Claude Sonnet 5 vs GPT-5 vs Kimi K2.5: 2026

TL;DR

Model	Najlepszy dla	SWE-Bench	Koszt API (Wyjście/1M)	Prędkość
Claude Sonnet 5	Zbalansowana wydajność + koszt	>80% (niepotwierdzone)	~$12.50 (niepotwierdzone)	Szybka
Claude Opus 4.5	Maksymalna jakość kodu	80.9%	$25.00	Średnia
GPT-5.2	Rozumowanie + zadania matematyczne	80.0%	$10.00	Szybka
Kimi K2.5	Zespoły dbające o budżet	76.8%	$3.00	Wolniejsza

Szybka rekomendacja:

Napięty budżet? → Kimi K2.5 (8x tańszy niż Claude)
Potrzebujesz najlepszej jakości kodu? → Claude Opus 4.5 lub Sonnet 5
Złożone zadania rozumowania? → GPT-5.2
Równoległe przepływy pracy agentów? → Kimi K2.5 Agent Swarm lub Claude Sonnet 5 Dev Team

Krajobraz kodowania AI w 2026 roku

Rynek asystentów AI do kodowania eksplodował. W ciągu zaledwie trzech miesięcy (listopad 2025 – styczeń 2026) byliśmy świadkami:

24 listopada 2025: Anthropic wydaje Claude Opus 4.5 (pierwszy model, który przekroczył 80% w SWE-Bench)
11 grudnia 2025: OpenAI wprowadza GPT-5.2 (zmniejsza dystans do 80.0%)
27 stycznia 2026: Moonshot AI prezentuje Kimi K2.5 (open-source, 10x tańszy)
Luty 2026: Wyciek informacji o Claude Sonnet 5 "Fennec" (według plotek 50% tańszy niż Opus)

Dla programistów jest to zarówno ekscytujące, jak i przytłaczające. Którego modelu powinieneś faktycznie używać? Przyjrzyjmy się szczegółom.

Przegląd modeli

Claude Sonnet 5 "Fennec" (Niepotwierdzony)

Status: Niepotwierdzony (wyciekł 2 lutego 2026 r.)

Claude Sonnet 5, o nazwie kodowej „Fennec”, to rzekomy model Sonnet nowej generacji od Anthropic. Na podstawie wycieków z logów błędów Vertex AI, wydaje się oferować:

Wydajność na poziomie Opus w cenach klasy Sonnet
Dev Team Mode: Automatyczne uruchamianie równoległych agentów do wspólnego kodowania
Koszty niższe o 50% niż w przypadku Opus 4.5
Inferencja zoptymalizowana pod TPU dla szybszych czasów odpowiedzi

Jeśli przecieki są dokładne, Sonnet 5 może być złotym środkiem między kosztem a możliwościami.

Claude Opus 4.5

Status: Obecny flagowiec (wydany 24 listopada 2025 r.)

Claude Opus 4.5 zapisał się w historii jako pierwszy model AI, który przekroczył 80% w benchmarku SWE-Bench Verified. Kluczowe atuty:

80.9% SWE-Bench Verified — wiodąca w branży precyzja kodu
59.3% Terminal-Bench 2.0 — najlepsze w swojej klasie operacje CLI
Doskonałość w długim kontekście — okno 200K tokenów z silną spójnością
Integracja z Claude Code — potężne kodowanie agentowe oparte na terminalu

Wada? Jest drogi: $5/$25 za milion tokenów (wejście/wyjście).

GPT-5.2

Status: Obecna wersja (11 grudnia 2025 r.)

Model GPT-5.2 od OpenAI zniwelował dystans do Claude w kodowaniu, zachowując jednocześnie pozycję lidera w rozumowaniu:

80.0% SWE-Bench Verified — prawie dorównuje Opus 4.5
100% AIME 2025 — idealny wynik w zadaniach olimpiady matematycznej
54.2% ARC-AGI-2 — wiodący benchmark abstrakcyjnego rozumowania
GPT-5.2 Codex — wyspecjalizowany wariant do kodowania

GPT-5.2 błyszczy w zadaniach wymagających złożonego rozumowania matematycznego obok generowania kodu.

Kimi K2.5

Status: Wydany (27 stycznia 2026 r.)

