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Claude oder Codex für Vibe Coding im Jahr 2026: ein praktischer Vergleich ohne Hype

Ein praktischer Vergleich von Claude Sonnet 4.6 und GPT-5.3-Codex für Vibe Coding im Jahr 2026: wo jedes Modell stärker ist, was aktuelle Benchmarks wirklich zeigen, wie Pricing die Entscheidung beeinflusst und zu welchem Workflow welches Modell besser passt.

28. Feb. 2026· 13 Min. Lesezeit

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Vergleich von Claude Sonnet 4.6 und GPT-5.3-Codex für Vibe Coding

Kurz gesagt: je nach Vibe-Coding-Workflow führt ein anderes Modell

Stand 27. Februar 2026 sieht das praktische Bild so aus.

• Wenn ihr einen terminal-first Agenten braucht, der lange ausführt und den ihr aktiv im Loop steuert, wirkt GPT-5.3-Codex derzeit sehr stark. OpenAI positioniert es als stärkstes agentic coding model und nennt neue Höchstwerte auf SWE-Bench Pro und Terminal-Bench 2.0. [1][2][3]
• Wenn ihr einen stabilen täglichen Coding-Copilot mit gutem Performance-to-Cost-Verhältnis und großem Kontext für lange Sessions braucht, ist Claude Sonnet 4.6 ein sehr starker Kandidat. [4][5]
• Auf unabhängigen Leaderboards ist GPT-5.3-Codex aktuell leichter zu finden als Sonnet 4.6. Das beweist nicht, dass Sonnet schlechter ist. Es zeigt, dass öffentliche Eval-Pools den neuesten Releases noch hinterherlaufen. [6][7]

Was wir in einem realen Engineering-Team unter Vibe Coding verstehen

In diesem Artikel bedeutet Vibe Coding ein schneller Loop aus Idee -> Code -> Run -> Feedback, oft ohne schweres Upfront-Design. Das Modell muss Kontext gut halten, bestehenden Code zuverlässig editieren und das Tempo erhalten.

Deshalb schauen wir nicht nur auf einen Benchmark-Score. Wichtiger sind: wie viele Iterationen bis zu einem akzeptablen Ergebnis nötig sind, wie viele manuelle Fixes nach dem Modell anfallen und was eine akzeptierte Änderung tatsächlich kostet.

Exakte technische Daten zu Claude Sonnet 4.6 und GPT-5.3-Codex

Unten stehen keine Zusammenfassungen, sondern konkrete Zahlen aus offiziellen Modellseiten und öffentlichen Benchmark-Ankündigungen mit Stand vom 27. Februar 2026.

Modell	Release	Context window	Max output	Input	Cached input	Output	Öffentliches Benchmark-Signal
Claude Sonnet 4.6	17.02.2026	1M Tokens beta in der API	Nicht öffentlich spezifiziert	$3 / 1M	Nicht öffentlich spezifiziert	$15 / 1M	80.2% SWE-bench Verified mit prompt modification, 70% user preference vs Sonnet 4.5, 59% vs Opus 4.5 [4][5]
GPT-5.3-Codex	05.02.2026	400k	128k	$1.75 / 1M	$0.175 / 1M	$14 / 1M	56.8% SWE-Bench Pro (Public), 77.3% Terminal-Bench 2.0, 64.7% OSWorld-Verified, dazu +25% speed vs GPT-5.2-Codex [1][2][3]

Für Claude Sonnet 4.6 nennt Anthropic öffentlich 1M context und Pricing, liefert aber keinen so klaren separaten Wert für max output oder cached input wie OpenAI bei GPT-5.3-Codex. Auch das gehört zum echten Vergleich: OpenAI liefert derzeit die detailliertere technische Modellkarte. [2][5]

Die entscheidende Nuance ist, dass Anthropic und OpenAI unterschiedliche Benchmark-Flächen betonen. Sonnet 4.6 wird öffentlich über SWE-bench Verified und Human Preference positioniert, GPT-5.3-Codex über terminal-agent execution und SWE-Bench Pro. Das ist nicht dieselbe Messachse. Die Entscheidung sollte also vom Workflow abhängen, nicht von einer einzelnen Tabellenzeile.

Was öffentliche Benchmarks in der Praxis zeigen

Wir behalten in diesem Artikel genau Terminal-Bench, SWE-ReBench und Aider, weil sie drei verschiedene Dinge messen: Agent-Ausführung im Terminal, repo-level software engineering auf decontaminated tasks und Code-Edit-Disziplin ohne menschliche Hilfe. Zusammen ist das deutlich näher an echtem Vibe Coding als ein einzelner Vendor-Benchmark.

