GPT-5.1 Codex vs. Claude Code: de benchmark die er echt toe doet

Informatic Digital » Middelen » GPT-5.1 Codex vs. Claude Code: de benchmark die er echt toe doet

Als je je dagen besteedt aan het schrijven van code, zul je hebben gemerkt dat er de laatste tijd een ware lawine aan AI-modellen voor programmeringGPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code, Kimi K2 Thinking, Sonnet 4.5, Haiku… De lijst groeit bijna elke week, en elke leverancier beweert de beste ontwikkelassistent te hebben. Maar wanneer je de kern van de zaak bekijkt en ze in echte projecten gebruikt, worden de verschillen duidelijk.

De afgelopen weken hebben verschillende teams de prestaties met elkaar vergeleken GPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code en Kimi K2 Denken Onder nogal veeleisende omstandigheden: grote repositories, integratie met echte pipelines, loadtests en complexe observatieproblemen. Geen simplistische programmeerkata's hier, maar eerder bugs en features die de productie zouden kunnen verstoren als ze mislukken. Uit al dit materiaal komt een nogal overtuigende boodschap naar voren: de codexen van OpenAI, en met name de GPT-5.1 Codex, leveren de meeste "werkelijk inzetbare code".

GPT-5.1 Codex vs Claude Code: een kort overzicht van het duel

Als iemand het heeft over de “GPT-5.1 Codex vs Claude Code benchmark”, vergelijken ze eigenlijk twee heel verschillende filosofieën van code-assistentGPT-5.1 Codex (en de evolutie ervan, GPT-5.1-Codex-Max) is vanaf het begin ontworpen als een engine voor agents die vele uren aan dezelfde repository werken: het begrijpt de context, bewerkt bestanden, voert tests uit en corrigeert zijn eigen fouten. Claude Code daarentegen blinkt uit in het uitleggen van code, het ontwerpen van architecturen en het genereren van documentatie, maar schiet vaak tekort als het gaat om het daadwerkelijk integreren van wijzigingen in een bestaande codebase.

Bij praktijktesten met observatieprojecten werd dit verschil duidelijk zichtbaar: Codexmodellen waren de enigen die geïntegreerde, productieklare code genereerden.Terwijl Claude en Kimi flitsende architecturen, creatieve ideeën en heel veel regels produceerden... maar met kritieke bugs, integratiefouten of gewoon code die niet eens gecompileerd kon worden.

Hoe de benchmark werd uitgevoerd: echte problemen, geen speelgoed

Om de benchmark zinvol te maken, werd de typische oefening "schrijf een functie die een string omkeert" volledig vermeden. In plaats daarvan werden de volgende opties geselecteerd: twee complexe uitdagingen binnen een observatieplatformmet zeer specifieke prestatie- en betrouwbaarheidsvereisten en volgens de beste praktijken van testen en implementatie in software engineering:

Eerste uitdaging: ontwerp en implementeer een systeem van statistische detectie van anomalieën Kan basisfoutpercentages berekenen, z-scores en voortschrijdende gemiddelden berekenen, pieken in de veranderingssnelheid detecteren en meer dan 100.000 logs per minuut verwerken met minder dan 10 ms latentie. Dit alles geïntegreerd in een bestaande pijplijn.

Tweede uitdaging: oplossen van de gedistribueerde waarschuwingsdeduplicatie Wanneer meerdere processoren vrijwel gelijktijdig dezelfde afwijking detecteren, is het noodzakelijk duplicaten met minder dan 5 seconden ertussen te voorkomen, klokvertragingen tot 3 seconden te tolereren en processorcrashes af te handelen zonder dat het systeem vastloopt.

De vier geteste modellen —GPT-5 Codex, GPT-5.1 Codex, Claude Code en Kimi K2 DenkenZe ontvingen dezelfde prompts, in dezelfde IDE (Cursor) en vanuit dezelfde repository. Er werden metingen verricht. bestede tijd, verbruikte tokens, kosten in dollars, codekwaliteit, aantal kritieke bugs En, nog belangrijker, of het resultaat daadwerkelijk aansloot bij de bestaande codebase of slechts een 'parallel prototype' bleef.

