Python-kodeeksempel til at interagere med GPT 4

Claude 3.5 Sonnet vs GPT-4o: Nøgleforskelle og sammenligninger

1. Kodningsnøjagtighed:
- Claude 3,5 Sonnet: 92,0% nøjagtighed på HumanEval benchmark.
- GPT-4o: 90,2% nøjagtighed på HumanEval benchmark.

2. Agentisk kodningsevaluering:
- Claude 3.5 Sonnet: Løste 64% af problemerne.
- Claude 3 Opus: Løste 38% af problemerne.

3. Latens:
- Claude 3.5 Sonnet: 2x hurtigere end Claude 3 Opus.
- GPT-4o: Hurtigere end Claude 3.5 Sonnet.

4. Throughput:
- Claude 3.5 Sonnet: Forbedret gennemløb med cirka 3,43x fra Claude 3 Opus.
- GPT-4o: Næsten samme kapacitet som Claude 3.5 Sonnet.

5. Nøjagtighed:
- GPT-4o: Højeste præcision på 86,21%.
- Claude 3.5 Sonnet: 85% præcision.

6. Kodegenerering:
- Claude 3.5 Sonnet: Genererede et fuldt funktionelt tårnforsvarsspil i Python.
- GPT-4o: Genererede et grundlæggende eksempel, men krævede betydelig kodesamling.

7. Generering af historie:
- Claude 3.5 Sonnet: Lavede en humoristisk historie med slapstick humor.
- GPT-4o: Lavede en børnehistorie med one-liner jokes.

8. Kontekstuel forståelse:
- Claude 3.5 Sonnet: Demonstrerer stærk kontekstuel forståelse og nuancer.
- GPT-4o: Udviser også stærk kontekstuel forståelse, men med nogle begrænsninger.

9. Omkostningseffektivitet:
- Claude 3.5 Sonnet: Pris for $3 per million input-tokens og $15 per million output-tokens.
- GPT-4o: Prisen er ikke angivet.

10. Tilgængelighed:
- Claude 3.5 Sonnet: Tilgængelig på Claude.ai, Claude iOS-appen og via Anthropic API.
- GPT-4o: Priser og tilgængelighed ikke specificeret.

Konklusion

Claude 3.5 Sonnet overgår GPT-4o på flere nøgleområder, herunder kodningsnøjagtighed, agentisk kodningsevaluering og kodegenerering. GPT-4o udmærker sig dog i præcision og latens. Begge modeller demonstrerer stærk kontekstuel forståelse og nuancer, men adskiller sig i deres tilgang til historiefortælling og humor. Claude 3.5 Sonnet er mere omkostningseffektiv og bredt tilgængelig, hvilket gør den til et mere praktisk valg til mange applikationer.