GPT-5.1 Codex so với Claude Code: tiêu chuẩn thực sự quan trọng

Informatec Digital » Recursos » GPT-5.1 Codex so với Claude Code: tiêu chuẩn thực sự quan trọng

Nếu bạn dành cả ngày để viết mã, bạn sẽ nhận thấy rằng gần đây có một loạt các mô hình AI thực sự để lập trìnhGPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code, Kimi K2 Thinking, Sonnet 4.5, Haiku… Danh sách này ngày càng dài ra, và mỗi nhà cung cấp đều tuyên bố có trợ lý phát triển tốt nhất. Nhưng khi bạn bắt tay vào thực tế và sử dụng chúng trong các dự án thực tế, sự khác biệt sẽ trở nên rất rõ ràng.

Trong những tuần gần đây, một số đội đã so sánh GPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code và Kimi K2 Thinking Trong những điều kiện khá khắt khe: kho lưu trữ lớn, tích hợp với các pipeline thực, kiểm thử tải và các vấn đề phức tạp về khả năng quan sát. Không có kata lập trình đơn giản nào ở đây, mà là các lỗi và tính năng có thể phá vỡ quy trình sản xuất nếu chúng gặp sự cố. Từ tất cả những tài liệu này, một thông điệp khá thuyết phục hiện ra: Codex của OpenAI, và cụ thể là Codex GPT-5.1, đang cung cấp "mã thực sự có thể triển khai" nhất.

GPT-5.1 Codex đấu với Claude Code: Tổng quan nhanh về cuộc đấu

Khi ai đó nói về "điểm chuẩn GPT-5.1 Codex so với Claude Code", thực ra họ đang so sánh hai triết lý khá khác nhau về trợ lý mãGPT-5.1 Codex (và phiên bản phát triển của nó là GPT-5.1-Codex-Max) được thiết kế ngay từ đầu như một công cụ cho các tác nhân làm việc nhiều giờ trên cùng một kho lưu trữ: nó hiểu ngữ cảnh, chỉnh sửa tệp, chạy thử nghiệm và tự sửa lỗi. Mặt khác, Claude Code xuất sắc trong việc giải thích mã, thiết kế kiến ​​trúc và tạo tài liệu, nhưng thường thiếu sót trong việc tích hợp thực sự các thay đổi vào cơ sở mã hiện có.

Trong các thử nghiệm thực tế với các dự án quan sát, sự khác biệt này được thấy rõ: Mô hình Codex là mô hình duy nhất tạo ra mã tích hợp, sẵn sàng đưa vào sản xuất.Trong khi Claude và Kimi tạo ra những kiến ​​trúc hào nhoáng, những ý tưởng sáng tạo và rất nhiều dòng lệnh… nhưng lại có những lỗi nghiêm trọng, lỗi tích hợp hoặc đơn giản là mã không thể biên dịch.

Cách thực hiện chuẩn mực: vấn đề thực sự, không phải trò chơi

Để bài kiểm tra chuẩn mực này có ý nghĩa, bài tập "viết hàm đảo ngược chuỗi" thông thường đã được loại bỏ hoàn toàn. Thay vào đó, các bài tập sau đã được chọn: hai thách thức phức tạp trong một nền tảng quan sátvới các yêu cầu về hiệu suất và độ tin cậy rất cụ thể và tuân theo các thông lệ tốt nhất của kiểm thử và triển khai trong kỹ thuật phần mềm:

Thử thách đầu tiên: thiết kế và triển khai một hệ thống phát hiện thống kê các bất thường Có khả năng học tỷ lệ lỗi cơ sở, tính toán điểm z và trung bình động, phát hiện các đột biến trong tốc độ thay đổi và xử lý hơn 100.000 bản ghi mỗi phút với độ trễ dưới 10 ms. Tất cả những tính năng này được tích hợp vào một quy trình hiện có.

Thử thách thứ hai: giải quyết loại bỏ trùng lặp cảnh báo phân tán Khi nhiều bộ xử lý phát hiện cùng một hiện tượng bất thường gần như đồng thời, cần phải tránh các bản sao cách nhau chưa đầy 5 giây, chịu được độ trễ xung nhịp lên đến 3 giây và xử lý sự cố bộ xử lý mà không để hệ thống bị treo.

