GPT-5.1 Codex vs. Claude Code: benchmarken, der rent faktisk betyder noget

Informatic Digital » Recursos » GPT-5.1 Codex vs. Claude Code: benchmarken, der rent faktisk betyder noget

Hvis du bruger dine dage på at skrive kode, har du sikkert bemærket, at der på det seneste er en sand lavine af AI-modeller til programmeringGPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code, Kimi K2 Thinking, Sonnet 4.5, Haiku… Listen vokser næsten hver uge, og hver leverandør hævder at have den bedste udviklingsassistent. Men når man går ned til messingstifter og bruger dem på rigtige projekter, bliver forskellene meget tydelige.

I de seneste uger har flere hold sammenlignet sig GPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code og Kimi K2 Thinking Under ret krævende forhold: store repositories, integration med rigtige pipelines, load testing og komplekse observerbarhedsproblemer. Ingen forenklede programmeringskatas her, men snarere fejl og funktioner, der kan afbryde produktionen, hvis de går galt. Ud fra alt dette materiale fremgår et ret overbevisende budskab: OpenAI's Codexes, og specifikt GPT-5.1 Codex, leverer den mest "faktisk implementerebare kode".

GPT-5.1 Codex vs. Claude Code: Et hurtigt overblik over duellen

Når nogen taler om "GPT-5.1 Codex vs. Claude Code benchmark", sammenligner de faktisk to helt forskellige filosofier om kodeassistentGPT-5.1 Codex (og dens udvikling GPT-5.1-Codex-Max) er designet fra starten som en motor for agenter, der arbejder mange timer på det samme repository: den forstår konteksten, redigerer filer, kører tests og retter sine egne fejl. Claude Code udmærker sig derimod ved at forklare kode, designe arkitekturer og generere dokumentation, men den kommer ofte til kort, når det kommer til virkelig at integrere ændringer i en eksisterende kodebase.

I virkelige tests med observerbarhedsprojekter blev denne forskel tydeligt set: Codex-modeller var de eneste, der genererede integreret, produktionsklar kode.Mens Claude og Kimi producerede prangende arkitekturer, kreative ideer og masser af linjer ... men med kritiske fejl, integrationsfejl eller simpelthen kode, der ikke engang ville kompilere.

Sådan blev benchmarken udført: virkelige problemer, ikke legetøj

For at gøre benchmarken meningsfuld, blev den typiske øvelse "skriv en funktion, der vender en streng" fuldstændig undgået. I stedet blev følgende valgt: to komplekse udfordringer inden for en observerbarhedsplatformmed meget specifikke krav til ydeevne og pålidelighed, og efter bedste praksis for test og implementering inden for softwareudvikling:

Første udfordring: designe og implementere et system af statistisk detektion af anomalier Kan lære baseline-fejlrater, beregne z-scores og glidende gennemsnit, detektere stigninger i ændringshastigheden og håndtere over 100.000 logs i minuttet med mindre end 10 ms latenstid. Alt dette integreret i en eksisterende pipeline.

Anden udfordring: løse distribueret alarmdeduplikering Når flere processorer registrerer den samme anomali næsten samtidigt, var det nødvendigt at undgå dubletter med mindre end 5 sekunders mellemrum, tolerere forsinkelser på op til 3 sekunder og håndtere processornedbrud uden at efterlade systemet frosset.

De fire testede modeller —GPT-5 Codex, GPT-5.1 Codex, Claude Code og Kimi K2 ThinkingDe modtog de samme prompter, i det samme IDE (markør) og fra det samme repository. Der blev foretaget målinger. tid brugt, forbrugte tokens, omkostninger i kroner, kodekvalitet, antal kritiske fejl Og, meget vigtigt, om resultatet virkelig var forbundet med den eksisterende kodebase eller forblev en "parallel prototype".

Test 1 Resultater: Statistisk detektion af anomalier

I den første test var målet, at hver model skulle levere en produktionsklar statistisk anomalidetektor: rateberegninger, glidende vinduer, z-scores, ændringsstigninger, omhyggelig håndtering af division med nul og integration i klassen AnomalyDetector og i den faktiske pipeline.

Claude kode Det blev lanceret med et brag: tusindvis af nye kodelinjer, omfattende dokumentation, adskillige statistiske mekanismer (z-score, EWMA, valutakurstjek) og endda syntetiske benchmarks. På papiret lød det som lærebogsteknik. Men da koden blev kørt, dukkede bagsiden op: en valutakursfunktion, der returnerede Infinity når det forrige vindue var nul, og derefter en toFixed() om den værdi, der forårsagede en Øjeblikkelig rækkeviddefejlDesuden var basissystemet ikke rigtigt rullende, og testene var ikke-deterministiske (ved hjælp af Math.random()Og som prikken over i'et, Intet af dette var forbundet med den faktiske rørledningResultat: en slående prototype, men umulig at sætte i produktion som den er.

