Abstract 抽象 Anthropic の Framework Claude Opus 4.6 と OpenAI の GPT-5.3 Codex の 2026 セグメントのリリースは、先端の AI モデルの歴史の中で最も近い先端のリリースウィンドウであり、両モデルは 24 時間以内にデビューします。この論文は、技術的能力、ベンチマークパフォーマンス、建築的アプローチ、セキュリティフレームワーク、および展開考慮事項をカバーするこれらの二つの旗艦のコード化に焦点を当てた言語モデルの包括的な比較分析を提供します。私たちの分析は、異なる戦略的ポジションを明らかにします: Claude Opus 4.6 は、理論の深さと最先端の文脈分析を優先します(GPQA Diamond: 7 Introduction 導入 The February 2026 Frontier AI Release Event 2026年2月4日、Anthropicはこれまでで最も有能なモデルであるClaude Opus 4.6をリリースし、強化されたコーディングスキル、エージェントタスクの持続可能性、および突破的な100万トークンのコンテキストウィンドウを備えました.[1] 24時間以内に、OpenAIはGPT-5.3 Codexを2026年2月5日にリリースし、自動ソフトウェアエンジニアリングに最適化された高パフォーマンスコーディングエンジンとして位置付けました。 これらのリリースのタイミングは3つの理由で重要である。第一に、両モデルはそれぞれのファミリーのフラッグシップアップグレードを表し、基本的な建築革新を加速的な改善の代わりに組み込む。第二に、同時にリリースされることは、両モデルが異なる技術アプローチで類似の使用ケースをターゲットにしているため、比較評価のための自然な実験を生み出します。第三に、リリースは、一般用語モデルから専門のコーディングおよびエージェント能力へと戦略的な転換をシグナルし、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクを自主的に完了できるAIシステムの市場需要を反映します。 Research Objectives 研究目標 この論文は、4つの主要な研究の質問に取り組んでいます: Claude Opus 4.6 および GPT-5.3 Codex の定量的なパフォーマンスの違いは、標準化されたベンチマークで何ですか? アーキテクチャの選択 - 推論の深さと推論の速度、コンテキストウィンドウと計算効率は、実用的な展開の結果にどのように影響しますか? これらのモデルを区別する安全性および調節枠組みは、これらの枠組みが規制産業にどのような影響を及ぼすのでしょうか。 どのような条件下で、組織は別のモデルよりも一つのモデルを選ぶべきであり、複数のモデル展開戦略はいつ最適な結果を提供するのでしょうか。 当社の分析は、両社が発表した公式ベンチマークの結果、第三者の評価、早期アクセスパートナーの証言、現実世界のコーディングタスクに関する比較テストに基づいています。 Technical Architecture and Core Capabilities 技術アーキテクチャとコア能力 Context Windows and Output Capacity Claude Opus 4.6 はベータ版で 1 百万トークンのコンテキストウィンドウを導入し、標準生産制限(200k トークン)を上回る 5 倍の増加を表します。この拡張されたコンテキストにより、完全なコードベースの分析、複数の文書の合成、および長期的なエージェントのタスクがクンキングまたはリハーサル増加なしで可能になります。 対照的に、GPT-5.3 Codex は 400,000 トークンのコンテキストウィンドウを維持するが、最大コンテキスト長さよりも計算効率と推論速度を最適化する.[2] OpenAI のアーキテクチャは、単一パス長いコンテキスト処理に比べて、エージェント ループでの高速イテレーションを優先する。 200,000 個を超えるコードベースや幅広い合成を必要とするドキュメントプロジェクトの場合、Claude の 1M コンテキストは構造的な利点を提供します。 Practical implications: Reasoning and Planning Mechanisms Claude Opus 4.6 紹介 システムは、タスクの複雑性に基づいて計算的努力をダイナミックに調整する、構成可能な推論システムである[1] このシステムは、タスクの複雑性に基づいて4つの努力レベル(低、中、高、最大)で動作し、最終出力を生成する前に内部推論チェーンに最大12万8000トークンを割り当てます。 適応思考 Anthropicのエンジニアによる内部テストでは、Opus 4.6は「課題の最も困難な部分に焦点を当てることなく、より単純な部分を迅速に移動し、より良い判断で曖昧な問題に対処し、より長いセッションで生産的である」と明らかにしました。 GPT-5.3 Codex は異なるアプローチを採用し、 モデルは、注目メカニズムのアーキテクチャ的最適化とより効率的なトークン生成を介して、前任者(GPT-5.2 Codex)に比べて25%速い推論を達成する[2][3]。 エージェントスピード OpenAIの設計哲学は、モデルが緊密なフィードバックループでコードを実行し、検証し、デバッグすることを可能にする自動起動サンドボックスに焦点を当てています[2][3] このアプローチは、個々の推論ステップのコストを最小限に抑えながら、単位時間あたりのイテレーション数を増やすことによって、長期にわたるエージェントのタスクの遅延を減らします。 