Wyzwanie rzucone przez Moonshot AI w modelu open-source oferuje niespotykaną wartość:

1 bilion parametrów (32B aktywnych na inferencję)
Agent Swarm: Do 100 równoległych sub-agentów
$0.60/$3.00 za 1M tokenów — około 8x taniej niż Claude
Otwarte wagi (open weights) — dostępna opcja samodzielnego hostowania
78.4% BrowseComp — najlepsze w klasie zadania agentowe

Wada? Nieco niższa surowa dokładność (76.8% SWE-Bench) i wolniejsza prędkość inferencji.

Benchmarki wydajności: Bezpośrednie starcie

Benchmarki kodowania

Benchmark	Claude Opus 4.5	GPT-5.2	Kimi K2.5	Claude Sonnet 5 (Niepotw.)
SWE-Bench Verified	80.9%	80.0%	76.8%	>80%
SWE-Bench Multilingual	75.2%	72.1%	73.0%	—
LiveCodeBench v6	64.0%	~89.6%	85.0%	—
Terminal-Bench 2.0	59.3%	54.1%	51.2%	—

Analiza:

Claude Opus 4.5 prowadzi w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów z GitHub (SWE-Bench Verified)
GPT-5.2 przoduje w programowaniu konkurencyjnym (LiveCodeBench)
Kimi K2.5 jest zaskakująco mocny, biorąc pod uwagę 8-krotnie niższy koszt

Rozumowanie i matematyka

Benchmark	Claude Opus 4.5	GPT-5.2	Kimi K2.5
AIME 2025	92.8%	100%	96.1%
ARC-AGI-2	37.6%	54.2%	42.1%
GPQA Diamond	84.2%	86.1%	87.6%
MMLU-Pro	83.5%	87.1%	84.6%

Analiza:

GPT-5.2 dominuje w czystym rozumowaniu i matematyce
Kimi K2.5 jest konkurencyjny mimo bycia modelem open-source
Siłą Claude jest rozumowanie stosowane w kontekście kodowania

Agenci i użycie narzędzi

Benchmark	Claude Opus 4.5	GPT-5.2	Kimi K2.5
BrowseComp	24.1%	54.9%	78.4%
Frames	81.2%	86.0%	87.0%
OCRBench	88.1%	89.4%	92.3%

Analiza:

Architektura Agent Swarm w Kimi K2.5 miażdży benchmarki agentowe
Ma to kluczowe znaczenie przy budowaniu autonomicznych aplikacji AI

Porównanie cen: Rzeczywisty koszt kodowania AI

Ceny API (Luty 2026)

Model	Wejście (za 1M)	Wyjście (za 1M)	Buforowane wejście
Claude Opus 4.5	$5.00	$25.00	$0.50
Claude Sonnet 4.5	$3.00	$15.00	$0.30
Claude Sonnet 5 (Niepotw.)	~$2.50	~$12.50	~$0.25
GPT-5.2	$2.50	$10.00	—
GPT-5.2 Codex	$3.00	$15.00	—
Kimi K2.5	$0.60	$3.00	$0.10

Scenariusze kosztów w rzeczywistych zastosowaniach

Scenariusz 1: Programista Solo (Lekkie użycie)

500K tokenów/dzień, 20 dni/miesiąc = 10M tokenów/miesiąc
Zakładając 30% wejścia, 70% wyjścia

Model	Koszt miesięczny
Claude Opus 4.5	~$190
GPT-5.2	~$78
Kimi K2.5	~$23
Claude Sonnet 5 (Niepotw.)	~$95

Scenariusz 2: Zespół startupu (Intensywne użycie)

5M tokenów/dzień, 30 dni/miesiąc = 150M tokenów/miesiąc

Model	Koszt miesięczny
Claude Opus 4.5	~$2,850
GPT-5.2	~$1,170
Kimi K2.5	~$345
Claude Sonnet 5 (Niepotw.)	~$1,425

Scenariusz 3: Enterprise (Bardzo intensywne użycie)

50M tokenów/dzień, 30 dni/miesiąc = 1.5B tokenów/miesiąc

Model	Koszt miesięczny
Claude Opus 4.5	~$28,500
GPT-5.2	~$11,700
Kimi K2.5	~$3,450

W skali przedsiębiorstwa Kimi K2.5 oferuje 8-krotne oszczędności w porównaniu do Claude Opus 4.5.

