Технології

Claude чи Codex для вайбкодингу у 2026 році: практичне порівняння без хайпу

Практичний розбір Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.3-Codex для вайбкодингу у 2026 році: де сильні сторони кожного, що кажуть свіжі бенчмарки, як рахувати реальну ціну і що обрати під ваш workflow.

28 лют. 2026 р.· 13 хв читання

Отримати короткий аудит AI coding stack

Порівняння Claude Sonnet 4.6 та GPT-5.3-Codex для вайбкодингу

Коротко: для різних вайбкодинг-сценаріїв лідер різний

Станом на 27 лютого 2026 року робоча картина виглядає так.

• Якщо вам потрібен terminal-first агент, який довго виконує кроки і ви активно керуєте ним у процесі, GPT-5.3-Codex зараз виглядає дуже сильно. OpenAI прямо позиціонує його як найсильніший agentic coding model і заявляє новий максимум на SWE-Bench Pro та Terminal-Bench 2.0. [1][2][3]
• Якщо вам потрібен стабільний щоденний coding copilot з хорошим performance-to-cost і великим контекстом для довгих сесій, Claude Sonnet 4.6 є дуже сильним кандидатом. [4][5]
• На незалежних лідербордах зараз простіше знайти GPT-5.3-Codex, ніж Sonnet 4.6. Це не доказ, що Sonnet гірший, а індикатор, що відкриті eval-пули ще не всюди синхронізовані з останніми релізами. [6][7]

Що ми вважаємо вайбкодингом у реальній команді

У цьому матеріалі вайбкодинг - це режим, коли ти швидко проходиш цикл ідея -> код -> запуск -> фідбек, часто без детального upfront-дизайну. Модель повинна добре тримати контекст, адекватно редагувати існуючий код і не ламати темп.

Тому ми не дивимось лише на один benchmark score. Важливіше, скільки ітерацій до прийнятного результату, скільки ручних правок після моделі і яка фактична вартість одного accepted change.

Точні технічні дані по Claude Sonnet 4.6 і GPT-5.3-Codex

Нижче не узагальнення, а конкретні цифри з офіційних сторінок моделей і публічних benchmark-публікацій станом на 27 лютого 2026 року.

Модель	Реліз	Context window	Max output	Input	Cached input	Output	Публічний benchmark signal
Claude Sonnet 4.6	17.02.2026	1M токенів beta в API	Not publicly specified	$3 / 1M	Not publicly specified	$15 / 1M	80.2% SWE-bench Verified з 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, заявлено +25% speed vs GPT-5.2-Codex [1][2][3]

Для Claude Sonnet 4.6 Anthropic публічно дає 1M context і pricing, але не дає так само чітко окремий рядок для max output чи cached input, як це робить OpenAI для GPT-5.3-Codex. Це теж частина реального порівняння: у OpenAI технічна картка моделі зараз детальніша. [2][5]

Критичний нюанс для чесного читання цих цифр: Anthropic і OpenAI акцентують різні benchmark-поверхні. Sonnet 4.6 публічно продається через SWE-bench Verified і human preference, а GPT-5.3-Codex через terminal-agent execution та SWE-Bench Pro. Це не одна і та сама вісь вимірювання, тому висновок треба робити по сценарію роботи, а не по одному рядку в таблиці.

Що показують публічні бенчі на практиці

Ми залишаємо в пості саме Terminal-Bench, SWE-ReBench і Aider, бо вони міряють три різні речі: agent execution у терміналі, repo-level software engineering на decontaminated задачах і дисципліну редагування коду без участі людини. Разом це значно ближче до реального vibe coding, ніж один vendor-benchmark.

Terminal-Bench 2.0

Цей бенч перевіряє, наскільки агент реально проходить terminal workflow у sandbox-середовищі: отримує задачу, працює в shell, запускає команди і в кінці проходить автоматичну перевірку тест-скриптом. Це саме той тип задач, де різниця між добре пише код і доводить задачу до готового результату видно найкраще. [6][9]

