22 września 2026 roku firma Anthropic wypuściła na rynek Claude Opus 5.5, podczas gdy OpenAI rozszerzyło rodzinę GPT-6 o modele Sol i Luna. Ten zbieg okoliczności stał się pretekstem do kolejnej rundy porównawczych testów wydajnościowych między tymi narzędziami.
Problem polega jednak na tym, że ani Claude, ani ChatGPT nie są już jednym modelem.
Claude obejmuje obecnie modele Fable, Opus, Sonnet i Haiku, podczas gdy ChatGPT rozdziela różne zadania pomiędzy własne modele i tryby GPT. Tabele wyników testów porównawczych często zestawiają różne członki tych rodzin przy różnych ustawieniach, co utrudnia sformułowanie jednoznacznego wniosku w stylu „Claude uzyskał wynik X, a ChatGPT – Y”.
Tak wygląda rzeczywista sytuacja dotycząca wyboru między Claude a ChatGPT w 2026 roku.
Chociaż same możliwości techniczne nadal mają znaczenie, same wyniki testów nie stanowią wystarczającego argumentu przemawiającego za zakupem. Praktyczne różnice obejmują dostępne modele, funkcje, limity użytkowania oraz koszt aktualizacji. W tym wpisie na blogu przeanalizowaliśmy wszystko, co należy wiedzieć – od tego, dla kogo są przeznaczone, po wady każdego z rozwiązań.
W skrócie: Claude i ChatGPT mają zbliżone możliwości techniczne. Prawdziwe różnice ujawniają się w zakresie cyklu pracy, narzędzi i limitów.
- Nie kieruj się wynikami testów porównawczych przy podejmowaniu decyzji. Dostawcy testują swoje modele w różnych ustawieniach. Najpierw przetestuj swoje zadania w obu bezpłatnych wersjach.
- Zatrzymaj oba tylko wtedy, gdy różnice te mają wpływ na Twoją pracę w każdym tygodniu
- Wybierz Claude do długich sesji programistycznych, obszernych dokumentów oraz tekstów, które muszą być zgodne ze szczegółową specyfikacją i podlegać wielu poprawkom
- Wybierz ChatGPT, jeśli chcesz mieć jednego asystenta do wyszukiwania informacji, obsługi plików, obrazów, rozpoznawania głosu i kodowania, a do tego najtańszy płatny plan (8 USD miesięcznie za plan Go w Stanach Zjednoczonych).
- Jeśli chodzi o programowanie, Claude Code ma przewagę w przypadku długotrwałych refaktoryzacji i migracji. Codex sprawdza się lepiej, jeśli korzystasz na przemian z komputerów stacjonarnych, interfejsu CLI, środowisk IDE, chmury i urządzeń mobilnych.
- Claude nie potrafi generować obrazów. ChatGPT potrafi, a to właśnie ta różnica jest najczęściej wymieniana przez użytkowników jako zmiana
❗️Większość agentów AI uzyskała wynik poniżej 65 punktów.
Przeprowadziliśmy testy porównawcze 6 narzędzi AI w ramach jednego rzeczywistego zadania: stworzenia wykonalnego planu projektu na podstawie briefu. Zwycięzcą nie okazał się ten, który najlepiej pisał. Było to narzędzie mające dostęp do prawdziwych danych roboczych. 👇🏼
Claude kontra ChatGPT w skrócie
| Kategoria | Claude | ChatGPT |
|---|---|---|
| Najlepsze rozwiązanie dla | Długie sesje programowania, obszerne dokumenty, prace badawcze i teksty zawierające wiele instrukcji | Badania, pisanie, obrazy, kodowanie, pliki, głos oraz wieloformatowe cykle pracy |
| Cena początkowa usługi płatnej | 20 USD miesięcznie za wersję Pro lub 200 USD rocznie (ok. 17 USD miesięcznie) | 8 USD miesięcznie za plan Go w Stanach Zjednoczonych; 20 USD miesięcznie za plan Plus |
| Największa zaleta | Złożone zadania wymagające dogłębnej analizy kontekstu, składające się z wielu kroków | Szeroki wybór narzędzi i formatów w jednym produkcie |
| Programowanie | Lepsze rozwiązanie w przypadku długotrwałych refaktoryzacji, migracji, audytów oraz prac wymagających intensywnego korzystania z repozytoriów | Lepsze dopasowanie do pracy w chmurze oraz płynne przechodzenie między pulpitem, środowiskiem IDE, interfejsem CLI i urządzeniami mobilnymi |
| Tekst | Lepiej nadaje się do tworzenia długich tekstów, edycji opartej na wielu źródłach oraz szczegółowych reguł stylistycznych | Lepiej nadaje się do tworzenia ustrukturyzowanych tekstów z połączeniem z wynikami badań, plikami, obrazami i innymi formatami |
| Limity użytkowania | Wspólny limit udostępniany dla aplikacji Claude, wersji na pulpit oraz Claude Code, z limitami pięciogodzinnymi i tygodniowymi | Limity różnią się w zależności od modelu i funkcji, a limity są ustalane osobno dla narzędzi takich jak Chat, Work, Codex, Voice i innych. |
| Generowanie obrazów natywnych | Nie | Tak |
| Ceny API w najlepszych modelach | Opus 5.5: 4 USD/20 USD; Fable 5.1: 10 USD/50 USD za 1 mln tokenów wejściowych/wyjściowych | GPT-6 Astra: 10 USD/50 USD za 1 mln tokenów wejściowych/wyjściowych |
| Główny kompromis | Węższy zestaw narzędzi i ograniczenia dotyczące niektórych zadań z zakresu cyberbezpieczeństwa i nauk przyrodniczych | Bardziej skomplikowany dostęp do modeli i limity w różnych częściach produktu |
Jak oceniamy oprogramowanie w ClickUp
Nasz zespół redakcyjny stosuje przejrzysty, oparty na badaniach i niezależny od dostawców proces, dzięki czemu możesz mieć pewność, że nasze rekomendacje opierają się na rzeczywistej wartości produktu.
Oto szczegółowy opis tego, jak w ClickUp oceniamy oprogramowanie.
Testy porównawcze Claude’a i ChatGPT: dlaczego wyniki nie oddają pełnego obrazu sytuacji
Wyniki testów porównawczych nie rozstrzygają już kwestii wyboru między Claude a ChatGPT. Wersja testowa, ustawienia rozumowania, zabezpieczenia, modele rezerwowe oraz środowisko testowe mogą wpływać na wynik.
Opracowane przez Zapier narzędzie AutomationBench sprawdza, czy agent jest w stanie zrealizować rzeczywiste cykle pracy w połączonych aplikacjach. W ogłoszeniu OpenAI dotyczącym GPT-6 Astra model GPT-5.6 Sol uzyskał wynik 18,1%. Zaledwie 19 dni później w ogłoszeniu firmy Anthropic dotyczącym Opus 5.5 podano wynik 28,8% dla GPT-5.6 Sol, opierając się na wynikach z rankingu Zapier.
To różnica wynosząca 10,7 punktu dla tego samego modelu w tym samym teście porównawczym. Zapier zwraca uwagę, że jego prywatny zestaw testowy może się różnić w zależności od wersji testu, a różne ustawienia agentów mogą dawać różne wyniki. Wynik należy rozpatrywać w kontekście warunków testowych.
Testy porównawcze pokazują również, że firmy OpenAI i Anthropic nie zawsze testowały Claude'a w tych samych warunkach:
- OpenAI czasami korzystało z mniej restrykcyjnego modelu Claude. W przypadku ScreenSpot-Pro i ExploitGym firma OpenAI twierdzi, że wyniki testu Fable pochodziły z Mythos, który opisuje jako „Fable z mniejszą liczbą zabezpieczeń”.
- Firma Anthropic utrzymała zabezpieczenia produkcyjne modelu Opus 5.5. Gdy zabezpieczenia te zadziałały, niektóre zadania z zakresu cyberbezpieczeństwa musiały zostać przekazane do modelu Opus 4.8, a niektóre zadania z zakresu biologii i pionierskich modeli LLM – do modelu Opus 5. W serwisie AutomationBench nie było modelu rezerwowego, więc każda interwencja była traktowana jako nieudane zadanie.