Plany subskrypcyjne

Usługa	Cena	Zawiera
Claude Pro	$20/miesiąc	Sonnet 4.5, ograniczony dostęp do Opus
Claude Max	$200/miesiąc	Nielimitowany Opus 4.5
ChatGPT Plus	$20/miesiąc	GPT-4o, ograniczony GPT-5
ChatGPT Pro	$200/miesiąc	Nielimitowany GPT-5.2
Kimi	Za darmo	Wszystkie tryby, w tym Agent Swarm

Możliwości kodowania: Szczegółowe porównanie

Jakość generowania kodu

Claude Opus 4.5 / Sonnet 5

Celuje w projektowaniu systemów i decyzjach architektonicznych
Silna spójność wieloplikowa — rozumie strukturę projektu
Najlepszy do refaktoryzacji istniejących baz kodu
Metodyczne debugowanie, które zachowuje istniejące funkcjonalności

GPT-5.2

Doskonała iteracyjna egzekucja — szybko sprawia, że rzeczy działają
Dopracowany kod UI/UX z dbałością o szczegóły
Silne generowanie testów i obsługa błędów
Najlepszy do projektów typu greenfield z jasnymi wymaganiami

Kimi K2.5

Znakomity frontend development i debugowanie wizualne
Unikalna funkcja video-to-code
Silna równoległa egzekucja przez Agent Swarm
Najlepsza wartość dla zadań kodowania o dużej objętości

Wsparcie języków i frameworków

Wszystkie trzy modele dobrze radzą sobie z głównymi językami, ale mają różne mocne strony:

Obszar	Najlepszy model
Python	Claude Opus 4.5
JavaScript/TypeScript	GPT-5.2
React/Next.js	GPT-5.2
Programowanie systemowe (Rust, Go)	Claude Opus 4.5
Frontend (CSS, animacje)	Kimi K2.5
Backendowe API	Claude Opus 4.5
Data Science	GPT-5.2

Obsługa okna kontekstowego

Model	Okno kontekstowe	Limit praktyczny
Claude Opus 4.5	200K tokenów	~150K efektywnie
GPT-5.2	128K tokenów	~100K efektywnie
Kimi K2.5	256K tokenów	~200K efektywnie

Większe okno kontekstowe Kimi K2.5 pomaga przy dużych bazach kodu, choć spójność Claude na krawędzi kontekstu jest lepsza.

Możliwości agentów: Nowa granica

Porównanie architektury wieloagentowej

Najważniejszym wydarzeniem 2026 roku jest przejście w stronę systemów wieloagentowych. Oto jak wypada porównanie modeli:

Kimi K2.5 Agent Swarm

Do 100 równoległych sub-agentów
1 500 jednoczesnych wywołań narzędzi
4.5-krotna poprawa prędkości w złożonych zadaniach
Samoorganizacja — brak konieczności definiowania ról

Claude Sonnet 5 Dev Team (Niepotw.)

Automatyczne tworzenie wyspecjalizowanych agentów
Wzajemna weryfikacja między agentami
Zintegrowany z przepływem pracy Claude Code
Prawdopodobnie mniej agentów, ale ściślejsza koordynacja

GPT-5.2 + Codex

Egzekucja sekwencyjna wieloetapowa
Silna integracja z użyciem narzędzi
Mniej równoległy, ale bardziej niezawodny
Lepszy dla deterministycznych przepływów pracy

Kiedy architektura wieloagentowa ma znaczenie

Architektury wieloagentowe błyszczą przy:

Wielkoskalowej refaktoryzacji kodu (ponad 100 plików)

Rozwoju funkcji full-stack (frontend + backend + testy)

Zadaniach badawczych i analitycznych wymagających równoległego dochodzenia

Automatycznym przeglądzie kodu z wielu perspektyw

W przypadku prostych zadań kodowania modele jednoagentowe są często szybsze i bardziej przewidywalne.

Rekomendacje z życia wzięte

Wybierz Claude Sonnet 5 (Gdy zostanie wydany), jeśli:

Chcesz jakości Opus za połowę ceny
Równolegli agenci Dev Team Mode pasują do Twojego przepływu pracy
Jesteś już zaangażowany w ekosystem Claude Code
Budżet ma znaczenie, ale nie chcesz rezygnować z jakości kodu

Wybierz Claude Opus 4.5, jeśli:

Poprawność kodu ma znaczenie krytyczne (fintech, opieka zdrowotna)
Potrzebujesz absolutnie najlepszej wydajności w SWE-Bench
Twój zespół ma budżet $200/miesiąc na programistę
Wykonujesz złożone prace nad architekturą systemów

Wybierz GPT-5.2, jeśli:

Twoja praca obejmuje zaawansowane rozumowanie matematyczne
Potrzebujesz silnego generowania kodu UI/UX
Preferujesz ekosystem ChatGPT i jego integracje
Spójny, dopracowany wynik jest ważniejszy niż szczytowa wydajność

Wybierz Kimi K2.5, jeśli:

Budżet jest głównym ograniczeniem
Potrzebujesz masowej równoległej egzekucji agentów
Koncentrujesz się na rozwoju frontendu/wizualnym
Chcesz otwartych wag do samodzielnego hostowania
Budujesz aplikacje oparte na agentach

Podejście hybrydowe (Rekomendowane)

Wiele zespołów odnosi sukcesy stosując strategię wielomodelową:

Prototypowanie z Kimi K2.5 (tania, szybka iteracja)
Dopracowywanie krytycznego kodu z Claude Opus 4.5 (najwyższa jakość)
Obsługa funkcji matematycznych z GPT-5.2
Wdrażanie i skalowanie na Kimi K2.5 (efektywność kosztowa)

To podejście optymalizuje zarówno jakość, jak i koszt na różnych etapach.

Poza generowaniem kodu: Pełny obraz

Oto prawda, której benchmarki kodowania AI nie uchwycą: generowanie kodu to ta łatwiejsza część.

Trudne części to:

Dostarczenie produktu do użytkowników

Iterowanie na podstawie opinii

Zwiększanie bazy użytkowników

Konwersja użytkowników w klientów

W tym miejscu wkraczają narzędzia takie jak Y Build. Niezależnie od tego, czy używasz Claude, GPT czy Kimi do generowania kodu, nadal potrzebujesz:

1. Wdrożenie (Deployment)

Przejście od kodu do działającego produktu nie powinno zajmować dni:

Wdrożenie jednym kliknięciem do globalnej sieci CDN

Automatyczna konfiguracja SSL i domen

Aktualizacje bez przestojów (zero-downtime) dla ciągłej iteracji

2. Demo i premiera

Pierwsze wrażenie ma znaczenie:

Generowane przez AI filmy demo dla Product Hunt

Zautomatyzowane zrzuty ekranu i zasoby marketingowe

Lista kontrolna przygotowania do premiery

3. Wzrost (Growth)

Użytkownicy nie znajdują produktów przez przypadek:

Optymalizacja SEO AI dla organicznego odkrywania

Generowanie stron lądowania, które konwertują

Analityka, która mówi Ci, co działa

4. Iteracja

Najlepsze produkty są wydawane szybko:

Szybkie pętle zwrotne od pomysłu do wdrożenia

Wbudowane testy A/B

Śledzenie zachowań użytkowników, które informuje o decyzjach

Y Build integruje się z dowolnym narzędziem AI do kodowania — Claude Code, Cursor, Windsurf lub bezpośrednią pracą w IDE — i zajmuje się wszystkim, od wdrożenia po pozyskiwanie użytkowników.

Prawdziwe pytanie nie brzmi: „która AI pisze najlepszy kod?” Brzmi: „jak szybko możesz przejść od pomysłu do płacących klientów?”

Podsumowanie: Stan kodowania AI w 2026 roku

Luka między modelami AI do kodowania się zmniejsza:

Model	SWE-Bench	Koszt relatywny
Claude Opus 4.5	80.9%	1.0x (bazowy)
GPT-5.2	80.0%	0.4x
Kimi K2.5	76.8%	0.12x
Claude Sonnet 5 (Niepotw.)	>80%	0.5x

Różnica 4% w dokładności między Claude a Kimi przekłada się na około jeden błąd więcej na 25 wygenerowanych funkcji. To, czy jest to warte 8-krotnie wyższych kosztów, zależy od Twojego kontekstu.

Dla większości programistów i startupów właściwa odpowiedź to:

Używaj najtańszego modelu, który spełnia Twoje standardy jakości
Inwestuj oszczędności w szybsze wydawanie produktów i docieranie do większej liczby użytkowników
Aktualizuj selektywnie dla krytycznych ścieżek kodu

Wojny na polu kodowania AI napędzają spadek cen i wzrost jakości. To świetna wiadomość dla twórców. Zwycięzcami nie będą ci, którzy wybiorą „najlepszy” model — będą nimi ci, którzy dostarczą produkty, które pokochają ludzie.

Gotowy, by zmienić swój kod wygenerowany przez AI w prawdziwy produkt? Y Build zajmuje się wdrożeniem, wzrostem i analityką, abyś mógł skupić się na budowaniu. Zaimportuj swój kod z dowolnego źródła i wystartuj już dziś.