Forsøget på at GPT-5-kodeksen Det var meget mere pragmatisk. På cirka 18 minutter genererede det velintegreret kode med nettoændringer på kun et par hundrede linjer, direkte på klassen AnomalyDetector og de faktiske indgangspunkter. De sørgede for at håndtere edge cases (for eksempel Number.POSITIVE_INFINITY før du ringer toFixed()), implementerede inkrementel statistik i rullende vinduer med O(1)-kompleksitet og justerede tidsintervallerne med væguret for at sikre forudsigelighed. Enhedstest De var deterministiske, og resultatet kørte i systemet uden at røre næsten noget andet.

Vedrørende GPT-5.1-kodeksenHan valgte en endnu renere arkitektonisk tilgang. I stedet for midlertidige buckets brugte han prøvebaserede rullevinduer med hoved-/halemarkører og en dedikeret klasse. RollingWindowStats at udføre summer og summer af kvadrater. Han kontrollerede omhyggeligt division med nul ved hjælp af konstanter som f.eks. MIN_RATE_CHANGE_BASE_RATEHan begrænsede hyppigheden af ​​baseline-opdateringer for at spare ressourcer og skrev deterministiske tests med kontrollerede tidsstempler. På 11 minutter producerede den flere netlinjer end GPT-5, men med en enklere arkitektur, bedre hukommelsesstyring og den samme "implementeringsklare" kvalitet..

Den fjerde spiller, Kimi K2 TænkningDe valgte en kreativ løsning, der kombinerede understøttelse af streaminglogfiler og batchmålinger, og tilføjede detektioner baseret på MAD og EMA. På papiret så det ikke dårligt ud, men kernen var i stykker: den opdaterede baseline, før hver værdi blev evalueret, hvilket fik z-scoren til at nærme sig nul og Anomalierne vil praktisk talt aldrig opståDerudover introducerede han en kompileringsfejl i TypeScript og gentog det samme divisions-med-nul-problem som Claude. Værre endnu, koden ville ikke engang kompilere og var ikke korrekt knyttet til systemet.

Konklusionen på denne første runde er ret klar: De to Codexer (GPT-5 og GPT-5.1) var de eneste, der leverede funktionel, integreret og rimelig robust kode.GPT-5.1 matchede prisen for Claude (ca. $0,39 i denne test), men tog kortere tid og havde en renere arkitektur.

Test 2-resultater: Distribueret alarmdeduplikering

Den anden udfordring rejste et problem med distribueret koordinering Klassisk: Flere processorer kunne registrere den samme anomali næsten samtidigt. Det var nødvendigt at forhindre, at duplikerede advarsler blev udløst, når de blev registreret inden for et 5-sekunders vindue, samtidig med at man tolererede en vis desynkronisering af uret og potentielle procesnedbrud.

Claude strålede endnu engang inden for design. Han foreslog en arkitektur på tre niveauerL1-cache, advarende låse på databasen som L2 og unikke begrænsninger som L3. Den brugte NOW() fra databasen for at undgå at være afhængig af processorens ure, håndterede den låsefrigørelse godt i tilfælde af forbindelsestab og kom med næsten 500 linjer test, der dækkede konflikt, urskævhed og fejlscenarier. Men ligesom i den første test, Intet var tilsluttet selve processoren, og nogle implementeringsdetaljer (såsom for tykke låsenøgler eller det tidsvindue, der anvendes på alle aktive advarsler) reducerede den praktiske anvendelighed.

Parallelt, GPT-5-kodeksen Han valgte en løsning baseret på en deduplikeringstabel med reservationer og udløb, koordineret via transaktioner og FOR UPDATE. Koden den blev direkte integreret i processAlertDen udnyttede servertid og håndterede kollisioner rimeligt godt, selvom der var et lille kapløb i klausulen. ON CONFLICT hvilket under ekstreme forhold kunne tillade to processorer at bestå den samme kontrol, før de committede. Det var ikke perfekt, men det var meget tæt på noget, man kunne implementere med en mindre justering.

Flytningen af GPT-5.1-kodeksen Det var endnu mere minimalistisk og effektivt: i stedet for ekstra brædder var det baseret på PostgreSQL-konsulentlåse med en funktion acquireAdvisoryLock der genererede nøgler ved hjælp af SHA-256 på parret service:alertTypeUnder denne lås kontrollerede den, om der var nogen nyligt aktive advarsler inden for 5-sekundersvinduet, og hvis ikke, indsatte den en ny. Hvis en lignende advarsel allerede eksisterede, opdaterede den alvorligheden, hvis den nye var højere. Alt dette med konsekvent brug af servertidsstempler til at håndtere skævhed og ordentligt rengjorte blokke finallyResultatet: enklere logik, uden hjælpetabeller og uden kapløbet, som GPT-5 trak ud i langdrag.

