GPT-5.1 কোডেক্স বনাম ক্লড কোড: আসলে গুরুত্বপূর্ণ মানদণ্ড

ইনফরমটেক ডিজিটাল » মানে » GPT-5.1 কোডেক্স বনাম ক্লড কোড: আসলে গুরুত্বপূর্ণ মানদণ্ড

যদি তুমি কোড লিখে সারাদিন কাটাও, তাহলে তুমি লক্ষ্য করবে যে সম্প্রতি প্রোগ্রামিংয়ের জন্য AI মডেলের এক বিরাট তুষারপাতGPT-5.1 কোডেক্স, GPT-5 কোডেক্স, Claude Code, Kimi K2 Thinking, Sonnet 4.5, Haiku... তালিকা প্রায় প্রতি সপ্তাহেই বাড়ছে, এবং প্রতিটি বিক্রেতা দাবি করছে যে তাদের কাছে সেরা ডেভেলপমেন্ট অ্যাসিস্ট্যান্ট আছে। কিন্তু যখন আপনি বাস্তব প্রকল্পগুলিতে এগুলো ব্যবহার করেন, তখন পার্থক্যগুলি খুব স্পষ্ট হয়ে ওঠে।

সাম্প্রতিক সপ্তাহগুলিতে বেশ কয়েকটি দল তুলনা করছে GPT-5.1 কোডেক্স, GPT-5 কোডেক্স, ক্লড কোড এবং কিমি K2 থিংকিং বেশ কঠিন পরিস্থিতিতে: বৃহৎ সংগ্রহস্থল, বাস্তব পাইপলাইনের সাথে ইন্টিগ্রেশন, লোড টেস্টিং এবং জটিল পর্যবেক্ষণযোগ্যতা সমস্যা। এখানে কোনও সরলীকৃত প্রোগ্রামিং কাট নেই, বরং বাগ এবং বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা ভুল হলে উৎপাদন ব্যাহত করতে পারে। এই সমস্ত উপাদান থেকে একটি বরং আকর্ষণীয় বার্তা বেরিয়ে আসে: OpenAI এর কোডেক্স, এবং বিশেষ করে GPT-5.1 কোডেক্স, সবচেয়ে "প্রকৃতপক্ষে স্থাপনযোগ্য কোড" প্রদান করছে।

GPT-5.1 কোডেক্স বনাম ক্লড কোড: দ্বন্দ্বযুদ্ধের একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ

যখন কেউ "GPT-5.1 কোডেক্স বনাম ক্লড কোড বেঞ্চমার্ক" সম্পর্কে কথা বলে, তখন তারা আসলে তুলনা করছে কোড সহকারীর দুটি সম্পূর্ণ ভিন্ন দর্শনGPT-5.1 কোডেক্স (এবং এর বিবর্তন GPT-5.1-Codex-Max) শুরু থেকেই একই রিপোজিটরিতে অনেক ঘন্টা কাজ করে এমন এজেন্টদের জন্য একটি ইঞ্জিন হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছে: এটি প্রসঙ্গ বোঝে, ফাইল সম্পাদনা করে, পরীক্ষা চালায় এবং নিজস্ব ত্রুটিগুলি সংশোধন করে। অন্যদিকে, ক্লড কোড কোড ব্যাখ্যা করার, আর্কিটেকচার ডিজাইন করার এবং ডকুমেন্টেশন তৈরি করার ক্ষেত্রে পারদর্শী, কিন্তু বিদ্যমান কোডবেসে পরিবর্তনগুলিকে সত্যিকার অর্থে একীভূত করার ক্ষেত্রে এটি প্রায়শই ব্যর্থ হয়।

পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্রকল্পের বাস্তব-বিশ্ব পরীক্ষায়, এই পার্থক্যটি স্পষ্টভাবে দেখা গেছে: কোডেক্স মডেলগুলিই একমাত্র যা সমন্বিত, উৎপাদন-প্রস্তুত কোড তৈরি করেছিল।যদিও ক্লদ এবং কিমি চটকদার স্থাপত্য, সৃজনশীল ধারণা এবং প্রচুর লাইন তৈরি করেছিলেন... কিন্তু সমালোচনামূলক বাগ, ইন্টিগ্রেশন ব্যর্থতা বা কেবল এমন কোড যা কম্পাইলও করতে পারেনি।

