Tehnologija

Claude ili Codex za vibe coding u 2026: praktična usporedba bez hypea

Praktična usporedba Claude Sonnet 4.6 i GPT-5.3-Codex za vibe coding u 2026: gdje je koji model jači, što stvarno pokazuju najnoviji benchmarkovi, kako pricing mijenja odluku i kojem workflowu svaki model najbolje odgovara.

28. velj 2026.· 13 min čitanja

Zatraži kratki audit AI coding stacka

Usporedba Claude Sonnet 4.6 i GPT-5.3-Codex za vibe coding

Ukratko: lider se mijenja ovisno o vibe coding workflowu

Stanje na dan 27. veljače 2026. izgleda ovako.

• Ako vam treba terminal-first agent koji dugo izvršava zadatke i kojeg aktivno usmjeravate kroz loop, GPT-5.3-Codex trenutno izgleda vrlo snažno. OpenAI ga pozicionira kao svoj najjači agentic coding model i navodi nove maksimume na SWE-Bench Pro i Terminal-Bench 2.0. [1][2][3]
• Ako vam treba stabilan svakodnevni coding copilot s dobrim omjerom performansi i cijene te velikim kontekstom za duge sesije, Claude Sonnet 4.6 je vrlo jak kandidat. [4][5]
• Na neovisnim leaderboardima GPT-5.3-Codex je danas lakše pronaći nego Sonnet 4.6. To ne dokazuje da je Sonnet lošiji. Pokazuje da javni eval poolovi još hvataju korak s najnovijim izdanjima. [6][7]

Što pod vibe codingom mislimo u stvarnom engineering timu

U ovom članku vibe coding znači brzi loop ideja -> kod -> pokretanje -> feedback, često bez teškog upfront dizajna. Model mora dobro držati kontekst, pouzdano uređivati postojeći kod i ne smije lomiti tempo rada.

Zato ne gledamo samo jedan benchmark score. Važniji signali su koliko iteracija treba do prihvatljivog rezultata, koliko ručnih ispravaka treba nakon modela i koliki je stvarni trošak jedne prihvaćene promjene.

Točni tehnički podaci za Claude Sonnet 4.6 i GPT-5.3-Codex

Ispod nije sažetak nego skup konkretnih brojki s official model pages i public benchmark objava, provjerenih 27. veljače 2026.

Model	Release	Context window	Max output	Input	Cached input	Output	Public benchmark signal
Claude Sonnet 4.6	2026-02-17	1M tokena beta u API-ju	Nije javno specificirano	$3 / 1M	Nije javno specificirano	$15 / 1M	80.2% SWE-bench Verified uz prompt modification, 70% user preference vs Sonnet 4.5, 59% vs Opus 4.5 [4][5]
GPT-5.3-Codex	2026-02-05	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, plus +25% speed vs GPT-5.2-Codex [1][2][3]

Za Claude Sonnet 4.6 Anthropic javno daje 1M context i pricing, ali ne daje zasebnu i jednako jasnu stavku za max output ili cached input kao OpenAI za GPT-5.3-Codex. I to je dio stvarne usporedbe: OpenAI trenutno ima detaljniju tehničku model card stranicu. [2][5]

Ključna nijansa je da Anthropic i OpenAI naglašavaju različite benchmark površine. Sonnet 4.6 se javno prodaje kroz SWE-bench Verified i human preference, dok se GPT-5.3-Codex pozicionira kroz terminal-agent execution i SWE-Bench Pro. To nije ista os mjerenja, pa odluku treba donositi prema workflowu, a ne prema jednom retku u tablici.

Što javni benchmarkovi pokazuju u praksi

U članku zadržavamo baš Terminal-Bench, SWE-ReBench i Aider zato što mjere tri različite stvari: izvršavanje agenta u terminalu, repo-level software engineering na decontaminated taskovima i disciplinu uređivanja koda bez ljudske pomoći. Zajedno su puno bliže stvarnom vibe codingu nego jedan vendor benchmark.

Terminal-Bench 2.0

Ovaj benchmark provjerava može li agent stvarno proći terminal workflow u sandbox okruženju: dobiti task, raditi u shellu, pokrenuti naredbe i na kraju proći automatsku test verifikaciju. To je upravo tip postava gdje se najbolje vidi razlika između dobro piše kod i stvarno dovodi zadatak do kraja. [6][9]

