Abstract апстракт У фебруару 2026. издање Антхропиц-овог Клод Опус 4.6 и ОпенАИ-овог ГПТ-5.3 Кодекса представља најближи прозор за лансирање у историји модела АИ-а, са обе моделе који дебитују у року од 24 сата. Овај документ пружа свеобухватну компаративну анализу ових два водећа кодирања усмерена на језичке моделе у техничким могућностима, бенчмарк перформансама, архитектонским приступима, оквирима безбедности и разматрањима распореда. Наша анализа открива различито стратешко позиционирање: Клод Опус 4.6 приоритетну дубину размишљања и дугоконтекстуалну анализу са најсавременијим перформансама на академ Introduction Увод The February 2026 Frontier AI Release Event 4. фебруара 2026. године, Антхропиц је објавио Клод Опус 4.6, свој најспособнији модел до сада, са побољшаним вештинама кодирања, одрживошћу агентичких задатака и пробојним контекстним прозором од 1 милион токена.[1] У року од 24 сата, ОпенАИ је одговорио ГПТ-5.3 Кодексом 5. фебруара 2026. године, позиционирајући га као високопропусни кодирајући мотор оптимизован за аутономно софтверско инжењерство.[2] Ова без преседана фреквенција ослобађања одражава интензивирајућу конкуренцију у граничном ИИ простору и представља критичну тачку преокрета у усвајању корпоративне ИИ. Време ових издања је значајно из три разлога. Прво, оба модела представљају водеће надоградње за њихове породице, укључујући фундаменталне архитектонске иновације уместо концентричних побољшања. Друго, истовремено лансирање ствара природни експеримент за упоредну евалуацију, јер оба модела циљају сличне случајеве употребе са различитим техничким приступима. Research Objectives Циљеви истраживања Овај чланак се бави четири главна истраживачка питања: Које су квантитативне разлике у перформансама између Claude Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex преко стандардизованих референтних вредности? Како архитектонски избори – размишљање о дубини у односу на брзину закључења, прозори дугог контекста у односу на рачунарску ефикасност утичу на практичне резултате имплементације? Који оквири безбедности и усклађивања разликују ове моделе, и које импликације имају ови оквири за регулисане индустрије? Под којим условима организације треба да бирају један модел над другим, и када мултимоделна стратегија распореда даје оптималне резултате? Наша анализа се заснива на званичним резултатима бенчмарка које су објавиле обе компаније, евалуацијама трећих страна, сведочењима партнера за рани приступ и упоредним тестирањима за стварне задатке кодирања. Technical Architecture and Core Capabilities Техничка архитектура и основне способности Context Windows and Output Capacity Клод Опус 4.6 уводи контекстни прозор од 1 милион токена у бета верзији, што представља повећање од 5 пута у односу на стандардне границе производње (200 000 токена).[1] Овај проширени контекст омогућава анализу целокупне базе кода, синтезу више докумената и дугорочне агентичке задатке без ширења или повећања претраживања. Насупрот томе, ГПТ-5.3 Кодекс одржава контекстни прозор од 400.000 токена, али га оптимизује за рачунарску ефикасност и брзину закључења, а не за максималну дужину контекста.[2] Архитектура ОпенАИ-а даје приоритет брзом итерацији у агентским круговима у односу на једнопролазну обраду дугог контекста. За кодне базе које прелазе 200.000 токена или документарне пројекте који захтевају опсежну синтезу, Клод 1М контекст пружа структурну предност. Practical implications: Reasoning and Planning Mechanisms Claude Opus 4.6 уводи , конфигурисани систем размишљања који динамички прилагођава рачунарски напор на основу сложености задатака.[1] Систем ради на четири нивоа напора (ниско, средње, високо, максимално) и додјељује до 128.000 токена унутрашњим ланцима размишљања пре него што генерише коначне резултате. Адаптивно размишљање Интерно тестирање од стране антропопских инжењера открива да Опус 4.6 "доноси више фокуса на најзахтевније делове задатка без да се каже, брзо се креће кроз једноставније делове, бави двосмисленим проблемима са бољим пресудом, и остаје продуктивна током дуже сесије".