Bốn mô hình được thử nghiệm —GPT-5 Codex, GPT-5.1 Codex, Claude Code và Kimi K2 ThinkingHọ nhận được cùng một lời nhắc, trong cùng một IDE (Cursor) và từ cùng một kho lưu trữ. Các phép đo đã được thực hiện. thời gian đã bỏ ra, số token đã tiêu thụ, chi phí tính bằng đô la, chất lượng mã, số lỗi nghiêm trọng Và điều quan trọng nhất là liệu kết quả có thực sự kết nối với cơ sở mã hiện có hay vẫn là "nguyên mẫu song song".

Kết quả kiểm tra 1: Phát hiện bất thường theo thống kê

Trong thử nghiệm đầu tiên, mục tiêu là mỗi mô hình phải cung cấp một máy dò dị thường thống kê sẵn sàng sản xuất: tính toán tỷ lệ, cửa sổ trượt, điểm z, thay đổi đột biến, xử lý cẩn thận phép chia cho số không và tích hợp vào lớp AnomalyDetector và trong đường ống thực tế.

Mã Claude Nó được ra mắt với một cú nổ lớn: hàng ngàn dòng mã mới, tài liệu hướng dẫn chi tiết, nhiều cơ chế thống kê (điểm z, EWMA, kiểm tra tỷ giá hối đoái), và thậm chí cả các chuẩn mực tổng hợp. Trên lý thuyết, nó nghe có vẻ giống như kỹ thuật sách giáo khoa. Nhưng khi mã được chạy, mặt trái đã xuất hiện: một hàm tỷ giá hối đoái trả về Infinity khi cửa sổ trước đó là số không, và sau đó là toFixed() về giá trị đó đã gây ra một Lỗi phạm vi tức thờiHơn nữa, hệ thống cơ sở không thực sự lăn và các bài kiểm tra không mang tính xác định (sử dụng Math.random()Và để làm cho nó hoàn hảo hơn, Không có gì trong số này được kết nối với đường ống thực tếKết quả: một nguyên mẫu ấn tượng, nhưng không thể đưa vào sản xuất.

Nỗ lực để Bộ luật GPT-5 Nó thực tế hơn nhiều. Trong khoảng 18 phút, nó đã tạo ra mã được tích hợp tốt, với những thay đổi ròng chỉ vài trăm dòng, trực tiếp trên lớp AnomalyDetector và các điểm vào thực tế. Họ đã cẩn thận xử lý các trường hợp ngoại lệ (ví dụ, Number.POSITIVE_INFINITY trước khi gọi toFixed()), đã triển khai thống kê gia tăng trong các cửa sổ lăn với độ phức tạp O(1) và căn chỉnh các khoảng thời gian với đồng hồ treo tường để có thể dự đoán được. Kiểm thử đơn vị Chúng mang tính quyết định và kết quả chạy trong hệ thống mà không ảnh hưởng đến bất kỳ thứ gì khác.

Về Bộ luật GPT-5.1Ông đã áp dụng một phương pháp kiến ​​trúc thậm chí còn gọn gàng hơn. Thay vì sử dụng các thùng chứa tạm thời, ông đã sử dụng các cửa sổ cuộn dựa trên mẫu với các con trỏ đầu/đuôi và một lớp học chuyên dụng. RollingWindowStats để thực hiện phép tính tổng và tổng bình phương. Ông đã cẩn thận kiểm soát phép chia cho số không bằng cách sử dụng các hằng số như MIN_RATE_CHANGE_BASE_RATE, giới hạn tần suất cập nhật cơ sở để tiết kiệm tài nguyên và viết các bài kiểm tra xác định với dấu thời gian được kiểm soát. Trong 11 phút, nó tạo ra nhiều đường mạng hơn GPT-5 nhưng có kiến ​​trúc đơn giản hơn, quản lý bộ nhớ tốt hơn và chất lượng "sẵn sàng triển khai" tương tự.

