GPT-5.1 Codex против Claude Code: бенчмарк, который действительно имеет значение

Информатек Диджитал » Ресурсы » GPT-5.1 Codex против Claude Code: бенчмарк, который действительно имеет значение

Если вы проводите дни за написанием кода, вы наверняка заметили, что в последнее время настоящая лавина моделей ИИ для программированияGPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code, Kimi K2 Thinking, Sonnet 4.5, Haiku… Список растёт практически каждую неделю, и каждый производитель заявляет о своём лучшем помощнике в разработке. Но если разобраться в сути и применить их на реальных проектах, различия становятся очевидны.

В последние недели несколько команд сравнивали Кодекс GPT-5.1, Кодекс GPT-5, Код Клода и Мышление Кими К2 В довольно сложных условиях: большие репозитории, интеграция с реальными конвейерами, нагрузочное тестирование и сложные проблемы с наблюдением. Здесь нет простых кодов программирования, а скорее ошибки и функции, которые могут нарушить работу продукта в случае сбоя. Из всего этого материала следует довольно убедительный вывод: кодексы OpenAI, и в частности кодекс GPT-5.1, представляют собой наиболее «реально готовый к развертыванию код».

GPT-5.1 Codex против Claude Code: краткий обзор дуэли

Когда кто-то говорит о «бенчмарке GPT-5.1 Codex против Claude Code», они на самом деле сравнивают две совершенно разные философии помощника по кодированиюGPT-5.1 Codex (и его модификация GPT-5.1-Codex-Max) изначально разрабатывался как движок для агентов, работающих много часов в одном репозитории: он понимает контекст, редактирует файлы, проводит тесты и исправляет собственные ошибки. Claude Code, с другой стороны, отлично справляется с объяснением кода, проектированием архитектуры и созданием документации, но часто не справляется с полноценной интеграцией изменений в существующую кодовую базу.

В реальных тестах с проектами по наблюдению эта разница была отчетливо видна: Модели Codex были единственными, которые генерировали интегрированный, готовый к использованию код.В то время как Клод и Кими создавали яркую архитектуру, креативные идеи и множество строк… но с критическими ошибками, сбоями интеграции или просто кодом, который даже не компилировался.

Как проводился бенчмарк: реальные проблемы, а не игрушки

Чтобы сделать тест содержательным, типичное упражнение «написать функцию, переворачивающую строку» было полностью исключено. Вместо этого были выбраны следующие: две сложные проблемы в рамках платформы наблюденияс очень конкретными требованиями к производительности и надежности, а также следуя лучшим практикам тестирование и внедрение в программной инженерии:

Первая задача: разработать и внедрить систему статистическое обнаружение аномалий Способен анализировать базовые показатели ошибок, рассчитывать z-оценки и скользящие средние, обнаруживать скачки скорости изменений и обрабатывать более 100 000 журналов в минуту с задержкой менее 10 мс. Всё это интегрировано в существующий конвейер.

Вторая задача: решить распределенная дедупликация оповещений Когда несколько процессоров обнаруживают одну и ту же аномалию почти одновременно, необходимо избегать дубликатов с интервалом менее 5 секунд между ними, допускать задержку синхронизации до 3 секунд и обрабатывать сбои процессора, не приводя к зависанию системы.

Четыре протестированные модели —Кодекс GPT-5, Кодекс GPT-5.1, Код Клода и мышление Кими К2Они получили те же запросы, в той же IDE (курсор) и из того же репозитория. Были проведены измерения. затраченное время, потребленные токены, стоимость в долларах, качество кода, количество критических ошибок И, что очень важно, был ли результат действительно связан с существующей кодовой базой или остался «параллельным прототипом».

Результаты теста 1: Статистическое обнаружение аномалий

В первом тесте целью было, чтобы каждая модель обеспечивала готовый к использованию детектор статистических аномалий: расчеты скорости, скользящие окна, z-оценки, резкие изменения, аккуратная обработка деления на ноль и интеграция в класс AnomalyDetector и в реальном трубопроводе.

Клод Код Запуск произошёл с большим успехом: тысячи новых строк кода, обширная документация, несколько статистических механизмов (z-оценка, EWMA, проверка обменного курса) и даже синтетические бенчмарки. На бумаге всё выглядело как учебник по инженерному делу. Но когда код был запущен, обнаружилась обратная сторона: функция обменного курса, которая возвращала Infinity когда предыдущее окно было равно нулю, а затем toFixed() о той ценности, которая вызвала Немедленная ошибка диапазонаКроме того, базовая система не была по-настоящему подвижной, а тесты были недетерминированными (с использованием Math.random()И в довершение всего, Ничего из этого не было связано с реальным трубопроводом.Результат: впечатляющий прототип, но запустить его в производство в таком виде невозможно.

