GPT-5.1 Codex vs Claude Code: penanda aras yang sebenarnya penting

Informatec Digital » Sumber » GPT-5.1 Codex vs Claude Code: penanda aras yang sebenarnya penting

Jika anda menghabiskan hari anda menulis kod, anda akan perasan bahawa kebelakangan ini ada model AI yang sebenar untuk pengaturcaraanGPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code, Kimi K2 Thinking, Sonnet 4.5, Haiku… Senarai ini berkembang hampir setiap minggu dan setiap vendor mendakwa mempunyai pembantu pembangunan terbaik. Tetapi apabila anda turun ke paku tembaga dan menggunakannya pada projek sebenar, perbezaannya menjadi sangat jelas.

Dalam beberapa minggu kebelakangan ini beberapa pasukan telah membuat perbandingan GPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code dan Kimi K2 Thinking Di bawah keadaan yang agak mencabar: repositori besar, penyepaduan dengan saluran paip sebenar, ujian beban dan isu kebolehmerhatian yang kompleks. Tiada kata pengaturcaraan yang ringkas di sini, sebaliknya pepijat dan ciri yang boleh memecahkan pengeluaran jika ia salah. Daripada semua bahan ini muncul mesej yang agak menarik: Codex OpenAI, dan khususnya Codex GPT-5.1, menyampaikan kod yang paling "sebenarnya boleh digunakan."

GPT-5.1 Codex vs Claude Code: Gambaran keseluruhan pantas pertarungan

Apabila seseorang bercakap tentang "penanda aras GPT-5.1 Codex vs Claude Code", mereka sebenarnya sedang membandingkan dua falsafah pembantu kod yang agak berbezaGPT-5.1 Codex (dan evolusinya GPT-5.1-Codex-Max) direka sejak awal sebagai enjin untuk ejen yang bekerja berjam-jam pada repositori yang sama: ia memahami konteks, mengedit fail, menjalankan ujian dan membetulkan ralatnya sendiri. Claude Code, sebaliknya, cemerlang dalam menerangkan kod, mereka bentuk seni bina dan menjana dokumentasi, tetapi ia sering gagal apabila ia benar-benar menyepadukan perubahan ke dalam pangkalan kod sedia ada.

Dalam ujian dunia sebenar dengan projek kebolehmerhatian, perbezaan ini dapat dilihat dengan jelas: Model Codex adalah satu-satunya yang menjana kod bersepadu dan sedia pengeluaran.Walaupun Claude dan Kimi menghasilkan seni bina yang mencolok, idea kreatif dan banyak baris... tetapi dengan pepijat kritikal, kegagalan penyepaduan atau hanya kod yang tidak akan disusun.

Bagaimana penanda aras dilakukan: masalah sebenar, bukan mainan

Untuk menjadikan penanda aras bermakna, latihan biasa "tulis fungsi yang membalikkan rentetan" telah dielakkan sepenuhnya. Sebaliknya, yang berikut telah dipilih: dua cabaran kompleks dalam platform kebolehmerhatiandengan prestasi yang sangat khusus dan keperluan kebolehpercayaan, dan mengikut amalan terbaik ujian dan pelaksanaan dalam kejuruteraan perisian:

Cabaran pertama: mereka bentuk dan melaksanakan sistem bagi pengesanan statistik anomali Mampu mempelajari kadar ralat garis dasar, mengira skor z dan purata bergerak, mengesan lonjakan dalam kadar perubahan dan mengendalikan lebih 100.000 log seminit dengan kependaman kurang daripada 10 ms. Semua ini disepadukan ke dalam saluran paip sedia ada.

Cabaran kedua: menyelesaikan penyahduplikasian amaran yang diedarkan Apabila berbilang pemproses mengesan anomali yang sama hampir serentak, adalah perlu untuk mengelakkan pendua dengan kurang daripada 5 saat antara mereka, bertolak ansur dengan ketinggalan jam sehingga 3 saat dan mengendalikan ranap pemproses tanpa meninggalkan sistem beku.