[1] Ранни приступ партнер Девин (Цогитион АИ) пријавио је да Опус 4.6 "разумијева кроз сложене проблеме на нивоу који нисмо видели раније" и "сматра случајеве који други модели пропустили"[1]. ГПТ-5.3 Кодекс користи другачији приступ, оптимизујући за Модел постиже 25% бржу закључку у односу на свог претходника (ГПТ-5.2 Кодекс) кроз архитектонске оптимизације у механизму пажње и ефикаснију генерацију токена[2][3]. Агентска брзина Дизајн филозофија ОпенАИ се фокусира на самопокретање пешчане кутије које омогућавају моделу да изврши, валидацију и дебуг кода у чврстим циклусима повратне информације[2][3] Овај приступ смањује кашњење за дуготрајне агентичке задатке минимизирајући трошкове појединачних корака размишљања док повећава број итерација по јединици времена. Клод'с адаптивно размишљање одликује се на задацима који захтевају дубоку анализу пре акције - архитектонске одлуке, безбедносне ревизије, сложено дебугирање. Брзина предности ГПТ-5.3 постаје одлучујућа када је проток важнији од размишљања - аутоматско тестирање, велике скале рефактори, генерација кода велике запремине. Performance trade-offs: Agentic Task Persistence Oba modela uvode mehanizme za uporne agentičke tokove posla, rešavajući kritično ograničenje ranijih sistema: iscrpljenost konteksta tokom dugotrajnih zadataka. Claude Opus 4.6 имплементације , API функција која аутоматски сумира и замењује старије окретање разговора када се приближава граница контекстног прозора.[1] Ова могућност омогућава агентима да раде континуирано без ручног управљања контролним тачкама или ресетовања разговора. Контекст компатибилности ГПТ-5.3 Кодекс подржава агентичку упорност кроз , што омогућава програмерима да преусмеравају понашање агента у средини задатка без губитка акумулираног контекста[2][3]. Интерактивно управљање Антхропиц извештава да је Опус 4.6 успешно "самостално затворио 13 питања и додијелио 12 питања правим члановима тима у једном дану, управљајући организацијом од ~50 људи у 6 репозиторија".[1] ОпенАИ наглашава нижу стопу превременог завршетка ГПТ-5.3 и способност одржавања кохеренције задатака преко стотина позива за алат[2]. Benchmark Performance Analysis Бенчмарк анализа перформанси 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-bench проверено 79.4 одсто — Проблеми са ГитХуб-ом у стварном свету (антропска варијанта) СВЕ-Бенцх Про јавност — 78.2 одсто Побољшана ниво тежине (OpenAI варијанта) Терминал Бенцх 2.0 65,4 одсто 77,3 одсто Задаци командне линије аутоматизације Верификовано — 64,7 одсто Десктоп ГУИ аутоматизација Тау-бенцх (авио компанија) 67,5 одсто 61,2 одсто Алат-повећано размишљање Табела 1: Кодирање и поређење агентичких референтних вредности Anthropic izveštava SWE-bench Verified scores dok OpenAI izveštava SWE-bench Pro Public scores. Ovo su različite varijante referentnih vrednosti sa različitim skupovima problema i distribucijama teškoća. Critical methodological note: Упркос овом ограничењу, појављују се усмерени обрасци.Клод Опус 4.6 демонстрира врхунске перформансе на задацима који захтевају размишљање и планирање пре извршења (ТАУ-бенцх), док ГПТ-5.3 Кодекс доминира терминалном аутоматизацијом и радним токовима за рачунарску употребу (Терминал-бенцх, ОСВорлд). Оба модела сигурно постижу скоро 80% на својим СВЕ-бенцх варијантама, што представља најсавременије перформансе на аутономним задацима кодирања. 