Python -kodprov 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 det mänskliga riktmärket.
- GPT-4O: 90,2% noggrannhet på det mänskliga riktmärket.

2. Agentisk kodningsutvärdering:
- Claude 3.5 Sonnet: Löst 64% av problemen.
- Claude 3 Opus: Löst 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 helt funktionellt tornförsvarsspel i Python.
- GPT-4O: genererade ett grundläggande exempel men krävde betydande kodmontering.

7. Berättelse:
- Claude 3.5 Sonnet: Skapade en humoristisk berättelse med slapstickhumor.
-GPT-4O: Skapade en barnhistoria med enfodrar.

8. Kontextuell förståelse:
- Claude 3.5 Sonnet: visar stark kontextuell förståelse och nyans.
- GPT-4O: uppvisar också stark kontextuell förståelse men med vissa begränsningar.

9. Kostnadseffektivitet:
- Claude 3.5 Sonnet: Priset till $ 3 per miljon ingångstokens och $ 15 per miljon utgångstokens.
- GPT-4O: Prissättning är inte specificerad.

10. Tillgänglighet:
- Claude 3.5 Sonnet: Tillgänglig på Claude.AI, Claude iOS -appen och via det antropiska API.
- GPT-4O: Prissättning och tillgänglighet är inte specificerad.

Slutsats

Claude 3.5 Sonnet överträffar GPT-4O i flera viktiga områden, inklusive kodningsnoggrannhet, agentisk kodningsutvärdering och kodgenerering. GPT-4O utmärker sig dock i precision och latens. Båda modellerna visar stark kontextuell förståelse och nyans men skiljer sig åt i sin inställning till berättelser och humor. Claude 3.5 Sonnet är mer kostnadseffektivt och allmänt tillgängligt, vilket gör det till ett mer praktiskt val för många applikationer.