Claude vs. ChatGPT: En ärlig jämförelse för 2026

Den 22 september 2026 släppte Anthropic Claude Opus 5.5, medan OpenAI utökade GPT-6-familjen med Sol och Luna. Tidpunkten gav upphov till ännu en omgång prestandajämförelser mellan verktygen.

Problemet är dock att varken Claude eller ChatGPT längre är en enda modell.

Claude omfattar nu Fable, Opus, Sonnet och Haiku, medan ChatGPT fördelar olika uppgifter mellan sina egna GPT-modeller och lägen. Prestandatabeller jämför ofta olika medlemmar av dessa familjer under olika inställningar, vilket gör det svårare att försvara ett entydigt omdöme av typen ”Claude fick betyget X, ChatGPT fick betyget Y”.

Så ser den verkliga situationen ut när det gäller valet mellan Claude och ChatGPT år 2026.

Även om den rena kapaciteten fortfarande spelar roll är resultattavlan i sig ett svagt köpsignal. Praktiska skillnader inkluderar tillgängliga modeller, funktioner, användningsbegränsningar och kostnaden för uppgradering. I det här blogginlägget har vi sammanställt allt du behöver veta, från vem tjänsterna är avsedda för till var respektive tjänst har sina brister.

❗️De flesta AI-agenterna fick en poäng under 65.

Vi jämförde 6 AI-verktyg i ett verkligt uppdrag: att skapa en genomförbar projektplan utifrån en brief. Vinnaren var inte den som skrev bäst. Det var den som hade tillgång till verkliga arbetsdata. 👇🏼

Claude och ChatGPT i korthet

Jämförelse mellan Claude och ChatGPT: Varför poängen inte säger allt

Prestandatestresultaten avgör inte längre frågan om Claude eller ChatGPT. Utvärderingsversionen, inställningarna för resonemang, säkerhetsåtgärderna, reservmodellerna och testramverket kan alla påverka resultatet.

AutomationBench, som utvecklats av Zapier, testar om en agent kan genomföra verkliga affärsflöden mellan anslutna appar. I OpenAI:s tillkännagivande av GPT-6 Astra uppnår GPT-5.6 Sol 18,1 %. Bara 19 dagar senare rapporterar Anthropics tillkännagivande av Opus 5.5 28,8 % för GPT-5.6 Sol, enligt resultatet från Zapiers topplista.

Det är en skillnad på 10,7 poäng för samma modell i samma prestandatest. Zapier påpekar att deras privata utvärderingsuppsättning kan variera mellan olika versioner av prestandatestet, och att olika inställningar för agenterna kan ge olika resultat. Poängen måste ses i relation till de specifika testförhållandena.

Prestandatesterna visar också att OpenAI och Anthropic inte alltid testade Claude under samma förhållanden:

Modellernas beteende vid vägran ingår också i jämförelsen. OpenAI uteslöt Claude Fable 5 och 5.1 från LifeSciBench Gold v1, GeneBench Pro v13 och MedChemBench eftersom modellerna vägrade att besvara de flesta frågorna. På HealthBench Professional använde OpenAI Opus 5 som reserv när Fable 5.1 vägrade.

Det behöver knappast sägas att en modell kan ha den underliggande kapaciteten och ändå vara olämplig för ett arbetsflöde om man inte kan få tillförlitlig åtkomst till den. Anthropic erkänner själva det övergripande problemet och säger att ”prestandamarginalerna har blivit en mindre tillförlitlig vägledning för skillnader i verkligheten.”

Där Claude Opus 5.5 och GPT-6 Astra får högre poäng

Anthropics tabell från september 2026 ger oss fem direkta jämförelser mellan Claude Opus 5.5 och GPT-6 Astra.

Anthropic uppger att Opus 5.5 använde adaptivt tänkande med maximal insats om inte annat anges.

