GPT-5.1 Codex kontra Claude Code: punkt odniesienia, który naprawdę ma znaczenie

Informatec Digital » Zasoby » GPT-5.1 Codex kontra Claude Code: punkt odniesienia, który naprawdę ma znaczenie

Jeśli spędzasz dni na pisaniu kodu, zauważyłeś pewnie, że ostatnio jest prawdziwa lawina modeli AI do programowaniaGPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code, Kimi K2 Thinking, Sonnet 4.5, Haiku… Lista wydłuża się niemal co tydzień, a każdy dostawca twierdzi, że ma najlepszego asystenta programistycznego. Ale kiedy przejdziemy do konkretów i wykorzystamy je w rzeczywistych projektach, różnice stają się bardzo wyraźne.

W ostatnich tygodniach kilka zespołów porównywało Kodeks GPT-5.1, Kodeks GPT-5, Kod Claude'a i Kimi K2 Thinking W dość wymagających warunkach: duże repozytoria, integracja z rzeczywistymi potokami, testy obciążeniowe i złożone problemy z obserwowalnością. Nie ma tu uproszczonych kata programowania, a raczej błędy i funkcje, które mogłyby przerwać produkcję, gdyby się nie powiodły. Z całego tego materiału wyłania się dość przekonujący przekaz: kodeksy OpenAI, a w szczególności kodeks GPT-5.1, dostarczają „najbardziej realnie wdrażalny kod”.

GPT-5.1 Codex kontra Claude Code: Krótki przegląd pojedynku

Kiedy ktoś mówi o „testach porównawczych GPT-5.1 Codex i Claude Code”, tak naprawdę porównuje dwie zupełnie różne filozofie asystenta koduKodeks GPT-5.1 (i jego ewolucja GPT-5.1-Codex-Max) został od początku zaprojektowany jako silnik dla agentów pracujących wiele godzin na tym samym repozytorium: rozumie kontekst, edytuje pliki, uruchamia testy i poprawia własne błędy. Z kolei Claude Code doskonale radzi sobie z objaśnianiem kodu, projektowaniem architektur i generowaniem dokumentacji, ale często zawodzi, jeśli chodzi o rzeczywistą integrację zmian z istniejącą bazą kodu.

W testach przeprowadzonych w warunkach rzeczywistych z wykorzystaniem projektów z zakresu obserwowalności różnica ta była wyraźnie widoczna: Modele kodeksowe były jedynymi, które generowały zintegrowany kod gotowy do produkcji.Podczas gdy Claude i Kimi stworzyli efektowną architekturę, kreatywne pomysły i mnóstwo linijek kodu... ale z krytycznymi błędami, problemami z integracją lub po prostu kodem, który nawet nie chciał się skompilować.

Jak przeprowadzono test porównawczy: prawdziwe problemy, nie zabawki

Aby benchmark był miarodajny, całkowicie pominięto typowe ćwiczenie „napisz funkcję odwracającą ciąg znaków”. Zamiast tego wybrano następujące: dwa złożone wyzwania w ramach platformy obserwowalnościz bardzo szczegółowymi wymaganiami dotyczącymi wydajności i niezawodności oraz zgodnie z najlepszymi praktykami testowanie i wdrażanie w inżynierii oprogramowania:

Pierwsze wyzwanie: zaprojektować i wdrożyć system statystyczne wykrywanie anomalii Potrafi analizować bazowe wskaźniki błędów, obliczać wartości Z i średnie kroczące, wykrywać skoki tempa zmian oraz obsługiwać ponad 100 000 logów na minutę z opóźnieniem poniżej 10 ms. Wszystko to zintegrowane w istniejącym potoku.

Drugie wyzwanie: rozwiązać rozproszona deduplikacja alertów Gdy wiele procesorów niemal jednocześnie wykryło tę samą anomalię, konieczne było unikanie duplikatów w odstępach krótszych niż 5 sekund, tolerowanie opóźnień zegara do 3 sekund oraz obsługa awarii procesora bez zawieszania systemu.

Cztery testowane modele —Kodeks GPT-5, Kodeks GPT-5.1, Kod Claude'a i Kimi K2 ThinkingOtrzymali te same komunikaty, w tym samym środowisku IDE (kursor) i z tego samego repozytorium. Wykonano pomiary. czas spędzony, zużyte tokeny, koszt w dolarach, jakość kodu, liczba krytycznych błędów I co najważniejsze, czy wynik był faktycznie powiązany z istniejącą bazą kodu, czy też pozostał „równoległym prototypem”.