Test 1 Resultaten: Statistische detectie van anomalieën

Bij de eerste test was het doel dat elk model een productieklare statistische anomaliedetector: tariefberekeningen, schuifvensters, z-scores, veranderingspieken, zorgvuldige behandeling van deling door nul en integratie in de klasse AnomalyDetector en in de eigenlijke pijplijn.

Claude-code De lancering was een knal: duizenden nieuwe regels code, uitgebreide documentatie, diverse statistische mechanismen (z-score, EWMA, wisselkoerscontroles) en zelfs synthetische benchmarks. Op papier klonk het als een schoolvoorbeeld van engineering. Maar toen de code werd uitgevoerd, kwam de keerzijde naar boven: een wisselkoersfunctie die... Infinity toen het vorige venster nul was, en toen een toFixed() over die waarde die een Onmiddellijke bereikfoutBovendien was het basislijnsysteem niet echt rollend en waren de tests niet-deterministisch (met behulp van Math.random()En om het helemaal af te maken, Niets hiervan had betrekking op de eigenlijke pijpleidingResultaat: een opvallend prototype, maar in de huidige staat onmogelijk in productie te nemen.

De poging om GPT-5-codex Het was veel pragmatischer. In ongeveer 18 minuten genereerde het goed geïntegreerde code, met netto wijzigingen van slechts een paar honderd regels, direct op de klas AnomalyDetector en de daadwerkelijke toegangspunten. Ze zorgden ervoor dat randgevallen werden afgehandeld (bijvoorbeeld Number.POSITIVE_INFINITY voordat u belt toFixed()), implementeerden incrementele statistieken in rollende vensters met O(1)-complexiteit en stemden de tijdsintervallen af ​​op de wandklok voor voorspelbaarheid. Eenheidstesten Ze waren deterministisch en het resultaat werd in het systeem verwerkt zonder dat het ook maar iets anders beïnvloedde.

Wat betreft de GPT-5.1-codexHij koos voor een nog strakkere architectonische aanpak. In plaats van tijdelijke buckets gebruikte hij sample-gebaseerde rolling windows met head/tail-pointers en een speciale klasse. RollingWindowStats om sommen en kwadratensommen uit te voeren. Hij controleerde de deling door nul zorgvuldig met behulp van constanten zoals MIN_RATE_CHANGE_BASE_RATEHij beperkte de frequentie van de basislijnupdates om middelen te besparen en schreef deterministische tests met gecontroleerde tijdstempels. In 11 minuten produceerde het meer netwerklijnen dan GPT-5, maar met een eenvoudigere architectuur, beter geheugenbeheer en dezelfde "implementatieklare" kwaliteit.

De vierde speler, Kimi K2 DenkenZe kozen voor een creatieve oplossing die streaming log-ondersteuning en batch-metrics combineerde en detecties toevoegde op basis van MAD en EMA. Op papier zag het er niet slecht uit, maar de kern was kapot: de baseline werd bijgewerkt voordat elke waarde werd geëvalueerd, waardoor de z-score nul naderde en De anomalieën zullen praktisch nooit voorkomenBovendien introduceerde hij een compilatiefout in TypeScript en herhaalde hij hetzelfde deling-door-nulprobleem als Claude. Erger nog, de code wilde niet eens compileren en was niet goed aan het systeem gekoppeld.

De conclusie van deze eerste ronde is vrij duidelijk: De twee Codexen (GPT-5 en GPT-5.1) waren de enigen die functionele, geïntegreerde en redelijk robuuste code leverdenGPT-5.1 kostte evenveel als Claude (ongeveer $ 0,39 in deze test), maar nam minder tijd in beslag en had een overzichtelijkere architectuur.

Test 2 Resultaten: Gedistribueerde waarschuwingsdeduplicatie

De tweede uitdaging was een probleem van gedistribueerde coördinatie Klassiek: meerdere processoren konden vrijwel gelijktijdig dezelfde afwijking detecteren. Het was noodzakelijk om te voorkomen dat dubbele waarschuwingen werden geactiveerd bij detectie binnen een tijdsbestek van 5 seconden, terwijl tegelijkertijd enige desynchronisatie van de klok en mogelijke procescrashes werden getolereerd.