Empat model yang diuji -GPT-5 Codex, GPT-5.1 Codex, Claude Code dan Kimi K2 ThinkingMereka menerima gesaan yang sama, dalam IDE (Kursor) yang sama dan dari repositori yang sama. Pengukuran telah diambil. masa yang dibelanjakan, token yang digunakan, kos dalam dolar, kualiti kod, bilangan pepijat kritikal Dan, yang paling penting, sama ada hasilnya benar-benar disambungkan ke pangkalan kod sedia ada atau kekal sebagai "prototaip selari".

Keputusan Ujian 1: Pengesanan statistik anomali

Dalam ujian pertama, matlamatnya adalah untuk setiap model menyampaikan a pengesan anomali statistik sedia pengeluaran: pengiraan kadar, tetingkap gelongsor, skor z, perubahan pancang, pengendalian pembahagian dengan teliti dengan sifar, dan penyepaduan ke dalam kelas AnomalyDetector dan dalam perancangan sebenar.

Kod Claude Ia dilancarkan dengan hebat: beribu-ribu baris kod baharu, dokumentasi yang luas, beberapa mekanisme statistik (z-skor, EWMA, semakan kadar pertukaran), dan juga penanda aras sintetik. Di atas kertas, bunyinya seperti kejuruteraan buku teks. Tetapi apabila kod dijalankan, bahagian terbalik muncul: fungsi kadar pertukaran yang kembali Infinity apabila tetingkap sebelumnya adalah sifar, dan kemudian a toFixed() tentang nilai yang menyebabkan a RangeError SegeraTambahan pula, sistem garis dasar tidak benar-benar bergolek, dan ujiannya tidak menentukan (menggunakan Math.random()Dan untuk mengatasi semuanya, Tiada satu pun daripada ini disambungkan ke saluran paip sebenarKeputusan: prototaip yang menarik, tetapi mustahil untuk dimasukkan ke dalam pengeluaran sebagaimana adanya.

Percubaan untuk GPT-5 Codex Ia lebih pragmatik. Dalam masa kira-kira 18 minit ia dihasilkan kod yang disepadukan dengan baik, dengan perubahan bersih hanya beberapa ratus baris, terus pada kelas AnomalyDetector dan pintu masuk sebenar. Mereka berhati-hati untuk mengendalikan kes tepi (contohnya, Number.POSITIVE_INFINITY sebelum menelefon toFixed()), melaksanakan statistik tambahan dalam tetingkap rolling dengan kerumitan O(1) dan menjajarkan baldi masa dengan jam dinding untuk kebolehramalan. Ujian unit Mereka bersifat deterministik dan hasilnya berjalan dalam sistem tanpa menyentuh hampir perkara lain.

Mengenai GPT-5.1 CodexDia mengambil pendekatan seni bina yang lebih bersih. Daripada baldi sementara, dia menggunakan tingkap berguling berasaskan sampel dengan penunjuk kepala/ekor dan kelas khusus. RollingWindowStats untuk melakukan jumlah dan hasil tambah kuasa dua. Dia berhati-hati mengawal pembahagian dengan sifar menggunakan pemalar seperti MIN_RATE_CHANGE_BASE_RATE, mengehadkan kekerapan kemas kini garis dasar untuk menjimatkan sumber dan menulis ujian deterministik dengan cap masa terkawal. Dalam 11 minit ia menghasilkan lebih banyak talian bersih daripada GPT-5 tetapi dengan seni bina yang lebih ringkas, pengurusan memori yang lebih baik dan kualiti "siap sedia" yang sama.

