2026. szeptember 22-én az Anthropic kiadta a Claude Opus 5.5-öt, míg az OpenAI a Sol és a Luna modellel bővítette a GPT-6 családot. Ez az időzítés újabb körben ösztönözte a különböző eszközök teljesítményének összehasonlítását.
A probléma azonban az, hogy sem a Claude, sem a ChatGPT már nem egyetlen modell.
A Claude jelenleg a Fable, az Opus, a Sonnet és a Haiku verziókat foglalja magában, míg a ChatGPT a különböző feladatokat a saját GPT-modellei és üzemmódjai között osztja szét. A teljesítménymérési táblázatok gyakran ezeknek a családoknak különböző tagjait hasonlítják össze különböző beállítások mellett, ami megnehezíti egy egyértelmű „a Claude X pontot, a ChatGPT pedig Y pontot kapott” típusú ítélet megfogalmazását.
Így áll valójában a Claude és a ChatGPT közötti választás 2026-ban.
Bár a nyers teljesítmény továbbra is fontos, a teljesítménymutatók önmagukban nem jelentenek elégséges vásárlási indokot. A gyakorlati különbségek között szerepelnek a rendelkezésre álló modellek, a funkciók, a használati korlátok és a frissítés költsége. Ebben a blogbejegyzésben összefoglaltuk mindazt, amit tudnod kell, kezdve attól, hogy kinek készült a termék, egészen addig, hogy melyik terméknek vannak hiányosságai.
Összefoglalás: A Claude és a ChatGPT nyers teljesítménye tekintetében közel állnak egymáshoz. A valódi különbségek a munkafolyamatban, az eszközökben és a korlátozásokban mutatkoznak meg.
- Ne a teljesítménytesztek alapján dönts! A gyártók egymás modelljeit különböző beállítások mellett tesztelik. Először próbáld ki mindkét ingyenes csomagot a saját feladataid elvégzésére!
- Tartsa meg mindkettőt csak akkor, ha a különbségek hetente jelentkeznek a munkája során
- Válasszuk a Claude-ot hosszú programozási munkákhoz, nagy méretű dokumentumokhoz, valamint olyan írási feladatokhoz, amelyeknél részletes utasításokat kell követni és számos átdolgozásra van szükség.
- Válassza a ChatGPT-t, ha egyetlen asszisztenst szeretne a kutatáshoz, a fájlokhoz, a képekhez, a hangfelvételekhez és a programozáshoz, ráadásul a legolcsóbb fizetős csomagot (8 USD/hó a Go csomagért az Egyesült Államokban).
- A programozás terén a Claude Code előnyösebb a hosszú refaktorálások és migrációk esetében. A Codex jobb választás, ha asztali számítógép, parancssor, IDE, felhő és mobil eszközök között váltogatsz.
- A Claude nem képes képeket generálni. A ChatGPT viszont képes rá, és ez az a különbség, amelyet a felhasználók leggyakrabban említenek.
❗️A legtöbb AI-ügynök 65 pont alatt teljesített.
6 mesterséges intelligencia eszközt teszteltünk egy valós feladaton: egy rövid leírás alapján kellett kidolgozni egy végrehajtható projekttervet. A győztes nem az volt, aki a legjobban írt. Hanem az, amelyik hozzáférhetett valós munkadatokhoz. 👇🏼
A Claude és a ChatGPT összehasonlítása egy pillantásra
| Kategória | Claude | ChatGPT |
|---|---|---|
| Legalkalmasabb | Hosszú programozási munkamenetek, nagy méretű dokumentumok, kutatás és utasításokban gazdag szövegek írása | Kutatás, szövegírás, képek, programozás, fájlok, hang és többformátumú munkafolyamatok |
| A fizetős szolgáltatás kezdő ára | 20 dollár/hó a Pro verzióért, vagy 200 dollár/év (~17 dollár/hó) | 8 dollár/hó a Go csomagért az Egyesült Államokban; 20 dollár/hó a Plus csomagért |
| Kiemelkedő erősség | Mélyreható, kontextusigényes feladatok, amelyek számos lépésből állnak | Széles körű eszközök és formátumok egyetlen termékben |
| Programozás | Kifejezetten alkalmas hosszú távú refaktorálásokra, migrációkra, auditokra és a repository-k intenzív használatát igénylő feladatokra | Jobban alkalmas felhőalapú futtatásra, valamint az asztali számítógép, az IDE, a CLI és a mobil eszközök közötti váltásra |
| Írás | Inkább hosszú szövegek megírásához, forrásanyag-intenzív szerkesztéshez és részletes stílus szabályokhoz alkalmas | Inkább strukturált íráshoz alkalmas, amely összekapcsolható kutatásokkal, fájlokkal, képekkel és egyéb formátumokkal |
| Használati korlátok | A Claude, a Desktop és a Claude Code között megosztott keret, ötórás és heti korlátokkal | A korlátok modelltől és funkciótól függően változnak, külön keretek vonatkoznak a Chat, a Work, a Codex, a Voice és egyéb eszközökre. |
| Natív képgenerálás | Nem | Igen |
| A csúcsmodell API-árak | Opus 5.5: 4 dollár/20 dollár; Fable 5.1: 10 dollár/50 dollár 1 millió bemeneti/kimeneti tokenenként | GPT-6 Astra: 10 USD/50 USD 1 millió bemeneti/kimeneti tokenenként |
| Fő kompromisszum | Szűkebb eszközkészlet és korlátozások bizonyos kiberbiztonsági és élettudományi feladatok esetében | Bonyolultabb modellhozzáférés és korlátozások a termék különböző részein |
Hogyan értékeljük a szoftvereket a ClickUp-nál
Szerkesztőségünk átlátható, kutatásokon alapuló és gyártóktól független eljárást követ, így bízhat abban, hogy ajánlásaink a termékek valódi értékén alapulnak.
Íme egy részletes áttekintés arról, hogyan értékeljük a szoftvereket a ClickUp-nál.
Claude és ChatGPT teljesítménytesztek: Miért nem árulnak el mindent a pontszámok?
A teljesítményteszt-eredmények már nem adnak egyértelmű választ a Claude és a ChatGPT közötti kérdésre. Az értékelési verzió, a következtetésbeállítás, a biztonsági intézkedések, a tartalékmodellek és a tesztkörnyezet mind befolyásolhatják az eredményt.
A Zapier által kifejlesztett AutomationBench azt teszteli, hogy egy ügynök képes-e valós üzleti munkafolyamatokat végrehajtani a csatlakoztatott alkalmazások között. Az OpenAI GPT-6 Astra bejelentésében a GPT-5.6 Sol 18,1%-os eredményt ért el. Mindössze 19 nappal később az Anthropic Opus 5.5 bejelentése a Zapier ranglistájának eredményeit felhasználva 28,8%-ot jelentett a GPT-5.6 Sol esetében.
Ez 10,7 pontos különbség ugyanazon modell esetében ugyanazon teljesítményteszten. A Zapier megjegyzi, hogy saját értékelési adatsora a teljesítményteszt-verziók között változhat, és a különböző ügynökbeállítások eltérő eredményeket hozhatnak. A pontszámhoz hozzá kell fűzni a tesztelési feltételeket.
A teljesítménytesztek azt is mutatják, hogy az OpenAI és az Anthropic nem mindig ugyanolyan feltételek mellett tesztelte a Claude-ot:
- Az OpenAI időnként egy kevésbé korlátozott Claude-modellt használt. A ScreenSpot-Pro és az ExploitGym esetében az OpenAI szerint a Fable-eredmények a Mythosból származnak, amelyet a vállalat úgy ír le, mint „kevesebb biztonsági intézkedéssel rendelkező Fable-t”.
- Az Anthropic megtartotta az Opus 5.5 termelési biztonsági intézkedéseit. Amikor ezek a biztonsági intézkedések beavatkoztak, egyes kiberbiztonsági feladatokat át kellett irányítani az Opus 4.8-ra, míg egyes biológiai és csúcstechnológiás LLM-feladatokat az Opus 5-re. Az AutomationBench-en nem volt tartalékmodell, így minden beavatkozás sikertelen feladatnak számított.