Попытка Кодекс GPT-5 Это было гораздо более прагматично. Примерно за 18 минут он сгенерировал хорошо интегрированный код, с чистыми изменениями всего в несколько сотен строк, прямо на занятии AnomalyDetector и фактические точки входа. Они позаботились об обработке крайних случаев (например, Number.POSITIVE_INFINITY перед звонком toFixed()), реализовали инкрементную статистику в скользящих окнах со сложностью O(1) и выровняли временные интервалы с настенными часами для предсказуемости. Тестирование модулей Они были детерминированными, и результат запускался в системе, не затрагивая практически ничего другого.

О Кодекс GPT-5.1Он применил ещё более чистый архитектурный подход. Вместо временных контейнеров он использовал скользящие окна на основе выборок с указателями начала и конца и выделенным классом. RollingWindowStats для выполнения сумм и сумм квадратов. Он тщательно контролировал деление на ноль, используя такие константы, как MIN_RATE_CHANGE_BASE_RATEОн ограничил базовую частоту обновления для экономии ресурсов и написал детерминированные тесты с контролируемыми временными метками. За 11 минут он создал больше строк сети, чем GPT-5, но с более простой архитектурой, лучшим управлением памятью и таким же качеством «готовности к развертыванию»..

Четвертый игрок, Кими К2 ДумаетОни выбрали креативное решение, сочетающее поддержку потокового журнала и пакетных метрик, добавив обнаружения на основе MAD и EMA. На бумаге всё выглядело неплохо, но ядро ​​было сломано: базовая линия обновлялась перед оценкой каждого значения, что приводило к приближению z-оценки к нулю и Аномалии практически никогда не появятся.Более того, он допустил ошибку компиляции в TypeScript и повторил ту же проблему деления на ноль, что и Клод. Хуже того, код даже не компилировался и не был должным образом привязан к системе.

Вывод этого первого раунда совершенно ясен: Два кодекса (GPT-5 и GPT-5.1) были единственными, которые предоставляли функциональный, интегрированный и достаточно надежный код.GPT-5.1 стоил столько же, сколько и Claude (около 0,39 доллара в этом тесте), но потреблял меньше времени и имел более чистую архитектуру.

Результаты теста 2: распределенная дедупликация оповещений

Вторая проблема заключалась в следующем: распределенная координация Классика: несколько процессоров могли обнаружить одну и ту же аномалию практически одновременно. Необходимо было предотвратить дублирование оповещений при обнаружении в течение 5-секундного окна, допуская при этом некоторую рассинхронизацию часов и потенциальные сбои процессов.

Клод снова блеснул в плане дизайна. Он предложил архитектура на трех уровнях: кэш L1, блокировка базы данных L2 и уникальные ограничения L3. Он использовал NOW() из базы данных, чтобы не зависеть от тактовой частоты процессора, он хорошо справлялся с снятием блокировки в случае потери соединения и включал почти 500 строк тестов, охватывающих конфликты, рассогласование тактовой частоты и сценарии сбоев. Однако, как и в первом тесте, К процессору ничего не было подключено., а некоторые детали реализации (например, слишком толстые ключи блокировки или временное окно, применяемое ко всем активным оповещениям) снизили практическую полезность.

В параллели, Кодекс GPT-5 Он выбрал решение, основанное на таблице дедупликации с резервированием и истечением срока действия, координируемой через транзакции и FOR UPDATE. Код он был непосредственно интегрирован в processAlertОн использовал время сервера и достаточно хорошо справлялся с коллизиями, хотя в пункте была небольшая гонка. ON CONFLICT что в экстремальных условиях позволяло двум процессорам пройти одну и ту же проверку перед фиксацией. Это было не идеально, но очень близко к тому, что можно было развернуть с небольшой корректировкой.

Движение Кодекс GPT-5.1 Он был еще более минималистичным и эффективным: вместо дополнительных досок он опирался на PostgreSQL проверяет блокировки con una función acquireAdvisoryLock который генерировал ключи с использованием SHA-256 на паре service:alertTypeВ этом режиме система проверяла наличие недавних активных оповещений в течение 5-секундного окна и, если их не было, добавляла новое. Если аналогичное оповещение уже существовало, уровень серьёзности обновлялся, если новое было выше. Всё это происходило с последовательное использование временных меток сервера для управления перекосами и правильно очищенные блоки finallyРезультат: более простая логика, без вспомогательных таблиц и без гонки, которую затянула GPT-5.