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 ГПК дијамант 77,3 одсто 73,8 одсто Graduate-level STEM razmatranje ММЛУ ПРО 85,1 одсто 82,9 одсто Стручно знање у свим областима Последњи испит човечанства 78,6 одсто — Комплексно мултидисциплинарно размишљање ГДП вал-АА (Ело) 1606 — Задаци економског размишљања БигЛав Бенцх 90,2 одсто — Правно размишљање и анализа Табела 2: Упоређивање размишљања и референтних знања Клод Опус 4.6 успоставља јасно лидерство на аргументима тешким академским и професионалним референтним показатељима. Предност од 3,5 процентних поена у односу на ГПТКА Диамонд (физика, хемија и биологија на дипломском нивоу) и лидерство од 2,2 поена на ММЛУ Про представљају статистички значајна побољшања у односу на ГПТ-5.3 Кодекс[1][3]. Антхропиц извјештава да је на ГДПвал-АА – евалуацији економски вриједног знања рада у финансијским, правним и другим професионалним областима – Опус 4.6 надмашио ГПТ-5.2 (ОпенАИ-ов претходни најбољи модел на овом референтном нивоу) за око 144 Ело поена, што се преводи на стопу победе од око 70%.[1] Овај диференцијал указује на значајне практичне предности за консултације, финансијске анализе и правне истраживачке апликације. Long-Context Retrieval Стални изазов у ширококонтекстуалним језичким моделима је "контекстуална рутина" - деградација перформанси док се дужина разговора повећава.Клод Опус 4.6 се бави овим ограничењем кроз архитектонска побољшања у механизмима пажње и прикупљању информација. На 8-недле 1М варијанти МРЦР в2 (игле-ин-а-хеистацк бенчмарк тестирање за претраживање информација сакривених у великом текстуалном корпусу), Опус 4.6 постиже 76%, у поређењу са само 18,5% за свог претходника, Клод Сонет 4.5.[1] Ово представља квалитативну промену у дужини употребљивог контекста, омогућавајући апликације које захтевају праћење детаља преко милиона токена. Антхропиц Партнер Бок је пријавио да Опус 4.6 "одликује се у високо размишљајућим задацима као што је мулти-изворна анализа преко правног, финансијског и техничког садржаја", са повећањем перформанси од 10% достижући 68% тачност у односу на 58% базу.[1] Рос Интеллигенце је приметио да Опус 4.6 "представља значајан скок у перформансама дугог контекста" са побољшаном конзистентношћу у великим информацијама[1]. Safety and Alignment Frameworks Okvir za bezbednost i usklađivanje Anthropic's Constitutional AI Approach Клод Опус 4.6 имплементира Конституционал АИ в3, оквир за поравнање треће генерације Антхропиц-а.[1] Систем користи аутоматизоване ревизије понашања у више димензија ризика, укључујући: Детекција преваре (покушаји само-екфилтрације, скривено размишљање, погрешни исходи) Смањење сифоније (прекомерна сагласност, појачање заблуда корисника) Отпорност на злоупотребу сарадње (способности за двоструку употребу, опасно поштовање захтева) Прекомерно минимизирање одбијања (лажно-позитивни сигурносни покретачи на бенигним упитама) Антхропиц извештава да Опус 4.6 показује "ниску стопу погрешног понашања" и постиже "најнижу стопу прекомерног одбацивања било ког недавног Клод модела".[1] Компанија је спровела "најсвеобухватнији скуп безбедносних процена било ког модела", укључујући нове процене за добробит корисника, комплексна тестирања одбацивања и методе интерпретабилности како би разумела понашање интерног модела[1]. За могућности сајбер безбедности - где Опус 4.6 показује "повећане способности" које се могу злоупотребити - Антропиц је развио шест нових сонда за праћење различитих облика потенцијалног злостављања.[1] Компанија је истовремено убрзала одбрамбене апликације, користећи модел за проналажење и исправљање рањивости у софтверу отвореног кода[1]. OpenAI's Preparedness Framework ГПТ-5.3 Кодекс представља први модел класификован као "Висок" за ризик од сајбер безбедности у оквиру ОпенАИ-овог оквира спремности, који захтева побољшане заштитне мере за распоређивање.[2] Приступ ОпенАИ наглашава структуриране капије за распоређивање и одбрану на нивоу екосистема, а не унутрашње уставне ограничења. Рамка функционише кроз нивоу класификације ризика (низак, средњи, висок, критичан) у четири категорије ризика: сајбер-безбедност, ЦБРН (хемијски, биолошки, радиолошки, нуклеарни), убеђивање и аутономија модела.