Claudeのアダプティブな思考は、アクションの前に深い分析を必要とするタスクに優れています - 建築決定、セキュリティ監査、複雑なデバッグ。GPT-5.3のスピードの利点は、スループットが議論よりも重要である場合に決定的に重要になります - 自動テスト、大規模なリファクター、高ボリュームコード生成。 Performance trade-offs: Agentic Task Persistence 両モデルは、持続的なエージェントワークフローのメカニズムを導入し、以前のシステムの重要な制限に対処する:長期的なタスクの際のコンテキスト疲労。 Claude Opus 4.6 アプリケーション この機能は、コンテキストウィンドウの限界に近づくと自動的に古い会話回転をまとめ替えるAPI機能です。この機能により、エージェントは手動でチェックポイントの管理や会話のリセットなしに継続的に動作することができます。 コンテキストコンテキスト GPT-5.3 Codex supports agentic persistence through エージェント性の持続性 開発者は、累積した文脈を失うことなくミッドタスクのエージェント行動をリダイレクトすることを可能にします[2][3] このモデルはまた、遅いテストのシナリオや長い地平線のタスクの早期完成率を減らすこともできます。 インタラクティブガイド Anthropicは、Opus 4.6 が「1日で正しいチームメンバーに正しい13の問題を自動的に割り当て、50人規模の組織を 6 つのリポジトリで管理する」ことを成功させたと報告している。 Benchmark Performance Analysis ベンチマークパフォーマンス分析 Coding Capabilities Benchmark Claude Opus 4.6 GPT-5.3 Codex Description SWE-bench Verified 79.4% — Real-world GitHub issues (Anthropic variant) SWE-bench Pro Public — 78.2% Enhanced difficulty tier (OpenAI variant) Terminal-Bench 2.0 65.4% 77.3% Command-line automation tasks OSWorld-Verified — 64.7% Desktop GUI automation TAU-bench (airline) 67.5% 61.2% Tool-augmented reasoning SWEベンチチェック 79.4% — Real-world GitHub issues (Anthropic variant) SWE-BENCH PRO PUBLIC — 78.2% Enhanced difficulty tier (OpenAI バージョン) ターミナルベンチ 2.0 65.4 % 77.3% コマンドライン自動化タスク OSWorld検証 — 64.7% デスクトップ GUI 自動化 ベンチ(エアライン) 67.5% 61.2% ツール増強理論 表1:コード化とエージェント基準の比較 Anthropic reports SWE-bench Verified scores while OpenAI reports SWE-bench Pro Public scores. These are distinct benchmark variants with different problem sets and difficulty distributions. Direct numerical comparison across variants is methodologically invalid[3]. Critical methodological note: この制限にもかかわらず、方向性のパターンが現れます Claude Opus 4.6 は、実行前に推論と計画を必要とするタスクで優れたパフォーマンスを示しています(TAU ベンチ)、GPT-5.3 Codex は、端末自動化とコンピュータ使用のワークフロー(Terminal-Bench、OSWorld)を支配しています。 Reasoning and Knowledge Benchmarks Benchmark Claude Opus 4.6 GPT-5.3 Codex Description GPQA Diamond 77.3% 73.8% Graduate-level STEM reasoning MMLU Pro 85.1% 82.9% Expert knowledge across domains Humanity's Last Exam 78.6% — Complex multidisciplinary reasoning GDPval-AA (Elo) 1606 — Economic reasoning tasks BigLaw Bench 90.2% — Legal reasoning and analysis ダイヤモンドGPQA 77.3% 73.8% 卒業レベルのSTEM推理 タグ: MMLU PRO 85.1 % 82.9% 各分野の専門知識 人類最後の試験 78.6 % — 複雑な多学科論理 GDPval-AA(エロ) 1606 — 経済理論の課題 BigLawベンチ 90・2% — 法的推論と分析 表2:理性と知識の基準比較 Claude Opus 4.6 は、論理的に重い学術的および専門的基準に明確なリーダーシップを確立します。