Częścią porównania staje się również zachowanie związane z odmową odpowiedzi. OpenAI wykluczyło modele Claude Fable 5 i 5.1 z testów LifeSciBench Gold v1, GeneBench Pro v13 oraz MedChemBench, ponieważ modele te odmawiały odpowiedzi na większość pytań. W przypadku testu HealthBench Professional firma OpenAI wykorzystała model Opus 5 jako rozwiązanie awaryjne, gdy model Fable 5.1 odmówił odpowiedzi.
Nie trzeba dodawać, że model może posiadać odpowiednie możliwości, a mimo to nie nadawać się do danego cyklu pracy, jeśli nie ma do niego niezawodnego dostępu. Firma Anthropic sama przyznaje, że problem ma szerszy charakter, stwierdzając, że „wyniki testów porównawczych stały się mniej wiarygodnym wskaźnikiem rzeczywistych różnic”.
W jakich obszarach Claude Opus 5.5 i GPT-6 Astra osiągają lepsze wyniki
Tabela firmy Anthropic z września 2026 r. zawiera pięć bezpośrednich porównań między Claude Opus 5.5 a GPT-6 Astra.
| Testy porównawcze | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra | Wyższy wynik |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 (kodowanie agentowe) | 66,4% | 57,9% | Opus 5. 5 |
| GDPval-AA v2.1 (praca oparta na wiedzy, Elo) | 1846 | 1542 | Opus 5. 5 |
| Ostatni egzamin ludzkości (z wykorzystaniem narzędzi) | 67,7% | 57,2% | Opus 5. 5 |
| AutomationBench (cykle pracy biznesowe) | 40,0% | 41,4% | GPT-6 Astra |
| Terminal-Bench-Science 0.1 | 58,7% | 64,6% | GPT-6 Astra |
Firma Anthropic twierdzi, że Opus 5.5 wykorzystywał myślenie adaptacyjne przy maksymalnym wysiłku, o ile nie zaznaczono inaczej.
„Wysiłek” należy rozumieć jako czas, jaki AI ma na ponowne sprawdzenie swojej pracy. Firma Anthropic pozwoliła modelowi Opus wykorzystać maksymalny czas na przemyślenia w niemal każdym teście. W przypadku jednego z testów programistycznych, Terminal-Bench 4.0, żaden z modeli nie działał na maksymalnym poziomie: Opus działał o jeden krok poniżej, a wynik Astry pochodzi z własnego raportu OpenAI przy niższych ustawieniach. Anthropic twierdzi, że były to ustawienia, przy których każdy z modeli osiągał najlepsze wyniki. Podobnie jak ludzie, AI może zbyt długo rozważać problem, więc dłuższy czas na przemyślenia nie zawsze oznacza lepszy wynik.
Ogólnie rzecz biorąc, Opus 5.5 wypada lepiej w zakresie kodowania agentycznego, pracy opartej na wiedzy oraz zadania „Humanity’s Last Exam” z wykorzystaniem narzędzi. Astra osiąga lepsze wyniki w zakresie cykli pracy biznesowej i agentycznych badań naukowych.
Claude (mocne strony, najlepsze zastosowania i ograniczenia)
Claude to rodzina modeli AI firmy Anthropic. Obecna LineUp obejmuje modele Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5 oraz Haiku 4.5.
Fable 5.1, Opus 5.5 i Sonnet 5 zapewniają wsparcie dla okna kontekstowego o wielkości 1 miliona tokenów, podczas gdy Haiku 4.5 zapewnia 200 000 tokenów. Firma Anthropic pozycjonuje Fable jako rozwiązanie do wymagających zadań związanych z rozumowaniem i długotrwałą pracą, Opus jako narzędzie do kodowania i pracy z wiedzą, Sonnet jako kompromis między szybkością a inteligencją, a Haiku jako rozwiązanie do szybszych zadań o dużej objętości.
Dla kogo stworzono Claude’a
Claude doskonale sprawdza się w przypadku osób, które powierzają AI duże, złożone zadania, a nie pojedyncze podpowiedzi. Dotyczy to programistów pracujących nad rozbudowanymi bazami kodu, analityków przeglądających długie dokumenty, badaczy gromadzących dowody oraz autorów i redaktorów pracujących z szczegółowymi wytycznymi i zasadami stylistycznymi.
Mówiąc prościej, Claude najlepiej sprawdza się w zadaniach wymagających rozległego kontekstu, kilku kroków lub długiej sesji roboczej. Nadaje się to do dużych plików, długich rozmów oraz projektów opartych na wcześniejszych pracach.
Najważniejsze atuty
- Długotrwałe zadania związane z kodowaniem i obsługą agentów. Opus 5.5 jest przeznaczony do zadań takich jak migracje obejmujące całą bazę kodu, audyty oraz wieloetapowe zadania związane z obsługą agentów. Firma Anthropic informuje o raporcie dotyczącym jednego z pierwszych testerów, który zakończył audyt i poprawki kodu o objętości 200 000 linii w niecałe trzy godziny, podczas gdy Opus 5 potrzebował na to ponad 20 godzin. Niezależna organizacja oceniająca METR była bardziej powściągliwa: stwierdziła, że Opus 5.5 stanowi niewielką poprawę w stosunku do Fable 5.1 w przypadku trudnych zadań o długim horyzoncie czasowym i spodziewa się, że przyspieszy on niektóre etapy badań i rozwoju w dziedzinie AI.
- Duże projekty wymagające wielu źródeł. Claude Projects pozwala przechowywać dokumenty, kod i instrukcje w jednym obszarze roboczym. W płatnych planach Projects może automatycznie przełączać się na tryb wyszukiwania, gdy baza wiedzy się powiększa, pobierając odpowiednie materiały z nawet 10-krotnie większej zawartości projektowej
- Praca badawcza i dokumentacyjna. Claude potrafi pracować z obszernymi zbiorami materiałów źródłowych, mając jednocześnie oryginalne materiały pod ręką. Fable 5.1 został stworzony specjalnie z myślą o wieloetapowych badaniach oraz pracy z dokumentami, arkuszami kalkulacyjnymi i prezentacjami, natomiast Opus 5.5 jest przeznaczony do pracy z wiedzą, a także do kodowania i obsługi agentów.
- Tekst sporządzony zgodnie z wytycznymi. Firma Anthropic dostroiła model Opus 5.5 tak, aby na początku podawał najważniejsze informacje, unikał żargonu i ściślej przestrzegał zasad pisania. Jest to przydatne w pracy, gdzie ton, struktura i instrukcje muszą przetrwać kilka rund redagowania.
Oceny
- G2: 4,6/5 (ponad 470 recenzji)
- Capterra: 4,4/5 (ponad 50 recenzji)
Jeden z użytkowników serwisu G2 napisał:
Spośród wielu dostępnych narzędzi do czatu opartych na sztucznej inteligencji oraz narzędzi do kodowania agentowego uważam, że wydajność i dokładność Claude’a są niezwykle imponujące – zwłaszcza jeśli chodzi o radzenie sobie ze złożonymi problemami, rozumienie kontekstu oraz konsekwentne generowanie wiarygodnych wyników o wysokiej jakości. Claude Code jest również niezwykle pomocny przy opracowywaniu funkcji, przeprowadzaniu testów i naprawianiu błędów, a także przy automatyzacji i wdrażaniu. Ogólnie rzecz biorąc, wydaje się znacznie wyprzedzać inne narzędzia do kodowania pod względem dokładności, wydajności oraz czasu potrzebnego do uzyskania solidnego wyniku.
Spośród wielu dostępnych narzędzi do czatu opartych na AI oraz narzędzi do kodowania agentowego uważam, że wydajność i dokładność Claude’a są niezwykle imponujące – zwłaszcza jeśli chodzi o radzenie sobie ze złożonymi problemami, rozumienie kontekstu oraz konsekwentne generowanie wiarygodnych wyników wysokiej jakości. Claude Code jest również niezwykle pomocny przy opracowywaniu funkcji, przeprowadzaniu testów i naprawianiu błędów, a także przy automatyzacji i wdrażaniu. Ogólnie rzecz biorąc, wydaje się znacznie wyprzedzać inne narzędzia do kodowania tego typu pod względem dokładności, wydajności oraz czasu potrzebnego do uzyskania solidnego wyniku.