В этом тесте Kimi Да, ему удалось интегрировать свою логику в processAlert и использовать дискретные 5-секундные блоки с атомарными операциями добавления и повторения с отсрочкой. Сама идея была неплохой, но реализация снова подвела в ключевых деталях: когда две одновременные операции добавления имели одинаковый createdAtрасчет флага isDuplicate Он был отменен, и оповещения были помечены неправильно; более того, пересчет контейнера при откате даже не применялся в запросе, поэтому Они продолжали попытки снова и снова начать тот же конфликт.Короче говоря, хорошая интуиция, плохое исполнение.

Опять же, во втором раунде те, кто создал код раскрывающегося списка, были Кодекс GPT-5 и GPT-5.1, с явным преимуществом GPT-5.1 в чистоте и отсутствии условий гонки, все это по цене около 0,37 долл. по сравнению с 0,60 долл. для GPT-5.

Затраты: почему Codex оказывается дешевле Claude

Если смотреть только на цену за миллион токенов, можно подумать, что Claude Sonnet 4.5 и GPT-5.1 находятся в одной лиге. Однако, если углубиться в более точные цифры этих бенчмарков, становится ясно, что Codex дает больше за меньшие деньгиВ двух комбинированных тестах затраты были приблизительно следующими:

• Клод: в общей сложности около 1,68 долл.
• Кодекс GPT-5: около 0,95 долл. (на 43% дешевле, чем у Клода).
• Кодекс GPT-5.1: приблизительно 0,76 долл. США (примерно на 55% меньше, чем у Клода).
• Кими: По оценкам, 0,51 долл. США, но с большой неопределенностью из-за отсутствия разбивки затрат.

Главное то, что Клод взимает больше за выходной токен (15 долларов за тысячу долларов против 10 долларов за тысячу долларов для GPT-5.1) и, кроме того, склонен генерировать много дополнительного текста из-за стиля «размышлений вслух» и подробной документации. С другой стороны, Codex выигрывает от кэширования контекста в CLI, повторно используя большие объёмы входных токенов без необходимости их полного возврата. Добавьте к этому тот факт, что GPT-5.1 был эффективнее GPT-5 с точки зрения количества используемых токенов, и в результате получается мастер, который Он не только генерирует более пригодный к использованию код, но и экономит ваши деньги..

В мире планов с фиксированной ценой, таких как «20 евро в месяц», это означает нечто весьма ощутимое: С Codex вы сможете работать над кодом гораздо дольше, прежде чем достигнете лимита.Напротив, с планами Клода продвинутые пользователи довольно часто достигают лимита даже на самых дорогих подписках, тогда как с Codex Pro его редко кто-то превышает, за исключением случаев экстремального использования.

Что предлагает GPT-5.1-Codex-Max: агенты, которые работают весь день

Выше GPT-5.1 Codex есть вариант, специально разработанный для очень длинные и подробные работы над кодомGPT-5.1-Codex-Max. Эта модель не предназначена для «обычного чата», а скорее для работы в качестве агентского движка в экосистеме Codex и Интерфейс командной строки OpenAI CodexЧтение огромных репозиториев, изменение множества файлов, запуск тестовых наборов и многочасовое следование курсу являются частью его ДНК.

Ключевое отличие заключается в том, уплотнениеВместо того, чтобы полагаться исключительно на гигантское контекстное окно, модель способна идти суммирование и сжатие Он сохраняет старые части сеанса, сохраняя при этом важные детали. Это как «сжать» уже выполненные шаги, чтобы освободить место для новых команд, не забывая о важных решениях. Благодаря этому вы можете работать с огромными монорепозиториями, одновременно взаимодействовать с несколькими сервисами и при этом помнить решения по дизайну, принятые несколько часов назад.

Еще одним интересным моментом является уровни рассужденияРежим «Medium» подходит для повседневных задач (обычные тикеты, небольшие функции, незначительные рефакторинги) с хорошей задержкой. Режим «xHigh» увеличивает время внутренних вычислений модели и ускоряет мыслительные процессы, жертвуя скоростью ради большей надежности в сложных задачах: масштабные рефакторинги, устаревшие конвейеры, полные подводных камней, трудновоспроизводимые гонки и т. д. Для задач, на которые у опытного разработчика обычно уходит целый день, этот режим — стоящее вложение.

В тестах, ориентированных на конкретные агенты, GPT-5.1-Codex-Max демонстрирует заметное улучшение по сравнению со стандартным GPT-5.1 Codex: Больше задач выполнено в SWE-bench Verified и Lancer, лучшая производительность в Terminal Bench И, прежде всего, более высокая способность сохранять самообладание во время длительных сессий, не отвлекаясь. Для многих команд это отличие означает, что агент может обрабатывать сквозной тикет, а не просто генерировать разовые патчи.