মানদণ্ড কীভাবে করা হয়েছিল: খেলনা নয়, আসল সমস্যা

বেঞ্চমার্কটিকে অর্থবহ করার জন্য, "একটি ফাংশন লিখুন যা একটি স্ট্রিংকে বিপরীত করে" অনুশীলনটি সম্পূর্ণরূপে এড়িয়ে যাওয়া হয়েছিল। পরিবর্তে, নিম্নলিখিতগুলি নির্বাচন করা হয়েছিল: একটি পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্ল্যাটফর্মের মধ্যে দুটি জটিল চ্যালেঞ্জখুব নির্দিষ্ট কর্মক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্যতার প্রয়োজনীয়তা সহ, এবং সর্বোত্তম অনুশীলন অনুসরণ করে সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে পরীক্ষা এবং বাস্তবায়ন:

প্রথম চ্যালেঞ্জ: একটি সিস্টেম ডিজাইন এবং বাস্তবায়ন করুন পরিসংখ্যানগতভাবে অসঙ্গতি সনাক্তকরণ বেসলাইন ত্রুটির হার শেখা, z-স্কোর এবং চলমান গড় গণনা করা, পরিবর্তনের হারে স্পাইক সনাক্ত করা এবং 10 মিলিসেকেন্ডের কম ল্যাটেন্সিতে প্রতি মিনিটে 100.000 টিরও বেশি লগ পরিচালনা করতে সক্ষম। এই সমস্ত কিছুই একটি বিদ্যমান পাইপলাইনে একত্রিত করা হয়েছে।

দ্বিতীয় চ্যালেঞ্জ: সমাধান করো বিতরণকৃত সতর্কতার অনুলিপি যখন একাধিক প্রসেসর প্রায় একই সাথে একই অসঙ্গতি সনাক্ত করে, তখন তাদের মধ্যে 5 সেকেন্ডের কম সময়ের ডুপ্লিকেট এড়ানো, 3 সেকেন্ড পর্যন্ত ক্লক ল্যাগ সহ্য করা এবং সিস্টেমটি হিমায়িত না রেখে প্রসেসর ক্র্যাশগুলি পরিচালনা করা প্রয়োজন ছিল।

পরীক্ষিত চারটি মডেল -GPT-5 কোডেক্স, GPT-5.1 কোডেক্স, ক্লড কোড এবং কিমি K2 থিংকিংতারা একই IDE (কার্সার) এবং একই সংগ্রহস্থল থেকে একই প্রম্পট পেয়েছিল। পরিমাপ নেওয়া হয়েছিল। সময় ব্যয়, টোকেন খরচ, ডলারে খরচ, কোডের মান, গুরুত্বপূর্ণ বাগের সংখ্যা এবং, খুবই গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, ফলাফলটি কি সত্যিই বিদ্যমান কোডবেসের সাথে সংযুক্ত ছিল নাকি একটি "সমান্তরাল প্রোটোটাইপ" হিসেবে রয়ে গেছে।

পরীক্ষা ১ এর ফলাফল: পরিসংখ্যানগতভাবে অসঙ্গতি সনাক্তকরণ

প্রথম পরীক্ষায়, প্রতিটি মডেলের লক্ষ্য ছিল একটি উৎপাদন-প্রস্তুত পরিসংখ্যানগত অসঙ্গতি সনাক্তকারী: হার গণনা, স্লাইডিং উইন্ডো, z-স্কোর, স্পাইক পরিবর্তন, শূন্য দ্বারা বিভাজনের যত্ন সহকারে পরিচালনা, এবং ক্লাসে একীকরণ AnomalyDetector এবং প্রকৃত পাইপলাইনে।

ক্লড কোড এটি জমকালোভাবে চালু করা হয়েছিল: হাজার হাজার নতুন কোড লাইন, বিস্তৃত ডকুমেন্টেশন, বেশ কয়েকটি পরিসংখ্যানগত প্রক্রিয়া (z-স্কোর, EWMA, বিনিময় হার পরীক্ষা), এমনকি সিন্থেটিক বেঞ্চমার্ক। কাগজে, এটি পাঠ্যপুস্তক প্রকৌশলের মতো শোনাচ্ছিল। কিন্তু যখন কোডটি চালানো হয়েছিল, তখন বিপরীত দিকটি দেখা গিয়েছিল: একটি বিনিময় হার ফাংশন যা ফিরে এসেছিল Infinity যখন পূর্ববর্তী উইন্ডোটি শূন্য ছিল, এবং তারপর একটি toFixed() সেই মান সম্পর্কে যা একটি সৃষ্টি করেছিল তাৎক্ষণিক রেঞ্জএররতদুপরি, বেসলাইন সিস্টেমটি সত্যিকার অর্থে চালু ছিল না, এবং পরীক্ষাগুলি অ-নির্ধারণী ছিল (ব্যবহার করে) Math.random()আর সবকিছুর উপরে, এর কোনটিই প্রকৃত পাইপলাইনের সাথে সংযুক্ত ছিল না।ফলাফল: একটি আকর্ষণীয় প্রোটোটাইপ, কিন্তু বর্তমানে উৎপাদনে আনা অসম্ভব।