Tänk på ”ansträngning” som hur mycket tid AI:n får på sig att dubbelkontrollera sitt arbete. Anthropic lät Opus använda den maximala tänktiden i nästan varje test. I ett kodningstest, Terminal-Bench 4.0, kördes ingen av modellerna på max: Opus kördes ett steg under max, och Astras poäng hämtades från OpenAI:s egen rapport med en lägre inställning. Anthropic säger att det var de inställningarna där respektive modell presterade bäst. Precis som människor kan en AI grubbla för mycket över ett problem, så mer tänketid innebär inte alltid ett bättre resultat.

Sammantaget ligger Opus 5.5 i täten när det gäller agentisk kodning, kunskapsarbete och ”Humanity’s Last Exam” med verktyg. Astra får högre poäng för affärsarbetsflöden och agentisk vetenskaplig forskning.

Claude (styrkor, bästa användningsområden och begränsningar)

Claude är Anthropics serie av AI-modeller. Det aktuella utbudet omfattar Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5 och Haiku 4.5.

Fable 5.1, Opus 5.5 och Sonnet 5 stöder var och en ett kontextfönster på 1 miljon token, medan Haiku 4.5 stöder 200 000 token. Anthropic positionerar Fable för krävande resonemang och långvariga uppgifter, Opus för kodning och kunskapsarbete, Sonnet som en balans mellan hastighet och intelligens, och Haiku för snabbare uppgifter med stora volymer.

Vem är Claude avsedd för?

Claude passar utmärkt för personer som ger AI stora, komplexa uppgifter snarare än enstaka frågor. Det gäller till exempel utvecklare som arbetar med stora kodbaser, analytiker som granskar långa dokument, forskare som sammanställer bevismaterial samt skribenter eller redaktörer som arbetar med detaljerade briefs och stilregler.

Enkelt uttryckt fungerar Claude bäst för uppgifter som kräver mycket sammanhang, flera steg eller en lång arbetssession. Det passar bra för stora filer, långa konversationer och projekt som bygger vidare på tidigare arbete.

Utmärkande styrkor

Betyg

En G2-användare sa:

Av de många AI-chatt- och agentbaserade kodningsverktyg som finns tillgängliga tycker jag att Claudes prestanda och noggrannhet är oerhört imponerande – särskilt när det gäller att hantera komplexa problem, förstå sammanhang och konsekvent leverera tillförlitliga resultat av hög kvalitet. Claude Code är också extremt användbart för att utveckla funktioner, köra tester och åtgärda fel, samt för automatisering och driftsättning. Sammantaget känns det som att det ligger långt före andra liknande kodningsverktyg när det gäller noggrannhet, prestanda och den tid det tar att nå ett gediget resultat.

Där det tar slut

Claude genererar fortfarande inte foton eller illustrationer. Den kan analysera uppladdade bilder och skapa diagram, scheman och interaktiva bilder med HTML och SVG, men den har ingen inbyggd bildgenerator. Om du vill att samma AI-verktyg ska skriva kampanjtexter och skapa tillhörande bildmaterial behöver du ett annat verktyg för bilderna.

Dess säkerhetsåtgärder kan också påverka avancerat arbete inom cybersäkerhet och biovetenskap. Opus 5.5 kan vidarebefordra flaggade cybersäkerhetsförfrågningar till Opus 4.8, medan Fable 5.1 kan fallbacka till Opus-modeller för vissa förfrågningar inom cybersäkerhet och biologi. Anthropic erbjuder verifieringsprogram för legitim forskning, även om åtkomsten till Cyber Verification för Opus 5.5 fortfarande är under utveckling.

ChatGPT (styrkor, bästa användningsområden och begränsningar)

ChatGPT är OpenAI:s AI-assistent, med separata modeller och lägen för olika typer av arbete.

GPT-5 och GPT-6 Sol ligger till grund för den huvudsakliga betalda chattupplevelsen, medan en enklare GPT-modell används för Free- och Go-användare. GPT-6 Pro, som drivs av GPT-6 Astra, ligger i toppskiktet för berättigade Pro-, Business- och Enterprise-användare. Work och Codex ger tillgång till modeller som GPT-6 Astra, Sol och Luna, beroende på abonnemang.

Vem är ChatGPT avsett för?