Gdzie pojawiają się ograniczenia
Claude nadal nie generuje zdjęć ani ilustracji. Potrafi analizować przesłane obrazy i tworzyć wykresy, diagramy oraz interaktywne elementy wizualne w formatach HTML i SVG, ale nie posiada wbudowanego generatora obrazów. Jeśli chcesz, aby to samo narzędzie AI tworzyło teksty kampanii reklamowych oraz towarzyszące im grafiki, będziesz potrzebować innego narzędzia do generowania obrazów.
Zastosowane zabezpieczenia mogą również wpływać na zaawansowane prace w dziedzinie cyberbezpieczeństwa i nauk przyrodniczych. Opus 5.5 może przekierowywać oznaczone zapytania dotyczące cyberbezpieczeństwa do modelu Opus 4.8, natomiast Fable 5.1 może w przypadku niektórych zapytań z zakresu cyberbezpieczeństwa i biologii korzystać z modeli Opus. Firma Anthropic oferuje programy weryfikacyjne dla legalnych badań, choć dostęp do funkcji Cyber Verification dla modelu Opus 5.5 jest nadal w trakcie wdrażania.
Najlepsze zastosowanie: długie sesje programowania i pracy z botami, analiza obszernych dokumentów, badania naukowe oraz pisanie tekstów, w których podajesz modelowi szczegółowe wytyczne dotyczące stylu lub formatowania.
Pomiń ten artykuł, jeśli: Potrzebujesz natywnego generowania obrazów lub Twoja codzienna praca w dużym stopniu opiera się na zadaniach związanych z cyberbezpieczeństwem lub naukami przyrodniczymi, podlegających restrykcjom.
ChatGPT (mocne strony, najlepsze zastosowania i limity)
ChatGPT to asystent oparty na AI firmy OpenAI, oferujący odrębne modele i tryby pracy dostosowane do różnych rodzajów zadań.
GPT-6 Sol stanowi podstawę głównej płatnej wersji czatu, natomiast lżejszy model GPT obsługuje użytkowników planów Free i Go. GPT-6 Pro, oparty na GPT-6 Astra, stanowi najwyższy poziom dostępny dla uprawnionych użytkowników planów Pro, Business i Enterprise. Plany Work i Codex zapewniają dostęp do modeli takich jak GPT-6 Astra, Sol i Luna, w zależności od wybranego planu.
Dla kogo stworzono ChatGPT
ChatGPT jest stworzony dla osób, które potrzebują jednego asystenta do różnych rodzajów pracy. Specjalista ds. marketingu może generować obrazy wraz z tekstami reklamowymi, badacz może tworzyć raporty z cytatami za pomocą funkcji Deep Research, analityk może pracować z plikami PDF i arkuszami kalkulacyjnymi, a programista może korzystać z Codex. Obsługuje również codzienne zadania, takie jak wyszukiwanie, planowanie, analiza plików i szybkie pytania.
Najważniejsze atuty
- Cytowane badania z różnych źródeł. Deep Research pobiera dane z sieci, przesłanych plików i połączonych aplikacji, a następnie generuje raport z cytatami. Można limitować zakres do konkretnych stron, edytować plan badania oraz przekierować je w trakcie działania
- Generowanie i edycja obrazów. Dedykowany obszar roboczy „Images” gromadzi wygenerowane elementy wizualne w jednym miejscu, umożliwiając ich edycję, zapisywanie i ponowne wykorzystanie. Prześlij istniejący obraz i opisz zmianę prostym językiem lub zacznij od szablonu plakatów i logo
- Strony internetowe i aplikacje o niewielkim obciążeniu. Przykłady zastosowań funkcji „Sites” podane przez OpenAI obejmują pulpity nawigacyjne, narzędzia do śledzenia projektów, kalendarze premier, prototypy oraz portale wewnętrzne – wszystkie tworzone, podglądane i publikowane za pomocą ChatGPT. Funkcja „Sites” jest obecnie dostępna w wersji beta w planach Plus, Pro oraz w kwalifikujących się obszarach roboczych.
- Praca planowana i zintegrowana. Nowa wiadomość e-mail, wiadomość na Slacku lub pull request na GitHubie mogą same w sobie zainicjować zadanie. Oprócz tych wyzwalaczy ChatGPT wykonuje zadania jednorazowe lub powtarzające się i współpracuje z Gmailem, Slackiem, GitHubem, Google Drive oraz innymi połączonymi aplikacjami
Oceny
- G2: 4,6/5 (ponad 3 000 recenzji)
- Capterra: 4,4/5 (ponad 400 recenzji)
Jeden z użytkowników serwisu G2 napisał:
Uwielbiam korzystać z ChatGPT ze względu na jego niesamowite możliwości tworzenia obrazów, które uważam za najlepszą funkcję AI. Kolejnym aspektem, który szczególnie cenię, jest interaktywność. Pomaga mi to rozwiązywać wiele problemów, takich jak identyfikowanie pilnych zadań oraz zapewnia mi wsparcie w tworzeniu zawartości, pisaniu scenariuszy, a nawet e-maili. Doceniam to, jak pomaga mi zarówno w życiu zawodowym, jak i prywatnym. Ponadto ustawienia były bardzo proste – wystarczyło się zalogować i rozpocząć rozmowę.
Uwielbiam korzystać z ChatGPT ze względu na jego niesamowite możliwości tworzenia obrazów, które uważam za najlepszą funkcję AI. Kolejnym aspektem, który mnie zachwyca, jest interaktywność. Pomaga mi to rozwiązywać wiele problemów, takich jak identyfikowanie pilnych zadań oraz zapewnia mi wsparcie w tworzeniu zawartości, pisaniu scenariuszy, a nawet e-maili. Doceniam to, jak pomaga mi zarówno w życiu zawodowym, jak i osobistym. Ponadto ustawienia były bardzo proste – wystarczyło się zalogować i rozpocząć rozmowę.
Gdzie pojawiają się ograniczenia
Oferta modeli ChatGPT może budzić pewne zamieszanie. Model GPT-6 Pro, oparty na platformie Astra, jest dostępny w standardowej wersji Chat w planach Pro, Business i Enterprise, ale nie w planie Plus. Użytkownicy planu Plus mają dostęp do platformy Astra za pośrednictwem planów Work i Codex. Modele GPT-6 Sol i Luna są również dostępne w planach Work i Codex, a nie w standardowej wersji Chat. Model, z którego możesz korzystać, zależy zarówno od wybranego planu, jak i od platformy, na której pracujesz.
Dodatkowe kontrole bezpieczeństwa w usłudze Astra mogą czasami zakłócać prawidłowe działanie, w tym działania związane z ochroną cyberbezpieczeństwa. W ChatGPT i Codex zadanie oznaczone jako podejrzane może zostać wstrzymane do czasu weryfikacji, zanim będzie można je kontynuować. W przypadku API zadanie zostaje zatrzymane.
Najlepsze rozwiązanie dla: osób, które potrzebują jednego obszaru roboczego opartego na AI do badań, plików, obrazów, kodowania, obsługi głosowej, stron internetowych i powtarzających się zadań.
Pomiń ten artykuł, jeśli: Twoja praca polega głównie na długotrwałym programowaniu lub analizach opartych na dużej ilości dokumentów i wolisz skupić się na zapewnieniu większej ciągłości działania niż na szerokim zestawie narzędzi.
Claude kontra ChatGPT – programowanie
Zarówno Claude Code, jak i Codex mogą przeglądać repozytoria, edytować pliki, uruchamiać komendy, testować zmiany oraz obsługiwać wieloetapowe zadania inżynieryjne. Najbardziej wyraźną różnicą jest cykl pracy wokół modelu.
W opublikowanych przez firmę Anthropic wynikach testów porównawczych Opus 5.5 osiąga wynik 66,4% w teście Terminal-Bench 4.0, podczas gdy Astra uzyskuje 57,9%, natomiast FrontierCode jest znacznie bliżej, uzyskując 54,4% w porównaniu z 53,3%.
Niezależne wyniki są mniej jednostronne.
Firma Artificial Analysis zmierzyła, że Opus 5.5 osiągnął wynik 59,6% w teście Terminal-Bench 4.0, plasując się na tym samym poziomie co Astra, natomiast Endor Labs stwierdziło, że Codex wraz z Astrą nieznacznie wyprzedzają Claude Code z Opus 5.5 w zakresie generowania bezpiecznego kodu (34,6% w porównaniu z 33,5%).