করার প্রয়াস GPT-5 কোডেক্স এটি অনেক বেশি বাস্তবসম্মত ছিল। প্রায় ১৮ মিনিটের মধ্যে এটি তৈরি হয়েছিল সুসংহত কোড, মাত্র কয়েকশ লাইনের নেট পরিবর্তন সহ, সরাসরি ক্লাসে AnomalyDetector এবং প্রকৃত প্রবেশের স্থানগুলি। তারা প্রান্তের কেসগুলি পরিচালনা করার যত্ন নিয়েছিল (উদাহরণস্বরূপ, Number.POSITIVE_INFINITY ফোন করার আগে toFixed()), O(1) জটিলতা সহ রোলিং উইন্ডোতে ক্রমবর্ধমান পরিসংখ্যান বাস্তবায়ন করেছে এবং পূর্বাভাসের জন্য সময় বাকেটগুলিকে প্রাচীর ঘড়ির সাথে সারিবদ্ধ করেছে। ইউনিট পরীক্ষা এগুলো ছিল নির্ণায়ক এবং ফলাফল প্রায় অন্য কিছু স্পর্শ না করেই সিস্টেমে চলে যেত।

শর্তাবলী GPT-5.1 কোডেক্সতিনি আরও পরিষ্কার স্থাপত্য পদ্ধতি গ্রহণ করেছিলেন। অস্থায়ী বালতির পরিবর্তে, তিনি হেড/টেইল পয়েন্টার এবং একটি ডেডিকেটেড ক্লাস সহ নমুনা-ভিত্তিক রোলিং জানালা ব্যবহার করেছিলেন। RollingWindowStats বর্গের যোগফল এবং যোগফল সম্পাদন করতে। তিনি ধ্রুবক ব্যবহার করে শূন্য দিয়ে ভাগ সাবধানে নিয়ন্ত্রণ করেছিলেন যেমন MIN_RATE_CHANGE_BASE_RATEতিনি সম্পদ সংরক্ষণের জন্য বেসলাইন আপডেট ফ্রিকোয়েন্সি সীমিত করেছিলেন এবং নিয়ন্ত্রিত টাইমস্ট্যাম্প সহ নির্ধারক পরীক্ষা লিখেছিলেন। ১১ মিনিটে এটি GPT-5 এর চেয়ে বেশি নেট লাইন তৈরি করেছে কিন্তু একটি সহজ স্থাপত্য, উন্নত মেমরি ব্যবস্থাপনা এবং একই "ডিপ্লয়-রেডি" মানের সাথে।.

চতুর্থ খেলোয়াড়, কিমি কে২ ভাবছেতারা একটি সৃজনশীল সমাধান বেছে নিয়েছে যা স্ট্রিমিং লগ সাপোর্ট এবং ব্যাচ মেট্রিক্সকে একত্রিত করেছে, MAD এবং EMA এর উপর ভিত্তি করে সনাক্তকরণ যোগ করেছে। কাগজে, এটি খারাপ দেখায়নি, তবে মূলটি ভেঙে গেছে: প্রতিটি মান মূল্যায়ন করার আগে এটি বেসলাইন আপডেট করেছে, যার ফলে z-স্কোর শূন্যের কাছাকাছি পৌঁছেছে এবং অসঙ্গতিগুলি কার্যত কখনই দেখা যাবে নাতদুপরি, তিনি টাইপস্ক্রিপ্টে একটি সংকলন ত্রুটি প্রবর্তন করেছিলেন এবং ক্লডের মতো একই বিভাজন-দ্বারা-শূন্য সমস্যাটি পুনরাবৃত্তি করেছিলেন। আরও খারাপ, কোডটি এমনকি কম্পাইলও করত না এবং সিস্টেমের সাথে সঠিকভাবে সংযুক্ত ছিল না।

এই প্রথম রাউন্ডের উপসংহার বেশ স্পষ্ট: দুটি কোডেক্স (GPT-5 এবং GPT-5.1)ই একমাত্র কোড যা কার্যকরী, সমন্বিত এবং যুক্তিসঙ্গতভাবে শক্তিশালী কোড সরবরাহ করেছিল।GPT-5.1 ক্লডের খরচের সাথে মিলে গেছে (এই পরীক্ষায় প্রায় $0,39), কিন্তু কম সময় লেগেছে এবং এর স্থাপত্য আরও পরিষ্কার ছিল।