Wyniki testu 1: Statystyczna detekcja anomalii

W pierwszym teście celem było, aby każdy model dostarczał gotowy do produkcji detektor anomalii statystycznych:obliczenia stawek, okna przesuwne, wyniki Z, skoki zmian, ostrożne obchodzenie się z dzieleniem przez zero i całkowanie w klasie AnomalyDetector i w rzeczywistym procesie.

Kod Claude'a Został uruchomiony z hukiem: tysiące nowych linii kodu, obszerna dokumentacja, kilka mechanizmów statystycznych (wynik Z, EWMA, sprawdzanie kursów walutowych), a nawet syntetyczne testy porównawcze. Na papierze brzmiało to jak podręcznikowa inżynieria. Ale po uruchomieniu kodu pojawiła się druga strona medalu: funkcja kursu walutowego, która zwracała Infinity gdy poprzednie okno było zerowe, a następnie toFixed() o tej wartości, która spowodowała Błąd bezpośredniego zakresuCo więcej, system bazowy nie był w pełni ruchomy, a testy nie były deterministyczne (z wykorzystaniem Math.random()A co najważniejsze, Nic z tego nie było podłączone do samego rurociąguEfekt: powstał zachwycający prototyp, którego jednak nie można wprowadzić do produkcji.

Próba Kodeks GPT-5 Było o wiele bardziej pragmatyczne. W ciągu około 18 minut wygenerowało dobrze zintegrowany kod, ze zmianami netto wynoszącymi zaledwie kilkaset liniibezpośrednio na zajęciach AnomalyDetector i faktyczne punkty wejścia. Zadbali o obsługę przypadków brzegowych (na przykład, Number.POSITIVE_INFINITY przed zadzwonieniem toFixed()), wdrożono statystyki przyrostowe w oknach przewijanych o złożoności O(1) i dopasowano przedziały czasowe do zegara ściennego w celu zapewnienia przewidywalności. Testowanie jednostkowe Były deterministyczne, a wynik działał w systemie niemal bez wpływu na cokolwiek innego.

W sprawie Kodeks GPT-5.1Zastosował jeszcze czystsze podejście architektoniczne. Zamiast tymczasowych kontenerów, użył opartych na próbkach, ruchomych okien ze wskaźnikami „head/tail” i dedykowaną klasą. RollingWindowStats do wykonywania sum i sum kwadratów. Starannie kontrolował dzielenie przez zero, używając stałych, takich jak: MIN_RATE_CHANGE_BASE_RATEOgraniczył częstotliwość aktualizacji danych bazowych, aby zaoszczędzić zasoby i napisał deterministyczne testy z kontrolowanymi znacznikami czasu. W ciągu 11 minut wygenerował więcej linii sieciowych niż GPT-5, ale przy prostszej architekturze, lepszym zarządzaniu pamięcią i takiej samej jakości „gotowości do wdrożenia”.

Czwarty gracz, Kimi K2 MyślenieZdecydowali się na kreatywne rozwiązanie łączące obsługę dziennika strumieniowego i metryk wsadowych, dodając detekcję opartą na MAD i EMA. Na papierze wyglądało to nieźle, ale rdzeń był zepsuty: aktualizował linię bazową przed oceną każdej wartości, powodując, że wynik z zbliżał się do zera i… Anomalie praktycznie nigdy się nie pojawiąCo więcej, wprowadził błąd kompilacji w TypeScript i powtórzył ten sam problem dzielenia przez zero, co Claude. Co gorsza, kod nawet się nie kompilował i nie był poprawnie powiązany z systemem.

Wnioski z pierwszej rundy są dość jasne: Tylko dwa kodeksy (GPT-5 i GPT-5.1) zapewniały funkcjonalny, zintegrowany i stosunkowo solidny kodGPT-5.1 miał cenę porównywalną z Claude (około 0,39 USD w tym teście), ale działał szybciej i miał bardziej przejrzystą architekturę.

Wyniki testu 2: Deduplikacja rozproszonych alertów

Drugie wyzwanie stanowiło problem rozproszona koordynacja Klasyka: wiele procesorów mogło wykryć tę samą anomalię niemal jednocześnie. Konieczne było zapobieganie generowaniu duplikatów alertów po wykryciu jej w ciągu 5 sekund, przy jednoczesnym tolerowaniu pewnych desynchronizacji zegara i potencjalnych awarii procesów.