ChatGPT är utvecklat för personer som vill ha en enda assistent för olika typer av arbete. En marknadsförare kan skapa bilder tillsammans med texter, en forskare kan sammanställa rapporter med källhänvisningar med hjälp av Deep Research, en analytiker kan bearbeta PDF-filer och kalkylblad, och en utvecklare kan använda Codex. Det täcker även vardagliga uppgifter som sökningar, planering, filanalys och snabba frågor.

Utmärkande styrkor

Betyg

En G2-användare sa:

Jag älskar att använda ChatGPT för dess fantastiska bildskapande funktioner, som jag anser vara den bästa funktionen inom AI. Interaktiviteten är en annan aspekt som verkligen sticker ut för mig. Det hjälper mig att lösa många problem, till exempel att identifiera vilka uppgifter som är brådskande och stödja mig i innehållsskapande, manusskrivande och till och med e-post. Jag uppskattar hur det hjälper mig både i mitt yrkesliv och privatliv. Dessutom var den initiala installationen väldigt enkel – det är bara att logga in och starta konversationen.

Där det tar slut

ChatGPT:s modellutbud kan vara förvirrande. GPT-6 Pro, som drivs av Astra, finns tillgängligt i vanliga Chat på Pro-, Business- och Enterprise-nivå, men inte på Plus-nivå. Plus-användare får tillgång till Astra via Work och Codex. GPT-6 Sol och Luna finns också i Work och Codex snarare än i vanliga Chat. Vilken modell du kan använda beror både på ditt abonnemang och på vilken plattform du arbetar med.

Astras extra säkerhetskontroller kan ibland avbryta legitimt arbete, inklusive defensiv cybersäkerhet. I ChatGPT och Codex kan en flaggad uppgift pausas för granskning innan du fortsätter. I API:et avbryts uppgiften.

Claude vs. ChatGPT för programmering

Både Claude Code och Codex kan granska repositorier, redigera filer, köra kommandon, testa ändringar och hantera flerstegsarbete inom utveckling. Den tydligaste skillnaden är arbetsflödet kring modellen.

Enligt Anthropics publicerade prestandatester får Opus 5.5 66,4 % på Terminal-Bench 4.0 jämfört med Astras 57,9 %, medan FrontierCode ligger mycket närmare med 54,4 % mot 53,3 %.

Oberoende resultat är mindre ensidiga.

Artificial Analysis mätte Opus 5.5 till 59,6 % på Terminal-Bench 4.0, vilket är i nivå med Astra, medan Endor Labs fann att Codex med Astra låg något före Claude Code med Opus 5.5 när det gäller generering av säker kod (34,6 % mot 33,5 %).

Claude för programmering

Claude Code är uppbyggt kring arbete på repositorienivå. CLAUDE.md ser till att projektkonventioner är tillgängliga mellan sessioner, medan Skills lagrar repeterbara arbetsflöden och referensmaterial. Underagenter kan arbeta med separata uppgifter i sina egna sammanhang, och dynamiska arbetsflöden kan dela upp större jobb, som granskningar eller migreringar, mellan flera agenter.

Hooks ger utvecklare bättre kontroll över vad som händer kring dessa agenter. De kan köra tester eller linters efter redigeringar, blockera specifika kommandon innan de körs eller aktivera skript och andra verktyg vid definierade punkter i arbetsflödet. Claude Code stöder även integration med språkservrar för symbolnavigering och realtidsfelkontroll, samt MCP-anslutningar för externa verktyg och data.

Kontrollpunkter är användbara när en stor förändring börjar gå fel. Claude Code kan spola tillbaka spårade redigeringar och konversationens status till en tidigare tidpunkt, vilket är till hjälp när man testar olika tillvägagångssätt eller återhämtar sig från en misslyckad förändring.

Opus 5.5 har också lägre priser än Astra när det gäller API-avgifter, med 4 dollar per miljon inmatade token och 20 dollar per miljon utmatade token jämfört med Astras 10 respektive 50 dollar. Anthropic hävdar att Opus 5.5 kan matcha Astras prestanda i Terminal-Bench till cirka 40 % av kostnaden per uppgift, även om denna kostnadsjämförelse baseras på Anthropics egna tester.