পরীক্ষা ২ এর ফলাফল: বিতরণকৃত সতর্কতার অনুলিপি

দ্বিতীয় চ্যালেঞ্জটি একটি সমস্যা তৈরি করেছিল যে বিতরণ সমন্বয় ক্লাসিক: একাধিক প্রসেসর প্রায় একই সাথে একই অসঙ্গতি সনাক্ত করতে পারত। ৫ সেকেন্ডের মধ্যে সনাক্ত হলে ডুপ্লিকেট সতর্কতা ট্রিগার হওয়া রোধ করা প্রয়োজন ছিল, একই সাথে কিছু ঘড়ির ডিসিনক্রোনাইজেশন এবং সম্ভাব্য প্রক্রিয়া ক্র্যাশ সহ্য করাও প্রয়োজন ছিল।

ডিজাইনের দিক থেকে ক্লড আবারও উজ্জ্বল হয়ে উঠলেন। তিনি একটি প্রস্তাব করেছিলেন তিন স্তরের স্থাপত্য: L1 ক্যাশে, L2 হিসেবে ডাটাবেসে অ্যাডভাইজরি লক এবং L3 হিসেবে অনন্য সীমাবদ্ধতা। এটি ব্যবহার করেছে NOW() প্রসেসরের ঘড়ির উপর নির্ভর না করার জন্য ডাটাবেস থেকে, সংযোগ বিচ্ছিন্ন হওয়ার ক্ষেত্রে এটি লক রিলিজকে ভালভাবে পরিচালনা করে এবং দ্বন্দ্ব, ঘড়ির স্কিউ এবং ব্যর্থতার পরিস্থিতি কভার করে প্রায় 500 লাইনের পরীক্ষা নিয়ে আসে। তবে, ঠিক প্রথম পরীক্ষার মতো, আসল প্রসেসরে কিছুই প্লাগ করা হয়নি, এবং কিছু বাস্তবায়নের বিবরণ (যেমন অত্যধিক পুরু লক কী বা সমস্ত সক্রিয় সতর্কতার জন্য প্রয়োগ করা সময়সীমা) ব্যবহারিক উপযোগিতা হ্রাস করেছে।

সমান্তরাল, GPT-5 কোডেক্স তিনি লেনদেনের মাধ্যমে সমন্বিত রিজার্ভেশন এবং মেয়াদোত্তীর্ণতার সাথে একটি ডিডুপ্লিকেশন টেবিলের উপর ভিত্তি করে একটি সমাধান বেছে নিয়েছিলেন এবং FOR UPDATE। কোড এটি সরাসরি একত্রিত হয়েছিল processAlertএটি সার্ভার টাইম ব্যবহার করেছে এবং সংঘর্ষগুলি মোটামুটি ভালোভাবে পরিচালনা করেছে, যদিও ধারাটিতে একটি ছোট প্রতিযোগিতা ছিল ON CONFLICT যা, চরম পরিস্থিতিতে, দুটি প্রসেসরকে কমিট করার আগে একই পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হতে সাহায্য করতে পারে। এটি নিখুঁত ছিল না, তবে এটি এমন কিছুর খুব কাছাকাছি ছিল যা আপনি সামান্য পরিবর্তনের মাধ্যমে স্থাপন করতে পারেন।

এর পদক্ষেপ GPT-5.1 কোডেক্স এটি আরও বেশি ন্যূনতম এবং কার্যকর ছিল: অতিরিক্ত বোর্ডের পরিবর্তে, এটি নির্ভর করেছিল PostgreSQL পরামর্শ লক একটি ফাংশন সহ acquireAdvisoryLock যেটি জোড়ায় SHA-256 ব্যবহার করে কী তৈরি করেছে service:alertTypeসেই লকের নিচে, এটি ৫-সেকেন্ডের উইন্ডোর মধ্যে কোনও সাম্প্রতিক সক্রিয় সতর্কতা আছে কিনা তা পরীক্ষা করে এবং যদি না থাকে, তবে নতুনটি প্রবেশ করাত। যদি একই ধরণের সতর্কতা ইতিমধ্যেই বিদ্যমান থাকে, তবে নতুনটি বেশি হলে তীব্রতা আপডেট করে। এই সবের সাথে স্কিউ পরিচালনা করার জন্য সার্ভার টাইমস্ট্যাম্পের ধারাবাহিক ব্যবহার এবং সঠিকভাবে পরিষ্কার করা ব্লকগুলি finallyফলাফল: সহজ যুক্তি, সহায়ক টেবিল ছাড়াই এবং GPT-5 যে দৌড়ের উপর টেনে নিয়েছিল তা ছাড়াই।