I denne test, Kimi Ja, han formåede at integrere sin logik i processAlert og brug diskrete 5-sekunders buckets med atomare upserts og genforsøg med backoff. Selve ideen var ikke dårlig, men implementeringen fejlede igen på centrale detaljer: da to samtidige inserts havde det samme createdAtflagberegningen isDuplicate Det blev tilbageført, og alarmerne blev markeret forkert; desuden blev genberegningen af ​​bucket ved backoff ikke engang anvendt i forespørgslen, så De blev ved med at forsøge igen på den samme konfliktKort sagt, god intuition, dårlig udførelse.

Igen, i denne anden runde, var de, der producerede rullemenukoden GPT-5 og GPT-5.1 Codex, med en klar fordel for GPT-5.1 i renlighed og fravær af raceforhold, alt sammen til en pris på omkring $0,37 sammenlignet med $0,60 for GPT-5.

Omkostninger: Hvorfor Codex ender med at være billigere end Claude

Hvis man kun ser på prisen pr. million tokens, tror man måske, at Claude Sonnet 4.5 og GPT-5.1 er i samme liga. Men når man dykker ned i de finere tal for disse benchmarks, ser man, at Codex giver mere for mindreI de to kombinerede tests var omkostningerne omtrent som følger:

• Claude: omkring 1,68 dollars i alt.
• GPT-5 Kodeks: omkring 0,95 USD (43 % billigere end Claude).
• GPT-5.1 Kodeks: cirka 0,76 USD (omkring 55 % mindre end Claude).
• kimi: Anslået $0,51, men med stor usikkerhed på grund af manglen på en omkostningsfordeling.

Nøglen er, at Claude opkræver mere pr. exit-token ($15/M vs. $10/M for GPT-5.1) og har desuden en tendens til at generere en masse ekstra tekst på grund af sin "tænk højt"-stil og grundige dokumentation. På den anden side drager Codex fordel af kontekstcaching i sin CLI, hvor store mængder input-tokens genbruges uden at de opkræves fuldt ud. Læg dertil, at GPT-5.1 var mere effektiv med hensyn til antallet af anvendte tokens end GPT-5, og resultatet er en troldmand, der Det genererer ikke blot mere brugbar kode, men det sparer dig også penge..

I en verden af ​​fastprisabonnementer som "20 euro om måneden" kan dette omsættes til noget meget håndgribeligt: Med Codex kan du arbejde mange flere timer med kode, før du når grænsen.I modsætning hertil er det med Claudes abonnementer ret almindeligt, at avancerede brugere når grænsen, selv på de dyreste abonnementer, mens det med Codex Pro er sjældent, at nogen overskrider den, undtagen ved ekstrem brug.

Hvad GPT-5.1-Codex-Max tilbyder: agenter, der arbejder hele dagen

Over GPT-5.1 Codex er der en variant, der er specielt designet til meget lange og detaljerede værker på en kodeGPT-5.1-Codex-Max. Denne model er ikke rettet mod "generisk chat", men snarere til at fungere som en agentmotor inden for Codex-økosystemet og OpenAI Codex CLIAt læse enorme arkiver, ændre mange filer, køre testsuiter og holde kursen i timevis er en del af dens DNA.

Den vigtigste forskel er komprimeringI stedet for udelukkende at stole på et gigantisk kontekstvindue, er modellen i stand til at gå opsummering og kondensering Den bevarer ældre dele af sessionen, samtidig med at de vigtige detaljer bevares. Det er som at "zippe" de trin, du allerede har taget, for at give plads til nye kommandoer uden at glemme vigtige beslutninger. Takket være dette kan du arbejde på enorme monorepos, interagere med flere tjenester samtidigt og stadig huske designvalg foretaget timer tidligere.

Et andet interessant punkt er niveauer af ræsonnement"Medium"-tilstanden er velegnet til hverdagsopgaver (normale tickets, små funktioner, beskedne refaktoreringer) med god latenstid. "xHigh"-tilstanden giver modellen mere intern beregningstid og længere tankeprocesser, hvilket ofrer hastighed for større pålidelighed i komplekse problemer: massive refaktoreringer, ældre pipelines fyldt med faldgruber, vanskeligt reproducerende races osv. Til de opgaver, der typisk ville tage en hel eftermiddag for en seniorudvikler, er denne tilstand en værdifuld investering.

I agentspecifikke benchmarks viser GPT-5.1-Codex-Max en markant forbedring i forhold til standard GPT-5.1 Codex: Flere opgaver udført i SWE-bench Verified og Lancer, bedre ydeevne i Terminal Bench Og frem for alt en bedre evne til at bevare roen under lange sessioner uden at blive distraheret. For mange teams betyder denne forskel, at en agent kan håndtere en hel sag i stedet for blot at generere engangsrettelser.