Безопасность, песочница и ответственное использование модели

Когда вы предоставляете агенту доступ к вашему терминалу и репозиторию, это нормально, что срабатывают все ваши охранные сигнализации. Codex и GPT-5.1-Codex-Max разработаны для работы в рамках изолированная среда (песочница)В облаке агент работает в контейнере с отключенной по умолчанию сетью, а исходящий трафик разрешён только при её явном включении. В локальной среде он использует механизмы «песочницы» (WSL) macOS, Linux или Windows для ограничения доступа к файлам.

Есть два правила, которые повторяются на всех поверхностях Кодекса: Сеть не откроется, пока вы этого не скажете.Агент не может редактировать файлы за пределами настроенного рабочего пространства. Это, в сочетании со специальным обучением, предотвращающим деструктивные команды, значительно повышает вероятность того, что модель благоразумно очистит каталог, а не удалит половину проекта, неверно истолковав фразу вроде «очистить это».

Что касается атак со стороны быстрая инъекция (например, вредоносные тексты, которые пытаются обмануть ИИ, заставив его игнорировать свои правила и выдать секреты), обучение Кодексу настаивает на том, чтобы рассматривать все внешние тексты как ненадежные, подкрепленные лучшими практиками автоматизированное тестирование моделей ИИНа практике это выражается в отклонении запросов на утечку данных, отказе загружать закрытый код на внешние веб-сайты и явном предпочтении следовать системным инструкциям и инструкциям разработчика, а не чему-либо, что можно найти в документации или на веб-страницах.

GPT-5.1 Codex в сравнении с Claude и другими моделями в повседневном использовании

После изучения конкретных показателей и возможностей Codex-Max общая картина становится совершенно ясной: Каждая модель имеет свою идеальную нишу.И разумнее всего не придерживаться только одного инструмента для всех случаев, а знать, когда использовать каждый из них.

Кодекс GPT-5.1 (и его вариант Max) особенно хорошо подходят, когда вам нужно Интегрированный код с вниманием к границам и минимальным количеством ошибокВ обоих тестах на наблюдаемость эта реализация, наряду с GPT-5, оказалась единственной, которую удалось развернуть в рабочей среде без переписывания половины файла. Более того, стоимость выполнения одной задачи оказалась самой низкой из всех, при этом производительность была выше, чем у GPT-5, а соотношение цены и производительности было трудно превзойти.

Клод Сонет 4.5 / Клод Код Они сияют, когда то, что вам нужно, архитектурное проектирование, подробная документация и поясненияВспомните обзоры архитектуры, подробные технические документы, руководства по миграции… Их решения, как правило, очень хорошо обоснованы и хорошо объяснены, с уровнями защиты и анализом компромиссов, которые приятно читать. Цена: прототипы, которые потом приходится монтировать вручную, больше критических ошибок, чем кажется на первый взгляд, и значительно более высокая стоимость за токен.

Кими К2 Думает способствует много креатива и альтернативных подходовВ своих экспериментах он протестировал несколько интересных идей, таких как временные окна сегментации для дедупликации и комбинации MAD и EMA для обнаружения аномалий. Более того, его CLI недорогой, хотя и несколько недоработанный. Проблема в том, что он часто даёт сбои в деталях базовой логики: порядке обновления статистики, делении на ноль, инвертированных флагах и т. д. Он отлично подходит для вдохновения, но требует значительного времени на доработку и тестирование его вывода.

Наконец, общие модели GPT-5.1 (мгновенная и думающая) и такие модели, как Gemini или Llama, служат основой для смешанные задачи (документация, анализ данных, взаимодействие с пользователем), но когда задача решается исключительно на основе кода и агента, пакет Codex в настоящее время предлагает комбинацию глубина, цена и инструменты довольно сложно подобрать соответствие.

Если рассмотреть все вместе — два теста наблюдаемости, расширенное использование в таких IDE, как VS Code и Cursor, сжатие Codex-Max, режимы рассуждений и различия в стоимости — общее впечатление становится совершенно ясным: В области «ИИ, который действительно программирует и выполняет качественные запросы на извлечение», GPT-5.1 Codex заслужил роль ведущего инструментаClaude Code остается отличным помощником в архитектурном мышлении и создании превосходной документации, а Kimi или аналогичные модели обеспечивают искру и альтернативы, но когда дело доходит до создания кода, который компилируется, интегрируется и не дает сбоев с первой попытки, сторона Codex обычно оказывается той, которая в конечном итоге продвигает master.

Теме статьи:

OpenAI Codex CLI: все, что вам нужно знать о помощнике по коду терминала