Claude blonk opnieuw uit op het gebied van design. Hij stelde een architectuur op drie niveaus: L1-cache, adviserende vergrendelingen op de database als L2 en unieke beperkingen als L3. Het gebruikte de NOW() uit de database om niet afhankelijk te zijn van processorklokken, ging het goed om met het ontgrendelen van de vergrendeling bij verbindingsverlies en bevatte het bijna 500 testregels voor conflicten, klokafwijkingen en foutscenario's. Echter, net als in de eerste test, Er was niets aangesloten op de eigenlijke processoren enkele implementatiedetails (zoals te dikke sleutels of het tijdsvenster dat op alle actieve waarschuwingen werd toegepast) verminderden de praktische bruikbaarheid.

parallel, GPT-5-codex Hij koos voor een oplossing gebaseerd op een deduplicatietabel met reserveringen en vervaldata, gecoördineerd via transacties en FOR UPDATE. De code het werd direct geïntegreerd in processAlertHet gebruikte servertijd en ging redelijk goed om met botsingen, hoewel er een kleine race in de clausule zat ON CONFLICT Wat, onder extreme omstandigheden, twee processoren in staat stelde om dezelfde controle te doorstaan ​​voordat ze werden vastgelegd. Het was niet perfect, maar het kwam wel heel dicht in de buurt van iets dat je met een kleine aanpassing kon implementeren.

De verhuizing van GPT-5.1-codex Het was nog minimalistischer en effectiever: in plaats van extra planken werd er vertrouwd op PostgreSQL-adviessloten met een functie acquireAdvisoryLock die sleutels genereerde met behulp van SHA-256 op het paar service:alertTypeOnder die vergrendeling controleerde het of er recente actieve waarschuwingen waren binnen het venster van 5 seconden en zo niet, dan werd de nieuwe ingevoegd. Als er al een vergelijkbare waarschuwing bestond, werd de ernst ervan bijgewerkt als de nieuwe waarschuwing hoger was. Dit alles met consistent gebruik van servertijdstempels om scheefheid te beheren en goed schoongemaakte blokken finallyHet resultaat: eenvoudigere logica, zonder hulptabellen en zonder de race die GPT-5 zo lang liet duren.

Bij deze test, Kimi Ja, het is hem gelukt zijn logica te integreren in processAlert en gebruik discrete 5-seconden buckets met atomaire upserts en retries met backoff. Het idee zelf was niet slecht, maar de implementatie faalde opnieuw op belangrijke details: toen twee gelijktijdige inserts dezelfde createdAtde vlagberekening isDuplicate Het werd teruggedraaid en de waarschuwingen werden onjuist gemarkeerd; bovendien werd de bucket-herberekening bij backoff niet eens toegepast in de query, dus Ze bleven het opnieuw proberen met hetzelfde conflictKortom, goede intuïtie, slechte uitvoering.

Ook in deze tweede ronde waren het degenen die de dropdown-code produceerden: GPT-5 en GPT-5.1 Codex, met een duidelijk voordeel voor GPT-5.1 op het gebied van reinheid en afwezigheid van race-omstandigheden, en dat alles tegen een kostprijs van ongeveer $ 0,37 vergeleken met $ 0,60 voor GPT-5.

Kosten: waarom Codex uiteindelijk goedkoper is dan Claude

Als je alleen naar de prijs per miljoen tokens kijkt, zou je denken dat Claude Sonnet 4.5 en GPT-5.1 in dezelfde klasse zitten. Maar als je dieper in de details van deze benchmarks duikt, zie je dat Codex geeft meer voor minderIn de twee gecombineerde tests waren de kosten ongeveer als volgt:

• Claude: ongeveer $1,68 in totaal.
• GPT-5 Codex: ongeveer $ 0,95 (43% goedkoper dan Claude).
• GPT-5.1 Codex: ongeveer $0,76 (ongeveer 55% minder dan Claude).
• kimi: Geschat wordt dat dit $0,51 bedraagt, maar er is veel onzekerheid vanwege het ontbreken van een kostenspecificatie.