Agent + model	Accuracy	Što to znači u praksi
Droid + GPT-5.3-Codex	77.3% ± 2.2	Najjači javni rezultat u terminal-first loopu u trenutku provjere
Simple Codex + GPT-5.3-Codex	75.1% ± 2.4	Jak rezultat i u productized Codex setupu
CodeBrain-1 + GPT-5.3-Codex	70.3% ± 2.6	Potvrđuje da snaga nije vezana uz jednu agent shell implementaciju
Terminus-KIRA + Claude Opus 4.6	74.7% ± 2.6	Najjači Anthropic rezultat u ovom javnom presjeku
Judy + Claude Opus 4.6	71.9% ± 2.7	Claude je i ovdje jak, ali je još ispod top Codex redaka
Droid + Claude Opus 4.6	69.9% ± 2.5	Dobar execution score, ali niži od top Codex entryja
Terminus 2 + GPT-5.3-Codex	64.7% ± 2.7	Čak i benchmark-owned bazni agent s Codexom ostaje snažan

Važna nijansa: live leaderboard trenutno nema redak Claude Sonnet 4.6. Zato poštena usporedba izgleda ovako: GPT-5.3-Codex već ima snažne javne rezultate u više agent setupa, dok se na Anthropic strani u terminal domeni javno vidi prije svega Claude Opus 4.6, a ne Sonnet 4.6. Za terminal-heavy rad to je i dalje jak plus za Codex, samo bez izmišljanja one-to-one usporedbe Sonnet 4.6 vs Codex 5.3. [6]

SWE-ReBench

Ovo je jedan od najkorisnijih engineering benchmarkova trenutno jer ne broji samo koliko je zadataka riješeno. Pokazuje i Pass@5, cost per problem, tokens per problem i cached tokens. Osim toga, radi s aktualnim vremenski ograničenim skupom zadataka i označava potencijalno contaminated evale, pa je bolje zaštićen od problema model je već vidio ove zadatke. [7]

Model	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%

Ključ je da se ovdje ne pretvaramo da je to već latest-vs-latest usporedba. Na javnom SWE-ReBench leaderboardu u trenutku pisanja još nema stabilnih redaka baš za Claude Sonnet 4.6 i GPT-5.3-Codex. Zato je ispravan zaključak drugačiji: SWE-ReBench zasad potvrđuje da su Anthropic stack i noviji OpenAI coding modeli vrlo blizu u repo-level zadacima, ali za točan latest-vs-latest usporedni rez treba pričekati live rows. [7]

Zašto je to važno za vibe coding: ako je Terminal-Bench više o executionu, onda SWE-ReBench bolje pokazuje kako se model ponaša na stvarnim repository taskovima s duljom sekvencom editiranja, provjera i retryeva. Za timove koji više vremena provode mijenjajući živi kod u velikim repozitorijima nego vrteći shell-heavy workflowe, taj signal je često važniji.

Aider leaderboard

Aider ima drugačiji fokus. Testira koliko dobro model uređuje kod bez ljudske pomoći, drži li se traženog edit formata i koliko često vraća ispravan patch. U polyglot setu to znači 225 Exercism zadataka u C++, Go, Java, JavaScript, Python i Rust. [8]

Što Aider mjeri	Zašto je to korisno u ovom članku
Percent correct	Koliko često model stvarno dovrši code-edit zadatak
Correct edit format	Koliko pouzdano model vraća patch u ispravnom formatu
Cost	Koliko ta disciplina uređivanja stvarno košta
Edit format	Radi li model bolje s diff, whole ili drugim formatom

Za ovaj članak Aider je pomoćni benchmark, a ne glavni, jer na njegovom leaderboardu još nema čistog Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.3-Codex head-to-head prikaza. Ali i dalje je koristan podsjetnik: za vibe coding nije dovoljno da model razumije kod. Mora i vratiti promjene u formatu koji vaš toolchain može pouzdano primijeniti. [8]

Praktični zaključak: ako je vaš workflow izgrađen oko shella, testova i dugih execution loopova, najbolji javni signal trenutno ide u korist GPT-5.3-Codex. Ako vaš dan više izgleda kao duga sesija u repozitoriju, složene izmjene, arhitekturni zahvati i veliki kontekst, argument za Claude izgleda jače. Ali baš za Sonnet 4.6 dio neovisnih live rows još uvijek kasni.

Preporučeni screenshot: gornji dio Terminal-Bench 2.0 leaderboada s Droid + GPT-5.3-Codex, Simple Codex + GPT-5.3-Codex i najbližim Claude unosima. [6]

Preporučeni screenshot: isječak SWE-ReBench tablice s aktualnim top redovima za Claude Code, Sonnet 4.5 i OpenAI coding modele. [7]

Prednosti i mane bez marketinške buke

Ovo nije univerzalni ranking, nego praktična mapa snaga i slabosti za engineering tim.

