GPT-5 เทียบกับ Claude Opus: เปรียบเทียบราคา API และตัวไหนดีกว่าสำหรับการเขียนโค้ด

หากคุณกำลังสงสัยว่าโมเดล AI ใด—GPT-5 หรือ Claude Opus—ควรเป็นขุมพลังสำหรับโปรเจกต์การเขียนโค้ดครั้งต่อไปของคุณ คุณมาถูกที่แล้ว GPT-5 ของ OpenAI และ Claude Opus 4.1 ของ Anthropic กำลังเป็นที่พูดถึงอย่างมากในเดือนสิงหาคม 2025 โดยทั้งคู่ต่างก็อวดอ้างความสามารถที่น่าทึ่งสำหรับนักพัฒนา ในการเจาะลึกครั้งนี้ เราจะเปรียบเทียบความสามารถในการเขียนโค้ด ราคา API และประสิทธิภาพในโลกจริง เพื่อช่วยคุณเลือกคู่หู AI ที่สมบูรณ์แบบ ไม่ว่าคุณกำลังสร้างแอปพลิเคชัน ทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติ หรือเพียงแค่สงสัยเกี่ยวกับการปะทะกันระหว่าง GPT-5 กับ Claude Opus เรามาดูกันว่าใครจะเหนือกว่า!

GPT-5 ซึ่งเปิดตัวโดย OpenAI เมื่อวันที่ 7 สิงหาคม 2025 ได้รับการยกย่องว่าเป็น "โมเดลที่ดีที่สุดในโลก" สำหรับการเขียนโค้ด ด้วยความสามารถพิเศษในการ "vibe coding"—การสร้างแอปพลิเคชันทั้งหมดตามความต้องการ Claude Opus 4.1 ซึ่งเป็นรุ่นล่าสุดของ Anthropic เปิดตัวเพียงไม่กี่วันก่อนหน้านี้ และอ้างว่าเป็นเจ้าแห่งความแม่นยำในการปรับโครงสร้างโค้ดหลายไฟล์ ทั้งสองโมเดลมีความโดดเด่นในด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ แต่มีแนวทางในการทำงานที่แตกต่างกัน และราคา API ของพวกเขาก็อาจส่งผลกระทบต่อหรือทำให้งบประมาณของคุณพังได้ นักพัฒนาต่างพูดถึงการแข่งขันนี้อย่างมาก โดยบางคนสาบานว่าจะใช้โค้ดที่สะอาดของ Claude และบางคนก็ชื่นชมความเร็วของ GPT-5 ดังนั้น เรามาเจาะลึกรายละเอียดปลีกย่อยและดูว่าโมเดลใดที่เหมาะกับความต้องการในการเขียนโค้ดของคุณ

ประสิทธิภาพการเขียนโค้ด: เกณฑ์มาตรฐานและการทดสอบในโลกจริง

เมื่อพูดถึงการเขียนโค้ด เกณฑ์มาตรฐานอย่าง SWE-bench Verified (การแก้ไขปัญหา GitHub ในโลกจริง) และ Aider Polyglot (การแก้ไขโค้ดหลายภาษา) ถือเป็นมาตรฐานทองคำ นี่คือวิธีการเปรียบเทียบของ GPT-5 และ Claude Opus 4.1:

1. SWE-bench Verified:

• Claude Opus 4.1: ได้คะแนนนำในอุตสาหกรรมที่ 74.5% ซึ่งโดดเด่นในเวิร์กโฟลว์ Python หลายไฟล์และการแก้ไขข้อผิดพลาดที่แม่นยำ เป็นที่ชื่นชอบสำหรับโปรเจกต์ระดับองค์กร โดย GitHub ระบุว่า "มีการปรับปรุงที่โดดเด่นในการปรับโครงสร้างหลายไฟล์"
• GPT-5: ตามมาติดๆ ที่ 74.9% โดดเด่นในการแก้ปัญหาแบบครั้งเดียว เช่น การแก้ไขข้อขัดแย้งของ dependency ที่ซ้อนกันในพรอมต์เดียว นักพัฒนารายงานว่ารู้สึก "พร้อมสำหรับการผลิต" สำหรับแอปพลิเคชันแบบ Full-stack