Claude po raz kolejny zabłysnął w kwestii designu. Zaproponował architektura na trzech poziomach:Pamięć podręczna L1, blokady doradcze w bazie danych jako L2 i ograniczenia unikatowe jako L3. Używano NOW() Z bazy danych, aby uniknąć polegania na zegarach procesora, dobrze radził sobie ze zwalnianiem blokady w przypadku utraty połączenia i zawierał prawie 500 wierszy testów obejmujących konflikty, przesunięcia zegara i scenariusze awarii. Jednak, podobnie jak w pierwszym teście, Do samego procesora nie podłączono niczegooraz pewne szczegóły implementacji (takie jak zbyt grube klucze blokady lub okno czasowe stosowane do wszystkich aktywnych alertów) zmniejszały praktyczną użyteczność.

Równolegle, Kodeks GPT-5 Wybrał rozwiązanie oparte na tabeli deduplikacji z rezerwacjami i wygaśnięciem, koordynowane za pomocą transakcji i FOR UPDATE. Kod został bezpośrednio zintegrowany processAlertWykorzystał czas serwera i poradził sobie z kolizjami w miarę dobrze, chociaż w klauzuli był mały wyścig ON CONFLICT co w ekstremalnych warunkach pozwalało dwóm procesorom przejść tę samą kontrolę przed zatwierdzeniem. Nie było to rozwiązanie idealne, ale bardzo zbliżone do rozwiązania, które można było wdrożyć po drobnej modyfikacji.

Ruch Kodeks GPT-5.1 Było jeszcze bardziej minimalistyczne i efektywne: zamiast dodatkowych desek, polegało na Blokady konsultacyjne PostgreSQL z funkcją acquireAdvisoryLock który wygenerował klucze przy użyciu algorytmu SHA-256 dla pary service:alertTypePod tą blokadą sprawdzał, czy w ciągu 5 sekund pojawiły się jakieś ostatnio aktywne alerty i, jeśli nie, wstawiał nowy. Jeśli podobny alert już istniał, aktualizował jego wagę, jeśli nowy był wyższy. Wszystko to… spójne wykorzystanie znaczników czasu serwera w celu zarządzania przekosami i odpowiednio wyczyszczone bloki finallyRezultat: prostsza logika, bez tabel pomocniczych i bez wyścigu, który przeciągał się w czasie GPT-5.

W tym teście, Kimi Tak, udało mu się zintegrować swoją logikę z processAlert i używać dyskretnych 5-sekundowych przedziałów z atomowymi upserami i ponownymi próbami z odczekaniem. Sam pomysł nie był zły, ale implementacja ponownie zawiodła w kluczowych szczegółach: gdy dwa jednoczesne wstawienia miały ten sam createdAtobliczenia flagi isDuplicate Został on odwrócony, a alerty były nieprawidłowo oznaczane; ponadto ponowne obliczenie wiadra w przypadku wycofania nie było nawet stosowane w zapytaniu, więc Próbowali ponownie w tym samym konflikcieKrótko mówiąc: dobra intuicja, słabe wykonanie.

Ponownie w tej drugiej rundzie ci, którzy stworzyli kod listy rozwijanej, byli Kodeks GPT-5 i GPT-5.1, z wyraźną przewagą GPT-5.1 pod względem czystości i braku warunków wyścigowych, a wszystko to przy koszcie wynoszącym około 0,37 USD w porównaniu do 0,60 USD w przypadku GPT-5.

Koszty: Dlaczego Codex jest tańszy niż Claude

Patrząc tylko na cenę za milion tokenów, można by pomyśleć, że Claude Sonnet 4.5 i GPT-5.1 grają w tej samej lidze. Jednak gdy przyjrzymy się bliżej liczbom tych benchmarków, zauważymy, że Codex daje więcej za mniejW obu łączonych testach koszty kształtowały się mniej więcej następująco:

• Klasztor: około 1,68$ w sumie.
• Kodeks GPT-5: około 0,95 USD (43% taniej niż Claude).
• Kodeks GPT-5.1: około 0,76 USD (około 55% mniej niż Claude).
• kimi: Szacunkowo 0,51 USD, jednak ze względu na brak szczegółowych danych o kosztach jest to bardzo niepewne.

Kluczem jest to, że Claude pobiera więcej opłat za każdy token wyjścia (15 USD/M w porównaniu z 10 USD/M dla GPT-5.1) i, co więcej, generuje dużo dodatkowego tekstu ze względu na styl „myślenia na głos” i szczegółową dokumentację. Z drugiej strony, Codex korzysta z buforowania kontekstu w swoim interfejsie CLI, ponownie wykorzystując duże wolumeny tokenów wejściowych bez konieczności ponownego obciążania ich pełną opłatą. Dodajmy do tego fakt, że GPT-5.1 był bardziej wydajny pod względem liczby używanych tokenów niż GPT-5, a rezultatem jest kreator, który… Nie tylko generuje bardziej użyteczny kod, ale również oszczędza pieniądze..