Az elutasítási viselkedés is része az összehasonlításnak. Az OpenAI kihagyta a Claude Fable 5 és 5.1 verziókat a LifeSciBench Gold v1, a GeneBench Pro v13 és a MedChemBench tesztjeiből, mert a modellek a kérdések nagy részét elutasították. A HealthBench Professional tesztjén az OpenAI az Opus 5-öt használta tartalék megoldásként, amikor a Fable 5.1 elutasította a kérdéseket.
Mondani sem kell, hogy egy modell rendelkezhet a szükséges alapvető képességekkel, de mégis alkalmatlan lehet egy munkafolyamatra, ha nem lehet hozzá megbízhatóan hozzáférni. Az Anthropic elismeri magát a tágabb problémát is, mondván, hogy „a teljesítményteszt-eredmények már kevésbé megbízható útmutatók a valós különbségekhez”.
Mely területeken teljesít jobban a Claude Opus 5.5 és a GPT-6 Astra?
Az Anthropic 2026. szeptemberi táblázata öt közvetlen összehasonlítást tartalmaz a Claude Opus 5.5 és a GPT-6 Astra között.
| Teljesítményteszt | Claude Opus 5. 5 | GPT-6 Astra | Magasabb pontszám |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 (agensalapú kódolás) | 66,4% | 57,9% | Opus 5. 5 |
| GDPval-AA v2.1 (tudásalapú munka, Elo) | 1846 | 1542 | Opus 5. 5 |
| Az emberiség utolsó vizsgája (eszközökkel) | 67,7% | 57,2% | Opus 5. 5 |
| AutomationBench (üzleti munkafolyamatok) | 40,0% | 41. 4% | GPT-6 Astra |
| Terminal-Bench-Science 0. 1 | 58,7% | 64,6% | GPT-6 Astra |
Az Anthropic szerint az Opus 5.5 – ha másképp nem jelezzük – maximális erőfeszítéssel alkalmazta az adaptív gondolkodást.
A „erőfeszítés” alatt azt értjük, hogy mennyi időt kap az AI a munkája ellenőrzésére. Az Anthropic szinte minden tesztnél a maximális gondolkodási időt engedélyezte az Opus számára. Egy kódolási teszt, a Terminal-Bench 4.0 esetében egyik modell sem a maximális beállításon futott: az Opus egy lépéssel alatta maradt, az Astra pontszáma pedig az OpenAI saját jelentése alapján egy alacsonyabb beállítás mellett született. Az Anthropic szerint ezek voltak azok a beállítások, amelyekkel az egyes modellek a legjobb eredményt érték el. Akárcsak az emberek, az AI is túlgondolhat egy problémát, így a hosszabb gondolkodási idő nem mindig jelent jobb pontszámot.
Összességében az Opus 5.5 vezet az agentikus kódolás, a tudásalapú munka és a „Humanity’s Last Exam” feladatok terén, eszközök használatával. Az Astra az üzleti munkafolyamatok és az agentikus tudományos kutatás terén ér el jobb eredményeket.
Claude (erősségek, legjobb felhasználási esetek és korlátozások)
A Claude az Anthropic mesterséges intelligencia-modelljeinek családja. A jelenlegi termékcsalád tagjai a Fable 5.1, az Opus 5.5, a Sonnet 5 és a Haiku 4.5.
A Fable 5.1, az Opus 5.5 és a Sonnet 5 egyaránt támogatja az 1 millió tokenes kontextusablakot, míg a Haiku 4.5 200 000 tokent támogat. Az Anthropic a Fable-t igényes érvelési feladatokhoz és hosszú távú munkákhoz, az Opust kódoláshoz és tudásalapú munkákhoz, a Sonnetet a sebesség és az intelligencia közötti egyensúlyhoz, a Haikut pedig gyorsabb, nagy volumenű feladatokhoz pozícionálja.
Kiknek készült a Claude?
A Claude kiválóan alkalmas azok számára, akik nem egyszeri feladatokra, hanem nagy, összetett feladatokra bízzák az AI-t. Ide tartoznak a nagy kódbázisokon dolgozó fejlesztők, a hosszú dokumentumokat átvizsgáló elemzők, a bizonyítékokat összegyűjtő kutatók, valamint a részletes briefekkel és stílus szabályokkal dolgozó írók és szerkesztők.
Egyszerűen fogalmazva: a Claude azokhoz a feladatokhoz működik a legjobban, amelyekhez sok kontextusra, több lépésre vagy hosszú munkamenetre van szükség. Ez alkalmas nagy fájlokhoz, hosszú beszélgetésekhez és olyan projektekhez, amelyek korábbi munkákra épülnek.
Kiemelkedő erősségek
- Hosszú távú kódolási és ügynöki feladatok. Az Opus 5.5-öt olyan feladatokra tervezték, mint a kódbázis-szintű migrációk, auditok és a több lépésből álló ügynöki feladatok. Az Anthropic beszámol arról, hogy egy korai tesztelő kevesebb mint három óra alatt befejezte egy 200 000 soros kódbázis auditját és javítását, míg az Opus 5-nek ehhez több mint 20 óra kellett. A független értékelő, a METR óvatosabb volt: megállapította, hogy az Opus 5.5 szerény javulást jelent a Fable 5.1-hez képest a nehéz, hosszú távú feladatok esetében, és arra számít, hogy felgyorsítja az AI-kutatás és -fejlesztés egyes részeit.
- Nagy, sok forrásanyagot igénylő projektek. A Claude Projects segítségével a dokumentumokat, a kódot és az utasításokat egy munkaterületen tarthatja össze. A fizetős csomagoknál a Projects automatikusan átáll a visszakeresési módra, amikor a tudásbázis megnő, és akár tízszer több projekttartalomból is kinyeri a releváns anyagokat.
- Kutatás és dokumentumkezelés. A Claude hosszú forrásanyagok feldolgozására is képes, miközben az eredeti anyagot kéznél tartja. A Fable 5.1 kifejezetten a több lépésből álló kutatásokhoz, valamint dokumentumok, táblázatok és diák feldolgozásához készült, míg az Opus 5.5 a tudásalapú munkára, a kódolásra és az ügynökökre összpontosít.
- A következő szöveg egy rövid összefoglalót követ. Az Anthropic úgy hangolta be az Opus 5.5-öt, hogy az a legfontosabb információkat helyezze előtérbe, kerülje a szakzsargont, és szigorúbban kövesse az írási szabályokat. Ez hasznos olyan munkáknál, ahol a hangnemnek, a szerkezetnek és az utasításoknak több vázlatkészítési körön is át kell menniük.
Értékelések
- G2: 4,6/5 (470+ értékelés)
- Capterra: 4,4/5 (több mint 50 értékelés)
Egy G2-felhasználó így nyilatkozott:
A számos elérhető AI-csevegő és ügynökszerű kódolási eszköz közül a Claude teljesítményét és pontosságát rendkívül lenyűgözőnek találom – különösen, ha komplex problémák kezeléséről, a kontextus megértéséről és a megbízható, kiváló minőségű eredmények következetes előállításáról van szó. A Claude Code rendkívül hasznos a funkciók fejlesztéséhez, a tesztek futtatásához és a hibák kijavításához, valamint az automatizáláshoz és a telepítéshez is. Összességében úgy érzem, hogy pontosság, teljesítmény és a megbízható eredmény eléréséhez szükséges idő tekintetében messze megelőzi a többi hasonló kódolási eszközt.
A számos elérhető AI-csevegő és ügynökszerű kódolási eszköz közül a Claude teljesítményét és pontosságát rendkívül lenyűgözőnek találom – különösen, amikor komplex problémák kezeléséről, a kontextus megértéséről és a megbízható, kiváló minőségű eredmények következetes előállításáról van szó. A Claude Code rendkívül hasznos a funkciók fejlesztésében, a tesztek futtatásában és a hibák kijavításában, valamint az automatizálásban és a telepítésben is. Összességében úgy tűnik, hogy pontosság, teljesítmény és a megbízható eredmény eléréséhez szükséges idő tekintetében messze megelőzi a többi hasonló kódolási eszközt.