Sikkerhed, sandboxing og ansvarlig brug af modellen

Når du giver en agent adgang til din terminal og dit arkiv, er det normalt, at alle dine sikkerhedsalarmer går i gang. Codex og GPT-5.1-Codex-Max er designet til altid at fungere inden for en sandkasseI skyen kører agenten i en container, hvor netværket er deaktiveret som standard, og udgående trafik er kun tilladt, hvis du eksplicit aktiverer det. On-premise er den afhængig af macOS-, Linux- eller Windows-sandboxing-mekanismer (eller WSL) for at begrænse, hvilke filer den kan få adgang til.

Der er to regler, der gentages på tværs af alle Codex-overflader: Netværket åbner ikke, medmindre du siger til.Og agenten kan ikke redigere filer uden for det konfigurerede arbejdsområde. Dette, kombineret med specifik træning for at undgå destruktive kommandoer, gør det meget mere sandsynligt, at modellen klogt vil rydde op i en mappe end at slette et halvt projekt ved at misfortolke en sætning som "ryd op i dette".

Angående angreb fra hurtig indsprøjtning (ondsindede tekster, der forsøger at narre AI'en til at ignorere dens regler og lække hemmeligheder, for eksempel), insisterer Codex-træning på at behandle al ekstern tekst som upålidelig, understøttet af bedste praksis for automatiseret testning af AI-modellerI praksis betyder dette afvisninger af anmodninger om datalæk, afvisning af at uploade privat kode til eksterne websteder og en stærk præference for at følge system- og udviklerinstruktioner frem for alt, der findes i dokumentation eller på websider.

GPT-5.1 Codex versus Claude og andre modeller i daglig brug

Når Codex-Max' specifikke benchmarks og muligheder er blevet undersøgt, bliver det overordnede billede ret klart: Hver model har sin ideelle niche.Og det fornuftige er ikke at holde sig til kun ét til alting, men at vide, hvornår man skal bruge hvert værktøj.

GPT-5.1-kodeksen (og dens Max-variant) passer særligt godt, når du har brug for det Integreret kode med fokus på kanter og lille plads til fejlI begge observerbarhedstests var det, sammen med GPT-5, den eneste implementering, der kunne implementeres i produktion uden at omskrive halvdelen af ​​filen. Desuden var omkostningerne pr. opgave de laveste af alle, med effektivitetsforbedringer i forhold til GPT-5 og et pris-ydelsesforhold, der var svært at slå.

Claude Sonnet 4.5 / Claude Code De stråler, når det, du ønsker, er arkitektonisk design, dybdegående dokumentation og forklaringerTænk på arkitekturanmeldelser, omfattende tekniske dokumenter, migreringsvejledninger ... Deres løsninger er typisk meget velargumenterede og velforklarede, med lag af forsvars- og afvejningsanalyser, der er en fornøjelse at læse. Prisen, man skal betale: prototyper, der derefter skal tilsluttes manuelt, flere kritiske fejl end oprindeligt tydeligt, og en betydeligt højere pris pr. token.

Kimi K2 Tænkning bidrager masser af kreativitet og alternative tilgangeI sine eksperimenter testede han nogle interessante ideer, såsom midlertidige bucket-vinduer til deduplikering og kombinationer af MAD og EMA til anomalidetektion. Desuden er hans CLI billig, omend noget underudviklet. Problemet er, at den ofte vakler i de centrale logiske detaljer: rækkefølgen, hvori statistikker opdateres, division med nul, inverterede flag osv. Den er god til inspiration, men man skal bruge betydelig tid på at forfine og teste dens output.

Endelig tjener de generelle GPT-5.1-modeller (Instant og Thinking) og modeller som Gemini eller Llama som grundlag for blandede opgaver (dokumentation, dataanalyse, brugerinteraktion), men når opgaven er udelukkende kode- og agentbaseret, tilbyder Codex-pakken i øjeblikket en kombination af dybde, pris og værktøj ret svært at matche.

Når man ser på alt samlet set – de to observerbarhedsbenchmarks, den udvidede brug i IDE'er som VS Code og Cursor, komprimeringen af ​​Codex-Max, ræsonnementsmetoderne og omkostningsforskellene – er det samlede indtryk ret klart: Inden for "AI, der rent faktisk programmerer og leverer ordentlige pull requests", har GPT-5.1 Codex opnået rollen som et førende værktøj.Claude Code er fortsat en fremragende ledsager til arkitektonisk tænkning og produktion af fremragende dokumentation, og Kimi eller lignende modeller giver gnist og alternativer, men når det kommer til at producere kode, der kompilerer, integrerer og ikke går ned i første forsøg, er Codex-siden normalt den, der ender med at presse master.

relateret artikel:

OpenAI Codex CLI: Alt hvad du behøver at vide om terminalkodeassistenten