Pemain keempat, Kimi K2 BerfikirMereka memilih penyelesaian kreatif yang menggabungkan sokongan log penstriman dan metrik kelompok, menambahkan pengesanan berdasarkan MAD dan EMA. Di atas kertas, ia tidak kelihatan buruk, tetapi terasnya telah rosak: ia mengemas kini garis dasar sebelum menilai setiap nilai, menyebabkan skor z menghampiri sifar dan Anomali boleh dikatakan tidak akan munculTambahan pula, dia memperkenalkan ralat kompilasi dalam TypeScript dan mengulangi masalah pembahagian demi sifar yang sama seperti Claude. Lebih teruk lagi, kod itu tidak akan disusun dan tidak diikat dengan betul pada sistem.

Kesimpulan pusingan pertama ini agak jelas: Kedua-dua Codex (GPT-5 dan GPT-5.1) adalah satu-satunya yang menyampaikan kod berfungsi, bersepadu dan cukup mantapGPT-5.1 sepadan dengan kos Claude (kira-kira $0,39 dalam ujian ini), tetapi mengambil sedikit masa dan mempunyai seni bina yang lebih bersih.

Keputusan Ujian 2: Deduplikasi Makluman Teragih

Cabaran kedua menimbulkan masalah penyelarasan yang diedarkan Klasik: berbilang pemproses boleh mengesan anomali yang sama hampir serentak. Ia adalah perlu untuk mengelakkan makluman pendua daripada dicetuskan apabila dikesan dalam tetingkap 5 saat, sambil bertolak ansur dengan beberapa penyahsegerakan jam dan kemungkinan ranap proses.

Claude bersinar sekali lagi dalam aspek reka bentuk. Beliau mencadangkan a seni bina pada tiga peringkat: Cache L1, kunci nasihat pada pangkalan data sebagai L2, dan kekangan unik sebagai L3. Ia menggunakan NOW() daripada pangkalan data untuk mengelak daripada bergantung pada jam pemproses, ia mengendalikan pelepasan kunci dengan baik sekiranya berlaku kehilangan sambungan dan disertakan dengan hampir 500 baris ujian yang meliputi konflik, kecondongan jam dan senario kegagalan. Walau bagaimanapun, seperti dalam ujian pertama, Tiada apa-apa dipasang ke dalam pemproses sebenar, dan beberapa butiran pelaksanaan (seperti kekunci kunci yang terlalu tebal atau tetingkap masa digunakan pada semua makluman aktif) mengurangkan kegunaan praktikal.

Selari, GPT-5 Codex Beliau memilih penyelesaian berdasarkan jadual penyahduplikasian dengan tempahan dan tamat tempoh, diselaraskan melalui urus niaga dan FOR UPDATE. Kodnya ia telah disepadukan secara langsung ke dalam processAlertIa menggunakan masa pelayan dan mengendalikan perlanggaran dengan cukup baik, walaupun terdapat perlumbaan kecil dalam klausa itu ON CONFLICT yang, dalam keadaan yang melampau, boleh membenarkan dua pemproses melepasi pemeriksaan yang sama sebelum melakukan. Ia tidak sempurna, tetapi ia sangat hampir dengan sesuatu yang anda boleh gunakan dengan tweak kecil.

Pergerakan daripada GPT-5.1 Codex Ia lebih minimalis dan berkesan: bukannya papan tambahan, ia bergantung kepada Kunci perundingan PostgreSQL dengan fungsi acquireAdvisoryLock yang menjana kunci menggunakan SHA-256 pada pasangan service:alertTypeDi bawah kunci itu, ia menyemak sama ada terdapat sebarang makluman aktif terkini dalam tetingkap 5 saat dan, jika tidak, memasukkan yang baharu. Jika makluman yang serupa sudah wujud, ia mengemas kini keterukan jika amaran baharu lebih tinggi. Semua ini dengan penggunaan cap masa pelayan yang konsisten untuk menguruskan condong dan blok yang dibersihkan dengan betul finallyHasilnya: logik yang lebih mudah, tanpa jadual tambahan dan tanpa perlumbaan yang diheret oleh GPT-5.