Hol ér véget a verseny
A Claude továbbra sem generál fényképeket vagy illusztrációkat. Képes elemezni a feltöltött képeket, és HTML-ben és SVG-ben táblázatokat, diagramokat és interaktív vizuális elemeket készíteni, de nincs saját képgenerátora. Ha azt szeretné, hogy ugyanaz az AI-eszköz írja meg a kampány szövegét és készítse el a hozzá tartozó grafikákat is, akkor a képekhez egy másik eszközre lesz szüksége.
Biztonsági intézkedései a fejlett kiberbiztonsági és élettudományi munkát is befolyásolhatják. Az Opus 5.5 a jelzett kiberbiztonsági kéréseket átirányíthatja az Opus 4.8-ra, míg a Fable 5.1 bizonyos kiberbiztonsági és biológiai kérések esetén visszatérhet az Opus-modellekhez. Az Anthropic hitelesítési programokat kínál a törvényes kutatások számára, bár az Opus 5.5 Cyber Verification hozzáférése még folyamatban van.
Legalkalmasabb: Hosszú programozási és ügynöki munkamenetek, nagy dokumentumok elemzése, kutatás és írás, ahol részletes stílus- vagy formázási szabályokat adsz meg a modellnek.
Hagyja ki, ha: natív képgenerálásra van szüksége, vagy a mindennapi munkája nagymértékben korlátozott kiberbiztonsági vagy élettudományi feladatokra támaszkodik.
ChatGPT (erősségek, legjobb felhasználási esetek és korlátozások)
A ChatGPT az OpenAI mesterséges intelligenciájú asszisztense, amely különféle feladatokhoz külön modellekkel és üzemmódokkal rendelkezik.
A GPT-5.6 Sol biztosítja a fő fizetős csevegési élményt, míg egy könnyebb GPT-modell szolgálja ki a Free és Go felhasználókat. A GPT-6 Astra által működtetett GPT-6 Pro a legmagasabb szintet képviseli a jogosult Pro, Business és Enterprise felhasználók számára. A Work és a Codex csomagok a választott tervtől függően hozzáférést biztosítanak olyan modellekhez, mint a GPT-6 Astra, a Sol és a Luna.
Kiknek készült a ChatGPT?
A ChatGPT azoknak készült, akik egyetlen asszisztenst szeretnének különböző típusú feladatokhoz. Egy marketinges képeket és szövegeket is generálhat, egy kutató a Deep Research segítségével hivatkozásokkal ellátott jelentéseket készíthet, egy elemző PDF-fájlokat és táblázatokat dolgozhat fel, egy fejlesztő pedig áttérhet a Codexre. Emellett olyan mindennapi feladatokat is ellát, mint a keresés, a tervezés, a fájlok elemzése és a gyors kérdések megválaszolása.
Kiemelkedő erősségek
- Különböző forrásokból származó hivatkozott kutatások. A Deep Research az internetről, feltöltött fájlokból és csatlakoztatott alkalmazásokból gyűjt adatokat, majd hivatkozásokkal ellátott jelentést állít össze. A keresést konkrét webhelyekre korlátozhatja, a kutatási tervet szerkesztheti, és a folyamat közben átirányíthatja.
- Képek létrehozása és szerkesztése. A külön Images munkaterület egy helyen tárolja a generált képeket, hogy azokat szerkeszthessük, elmenthessük és újra felhasználhassuk. Töltsön fel egy meglévő képet, és írja le a módosítást egyszerű nyelven, vagy induljon ki egy sablonból poszterek és logók készítéséhez.
- Weboldalak és könnyűalkalmazások. Az OpenAI saját példái a Sites-ra vonatkozóan magukban foglalják a műszerfalakat, a projektkövetőket, a bevezetési naptárakat, a prototípusokat és a belső portálokat, amelyeket mind a ChatGPT-ből építettek, előnéztek és tettek közzé. A Sites jelenleg béta verzióban érhető el a Plus, a Pro és a jogosult munkaterületeken.
- Ütemezett és összekapcsolt feladatok. Egy új e-mail, Slack-üzenet vagy GitHub-pull-request önmagában is elindíthat egy feladatot. Ezen kiváltó események mellett a ChatGPT egyszeri vagy ismétlődő feladatokat is végrehajt, és a Gmail, a Slack, a GitHub, a Google Drive és más összekapcsolt alkalmazásokkal is együttműködik.
Értékelések
- G2: 4,6/5 (több mint 3 000 értékelés)
- Capterra: 4,4/5 (több mint 400 értékelés)
Egy G2-felhasználó így nyilatkozott:
Imádom a ChatGPT-t a lenyűgöző képalkotási képességei miatt, amelyeket az AI legjobb funkciójának tartok. Az interaktivitás számomra egy másik kiemelkedő szempont. Segít megoldani számos problémát, például felismerni, mely feladatok sürgősek, és támogat a tartalomkészítésben, a forgatókönyvírásban, sőt még az e-mailek írásában is. Nagyra értékelem, hogy mind a szakmai, mind a magánéletem terén segítséget nyújt. Ráadásul a kezdeti beállítás nagyon egyszerű volt: csak be kellett jelentkeznem, és máris elkezdődött a beszélgetés.
Imádom a ChatGPT-t a lenyűgöző képkészítési képességei miatt, amelyeket az AI legjobb funkciójának tartok. Számomra az interaktivitás is kiemelkedő szempont. Segít megoldani számos problémát, például felismerni, mely feladatok sürgősek, és támogat a tartalomkészítésben, a forgatókönyvírásban, sőt még az e-mailek írásában is. Nagyra értékelem, hogy mind a szakmai, mind a magánéletem terén segítséget nyújt. Ráadásul a kezdeti beállítás is nagyon egyszerű volt: csak be kellett jelentkeznem, és máris elkezdődött a beszélgetés.
Hol ér véget a verseny
A ChatGPT modellválasztéka kissé zavaros lehet. Az Astra által támogatott GPT-6 Pro a szokásos Chat szolgáltatás Pro, Business és Enterprise csomagjaiban elérhető, a Plus csomagban azonban nem. A Plus felhasználók a Work és a Codex szolgáltatásokon keresztül érhetik el az Astrát. A GPT-6 Sol és a Luna szintén a Work és a Codex szolgáltatásokban található, nem pedig a szokásos Chat szolgáltatásban. Az, hogy melyik modellt használhatja, a csomagjától és a használt felületétől függ.
Az Astra kiegészítő biztonsági ellenőrzései néha megszakíthatják a jogos munkavégzést, beleértve a védekező kiberbiztonsági tevékenységeket is. A ChatGPT-ben és a Codexben egy jelzett feladat áttekintés céljából szünetelhet, mielőtt folytathatnánk. Az API-ban a feladat leáll.
Legalkalmasabb: Azok számára, akik egyetlen AI-munkaterületet szeretnének a kutatáshoz, fájlokhoz, képekhez, programozáshoz, hangfelvételekhez, weboldalakhoz és ismétlődő feladatokhoz.
Hagyja ki, ha: Munkája főként hosszú távú programozásból vagy dokumentum-intenzív elemzésből áll, és inkább a mélyebb folytonosságra szeretne optimalizálni, mint egy széles körű eszközkészletre.
Claude és ChatGPT összehasonlítása programozás szempontjából
A Claude Code és a Codex egyaránt képes a reposztóriumok áttekintésére, fájlok szerkesztésére, parancsok futtatására, a változtatások tesztelésére, valamint többlépcsős mérnöki feladatok elvégzésére. A legszembetűnőbb különbség a modell körüli munkafolyamatban rejlik.
Az Anthropic által közzétett teljesítménymérési eredmények szerint az Opus 5.5 a Terminal-Bench 4.0-n 66,4%-os pontszámot ért el az Astra 57,9%-ával szemben, míg a FrontierCode sokkal közelebb áll hozzá: 54,4% szemben az 53,3%-kal.
A független eredmények kevésbé egyoldalúak.
Az Artificial Analysis az Opus 5.5-öt 59,6%-os eredménnyel mérte a Terminal-Bench 4.0-n, ami az Astra szintjével egyezik, míg az Endor Labs megállapította, hogy a Codex és az Astra kissé megelőzi a Claude Code-ot és az Opus 5.5-öt a biztonságos kódgenerálás terén (34,6% szemben 33,5%-kal).