Claude do programowania
Claude Code opiera się na pracy na poziomie repozytorium. Plik CLAUDE.md zapewnia dostępność konwencji projektowych w różnych sesjach, natomiast moduł Skills przechowuje powtarzalne cykle pracy i materiały referencyjne. Podagenci mogą pracować nad odrębnymi zadaniami we własnych kontekstach, a dynamiczne cykle pracy pozwalają rozdzielić większe zadania, takie jak audyty czy migracje, między kilku agentów.
Hooki zapewniają programistom większą kontrolę nad tym, co dzieje się wokół tych agentów. Mogą oni uruchamiać testy lub narzędzia do sprawdzania poprawności kodu po wprowadzeniu zmian, blokować określone komendy przed ich wykonaniem lub uruchamiać skrypty i inne narzędzia w określonych momentach cyklu pracy. Claude Code oferuje również wsparcie dla integracji z serwerem językowym w celu nawigacji po symbolach i wykrywania błędów typograficznych na bieżąco, a także połączenia MCP z zewnętrznymi narzędziami i danymi.
Punkty kontrolne są przydatne, gdy duża zmiana zaczyna przynosić niepożądane skutki. Claude Code może cofnąć zmiany śledzone przez system i stan rozmowy do wcześniejszego punktu, co pomaga podczas testowania różnych podejść lub naprawiania nieudanych zmian.
Opus 5.5 jest również tańszy od Astry pod względem stawek API – kosztuje 4 USD za milion tokenów wejściowych i 20 USD za milion tokenów wyjściowych, w porównaniu z 10 USD i 50 USD w przypadku Astry. Firma Anthropic twierdzi, że Opus 5.5 może dorównać wydajności Astry w teście Terminal-Bench przy kosztach wynoszących około 40% kosztów na zadanie, choć to porównanie kosztów pochodzi z własnych testów przeprowadzonych przez Anthropic.
ChatGPT do programowania
Codex kładzie większy nacisk na pracę na różnych urządzeniach i w różnych środowiskach. Jest dostępny za pośrednictwem aplikacji komputerowej, interfejsu CLI, środowiska IDE oraz w chmurze, podczas gdy funkcja Remote w aplikacji mobilnej ChatGPT pozwala programistom uruchamiać, kierować, przeglądać i organizować pracę wykonywaną na innym komputerze. Remote oferuje również wsparcie dla drzew roboczych, czatów pobocznych, przeglądania wbudowanego, kolejkowanych podpowiedzi oraz kierowania zadaniami.
Cele stanowią kolejny przydatny element cyklu pracy. Cel wyznacza Codexowi wynik, do którego ma dążyć w ciągu kilku rund, wraz z jasno określonym warunkiem zakończenia. OpenAI zaleca ich stosowanie w przypadku zadań takich jak migracja zależności, optymalizacja wydajności, badanie niestabilnych testów, wieloetapowe refaktoryzacje oraz poszukiwanie błędów, gdzie kolejny krok zależy od tego, co wykryje Codex.
Astra zmienia również sposób, w jaki Codex radzi sobie z bardzo długimi sesjami. Gdy okno kontekstowe się zapełni, może ono przechowywać notatki w różnych oknach, pozostawiając jednocześnie możliwość wyszukiwania wcześniejszych wiadomości i wyników narzędzi. Dzięki temu Codex może odzyskać stare wymaganie, nieudaną poprawkę lub wynik testu bez polegania wyłącznie na skompresowanym podsumowaniu. OpenAI obecnie przypisuje tej funkcji etykietę „eksperymentalna”.
Codex posiada własne instrukcje projektowe oraz umiejętności wielokrotnego użytku, a stos agentów OpenAI oferuje obecnie wsparcie dla podagentów i zarządzanej orkiestracji. To niweluje część różnic w narzędziach, które niegdyś odróżniały te dwa produkty.
Który z nich wybrać?
Ogólnie rzecz biorąc, Claude Code ma przewagę w zakresie kodowania, zwłaszcza w przypadku długotrwałych refaktoryzacji, migracji, audytów i innych zadań wymagających intensywnego korzystania z repozytorii. Jego reguły projektowe, haki, punkty kontrolne, podagenci i dynamiczne cykle pracy zapewniają programistom dużą kontrolę nad samym kodem, a Opus 5.5 jest również tańszy od Astry pod względem stawek za API.
Codex jest lepszym rozwiązaniem dla programistów, dla których ważniejsza jest mobilność i wykonywanie zadań w chmurze. Jego środowiska pracy na pulpicie, w interfejsie CLI, w IDE, w chmurze oraz w trybie zdalnym pozwalają rozpocząć pracę w jednym miejscu, a kontynuować ją lub przeglądać w innym.
W przypadku cykli pracy debugowania oba rozwiązania sprawdzają się dobrze. Jeśli jednak głównym powodem wyboru między Claude’em a ChatGPT jest obecnie programowanie, to Claude Code ma ogólnie mocniejsze argumenty przemawiające na swoją korzyść.
Claude kontra ChatGPT – pisanie
Zarówno Claude, jak i ChatGPT potrafią stworzyć solidny szkic. Różnica ujawnia się, gdy brief staje się dłuższy, materiały źródłowe się mnożą, a użytkownik zaczyna prosić o piątą rundę poprawek.
Poniżej przedstawiono mocne i słabe strony każdego z nich:
Claude do pisania
Claude to doskonały wybór w przypadku długich artykułów, wymagających edycji tekstu o dużej gęstości lub wszelkich treści podlegających rygorystycznym wytycznym redakcyjnym.
Narzędzie to radzi sobie z instrukcjami wydawanymi przez redaktorów: zachowaj tę strukturę, zachowaj te terminy, nie zmieniaj tej sekcji, dostosuj się do tego stylu, korzystaj z tych źródeł i zastosuj te zasady w kolejnej wersji.
ChatGPT do pisania
ChatGPT ma większy sens, gdy szkic stanowi jedynie część zadania
Możesz zbadać temat, przeanalizować pliki wspierające, przygotować szkic tekstu, dostosować go do innego formatu oraz stworzyć powiązane materiały wizualne bez konieczności łączenia kilku narzędzi. Skorzystaj z tej funkcji, gdy jedno źródło ma posłużyć do stworzenia kilku wyników, takich jak raport, e-mail, prezentacja i krótsze streszczenie.
Który z nich wybrać?
- Wybierz Claude do tworzenia i edycji długich tekstów, gdy pracujesz nad obszernym briefem, masz do dyspozycji dużo materiałów źródłowych lub musisz przejść przez kilka rund poprawek
- Wybierz ChatGPT, jeśli Twoje teksty często obejmują badania, analizy, obrazy, prezentacje i inne formaty
A jeśli wybierasz między nimi jako autor lub redaktor, pomiń ogólny test z podpowiedziami. Daj obu tym narzędziom to samo skomplikowane zadanie, z którym miałbyś do czynienia w pracy, a następnie sprawdź, który z nich ułatwi Ci pracę.
Przeczytaj również: Umiejętności Claude’a w zakresie pisania
Ceny usług Claude i ChatGPT w 2026 r.