Dalam ujian ini, Kimi Ya, dia berjaya menyepadukan logiknya processAlert dan gunakan baldi diskret 5 saat dengan penambahan atom dan cubaan semula dengan mundur. Idea itu sendiri tidak buruk, tetapi pelaksanaan sekali lagi gagal dalam butiran utama: apabila dua sisipan serentak mempunyai perkara yang sama createdAtpengiraan bendera isDuplicate Ia sedang diterbalikkan dan amaran telah dibenderakan secara tidak betul; tambahan pula, pengiraan semula baldi pada backoff tidak digunakan dalam pertanyaan, jadi Mereka terus mencuba lagi pada konflik yang samaPendek kata, intuisi yang baik, pelaksanaan yang lemah.

Sekali lagi, dalam pusingan kedua ini, mereka yang menghasilkan kod lungsur adalah GPT-5 dan GPT-5.1 Codex, dengan kelebihan yang jelas untuk GPT-5.1 dalam kebersihan dan ketiadaan syarat perlumbaan, semuanya pada kos kira-kira $0,37 berbanding $0,60 untuk GPT-5.

Kos: Mengapa Codex akhirnya lebih murah daripada Claude

Jika anda hanya melihat pada harga setiap juta token, anda mungkin berfikir bahawa Claude Sonnet 4.5 dan GPT-5.1 berada dalam liga yang sama. Walau bagaimanapun, apabila anda menyelidiki bilangan yang lebih baik bagi penanda aras ini, anda melihatnya Codex memberikan lebih banyak dengan lebih sedikitDalam dua ujian gabungan, kos adalah lebih kurang seperti berikut:

• Claude: sekitar $1,68 secara keseluruhan.
• GPT-5 Codex: kira-kira $0,95 (43% lebih murah daripada Claude).
• GPT-5.1 Codex: kira-kira $0,76 (sekitar 55% kurang daripada Claude).
• kimi: Dianggarkan $0,51, tetapi dengan banyak ketidakpastian kerana kekurangan pecahan kos.

Kuncinya ialah Claude mengenakan lebih banyak bayaran bagi setiap token keluar ($15/M vs. $10/M untuk GPT-5.1) dan, lebih-lebih lagi, cenderung menghasilkan banyak teks tambahan kerana gaya "berfikir dengan kuat" dan dokumentasi yang teliti. Sebaliknya, Codex mendapat manfaat daripada caching konteks dalam CLInya, menggunakan semula volum besar token input tanpa mengecasnya kembali sepenuhnya. Tambah pada fakta bahawa GPT-5.1 adalah lebih cekap dari segi bilangan token yang digunakan daripada GPT-5, dan hasilnya ialah wizard yang Ia bukan sahaja menjana lebih banyak kod yang boleh digunakan, tetapi ia juga menjimatkan wang anda..

Dalam dunia pelan harga tetap seperti "20 euro sebulan", ini diterjemahkan kepada sesuatu yang sangat ketara: Dengan Codex anda boleh menggunakan lebih banyak jam kod sebelum mencapai had.Sebaliknya, dengan rancangan Claude adalah perkara biasa bagi pengguna lanjutan untuk mencapai had walaupun pada langganan yang paling mahal, manakala dengan Codex Pro jarang seseorang melebihinya kecuali dengan penggunaan yang melampau.

Apa yang ditawarkan oleh GPT-5.1-Codex-Max: ejen yang bekerja sepanjang hari

Di atas GPT-5.1 Codex terdapat varian yang direka khusus untuknya kerja yang sangat panjang dan terperinci pada kodGPT-5.1-Codex-Max. Model ini tidak menjurus kepada "sembang generik", sebaliknya berfungsi sebagai enjin ejen dalam ekosistem Codex dan OpenAI Codex CLIMembaca repositori yang besar, mengubah suai banyak fail, menjalankan suite ujian, dan mengikuti kursus selama berjam-jam adalah sebahagian daripada DNAnya.