Claude programozáshoz
A Claude Code a repository-szintű munkavégzésre épül. A CLAUDE.md fájl a munkamenetek között is elérhetővé teszi a projektkonvenciókat, míg a Skills funkciók az ismétlődő munkafolyamatokat és a referenciaanyagokat tárolják. Az alügynökök saját kontextusukban külön feladatokon dolgozhatnak, a dinamikus munkafolyamatok pedig a nagyobb feladatokat – például az auditokat vagy az áttelepítéseket – több ügynök között oszthatják szét.
A hookok segítségével a fejlesztők szigorúbban szabályozhatják az ügynökök körüli eseményeket. Szerkesztés után futtathatnak teszteket vagy lintereket, végrehajtás előtt blokkolhatnak bizonyos parancsokat, vagy a munkafolyamat meghatározott pontjain szkripteket és egyéb eszközöket indíthatnak el. A Claude Code emellett támogatja a nyelvi szerver integrációját a szimbólumok közötti navigáció és az élő típushibák kezelése érdekében, valamint az MCP-kapcsolatokat külső eszközök és adatokhoz.
A ellenőrzőpontok akkor hasznosak, amikor egy nagy változtatás rosszul sül el. A Claude Code visszatekerheti a nyomon követett szerkesztéseket és a beszélgetés állapotát egy korábbi pontra, ami segít különböző megközelítések tesztelésében vagy egy rossz változtatás helyreállításában.
Az Opus 5.5 ára az API-díjak tekintetében is alacsonyabb, mint az Astraé: 4 dollár millió bemeneti tokenenként és 20 dollár millió kimeneti tokenenként, szemben az Astra 10, illetve 50 dollárjával. Az Anthropic szerint az Opus 5.5 az Astra Terminal-Bench teljesítményét feladatonkénti költségének körülbelül 40%-áért képes elérni, bár ez a költségösszehasonlítás az Anthropic saját tesztjein alapul.
A ChatGPT programozáshoz
A Codex inkább az eszközök és környezetek közötti együttműködésre összpontosít. Asztali alkalmazáson, CLI-n, IDE-n és felhőn keresztül érhető el, míg a ChatGPT mobilalkalmazás Remote funkciója lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy egy másik gépen futó munkákat indítsanak el, irányítsanak, ellenőrizzék és szervezzék. A Remote emellett támogatja a munkafákat, a mellékcsevegéseket, a beágyazott felülvizsgálatot, a sorba állított parancsokat és a feladatirányítást is.
A célok a munkafolyamat másik hasznos elemei. Egy cél egy olyan kimenetet ad a Codexnek, amelyre több lépésen keresztül törekedhet, egyértelmű befejezési feltételekkel. Az OpenAI olyan feladatokhoz ajánlja őket, mint a függőségek áttelepítése, a teljesítmény-finomítás, a megbízhatatlan tesztek kivizsgálása, a több lépésből álló refaktorálások és a hibakeresés, ahol a következő lépés attól függ, hogy mit talál a Codex.
Az Astra emellett megváltoztatja azt is, ahogyan a Codex kezeli a nagyon hosszú munkameneteket. Amikor a kontextusablak megtelik, a rendszer ablakokon átívelő jegyzeteket tud tárolni, miközben a korábbi üzenetek és az eszközök eredményei továbbra is kereshetőek maradnak. Ez lehetővé teszi a Codex számára, hogy egy régi követelményt, sikertelen javítást vagy teszt eredményt is előhívjon anélkül, hogy kizárólag egy tömörített összefoglalóra kellene támaszkodnia. Az OpenAI jelenleg kísérleti funkciónak minősíti ezt a szolgáltatást.
A Codexnek saját projektutasításai és újrafelhasználható Skills-jei is vannak, az OpenAI ügynök-stackje pedig most már támogatja az alügynököket és a felügyelt koordinációt. Ez részben áthidalja azt az eszközbeli szakadékot, amely egykor a két terméket elválasztotta egymástól.
Melyiket válasszuk?
Összességében a Claude Code előnyösebb a kódolás terén, különösen hosszú refaktorálások, migrációk, auditok és egyéb, a kódtárra nagy terhelést jelentő feladatok esetén. Projekt szabályai, hookjai, ellenőrzőpontjai, alügynökei és dinamikus munkafolyamatai révén a fejlesztőknek erős ellenőrzést biztosít a kód felett, miközben az Opus 5.5 API-díjak tekintetében is olcsóbb, mint az Astra.
A Codex azoknak a fejlesztőknek felel meg jobban, akiknek fontosabb a mobilitás és a felhőalapú futtatás. Asztali, CLI, IDE, felhőalapú és távoli munkafolyamatai lehetővé teszik, hogy egy helyen kezdje el a munkát, majd máshol folytassa vagy ellenőrizze azt.
A hibakeresési munkafolyamatokhoz mindkettő jól működik. Ha azonban ma a kódolás a fő szempont a Claude és a ChatGPT közötti választáskor, akkor a Claude Code összességében erősebb érveket kínál.
Claude és ChatGPT írási feladatokhoz
A Claude és a ChatGPT egyaránt képes szilárd vázlatot készíteni. A különbség akkor válik nyilvánvalóvá, amikor a feladatleírás hosszabbá válik, a forrásanyagok halmozódnak, és eljutsz az ötödik szerkesztési körhöz.
Az alábbiakban láthatja, miben nyernek és miben maradnak el az egyes szolgáltatások:
Claude íráshoz
A Claude kiváló választás hosszú cikkek, sűrű szerkesztési feladatok vagy bármilyen komoly szerkesztői előírásoknak megfelelő feladat esetén.
Képes feldolgozni az olyan utasításokat, amelyeket a szerkesztők adnak: tartsd meg ezt a szerkezetet, őrizd meg ezeket a kifejezéseket, ne nyúlj ehhez a szakaszhoz, igazodj ehhez a stílushoz, használd ezeket a forrásokat, és vidd át ezeket a szabályokat a következő átdolgozásba.
A ChatGPT íráshoz
A ChatGPT akkor ésszerűbb választás, ha a vázlat csak a munka egy része
Kutatást végezhet a témában, átnézheti a kiegészítő fájlokat, megírhatja a szöveget, átalakíthatja egy másik formátumra, és elkészítheti a kapcsolódó vizuális elemeket anélkül, hogy több eszközt kellene összekapcsolnia. Használja ezt a megoldást, ha egy forrásból több kimenetet kell létrehoznia, például egy jelentést, egy e-mailt, egy prezentációt és egy rövidebb összefoglalót.
Melyiket válasszon?
- Válassza a Claude-ot hosszú szövegek írásához és szerkesztéséhez, ha bonyolult feladatot, sok forrásanyagot vagy több körös átdolgozást kell kezelnie.
- Válassza a ChatGPT-t, ha írásai rendszeresen kiterjednek kutatásokra, elemzésekre, képekre, prezentációkra és egyéb formátumokra
Ha pedig íróként vagy szerkesztőként kell választanod közöttük, hagyd ki az általános prompttesztet. Adj mindkettőnek ugyanazt a bonyolult feladatot, amit a munkád során is megkapnál, majd nézd meg, melyik vázlat könnyíti meg a munkádat.