এই পরীক্ষায়, Kimi হ্যাঁ, সে তার যুক্তিকে একীভূত করতে সক্ষম হয়েছে processAlert এবং পারমাণবিক আপসার্ট সহ বিচ্ছিন্ন 5-সেকেন্ডের বাকেট ব্যবহার করুন এবং ব্যাকঅফ সহ পুনরায় চেষ্টা করুন। ধারণাটি নিজেই খারাপ ছিল না, তবে বাস্তবায়ন আবার মূল বিবরণে ব্যর্থ হয়েছিল: যখন দুটি যুগপত সন্নিবেশ একই ছিল createdAtপতাকার হিসাব isDuplicate এটি উল্টে দেওয়া হচ্ছিল এবং সতর্কতাগুলি ভুলভাবে চিহ্নিত করা হচ্ছিল; তাছাড়া, ব্যাকঅফের সময় বাকেট পুনঃগণনাও কোয়েরিতে প্রয়োগ করা হচ্ছিল না, তাই তারা একই দ্বন্দ্বের উপর আবার চেষ্টা করতে থাকেসংক্ষেপে, ভালো অন্তর্দৃষ্টি, দুর্বল বাস্তবায়ন।

আবার, এই দ্বিতীয় রাউন্ডে, যারা ড্রপডাউন কোড তৈরি করেছিলেন তারা হলেন GPT-5 এবং GPT-5.1 কোডেক্স, GPT-5.1 এর জন্য পরিষ্কার-পরিচ্ছন্নতা এবং জাতিগত অবস্থার অনুপস্থিতিতে একটি স্পষ্ট সুবিধা সহ, GPT-5 এর জন্য $0,60 এর তুলনায় প্রায় $0,37 খরচ হয়েছে।

খরচ: কেন কোডেক্স ক্লডের চেয়ে সস্তা হয়?

যদি আপনি কেবল প্রতি মিলিয়ন টোকেনের দাম দেখেন, তাহলে আপনার মনে হতে পারে যে ক্লাউড সনেট 4.5 এবং GPT-5.1 একই লিগে রয়েছে। যাইহোক, যখন আপনি এই মানদণ্ডগুলির সূক্ষ্ম সংখ্যাগুলি খতিয়ে দেখেন, তখন আপনি দেখতে পাবেন যে কোডেক্স কম দামে বেশি দেয়দুটি সম্মিলিত পরীক্ষায়, খরচগুলি প্রায় নিম্নরূপ ছিল:

• ক্লড: মোট প্রায় $১.৬৮।
• GPT-5 কোডেক্স: প্রায় $০.৯৫ (ক্লদের তুলনায় ৪৩% সস্তা)।
• GPT-5.1 কোডেক্স: আনুমানিক $০.৭৬ (ক্লদের থেকে প্রায় ৫৫% কম)।
• কিমি: আনুমানিক $0,51, কিন্তু খরচের কোনও বিশদ বিবরণ না থাকার কারণে অনেক অনিশ্চয়তা রয়েছে।

মূল কথা হলো ক্লড প্রতি এক্সিট টোকেনের জন্য বেশি চার্জ নেয় (GPT-5.1 এর জন্য $15/M বনাম $10/M) এবং, তাছাড়া, এর "জোরে চিন্তা করুন" স্টাইল এবং পুঙ্খানুপুঙ্খ ডকুমেন্টেশনের কারণে প্রচুর অতিরিক্ত টেক্সট তৈরি করে। অন্যদিকে, কোডেক্স তার CLI-তে কনটেক্সট ক্যাশিং থেকে উপকৃত হয়, প্রচুর পরিমাণে ইনপুট টোকেন পুনঃব্যবহার করে সম্পূর্ণ চার্জ না করে। এর সাথে যোগ করুন যে GPT-5.1 ব্যবহৃত টোকেনের সংখ্যার দিক থেকে GPT-5 এর চেয়ে বেশি দক্ষ ছিল, এবং ফলাফল হল একটি উইজার্ড যা এটি কেবল আরও ব্যবহারযোগ্য কোড তৈরি করে না, বরং আপনার অর্থও সাশ্রয় করে।.

