GPT-5.5 Codex против Claude Opus 4.7: Бенчмарки агентов реального кодирования

Пользователь Reddit протестировал GPT-5.5 Codex (через Cursor) против Claude Opus 4.7 (Claude Code) на двух задачах производственного уровня. Оба использовали одинаковые промпты, MCP (GitHub + Slack) и машину. Результаты показывают компромиссы по стоимости, архитектуре и надежности.
Тест 1: Бот для триажа PR
- GitHub MCP, формула оценки, уведомления в Slack, повторные попытки, строгий TypeScript (без
any). - Claude Code: Проверил доступность MCP перед написанием кода. Создал 36 файлов за 12 минут. Написал собственный WebSocket-тест (широковещательная рассылка за 3мс). Ноль ошибок при первом запуске. Общая стоимость: ~$2.50.
- Codex: Не справился — GitHub MCP недоступен из-за проблемы с окружением Cursor (не ошибка модели). Не смог выполнить задачу.
Тест 2: Интерфейс ревью кода в реальном времени
- React, WebSockets, оптимистичный откат, виртуализированный diff, переподключение WS.
- Claude Code: Такая же чистая поставка, 36 файлов, без ошибок.
- Codex: Сдал в 28 файлах (более компактная архитектура). Потребовал одно ручное исправление для бесконечного цикла React. Общая стоимость: ~$2.04 (на 18% дешевле Claude).
Выводы: Для сложной, архитектурно-насыщенной работы Opus 4.7 по-прежнему лидирует — лучшее обращение с инструментами, вывод без переписывания и тщательная проверка MCP. Codex компактнее и дешевле, подходит для ограниченных, самодостаточных задач, где важна быстрая сдача и можно смириться с небольшими исправлениями. Пользователь пока не переключается, но следит за разницей в ценах.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Инструмент с открытым исходным кодом для создания курируемых ИИ лент Reddit с использованием Cloudflare, Supabase и Vercel.
Разработчик открыл исходный код самодостаточного инструмента, который фильтрует Reddit для поиска качественных постов об AI-разработке, используя Cloudflare Workers для cron-задач и прокси, Supabase для хранения данных и Vercel для фронтенда. Инструмент включает оценку вовлеченности, опциональные LLM-резюме и стоит $1-2 в месяц за AI-обработку.

Агентский Навыковый Харбор: Управление навыками для команд ИИ-агентов на основе GitHub
Agent Skill Harbor — это платформа с открытым исходным кодом для команд, позволяющая делиться, отслеживать и управлять навыками ИИ-агентов с использованием GitHub-ориентированных рабочих процессов. Она собирает навыки из репозиториев GitHub, отслеживает их происхождение, поддерживает проверки безопасности и публикует статический каталог с помощью GitHub Actions и Pages.

Qwen3.6:27b + Пользовательский Go-агент: локальная альтернатива Claude Code
Разработчик тестирует Qwen3.6:27b в Q8 на RTX 6000 (96 ГБ), утверждает, что он сравним с Claude Code для ежедневного кодинга, и публикует в открытый доступ минималистичного Go-агента без плагинов и MCP.

Плагин Keyoku заменяет статический пульс OpenClaw на автономность, управляемую памятью.
Keyoku — это бесплатный плагин для OpenClaw, который меняет механизм «сердцебиения» агента: вместо чтения статического файла HEARTBEAT.md он сканирует фактическое хранилище памяти агента на предмет зависшей работы, невыполненных обязательств, противоречивой информации и неактивных связей. Использует локальный движок на Go с SQLite + HNSW и предлагает три уровня автономии: наблюдение, предложение и действие.