Agent + model	Accuracy	Що це означає practically
Droid + GPT-5.3-Codex	77.3% ± 2.2	Найсильніший публічний результат у terminal-first loop на дату перевірки
Simple Codex + GPT-5.3-Codex	75.1% ± 2.4	Сильний результат навіть у ближчому до productized Codex setup
CodeBrain-1 + GPT-5.3-Codex	70.3% ± 2.6	Підтверджує, що сила не прив'язана до одного agent shell
Terminus-KIRA + Claude Opus 4.6	74.7% ± 2.6	Найсильніший Anthropic-результат у цьому зрізі
Judy + Claude Opus 4.6	71.9% ± 2.7	Claude теж сильний, але поки не випереджає top Codex rows
Droid + Claude Opus 4.6	69.9% ± 2.5	Добрий execution score, але нижчий за top Codex entry
Terminus 2 + GPT-5.3-Codex	64.7% ± 2.7	Навіть базовий benchmark-owned agent з Codex дає сильний рівень

Важливе уточнення: на live leaderboard зараз немає рядка Claude Sonnet 4.6, тому чесне порівняння тут виглядає так: GPT-5.3-Codex уже має сильні публічні результати в кількох agent setups, а з боку Anthropic у terminal-domain публічно видно передусім Claude Opus 4.6. Для terminal-heavy роботи це все одно сильний плюс у бік Codex, просто без вигаданого Sonnet 4.6 vs Codex 5.3 one-to-one. [6]

SWE-ReBench

Це один із найкорисніших engineering-бенчів зараз, бо він не просто рахує скільки задач вирішено, а показує ще й Pass@5, cost per problem, tokens per problem і cached tokens. Крім того, він працює з поточним часовим вікном задач і помічає потенційно contaminated оцінки, тобто краще захищений від ефекту модель уже бачила ці задачі під час тренування. [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%

Тут головне не прикидатися, що це вже порівняння останніх релізів. На публічному SWE-ReBench на дату перевірки ще немає стабільних рядків саме для Claude Sonnet 4.6 і GPT-5.3-Codex. Тому правильний висновок інший: SWE-ReBench поки підтверджує, що Anthropic-екосистема і нові OpenAI coding-моделі тримаються дуже близько у repo-level задачах, але для exact latest-vs-latest тут ще треба дочекатися live rows. [7]

Чому цей бенч важливий саме для vibe coding: якщо Terminal-Bench більше про execution, то SWE-ReBench краще показує, як модель поводиться на реальних repository tasks з довшою траєкторією правок, перевірок і повторних спроб. Для команд, які більшу частину дня не крутять shell-команди, а правлять живий код у великих репозиторіях, цей сигнал часто важливіший.

Aider leaderboard

У Aider benchmark інший акцент: він тестує, як добре модель редагує код без участі людини, чи дотримується edit-format і наскільки часто повертає коректний patch. У polyglot-наборі це 225 Exercism-задач по C++, Go, Java, JavaScript, Python і Rust. [8]

Що міряє Aider	Чому це корисно для статті
Percent correct	Наскільки часто модель реально завершує code-edit задачу
Correct edit format	Наскільки стабільно модель повертає patch у потрібному форматі
Cost	Скільки практично коштує така дисципліна редагування
Edit format	Чи краще модель працює через diff, whole або інший формат

Саме для цього поста Aider є допоміжним бенчем, а не основним, бо на його leaderboard на дату перевірки немає чистого Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.3-Codex head-to-head. Але він все одно корисний як нагадування: для vibe coding важливо не лише розуміє код, а й віддає зміни у форматі, який інструмент може стабільно застосувати. [8]

Практичний висновок: якщо ваш workflow побудований навколо shell, тестів і багатокрокового execution loop, найкращий публічний сигнал зараз на боці GPT-5.3-Codex. Якщо ваш день більше схожий на довгі сесії в репозиторії, складні правки, архітектурні зміни і великий контекст, то перевага Claude виглядає переконливіше, але саме по Sonnet 4.6 частина незалежних live rows ще не доїхала.

Рекомендований скрін: верхня частина Terminal-Bench 2.0 leaderboard з рядками Droid + GPT-5.3-Codex, Simple Codex + GPT-5.3-Codex і найближчими Claude-записами. [6]

Рекомендований скрін: таблиця SWE-ReBench з поточними top rows для Claude Code, Sonnet 4.5 і codex-лінійки OpenAI. [7]

Плюси і мінуси без маркетингового шуму

Це не універсальний рейтинг, а робочий розклад сильних і слабких сторін для інженерної команди.