GPQA Diamond (大学院レベルの物理学、化学および生物学の問題)の 3.5 パーセントポイントの利点と MMLU Pro の 2.2 ポイントのリーダーシップは、GPT-5.3 Codex に比べて統計的に重要な改善を表しています。 Anthropicは、金融、法律、その他の専門分野における経済的に価値のある知識の評価であるGDPval-AAでは、Opus 4.6がGPT-5.2(OpenAIのこのベンチマークに関する以前のベストモデル)を約144エロポイント上回り、約70%の勝利率に翻訳していると報告しています。 Long-Context Retrieval 幅広い文脈の言語モデルの持続的な課題は「文脈の腐敗」──会話の長さが伸びるにつれてパフォーマンスの悪化です Claude Opus 4.6 は、注意メカニズムと情報収集における建築的改善を通じてこの制限を解決します。 MRCR v2の8ナイドル1Mバージョン(広大なテキストコルポラに隠された情報の針のベンチャーテスト回収)では、Opus 4.6は前身のClaude Sonnet 4.5の18,5%に比べて76%を記録しています。 Anthropic Partner Boxは、Opus 4.6は「法的、財務的、技術的コンテンツをカバーする複数のソースの分析などの非常に合理的なタスクに優れています」と報告し、68%の正確性に達する10%のパフォーマンスアップで、58%のベースラインに比べました。 Safety and Alignment Frameworks 安全性と調和の枠組み Anthropic's Constitutional AI Approach Claude Opus 4.6 は Constitutional AI v3 を実装し、Anthropic の第 3 世代のアライアニング フレームワークを採用しています。 欺瞞の検出(自己排泄の試み、隠れた推論、誤った結果) Sycophancy reduction (excessive agreement, user-delusion reinforcement) (過剰な同意、ユーザ間違えの強化) 悪用コラボレーション抵抗(ダブル・ユーザ機能、危険なリクエストコンプライアンス) Over-rejection minimization (false-positive security triggers on benign queries) Anthropicは、Opus 4.6は「不一致な行動の低レート」を示し、「最近のクラウドモデルの過剰拒否率が最も低い」と報告している。 サイバーセキュリティ機能に関しては、Opus 4.6 は「強化された能力」を示しており、Anthropic は、異なる形態の潜在的な悪用を追跡するための 6 つの新しい探査機を開発しました。 OpenAI's Preparedness Framework GPT-5.3 Codexは、OpenAIの準備枠組みに基づいて、サイバーセキュリティリスクの「高」に分類された最初のモデルであり、強化された展開保護を必要としている。 この枠組みは、サイバーセキュリティ、CBRN(化学的、生物学的、放射能的、核的)、説得力、およびモデル自律性の4つのリスクカテゴリ(低、中等、高、重要)を通じて動作する。 OpenAIはまだ、Opus 4.6のAnthropicのシステムカードに相当するGPT-5.3 Codexの詳細なセキュリティ評価結果を公表していないが、直接のセキュリティ比較は困難である。 Comparative Safety Philosophy Anthropicの憲法的アプローチは、AIのフィードバックからトレーニングや強化学習を通じてモデル行動に直接調整制限を組み込んでいます。これにより、展開コンテキストを通じて持続する固有の安全性の特性が創出されます。 OpenAIの準備フレームワークは、セキュリティをモデルプロパティではなく展開プロパティとして扱い、外部システムを通じて細かいコントロールを可能にします。 規制された産業(医療、金融、法律)では、Anthropicのドキュメンタリー化された低誤差率と包括的なシステムカードにより、監査の経路がより明確になります。 Pricing and Deployment Economics 価格と展開経済 API Pricing Models Pricing Dimension Claude Opus 4.6 GPT-5.3 Codex Input tokens (standard) $5 / million Pending Output tokens (standard) $25 / million Pending Input tokens (premium) $10 / million — Output tokens (premium) $37.50 / million — Prompt caching $1.25 / million (75% off) TBD Context window 200k (1M beta) 400k Max output 128k tokens 128k tokens 入力トークン(標準) 5 / 百万 Pending 出力トークン(標準) 25 / 百万ドル 待機 入力トークン(プレミアム) 10 / 百万 — 出力トークン(プレミアム) $37.50 / 百万 — 早速キャッシュ $1.25 / 百万 (75%オフ) TBD コンテキスト窓 200K(ベータ1M) 400K マックス出力 128Kトークン 128Kトークン 表3:2026年2月9日現在のAPI価格比較 Claude Opus 4.6 の価格設定は完全に透明で、すぐに利用できます。