"মাসে ২০ ইউরো" এর মতো স্থির-মূল্যের পরিকল্পনার জগতে, এটি খুব বাস্তব কিছুতে অনুবাদ করে: কোডেক্সের সাহায্যে আপনি সীমা অতিক্রম করার আগে আরও অনেক ঘন্টা কোড কাজ করতে পারবেন।বিপরীতে, ক্লডের পরিকল্পনার ক্ষেত্রে, উন্নত ব্যবহারকারীদের জন্য সবচেয়ে ব্যয়বহুল সাবস্ক্রিপশনেও সীমা অতিক্রম করা বেশ সাধারণ, যেখানে কোডেক্স প্রো-এর ক্ষেত্রে, অতিরিক্ত ব্যবহার ছাড়া কারও পক্ষে এটি অতিক্রম করা বিরল।

GPT-5.1-Codex-Max কী অফার করে: এজেন্ট যারা সারাদিন কাজ করে

GPT-5.1 কোডেক্সের উপরে একটি বৈকল্পিক রয়েছে যা বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে একটি কোডের উপর খুব দীর্ঘ এবং বিস্তারিত কাজGPT-5.1-Codex-Max। এই মডেলটি "জেনেরিক চ্যাট" এর জন্য তৈরি নয়, বরং কোডেক্স ইকোসিস্টেমের মধ্যে একটি এজেন্ট ইঞ্জিন হিসেবে কাজ করার জন্য এবং ওপেনএআই কোডেক্স সিএলআইবিশাল সংগ্রহস্থল পড়া, অনেক ফাইল পরিবর্তন করা, টেস্ট স্যুট চালানো এবং ঘন্টার পর ঘন্টা কোর্সটি চালিয়ে যাওয়া এর ডিএনএর অংশ।

মূল পার্থক্য হল সন্নিবিষ্টশুধুমাত্র একটি বিশাল প্রসঙ্গ উইন্ডোর উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, মডেলটি যেতে সক্ষম সারসংক্ষেপ এবং ঘনীভূতকরণ এটি সেশনের পুরোনো অংশগুলিকে সংরক্ষণ করে এবং গুরুত্বপূর্ণ বিশদগুলি ধরে রাখে। এটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তগুলি ভুলে না গিয়ে নতুন কমান্ডের জন্য জায়গা তৈরি করার জন্য ইতিমধ্যে নেওয়া পদক্ষেপগুলিকে "জিপ" করার মতো। এর জন্য ধন্যবাদ, আপনি বিশাল মনোরপোতে কাজ করতে পারেন, একই সাথে একাধিক পরিষেবার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারেন এবং কয়েক ঘন্টা আগে করা নকশার পছন্দগুলি মনে রাখতে পারেন।

আরেকটি আকর্ষণীয় পয়েন্ট হল যুক্তির স্তর"মাঝারি" মোডটি দৈনন্দিন কাজের জন্য উপযুক্ত (সাধারণ টিকিট, ছোট বৈশিষ্ট্য, পরিমিত রিফ্যাক্টর) যেখানে ভালো ল্যাটেন্সি থাকে। "xHigh" মোড মডেলটিকে আরও অভ্যন্তরীণ গণনার সময় এবং দীর্ঘ চিন্তা প্রক্রিয়া দেয়, জটিল সমস্যাগুলিতে আরও নির্ভরযোগ্যতার জন্য গতি ত্যাগ করে: বিশাল রিফ্যাক্টর, ত্রুটিপূর্ণ পাইপলাইন, পুনরুৎপাদন করা কঠিন রেস ইত্যাদি। যে কাজগুলিতে সাধারণত একজন সিনিয়র ডেভেলপারের জন্য পুরো বিকেল ব্যয় হয়, এই মোডটি একটি সার্থক বিনিয়োগ।

এজেন্ট-নির্দিষ্ট মানদণ্ডে, GPT-5.1-Codex-Max স্ট্যান্ডার্ড GPT-5.1 কোডেক্সের তুলনায় উল্লেখযোগ্য উন্নতি দেখায়: SWE-বেঞ্চ ভেরিফাইড এবং ল্যান্সারে আরও বেশি কাজ সম্পন্ন হয়েছে, টার্মিনাল বেঞ্চে আরও ভালো পারফরম্যান্স এবং সর্বোপরি, দীর্ঘ সেশনের সময় বিপথগামী না হয়ে শান্ত থাকার ক্ষমতা বৃদ্ধি পায়। অনেক দলের ক্ষেত্রে, এই পার্থক্যের অর্থ হল একজন এজেন্ট কেবল একবার প্যাচ তৈরি করার পরিবর্তে এন্ড-টু-এন্ড টিকিট পরিচালনা করতে পারে।