Perbezaan utama adalah pemadatanDaripada bergantung semata-mata pada tetingkap konteks gergasi, model itu boleh digunakan meringkas dan memadatkan Ia mengekalkan bahagian lama sesi sambil mengekalkan butiran yang penting. Ia seperti "mengzip" langkah yang telah anda ambil untuk memberi ruang kepada arahan baharu, tanpa melupakan keputusan penting. Terima kasih kepada ini, anda boleh bekerja pada monorepos yang besar, berinteraksi dengan berbilang perkhidmatan secara serentak, dan masih ingat pilihan reka bentuk yang dibuat beberapa jam lebih awal.

Satu lagi perkara yang menarik ialah peringkat penaakulanMod "Sederhana" sesuai untuk tugas harian (tiket biasa, ciri kecil, refactor sederhana) dengan kependaman yang baik. Mod "xHigh" memberikan model lebih banyak masa pengiraan dalaman dan proses pemikiran yang lebih lama, mengorbankan kelajuan untuk kebolehpercayaan yang lebih besar dalam masalah yang kompleks: refactor besar-besaran, saluran paip warisan yang penuh dengan perangkap, perlumbaan yang sukar untuk menghasilkan semula, dsb. Bagi tugasan yang biasanya memakan masa sepanjang petang untuk pembangun kanan, mod ini merupakan pelaburan yang berbaloi.

Dalam penanda aras khusus ejen, GPT-5.1-Codex-Max menunjukkan peningkatan yang ketara berbanding Codex GPT-5.1 standard: Lebih banyak tugas diselesaikan dalam SWE-bench Verified dan Lancer, prestasi yang lebih baik dalam Terminal Bench Dan, di atas semua, keupayaan yang lebih besar untuk mengekalkan ketenangan semasa sesi yang panjang tanpa diketepikan. Bagi kebanyakan pasukan, perbezaan ini bermakna bahawa ejen boleh mengendalikan tiket hujung ke hujung dan bukannya hanya menjana patch sekali sahaja.

Keselamatan, kotak pasir dan penggunaan model yang bertanggungjawab

Apabila anda memberi ejen akses kepada terminal anda dan repositori anda, adalah perkara biasa untuk semua penggera keselamatan anda berbunyi. Codex dan GPT-5.1-Codex-Max direka untuk sentiasa berfungsi dalam a persekitaran terpencil (kotak pasir)Dalam awan, ejen berjalan dalam bekas dengan rangkaian dilumpuhkan secara lalai dan trafik keluar hanya dibenarkan jika anda mendayakannya secara eksplisit. Di premis, ia bergantung pada mekanisme kotak pasir macOS, Linux atau Windows (atau WSL) untuk mengehadkan fail yang boleh diakses olehnya.

Terdapat dua peraturan yang diulang di semua permukaan Codex: Rangkaian tidak akan dibuka melainkan anda menyatakannya.Dan ejen tidak boleh mengedit fail di luar ruang kerja yang dikonfigurasikan. Ini, digabungkan dengan latihan khusus untuk mengelakkan arahan yang merosakkan, menjadikannya lebih berkemungkinan model akan membersihkan direktori secara berhemat daripada memadam separuh projek dengan menyalahtafsir frasa seperti "bersihkan ini."

Berkenaan serangan daripada suntikan segera (teks berniat jahat yang cuba memperdaya AI agar mengabaikan peraturannya dan membocorkan rahsia, contohnya), latihan Codex menegaskan untuk menganggap semua teks luaran sebagai tidak boleh dipercayai, disokong oleh amalan terbaik ujian automatik untuk model AIDalam amalan, ini diterjemahkan kepada penolakan permintaan kebocoran data, keengganan untuk memuat naik kod peribadi ke tapak web luaran dan keutamaan yang kuat untuk mengikuti arahan sistem dan pembangun berbanding apa-apa yang terdapat dalam dokumentasi atau halaman web.

