat pricing) |
| Tool search savings | ~47% token reduction | N/A |
Za ta test z 10 nalogami je skupni API strošek znašal približno $4.20 za GPT-5.4 in $31.50 za Opus 4.6. To je 7.5-kratna razlika v ceni za 3.5% razliko v kakovosti.
Za ekipo, ki izvaja na stotine nalog kodiranja z uporabo AI na dan, matematika močno favorizira GPT-5.4 za večino dela, pri čemer se Opus rezervira za tistih 10-20% nalog z visokimi vložki, kjer njegova globina razmišljanja naredi opazno razliko.
Pametna strategija: Uporabite oba
Večina delujočih razvijalcev v letu 2026 ne izbira enega modela — izbirajo, kdaj uporabiti katerega. Vzorec, ki se je pojavil v tem testu, se ujema s tistim, kar uporabljamo pri ZBuild:
Vsakodnevni sopotnik: GPT-5.4 (preko Codex CLI ali API)
- Pisanje novih endpoints, komponent in skript
- Generiranje testov iz specifikacij
- Hitro odpravljanje napak na izoliranih težavah
- DevOps in CI/CD avtomatizacija
Težkokategornik: Claude Opus 4.6 (preko Claude Code ali API)
- Refaktoriranje čez več datotek s kompleksnimi odvisnostmi
- Pregledovanje varnostno kritične kode
- Seje načrtovanja arhitekture
- Odpravljanje neočitnih težav v velikih kodbazah
Ta pristop z dvema modeloma zajame 95% prednosti obeh modelov, hkrati pa ohranja stroške pod nadzorom. Portkey guide to choosing between these models priporoča enak hibridni pristop.
Kaj pravijo testi zmogljivosti (za kontekst)
Rezultati po nalogah se ujemajo z uradnimi testi zmogljivosti:
| Benchmark | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Kaj meri |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | ~80% | 80.8% | Reševanje resničnih GitHub issues |
| SWE-bench Pro | 57.7% | ~46% | Težje, strožje naloge kodiranja |
| Terminal-bench 2.0 | 75.1% | 65.4% | Terminalske in sistemske naloge |
| HumanEval | 93.1% | 90.4% | Generiranje kode na ravni funkcij |
| GPQA Diamond | 92.0-92.8% | 87.4-91.3% | Razmišljanje na ravni strokovnjakov |
| ARC-AGI-2 | 73.3% | 68.8-69.2% | Novo razmišljanje |
Viri: MindStudio benchmarks, Evolink analysis, Anthropic
GPT-5.4 vodi v večini testov zmogljivosti. Opus 4.6 vodi pri SWE-bench Verified — testu, ki je najbolj povezan z resničnim popravljanjem napak — kar pojasnjuje njegovo prednost pri debugingu in refaktoriranju v mojih testih.
Razsodba
Če lahko izberete samo en model: GPT-5.4. Obvladuje 80% nalog kodiranja z enako ali boljšo kakovostjo, stane 6-7x manj in je 80% hitrejši. Tistih 20% nalog, kjer je Opus boljši (debugging, refaktoriranje, arhitektura), se pogosto lahko reši s podrobnejšimi pozivi v GPT-5.4.
Če lahko uporabite oba: Storite to. GPT-5.4 za vsakodnevno kodiranje, Opus 4.6 za kompleksno delo. To ni kompromis — to je optimalna strategija.
Če stroški niso pomembni in želite maksimalno kakovost pri vsaki nalogi: Claude Opus 4.6. Zmagal je v skupnem seštevku in njegove zmage so bile pri nalogah, kjer je kakovost najbolj pomembna (napake stanejo več kot boilerplate).
Rezultati niso bili takšni, kot sem pričakoval, saj sem predvideval, da bo dražji model dominiral. Ni. Modela imata resnično različne prednosti in najboljša strategija je poznavanje prednosti, ki jih potrebujete za nalogo pred vami.
Viri
- 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