Terminal-Bench 2.0

Dieser Benchmark prüft, ob ein Agent einen Terminal-Workflow in einer Sandbox wirklich abschließen kann: Aufgabe erhalten, in der Shell arbeiten, Kommandos ausführen und am Ende einen automatischen Test bestehen. Genau hier wird der Unterschied sichtbar zwischen schreibt guten Code und liefert das Ergebnis wirklich ab. [6][9]

Agent + Modell	Accuracy	Was das praktisch bedeutet
Droid + GPT-5.3-Codex	77.3% ± 2.2	Stärkstes öffentliches Ergebnis in einem terminal-first Loop zum Prüfzeitpunkt
Simple Codex + GPT-5.3-Codex	75.1% ± 2.4	Starkes Ergebnis auch in einem stärker productized Codex-Setup
CodeBrain-1 + GPT-5.3-Codex	70.3% ± 2.6	Zeigt, dass die Stärke nicht an einer einzelnen Agent-Shell hängt
Terminus-KIRA + Claude Opus 4.6	74.7% ± 2.6	Stärkstes öffentlich sichtbares Anthropic-Ergebnis in diesem Slice
Judy + Claude Opus 4.6	71.9% ± 2.7	Claude ist hier ebenfalls stark, bleibt aber unter den Top-Codex-Zeilen
Droid + Claude Opus 4.6	69.9% ± 2.5	Guter Execution-Score, aber unter dem stärksten Codex-Eintrag
Terminus 2 + GPT-5.3-Codex	64.7% ± 2.7	Selbst ein benchmark-eigener Basis-Agent bleibt mit Codex stark

Wichtige Nuance: Im Live-Leaderboard gibt es derzeit keine Zeile für Claude Sonnet 4.6. Der ehrliche Vergleich lautet also: GPT-5.3-Codex hat bereits starke öffentliche Resultate über mehrere Agent-Setups hinweg, während die terminal-seitige Anthropic-Evidenz aktuell vor allem Claude Opus 4.6 zeigt. Für terminal-lastige Arbeit ist das trotzdem ein klarer Pluspunkt für Codex, nur eben kein erfundenes Sonnet 4.6 vs Codex 5.3 one-to-one. [6]

SWE-ReBench

Das ist derzeit einer der nützlichsten Engineering-Benchmarks, weil er nicht nur gelöste Aufgaben zählt. Er zeigt auch Pass@5, cost per problem, tokens per problem und cached tokens. Außerdem arbeitet er mit einem aktuellen, zeitlich begrenzten Task-Fenster und markiert potenziell kontaminierte Auswertungen, ist also besser gegen den Effekt geschützt, dass das Modell die Aufgaben bereits gesehen hat. [7]

Modell	Resolved rate	Pass@5	Cost / problem	Tokens / problem	Cached tokens
Claude Code	62.1%	74.5%	$1.29	1,971,650	92.3%
gpt-5.2-2025-12-11-medium	61.3%	74.5%	$0.47	884,110	84.3%
Claude Sonnet 4.5	60.9%	70.2%	$0.88	1,780,611	96.2%
Claude Opus 4.5	60.4%	70.2%	$1.03	1,191,384	94.9%
gpt-5.1-codex-max	58.3%	72.3%	$0.59	1,282,375	76.0%

Der entscheidende Punkt ist, hier nicht so zu tun, als wäre das bereits ein latest-vs-latest Vergleich. Im öffentlichen SWE-ReBench gibt es zum Zeitpunkt dieses Artikels noch keine stabilen Zeilen speziell für Claude Sonnet 4.6 und GPT-5.3-Codex. Die korrekte Schlussfolgerung ist daher eine andere: SWE-ReBench bestätigt derzeit, dass der Anthropic-Stack und neuere OpenAI-Coding-Modelle bei repo-level Aufgaben sehr nah beieinander liegen, aber für einen exakten latest-vs-latest Vergleich müssen die Live-Zeilen erst noch auftauchen. [7]

Warum das für Vibe Coding wichtig ist: Wenn Terminal-Bench stärker auf Execution schaut, zeigt SWE-ReBench besser, wie sich ein Modell auf echten Repository-Aufgaben mit längerer Folge aus Edits, Checks und Wiederholungen verhält. Für Teams, die mehr Zeit mit Änderungen an lebendem Code in großen Repos verbringen als mit shell-lastigen Workflows, ist dieses Signal oft wichtiger.