[2] Класификације високог ризика покрећу обавезна ублажавања, укључујући системе интервенције у реалном времену, праћење употребе и ограничене контроле приступа. ОпенАИ још није објавио детаљне резултате процене сигурности за ГПТ-5.3 Кодек еквивалентан системској картици за Антхропиц за Опус 4.6, чинећи директну сигурност упоређивање тешко. Comparative Safety Philosophy Konstitutivni pristup kompanije Anthropic uključuje ograničenja usklađivanja direktno u ponašanje modela kroz obuku i učenje o pojačavanju od povratnih informacija AI. To stvara inherentna bezbednosna svojstva koja traju u kontekstu implementacije. ОпенАИ-ов оквир спремности третира сигурност као својство распореда, а не као својство модела, омогућавајући фину контролу кроз спољне системе. Ово омогућава већу сирову способност на нивоу модела док се безбедносне одговорности померају на слој платформе. Za regulisane industrije (zdravstvene, finansijske, pravne), dokazane niske stope poremećaja usklađivanja i sveobuhvatna kartica sistema kompanije Anthropic obezbeđuju jasnije kontrole. Pricing and Deployment Economics Економија цена и распореда 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 Уносни токени (стандардни) $5 / милион чекање Output tokens (standard) 25 долара / милион чекање Уносни токени (премијум) $10 / million — Излазни токени (премијум) $ 37.50 / милион — Брзо Цхацхинг $ 1.25 / милион (75% попуста) ТБД Прозор контекста 200к (1М бета) 400к Макс излаз 128к токени 128к токени Табела 3: поређење цена АПИ-а од 9. фебруара 2026. године Клод Опус 4.6 цена је потпуно транспарентна и доступна одмах. Стандардна цена (5 долара уноса / 25 долара излаза по милиону токена) примењује се на позиве до 200.000 токена. Премиум цена (10 долара уноса / 37,50 долара по милиону токена) примењује се када користите бета контекстни прозор од 1 милион токена[1]. GPT-5.3 Codex API цена остаје непозната од 9. фебруара 2026. године.[3] OpenAI је најавио да ће API приступ постати доступан „у наредним недељама“, али није пружио процене трошкова.[2] Тренутни приступ је ограничен на ChatGPT Plus, Pro, Team и Enterprise нивоу претплате, са API ценама по токену очекује се касније. Organizations planning February-March 2026 deployments can complete accurate cost projections for Claude Opus 4.6 but must estimate GPT-5.3 costs based on historical OpenAI pricing patterns. For budget-constrained projects, Claude's immediate pricing transparency reduces procurement uncertainty. Cost modeling implications: Inference Speed and Throughput ГПТ-5.3 Кодекс испоручује 25% брже закључке од свог претходника, што се преводи на приближно 33% већи промет за еквивалентне запремине токена[2][3]. Размислите о тиму за развој који ради 5.000 задатака за кодирање агента дневно, од којих сваки захтева 10 АПИ позива са одговорима од 500 токена. Клод Опус 4.6 Базална линија: ~240 секунди по задатку → 20.000 минута дневно ГПТ-5.3 Кодек оптимизован: ~180 секунди по задатку → 15.000 минута дневно Нето повећање продуктивности: 5.000 минута (83 сата) дневног смањења кашњења За апликације осетљиве на кашњење (ИДЕ интеграције, преглед кода у реалном времену), предност брзине ГПТ-5.3 директно се преводи на побољшања корисничког искуства. Deployment Decision Framework Okvir za odlučivanje o raspoređivanju 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 Истраживање на дипломском нивоу, академска анализа Клод Опус 4.6 GPQA Diamond: 77.3% против 73.8%; MMLU Pro: 85.1% против 82.9% Анализа дугог контекста докумената (>200к токена) Клод Опус 4.6 1М контекстни прозор омогућава обраду целог документа Правно размишљање, анализа уговора Клод Опус 4.6 BigLaw Bench: 90.2%; GDPval-AA ekonomski obrazloženje: 1606 Elo High-volume agentic coding loops ГПТ-5.3 Кодекс 25% бржи закључак; нижа стопа превременог завршетка Терминална аутоматизација, Схелл Скриптинг ГПТ-5.3 