De sleutel is dat Claude rekent meer per exit-token ($15/M vs. $10/M voor GPT-5.1) en genereert bovendien vaak veel extra tekst vanwege de "denk hardop"-stijl en de uitgebreide documentatie. Aan de andere kant profiteert Codex van contextcaching in de CLI, waardoor grote hoeveelheden invoertokens opnieuw worden gebruikt zonder ze volledig terug te factureren. Voeg daarbij dat GPT-5.1 efficiënter was in termen van het aantal gebruikte tokens dan GPT-5, en het resultaat is een wizard die Het genereert niet alleen meer bruikbare code, maar bespaart u ook geld..

In de wereld van vaste prijsabonnementen zoals "20 euro per maand" vertaalt zich dit in iets heel tastbaars: Met Codex kunt u nog vele uren aan code werken voordat u de limiet bereikt.Daarentegen is het bij de plannen van Claude vrij gebruikelijk dat gevorderde gebruikers de limiet bereiken, zelfs bij de duurste abonnementen, terwijl het bij Codex Pro zelden voorkomt dat iemand de limiet overschrijdt, behalve bij extreem gebruik.

Wat GPT-5.1-Codex-Max biedt: agenten die de hele dag werken

Boven GPT-5.1 Codex is er een variant die speciaal is ontworpen voor zeer lange en gedetailleerde werken aan een codeGPT-5.1-Codex-Max. Dit model is niet gericht op "generieke chat", maar eerder om te functioneren als een agent engine binnen het Codex-ecosysteem en de OpenAI Codex CLIHet lezen van enorme repositories, het wijzigen van veel bestanden, het uitvoeren van testsuites en het urenlang volhouden zitten in de genen van het programma.

Het belangrijkste verschil is de verdichtingIn plaats van uitsluitend te vertrouwen op een gigantisch contextvenster, kan het model samenvatten en condenseren Het behoudt oudere delen van de sessie, maar behoudt de details die ertoe doen. Het is alsof je de stappen die je al hebt genomen "zipt" om ruimte te maken voor nieuwe opdrachten, zonder belangrijke beslissingen te vergeten. Hierdoor kun je werken aan enorme monorepo's, met meerdere services tegelijk werken en je nog steeds herinneren aan ontwerpkeuzes die uren eerder zijn gemaakt.

Een ander interessant punt is de niveaus van redenerenDe "Medium"-modus is geschikt voor alledaagse taken (normale tickets, kleine features, bescheiden refactorings) met een goede latentie. De "xHigh"-modus geeft het model meer interne rekentijd en langere denkprocessen, waardoor snelheid wordt opgeofferd voor een grotere betrouwbaarheid bij complexe problemen: enorme refactorings, legacy pipelines vol valkuilen, moeilijk te reproduceren races, enzovoort. Voor taken die een senior developer normaal gesproken een hele middag zouden kosten, is deze modus een waardevolle investering.

In agentspecifieke benchmarks laat GPT-5.1-Codex-Max een duidelijke verbetering zien ten opzichte van de standaard GPT-5.1 Codex: Meer taken voltooid in SWE-bench Verified en Lancer, betere prestaties in Terminal Bench En bovenal een groter vermogen om kalm te blijven tijdens lange sessies zonder afgeleid te raken. Voor veel teams betekent dit verschil dat een agent een ticket van begin tot eind kan afhandelen in plaats van alleen eenmalige patches te genereren.

Beveiliging, sandboxing en verantwoord gebruik van het model

Wanneer u een agent toegang geeft tot uw terminal en uw repository, is het normaal dat al uw beveiligingsalarmen afgaan. Codex en GPT-5.1-Codex-Max zijn ontworpen om altijd binnen een zandbakIn de cloud draait de agent in een container met het netwerk standaard uitgeschakeld en is uitgaand verkeer alleen toegestaan ​​als u dit expliciet inschakelt. On-premises maakt de agent gebruik van sandboxmechanismen (of WSL) van macOS, Linux of Windows om de toegang tot bestanden te beperken.

Er zijn twee regels die op alle Codex-oppervlakken terugkomen: Het netwerk wordt niet geopend tenzij u dat aangeeft.En de agent kan geen bestanden bewerken buiten de geconfigureerde werkruimte. Dit, gecombineerd met specifieke training om destructieve opdrachten te vermijden, maakt het veel waarschijnlijker dat het model voorzichtig een directory opschoont dan de helft van een project verwijdert door een zin als "schoon dit op" verkeerd te interpreteren.

