| Model | Vstup ($/MTok) | Vstup z cache ($/MTok) | Výstup ($/MTok) |
|---|---|---|---|
| codex-mini-latest | 1,50 | 0,375 | 6,00 |
| gpt-5.4-mini | 0,75 | 0,075 | 4,50 |
| gpt-5.1-codex-mini | 0,25 | 0,025 | 2,00 |
Pro typické sezení s 50 000 vstupními tokeny a 10 000 výstupními tokeny je matematika neúprosná:
Specializované mini-modely OpenAI pro kódování jsou zhruba 2–10krát levnější než jejich protějšky od Claude, což je zásadní faktor pro velké objemy práce nebo menší týmy .
I když benchmarky kolísají, zkušenosti vývojářů ukazují jasné vzorce. Podrobné praktické srovnání z června 2026 nabízí nejlepší vodítko .
Vítěz: Claude Code. Vývojáři shodně uvádějí, že Claude Code "lépe drží kontext při dlouhých sezeních s mnoha nástroji" . Když se ponoříte do několikahodinového refaktorování napříč desítkami souborů, Claude jen tak neztratí nit. To souzní s názorem komunity, že "exceluje v komplexním uvažování nad jedním úkolem a refaktorování"
.
Vítěz: OpenAI Codex. Stejné srovnání uvádí, že "cloudová delegace a /review jsou věci, po kterých denně sahám" právě u Codexu . Pokud vaše práce zahrnuje předání celého PR agentovi k první recenzi nebo autonomní provedení dobře zadaného úkolu v cloudovém sandboxu, architektura Codexu je pro to stavěná.
S nejnovějšími modely se objevil zajímavý kompromis:
To naznačuje, že pro mnoho standardních vývojářských úloh se výkonnostní rozdíl natolik zmenšil, že obrovské úspory na modelech OpenAI často vítězí.
gpt-5.1-codex-mini pro rutinní kódování /review kontroly
Comments
0 comments