ChatGPT för programmering

Codex fokuserar mer på att fungera över olika enheter och miljöer. Det är tillgängligt via desktop-appen, CLI, IDE och molnet, medan funktionen Remote i ChatGPT:s mobilapp låter utvecklare starta, styra, granska och organisera arbete som körs på en annan maskin. Remote stöder även arbetsträd, sidoklatter, inline-granskning, köade promptar och uppgiftsstyrning.

Mål är en annan användbar del av arbetsflödet. Ett mål ger Codex ett resultat att sträva efter under flera steg, med ett tydligt villkor för när det är klart. OpenAI rekommenderar dem för arbete som migrering av beroenden, prestandajustering, utredning av instabila tester, refaktoriseringar i flera steg och buggjakt där nästa steg beror på vad Codex hittar.

Astra förändrar också hur Codex hanterar mycket långa sessioner. När kontextfönstret fylls kan det spara anteckningar över fönstergränserna samtidigt som tidigare meddelanden och verktygsresultat förblir sökbara. Det gör att Codex kan hämta ett gammalt krav, en misslyckad korrigering eller ett testresultat utan att enbart förlita sig på en komprimerad sammanfattning. OpenAI betecknar för närvarande funktionen som experimentell.

Codex har egna projektinstruktioner och återanvändbara Skills, och OpenAI:s agentstack stöder nu subagenter och hanterad orkestrering. Detta minskar en del av den skillnad i verktygsutbudet som tidigare skilde de två produkterna åt.

Claude vs. ChatGPT för skrivande

Både Claude och ChatGPT kan ta fram ett bra utkast. Skillnaden märks när uppdraget blir längre, källmaterialet hopar sig och du börjar be om den femte omgången av redigeringar.

Se nedan var de båda har sina styrkor och svagheter:

Claude för skrivande

Claude är ett utmärkt val för långa artiklar, omfattande redigeringar eller allt som omfattas av strikta redaktionella riktlinjer.

Det hanterar den typ av instruktioner som redaktörer ger: behåll den här strukturen, behåll dessa termer, rör inte det här avsnittet, anpassa tonen efter den här stilen, använd dessa källor och följ dessa regler även vid en ytterligare granskning.

ChatGPT för skrivande

ChatGPT är ett bättre val när utkastet bara är en del av uppgiften

Du kan undersöka ämnet, gå igenom underlagsdokument, skriva ett utkast, anpassa texten till ett annat format och skapa tillhörande bildmaterial utan att behöva koppla ihop flera verktyg. Använd det när en källa behöver omvandlas till flera olika utdata, till exempel en rapport, ett e-postmeddelande, en presentation och en kortare sammanfattning.

Priser för Claude och ChatGPT år 2026

ChatGPT har en billigare startnivå för betaltjänsterna. Go kostar 8 dollar per månad i USA, medan Claudes första betalda abonnemang för privatpersoner är Pro, som kostar 20 dollar per månad. Claude erbjuder även Pro för 200 dollar per år, vilket motsvarar cirka 17 dollar per månad.

För enskilda användare ligger den största prisskillnaden i det lägre prissegmentet. På teamnivå är priserna för standard- och premiumlicenser desamma.

API-priserna varierar beroende på modell. Opus 5.5 kostar 4 dollar per miljon inmatade token och 20 dollar per miljon utmatade token. GPT-6 Astra kostar 10 dollar per miljon inmatade token och 50 dollar per miljon utmatade token. Cache-läsningar kostar 0,20 dollar per miljon token för Opus 5.5 och 1 dollar för Astra.

Det innebär inte att Claude är billigare för hela sitt modellutbud. Fable 5.1 kostar 10 USD/50 USD per miljon in- och utdatatoken, medan GPT-6 Sol kostar 2 USD/10 USD och GPT-6 Luna kostar 0,10 USD/0,50 USD. API-kostnaden beror i hög grad på vilken modell du använder.