標準価格($ 5 入力/$ 25 出力/百万トークン)は、最大 200,000 トークンまでのプロンプトに適用されます。プレミアム価格($ 10 入力/$ 37.50 トークンあたり)は、100 万トークンベータコンテキストウィンドウを使用する場合に適用されます。 GPT-5.3 Codex API の価格は 2026 年 2 月 9 日まで未発表となっています。OpenAI は API アクセスが「今後数週間以内に」提供されることを発表しましたが、コスト推定は提供していません。現在のアクセスは ChatGPT Plus、Pro、Team、Enterprise サブスクリプションレベルに限定されています。 2026年2月から3月の展開を計画する組織は、Claude Opus 4.6の正確なコスト予測を完了することができるが、GPT-5.3のコストを歴史的なOpenAI価格パターンに基づいて推定しなければならない。 Cost modeling implications: Inference Speed and Throughput GPT-5.3 Codex は、前任者よりも 25 % 速く推測を提供し、同等のトークン ボリュームのために約 33 % 高いスピードパネルに翻訳されます[2][3]. 毎日数千件の API 呼び出しを行う大規模なエージェントワークフローでは、このスピードの利点が大幅に増加します。 開発チームが1日5000件のエージェントコードタスクを実行し、それぞれ500トークンの応答で10回のAPI呼び出しを必要とすることを考えてみましょう。 Claude Opus 4.6 ベースライン: タスクあたり ~ 240 秒 → 毎日 20,000 分 GPT-5.3 Codex 最適化: タスクあたり ~180 秒 → 毎日 15,000 分 純生産性の向上:毎日5000分(83時間)の遅延削減 遅延に敏感なアプリケーション(IDE 統合、リアルタイムのコードレビュー)では、GPT-5.3 のスピード優位性は、ユーザー体験の向上に直接転換します。 Deployment Decision Framework 配備決定枠組み Selection Criteria by Use Case Use Case Category Preferred Model Rationale Graduate-level research, academic analysis Claude Opus 4.6 GPQA Diamond: 77.3% vs. 73.8%; MMLU Pro: 85.1% vs. 82.9% Long-context document analysis (>200k tokens) Claude Opus 4.6 1M context window enables whole-document processing Legal reasoning, contract analysis Claude Opus 4.6 BigLaw Bench: 90.2%; GDPval-AA economic reasoning: 1606 Elo High-volume agentic coding loops GPT-5.3 Codex 25% faster inference; lower premature completion rates Terminal automation, shell scripting GPT-5.3 Codex Terminal-Bench 2.0: 77.3% vs. 65.4% Desktop GUI automation GPT-5.3 Codex OSWorld-Verified: 64.7%; native computer-use capabilities Regulated industries (healthcare, finance) Claude Opus 4.6 Comprehensive system card; low misalignment rates; constitutional AI audit trail Existing OpenAI ecosystem integration GPT-5.3 Codex Native compatibility with Copilot, Azure OpenAI, ChatGPT Enterprise 大学院レベルの研究、学術分析 クルド・オプス 4.6 GPQA ダイヤモンド: 77.3% vs. 73.8%; MMLU Pro: 85.1% vs. 82.9% 長期文書分析(>200kトークン) クルド・オプス 4.6 1M コンテキストウィンドウにより、全ドキュメント処理が可能 Legal reasoning, contract analysis クルド・オプス 4.6 BigLaw Bench: 90.2%; GDPval-AA経済推論: 1606 Elo High-volume agentic coding loops(ハイ・ボリューム・エージェント・コーディング・ループ) GPT-5.3 コードックス 25%高速な推論、早期完成率の低下 