ChatGPT oferuje tańszy plan płatny na start. Plan „Go” kosztuje w Stanach Zjednoczonych 8 dolarów miesięcznie, podczas gdy pierwszym płatnym planem indywidualnym w przypadku Claude’a jest plan „Pro” za 20 dolarów miesięcznie. Claude oferuje również plan „Pro” za 200 dolarów rocznie, co daje około 17 dolarów miesięcznie.
| Plan | Claude | ChatGPT |
|---|---|---|
| Free | Dostępny jest bezpłatny pakiet | Dostępny jest bezpłatny pakiet |
| Wpis płatny | Brak | Go, 8 USD miesięcznie w Stanach Zjednoczonych |
| Standardowy plan indywidualny | Pakiet Pro, 20 USD/miesiąc lub 200 USD/rok (efektywnie 17 USD/miesiąc) | Dodatkowo 20 USD miesięcznie |
| Użytkownik indywidualny intensywnie korzystający z usługi | Maks. 5x, 100 USD/miesiąc; maks. 20x, 200 USD/miesiąc | Pro 5x, 100 USD/miesiąc; Pro 20x, 200 USD/miesiąc |
| Teams/firma | Pakiet Standard: 20 USD za licencję miesięcznie w ramach abonamentu rocznego lub 25 USD miesięcznie; pakiet Premium: 100 USD rocznie lub 125 USD miesięcznie | Pakiet Standard: 20 USD za licencję miesięcznie w ramach abonamentu rocznego lub 25 USD miesięcznie; pakiet Premium: 100 USD rocznie lub 125 USD miesięcznie |
| Wielkość zespołu | 2–150 użytkowników | 2–200 użytkowników |
| Enterprise | 20 USD za licencję miesięcznie rozliczane rocznie + opłaty za korzystanie zgodnie ze stawkami API | Skontaktuj się z działem sprzedaży |
| Porównanie modeli API | Opus 5.5: 4 USD na wejściu / 20 USD na wyjściu; Fable 5.1: 10 USD na wejściu / 50 USD na wyjściu na 1 mln tokenów | GPT-6 Astra: 10 USD za dane wejściowe / 50 USD za dane wyjściowe na 1 mln tokenów |
| Dane wejściowe z pamięci podręcznej | 0,20 USD za 1 mln tokenów | 1 dolar za 1 mln tokenów |
| Cache pisze | 5 USD za 1 mln tokenów | 12,50 USD za 1 mln tokenów |
W przypadku użytkowników indywidualnych główna różnica cenowa dotyczy najniższych pakietów. Na poziomie zespołów ceny licencji standardowych i premium są takie same.
Ceny API różnią się w zależności od modelu. Opus 5.5 kosztuje 4 USD za milion tokenów wejściowych i 20 USD za milion tokenów wyjściowych. GPT-6 Astra kosztuje 10 USD za milion tokenów wejściowych i 50 USD za milion tokenów wyjściowych. Odczyty z pamięci podręcznej kosztują 0,20 USD za milion tokenów w przypadku Opus 5.5 i 1 USD w przypadku Astry.
Nie oznacza to jednak, że Claude jest tańszy w całym zakresie modeli. Fable 5.1 kosztuje 10 USD/50 USD za milion tokenów wejściowych/wyjściowych, podczas gdy GPT-6 Sol kosztuje 2 USD/10 USD, a GPT-6 Luna – 0,10 USD/0,50 USD. Koszt korzystania z API zależy w dużej mierze od tego, z którego modelu korzystasz.
Ważne: Ceny tych modeli często ulegają zmianom, a dostawcy regularnie dostosowują limity planów, stawki za tokeny oraz poziomy dostępu. Przed podjęciem decyzji o wyborze modelu do użytku produkcyjnego warto śledzić aktualne strony z cennikami.
Limity użytkowania Claude i ChatGPT w 2026 r.
Limity użytkowania są trudniejsze do porównania niż ceny planów, ponieważ żaden z produktów nie ma jednego prostego limitu. Poniżej wyjaśniliśmy limity, z którymi spotkasz się w Claude i ChatGPT, w tym dotyczące czatu, kodowania, modeli premium i innych narzędzi.
Limity użytkowania serwisu Claude
Claude wykorzystuje wspólny limit w ramach aplikacji Claude, Claude Desktop oraz interaktywnego Claude Code. To, jak szybko go wyczerpiesz, zależy od długości rozmowy, załączników, wyboru modelu, funkcji oraz wysiłku związanego z wnioskowaniem. Plany Pro i Max mają limit pięciu godzin na sesję oraz limit tygodniowy; oba można śledzić w Ustawieniach > Wykorzystanie.
Jeśli intensywnie korzystasz z najlepszych modeli Claude’a, należy zwrócić uwagę na jeden szczegół. Modele Fable 5 i 5.1 nie są uwzględnione w standardowym limicie dla licencji Pro ani Standard Teams, więc od samego początku zużywają płatne kredyty użytkowe. W licencjach Max i Premium Teams model Fable jest wliczony w cenę, ale może on zużyć nawet 50% tygodniowego limitu.
W 2026 roku firma Anthropic kilkakrotnie podniosła limity. W maju podwoiła pięciogodzinne limity w planach Pro, Max, Teams oraz Enterprise Plan opartych na liczbie licencji w usłudze Claude Code, a we wrześniu ponownie podniosła te limity wraz z wprowadzeniem wersji Opus 5.5. Użytkownicy subskrypcji otrzymują również reset ograniczenia szybkości, który mogą zachować do momentu, gdy będzie im potrzebny.
Limity użytkowania ChatGPT
ChatGPT dzieli limity w zależności od modelu i funkcji. Plany Free i Go obejmują nieograniczoną liczbę codziennych czatów tekstowych, natomiast funkcje takie jak rozumowanie, przesyłanie plików, obrazy, głos i inne narzędzia mają oddzielne limity.
Modele z wyższej półki również mają swoje limity. W ramach planu Pro za 100 dolarów modele GPT-6 Pro i GPT-5.6 Sol Pro mają wspólny tygodniowy limit 50 wiadomości.
W przypadku Work i Codex ponownie stosowany jest inny system. Ich wykorzystanie zależy od modelu, wielkości zadania, nakładu pracy związanego z wnioskowaniem, kontekstu oraz używanych narzędzi. Długie zadania związane z kodowaniem lub obsługą agentów mogą zużywać więcej przydzielonego limitu niż te krótkie.
Jak Claude i ChatGPT radzą sobie z limitami
Oba produkty pozwalają intensywnym użytkownikom kontynuować korzystanie z usługi po wyczerpaniu dołączonego limitu. Claude oferuje kredyty użytkowe rozliczane według standardowych stawek API, natomiast uprawnieni użytkownicy ChatGPT Plus i Pro mogą kupować kredyty na obsługiwane funkcje, takie jak Work i Codex.
Główna różnica polega na sposobie organizacji limitów. Claude stosuje bardziej ujednoliconą pulę limitów we wszystkich swoich głównych produktach, podczas gdy ChatGPT rozdziela limity między czat, modele premium, Work, Codex, Voice i inne narzędzia.
Co użytkownicy Reddita mówią o Claude i ChatGPT
W ostatnich wątkach na Reddicie nie ma jednoznacznej opinii na temat tego, które narzędzie wybrać. Różnice dotyczą głównie pracy: Claude zbiera więcej pochwał za rozumienie zadania wynikającego z podanej podpowiedzi, podczas gdy ChatGPT jest doceniany za bardziej precyzyjne formułowanie tekstów w niektórych cyklach pracy oraz szerszy zestaw narzędzi do codziennego użytku.
Użytkownicy Reddita o Claude
Użytkownik ChatGPT, który przeszedł na Claude w ramach planu Opus 5.5, Funny-Strawberry-168, opisał to następująco:
Zdecydowałem się na subskrypcję Claude’a, ponieważ moja subskrypcja Codex stała się dla mnie, szczerze mówiąc, praktycznie bezużyteczna, a ponadto chciałem wypróbować Opus. Jestem pod prawdziwym wrażeniem. To naprawdę wydaje się niemal magiczne.
Nieustannie dostrzega w kodzie rzeczy, o które nawet nie pytałem, wskazuje potencjalne problemy, rozumie, jak odnoszą się one do tego, nad czym pracuję, a nawet proponuje, by naprawić je osobno w innym drzewie roboczym. Dosłownie czyta w moich myślach – nie ogranicza się tylko do wykonywania podpowiedzi. Wydaje się, że faktycznie buduje model mentalny bazy kodu i Wszystkiego, co dzieje się wokół danego zadania.
Od czasu Sonnet 3.5 od czasu do czasu testuję Claude’a i zawsze było w tych modelach coś, co trudno opisać. Ich orientacja sytuacyjna jest po prostu niesamowicie dobra.
Modele GPT zawsze wydawały mi się bardziej „wyłupione” i nadmiernie uzależnione od podpowiedzi.
Zdecydowałem się na subskrypcję Claude’a, ponieważ moja subskrypcja Codex stała się dla mnie, szczerze mówiąc, praktycznie bezużyteczna, a poza tym chciałem wypróbować Opus. Jestem naprawdę pod wrażeniem. To naprawdę wydaje się niemal magiczne.