Aider leaderboard

Aider hat einen anderen Fokus. Es testet, wie gut ein Modell Code ohne menschliche Hilfe editiert, ob es das geforderte Edit-Format einhält und wie oft es einen gültigen Patch zurückliefert. Im Polyglot-Set sind das 225 Exercism-Aufgaben in C++, Go, Java, JavaScript, Python und Rust. [8]

Was Aider misst	Warum das in diesem Artikel wichtig ist
Percent correct	Wie oft das Modell die Code-Edit-Aufgabe tatsächlich abschließt
Correct edit format	Wie zuverlässig das Modell einen Patch im richtigen Format zurückgibt
Cost	Was diese Edit-Disziplin praktisch kostet
Edit format	Ob das Modell besser mit diff, whole oder einem anderen Format arbeitet

Für diesen Artikel ist Aider ein unterstützender Benchmark und kein primärer, weil das Leaderboard derzeit noch kein sauberes Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.3-Codex head-to-head enthält. Trotzdem ist es ein nützlicher Hinweis: Für Vibe Coding reicht es nicht, dass ein Modell Code versteht. Es muss auch Änderungen in einem Format zurückgeben, das eure Toolchain zuverlässig anwenden kann. [8]

Praktisches Fazit: Wenn euer Workflow um Shell, Tests und lange Execution Loops herum gebaut ist, spricht das beste öffentliche Signal derzeit für GPT-5.3-Codex. Wenn euer Alltag eher aus langen Sessions im Repository, komplexen Änderungen, Architekturarbeit und großem Kontext besteht, wirkt der Fall für Claude stärker. Speziell für Sonnet 4.6 holen einige unabhängige Live-Zeilen aber noch auf.

Empfohlener Screenshot: oberer Teil des Terminal-Bench-2.0-Leaderboards mit Droid + GPT-5.3-Codex, Simple Codex + GPT-5.3-Codex und den nächsten Claude-Einträgen. [6]

Empfohlener Screenshot: ein Ausschnitt der SWE-ReBench-Tabelle mit aktuellen Top-Zeilen für Claude Code, Sonnet 4.5 und OpenAI-Coding-Modelle. [7]

Vor- und Nachteile ohne Marketing-Rauschen

Das ist kein universelles Ranking, sondern eine praktische Karte von Stärken und Schwächen für ein Engineering-Team.

Claude Sonnet 4.6 - Vorteile

1M Kontext in der API-Beta schafft eine andere Klasse von Freiheit für große Codebasen, technische Dokumentation und lange Sessions ohne aggressive Kontextkompression. Auf der Anthropic-Seite sieht man außerdem ein starkes Preference-Signal: 70% der Nutzer bevorzugten das Modell gegenüber Sonnet 4.5, 59% gegenüber Opus 4.5. Für tägliches Pair Coding ist das ein starkes Argument. [4][5]

Claude Sonnet 4.6 - Nachteile

Die Schwäche von Sonnet 4.6 ist nicht das Marketing-Signal, sondern die geringere Menge an frischer unabhängiger terminal-first Benchmark-Coverage speziell für dieses Modell. Wenn euer Team auf lange Agent-Execution in CLI setzt, bekommt ihr derzeit nicht dieselbe saubere öffentliche Beweislage wie bei GPT-5.3-Codex. [6][8]

GPT-5.3-Codex - Vorteile

Codex 5.3 ist dort am stärksten, wo es operativ zählt: öffentliche terminal-agent Ergebnisse, eine eigene Modelllinie für Coding-Workflows, 400k Kontext und ein klarer OpenAI-Fokus auf interactive steering in Codex App und API. Wenn euer Team über Execution Loops, Shell-Kommandos, Patching und iterative Test-Fix-Zyklen arbeitet, ist das ein sehr starker Stack. [1][2][3][6]

GPT-5.3-Codex - Nachteile

Trotz starker Benchmark-Signale hat Codex 5.3 ein kürzeres Kontextfenster als Sonnet 4.6, und in langen wissenslastigen Sessions wird das schneller relevant. Außerdem hängen einige der stärksten öffentlichen Zahlen eng an OpenAI-spezifischen Execution-Setups, daher sollten Teams die Ergebnisse außerhalb dieser Umgebung trotzdem mit einer internen Eval prüfen. [1][2][6]

Wie die Entscheidung im realen Workflow aussieht

Nach den Benchmark-Zahlen läuft die Wahl meist auf drei praktische Szenarien hinaus.