ターミナル自動化、シェルスクリプト GPT-5.3 コードックス ターミナルベンチ 2.0: 77.3% vs. 65.4% デスクトップ GUI 自動化 GPT-5.3 コードックス OSWorld-Verified: 64.7%; ネイティブコンピュータ使用能力 規制された産業(医療、金融) クルド・オプス 4.6 包括的なシステムマップ、低い誤差率、憲法的なAI監査トラック オープンAIエコシステムの統合 GPT-5.3 コードックス コピロット、Azure OpenAI、ChatGPT Enterpriseとのネイティブな互換性 表4: 使用例によるモデル選択枠組み Multi-Model Deployment Strategy さまざまなAIワークロードを持つ組織では、複数のモデルルーティング戦略がパフォーマンスとコストの両方に最適化できます。 Routing Configuration Example: const MODEL_CONFIG = { reasoning: {model: "claude-opus-4-6", fallback: "gpt-5.3-codex", use: "GPQA-heavy analysis, long-context docs, legal reasoning", effortLevel: "high"}, coding: { model: "gpt-5.3-codex", fallback: "claude-opus-4-6", use: "Agentic loops, terminal tasks, large-scale refactors", maxRetries: 3 }, timeoutMs: 120000, telemetry: { trackAcceptanceRate: true, trackRerunsPerModel: true, trackReviewerEdits: true } }; この構成は、推論強度の高いタスク(研究合成、建築的決定、複雑なデバッグ)を Claude Opus 4.6 にリダイレクトし、高流量のコード化タスク(自動テスト、リファクター、端末自動化)を GPT-5.3 Codex にリダイレクトします。 Key observability metrics: Patch 受け入れ率 モデル別 承認前に必要な平均リターン Reviewer edit density (lines changed post-generation) (リビューター編集密度) タスク終了時間 終了時間 課題の成功に伴う費用 組織は、評価期間中(30～90日)にわたってこれらの指標を用いて、公表された基準にのみ依存するのではなく、モデル選択を経験的に検証する必要があります。 Migration Guidance 移住ガイド From Claude Opus 4.5 to 4.6 Anthropicは、コードの変更を必要とするいくつかの重要な変更を導入しました。 Response prefilling disabled: Claude 4.5 supported response prefilling to guide output format. この機能は、4.6 で削除されます。 Extended thinking replaced by adaptive thinking: API calls using extended_thinking: true must migrate to the new effort-level system (effort: "low"ĝo "medium"ĝo "high"ĝo "max"). コンテキスト圧縮のオプトイン:長期にわたるエージェントのタスクは、コンテキストの枯渇を防ぐために圧縮を可能にする必要があります。 生産トラフィックサンプル(約10〜20%)で4〜4週間間、4、6の並行展開を実行し、完全な割引前に行動の違いを特定します。 Testing recommendations: From GPT-5.2 Codex to 5.3 OpenAIは2026年2月9日現在、GPT-5.3 Codexの移行ガイドをまだ公表していない。早期アクセスレポートと2月5日の発表に基づき、以下の変更が予想されます。 早いデフォルト推定: 25% の速度増加は、既存のエージェントシステムのタイムアウト構成やリトリロジクスに影響を及ぼす可能性があります。 早期完了の低下:以前は明示的な「継続」の要請を必要としたタスクは、自動的に完了し、会話の流れを変える可能性があります。 コードレビューワークフローは、変更の背後にある推論を示す拡張されたDIF 説明を活用できますが、変更そのものだけではありません。 組織は、GPT-5.2 を、初期の API 展開期間中にバックバックオプションとして維持し、Function Flags または Environment Variables を使用して、モデルのルーティングを制御し、内部コードベースでの 5.3 行動を検証する必要があります。 Limitations and Future Research Directions 限界と将来の研究方向 Benchmark Validity and Generalization この分析の重要な制限は、SWEベンチの変数が比較できないことである。AnthropicとOpenAIは、異なるベンチマークサブセット(Verified vs. Pro Public)でレポートのスコアを取得し、直接の数値比較を無効にする。