Кодекс Терминал Бенцх 2.0: 77.3% у односу на 65.4% Десктоп ГУИ аутоматизација ГПТ-5.3 Кодекс ОСВорлд-Верифиед: 64.7%; могућности природног коришћења рачунара Регулисане индустрије (здравствена заштита, финансије) Клод Опус 4.6 Свеобухватна системска картица; ниска стопа неусклађености; уставна трага за ревизију АИ Интеграција постојећег екосистема ОпенАИ ГПТ-5.3 Кодекс Native kompatibilnost sa programima Copilot, Azure OpenAI, ChatGPT Enterprise Табела 4: Рамка за избор модела по случају употребе Multi-Model Deployment Strategy Za organizacije sa raznovrsnim radnim opterećenjima veštačke inteligencije, strategija usmeravanja sa više modela može da se optimizuje za performanse i troškove. 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 } }; Ова конфигурација усмерава задатке интензивног размишљања (синтеза истраживања, архитектонске одлуке, сложено дебугирање) на Клод Опус 4.6 док усмерава задатке кодирања високог протока (аутоматско тестирање, рефактори, терминална аутоматизација) на ГПТ-5.3 Цодек. Key observability metrics: Стопа прихватања патцха по моделу Просечни реверси потребни пре одобрења Reviewer edit density (линије су промењене после генерације) Време завршетка завршеног задатка Cost per successful task completion Организације треба да користе ове показатеље током периода процене (30-90 дана) како би емпиријски потврдиле избор модела, а не да се ослањају искључиво на објављене референтне вредности. Migration Guidance Миграцијска оријентација From Claude Opus 4.5 to 4.6 Антхропиц је увео неколико промјена које захтевају модификације кода: Одговор префилинг онемогућен: Клод 4.5 подржао одговор префилинг да води излазни формат. Ова могућност је уклоњена у 4.6. Проширено размишљање замењено адаптивним размишљањем: АПИ позиви користећи extended_thinking: истина мора мигрирати на нови систем на нивоу напора (напор: "низак" на "средњи" на "висок" на "макс"). Контекст компресија опција: дуготрајне агентичке задатке треба да омогући компресију да спречи контекст исцрпљеност. Покрените паралелне распореде од 4,5 и 4,6 на узорцима производње саобраћаја (10-20% запремине) током 2-4 недеље како бисте идентификовали разлике у понашању пре потпуног смањења. Testing recommendations: From GPT-5.2 Codex to 5.3 ОпенАИ још није објавио водич за миграцију за ГПТ-5.3 Кодек од 9. фебруара 2026. године.На основу раних извештаја о приступу и најаве 5. фебруара, очекиване промене укључују: Брже закључавање по дефаулту: повећање брзине од 25% може утицати на конфигурације временских ограничења и логику ретрије у постојећим агентским системима. Нижа превремена завршетка: Задаци који су раније захтевали експлицитне позиве "наставите" могу да се заврше аутономно, потенцијално мењајући ток разговора. Nove funkcije za duboku analizu: tokovi posla za pregled kodova mogu da iskoriste unapređena objašnjenja za duboku analizu koja pokazuju obrazloženje iza promena, a ne samo same promene. Организације треба да одржавају ГПТ-5.2 као опцију за повратак током почетног периода имплементације АПИ-а, користећи знаменице функција или променљиве окружења за контролу рутирања модела док валидирају понашање 5.3 на интерним базама кода. Limitations and Future Research Directions Ограничења и будући истраживачки правци Benchmark Validity and Generalization Критично ограничење ове анализе је неупоредивост варијанти СВЕ-бенцх. Антропопски и ОпенАИ извештаји о резултатима на различитим подсетовима бенчмарка (Верифиед вс Про Публиц), чинећи директну нумеричку поређење неважећом. Ова фрагментација одражава шире изазове у процени АИ: компаније селективно пријављују бенчмарке где њихови модели раде повољно, а засићење бенчмарка (показатељи близу 100%) смањује дискриминациону моћ. Будућа истраживања треба да имају приоритет: Standardizovani protokoli vrednovanja prihvaćeni u svim kompanijama Специфични референтни показатељи за регулисане индустрије (дијагностика здравствене заштите, финансијска усклађеност, правно откривање) Дугорочне студије распореда које прате перформансе модела на стварним инжењерским тимовима током месеци, а не синтетичке референтне вредности Safety Evaluation Transparency Док је Антхропиц објавио свеобухватну системску картицу за Клод Опус 4.6[1], ОпенАИ није објавио еквивалентну документацију за ГПТ-5.3 Кодек од 9. фебруара 2026. године.