Olvassa el még: Claude-készségek az íráshoz
A Claude és a ChatGPT árai 2026-ban
A ChatGPT olcsóbb fizetős belépési ponttal rendelkezik. Az Egyesült Államokban a Go csomag havi 8 dollárba kerül, míg a Claude legolcsóbb fizetős egyéni csomagja a Pro, amely havi 20 dollárba kerül. A Claude emellett éves szinten 200 dollárért is kínálja a Pro csomagot, ami havi szinten körülbelül 17 dollárnak felel meg.
| Csomag | Claude | ChatGPT |
|---|---|---|
| Ingyenes | Ingyenes csomag elérhető | Ingyenes csomag elérhető |
| Fizetős belépés | Nincs | Go, 8 USD/hó az Egyesült Államokban |
| Standard egyéni | Pro, 20 USD/hó vagy 200 USD/év (tényleges havi díj: 17 USD) | Ráadásul 20 dollár/hó |
| Sokszor használó magánszemély | Max. 5x, 100 USD/hó; Max. 20x, 200 USD/hó | Pro 5x, 100 dollár/hó; Pro 20x, 200 dollár/hó |
| Csapat/vállalat | Standard: 20 USD/felhasználó/hónap éves előfizetéssel vagy 25 USD havonta; Premium: 100 USD éves előfizetéssel vagy 125 USD havonta | Standard: 20 USD/felhasználó/hó éves előfizetéssel vagy 25 USD havonta; Premium: 100 USD éves előfizetéssel vagy 125 USD havonta |
| A csapat mérete | 2–150 felhasználó | 2–200 felhasználó |
| Vállalati | 20 USD/felhasználó/hó, éves számlázással + használat az API-díjszabás szerint | Vegye fel a kapcsolatot az értékesítési osztállyal |
| API-modellek összehasonlítása | Opus 5.5: 4 dollár bemenet / 20 dollár kimenet; Fable 5.1: 10 dollár bemenet / 50 dollár kimenet 1 millió tokenenként | GPT-6 Astra: 10 dollár bemenet / 50 dollár kimenet 1 millió tokenenként |
| Gyorsítótárba mentett bemenet | 0,20 dollár 1 millió tokenenként | 1 dollár 1 millió token után |
| A Cache írja | 5 dollár 1 millió tokenenként | 12,50 dollár 1 millió tokenenként |
Egyéni felhasználók számára a fő árkülönbség az alacsonyabb árkategóriában jelentkezik. Csapat szinten a standard és a prémium felhasználói helyek ára megegyezik.
Az API-árak modelltől függően változnak. Az Opus 5.5 ára 4 dollár egymillió bemeneti tokenenként és 20 dollár egymillió kimeneti tokenenként. A GPT-6 Astra ára 10 dollár egymillió bemeneti tokenenként és 50 dollár egymillió kimeneti tokenenként. A gyorsítótár-olvasás ára az Opus 5.5 esetében 0,20 dollár egymillió tokenenként, az Astra esetében pedig 1 dollár.
Ez azonban nem jelenti azt, hogy a Claude az egész modellpalettáján olcsóbb lenne. A Fable 5.1 ára 10 dollár/50 dollár egymillió bemeneti/kimeneti tokenenként, míg a GPT-6 Sol ára 2 dollár/10 dollár, a GPT-6 Luna ára pedig 0,10 dollár/0,50 dollár. Az API költsége nagymértékben függ attól, hogy melyik modellt használja.
Fontos: Ezen modellek árai gyakran változnak, és a szolgáltatók rendszeresen módosítják a csomagkorlátokat, a tokenárak és a hozzáférési szinteket. Mielőtt egy modellt termelési célra választana, figyelje a legfrissebb árlistákat.
A Claude és a ChatGPT használati korlátai 2026-ban
A használati korlátokat nehezebb összehasonlítani, mint a csomagárak, mivel egyik terméknél sincs egyetlen egyszerű felső határ. Az alábbiakban lebontottuk a Claude és a ChatGPT használata során előforduló korlátokat, beleértve a csevegést, a kódolást, a prémium modelleket és egyéb eszközöket.
A Claude használati korlátai
A Claude közös keretet használ a Claude, a Claude Desktop és az interaktív Claude Code alkalmazások között. Az, hogy milyen gyorsan merül ki ez a keret, a beszélgetés hosszától, a csatolt fájloktól, a modellválasztástól, a funkcióktól és a gondolkodási erőfeszítéstől függ. A Pro és a Max csomagoknál ötéves munkamenet-korlát és heti korlát is érvényes, amelyek mindkettőjét a Beállítások > Használat menüpontban követheted nyomon.
Egy részlet fontos, ha intenzíven használod a Claude csúcsmodelljeit. A Fable 5 és 5.1 nem tartozik a Pro vagy a Standard Team-csomagok alapkeretébe, így ezek használata kezdettől fogva fizetős használati krediteket igényel. A Max és a Premium Team-csomagokban a Fable benne van, de a modell a heti kereted akár 50%-át is felhasználhatja.
Az Anthropic 2026-ban többször is emelte a korlátokat. Májusban megduplázta a Claude Code ötórás korlátait a Pro, Max, Team és a felhasználóalapú Enterprise csomagok esetében, majd szeptemberben az Opus 5.5-tel ismét emelte az ötórás korlátokat. Az előfizetők emellett kapnak egy korlát-visszaállítást is, amelyet addig megőrizhetnek, amíg szükségük lesz rá.
A ChatGPT használati korlátai
A ChatGPT a korlátokat modellek és funkciók szerint osztja fel. A Free és a Go csomagok korlátlan mindennapi szöveges csevegést tartalmaznak, míg az érvelés, a fájlfeltöltés, a képek, a hang és egyéb eszközök esetében külön korlátok vannak érvényben.
A magasabb kategóriájú modelleknek is megvannak a saját korlátaik. A 100 dolláros Pro-csomag esetében a GPT-6 Pro és a GPT-5.6 Sol Pro együttesen 50 üzenet heti keretet kap.
A Work és a Codex ismét más rendszert alkalmaz. Használatuk a modelltől, a feladat méretétől, a gondolkodási erőfeszítéstől, a kontextustól és a felhasznált eszközöktől függ. A hosszú kódolási vagy ügynöki feladatok több keretet használhatnak fel, mint a rövidek.
Hogyan kezelik a korlátokat a Claude és a ChatGPT?
Mindkét termék lehetővé teszi a gyakori felhasználók számára, hogy a csomagban szereplő keret kimerülése után is folytathassák a használatot. A Claude a szokásos API-díjak szerint számlázott használati krediteket kínál, míg a jogosult ChatGPT Plus és Pro felhasználók krediteket vásárolhatnak olyan támogatott funkciókhoz, mint a Work és a Codex.
A fő különbség a korlátozások szervezésében rejlik. A Claude a főbb termékei esetében egységesebb keretet alkalmaz, míg a ChatGPT a korlátozásokat a csevegésre, a prémium modellekre, a Work-re, a Codex-re, a Voice-ra és egyéb eszközökre osztja szét.
Mit mondanak a Reddit-felhasználók a Claude-ról és a ChatGPT-ről
A legutóbbi Reddit-szálak nem jutnak egyértelmű döntésre egyetlen eszköz mellett sem. A vélemények megosztottsága elsősorban a munkavégzéssel kapcsolatos: a Claude-ot inkább azért dicsérik, mert jobban megérti a promptban megfogalmazott feladatot, míg a ChatGPT-nek inkább az egyes munkafolyamatokban nyújtott precízebb írási stílust és a szélesebb körű mindennapi eszközkészletet írják jóvá.
A Redditorok a Claude-ról
Egy ChatGPT-felhasználó, aki az Opus 5.5 miatt váltott át a Claude-ra, Funny-Strawberry-168, így írta le:
Előfizettem a Claude-ra, mert a Codex-előfizetésem őszintén szólva számomra már szinte használhatatlanná vált, és ki akartam próbálni az Opust is. Igazán lenyűgözött. Tényleg szinte varázslatosnak tűnik.
Folyamatosan észrevesz olyan dolgokat a kódban, amelyekről soha nem is kérdeztem, rámutat a lehetséges problémákra, megérti, hogyan kapcsolódnak azok ahhoz, amin éppen dolgozom, és még azt is felajánlja, hogy külön, egy másik munkakönyvtárban kijavítja őket. Szó szerint olvas a gondolataimban, nem csak a parancsot követi. Olyan érzésem van, mintha valóban létrehozna egy mentális modellt a kódbázisról és a feladat körül zajló mindenről.
A Sonnet 3.5 óta időnként kipróbálom a Claude-ot, és ezekben a modellekben mindig van valami, amit nehéz leírni. A helyzetfelismerésük egyszerűen őrülten jó.
A GPT-modellek számomra mindig is kissé „lobotómiásnak” és túlságosan a promptok által vezéreltnek tűntek.
Előfizettem a Claude-ra, mert a Codex-előfizetésem őszintén szólva már szinte használhatatlanná vált számomra, és ki akartam próbálni az Opust is. Igazán lenyűgözött. Tényleg szinte varázslatosnak tűnik.