GPT-5.1 Codex versus Claude dan model lain dalam kegunaan harian

Setelah penanda aras dan keupayaan khusus Codex-Max telah diperiksa, gambaran keseluruhan menjadi agak jelas: Setiap model mempunyai niche yang ideal.Dan perkara yang masuk akal adalah untuk tidak menggunakan hanya satu untuk segala-galanya, tetapi untuk mengetahui bila untuk menggunakan setiap alat.

GPT-5.1 Codex (dan varian Maxnya) sangat sesuai apabila anda perlukan Kod bersepadu, dengan perhatian pada tepi dan sedikit ruang untuk ralatDalam kedua-dua ujian kebolehmerhatian, ia adalah, bersama-sama dengan GPT-5, satu-satunya pelaksanaan yang boleh digunakan dalam pengeluaran tanpa menulis semula separuh fail. Tambahan pula, kos setiap tugas adalah yang paling rendah daripada semua, dengan peningkatan kecekapan berbanding GPT-5 dan nisbah prestasi harga yang sukar untuk dikalahkan.

Claude Sonnet 4.5 / Kod Claude Mereka bersinar apabila apa yang anda mahukan reka bentuk seni bina, dokumentasi dan penerangan yang mendalamFikirkan ulasan seni bina, dokumen teknikal yang luas, panduan migrasi... Penyelesaian mereka cenderung untuk alasan yang sangat baik dan dijelaskan dengan baik, dengan lapisan analisis pertahanan dan pertukaran yang senang dibaca. Harga yang perlu dibayar: prototaip yang kemudiannya perlu disambungkan secara manual, pepijat yang lebih kritikal daripada yang kelihatan pada mulanya, dan kos setiap token yang jauh lebih tinggi.

Kimi K2 Berfikir menyumbang banyak kreativiti dan pendekatan alternatifDalam eksperimennya, beliau menguji beberapa idea menarik, seperti tetingkap baldi sementara untuk penyahduplikasian dan gabungan MAD dan EMA untuk pengesanan anomali. Tambahan pula, CLI beliau adalah murah, walaupun agak kurang berkembang. Masalahnya ialah ia sering goyah dalam butiran logik teras: susunan statistik dikemas kini, pembahagian dengan sifar, bendera terbalik, dll. Ia bagus untuk inspirasi, tetapi anda perlu menumpukan masa yang penting untuk menapis dan menguji outputnya.

Akhirnya, model umum GPT-5.1 (Segera dan Berfikir) dan model seperti Gemini atau Llama berfungsi sebagai asas untuk tugas bercampur (dokumentasi, analisis data, interaksi pengguna), tetapi apabila tugas itu semata-mata berasaskan kod dan ejen, pakej Codex pada masa ini menawarkan gabungan kedalaman, harga dan perkakas agak sukar untuk dipadankan.

Melihat semuanya bersama-sama—dua penanda aras kebolehmerhatian, penggunaan lanjutan dalam IDE seperti Kod VS dan Kursor, pemadatan Codex-Max, mod penaakulan dan perbezaan kos—kesan keseluruhannya agak jelas: Dalam bidang "AI yang sebenarnya memprogram dan menyampaikan permintaan tarik yang baik", GPT-5.1 Codex telah memperoleh peranan sebagai alat terkemukaClaude Code kekal sebagai rakan yang sangat baik untuk pemikiran seni bina dan menghasilkan dokumentasi yang hebat, dan Kimi atau model serupa memberikan percikan dan alternatif, tetapi apabila ia datang untuk menghasilkan kod yang menyusun, menyepadukan dan tidak ranap pada percubaan pertama, bahagian Codex biasanya yang akhirnya mendorong master.

artikel berkaitan:

OpenAI Codex CLI: Semua yang anda perlu tahu tentang pembantu kod terminal