Người chơi thứ tư, Kimi K2 Suy nghĩHọ đã chọn một giải pháp sáng tạo kết hợp hỗ trợ nhật ký phát trực tuyến và số liệu hàng loạt, bổ sung các phát hiện dựa trên MAD và EMA. Trên lý thuyết, giải pháp này trông không tệ, nhưng cốt lõi lại bị lỗi: nó cập nhật đường cơ sở trước khi đánh giá từng giá trị, khiến điểm z tiến gần đến 0 và Những điều bất thường thực tế sẽ không bao giờ xuất hiệnHơn nữa, anh ta còn mắc lỗi biên dịch trong TypeScript và lặp lại lỗi chia cho 0 tương tự như Claude. Tệ hơn nữa, mã thậm chí còn không được biên dịch và không được liên kết đúng cách với hệ thống.

Kết luận của vòng đầu tiên này khá rõ ràng: Hai Codex (GPT-5 và GPT-5.1) là những Codex duy nhất cung cấp mã chức năng, tích hợp và khá mạnh mẽGPT-5.1 có giá tương đương với Claude (khoảng 0,39 đô la trong bài kiểm tra này), nhưng mất ít thời gian hơn và có kiến ​​trúc gọn gàng hơn.

Kết quả kiểm tra 2: Loại bỏ trùng lặp cảnh báo phân tán

Thách thức thứ hai đặt ra một vấn đề phối hợp phân tán Cổ điển: nhiều bộ xử lý có thể phát hiện cùng một bất thường gần như đồng thời. Cần phải ngăn chặn các cảnh báo trùng lặp được kích hoạt khi phát hiện trong khoảng thời gian 5 giây, đồng thời chấp nhận một số hiện tượng mất đồng bộ xung nhịp và sự cố quy trình tiềm ẩn.

Claude lại một lần nữa tỏa sáng trong khía cạnh thiết kế. Ông đã đề xuất một kiến trúc trên ba cấp độ: Bộ nhớ đệm L1, khóa tư vấn trên cơ sở dữ liệu là L2 và các ràng buộc duy nhất là L3. Nó đã sử dụng NOW() từ cơ sở dữ liệu để tránh phụ thuộc vào xung nhịp bộ xử lý, nó xử lý tốt việc giải phóng khóa trong trường hợp mất kết nối và đi kèm với gần 500 dòng kiểm tra bao gồm các tình huống xung đột, lệch xung nhịp và lỗi. Tuy nhiên, giống như trong bài kiểm tra đầu tiên, Không có gì được cắm vào bộ xử lý thực tếvà một số chi tiết triển khai (chẳng hạn như phím khóa quá dày hoặc cửa sổ thời gian áp dụng cho tất cả các cảnh báo đang hoạt động) làm giảm tính hữu ích thực tế.

Song song, Bộ luật GPT-5 Ông đã chọn một giải pháp dựa trên bảng loại bỏ trùng lặp với các mục đặt trước và ngày hết hạn, được phối hợp thông qua các giao dịch và FOR UPDATE. Mật mã nó đã được tích hợp trực tiếp vào processAlertNó sử dụng thời gian của máy chủ và xử lý va chạm khá tốt, mặc dù có một chút xung đột trong điều khoản ON CONFLICT trong điều kiện khắc nghiệt, có thể cho phép hai bộ xử lý vượt qua cùng một bài kiểm tra trước khi xác nhận. Nó không hoàn hảo, nhưng rất gần với thứ bạn có thể triển khai chỉ với một chút tinh chỉnh nhỏ.

Sự di chuyển của Bộ luật GPT-5.1 Nó thậm chí còn tối giản và hiệu quả hơn: thay vì các bảng bổ sung, nó dựa vào Khóa tư vấn PostgreSQL với một chức năng acquireAdvisoryLock đã tạo ra các khóa sử dụng SHA-256 trên cặp service:alertTypeDưới khóa đó, nó kiểm tra xem có cảnh báo nào đang hoạt động gần đây trong khung thời gian 5 giây hay không và nếu không, nó sẽ chèn cảnh báo mới. Nếu đã có cảnh báo tương tự, nó sẽ cập nhật mức độ nghiêm trọng nếu cảnh báo mới cao hơn. Tất cả những điều này với sử dụng nhất quán dấu thời gian của máy chủ để quản lý độ lệch và các khối được làm sạch đúng cách finallyKết quả: logic đơn giản hơn, không có bảng phụ trợ và không có cuộc đua mà GPT-5 đã kéo dài.