Folyamatosan észrevesz olyan dolgokat a kódban, amelyekről soha nem is kérdeztem, rámutat a lehetséges problémákra, megérti, hogyan kapcsolódnak azok ahhoz, amin éppen dolgozom, és még azt is felajánlja, hogy külön, egy másik munkakönyvtárban kijavítja őket. Szó szerint olvas a gondolataimban, nem csak a parancsot követi. Olyan érzésem van, mintha valóban felépítene egy mentális modellt a kódbázisról és a feladat körül zajló mindenről.
A Sonnet 3.5 óta időnként kipróbálom a Claude-ot, és ezekben a modellekben mindig van valami, amit nehéz leírni. A helyzetfelismerésük egyszerűen őrülten jó.
A GPT-modellek számomra mindig is kissé „kivágottabbnak” és túlságosan a promptok által vezéreltnek tűntek.
Hozzátették, hogy úgy tűnt, mintha a Claude a parancs követésén túl „mentális modellt építene a kódbázisról”. Ez összhangban áll a Claude-szálakban gyakran felmerülő témával: a felhasználók nagyra értékelik, hogy a modell minden lépés részletes leírása nélkül is észreveszi a függőségeket és a kapcsolódó problémákat.
Ez a dicséret azonban nem általános, még az r/ClaudeAI közösségen belül sem. Egy Reddit-felhasználó, aki a legújabb modelleket tesztelte, a következőket írta:
Úgy találom, hogy különböző dolgokra alkalmasak. Az Astra és a GPT 5,6 Sol írási teljesítménye kiemelkedő, ami a munkamenetem jelentős részét képezi. Jobban tartják magukat a márka arculatához és a specifikációkhoz. Az Opus 5,5 remek, de nem mondhatom, hogy értem a körülötte kialakult felhajtást. Lehet, hogy ez azért van, mert az én felhasználási esetem nem kapcsolódik a kódoláshoz.
Úgy találom, hogy különböző dolgokra alkalmasak. Az Astra és a GPT 5,6 Sol írási teljesítménye kiemelkedő, ami a munkamenetem jelentős részét képezi. Jobban tartják magukat a márka arculatához és a specifikációkhoz. Az Opus 5,5 remek, de nem mondhatom, hogy értem a körülötte kialakult felhajtást. Lehet, hogy ez azért van, mert az én felhasználási esetem nem kapcsolódik a programozáshoz.
A ChatGPT-ről szóló Reddit-hozzászólások
A ChatGPT szélesebb eszközkészlete gyakran felmerül, amikor a felhasználók elmagyarázzák, miért tartják meg a szolgáltatást. Egy nemrégiben indult, a Claude-ról áttérő felhasználó által indított Reddit-szálban a salmanhameed13 nevű felhasználó a képszerkesztést hozta fel egyszerű példaként:
A ChatGPT valóban képes képet generálni és azt a beszélgetés során iteratív módon szerkeszteni.
A Claude megnézheti a feltöltött fotót, elemezheti, leírhatja, megírhatja a tökéletes képleírást stb. – de jelenleg még nem képes saját maga elkészíteni a végleges képet.
Ez valószínűleg a legegyszerűbb 60 másodperces bemutató arra, amit a ChatGPT képes megtenni, a Claude viszont egyszerűen nem.
A ChatGPT valóban képes képeket generálni és azokat a beszélgetés során iteratív módon szerkeszteni.
A Claude megnézheti a feltöltött fotót, elemezheti, leírhatja, megírhatja a tökéletes képleírást stb. – de jelenleg még nem képes önállóan létrehozni a kész képet.
Ez valószínűleg a legegyszerűbb, 60 másodperces bemutató arról, hogy mire képes a ChatGPT, amit a Claude egyszerűen nem tud megcsinálni.
A Claude ugyanazt a képet elemezheti, és segíthet a prompt megírásában, de még mindig nem képes natívan előállítani a kész képet. Azok számára, akiknek a napja szöveges és vizuális munkák között oszlik meg, ez a hiányosság sokkal fontosabb, mint egy kis teljesítménybeli előny.
És vannak olyan felhasználók is, akik egyáltalán nem tekintik véglegesnek ezt a választást. Egy sokat vitatott összehasonlító fórumszálban Spontanous_cat így írta le a munkamenetét:
Az én bevált kombinációm az, hogy a munkát Claude-dal végzem el, a kritikai áttekintést pedig ChatGPT-vel. Ezután pedig Claude-dal javítom ki. Claude néha túl engedékeny lehet, de a munkája elég jó. ChatGPT pedig a tökéletes kritikus ehhez.
Az én bevált kombinációm az, hogy a munkát Claude-dal végzem el, a kritikai értékelést pedig ChatGPT-vel. Ezután pedig Claude-dal javítom ki. Claude néha túlságosan is engedelmes lehet, de ennek ellenére a munkája elég jó. ChatGPT pedig ehhez a tökéletes kritikus.
Ugyanebben a szálban más hozzászólók is hasonló megosztást írtak le a Claude Code és a Codex között: az egyiket a megvalósításhoz, a másikat pedig a hibakereséshez vagy az áttekintéshez használják.
Szerkesztői összefoglalás: A Reddit nem mutat egyértelmű konszenzust a Claude és a ChatGPT között. A Claude-felhasználók folyamatosan a kontextusra, az utasítások követésére és a mélyebb munkavégzésre hivatkoznak. A ChatGPT-felhasználók pedig a képeket, a kutatást, a multimodális eszközöket és azokat az eseteket emelik ki, amikor a jelenlegi modellek szigorúbb utasításokat követnek. Az intenzív felhasználók körében pedig annyira elterjedt a két rendszer párhuzamos használata, hogy már önálló munkafolyamatnak számít.
Ezt azonban inkább a felhasználói véleménynek tekintsük. A modellek és korlátaik túl gyorsan változnak ahhoz, hogy egy Reddit-szál tartós referenciaértéknek szolgálhasson.
Hogyan válasszunk a Claude és a ChatGPT között?
Ezen a ponton a választás már nem annyira arról szól, hogy melyik modell teljesít jobban a teljesítménymérő tesztekben, hanem inkább arról, hogy milyen típusú feladatok töltik ki a napod legnagyobb részét.
| A prioritásod | Melyik a megfelelőbb? | Miért |
|---|---|---|
| Hosszú programozási munkamenetek, refaktorálások, migrációk vagy a kódtárakat erősen igénybe vevő feladatok | Claude | A Claude Code projekt szabályok, hookok, ellenőrzőpontok, alügynökök és dinamikus munkafolyamatok segítségével teljes körű ellenőrzést biztosít a hosszú távú mérnöki munkák felett. |
| Kutatás, fájlok, képek, programozás, hangfelvételek és egyéb munkák egy helyen | ChatGPT | A ChatGPT egy munkaterületen belül szélesebb körű feladatokat lát el, beleértve a kutatást, a fájlelemzést, a képalkotást, a kódolást és a kapcsolódó eszközöket |
| Hosszú dokumentumok, nagy mennyiségű szerkesztés vagy részletes írási briefek | Claude | A Claude hosszabb munkamenetek során is jól megőrzi a forrásanyagot, a szerkesztési szabályokat és a javítási utasításokat |
| Strukturált szövegek, amelyek prezentációkká, képekké, elemzésekké vagy más formátumokká is alakíthatók | ChatGPT | A ChatGPT megkönnyíti a vázlatok más formátumokba való átalakítását anélkül, hogy eszközt kellene váltani |
| Felhőalapú végrehajtás, mobil hozzáférés, valamint az asztali számítógép, a parancssor (CLI), az integrált fejlesztői környezet (IDE) és a távoli kódolási munkafolyamatok közötti váltás | ChatGPT | A Codex úgy lett kialakítva, hogy különböző eszközökön és környezetekben egyaránt működjön |
| A legolcsóbb fizetős belépési lehetőség | ChatGPT Go | A ChatGPT Go ára az Egyesült Államokban havi 8 dollártól kezdődik, míg a Claude Pro ára havi 20 dollártól, illetve éves előfizetés esetén havi körülbelül 17 dollártól kezdődik. |
| Rendszeresen használom a Claude-ot a mélyreható munkához, a ChatGPT-t pedig a szélesebb eszközkészlet miatt | Mindkettő | Mindkettő megtartása akkor lehet ésszerű, ha a különbségek a valódi munkamenetben elég gyakran jelentkeznek ahhoz, hogy két előfizetést indokoljanak. |
Ha még mindig bizonytalan vagy, először próbáld ki a valódi munkáddal. Néhány napon át futtasd le ugyanazokat a dokumentumokat, programozási feladatokat, kutatási kérdéseket és mindennapi parancsokat mindkét ingyenes csomagban. A teljesítménybeli különbségek túlságosan függnek a beállításoktól és a tesztelési körülményektől ahhoz, hogy ez alapján dönts.