Ова асиметрија ограничава ригорозно упоређивање сигурности.Класификација сајбер безбедности "Хигх" указује на значајне могућности двоструке употребе, али без детаљних извештаја црвеног тима, организације не могу независно процијенити ниво ризика. Zajednica za bezbednost veštačke inteligencije zahteva standardizovane okvire za izveštavanje o bezbednosti, slične sistemima za opšte ranjivosti i izloženosti (CVE) u sajber bezbednosti. Квантификована стопа неусклађености у различитим категоријама понашања Стопа успеха црвеног тима и ветори експлоатације Подаци о ефикасности ублажавања распореда Протоколи одговора на инциденте и временске линије откривања Economic Model Uncertainty GPT-5.3 Codex cena ostaje neobjavljena, što sprečava potpunu analizu ukupnih troškova vlasništva (TCO).Organizacije koje procenjuju ove modele u periodu od februara do marta 2026. suočavaju se sa neizvesnošću u pogledu nabavke koja može odgoditi odluke o uvođenju. Pored toga, ni jedna kompanija nije objavila zaključne podatke o emisijama ugljen-dioksida, što je sve važniji faktor za organizacije sa obavezama o održivosti. Conclusion Закључак Клод Опус 4.6 и ГПТ-5.3 Кодекс представљају различите стратешке визије за развој граничног АИ. Антхропиц даје приоритет дубини размишљања, могућностима дугог контекста и уставном усклађењу, производећи модел оптимизован за рад са знањем високе стопе где је тачност и пресуда најважније. Ни један модел није универзално супериорнији. Оптимални избор зависи од карактеристика радног оптерећења, постојеће инфраструктуре, регулаторних захтјева и толеранције организационог ризика. За многа предузећа, стратегија рутирања са више модела нуди најбоље од оба приступа: Клод за истраживање, анализу и регулаторне апликације; ГПТ-5.3 за аутоматизацију кодирања, радне токове терминала и задатке са високим садржајем. Како ови модели улазе у производњу у наредним месецима, емпиријски подаци о перформансама из стварних инжењерских тимова ће пружити основну истину изван синтетичких референтних вредности.Организације би требале од самог почетка применити телеметрију, пратити стопе прихватања, уређивати густину и метрику завршетка задатака како би потврдиле одлуке о избору модела. References Референце [1] Anthropic. (2026, 4. фебруар). Увођење Клод Опус 4.6. . . Антрополошке вести https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6 [2] OpenAI. (2026, February 5). OpenAI releases GPT-5.3-Codex. Повратак из Отварање огласа https://www.tomsguide.com/ai/i-tested-chatgpt-5-2-vs-claude-4-6-opus-in-9-tough-challenges-heres-the-winner [3] Дигитално примењено. (2026, 4. фебруар). Клод Опус 4.6 против ГПТ-5.3 Кодекс: Потпуно поређење. . . Дигитални примењени блог https://www.digitalapplied.com/blog/claude-opus-4-6-vs-gpt-5-3-codex-comparison [4] у GPT 5.3 Codex vs Claude Opus 4.6: Pregled nove granice veštačke inteligencije. . . Ћирић.Ај Блог Ћирић https://www.eesel.ai/blog/gpt-53-codex-vs-claude-opus-46 Ћирић.Ај [2026, 8. фебруар] Антхропиц Клод Опус 4.6 тврди да је на врху ИИ рангирања, превазилазећи ОпенАИ и Гоогле. . . Тренди тема ЕУ https://www.trendingtopics.eu/anthropics-claude-opus-4-6-claims-top-spot-in-ai-rankings-beating-openai-and-google/ Сем Алтман промовише убрзавајући раст ЦхатГПТ-а док ОпенАИ затвара 100 милијарди долара финансирања. . . CNBC Технологија https://www.cnbc.com/2026/02/09/sam-altman-touts-chatgpt-growth-as-openai-nears-100-billion-funding.html