মডেলটির নিরাপত্তা, স্যান্ডবক্সিং এবং দায়িত্বশীল ব্যবহার

যখন আপনি কোনও এজেন্টকে আপনার টার্মিনাল এবং আপনার সংগ্রহস্থলে অ্যাক্সেস দেন, তখন আপনার সমস্ত সুরক্ষা অ্যালার্ম বন্ধ হয়ে যাওয়া স্বাভাবিক। কোডেক্স এবং GPT-5.1-কোডেক্স-ম্যাক্স সর্বদা একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। বিচ্ছিন্ন পরিবেশ (স্যান্ডবক্স)ক্লাউডে, এজেন্টটি এমন একটি কন্টেইনারে চলে যেখানে নেটওয়ার্কটি ডিফল্টভাবে অক্ষম থাকে এবং আউটবাউন্ড ট্র্যাফিক কেবল তখনই অনুমোদিত হয় যদি আপনি এটি স্পষ্টভাবে সক্ষম করেন। অন-প্রেমিসেস, এটি কোন ফাইলগুলিতে অ্যাক্সেস করতে পারে তা সীমাবদ্ধ করার জন্য macOS, Linux, অথবা Windows স্যান্ডবক্সিং মেকানিজম (অথবা WSL) এর উপর নির্ভর করে।

কোডেক্সের সমস্ত পৃষ্ঠায় দুটি নিয়ম পুনরাবৃত্তি করা হয়: তুমি না বললে নেটওয়ার্ক খুলবে না।এবং এজেন্ট কনফিগার করা কর্মক্ষেত্রের বাইরে ফাইল সম্পাদনা করতে পারে না। ধ্বংসাত্মক কমান্ড এড়াতে নির্দিষ্ট প্রশিক্ষণের সাথে মিলিত হয়ে, "এটি পরিষ্কার করুন" এর মতো একটি বাক্যাংশের ভুল ব্যাখ্যা করে অর্ধেক প্রকল্প মুছে ফেলার চেয়ে মডেলটি বিচক্ষণতার সাথে একটি ডিরেক্টরি পরিষ্কার করার সম্ভাবনা অনেক বেশি করে তোলে।

আক্রমণ সম্পর্কে প্রম্পট ইনজেকশন (দূষিত টেক্সট যা AI কে তার নিয়ম উপেক্ষা করে গোপনীয়তা ফাঁস করার জন্য প্রতারণা করার চেষ্টা করে, উদাহরণস্বরূপ), কোডেক্স প্রশিক্ষণ সমস্ত বহিরাগত টেক্সটকে অবিশ্বস্ত হিসাবে বিবেচনা করার উপর জোর দেয়, যা সর্বোত্তম অনুশীলন দ্বারা সমর্থিত এআই মডেলের জন্য স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষাবাস্তবে, এর ফলে ডেটা ফাঁসের অনুরোধ প্রত্যাখ্যান, বহিরাগত ওয়েবসাইটগুলিতে ব্যক্তিগত কোড আপলোড করতে অস্বীকৃতি এবং ডকুমেন্টেশন বা ওয়েব পৃষ্ঠাগুলিতে পাওয়া যেকোনো কিছুর চেয়ে সিস্টেম এবং ডেভেলপারের নির্দেশাবলী অনুসরণ করার জন্য একটি জোরালো পছন্দ তৈরি হয়।

GPT-5.1 কোডেক্স বনাম ক্লড এবং দৈনন্দিন ব্যবহারের অন্যান্য মডেল

কোডেক্স-ম্যাক্সের নির্দিষ্ট মানদণ্ড এবং ক্ষমতা পরীক্ষা করা হলে, সামগ্রিক চিত্রটি বেশ স্পষ্ট হয়ে ওঠে: প্রতিটি মডেলের নিজস্ব আদর্শ স্থান রয়েছে।আর বুদ্ধিমানের কাজ হলো সবকিছুর জন্য শুধু একটি টুল ব্যবহার করা নয়, বরং প্রতিটি টুল কখন ব্যবহার করতে হবে তা জানা।

GPT-5.1 কোডেক্স (এবং এর ম্যাক্স ভেরিয়েন্ট) বিশেষ করে যখন আপনার প্রয়োজন হয় তখন ভালোভাবে ফিট করে সমন্বিত কোড, প্রান্তগুলিতে মনোযোগ সহ এবং ত্রুটির জন্য খুব কম জায়গাউভয় পর্যবেক্ষণযোগ্যতা পরীক্ষায়, GPT-5 এর সাথে এটিই ছিল একমাত্র বাস্তবায়ন যা অর্ধেক ফাইল পুনর্লিখন না করেই উৎপাদনে স্থাপন করা যেতে পারে। তদুপরি, প্রতি টাস্কের খরচ সর্বনিম্ন ছিল, GPT-5 এর তুলনায় দক্ষতার উন্নতি এবং মূল্য-কর্মক্ষমতা অনুপাতকে হারানো কঠিন ছিল।