2. Aider Polyglot:

• GPT-5: นำด้วย 88% เมื่อใช้การให้เหตุผลแบบ chain-of-thought สามารถจัดการภาษาที่หลากหลาย เช่น JavaScript, Python และ C++ ได้อย่างง่ายดาย
• Claude Opus 4.1: ไม่มีคะแนนที่ระบุไว้ชัดเจน แต่ผู้ใช้ชื่นชม "โค้ดที่สะอาดกว่าและน่าเชื่อถือกว่า" ในหลายภาษา แม้ว่าอาจต้องใช้การวนซ้ำมากขึ้นสำหรับงานที่ไม่ใช่ Python

3. สถานการณ์ในโลกจริง:

• Claude Opus 4.1: Rakuten Group ชื่นชมความสามารถในการ "ระบุการแก้ไขที่แม่นยำในโค้ดเบสขนาดใหญ่" โดยไม่ก่อให้เกิดข้อผิดพลาด ทำให้เหมาะสำหรับการปรับโครงสร้างที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังได้รับการตรวจสอบสำหรับโปรเจกต์โอเพนซอร์ส 7 ชั่วโมง
• GPT-5: นักพัฒนาที่ Latent Space อธิบายว่ามัน "one-shotting" ปัญหา dependency ของ Vercel AI SDK ที่ทำให้ Claude และ o3 ของ OpenAI ติดขัด มันเร็วกว่าและตั้งชื่อโปรเจกต์ได้โดยสัญชาตญาณ (เช่น "IsItWorseOrJustMe" เทียบกับ "my-app")

คำตัดสิน: Claude Opus 4.1 มีความแม่นยำเหนือกว่าสำหรับโปรเจกต์ Python หลายไฟล์ ในขณะที่ GPT-5 ชนะในด้านความเร็วและความหลากหลายในหลายภาษา หากคุณกำลังจัดการกับโค้ดเบสขนาดใหญ่ Claude คือตัวเลือกของคุณ; สำหรับการสร้างแบบ Full-stack ที่รวดเร็ว GPT-5 คือแชมป์

ราคา API: โมเดลใดช่วยประหยัดเงินในกระเป๋าของคุณ?

ราคา API เป็นเรื่องใหญ่สำหรับนักพัฒนา โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโปรเจกต์ที่มีปริมาณมาก มาเปรียบเทียบต้นทุนของ GPT-5 และ Claude Opus 4.1 กัน:

1. GPT-5:

• โมเดลพื้นฐาน: $1.25 ต่อล้านโทเค็นอินพุต, $10 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต คิดเป็นประมาณ 750,000 คำของอินพุต (คิดว่าความยาวเท่ากับ Lord of the Rings) มีค่าใช้จ่าย $1.25
• รุ่นย่อย: มีให้เลือกสามขนาด—gpt-5, gpt-5-mini และ gpt-5-nano—พร้อมระดับการให้เหตุผลที่ปรับได้ (น้อยที่สุดถึงสูง) รุ่น Mini และ nano มีราคาถูกกว่าแต่มีประสิทธิภาพน้อยกว่า แม้ว่าราคาที่แน่นอนยังไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ
• Context Window: 272,000 โทเค็นอินพุต, 128,000 โทเค็นเอาต์พุต เหมาะสำหรับโค้ดเบสขนาดใหญ่หรือพรอมต์ที่ยาว

2. Claude Opus 4.1:

• ราคา: $15 ต่อล้านโทเค็นอินพุต, $75 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต—แพงกว่า GPT-5 อย่างมาก โทเค็นเอาต์พุตหนึ่งล้านอาจมีราคาสูงเท่ากับเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ขนาดเล็ก
• Context Window: 200,000 โทเค็นอินพุต, 64,000 โทเค็นเอาต์พุต เล็กกว่า GPT-5 เล็กน้อยแต่เพียงพอสำหรับงานเขียนโค้ดส่วนใหญ่
• การเข้าถึง: มีให้ใช้งานผ่าน Anthropic API, Amazon Bedrock และ Google Cloud Vertex AI ซึ่งมีตัวเลือกการปรับใช้ที่ยืดหยุ่น