W świecie planów o stałej cenie, takich jak „20 euro miesięcznie”, oznacza to coś bardzo namacalnego: Dzięki Codexowi możesz pracować nad kodem o wiele dłużej, zanim osiągniesz limit.Natomiast w przypadku planów Claude'a zaawansowani użytkownicy często osiągają limit nawet w przypadku najdroższych subskrypcji, podczas gdy w przypadku Codex Pro rzadko się zdarza, aby ktoś go przekroczył, chyba że przy ekstremalnym użytkowaniu.

Co oferuje GPT-5.1-Codex-Max: agenci pracujący cały dzień

Powyżej Kodeksu GPT-5.1 znajduje się wariant specjalnie zaprojektowany dla bardzo długie i szczegółowe prace nad kodemGPT-5.1-Codex-Max. Ten model nie jest ukierunkowany na „ogólny czat”, lecz raczej na działanie jako silnik agenta w ekosystemie Codex i Interfejs wiersza poleceń kodeksu OpenAICzytanie ogromnych repozytoriów, modyfikowanie wielu plików, uruchamianie zestawów testów i pozostawanie na kursie przez wiele godzin to część jego DNA.

Kluczową różnicą jest to, zagęszczanieZamiast polegać wyłącznie na gigantycznym oknie kontekstowym, model może przejść podsumowując i kondensując Zachowuje starsze części sesji, zachowując jednocześnie istotne szczegóły. To jak „zapinanie” już wykonanych kroków, aby zrobić miejsce na nowe polecenia, bez zapominania o ważnych decyzjach. Dzięki temu możesz pracować na ogromnych monorepozytoriach, korzystać z wielu usług jednocześnie i nadal pamiętać o decyzjach projektowych podjętych wiele godzin wcześniej.

Kolejnym ciekawym punktem jest poziomy rozumowaniaTryb „Średni” nadaje się do codziennych zadań (zwykłe zgłoszenia, niewielkie funkcje, skromne refaktoryzacje) z niskim opóźnieniem. Tryb „xWysoki” zapewnia modelowi więcej czasu na obliczenia wewnętrzne i dłuższe procesy myślowe, poświęcając prędkość na rzecz większej niezawodności w przypadku złożonych problemów: rozległych refaktoryzacji, przestarzałych potoków pełnych pułapek, trudnych do odtworzenia wyścigów itp. W przypadku zadań, które zazwyczaj zajęłyby całe popołudnie starszemu programiście, ten tryb jest wart inwestycji.

W testach porównawczych specyficznych dla agentów GPT-5.1-Codex-Max wykazuje wyraźną poprawę w porównaniu ze standardowym GPT-5.1 Codex: Więcej zadań wykonanych w SWE-bench Verified i Lancer, lepsza wydajność w Terminal Bench A przede wszystkim, większa zdolność do zachowania spokoju podczas długich sesji bez rozpraszania się. Dla wielu zespołów ta różnica oznacza, że ​​agent może obsłużyć cały problem, zamiast generować pojedyncze poprawki.

Bezpieczeństwo, sandboxing i odpowiedzialne korzystanie z modelu

Gdy udzielasz agentowi dostępu do swojego terminala i repozytorium, normalne jest, że wszystkie alarmy bezpieczeństwa włączają się. Codex i GPT-5.1-Codex-Max zostały zaprojektowane tak, aby zawsze działać w ramach odizolowane środowisko (piaskownica)W chmurze agent działa w kontenerze z domyślnie wyłączoną siecią, a ruch wychodzący jest dozwolony tylko po jego jawnym włączeniu. W środowisku lokalnym agent wykorzystuje mechanizmy sandboxingu (WSL) systemów macOS, Linux lub Windows, aby ograniczyć dostęp do plików.

Istnieją dwie zasady powtarzające się na wszystkich powierzchniach Kodeksu: Sieć nie zostanie otwarta, dopóki nie wyrazisz na to zgody.Agent nie może edytować plików poza skonfigurowanym obszarem roboczym. To, w połączeniu ze specjalnym szkoleniem w celu uniknięcia destrukcyjnych poleceń, sprawia, że ​​znacznie bardziej prawdopodobne jest, że model rozważnie wyczyści katalog, niż usunie połowę projektu, błędnie interpretując frazę taką jak „wyczyść to”.