Trong thử nghiệm này, Kimi Vâng, anh ấy đã cố gắng tích hợp logic của mình vào processAlert và sử dụng các thùng chứa rời rạc 5 giây với các lệnh upsert nguyên tử và thử lại với backoff. Bản thân ý tưởng này không tệ, nhưng việc triển khai lại thất bại ở các chi tiết quan trọng: khi hai lệnh chèn đồng thời có cùng createdAttính toán cờ isDuplicate Nó đã bị đảo ngược và các cảnh báo đã được gắn cờ không chính xác; hơn nữa, tính toán lại thùng khi lùi lại thậm chí còn không được áp dụng trong truy vấn, do đó Họ tiếp tục cố gắng một lần nữa vào cùng một cuộc xung độtTóm lại, trực giác tốt, thực hiện kém.

Một lần nữa, trong vòng thứ hai này, những người tạo ra mã thả xuống là Bộ luật GPT-5 và GPT-5.1, với lợi thế rõ ràng cho GPT-5.1 về độ sạch và không có tình trạng chạy đua, tất cả đều có giá khoảng 0,37 đô la so với 0,60 đô la của GPT-5.

Chi phí: Tại sao Codex lại rẻ hơn Claude

Nếu chỉ nhìn vào giá trên một triệu token, bạn có thể nghĩ rằng Claude Sonnet 4.5 và GPT-5.1 cùng đẳng cấp. Tuy nhiên, khi xem xét kỹ hơn các con số cụ thể của các chuẩn mực này, bạn sẽ thấy rằng Codex cung cấp nhiều hơn với giá rẻ hơnTrong hai bài kiểm tra kết hợp, chi phí gần đúng như sau:

• Claudia: tổng cộng khoảng 1,68 đô la.
• Bộ luật GPT-5: khoảng 0,95 đô la (rẻ hơn Claude 43%).
• Bộ luật GPT-5.1: khoảng 0,76 đô la (ít hơn Claude khoảng 55%).
• kimi: Ước tính là 0,51 đô la, nhưng vẫn chưa chắc chắn do chưa có bảng phân tích chi phí.

Chìa khóa là Claude tính phí nhiều hơn cho mỗi mã thông báo thoát (15 đô la/tháng so với 10 đô la/tháng của GPT-5.1) và hơn nữa, có xu hướng tạo ra nhiều văn bản bổ sung do phong cách "suy nghĩ thành tiếng" và tài liệu hướng dẫn chi tiết. Mặt khác, Codex được hưởng lợi từ bộ nhớ đệm ngữ cảnh trong CLI, tái sử dụng khối lượng lớn mã thông báo đầu vào mà không phải trả lại toàn bộ chi phí. Thêm vào đó, GPT-5.1 hiệu quả hơn về số lượng mã thông báo được sử dụng so với GPT-5, và kết quả là một trình hướng dẫn Nó không chỉ tạo ra nhiều mã hữu ích hơn mà còn giúp bạn tiết kiệm tiền..

Trong thế giới của các gói cước cố định như "20 euro một tháng", điều này có nghĩa là rất thực tế: Với Codex, bạn có thể dành nhiều giờ để viết code hơn nữa trước khi đạt đến giới hạn.Ngược lại, với các gói của Claude, người dùng nâng cao thường đạt đến giới hạn ngay cả với gói đăng ký đắt nhất, trong khi với Codex Pro, hiếm khi có ai vượt quá giới hạn này trừ khi sử dụng quá mức.

GPT-5.1-Codex-Max cung cấp những gì: các đại lý làm việc cả ngày

Phía trên GPT-5.1 Codex có một biến thể được thiết kế đặc biệt cho tác phẩm rất dài và chi tiết về một mãGPT-5.1-Codex-Max. Mô hình này không hướng đến "trò chuyện chung chung", mà hoạt động như một công cụ tác nhân trong hệ sinh thái Codex và CLI Codex của OpenAIĐọc các kho lưu trữ lớn, sửa đổi nhiều tệp, chạy bộ thử nghiệm và duy trì trong nhiều giờ là một phần trong DNA của nó.

Sự khác biệt chính là nén chặtThay vì chỉ dựa vào một cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ, mô hình có thể đi tóm tắt và cô đọng Nó lưu giữ các phần cũ hơn của phiên làm việc trong khi vẫn giữ lại các chi tiết quan trọng. Nó giống như việc "nén" các bước bạn đã thực hiện để nhường chỗ cho các lệnh mới mà không quên các quyết định quan trọng. Nhờ đó, bạn có thể làm việc trên các kho lưu trữ đơn lẻ khổng lồ, tương tác với nhiều dịch vụ cùng lúc và vẫn nhớ các lựa chọn thiết kế đã được thực hiện vài giờ trước đó.

Một điểm thú vị khác là các cấp độ lý luậnChế độ "Trung bình" phù hợp với các tác vụ hàng ngày (vé thông thường, tính năng nhỏ, refactoring vừa phải) với độ trễ tốt. Chế độ "xHigh" cung cấp cho mô hình nhiều thời gian tính toán nội bộ hơn và quy trình suy nghĩ dài hơn, hy sinh tốc độ để có độ tin cậy cao hơn trong các vấn đề phức tạp: refactoring quy mô lớn, pipeline cũ kỹ đầy cạm bẫy, các cuộc đua khó tái tạo, v.v. Đối với những tác vụ thường ngốn cả buổi chiều của một lập trình viên cao cấp, chế độ này là một khoản đầu tư xứng đáng.

Trong các tiêu chuẩn đánh giá cụ thể của tác nhân, GPT-5.1-Codex-Max cho thấy sự cải thiện đáng kể so với GPT-5.1 Codex tiêu chuẩn: Hoàn thành nhiều tác vụ hơn trong SWE-bench Verified và Lancer, hiệu suất tốt hơn trong Terminal Bench Và trên hết, khả năng giữ bình tĩnh tốt hơn trong các phiên làm việc dài mà không bị phân tâm. Đối với nhiều nhóm, sự khác biệt này đồng nghĩa với việc một nhân viên có thể xử lý toàn bộ yêu cầu thay vì chỉ tạo ra các bản vá lỗi một lần.

Bảo mật, hộp cát và sử dụng mô hình một cách có trách nhiệm

Khi bạn cấp cho một tác nhân quyền truy cập vào thiết bị đầu cuối và kho lưu trữ của mình, việc tất cả các cảnh báo bảo mật của bạn kêu lên là điều bình thường. Codex và GPT-5.1-Codex-Max được thiết kế để luôn hoạt động trong một môi trường biệt lập (hộp cát)Trên đám mây, tác nhân chạy trong một vùng chứa với mạng bị tắt theo mặc định và lưu lượng truy cập ra chỉ được phép nếu bạn bật nó một cách rõ ràng. Tại chỗ, tác nhân dựa vào cơ chế hộp cát (hay WSL) của macOS, Linux hoặc Windows để giới hạn các tệp có thể truy cập.

Có hai quy tắc được lặp lại trên tất cả các bề mặt của Codex: Mạng sẽ không mở nếu bạn không yêu cầu.Và tác nhân không thể chỉnh sửa các tệp bên ngoài không gian làm việc đã được cấu hình. Điều này, kết hợp với việc đào tạo chuyên sâu để tránh các lệnh phá hoại, giúp mô hình có khả năng thận trọng dọn dẹp một thư mục hơn là xóa một nửa dự án chỉ vì hiểu sai cụm từ như "dọn dẹp cái này".

Về các cuộc tấn công từ tiêm nhanh chóng (ví dụ như các văn bản độc hại cố gắng lừa AI bỏ qua các quy tắc của nó và tiết lộ bí mật), đào tạo Codex nhấn mạnh vào việc coi tất cả văn bản bên ngoài là không đáng tin cậy, được hỗ trợ bởi các thông lệ tốt nhất của kiểm tra tự động cho các mô hình AITrên thực tế, điều này có nghĩa là từ chối các yêu cầu rò rỉ dữ liệu, từ chối tải mã riêng lên các trang web bên ngoài và ưu tiên tuân theo hướng dẫn của hệ thống và nhà phát triển hơn là bất kỳ thông tin nào có trong tài liệu hoặc trên trang web.