Användningsbegränsningar för Claude och ChatGPT år 2026

Användningsbegränsningarna är svårare att jämföra än priserna på abonnemangen, eftersom ingen av produkterna har en enda enkel gräns. Nedan har vi redogjort för de begränsningar du kommer att stöta på hos både Claude och ChatGPT, inklusive chatt, kodning, premiummodeller och andra verktyg.

Användningsbegränsningar för Claude

Claude använder en gemensam kvot för Claude, Claude Desktop och interaktiva Claude Code. Hur snabbt du förbrukar den beror på konversationens längd, bifogade filer, modellval, funktioner och hur mycket resonerande arbete som krävs. Pro- och Max-versionerna har en sessionsgräns på fem timmar samt en veckogräns, och du kan följa båda under Inställningar > Användning.

En detalj är viktig om du använder Claudes toppmodeller flitigt. Fable 5 och 5.1 ingår inte i den vanliga kvoten för Pro- eller standard-Team-licenser, så de drar på betalda användningskrediter redan från början. I Max- och premium-Team-licenser ingår Fable, men modellen kan använda upp till 50 % av din veckokvot.

Anthropic har höjt gränserna flera gånger under 2026. I maj fördubblade man Claude Codes femtimmarsgränser för Pro-, Max-, Team- och platsbaserade Enterprise-abonnemang, och i september höjde man femtimmarsgränserna ytterligare med Opus 5.5. Abonnemangskunder får också en återställning av användningsgränsen som de kan spara tills de behöver den.

Användningsbegränsningar för ChatGPT

ChatGPT delar upp begränsningarna efter modell och funktion. Free och Go inkluderar obegränsade vardagliga textchattar, medan resonemang, filuppladdningar, bilder, röst och andra verktyg har separata begränsningar.

Även de mer avancerade modellerna har sina egna begränsningar. I Pro-abonnemanget för 100 dollar delar GPT-6 Pro och GPT-5.6 Sol Pro på en veckokvot på 50 meddelanden.

Work och Codex använder återigen ett annat system. Användningen beror på modellen, uppgiftens storlek, hur mycket resonemang som krävs, sammanhanget och vilka verktyg som används. Långa kodnings- eller agentuppgifter kan ta mer av din tilldelning i anspråk än korta.

Vad Redditorer säger om Claude och ChatGPT

De senaste trådarna på Reddit pekar inte ut ett enda verktyg som det bästa. Åsikterna går isär främst när det gäller arbetet: Claude får mer beröm för sin förmåga att förstå uppgiften utifrån en prompt, medan ChatGPT får beröm för mer precist skrivande i vissa arbetsflöden och ett bredare utbud av vardagliga verktyg.

Reddit-användare om Claude

En ChatGPT-användare som bytte till Claude för Opus 5. 5, Funny-Strawberry-168, beskrev:

Jag tecknade ett abonnemang på Claude eftersom mitt Codex-abonnemang, ärligt talat, hade blivit ganska oanvändbart för mig, och jag ville också prova Opus. Jag är verkligen imponerad. Det känns faktiskt nästan magiskt.

Den upptäcker ständigt saker i koden som jag aldrig ens har frågat om, påpekar potentiella problem, förstår hur de hänger ihop med det jag arbetar med och erbjuder sig till och med att åtgärda dem separat i ett annat arbetsträd. Den läser bokstavligen mina tankar – den följer inte bara kommandot. Det känns som att den faktiskt bygger upp en mental modell av kodbasen och allt som händer kring uppgiften.

Jag har testat Claude då och då sedan Sonnet 3.5, och det har alltid funnits något med dessa modeller som är svårt att beskriva. Situationsförståelsen är helt enkelt otroligt bra.

GPT-modellerna har alltid känts mer ”lobotomerade” och alltför promptdrivna för min del.

De tillade att det kändes som om Claude ”byggde upp en mental modell av kodbasen” utöver att bara följa inmatningen. Det stämmer överens med ett vanligt tema i trådar om Claude: användarna uppskattar att modellen uppmärksammar beroenden och relaterade problem utan att varje steg behöver anges i detalj.