Ha az egyik eszköz szinte mindent elvégzi, amit rendszeresen csinálsz, akkor alig van értelme fizetni a másikért. Csak akkor érdemes mindkettőt megtartani, ha a köztük lévő különbségek rendszeresen felmerülnek a tényleges munkamenetben.
További információ: A ChatGPT felhasználási esetei
Hogyan váltsunk át a ChatGPT-ről a Claude-ra
A beállítási munkálatok mennyisége csökkent a korábbiakhoz képest. A Claude most már beépített funkcióval rendelkezik, amellyel memóriát hozhat át egy másik AI-asszisztensből.
- Teszteld le a Claude-ot, mielőtt lemondanád a ChatGPT-t. Először próbáld ki a szokásos munkáddal, különösen azokkal a feladatokkal, amelyek elég fontosak ahhoz, hogy indokolják a fizetős előfizetést.
- Töltsd át azokat az információkat, amelyekre a Claude-nak emlékeznie kell. Lépj a Claude > Beállítások > Memória > Importálás indítása menüpontra. Illeszd be a jelenlegi AI-asszisztensedből exportált memóriát, és a Claude kivonja a releváns részleteket olyan memóriabejegyzésekbe, amelyeket átnézhetsz. Ezzel átkerülnek az emlékek és a beállítások, de nem a teljes beszélgetési előzményeid.
- Exportálja a ChatGPT-adatait archívum létrehozásához. A jogosult személyes csomagok esetén lépjen a Beállítások > Adatkezelés > Adatok exportálása menüpontba. A letöltött ZIP-fájl tartalmazza a csevegési előzményeket és egyéb fiókadatokat. Az önkiszolgáló exportálás nem érhető el a Business, Enterprise vagy Healthcare munkaterületeken.
- Helyezze át az aktív munkáit a Claude Projects-be! Töltse fel a még mindig használt dokumentumokat, fájlokat vagy kódokat, majd hozza létre újra a fontos szabályokat projektutasításokként. A Claude emellett profilutasításokat is kínál a fiók egészére vonatkozó beállításokhoz, valamint Skills funkciókat az újrafelhasználható viselkedésmintákhoz és munkafolyamatokhoz.
- Figyelje a korlátokat az első, nagy terhelésű héten! A Claude a Beállítások > Használat menüpont alatt jeleníti meg a felhasználást. A fizető felhasználók bekapcsolhatják a használati krediteket is, és a csomagban szereplő keret kimerülése után is folytathatják a munkát; a többletfelhasználást a szokásos API-díjak szerint számlázzák.
- Csak akkor mondd fel, ha a Claude bebizonyítja, hogy valódi munkára is alkalmas. A ChatGPT-előfizetés felmondásáról szóló útmutatónk bemutatja a számlázási lépéseket. Az ingyenes ChatGPT-fiók megtartása továbbra is értelmes lehet az alapvető natív képalkotáshoz. A Claude képes elemezni a feltöltött képeket, és táblázatokat, diagramokat és interaktív vizuális elemeket készíteni, de még mindig nem generál fényképeket vagy illusztrációkat.
Megjegyzés: Ha még mindig szélesebb körben szeretnél összehasonlítani, a Perplexity és a ChatGPT összehasonlítása a keresés-központú alternatívát tárgyalja, míg az AI-keresőmotorokról szóló útmutatónk a kategória szélesebb körét vizsgálja.
Hogyan illeszkedik a ClickUp a Claude és a ChatGPT közötti döntésbe?
A Claude és a ChatGPT is jól teljesít a saját területén. A Claude képes hosszú dokumentumok és kódbázisok elemzésére. A ChatGPT képes kutatni, képeket generálni, weboldalakat készíteni, kódot írni, és számos különböző eszköz használatára.
De az ezekkel az eszközökkel kapott eredmények gyakran kihasználatlanul maradnak: nincs hova tárolni őket, vagy – ami még rosszabb – nincs mód azok alapján cselekedni.
Vegyünk egy egyszerű kérdést, például: „Mi történt a Phoenix-projekttel?” A hasznos válasz a legfrissebb feladatoktól, felelősöktől, megjegyzésektől, döntésektől, függőségektől, határidőktől és változásoktól függ. A Claude és a ChatGPT ezek egy részéhez hozzáférhet a csatlakoztatott eszközökön keresztül, de a projektnek még mindig szüksége van egy rendszerre, amely naprakészen tartja ezt a kontextust.
Ilyenkor érdemes megismerkedni egy olyan platformmal, mint a ClickUp, amely összefogja az összes munkaprojektedet, és kontextusfüggő mesterséges intelligenciával egészíti ki azokat.
Brain²: A munkádra épülő mesterséges intelligencia
A Brain² a ClickUp kontextusérzékeny, munkára szánt mesterséges intelligenciája. Összefoglalja a projekteket, tartalmakat vázol fel, témákat kutat, adatokat elemz, valamint feladatokat és dokumentumokat hoz létre. Ezen túlmenően most már interaktív prototípusokat, irányítópultokat, diavetítéseket, képeket, videókat és egyéb eszközöket is készít.
Ami igazán megkülönbözteti, az a kimenetek mögötti kontextus. A Brain² a Workspace-ben már meglévő feladatok, dokumentumok, csevegések, döntések, felelősök, akadályok és frissítések alapján tud működni, így nem kell minden egyes parancsban újra felépítened ezt a kontextust. Ha a válasz máshol található, a ClickUp Enterprise Search képes átkutatni a kapcsolódó eszközöket, mint például a Google Drive-ot, a Figma-t, a GitHub-ot és a Gmail-t.
A Brain² emellett egy helyen biztosítja a csapatok számára az OpenAI, az Anthropic, a Google és mások legkorszerűbb modelljeihez való hozzáférést. Ugyanazon munkakörnyezet megtartása mellett válthat a Claude, a GPT-modellek, a Gemini és más modellek között, anélkül, hogy külön előfizetéseket kellene fenntartania csak azért, hogy a modellcsaládok között válthasson.
ClickUp Super Agents: alakítsd a kontextust folyamatos munkává
A ClickUp Super Agents még tovább viszi ezt a közös kontextust. Ezek az AI-csapattársak több lépésből álló munkafolyamatokat futtathatnak az általad hozzáférhetővé tett eszközök és adatok felhasználásával, kiváltó eseményekkel, memóriával és kritikus műveletekhez szükséges emberi jóváhagyással.
Egy projektügynök például kutathat egy problémát, jelölheti a lemaradó munkákat, frissítheti a feladatokat, vagy értesítheti a megfelelő személyeket anélkül, hogy valakinek minden lépésnél újra fel kellene építenie a kontextust. Sőt, a csapatok létrehozhatnak saját ügynököket egy természetes nyelvű szerkesztő segítségével, vagy indulhatnak egy előre elkészített ügynök-sablonból.
Codegen by ClickUp: A mérnöki kontextus beépítése a megvalósításba
A szoftverfejlesztő csapatok számára a ClickUp Codegen összekapcsolja a mérnöki feladatot az azt követő kóddal.
Ha feladatot rendelünk a Codegen Agenthez, az a feladatleírás, a kapcsolódó dokumentumok, az átvételi kritériumok, a függőségek és a munkához már csatolt megbeszélések alapján tud dolgozni. A csapatok @említéssel is felhívhatják az ügynök figyelmét a későbbi változtatásokra, vagy aktiválhatják azt, amikor egy feladat elér egy bizonyos állapotot. A Codegen mindezt elvégzi, míg az ember felel a felülvizsgálatokért és a kapott kód összevonásáért.
