В кодинге самые сильные аргументы у GPT 5.5: есть сообщение о 82,7% в Terminal Bench, а в SWE Bench Verified модель немного сильнее в задачах с инструментами и навигацией по файлам [4][6].
Единого победителя в кодинге нет: в SWE Bench Pro Claude Opus 4.7 набрал 64,3% против 58,6% у GPT 5.5, а в Terminal Bench 2.0 GPT 5.5 набрал 82,7% против 69,4% у Opus 4.7 [3][6].
Claude Code стоит выбирать для живой, управляемой разработчиком работы в кодовой базе; OpenAI Codex — для делегирования понятных задач облачному агенту.
В документах OpenAI на 2026 год для ChatGPT подтверждены GPT 5.4 Thinking/Pro, GPT 5.3 Instant, GPT 5.4 mini и строки с GPT 5.2; GPT 4o, GPT 4.1, o4 mini, GPT 5 и GPT 5.1 уже выведены из ChatGPT.
По открытым данным о ценах и спецификациях 2026 года недостаточно оснований считать OpenAI, Claude, DeepSeek, Gemini или Grok единственным лучшим выбором для контент‑маркетинга.
Claude Opus 4.7 стоит первым тестировать для разработки, агентных процессов и стабильных вызовов инструментов: Anthropic заявляет о приросте успешности Factory Droids на 10–15% относительно Opus 4.6 и меньше...
Если опираться только на доступную документацию OpenAI API, стартовая схема для маркетинга выглядит так: GPT 5.4 — для стратегии и длинного контента, GPT 5.4 mini — для быстрых массовых текстов, GPT 5 nano —...
Самый надёжный подход — выбирать модель под задачу и проверять её на одном и том же промпте.
Наиболее убедительно подтверждённая в публикациях дата для GPT 5.4 Cyber — 14 апреля 2026 года, но источники описывают не массовый релиз, а ограниченный или поэтапный доступ для специалистов и команд по кибе...
GPT 5.4 Cyber описывается как вариант GPT 5.4 для оборонительных задач кибербезопасности, а не как новый тариф или функция ChatGPT для обычных пользователей.
Зелёная зона — публичные, синтетические или по настоящему анонимизированные данные; красная — пароли, API ключи, медицинские, клиентские, кадровые, договорные и финансовые сведения.
Сильный промпт снижает количество догадок: в нем есть задача, контекст, ограничения, формат ответа и критерии качества; сложные задачи лучше разбивать на этапы.[1][3]