Claude Sonnet 4.6 - плюси

1M контексту в API beta дає інший клас свободи для великих кодових баз, техдоків і довгих сесій без агресивного стискання контексту. За офіційною сторінкою Anthropic, модель також має сильний preference signal: 70% користувачів віддали перевагу їй над Sonnet 4.5, а 59% над Opus 4.5. Для щоденного pair-coding це серйозний аргумент. [4][5]

Claude Sonnet 4.6 - мінуси

Проблема Sonnet 4.6 не в слабкому marketing signal, а в меншій кількості свіжих незалежних terminal-first benchmark rows саме для цієї моделі. Якщо ваша команда будує pipeline навколо довгого агентного виконання в CLI, вам бракуватиме такого ж чистого публічного підтвердження, яке зараз є у GPT-5.3-Codex. [6][8]

GPT-5.3-Codex - плюси

Сильний бік Codex 5.3 зараз максимально прикладний: публічні terminal-agent результати, окрема модельна лінійка під coding workflows, великий 400k контекст і явний упор OpenAI на interactive steering в Codex app та API. Якщо команда працює через execution loop, shell-команди, patching і iterative test-fix cycles, це дуже сильний стек. [1][2][3][6]

GPT-5.3-Codex - мінуси

Попри сильні бенчі, Codex 5.3 дає коротший контекст, ніж Sonnet 4.6, і в довгих knowledge-heavy сесіях це швидше починає впливати на якість контекстного утримання. Крім того, частина його найсильніших цифр прив'язана саме до OpenAI-специфічного execution stack, тому поза цим середовищем команді варто перевіряти результат своїм внутрішнім eval. [1][2][6]

Який висновок для реального workflow

Після benchmark-цифр рішення зазвичай зводиться до трьох сценаріїв.

• Обирайте GPT-5.3-Codex, якщо ваш основний режим це terminal-first агент, довгі execution chains, test-fix loops, shell automation і постійне ручне steer-ування процесу. Тут у моделі найкраще публічне підтвердження. [1][2][6]
• Обирайте Claude Sonnet 4.6, якщо у вас щоденний pair-coding, великий кодовий контекст, багато архітектурних правок і важливі стабільні довгі сесії за помірну ціну. Тут Sonnet 4.6 виглядає природніше. [4][5][7]
• Обирайте hybrid, якщо команда вже працює в двох режимах: Claude для довгого мислення, читання коду і широких рефакторингів, Codex для execution-heavy шматків, де важливо швидко проходити цикл edit -> run -> fix -> verify.

Мінімальний internal benchmark на 20 реальних задачах

Якщо ви реально вибираєте модель на квартал або на команду, найкращий шлях не сперечатися про Twitter і vendor demos, а прогнати обидві моделі на вашому наборі задач.

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 };
}

Дві метрики, які варто винести у фінальну таблицю, це pass rate і cost per accepted change. Якщо Codex проходить більше задач, але коштує дорожче у вашому циклі, це треба бачити на цифрах. Якщо Claude дешевший, але вимагає більше manual fixes, це теж не виграш, а прихована вартість.

Часті запитання

Якщо я хочу максимум флоу в терміналі, що тестувати першим?

Почніть з GPT-5.3-Codex у вашому реальному terminal workflow і порівняйте з Sonnet-сценарієм на однаковому наборі задач. Головна метрика це не враження, а частка прийнятих змін без ручного дороблення.

Чи є чесний прямий benchmark Sonnet 4.6 vs GPT-5.3-Codex вже зараз?

На дату цього поста повністю симетричного незалежного head-to-head поки мало. Тому правильний шлях це швидкий internal eval на вашому стеку плюс орієнтир на відкриті лідерборди.

Чи дорожчий Claude за Codex для coding задач?

У публічних API-прайсах input у Sonnet 4.6 вищий, а output близький до GPT-5.3-Codex. Але фінальна економіка залежить від caching, довжини сесій і кількості перезапусків задач.

Що краще для великих контекстів у довгій сесії?

За публічними специфікаціями Sonnet 4.6 має 1M context у beta режимі API. Якщо ваш сценарій реально впирається в контекст, це може бути суттєвою перевагою.

Нормально працювати з двома моделями паралельно?

Так, у 2026 це часто найефективніша стратегія: одна модель для щоденного темпу, інша для складних агентних задач. Головне це чітка політика, коли і що запускати.

Джерела

Первинні та профільні джерела, перевірені 27 лютого 2026 року.

Хочете обрати модель без помилки на квартал

За 7-10 днів реально побудувати вашу міні-систему оцінки і зробити обґрунтований вибір по моделі та режиму роботи.

В результаті ви отримуєте менше хаосу в код-циклі, стабільнішу швидкість команди і прогнозовану вартість.

Обговорити AI coding workflow Переглянути інші технічні пости