Python-kodeeksempel for å samhandle med GPT 4

Claude 3.5 Sonnet vs GPT-4o: Viktige forskjeller og sammenligninger

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

2. Agentisk kodingsevaluering:
- Claude 3.5 Sonnet: Løste 64 % av problemene.
- Claude 3 Opus: Løste 38 % av problemene.

3. Latens:
- Claude 3.5 Sonnet: 2x raskere enn Claude 3 Opus.
- GPT-4o: Raskere enn Claude 3.5 Sonnet.

4. Throughput:
- Claude 3.5 Sonnet: Forbedret gjennomstrømning med omtrent 3.43x fra Claude 3 Opus.
- GPT-4o: Nesten samme gjennomstrømning som Claude 3.5 Sonnet.

5. Presisjon:
- GPT-4o: Høyeste presisjon på 86,21 %.
- Claude 3.5 Sonnet: 85 % presisjon.

6. Kodegenerering:
- Claude 3.5 Sonnet: Genererte et fullt funksjonelt tårnforsvarsspill i Python.
- GPT-4o: Genererte et grunnleggende eksempel, men krevde betydelig kodemontering.

7. historiegenerering:
- Claude 3.5 Sonnet: Laget en humoristisk historie med slapstick-humor.
- GPT-4o: Laget en barnehistorie med one-liner vitser.

8. Kontekstuell forståelse:
- Claude 3.5 Sonnet: Demonstrerer sterk kontekstuell forståelse og nyansering.
- GPT-4o: Viser også sterk kontekstuell forståelse, men med noen begrensninger.

9. Kostnadseffektivitet:
- Claude 3.5 Sonnet: Priset til $3 per million input tokens og $15 per million output tokens.
- GPT-4o: Pris ikke spesifisert.

10. Tilgjengelighet:
- Claude 3.5 Sonnet: Tilgjengelig på Claude.ai, Claude iOS-appen og via Anthropic API.
- GPT-4o: Priser og tilgjengelighet er ikke spesifisert.

Konklusjon

Claude 3.5 Sonnet utkonkurrerer GPT-4o på flere nøkkelområder, inkludert kodingsnøyaktighet, agentisk kodeevaluering og kodegenerering. GPT-4o utmerker seg imidlertid i presisjon og latens. Begge modellene viser sterk kontekstuell forståelse og nyansering, men skiller seg i sin tilnærming til historiefortelling og humor. Claude 3.5 Sonnet er mer kostnadseffektiv og allment tilgjengelig, noe som gjør den til et mer praktisk valg for mange bruksområder.