Denna lovord är inte allmänt delad, inte ens inom r/ClaudeAI. En Reddit-användare som testade de senaste modellerna skrev:

Jag tycker att de är bra på olika saker. Astra och GPT 5,6 är bäst på att skriva, vilket är en stor del av mitt arbetsflöde. De håller sig bättre till varumärket och specifikationerna. Opus 5,5 är jättebra, men jag kan inte säga att jag förstår hypen kring det. Det kan bero på att mitt användningsfall inte är relaterat till kodning.

Redditorer om ChatGPT

ChatGPT:s bredare verktygslåda nämns ofta när användare förklarar varför de fortsätter att använda tjänsten. I en ny tråd från någon som bytt från Claude pekade Reddit-användaren salmanhameed13 på bildredigering som ett enkelt exempel:

ChatGPT kan faktiskt generera och löpande redigera bilden direkt i konversationen.

Claude kan titta på din uppladdade bild, analysera den, beskriva den, skriva den perfekta bildprompten osv. – men för närvarande genererar den inte den färdiga bilden på egen hand.

Det är förmodligen den enklaste 60-sekundersdemonstrationen av något som ChatGPT kan göra men som Claude helt enkelt inte klarar av.

Claude kan analysera samma bild och hjälpa till att skriva en prompt, men kan fortfarande inte generera den färdiga bilden på egen hand. För användare vars arbetsdag växlar mellan text- och bildbaserat arbete är den bristen viktigare än en liten ledning i prestandatesterna.

Och vissa användare ser inte alls valet som något permanent. I en mycket omdiskuterad jämförelstråd beskrev Spontanous_cat sitt arbetsflöde på följande sätt:

Min oslagbara kombination är att använda Claude för att göra arbetet och ChatGPT för att granska det. Sedan låter jag Claude rätta till det. Claude kan ibland vara en ja-sägare, men trots det är resultatet tillräckligt bra. ChatGPT är den perfekta kritiken för det.

Andra kommentatorer i samma tråd beskrev liknande uppdelningar mellan Claude Code och Codex, där den ena används för implementering och den andra för felsökning eller granskning.

Hur man väljer mellan Claude och ChatGPT

Vid det här laget handlar valet mindre om vilken modell som toppar flest prestandatester och mer om vilken typ av arbete som tar upp större delen av din dag.

Om du fortfarande är osäker, testa först med ditt riktiga arbete. Kör samma dokument, kodningsuppgifter, forskningsfrågor och vardagliga uppmaningar genom båda gratispaketen under några dagar. Prestandamarginalerna beror för mycket på inställningar och testförhållanden för att kunna avgöra åt dig.

Om ett verktyg klarar nästan allt du gör regelbundet finns det knappast någon anledning att betala för det andra. Argumenten för att behålla båda blir starkare först när skillnaderna mellan dem upprepat visar sig i ditt faktiska arbetsflöde.

Så här byter du från ChatGPT till Claude

Det krävs mindre konfigurationsarbete än tidigare. Claude har nu en inbyggd funktion för att importera minne från en annan AI-assistent.

Hur ClickUp passar in i valet mellan Claude och ChatGPT

Claude och ChatGPT är bra på vad de gör. Claude kan analysera långa dokument och kodbaser. ChatGPT kan göra efterforskningar, generera bilder, bygga webbplatser, skriva kod och hantera ett brett utbud av verktyg.

Men resultaten du får från dessa verktyg blir ofta liggande, utan någonstans att lagra dem eller, ännu värre, utan möjlighet att agera på dem.

Ta en enkel fråga som ”Vad hände med Phoenix-projektet?”. Ett användbart svar beror på de senaste uppgifterna, ansvariga, kommentarer, beslut, beroenden, deadlines och ändringar. Claude och ChatGPT kan få tillgång till en del av detta via anslutna verktyg, men projektet behöver fortfarande ett system för att hålla den kontexten uppdaterad.

Det är då du bör utforska en plattform som ClickUp, som samlar alla dina arbetsprojekt på ett ställe och kompletterar dem med kontextuell AI.