Nieustannie dostrzega w kodzie rzeczy, o które nawet nie pytałem, wskazuje potencjalne problemy, rozumie, jak się one mają do tego, nad czym pracuję, a nawet proponuje, by naprawić je osobno w innym drzewie roboczym. Dosłownie czyta w moich myślach – nie ogranicza się tylko do wykonywania podpowiedzi. Wydaje się, że faktycznie buduje model mentalny bazy kodu i Wszystkiego, co dzieje się wokół danego zadania.
Od czasu Sonnet 3.5 od czasu do czasu testuję Claude’a i zawsze było w tych modelach coś, co trudno opisać. Ich świadomość sytuacyjna jest po prostu niesamowicie dobra.
Modele GPT zawsze wydawały mi się bardziej „wygłupione” i nadmiernie uzależnione od podpowiedzi.
Dodali, że wydawało się, jakby Claude „budował mentalny model kodu źródłowego”, wykraczając poza zwykłe wykonywanie podpowiedzi. Jest to zgodne z częstym motywem pojawiającym się w wątkach na temat Claude’a: użytkownicy cenią sobie to, że model dostrzega zależności i powiązane problemy bez konieczności szczegółowego opisywania każdego kroku.
Ta pochwała nie jest powszechna, nawet na subreddicie r/ClaudeAI. Jeden z użytkowników Reddita testujący najnowsze modele napisał:
Uważam, że każde z tych narzędzi sprawdza się w innych zadaniach. Astra i GPT 5.6 wyróżniają się pod względem pisania, co stanowi istotną część mojego cyklu pracy. Lepiej dostosowują się do wizerunku marki i specyfikacji. Opus 5.5 jest świetny, ale nie mogę powiedzieć, że rozumiem ten szum wokół niego. Być może wynika to z faktu, że moje zastosowanie nie jest związane z programowaniem.
Uważam, że każde z nich sprawdza się w innych zadaniach. Astra i GPT 5.6 Sol radzą sobie najlepiej z pisaniem, co stanowi ogromną część mojego cyklu pracy. Lepiej trzymają się wytycznych dotyczących marki i specyfikacji. Opus 5.5 jest świetny, ale nie mogę powiedzieć, że rozumiem ten szum wokół niego. Być może wynika to z tego, że moje zastosowanie nie jest związane z kodowaniem.
Użytkownicy Reddita na temat ChatGPT
Szerszy zestaw narzędzi ChatGPT jest często wymieniany przez użytkowników jako powód, dla którego z niego korzystają. W niedawnym wątku użytkownika Reddita o pseudonimie salmanhameed13, który przeszedł z Claude’a, jako prosty przykład podano edycję obrazów:
ChatGPT potrafi generować i iteracyjnie edytować obraz w trakcie rozmowy.
Claude potrafi obejrzeć przesłane przez Ciebie zdjęcie, przeanalizować je, opisać oraz napisać idealną podpowiedź o obrazie itp. — jednak obecnie nie generuje gotowego obrazu we własnym zakresie.
To prawdopodobnie najprostsza, trwająca 60 sekund demonstracja tego, co potrafi ChatGPT, a czego Claude po prostu nie jest w stanie zrobić.
ChatGPT potrafi generować i iteracyjnie edytować obraz w trakcie rozmowy.
Claude potrafi obejrzeć przesłane przez Ciebie zdjęcie, przeanalizować je, opisać oraz napisać idealną podpowiedź o obrazie itp. — jednak obecnie nie generuje gotowego obrazu we własnym zakresie.
To prawdopodobnie najprostsza, trwająca 60 sekund demonstracja tego, co potrafi ChatGPT, a czego Claude po prostu nie jest w stanie zrobić.
Claude potrafi analizować ten sam obraz i pomóc w sformułowaniu podpowiedzi, ale nadal nie jest w stanie samodzielnie wygenerować gotowego obrazu. Dla użytkowników, których codzienna praca obejmuje zarówno zadania tekstowe, jak i wizualne, ta luka ma większe znaczenie niż niewielka przewaga w testach porównawczych.
Niektórzy użytkownicy w ogóle nie traktują tego wyboru jako ostatecznego. W jednym z szeroko komentowanych wątków porównawczych użytk ownik Spontanous_cat tak opisał swój cykl pracy:
Moim sprawdzonym połączeniem jest wykorzystanie Claude’a do zrobienia zadania, a ChatGPT do jego oceny. Następnie Claude wprowadza poprawki. Claude bywa czasem zbyt uległy, ale jego wyniki są wystarczająco dobre. ChatGPT jest dla niego idealnym krytykiem.
Moja niezawodna kombinacja polega na tym, że używam Claude’a do zrobienia zadania, a ChatGPT do jego oceny. Następnie proszę Claude’a o poprawki. Claude bywa czasem zbyt uległy, ale jego wyniki są wystarczająco dobre. ChatGPT jest dla niego idealnym krytykiem.
Inni komentujący w tym samym wątku opisali podobny podział między Claude Code a Codex – jeden służy do wdrażania, a drugi do debugowania lub weryfikacji.
Wniosek redakcji: Na Reddicie nie widać jednoznacznego konsensusu co do tego, czy lepiej wybrać Claude, czy ChatGPT. Użytkownicy Claude’a ciągle powracają do kwestii kontekstu, wykonywania poleceń i bardziej zaawansowanych zadań. Użytkownicy ChatGPT wskazują na obrazy, badania, narzędzia multimodalne oraz przypadki, w których obecne modele tej platformy ściślej trzymają się wytycznych. Wśród bardziej zaawansowanych użytkowników równoległe korzystanie z obu narzędzi jest na tyle powszechne, że stało się odrębnym cyklem pracy.
Należy to jednak traktować jako opinię użytkowników. Modele i ich limity zmieniają się zbyt szybko, by wątek na Reddicie mógł służyć jako trwały punkt odniesienia.
Jak wybrać między Claude a ChatGPT
W tym momencie wybór nie polega już na tym, który model osiąga lepsze wyniki w testach porównawczych, ale raczej na tym, jaki rodzaj pracy zajmuje większość Twojego dnia.
| Twój priorytet | Lepsze dopasowanie | Dlaczego |
|---|---|---|
| Długie sesje programistyczne, refaktoryzacja, migracje lub praca wymagająca intensywnego korzystania z repozytorium | Claude | Claude Code zapewnia pełną kontrolę nad długotrwałymi zadaniami inżynieryjnymi dzięki regułom projektowym, hakom, punktom kontrolnym, podagentom i dynamicznych cyklach pracy |
| Badania, pliki, obrazy, kodowanie, głos i inne zadania w jednym miejscu | ChatGPT | ChatGPT obsługuje szerszy zakres zadań w ramach jednego obszaru roboczego, w tym badania, analizę plików, generowanie obrazów, kodowanie oraz połączenia narzędzi |
| Długie dokumenty, intensywna edycja lub szczegółowe wytyczne redakcyjne | Claude | Claude zazwyczaj dobrze trzyma się materiałów źródłowych, zasad redakcyjnych i instrukcji dotyczących poprawek podczas dłuższych sesji |
| Ustrukturyzowane teksty, które można przekształcić w prezentacje, obrazy, analizy lub inne formaty | ChatGPT | ChatGPT ułatwia przenoszenie treści z wersji roboczej do innych formatów bez konieczności zmiany narzędzi |
| Wykonywanie w chmurze, dostęp mobilny oraz przełączanie się między środowiskiem pulpitowym, interfejsem CLI, środowiskiem IDE i zdalnymi cyklami pracy programistycznej | ChatGPT | Codex został zaprojektowany z myślą o współpracy między różnymi urządzeniami i środowiskami |
| Najtańszy płatny pakiet startowy | ChatGPT Go | Cena ChatGPT Go zaczyna się od 8 dolarów miesięcznie w Stanach Zjednoczonych, natomiast cena Claude Pro zaczyna się od 20 dolarów miesięcznie lub około 17 dolarów miesięcznie w przypadku rozliczenia rocznego |
| Regularne korzystanie z Claude’a do pracy wymagającej głębokiego skupienia oraz z ChatGPT ze względu na jego szerszy zestaw narzędzi | Oba | Zatrzymanie obu subskrypcji może mieć sens, gdy różnice między nimi pojawiają się na tyle często w Twoim rzeczywistym cyklu pracy, że uzasadniają posiadanie dwóch subskrypcji |
Jeśli nadal masz wątpliwości, najpierw przetestuj swoje rzeczywiste zadania. Przez kilka dni przetestuj te same dokumenty, zadania programistyczne, pytania badawcze i codzienne podpowiedzi w obu bezpłatnych planach. Wyniki testów porównawczych zbytnio zależą od ustawień i warunków testowych, by mogły pomóc Ci w podjęciu decyzji.
