Python-kodexempel för att interagera med GPT 4

Claude 3.5 Sonnet vs GPT-4o: Viktiga skillnader och jämförelser

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

2. Agentisk kodningsutvärdering:
- Claude 3.5 Sonnet: Löste 64% av problemen.
- Claude 3 Opus: Löste 38% av problemen.

3. Latens:
- Claude 3.5 Sonnet: 2x snabbare än Claude 3 Opus.
- GPT-4o: Snabbare än Claude 3.5 Sonnet.

4. Genomströmning:
- Claude 3.5 Sonnet: Förbättrad genomströmning med cirka 3,43x från Claude 3 Opus.
- GPT-4o: Nästan samma genomströmning som Claude 3.5 Sonnet.

5. Precision:
- GPT-4o: Högsta precision på 86,21 %.
- Claude 3.5 Sonnet: 85 % precision.

6. Kodgenerering:
- Claude 3.5 Sonnet: Genererade ett fullt fungerande tornförsvarsspel i Python.
- GPT-4o: Genererade ett grundläggande exempel men krävde betydande kodsammansättning.

7. Berättelsegenerering:
- Claude 3.5 Sonnet: Skapade en humoristisk berättelse med slapstick-humor.
- GPT-4o: Skapade en barnberättelse med skämt.

8. Kontextuell förståelse:
- Claude 3.5 Sonnet: Demonstrerar stark kontextuell förståelse och nyansering.
- GPT-4o: Uppvisar också stark kontextuell förståelse men med vissa begränsningar.

9. Kostnadseffektivitet:
- Claude 3.5 Sonnet: Prissatt till $3 per miljon inmatade tokens och $15 per miljon output tokens.
- GPT-4o: Prissättning ej specificerad.

10. Tillgänglighet:
- Claude 3.5 Sonnet: Tillgänglig på Claude.ai, Claude iOS-appen och via Anthropic API.
- GPT-4o: Pris och tillgänglighet är inte specificerade.

Slutsats

Claude 3.5 Sonnet överträffar GPT-4o på flera nyckelområden, inklusive kodnoggrannhet, agentkodningsutvärdering och kodgenerering. GPT-4o utmärker sig dock i precision och latens. Båda modellerna uppvisar stark kontextuell förståelse och nyans men skiljer sig i sin inställning till berättande och humor. Claude 3.5 Sonnet är mer kostnadseffektiv och allmänt tillgänglig, vilket gör den till ett mer praktiskt val för många applikationer.