Met betrekking tot aanvallen op snelle injectie (kwaadaardige teksten die proberen de AI ertoe te verleiden zijn regels te negeren en geheimen te lekken, bijvoorbeeld), Codex-training houdt vol dat alle externe tekst als onbetrouwbaar wordt behandeld, ondersteund door de beste praktijken van geautomatiseerde tests voor AI-modellenIn de praktijk betekent dit dat verzoeken om datalekken worden afgewezen, dat wordt geweigerd om privécode te uploaden naar externe websites en dat men de voorkeur geeft aan het volgen van systeem- en ontwikkelaarsinstructies boven instructies uit de documentatie of op webpagina's.

GPT-5.1 Codex versus Claude en andere modellen in dagelijks gebruik

Nadat de specifieke benchmarks en mogelijkheden van Codex-Max zijn onderzocht, wordt het algemene beeld vrij duidelijk: Elk model heeft zijn ideale niche.Het is verstandig om niet voor alles maar één gereedschap te gebruiken, maar om te weten wanneer je welk gereedschap moet gebruiken.

GPT-5.1-codex (en de Max-variant) passen vooral goed als je Geïntegreerde code, met aandacht voor randen en weinig ruimte voor foutenIn beide observatietests was het, samen met GPT-5, de enige implementatie die in productie kon worden geïmplementeerd zonder de helft van het bestand te herschrijven. Bovendien waren de kosten per taak het laagst van allemaal, met verbeterde efficiëntie ten opzichte van GPT-5 en een prijs-prestatieverhouding die moeilijk te verslaan was.

Claude Sonnet 4.5 / Claude Code Ze schitteren als je wilt dat wat je wilt is architectonisch ontwerp, diepgaande documentatie en uitlegDenk aan architectuurreviews, uitgebreide technische documenten, migratiehandleidingen... Hun oplossingen zijn vaak zeer goed onderbouwd en uitgelegd, met verdedigingslagen en afwegingen die prettig zijn om te lezen. De prijs die je betaalt: prototypes die vervolgens handmatig moeten worden gebouwd, meer kritieke bugs dan aanvankelijk leek en aanzienlijk hogere kosten per token.

Kimi K2 Denken draagt ​​bij veel creativiteit en alternatieve benaderingenIn zijn experimenten testte hij een aantal interessante ideeën, zoals tijdelijke bucket windows voor deduplicatie en combinaties van MAD en EMA voor anomaliedetectie. Bovendien is zijn CLI goedkoop, hoewel enigszins onderontwikkeld. Het probleem is dat hij vaak hapert in de kernlogica: de volgorde waarin statistieken worden bijgewerkt, deling door nul, omgekeerde vlaggen, enzovoort. Het is geweldig ter inspiratie, maar je moet wel veel tijd besteden aan het verfijnen en testen van de output.

Ten slotte dienen de algemene GPT-5.1-modellen (Instant en Thinking) en modellen zoals Gemini of Llama als basis voor gemengde taken (documentatie, data-analyse, gebruikersinteractie), maar wanneer de taak puur code- en agentgebaseerd is, biedt het Codex-pakket momenteel een combinatie van diepte, prijs en gereedschap vrij moeilijk te evenaren.

Als we alles bij elkaar bekijken - de twee observatiebenchmarks, het uitgebreide gebruik in IDE's zoals VS Code en Cursor, de compactheid van Codex-Max, de redeneermodi en de kostenverschillen - is de algemene indruk vrij duidelijk: Op het gebied van "AI die daadwerkelijk programmeert en fatsoenlijke pull-requests levert", heeft GPT-5.1 Codex de rol van een toonaangevende tool verdiendClaude Code blijft een uitstekende tool voor architectonisch denken en het produceren van uitstekende documentatie. Kimi en vergelijkbare modellen bieden inspiratie en alternatieven. Maar als het aankomt op het produceren van code die compileert, integreert en niet bij de eerste poging crasht, is het meestal de Codex-kant die uiteindelijk de master pusht.

Gerelateerd artikel:

OpenAI Codex CLI: Alles wat u moet weten over de terminalcode-assistent