Claude OpusとGPT-4o
前者はAnthropic[^1]が出しているもので、 後者はOpenAIの最新のモデルです。
前提として、APIで比較しているのではなく、アプリケーションとして比較していることを念頭にしておいてください。
結論から言えば、体感としてまだまだClaude Opusの方が使い勝手がよく性能が良いイメージです。ただ、データ分析でかつコーディング量が多くなければGPT-4oを使うのが良さそうです。
プログラミング全般：Claude Opus
データ分析： GPT-4o
です。
どうしてClaude Opusの方がいいのか
長い量のコードを入れられて、長い量のコードが返ってくるからに尽きます。
これがアプリケーション系のコーディングだと別のファイルを参照したいことなどがあるので、その際に参照先のコード全て入れたいという気持ちになります。その場合、GPT-4oだとtoo longと怒られて生成されません。
また、Cursor[^2]は？という方もいらっしゃると思うのですが、Cursorはトークン数制限がされているせいか、出力がかなり貧弱なものになる上、CursorのClaude Opusは非常に時間がかかります。最悪です。
以下を使うと便利です。ルートディレクトリにgenerate_summary.pyを入れます。体感、3,000行くらいはかなり精度が良いです。
そして
python generate_summary.py
とすると以下のようにディレクトリを指定しろと出ます。
Enter the project directory path(leave blank for current directory):
プロジェクト全体を1つのファイルにしたいのであれば何も記入せずそのままEnterを押します。
そうではない場合はディレクトリを指定すると、そのディレクトリの全ファイルのコードが1つのファイルとして出力されます。
それぞれプロジェクト名_project_summaryとディレクトリ名_project_summaryと出力されます。
プロジェクト全体のコード量が多くなければ(~3,000)そのままEnterを押してOpus入れて終えば良いです。多ければディレクトリを指定しましょう。
複数のディレクトリなら2回分けてやってそれぞれのファイルをコピペすれば良いです。
Claude Opusの回数制限はどうなの？
ずっと3,000行を読み込ませすぎたら割と早めに回数制限がきますが、そこまで多用しなければ大丈夫です。
ただ、GPT-4oに慣れると出力の速度が遅すぎてイライラしてしまうかもしれません。ちょっとの量ならGPT-4oでも良いかもしれないですね。
まとめ
ファイルをまたがる場合はgenerate_summary.pyを使って、そうでない場合はうまくGPT-4oを使用しようというお話でした。
出力する際にもClaude Opusは省略せずに書いてくれることが多いのでコピペで済むので非常に便利です。
ただ、Claude Opusはコードブロックで出力しないことがたまにあるので
“コードブロックでお願いします”
というように最後にプロンプトを足してあげると良いでしょう。
注釈
1.OpenAIの元幹部が退職し創業した、OpenAIの競合企業。
2.AI技術を駆使してコーディング作業の効率を飛躍的に向上させるツール