• Wählt GPT-5.3-Codex, wenn euer Hauptmodus ein terminal-first Agent, lange Execution Chains, Test-Fix-Loops, Shell-Automation und konstantes manuelles Steering ist. Dort hat das Modell derzeit die beste öffentliche Beweislage. [1][2][6]
• Wählt Claude Sonnet 4.6, wenn euer Alltag aus Pair Coding, großem Code-Kontext, architekturlastigen Änderungen und langen stabilen Sessions zu vernünftigen Kosten besteht. In diesem Modus wirkt Sonnet 4.6 natürlicher. [4][5][7]
• Wählt ein Hybrid-Setup, wenn euer Team ohnehin in zwei Modi arbeitet: Claude für langes Reasoning, Code-Lesen und breite Refactors und Codex für execution-heavy Teile, bei denen es vor allem darum geht, schnell durch edit -> run -> fix -> verify zu kommen.

Ein minimaler interner Benchmark auf 20 realen Aufgaben

Wenn ihr ein Modell für ein Quartal oder für ein ganzes Team auswählt, ist der beste Schritt nicht, über Twitter-Threads oder Vendor-Demos zu diskutieren, sondern beide Modelle auf eurem eigenen Aufgabenset laufen zu lassen.

type ModelId = "claude-sonnet-4-6" | "gpt-5.3-codex";

type Task = {
  id: string;
  prompt: string;
  testCommand: string;
};

type Result = {
  model: ModelId;
  taskId: string;
  passed: boolean;
  elapsedMs: number;
  inputTokens: number;
  outputTokens: number;
  manualFixes: number;
};

async function runTask(model: ModelId, task: Task): Promise<Result> {
  const t0 = Date.now();

  // 1) send prompt + repo context to model
  // 2) apply patch in sandbox branch
  // 3) run testCommand
  // 4) collect token usage from provider response

  return {
    model,
    taskId: task.id,
    passed: true,
    elapsedMs: Date.now() - t0,
    inputTokens: 12000,
    outputTokens: 1800,
    manualFixes: 1,
  };
}

function score(results: Result[]) {
  const n = results.length;
  const passRate = results.filter((r) => r.passed).length / n;
  const avgMs = results.reduce((s, r) => s + r.elapsedMs, 0) / n;
  const avgFixes = results.reduce((s, r) => s + r.manualFixes, 0) / n;

  return { passRate, avgMs, avgFixes };
}

Die zwei Kennzahlen, die in eine finale Entscheidungstabelle gehören, sind pass rate und cost per accepted change. Wenn Codex mehr Aufgaben löst, aber in eurem realen Loop teurer ist, muss das in Zahlen sichtbar werden. Wenn Claude günstiger ist, aber mehr manuelle Fixes braucht, ist auch das kein echter Sieg, sondern versteckter Aufwand.

FAQ

Wenn ich maximalen Terminal-Flow will, was sollte ich zuerst testen?

Startet mit GPT-5.3-Codex in eurem echten Terminal-Workflow und vergleicht es mit einem Sonnet-basierten Setup auf demselben Aufgabenset. Die Hauptmetrik ist nicht euer Eindruck, sondern der Anteil akzeptierter Änderungen ohne manuelle Reparatur.

Gibt es schon einen fairen direkten Benchmark für Sonnet 4.6 vs GPT-5.3-Codex?

Zum Zeitpunkt dieses Artikels ist voll symmetrische unabhängige head-to-head Evidenz noch begrenzt. Der richtige Weg ist eine schnelle interne Eval auf eurem eigenen Stack plus öffentliche Leaderboards als Orientierung.

Ist Claude für Coding-Aufgaben teurer als Codex?

In den öffentlichen API-Preisen ist der Input bei Sonnet 4.6 höher und der Output nahe an GPT-5.3-Codex. Die finale Ökonomie hängt aber von Caching, Session-Länge und der Zahl nötiger Neustarts ab.

Welches Modell ist besser für lange Kontext-Sessions?

Nach den öffentlichen Spezifikationen bietet Sonnet 4.6 im API-Beta-Modus 1M Kontext. Wenn euer Workflow wirklich an Kontextgrenzen stößt, kann das ein deutlicher Vorteil sein.

Ist es normal, zwei Modelle parallel zu nutzen?

Ja. Im Jahr 2026 ist das oft die effektivste Strategie: ein Modell für das tägliche Tempo, ein anderes für komplexe agentic tasks. Wichtig ist eine klare Regel, wann welches Modell eingesetzt wird.

Quellen

Primäre und fachliche Quellen, geprüft am 27. Februar 2026.

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