Jeśli jedno narzędzie radzi sobie z niemal wszystkim, co regularnie wykonujesz, nie ma powodu, by płacić za drugie. Argumenty za utrzymaniem obu narzędzi stają się przekonujące dopiero wtedy, gdy różnice między nimi wielokrotnie ujawniają się w Twoim rzeczywistym cyklu pracy.
Czytaj więcej: Przykłady zastosowań ChatGPT
Jak przejść z ChatGPT na Claude
Ustawienia wymagają mniej pracy niż wcześniej. Claude posiada teraz wbudowaną funkcję umożliwiającą przeniesienie pamięci z innego asystenta AI.
- Przetestuj Claude przed rezygnacją z ChatGPT. Najpierw sprawdź, jak radzi sobie z Twoimi codziennymi zadaniami, zwłaszcza tymi, które są na tyle ważne, że uzasadniają płatną subskrypcję.
- Przenieś kontekst, który Claude powinien zapamiętać. Przejdź do Claude > Ustawienia > Pamięć > Rozpocznij import. Wklej pamięć wyeksportowaną z Twojego obecnego asystenta AI, a Claude wyodrębni istotne szczegóły do wpisów w pamięci, które możesz przejrzeć. Spowoduje to przeniesienie wspomnień i preferencji, ale nie całej historii rozmów.
- Wyeksportuj dane z ChatGPT, aby utworzyć archiwum. W przypadku kwalifikujących się planów indywidualnych przejdź do Ustawień > Zarządzanie danymi > Eksportuj dane. Pobrany plik ZIP zawiera historię czatów oraz inne dane konta. Eksport w trybie samoobsługowym nie jest dostępny dla obszarów roboczych typu Business, Enterprise ani Healthcare.
- Przenieś bieżącą pracę do Claude Projects. Prześlij dokumenty, pliki lub kod, z których nadal korzystasz, a następnie odtwórz ważne reguły jako instrukcje projektu. Claude oferuje również instrukcje profilowe dotyczące preferencji dla całego konta oraz funkcje „Skills” umożliwiające ponowne wykorzystanie zachowań i cykli pracy.
- Zwróć uwagę na limity podczas pierwszego tygodnia intensywnego użytkowania. Claude wyświetla dane dotyczące wykorzystania w sekcji Ustawienia > Wykorzystanie. Użytkownicy płatni mogą również włączyć kredyty na wykorzystanie i kontynuować pracę po wyczerpaniu dołączonego limitu, przy czym dodatkowe wykorzystanie jest rozliczane według standardowych stawek API.
- Anuluj subskrypcję dopiero wtedy, gdy Claude udowodni, że potrafi wykonywać rzeczywiste zadania. Nasz przewodnik dotyczący anulowania subskrypcji ChatGPT zawiera instrukcje dotyczące kroków rozliczeniowych. Utrzymanie darmowego konta ChatGPT może nadal mieć sens w przypadku podstawowego generowania obrazów przez samą platformę. Claude potrafi analizować przesłane obrazy i tworzyć wykresy, diagramy oraz interaktywne elementy wizualne, ale nadal nie generuje zdjęć ani ilustracji
Notatka: Jeśli nadal rozważasz szersze porównanie, artykuł „Perplexity a ChatGPT” dotyczy alternatywnego rozwiązania opartego na wyszukiwaniu, natomiast nasz przewodnik po wyszukiwarkach opartych na AI obejmuje szerszą kategorię.
Jak ClickUp wpisuje się w decyzję dotyczącą wyboru między Claude a ChatGPT
Claude i ChatGPT dobrze radzą sobie w swoich zadaniach. Claude potrafi analizować długie dokumenty i bazy kodu. ChatGPT potrafi wyszukiwać informacje, generować obrazy, tworzyć strony internetowe, pisać kod oraz korzystać z szerokiego zestawu narzędzi.
Jednak wyniki uzyskane za pomocą tych narzędzi często pozostają niewykorzystane – nie ma gdzie ich zapisać ani, co gorsza, podjąć na ich podstawie żadnych działań.
Weźmy proste pytanie, na przykład: „Co stało się z projektem Phoenix?”. Przydatna odpowiedź zależy od najnowszych zadań, właścicieli, komentarzy, decyzji, zależności, terminów i zmian. Claude i ChatGPT mogą uzyskać dostęp do części tych informacji za pośrednictwem połączeń z narzędziami, ale projekt nadal wymaga systemu, który będzie na bieżąco aktualizował ten kontekst.
Właśnie w takiej sytuacji warto rozważyć platformę taką jak ClickUp, która pozwala zebrać wszystkie projekty w jednym miejscu, a do tego oferuje kontekstową AI.
Brain²: AI dostosowana do Twojej pracy
Brain² to kontekstowa sztuczna inteligencja firmy ClickUp przeznaczona do pracy. Potrafi podsumowywać projekty, tworzyć szkice zawartości, wyszukiwać tematy, analizować dane oraz tworzyć zadania i dokumenty. Ponadto obecnie tworzy również interaktywne prototypy, pulpity nawigacyjne, prezentacje, obrazy, wideo i inne zasoby.
To, co wyróżnia tę usługę, to kontekst stojący za generowanymi wynikami. Brain² może wykorzystywać zadania, dokumenty, czaty, decyzje, właścicieli, przeszkody i aktualizacje już znajdujące się w Twojej przestrzeni roboczej, dzięki czemu nie musisz odtwarzać tego kontekstu przy każdej podpowiedzi. Gdy odpowiedź znajduje się gdzie indziej, funkcja ClickUp Enterprise Search może przeszukiwać połączone narzędzia, takie jak Google Drive, Figma, GitHub i Gmail.
Brain² zapewnia również zespołom dostęp do najnowocześniejszych modeli firm OpenAI, Anthropic, Google i innych w jednym miejscu. Można przełączać się między modelami Claude, GPT, Gemini i innymi, zachowując ten sam kontekst pracy, bez konieczności utrzymywania oddzielnych subskrypcji tylko po to, by przechodzić między rodzinami modeli.
Superagenci ClickUp: zamień kontekst w bieżące zadania
Superagenci ClickUp poszerzają ten wspólny kontekst. Ci wirtualni współpracownicy oparci na AI mogą realizować wieloetapowe cykle pracy, korzystając z narzędzi i danych, do których zapewnisz im dostęp, z wykorzystaniem wyzwalaczy, pamięci oraz zatwierdzania przez człowieka w przypadku krytycznych działań.
Na przykład agent projektowy mógłby zbadać problem, zasygnalizować opóźnienia w pracy, zaktualizować zadania lub powiadomić odpowiednie osoby, bez konieczności odtwarzania kontekstu na każdym kroku. Co więcej, zespoły mogą tworzyć własne agenty za pomocą narzędzia do tworzenia w języku naturalnym lub korzystać z gotowych szablonów agentów.
Codegen od ClickUp: Wprowadź kontekst inżynieryjny do procesu wdrażania
Dla zespołów programistycznych narzędzie Codegen firmy ClickUp tworzy połączenie między zadaniem inżynieryjnym a wynikającym z niego kodem.
Przydziel zadanie agentowi Codegen, a ten będzie mógł pracować na podstawie opisu zadania, połączonych dokumentów, kryteriów akceptacji, zależności oraz dyskusji już załączonych do zadania. Zespoły mogą również @wspominać agenta w celu zgłoszenia dalszych zmian lub uruchomić go, gdy zadanie osiągnie określony status. Codegen zajmuje się tym wszystkim, podczas gdy człowiek odpowiada za weryfikację i scalanie powstałego kodu.