ক্লড সনেট ৪.৫ / ক্লড কোড তুমি যখন যা চাও, তখনই তারা জ্বলজ্বল করে স্থাপত্য নকশা, গভীর ডকুমেন্টেশন এবং ব্যাখ্যাস্থাপত্য পর্যালোচনা, বিস্তৃত প্রযুক্তিগত নথি, মাইগ্রেশন নির্দেশিকা সম্পর্কে চিন্তা করুন... তাদের সমাধানগুলি খুব যুক্তিসঙ্গত এবং ভালভাবে ব্যাখ্যা করা হয়, প্রতিরক্ষা এবং ট্রেড-অফ বিশ্লেষণের স্তরগুলি সহ যা পড়তে আনন্দিত। মূল্য দিতে হবে: প্রোটোটাইপগুলি যা পরে ম্যানুয়ালি তারযুক্ত করতে হবে, প্রাথমিকভাবে আপাতদৃষ্টিতে দেখা যাওয়ার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ বাগ এবং প্রতি টোকেনের দাম উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি।

কিমি কে২ ভাবছে অবদান প্রচুর সৃজনশীলতা এবং বিকল্প পদ্ধতিতার পরীক্ষা-নিরীক্ষায়, তিনি কিছু আকর্ষণীয় ধারণা পরীক্ষা করেছিলেন, যেমন ডিডুপ্লিকেশনের জন্য অস্থায়ী বাকেট উইন্ডো এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণের জন্য MAD এবং EMA এর সংমিশ্রণ। তদুপরি, তার CLI সস্তা, যদিও কিছুটা অনুন্নত। সমস্যা হল এটি প্রায়শই মূল যুক্তির বিবরণে ব্যর্থ হয়: পরিসংখ্যান আপডেট করার ক্রম, শূন্য দ্বারা ভাগ, উল্টানো পতাকা ইত্যাদি। এটি অনুপ্রেরণার জন্য দুর্দান্ত, তবে এর আউটপুট পরিমার্জন এবং পরীক্ষা করার জন্য আপনাকে উল্লেখযোগ্য সময় ব্যয় করতে হবে।

অবশেষে, সাধারণ GPT-5.1 মডেল (তাৎক্ষণিক এবং চিন্তাভাবনা) এবং জেমিনি বা লামার মতো মডেলগুলি ভিত্তি হিসেবে কাজ করে মিশ্র কাজ (ডকুমেন্টেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া), কিন্তু যখন কাজটি সম্পূর্ণরূপে কোড এবং এজেন্ট-ভিত্তিক হয়, তখন কোডেক্স প্যাকেজ বর্তমানে এর সংমিশ্রণ অফার করে গভীরতা, দাম এবং সরঞ্জামাদি মেলানো বেশ কঠিন।

সবকিছু একসাথে দেখলে - দুটি পর্যবেক্ষণযোগ্যতা মানদণ্ড, ভিএস কোড এবং কার্সারের মতো আইডিইতে বর্ধিত ব্যবহার, কোডেক্স-ম্যাক্সের কম্প্যাকশন, যুক্তি মোড এবং খরচের পার্থক্য - সামগ্রিক ধারণাটি বেশ স্পষ্ট: "এআই যা আসলে ভালো পুল রিকোয়েস্ট প্রোগ্রাম করে এবং সরবরাহ করে", এই ক্ষেত্রে GPT-5.1 কোডেক্স একটি নেতৃস্থানীয় হাতিয়ারের ভূমিকা অর্জন করেছে।স্থাপত্য চিন্তাভাবনা এবং দুর্দান্ত ডকুমেন্টেশন তৈরির জন্য ক্লড কোড একটি দুর্দান্ত সঙ্গী হিসেবে রয়ে গেছে, এবং কিমি বা অনুরূপ মডেলগুলি স্পার্ক এবং বিকল্প সরবরাহ করে, কিন্তু যখন এমন কোড তৈরির কথা আসে যা কম্পাইল করে, সংহত করে এবং প্রথম চেষ্টাতেই ক্র্যাশ করে না, তখন কোডেক্সের দিকটি সাধারণত মাস্টারকে ঠেলে দেয়।

সম্পর্কিত নিবন্ধ:

ওপেনএআই কোডেক্স সিএলআই: টার্মিনাল কোড সহকারী সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার