Peluncuran GPT-5 dari OpenAI telah memicu perdebatan sengit di kalangan developer tentang bagaimana perbandingannya dengan Claude 4 Sonnet dari Anthropic untuk tugas-tugas coding. Meskipun perbandingan awal menunjukkan harapan yang menjanjikan, komunitas developer mengungkap gambaran yang lebih bernuansa tentang kekuatan dan kelemahan masing-masing model dalam aplikasi dunia nyata.
Performa Bervariasi Drastis Berdasarkan Kasus Penggunaan dan Tool
Feedback komunitas menunjukkan bahwa performa model sangat bergantung pada lingkungan coding spesifik dan jenis tugas. Banyak developer melaporkan bahwa Claude berkinerja jauh lebih baik ketika digunakan melalui antarmuka Claude Code aslinya dibandingkan dengan tool pihak ketiga seperti GitHub Copilot . Hal ini menyoroti realitas penting: wrapper atau antarmuka di sekitar model AI bisa sama pentingnya dengan model yang mendasarinya.
GPT-5 menunjukkan kemampuan reasoning yang mengesankan dan sering kali menyelesaikan tugas-tugas kompleks dengan benar pada percobaan pertama. Namun, beberapa developer mengalami masalah dengan model yang terjebak dalam loop atau membutuhkan waktu berlebihan untuk memproses permintaan. Claude 4 Sonnet , meskipun terkadang memerlukan beberapa iterasi, cenderung lebih andal untuk sesi coding yang berkelanjutan.
Catatan: Claude Code adalah antarmuka coding khusus dari Anthropic , sementara GitHub Copilot adalah asisten coding AI dari Microsoft yang dapat menggunakan berbagai model.
Perbedaan Performa Utama:
- GPT-5: Lebih baik dalam solusi percobaan pertama, penalaran yang lebih kuat, namun rentan terhadap loop pemrosesan
- Claude 4 Sonnet: Pendekatan yang lebih iteratif, performa berkelanjutan yang lebih baik, unggul dalam lingkungan Claude Code asli
- Penanganan Konteks: Claude Code menawarkan manajemen konteks yang lebih baik dibandingkan implementasi GitHub Copilot
Pertimbangan Biaya Mendorong Adopsi Dunia Nyata
Perdebatan harga telah menjadi pusat diskusi. Meskipun Claude Opus diakui secara luas sebagai model yang berpotensi superior untuk tugas coding kompleks, biayanya - sekitar 10 kali lebih mahal dari model lain - membuatnya tidak praktis bagi banyak developer. GPT-5 memposisikan dirinya sebagai alternatif yang cost-effective, meskipun sentimen komunitas menunjukkan bahwa model ini mungkin belum sepenuhnya memenuhi janji tersebut.
Sebagian besar engineer tidak akan menghabiskan harga yang gila dari Opus . Harganya sangat tinggi dibandingkan semua model lain, jadi meskipun sedikit lebih baik, ini adalah non-starter untuk beban kerja engineering.
Paket berlangganan bulanan 20 dolar Amerika menawarkan proposisi nilai yang berbeda. Paket Claude mencakup akses Sonnet melalui Claude Code , sementara GitHub Copilot menyediakan akses ke beberapa model termasuk GPT-5 , meskipun dengan context window yang berkurang yang dapat memengaruhi performa.
Perbandingan Harga:
- Claude 4 Sonnet : $20 USD/bulan (termasuk akses Claude Code )
- GPT-5 : $20 USD/bulan (melalui ChatGPT Plus ) atau harga API berbasis penggunaan
- Claude Opus 4.1 : $15 USD per juta token input, $75 USD per juta token output
- GitHub Copilot : $10 USD/bulan (termasuk akses GPT-5 dengan kuota)
Kesenjangan Keandalan dan Pengalaman Pengguna Muncul
Kekhawatiran signifikan yang diangkat oleh komunitas adalah kecenderungan GPT-5 untuk terjebak dalam loop pemrosesan atau memerlukan intervensi manual. Beberapa developer melaporkan bahwa GPT-5 dapat menghabiskan waktu berminit-menit membaca file dan berpikir tanpa menghasilkan output yang berguna, sementara Claude Code mempertahankan performa yang lebih konsisten.
Pengalaman antarmuka pengguna juga berbeda secara mencolok. Implementasi GPT-5 di GitHub Copilot telah dikritik karena feedback visual yang buruk dan kesulitan menghentikan proses yang tidak terkendali. Ini kontras dengan antarmuka Claude Code yang lebih halus yang memungkinkan kontrol yang lebih baik atas tindakan AI.
Perbandingan Ekosistem Tool:
- Claude Code: Interface native Anthropic , paket $20-100 USD/bulan, prompt yang dioptimalkan untuk model Claude
- GitHub Copilot: Platform Microsoft , mendukung multiple model, context window yang dikurangi untuk model premium
- Alternative Tools: Cursor , Cline , dan coding assistant pihak ketiga lainnya menunjukkan performa yang bervariasi dengan model yang berbeda
Pola Perilaku Model Menunjukkan Pendekatan yang Berbeda
Kedua model menunjukkan gaya kerja yang berbeda secara fundamental. GPT-5 cenderung melakukan analisis ekstensif sebelum mencoba solusi, sering kali berhasil pada percobaan pertama ketika berfungsi dengan benar. Claude mengambil pendekatan yang lebih iteratif, melakukan beberapa percobaan dan koreksi tetapi akhirnya mencapai solusi yang berfungsi.
Perbedaan pendekatan ini memiliki implikasi praktis. Beberapa developer lebih menyukai gaya GPT-5 yang lebih metodis untuk keputusan arsitektur yang kompleks, sementara yang lain menyukai kemauan Claude untuk bereksperimen dan mengoreksi diri selama implementasi.
Konsensus Komunitas Menunjuk pada Optimisasi Spesifik Tool
Mungkin insight paling penting dari diskusi komunitas adalah bahwa model-model ini berkinerja terbaik dalam ekosistem asli mereka. Claude unggul di Claude Code , sementara GPT-5 mungkin berkinerja lebih baik di tool Microsoft . Ini menunjukkan bahwa memilih antara model bukan hanya tentang kemampuan mentah, tetapi tentang lingkungan pengembangan lengkap mana yang paling cocok untuk workflow spesifik.
Perdebatan terus berlanjut saat kedua perusahaan menyempurnakan penawaran mereka. Untuk saat ini, pilihan antara GPT-5 dan Claude 4 Sonnet tampaknya bergantung pada preferensi workflow individu, kendala anggaran, dan toleransi terhadap keterbatasan saat ini dari setiap platform.
Referensi: Complex Agentic Coding with Copilot: GPT-5 vs Claude 4 Sonnet