Przewodnik: Gdy przechodzisz z samodzielnego asystenta AI na rozwiązanie Work AI zbudowane wokół Twojego zespołu, największą zmianą jest ciągłość. Sztuczna inteligencja może pracować w oparciu o wspólne projekty, decyzje i właścicieli, a następnie pomaga przekształcić ten kontekst w kolejne zadanie, brief lub cykl pracy w miarę rozwoju zespołu.
Najlepsze rozwiązanie dla: Zespołów, które już zarządzają projektami, dokumentami, decyzjami i współpracą w ClickUp i chcą, aby AI odpowiadała na pytania, tworzyła zadania i działała w oparciu o ten wspólny kontekst firmowy, bez konieczności odtwarzania go w każdej podpowiedzi.
Pomiń ten artykuł, jeśli: Potrzebujesz głównie osobistego asystenta AI do samodzielnego pisania, wyszukiwania informacji, programowania lub generowania obrazów i nie potrzebujesz systemu udostępnianego do zarządzania pracą związaną z tymi wynikami.
Nie musisz mieć zależności od jednej AI w wszystkim
Dla większości osób wybór między Claude a ChatGPT sprowadza się do charakteru ich pracy.
Claude lepiej radzi sobie z długimi zadaniami wymagającymi głębokiego zrozumienia kontekstu, takimi jak duże bazy kodu, obszerne dokumenty i briefy, które muszą przejść kilka rund poprawek. ChatGPT oferuje szerszy zakres funkcji w jednym miejscu – od badań i obrazów po funkcje głosowe i zadania zaplanowane – a rozpoczęcie korzystania z niego jest tańsze.
Żadna z przewag nie jest trwała. Obie firmy wprowadzają nowe modele co kilka miesięcy, a różnica, która dziś decyduje o Twoim wyborze, może zniknąć już przy kolejnej aktualizacji. Przetestowanie własnych prac przy użyciu tych narzędzi dostarczy Ci więcej informacji niż jakakolwiek tabela wyników testów porównawczych, w tym te zawarte w niniejszym artykule.
Jeśli Twój zespół ostatecznie zdecyduje się korzystać z obu narzędzi, trudniejszym wyzwaniem będzie uporządkowanie pracy z nimi związanej: zadań, decyzji i plików, do których odnosi się każda odpowiedź. ClickUp zapewnia jedno miejsce do tej pracy, w którym dostępne są modele Claude, GPT i Gemini.
Najczęściej zadawane pytania dotyczące porównania Claude i ChatGPT
Czy mogę sprawić, by moje rozmowy w Claude lub ChatGPT nie były wykorzystywane do szkolenia modeli?
Tak, w przypadku kont osobistych obie platformy zapewniają kontrolę nad tymi kwestiami. W ChatGPT należy wyłączyć opcję „Ulepszaj model dla wszystkich” w sekcji Ustawienia > Kontrola danych. Nowe rozmowy nie będą wykorzystywane do szkolenia modeli OpenAI, ale nadal mogą pozostawać w historii użytkownika. Jeśli użytkownik prześle opinię na temat odpowiedzi, powiązana rozmowa może nadal być wykorzystywana do szkolenia. Claude posiada podobne ustawienie dotyczące ulepszania modelu w ramach swoich opcji prywatności. Wyłączenie tej opcji uniemożliwia wykorzystanie nowych czatów i sesji kodowania w przyszłych sesjach szkolenia modeli. Firma Anthropic zwraca uwagę na wyjątki dotyczące rozmów oznaczonych do przeglądu bezpieczeństwa lub danych, które użytkownik wyraźnie zdecyduje się udostępnić. W przypadku kont firmowych domyślne ustawienia różnią się. OpenAI domyślnie nie wykorzystuje danych z ChatGPT Business, Enterprise, Edu, Healthcare ani API do szkolenia modeli, a firma Anthropic twierdzi to samo w odniesieniu do Claude for Work i jego API.
Czy Claude i ChatGPT zapamiętują informacje między rozmowami?
Tak, chociaż żadna z tych usług nie zapamiętuje wszystkich szczegółów, które kiedykolwiek udostępniłeś. Pamięć ChatGPT może czerpać z poprzednich rozmów, zapisanych informacji, plików i połączonych aplikacji, o ile te funkcje są dostępne i włączone. To, do czego może się odwoływać, zależy od planu, regionu i ustawień obszaru roboczego. Claude również może tworzyć pamięć na podstawie poprzednich rozmów. Pamięć jest obecnie domyślnie włączona dla kont Free, Pro i Max, natomiast właściciele kont Team i Enterprise decydują, czy jest ona dostępna w ich obszarach roboczych. Claude przechowuje również oddzielne przestrzenie pamięci dla poszczególnych projektów.
Czy mogę korzystać z Claude’a lub ChatGPT bez zapisywania rozmowy w pamięci?
Tak. Funkcja Temporary Chat w ChatGPT nie pojawia się w historii czatu, nie tworzy ani nie aktualizuje zapisów w pamięci, ani nie służy do szkolenia modeli OpenAI. OpenAI może zachować kopię przez maksymalnie 30 dni ze względów bezpieczeństwa. Claude oferuje czaty w trybie incognito, które nie są dodawane do historii czatu ani do pamięci Claude’a. Należy pamiętać, że czaty w trybie incognito w planach Teams i Enterprise mogą nadal pojawiać się w eksportowanych danych organizacji i podlegają zasadom przechowywania danych obowiązującym w danej organizacji.
Czy mogę korzystać z funkcji głosowych, udostępniania obrazu z kamery lub udostępniania ekranu w przypadku obu asystentów?
Oba rozwiązania oferują rozmowy głosowe. Funkcja Claude Voice jest dostępna w planach Free, Pro, Max, Team i Enterprise na urządzeniach mobilnych, komputerach stacjonarnych oraz w przeglądarce internetowej. Podczas rozmowy umożliwia ona również korzystanie z wyszukiwarki internetowej oraz połączonych narzędzi, takich jak Gmail, Kalendarz Google, Dokumenty Google i Slack. ChatGPT oferuje obecnie kilka trybów głosowych. Tryb Live obsługuje naturalne rozmowy głosowe, ale nie oferuje wsparcia dla wideo ani udostępniania ekranu. Uprawnieni abonenci mogą przełączyć się na tryb Advanced na iOS lub Androidzie, gdy potrzebują wideo na żywo lub udostępniania ekranu. Jeśli kamera lub udostępnianie ekranu są ważne dla Twojego cyklu pracy, przed dokonaniem wyboru sprawdź, który tryb głosowy ChatGPT oferuje wsparcie dla Twojego planu taryfowego i urządzenia.
Czy reklamowane okno kontekstowe odpowiada ilości tekstu, którą mogę przesłać?
Nie. Okno kontekstowe to całkowita ilość informacji, z jaką model może pracować jednocześnie. W zależności od modelu limit ten może obejmować Twoją podpowiedź, historię rozmowy, wyniki narzędzi, tokeny rozumowania oraz odpowiedź modelu. Nie jest to to samo, co limit przesyłania plików. Liczba ta może się również zmieniać w zależności od tego, gdzie korzystasz z modelu. Na przykład Claude publikuje różne szczegóły dotyczące okna kontekstowego dla usług Chat, Claude Code i Cowork. OpenAI również rozdziela całkowity kontekst od danych wejściowych, które można wykorzystać, w niektórych trybach ChatGPT. Na przykład opisuje całkowite okno o wielkości 256K dla ręcznie wybranego trybu „Thinking” jako 128K danych wejściowych plus do 128K danych wyjściowych.
To zależy od rodzaju pracy. Claude jest lepszym wyborem w przypadku długich sesji programowania, obszernych dokumentów oraz pisania tekstów opartych na szczegółowych wytycznych, wymagających kilku poprawek. ChatGPT jest lepszym wyborem, jeśli szukasz jednego asystenta do badań, analizy plików, generowania obrazów, syntezy mowy i programowania; ponadto oferuje tańszy plan płatny – 8 USD miesięcznie za Go w Stanach Zjednoczonych. Wyniki testów porównawczych nie rozstrzygną sprawy, ponieważ firmy Anthropic i OpenAI testują swoje modele w różnych ustawieniach. Wykonaj te same rzeczywiste zadania w obu bezpłatnych wersjach przez kilka dni i wybierz tę, która pozwoli Ci zaoszczędzić więcej czasu.