この断片化は、AI評価におけるより幅広い課題を反映する:企業は、モデルが有利なパフォーマンスを示すベンチマークを選択的にレポートし、ベンチマーク飽和(スコアが100%に近づく)は差別的なパワーを減らす。 将来の研究は優先すべきである: 企業間で受け入れられる標準化評価プロトコル 規制対象産業の分野別基準(医療診断、財務コンプライアンス、法的発見) 合成基準ではなく、実際のエンジニアリングチームのモデルパフォーマンスを数ヶ月間追跡する長期展開研究 Safety Evaluation Transparency Anthropic が Claude Opus 4.6 の包括的なシステムマップを発表した一方で、OpenAI は 2026 年 2 月 9 日までに GPT-5.3 Codex の同等のドキュメントをリリースしなかったが、この非対称性は厳格なセキュリティ比較を制限する。 AIセキュリティコミュニティは、サイバーセキュリティにおける共通の脆弱性および曝露(CVE)システムと類似した標準化されたセキュリティレポートフレームワークを必要としています。 行動カテゴリ間の定量的な不一致率 レッドチームの成功率と取ベクター 導入緩和効率データ Incident response protocols and disclosure timelines(事件対応プロトコルと開示タイムライン) Economic Model Uncertainty GPT-5.3 Codex の価格設定は未発表で、TCO (Total Cost of Ownership) の完全な分析を防ぎます。 2026 年 2 月から 3 月の間にこれらのモデルを評価する組織は、展開決定を遅らせる可能性のある調達不確実性に直面しています。 さらに、どちらの会社も、持続可能性に関するコミットメントを有する組織にとってますます重要な要因である推定炭素排出データを公表していない。 Conclusion 結論 Claude Opus 4.6 および GPT-5.3 Codex は、先進的なAI開発のための明確な戦略的ビジョンを表しています。Anthropic は、推論の深さ、長い文脈の能力、および憲法的調節を優先し、正確さと判断が最も重要な高い知識の仕事に最適化されたモデルを生成します。 どちらのモデルも普遍的に優れているわけではありません。最適な選択は、ワークロードの特性、既存のインフラストラクチャ、規制要件、および組織的リスク耐性に依存します。多くの企業にとって、マルチモデルルルーティング戦略は、両方のアプローチのベストを提供します:研究、分析、および規制アプリケーションのためのClaude; コードオートメーション、ターミナルワークフロー、およびハイアウトタスクのためのGPT-5.3。 これらのモデルが今後数カ月間にわたり生産展開に移行するにつれて、現実世界のエンジニアリングチームからの実験的パフォーマンスデータは、合成基準を超える真実を提供するでしょう。組織は、機器テレメトリクス、受容率の追跡、編集密度、タスク完了メトリクスでモデル選択の決定を検証する必要があります。 References 参照 [1] Anthropic. (2026年2月4日) Claude Opus 4.6 の紹介。 で。 ANTHROPIC NEWS https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6 OpenAI(2026年2月5日) GPT-5.3-Codexをリリース。 Retrieved from OpenAI Announcements https://www.tomsguide.com/ai/i-tested-chatgpt-5-2-vs-claude-4-6-opus-in-9-tough-challenges-heres-the-winner クラウド・オプス 4.6 vs GPT-5.3 Codex: Complete comparison. で。 Digital Applied Blog https://www.digitalapplied.com/blog/claude-opus-4-6-vs-gpt-5-3-codex-comparison [4] GPT 5.3 Codex vs. Claude Opus 4.6: 新しいAIの境界線の概要 で。 エジプト トップ > ブログ https://www.eesel.ai/blog/gpt-53-codex-vs-claude-opus-46 エジプト [5] Trending Topics. (2026, February 8). Anthropic's Claude Opus 4.6 claims top spot in AI rankings, beating OpenAI and Google. . トレンドテーマ EU https://www.trendingtopics.eu/anthropics-claude-opus-4-6-claims-top-spot-in-ai-rankings-beating-openai-and-google/ サム・アルトマン氏(2026年2月9日)は、OpenAIが10億ドルの資金調達を完了するにつれて、ChatGPTの再加速する成長を高く評価している。 で。 CNBC技術 https://www.cnbc.com/2026/02/09/sam-altman-touts-chatgpt-growth-as-openai-nears-100-billion-funding.html