Útmutató: Amikor egy önálló AI-asszisztensről áttérsz egy, a csapatodra szabott Work AI-re, a legnagyobb változás a folytonosság. Az AI képes megosztott projektek, döntések és felelősök alapján dolgozni, majd segíteni abban, hogy ezt a kontextust a csapat növekedésével a következő feladattá, megbízássá vagy munkafolyamatokká alakítsa át.
Legalkalmasabb: Azok a csapatok, amelyek már a ClickUpban kezelik a projekteket, dokumentumokat, döntéseket és az együttműködést, és szeretnék, ha az AI válaszolna a kérdésekre, feladatokat hozna létre, és a megosztott vállalati kontextus alapján cselekedne anélkül, hogy azt minden egyes parancsban újra fel kellene építeni.
Hagyja ki, ha: Főként önálló íráshoz, kutatáshoz, programozáshoz vagy képkészítéshez szüksége van egy személyes AI-asszisztensre, és nincs szüksége egy megosztott rendszerre az ezekből származó eredmények kezeléséhez.
Nem kell mindenben egyetlen mesterséges intelligenciára támaszkodnia
A legtöbb ember számára a Claude és a ChatGPT közötti választás a munkájuk jellegétől függ.
A Claude jobban teljesít hosszú, kontextusigényes feladatoknál, mint például nagy kódbázisok, sűrű dokumentumok és olyan feladatleírások esetén, amelyeknek több körös átdolgozáson kell átesniük. A ChatGPT egy helyen több területet fed le, a kutatástól és a képektől kezdve a hangfeladatokig és az ütemezett feladatokig, és az indulás is olcsóbb.
Egyik előny sem tartós. Mindkét vállalat néhány havonta új modelleket dob piacra, és az a különbség, amely ma a választásodat meghatározza, a következő kiadásra már eltűnhet. Ha saját munkádat teszteled az eszközökön, az többet árul el neked, mint bármelyik teljesítménymérési táblázat, beleértve a cikkben szereplőket is.
Ha a csapatod végül mindkettőt használja, a nagyobb kihívás az lesz, hogy rendszerezve tartsd a velük kapcsolatos munkát: a feladatokat, döntéseket és fájlokat, amelyekhez az egyes válaszok kapcsolódnak. A ClickUp egy helyet biztosít erre a munkára, ahol a Claude, a GPT és a Gemini modellek is elérhetők.
Gyakran feltett kérdések a Claude és a ChatGPT összehasonlításáról
Megakadályozhatom, hogy a Claude-dal vagy a ChatGPT-vel folytatott beszélgetéseim bekerüljenek a modell betanításába?
Igen, személyes fiókok esetén mindkét szolgáltatás lehetővé teszi ennek szabályozását. A ChatGPT-ben a Beállítások > Adatkezelés menüpont alatt kapcsolja ki az „Improve the model for everyone” (A modell mindenki számára történő fejlesztése) opciót. Az új beszélgetéseket nem fogják felhasználni az OpenAI modelljeinek betanításához, de továbbra is megmaradhatnak a történetében. Ha visszajelzést küld egy válaszra, a kapcsolódó beszélgetést továbbra is felhasználhatják a betanításhoz. A Claude adatvédelmi beállításai között található egy hasonló modellfejlesztési beállítás. Ennek kikapcsolásával megakadályozhatod, hogy az új csevegéseket és kódolási munkameneteket a jövőbeli modelltanítási futtatások során felhasználják. Az Anthropic kivételeket említ a biztonsági felülvizsgálatra jelölt beszélgetések, illetve a kifejezetten megosztásra választott adatok esetében. A vállalati fiókok esetében az alapértelmezett beállítások eltérőek. Az OpenAI alapértelmezés szerint nem használja a ChatGPT Business, Enterprise, Edu, Healthcare vagy API adatait a modelltanításhoz, és az Anthropic ugyanezt állítja a Claude for Work és annak API-járól is.
A Claude és a ChatGPT megjegyzi-e az információkat a beszélgetések között?
Igen, bár egyik sem emlékszik minden apró részletre, amit valaha megosztottál. A ChatGPT Memory támaszkodhat a korábbi csevegésekre, a mentett információkra, a fájlokra és a csatlakoztatott alkalmazásokra, amennyiben ezek a funkciók elérhetők és engedélyezve vannak. Hogy mire hivatkozhat, az a csomagtól, a régiótól és a munkaterület beállításaitól függ. A Claude szintén képes memóriát építeni a korábbi csevegésekből. A memória jelenleg alapértelmezés szerint be van kapcsolva az ingyenes, Pro és Max fiókok esetében, míg a Team és Enterprise fiókok tulajdonosai szabályozzák, hogy elérhető-e a munkaterületükön. A Claude emellett külön memóriaterületeket tart fenn az egyes projektek számára.
Használhatom a Claude-ot vagy a ChatGPT-t anélkül, hogy a beszélgetést a memóriába mentesíteném?
Igen. A ChatGPT ideiglenes csevegése nem jelenik meg a csevegési előzményekben, nem hoz létre és nem frissít emlékeket, valamint nem edzi az OpenAI modelljeit. Az OpenAI biztonsági okokból legfeljebb 30 napig megőrizhet egy másolatot. A Claude rendelkezik inkognitó csevegésekkel, amelyek nem kerülnek be a csevegési előzményekbe, sem a Claude memóriájába. Ne feledje, hogy a Team és Enterprise csomagokban az inkognitó csevegések továbbra is megjelenhetnek a szervezeti adatexportokban, és a szervezet adatmegőrzési irányelveinek hatálya alá tartoznak.
Használhatom-e a hangvezérlést, a kamera- vagy a képernyőmegosztást bármelyik asszisztensnél?
Mindkettő támogatja a hangalapú beszélgetéseket. A Claude Voice elérhető a Free, Pro, Max, Team és Enterprise csomagokban mobilon, asztali gépen és a weben egyaránt. Beszélgetés közben webes keresést és kapcsolódó eszközöket is használhat, például a Gmailt, a Google Naptárat, a Google Dokumentumokat és a Slacket. A ChatGPT jelenleg többféle hangmóddal rendelkezik. A Live természetes beszédes beszélgetéseket támogat, de nem támogatja a videó- vagy képernyőmegosztást. A jogosult előfizetők iOS-en vagy Androidon átválthatnak Advanced módra, ha élő videóra vagy képernyőmegosztásra van szükségük. Ha a kamera- vagy képernyőmegosztás fontos a munkamenetedben, a választás előtt ellenőrizd, hogy a csomagod és a készüléked melyik ChatGPT Voice módot támogatja.
A hirdetett kontextusablak mérete megegyezik-e azzal a szövegmennyiséggel, amelyet feltölthetek?
Nem. A kontextusablak az az információmennyiség, amellyel a modell egyszerre tud dolgozni. A modelltől függően ez a keret magában foglalhatja a felhasználó parancsát, a beszélgetés előzményeit, az eszköz eredményeit, az érvelési tokeneket és a modell válaszát. Ez nem azonos a fájlfeltöltési korláttal. Ez a szám attól is függően változhat, hogy hol használod a modellt. A Claude például különböző kontextusablak-adatokat tesz közzé a Chat, a Claude Code és a Cowork esetében. Az OpenAI szintén elkülöníti a teljes kontextust a felhasználható bemenettől bizonyos ChatGPT-módokban. Például a manuálisan kiválasztott „Thinking” mód esetében a 256K-s teljes ablakot 128K bemenetnek és legfeljebb 128K kimenetnek írja le.
Ez a munkától függ. A Claude a jobb választás hosszú programozási munkákhoz, nagy dokumentumokhoz és olyan írási feladatokhoz, amelyek részletes brief alapján több átdolgozáson mennek keresztül. A ChatGPT a jobb választás, ha egyetlen asszisztenst szeretnél kutatáshoz, fájlelemzéshez, képgeneráláshoz, hangfelismeréshez és kódoláshoz, ráadásul az Egyesült Államokban a Go-csomag havi 8 dolláros ára olcsóbb belépési pontot jelent. A teljesítményteszt-eredmények nem adnak egyértelmű választ, mivel az Anthropic és az OpenAI különböző beállítások mellett teszteli egymás modelljeit. Futtasd le ugyanazokat a valós feladatokat mindkét ingyenes csomagban néhány napig, és válaszd azt, amelyik több időt takarít meg neked.