Brain²: AI som är anpassad till ditt arbete

Brain² är ClickUps kontextmedvetna AI för arbetslivet. Den kan sammanfatta projekt, utarbeta innehåll, undersöka ämnen, analysera data samt skapa uppgifter och dokument. Utöver det kan den nu även skapa interaktiva prototyper, instrumentpaneler, presentationsmaterial, bilder, videor och andra resurser.

Det som utmärker verktyget är sammanhanget bakom dessa resultat. Brain² kan utgå från de uppgifter, dokument, chattar, beslut, ansvariga, hinder och uppdateringar som redan finns i ditt Workspace, så att du inte behöver återuppbygga det sammanhanget i varje prompt. När svaret finns någon annanstans kan ClickUp Enterprise Search söka i anslutna verktyg som Google Drive, Figma, GitHub och Gmail.

Brain² ger också team tillgång till banbrytande modeller från OpenAI, Anthropic, Google och andra på ett och samma ställe. Du kan växla mellan Claude, GPT-modeller, Gemini och andra modeller samtidigt som du behåller samma arbetskontext, utan att behöva ha separata prenumerationer bara för att växla mellan modellfamiljer.

ClickUp Super Agents: Omvandla sammanhang till pågående arbete

ClickUp Super Agents tar den gemensamma kontexten ett steg längre. Dessa AI-teammates kan köra flerstegsarbetsflöden med hjälp av de verktyg och den data du ger dem tillgång till, med utlösare, minne och mänskligt godkännande för kritiska åtgärder.

En projektagent kan till exempel undersöka ett problem, markera arbete som ligger efter, uppdatera uppgifter eller meddela rätt personer utan att någon behöver återge sammanhanget för varje steg. Ännu bättre är att teamen kan skapa sina egna agenter med hjälp av ett verktyg för naturligt språk eller utgå från en färdig agentmall.

Codegen från ClickUp: Integrera tekniska sammanhang i implementeringen

För mjukvaruteam kopplar Codegen från ClickUp ihop utvecklingsuppgiften med den efterföljande koden.

Tilldela en uppgift till Codegen Agent, så kan den arbeta utifrån uppgiftsbeskrivningen, länkade dokument, acceptanskriterier, beroenden och diskussioner som redan är kopplade till arbetet. Team kan också @nämna agenten för uppföljningsändringar eller aktivera den när en uppgift når en viss status. Codegen sköter allt detta medan en människa tar hand om granskningar och sammanfogar den resulterande koden.

Du behöver inte förlita dig på en enda AI för allt

För de flesta handlar valet mellan Claude och ChatGPT i slutändan om vilken typ av arbete de utför.

Claude klarar sig bättre vid långa, kontextkrävande uppgifter som stora kodbaser, omfattande dokument och uppdragsbeskrivningar som måste klara flera omgångar av granskning. ChatGPT täcker ett bredare spektrum på ett och samma ställe, från forskning och bilder till röstfunktioner och schemalagda uppgifter, och det kostar mindre att komma igång.

Inget av försprången är beständigt. Båda företagen släpper nya modeller med några månaders mellanrum, och den skillnad som avgör ditt val idag kan ha försvunnit vid nästa lansering. Att testa ditt eget arbete med verktygen ger dig mer information än någon jämförelsetabell kan göra, inklusive de som finns i den här artikeln.

Om ditt team till slut använder båda är det svåraste problemet att hålla ordning på arbetet kring dem: de uppgifter, beslut och filer som varje svar bidrar till. ClickUp ger dig en enda plats för det arbetet, med modellerna Claude, GPT och Gemini tillgängliga där.

Vanliga frågor om Claude och ChatGPT

Kan jag se till att mina konversationer i Claude eller ChatGPT inte används för modellträning?