Claude Sonnet 4.6 - prednosti

1M konteksta u API beta modu daje potpuno drugu razinu slobode za velike codebaseove, tehničku dokumentaciju i duge sesije bez agresivne kompresije konteksta. Na službenoj Anthropic stranici model ima i snažan preference signal: 70% korisnika ga je preferiralo u odnosu na Sonnet 4.5, a 59% u odnosu na Opus 4.5. Za svakodnevni pair coding to je ozbiljan argument. [4][5]

Claude Sonnet 4.6 - mane

Slabija točka Sonneta 4.6 nije marketing signal, nego manja količina svježih neovisnih terminal-first benchmarkova baš za taj model. Ako vaš tim gradi proces oko duge agent execution logike u CLI-ju, trenutno nemate jednako čistu javnu potvrdu kakvu već ima GPT-5.3-Codex. [6][8]

GPT-5.3-Codex - prednosti

Codex 5.3 je najjači upravo tamo gdje je to operativno važno: javni terminal-agent rezultati, zasebna linija modela za coding workflove, 400k konteksta i jasan OpenAI fokus na interactive steering u Codex appu i API-ju. Ako vaš tim radi kroz execution loopove, shell naredbe, patching i iterativne test-fix cikluse, ovo je vrlo snažan stack. [1][2][3][6]

GPT-5.3-Codex - mane

Unatoč snažnim benchmark signalima, Codex 5.3 ima kraći context window od Sonneta 4.6, i u dugim knowledge-heavy sesijama to prije počinje utjecati na kvalitetu zadržavanja konteksta. Osim toga, neke od njegovih najjačih javnih brojki vezane su uz OpenAI-specifične execution setupove, pa timovi i dalje trebaju potvrditi rezultate internim evalom izvan tog okruženja. [1][2][6]

Kako odluka izgleda u stvarnom workflowu

Nakon benchmark brojki, odluka se obično svodi na tri praktična scenarija.

• Odaberi GPT-5.3-Codex ako je tvoj glavni način rada terminal-first agent, duge execution chainove, test-fix loopove, shell automatizaciju i stalno ručno usmjeravanje. Tu model trenutno ima najbolju javnu potvrdu. [1][2][6]
• Odaberi Claude Sonnet 4.6 ako ti svakodnevni rad više izgleda kao pair coding, veliki code context, arhitekturne izmjene i duge stabilne sesije uz razumnu cijenu. U tom modu Sonnet 4.6 izgleda prirodnije. [4][5][7]
• Odaberi hibridni setup ako tim već radi u dva moda: Claude za dugo reasoning promišljanje, čitanje koda i široke refactore, a Codex za execution-heavy dijelove gdje je cilj brzo proći kroz edit -> run -> fix -> verify.

Minimalni interni benchmark na 20 stvarnih zadataka

Ako biraš model za kvartal ili za cijeli tim, najbolji potez nije raspravljati o Twitter threadovima ili vendor demima, nego pustiti oba modela na vlastitom skupu zadataka.

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 };
}

Dvije metrike koje vrijedi staviti u završnu tablicu odluke su pass rate i cost per accepted change. Ako Codex riješi više zadataka, ali više košta u vašem stvarnom loopu, to se mora vidjeti u brojkama. Ako je Claude jeftiniji, ali traži više ručnih ispravaka, to također nije stvarna pobjeda nego skriveni trošak.

ČPP

Ako želim maksimalni terminal flow, što prvo testirati?

Kreni s GPT-5.3-Codex u svom stvarnom terminal workflowu i usporedi ga sa Sonnet-based setupom na istom skupu zadataka. Glavna metrika nije dojam nego udio prihvaćenih promjena bez ručnog popravljanja.

Postoji li već pošten direct benchmark za Sonnet 4.6 vs GPT-5.3-Codex?

Na datum ovog članka potpuno simetrična neovisna head-to-head evidencija još je ograničena. Ispravan put je brzi interni eval na vašem stacku uz javne leaderboarde kao orijentir.

Je li Claude skuplji od Codexa za coding zadatke?

U javnom API pricingu input za Sonnet 4.6 je viši, a output je blizu GPT-5.3-Codexu. Ali konačna ekonomika ovisi o cacheiranju, duljini sesija i broju ponovnih pokretanja zadataka.

Koji je model bolji za duge context sesije?

Prema javnim specifikacijama, Sonnet 4.6 nudi 1M context u API beta modu. Ako vaš workflow stvarno udara u context limite, to može biti značajna prednost.

Je li normalno koristiti dva modela paralelno?

Da. U 2026. to je često najučinkovitija strategija: jedan model za dnevni tempo, drugi za složene agentic zadatke. Najvažnije je imati jasnu politiku kada koristiti koji model.

Izvori

Primarni i stručni izvori provjereni 27. veljače 2026.

Želiš odabrati model bez greške koja traje cijeli kvartal

U 7 do 10 dana realno je složiti mali evaluacijski sustav oko vašeg stvarnog workflowa i donijeti odluku temeljenu na dokazima.

Rezultat je manje kaosa u coding loopu, stabilnija brzina tima i predvidljiviji operativni trošak.

Razgovarajmo o AI coding workflowu Pogledaj još tehničkih članaka