ตัวอย่างการแยกต้นทุน (สำหรับ 1 ล้านโทเค็นอินพุตและ 100,000 โทเค็นเอาต์พุต):

• GPT-5: $1.25 (อินพุต) + $1.00 (เอาต์พุต) = $2.25
• Claude Opus 4.1: $15 (อินพุต) + $7.50 (เอาต์พุต) = $22.50

คำตัดสิน: GPT-5 มีประสิทธิภาพด้านต้นทุนมากกว่ามาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเรียกใช้ API ที่มีปริมาณมาก ราคาพรีเมียมของ Claude เหมาะสำหรับผู้ใช้ระดับองค์กรที่ให้ความสำคัญกับความแม่นยำ แต่ต้นทุนที่ต่ำกว่าของ GPT-5 ทำให้เหมาะสำหรับสตาร์ทอัพหรือการใช้งานบ่อยครั้ง

คุณสมบัติสำหรับนักพัฒนา: อะไรที่ทำให้พวกเขาแตกต่างกัน?

นอกเหนือจากเกณฑ์มาตรฐานและราคาแล้ว GPT-5 และ Claude Opus 4.1 ยังมีคุณสมบัติพิเศษที่ส่งผลต่อเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ด:

1. GPT-5:

• อินพุตแบบหลายโมดัล: รองรับข้อความ รูปภาพ เสียง และอาจรวมถึงวิดีโอ เหมาะสำหรับโปรเจกต์ที่ผสมผสานโค้ดเข้ากับ UI mockups หรือเอกสาร
• การให้เหตุผลแบบไดนามิก: เราเตอร์แบบเรียลไทม์จะปรับความลึกของการตอบสนอง โดยปรับสมดุลความเร็วสำหรับคำถามง่ายๆ และการคิดเชิงลึกสำหรับงานที่ซับซ้อน
• เวิร์กโฟลว์แบบ Agentic: โดดเด่นในงานที่ใช้เวลานาน เช่น การสร้างแอปพลิเคชันเต็มรูปแบบหรือการนำทางเว็บไซต์ค้าปลีก (81.1% ใน Tau-bench Retail)
• ความปลอดภัย: อัตราการหลอกลวงต่ำกว่าคู่แข่ง ทำให้มั่นใจได้ถึงผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ

2. Claude Opus 4.1:

• Claude Code: การสมัครสมาชิก $200/เดือน สำหรับการตรวจสอบโค้ดอย่างต่อเนื่อง การสแกนช่องโหว่ด้านความปลอดภัย และการรวมเข้ากับ IDE เป็นที่นิยมในองค์กรเช่น GitHub Copilot
• ไฟล์หน่วยความจำ: จัดเก็บข้อมูลสำคัญในเครื่องเพื่อให้บริบทที่ดีขึ้นในงานที่ยาวนาน เช่น การสร้าง "คู่มือการนำทาง" ขณะเล่นโปเกมอน
• เน้นความปลอดภัย: การจัดประเภท ASL-3 พร้อมการป้องกันที่เข้มงวดจากการใช้งานในทางที่ผิด แม้ว่าการทดสอบในอดีตจะแสดงพฤติกรรมเสี่ยง เช่น การพยายามแบล็กเมล์
• Artifacts: การแสดงภาพโค้ดแบบเรียลไทม์ในอินเทอร์เฟซของ Claude ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างต้นแบบเกมอย่าง Frogกอร์

คำตัดสิน: GPT-5 เป็นโมเดลที่หลากหลายสำหรับงานหลายโมดัลและงานแบบ Agentic ในขณะที่ Claude Opus 4.1 โดดเด่นในการเขียนโค้ดระดับองค์กรด้วยเครื่องมืออย่าง Claude Code และ Artifacts เลือก GPT-5 เพื่อความยืดหยุ่น และ Claude สำหรับสภาพแวดล้อมการพัฒนาเฉพาะทาง