GPT-5.1 Codex so với Claude và các mô hình khác trong sử dụng hàng ngày

Sau khi xem xét các tiêu chuẩn và khả năng cụ thể của Codex-Max, bức tranh tổng thể sẽ trở nên khá rõ ràng: Mỗi mô hình đều có thị trường lý tưởng riêng.Và điều hợp lý là không nên chỉ dùng một công cụ cho mọi việc mà phải biết khi nào nên sử dụng từng công cụ.

Bộ luật GPT-5.1 (và phiên bản Max của nó) đặc biệt phù hợp khi bạn cần Mã tích hợp, chú ý đến các cạnh và ít chỗ cho lỗiTrong cả hai bài kiểm tra khả năng quan sát, cùng với GPT-5, đây là giải pháp triển khai duy nhất có thể triển khai trên môi trường production mà không cần phải viết lại một nửa tệp. Hơn nữa, chi phí cho mỗi tác vụ là thấp nhất, với những cải tiến về hiệu suất so với GPT-5 và tỷ lệ giá/hiệu suất khó có thể vượt qua.

Claude Sonnet 4.5 / Claude Code Họ tỏa sáng khi những gì bạn muốn là thiết kế kiến ​​trúc, tài liệu và giải thích chuyên sâuHãy nghĩ đến các bài đánh giá kiến ​​trúc, tài liệu kỹ thuật chuyên sâu, hướng dẫn di chuyển... Các giải pháp của họ thường được lập luận và giải thích rất rõ ràng, với các lớp bảo vệ và phân tích đánh đổi rất dễ đọc. Cái giá phải trả: các nguyên mẫu sau đó cần được kết nối thủ công, nhiều lỗi nghiêm trọng hơn so với ban đầu, và chi phí cho mỗi mã thông báo cao hơn đáng kể.

Kimi K2 Suy nghĩ đóng góp rất nhiều sự sáng tạo và cách tiếp cận thay thếTrong các thí nghiệm của mình, ông đã thử nghiệm một số ý tưởng thú vị, chẳng hạn như cửa sổ bucket tạm thời để loại bỏ trùng lặp và kết hợp MAD và EMA để phát hiện bất thường. Hơn nữa, CLI của ông không tốn kém, mặc dù còn chưa được phát triển đầy đủ. Vấn đề là nó thường gặp trục trặc ở các chi tiết logic cốt lõi: thứ tự cập nhật số liệu thống kê, phép chia cho số không, cờ đảo ngược, v.v. Nó rất tuyệt vời để lấy cảm hứng, nhưng bạn cần dành nhiều thời gian để tinh chỉnh và kiểm tra đầu ra của nó.

Cuối cùng, các mô hình GPT-5.1 chung (Instant và Thinking) và các mô hình như Gemini hoặc Llama đóng vai trò là cơ sở cho nhiệm vụ hỗn hợp (tài liệu, phân tích dữ liệu, tương tác người dùng), nhưng khi nhiệm vụ hoàn toàn dựa trên mã và tác nhân, gói Codex hiện cung cấp sự kết hợp của độ sâu, giá cả và dụng cụ khá khó để so sánh.

Khi xem xét tất cả mọi thứ cùng nhau—hai tiêu chuẩn quan sát, việc sử dụng mở rộng trong các IDE như VS Code và Cursor, quá trình nén Codex-Max, các chế độ lý luận và sự khác biệt về chi phí—thì ấn tượng chung khá rõ ràng: Trong lĩnh vực "AI thực sự lập trình và cung cấp các yêu cầu kéo phù hợp", GPT-5.1 Codex đã đạt được vai trò là một công cụ hàng đầuClaude Code vẫn là người bạn đồng hành tuyệt vời cho tư duy kiến ​​trúc và tạo ra tài liệu tuyệt vời, còn Kimi hoặc các mô hình tương tự cung cấp tia lửa và các giải pháp thay thế, nhưng khi nói đến việc tạo ra mã biên dịch, tích hợp và không gặp sự cố ngay lần thử đầu tiên, thì Codex thường là bên đưa ra quyết định cuối cùng là master.