Ja, på personliga konton ger båda dig kontroll över detta. I ChatGPT stänger du av ”Förbättra modellen för alla” under Inställningar > Datakontroller. Nya konversationer kommer inte att användas för att träna OpenAI:s modeller, men de kan fortfarande finnas kvar i din historik. Om du lämnar feedback på ett svar kan den relaterade konversationen fortfarande användas för träning. Claude har en liknande inställning för modellförbättring under sina sekretessinställningar. Om du stänger av den förhindras att nya chattar och kodningssessioner används i framtida modellträningsomgångar. Anthropic påpekar undantag för konversationer som flaggats för säkerhetsgranskning eller data som du uttryckligen väljer att dela. För företagskonton skiljer sig standardinställningarna åt. OpenAI tränar inte på data från ChatGPT Business, Enterprise, Edu, Healthcare eller API som standard, och Anthropic säger samma sak om Claude for Work och dess API.

Kommer Claude och ChatGPT ihåg information mellan olika konversationer?

Ja, även om ingen av dem kommer ihåg varje detalj du någonsin har delat. ChatGPT Memory kan utnyttja tidigare chattar, sparad information, filer och anslutna appar när dessa funktioner är tillgängliga och aktiverade. Vad den kan hänvisa till varierar beroende på abonnemang, region och inställningar för arbetsytan. Claude kan också bygga upp ett minne från tidigare chattar. Memory är för närvarande aktiverat som standard för Free-, Pro- och Max-konton, medan Team- och Enterprise-ägare styr om det är tillgängligt i deras arbetsytor. Claude har också separata minnesutrymmen för enskilda projekt.

Kan jag använda Claude eller ChatGPT utan att konversationen sparas i minnet?

Ja. ChatGPT:s Temporary Chat visas inte i chattloggen, skapar eller uppdaterar inte minnen och tränar inte OpenAI:s modeller. OpenAI kan behålla en kopia i upp till 30 dagar av säkerhetsskäl. Claude har Incognito-chattar, som inte läggs till i din chattlogg eller i Claudes minne. Observera att inkognitochattar i Team- och Enterprise-versionerna fortfarande kan visas i organisationens dataexporter och omfattas av organisationens policy för datalagring.

Kan jag använda röststyrning, kameradelning eller skärmdelning med någon av assistenterna?

Båda erbjuder röstsamtal. Claude Voice finns tillgängligt i alla versioner – Free, Pro, Max, Team och Enterprise – på mobil, dator och webben. Det kan även använda webbsökning och anslutna verktyg som Gmail, Google Kalender, Google Docs och Slack medan du pratar. ChatGPT har för närvarande flera röstlägen. Live stöder naturliga talade konversationer men stöder inte video eller skärmdelning. Berättigade abonnenter kan växla till Advanced på iOS eller Android när de behöver livevideo eller skärmdelning. Om kamera- eller skärmdelning är viktigt för ditt arbetsflöde bör du kontrollera vilket ChatGPT Voice-läge som ditt abonnemang och din enhet stöder innan du väljer.

Är det annonserade kontextfönstret den mängd text jag kan ladda upp?

Nej. Ett kontextfönster är den totala mängden information som modellen kan bearbeta samtidigt. Beroende på modellen kan den mängden omfatta din prompt, konversationshistorik, verktygsresultat, resonemangstoken och modellens svar. Det är inte samma sak som en gräns för filuppladdning. Siffran kan också variera beroende på var du använder modellen. Claude publicerar till exempel olika detaljer om kontextfönstret för Chat, Claude Code och Cowork. OpenAI skiljer likaså mellan den totala kontexten och den användbara inmatningen i vissa ChatGPT-lägen. Till exempel beskriver man ett totalt fönster på 256K för manuellt valt Thinking-läge som 128K inmatning plus upp till 128K utmatning.

Det beror på uppgiften. Claude är det bättre valet för långa kodningssessioner, stora dokument och skrivande som följer en detaljerad brief genom flera omarbetningar. ChatGPT är det bättre valet om du vill ha en assistent för forskning, filanalys, bildgenerering, röst- och kodningsuppgifter, och det har dessutom den billigare betalda startnivån på 8 dollar per månad för Go i USA. Jämförelseresultaten avgör inte saken, eftersom Anthropic och OpenAI testar varandras modeller under olika inställningar. Kör samma verkliga uppgifter genom båda gratisnivåerna under några dagar, och välj den som sparar mest tid åt dig.