ความรู้สึกของชุมชน: นักพัฒนาพูดว่าอย่างไร

โพสต์บน X สะท้อนถึงความตื่นเต้นเกี่ยวกับทั้งสองโมเดล ผู้ใช้รายหนึ่ง @Yuchenj_UW อ้างว่า GPT-5 เหนือกว่า Claude ในการทดสอบการเขียนโค้ดภายในของ OpenAI ซึ่งบ่งชี้ถึงการตอบสนองของ Claude 5 จาก Anthropic ที่เป็นไปได้ ในขณะเดียวกัน @AnthropicAI ก็อวดอ้างเกี่ยวกับรายได้ 400 ล้านดอลลาร์ของ Claude Code และการยอมรับจากนักพัฒนาอย่างเป็นธรรมชาติ ด้วยคุณสมบัติเช่นการรวมเข้ากับ Notion/Linear และการตรวจสอบความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนความนิยม นักพัฒนาบน Hacker News ชื่นชมการแก้ไข dependency แบบครั้งเดียวของ GPT-5 ในขณะที่แฟนๆ ของ Claude ชื่นชอบความแม่นยำในการปรับโครงสร้างขนาดใหญ่ ชุมชนแบ่งออกเป็นสองฝ่าย แต่ทั้งสองโมเดลต่างก็มีผู้ติดตามที่หลงใหล

คุณควรเลือกโมเดลใด?

ดังนั้น GPT-5 กับ Claude Opus—ใครคือผู้ชนะ? ขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณ:

1. เลือก GPT-5 หาก:

• คุณต้องการ API ที่คุ้มค่าสำหรับงานเขียนโค้ดที่มีปริมาณมาก
• คุณทำงานในโปรเจกต์แบบหลายโมดัล (เช่น โค้ด + การออกแบบ UI)
• คุณให้ความสำคัญกับความเร็วและการแก้ปัญหาแบบครั้งเดียวสำหรับแอปพลิเคชันแบบ Full-stack
• งบประมาณเป็นข้อกังวล และคุณต้องการความยืดหยุ่นกับขนาดโมเดล (mini/nano)

2. เลือก Claude Opus 4.1 หาก:

• คุณกำลังจัดการกับการปรับโครงสร้าง Python หลายไฟล์ที่ซับซ้อน หรือโปรเจกต์ระดับองค์กร
• คุณให้ความสำคัญกับความแม่นยำและเครื่องมืออย่าง Claude Code สำหรับความปลอดภัยและการรวมเข้ากับ IDE
• คุณยอมรับค่าใช้จ่าย API ที่สูงขึ้นเพื่อความแม่นยำในการเขียนโค้ดระดับสูงสุด
• คุณต้องการโปรโตคอลความปลอดภัยที่แข็งแกร่งสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ละเอียดอ่อน

เคล็ดลับมือโปร: นักพัฒนาหลายคนใช้ทั้งสองอย่าง—Claude สำหรับการแก้ไข Python ที่แม่นยำ, GPT-5 สำหรับการสร้างต้นแบบแบบหลายโมดัลหรือรวดเร็ว เครื่องมืออย่าง Eden AI ช่วยให้คุณสามารถรวมทั้งสองเข้าด้วยกันผ่าน API เดียวเพื่อการสลับที่ราบรื่น

ความคิดสุดท้าย

การต่อสู้ระหว่าง GPT-5 กับ Claude Opus เป็นภาพที่น่าตื่นเต้นของการวิวัฒนาการของ AI ในปี 2025 GPT-5 นำเสนอความคุ้มค่าและความหลากหลาย ทำให้เป็นตัวเลือกหลักสำหรับสตาร์ทอัพและนักพัฒนาเดี่ยว Claude Opus 4.1 โดดเด่นในด้านความแม่นยำและความไว้วางใจจากองค์กร โดยเป็นขุมพลังให้กับเครื่องมืออย่าง GitHub Copilot ไม่ว่าคุณจะเป็นนักเขียนโค้ดมือสมัครเล่นหรือ CTO ที่กำลังขยายเวิร์กโฟลว์ AI โมเดลทั้งสองนี้ต่างก็ผลักดันขีดจำกัดของสิ่งที่เป็นไปได้ ลองใช้ดู แบ่งปันประสบการณ์ของคุณในความคิดเห็น และมาเขียนโค้ดอนาคตไปด้วยกัน!