W sprawie ataków z szybki wtrysk (np. złośliwe teksty próbujące oszukać sztuczną inteligencję, aby zignorowała jej zasady i ujawniła sekrety), szkolenie Kodeksu kładzie nacisk na traktowanie wszystkich zewnętrznych tekstów jako niewiarygodnych, co jest wspierane najlepszymi praktykami automatyczne testowanie modeli AIW praktyce oznacza to odrzucanie wniosków o wyciek danych, odmowę przesyłania prywatnego kodu na zewnętrzne strony internetowe oraz wyraźne preferowanie instrukcji systemowych i deweloperskich ponad te, które można znaleźć w dokumentacji lub na stronach internetowych.

Kodeks GPT-5.1 kontra Claude i inne modele w codziennym użytkowaniu

Po przeanalizowaniu konkretnych testów porównawczych i możliwości Codex-Max, ogólny obraz staje się jasny: Każdy model ma swoją idealną niszę.Rozsądnie jest nie ograniczać się do jednego narzędzia do wszystkiego, ale wiedzieć, kiedy używać każdego z nich.

Kodeks GPT-5.1 (i jego wariant Max) sprawdzają się szczególnie dobrze, gdy potrzebujesz Zintegrowany kod, z uwzględnieniem krawędzi i niewielkim marginesem błęduW obu testach obserwowalności była to, obok GPT-5, jedyna implementacja, którą można było wdrożyć w środowisku produkcyjnym bez przepisywania połowy pliku. Co więcej, koszt wykonania zadania był najniższy ze wszystkich, przy jednoczesnej poprawie wydajności w porównaniu z GPT-5 i trudnym do pobicia stosunku ceny do wydajności.

Sonet Claude'a 4.5 / Kod Claude'a Świecą, kiedy tego chcesz projekt architektoniczny, szczegółowa dokumentacja i wyjaśnieniaPomyśl o recenzjach architektury, obszernych dokumentach technicznych, poradnikach dotyczących migracji… Ich rozwiązania są zazwyczaj bardzo dobrze uzasadnione i dobrze wyjaśnione, z warstwami zabezpieczeń i analizą kompromisów, które czyta się z przyjemnością. Cena, jaką trzeba zapłacić: prototypy, które następnie trzeba ręcznie oprogramować, więcej krytycznych błędów niż początkowo się wydawało, oraz znacznie wyższy koszt na token.

Kimi K2 Myślenie wnosi wkład dużo kreatywności i alternatywnych podejśćW swoich eksperymentach przetestował kilka interesujących pomysłów, takich jak tymczasowe okna kontenerowe do deduplikacji oraz kombinacje MAD i EMA do wykrywania anomalii. Co więcej, jego interfejs wiersza poleceń jest niedrogi, choć nieco niedopracowany. Problemem jest to, że często zawodzi w szczegółach logiki: kolejności aktualizacji statystyk, dzieleniu przez zero, odwróconych flagach itp. Jest świetny do inspiracji, ale wymaga poświęcenia znacznej ilości czasu na udoskonalenie i przetestowanie jego wyników.

Wreszcie, ogólne modele GPT-5.1 (Instant i Thinking) oraz modele takie jak Gemini lub Llama stanowią podstawę zadania mieszane (dokumentacja, analiza danych, interakcja z użytkownikiem), ale gdy zadanie jest oparte wyłącznie na kodzie i agentach, pakiet Codex oferuje obecnie kombinację głębokość, cena i narzędzia dość trudno dopasować.

Patrząc na wszystko razem — dwa testy porównawcze obserwowalności, rozszerzone wykorzystanie w środowiskach IDE, takich jak VS Code i Cursor, kompresję Codex-Max, tryby wnioskowania i różnice w kosztach — ogólne wrażenie jest dość jasne: W dziedzinie „sztucznej inteligencji, która faktycznie programuje i dostarcza przyzwoite żądania ściągnięcia” Kodeks GPT-5.1 zyskał pozycję wiodącego narzędziaClaude Code pozostaje doskonałym towarzyszem dla myślenia architektonicznego i tworzenia znakomitej dokumentacji, a Kimi i podobne modele dostarczają iskrę i alternatywy, ale jeśli chodzi o tworzenie kodu, który się kompiluje, integruje i nie zawiesza za pierwszym razem, to zwykle strona Codexu kończy na wykorzystywaniu wersji master.

Podobne artykuł:

OpenAI Codex CLI: Wszystko, co musisz wiedzieć o asystencie kodu terminala