Źródła:

TL;DR

Model	Najlepszy dla	SWE-Bench	Koszt API (Wyjście/1M)	Prędkość
Claude Sonnet 5	Zbalansowana wydajność + koszt	>80% (niepotwierdzone)	~$12.50 (niepotwierdzone)	Szybka
Claude Opus 4.5	Maksymalna jakość kodu	80.9%	$25.00	Średnia
GPT-5.2	Rozumowanie + zadania matematyczne	80.0%	$10.00	Szybka
Kimi K2.5	Zespoły dbające o budżet	76.8%	$3.00	Wolniejsza

Szybka rekomendacja:

Napięty budżet? → Kimi K2.5 (8x tańszy niż Claude)
Potrzebujesz najlepszej jakości kodu? → Claude Opus 4.5 lub Sonnet 5
Złożone zadania rozumowania? → GPT-5.2
Równoległe przepływy pracy agentów? → Kimi K2.5 Agent Swarm lub Claude Sonnet 5 Dev Team

Krajobraz kodowania AI w 2026 roku

Rynek asystentów AI do kodowania eksplodował. W ciągu zaledwie trzech miesięcy (listopad 2025 – styczeń 2026) byliśmy świadkami:

24 listopada 2025: Anthropic wydaje Claude Opus 4.5 (pierwszy model, który przekroczył 80% w SWE-Bench)
11 grudnia 2025: OpenAI wprowadza GPT-5.2 (zmniejsza dystans do 80.0%)
27 stycznia 2026: Moonshot AI prezentuje Kimi K2.5 (open-source, 10x tańszy)
Luty 2026: Wyciek informacji o Claude Sonnet 5 "Fennec" (według plotek 50% tańszy niż Opus)

Dla programistów jest to zarówno ekscytujące, jak i przytłaczające. Którego modelu powinieneś faktycznie używać? Przyjrzyjmy się szczegółom.

Przegląd modeli

Claude Sonnet 5 "Fennec" (Niepotwierdzony)

Status: Niepotwierdzony (wyciekł 2 lutego 2026 r.)

Claude Sonnet 5, o nazwie kodowej „Fennec”, to rzekomy model Sonnet nowej generacji od Anthropic. Na podstawie wycieków z logów błędów Vertex AI, wydaje się oferować:

Wydajność na poziomie Opus w cenach klasy Sonnet
Dev Team Mode: Automatyczne uruchamianie równoległych agentów do wspólnego kodowania
Koszty niższe o 50% niż w przypadku Opus 4.5
Inferencja zoptymalizowana pod TPU dla szybszych czasów odpowiedzi

Jeśli przecieki są dokładne, Sonnet 5 może być złotym środkiem między kosztem a możliwościami.

Claude Opus 4.5

Status: Obecny flagowiec (wydany 24 listopada 2025 r.)

Claude Opus 4.5 zapisał się w historii jako pierwszy model AI, który przekroczył 80% w benchmarku SWE-Bench Verified. Kluczowe atuty:

80.9% SWE-Bench Verified — wiodąca w branży precyzja kodu
59.3% Terminal-Bench 2.0 — najlepsze w swojej klasie operacje CLI
Doskonałość w długim kontekście — okno 200K tokenów z silną spójnością
Integracja z Claude Code — potężne kodowanie agentowe oparte na terminalu

Wada? Jest drogi: $5/$25 za milion tokenów (wejście/wyjście).

GPT-5.2

Status: Obecna wersja (11 grudnia 2025 r.)

Model GPT-5.2 od OpenAI zniwelował dystans do Claude w kodowaniu, zachowując jednocześnie pozycję lidera w rozumowaniu:

80.0% SWE-Bench Verified — prawie dorównuje Opus 4.5
100% AIME 2025 — idealny wynik w zadaniach olimpiady matematycznej
54.2% ARC-AGI-2 — wiodący benchmark abstrakcyjnego rozumowania
GPT-5.2 Codex — wyspecjalizowany wariant do kodowania

GPT-5.2 błyszczy w zadaniach wymagających złożonego rozumowania matematycznego obok generowania kodu.

Kimi K2.5

Status: Wydany (27 stycznia 2026 r.)

Wyzwanie rzucone przez Moonshot AI w modelu open-source oferuje niespotykaną wartość:

1 bilion parametrów (32B aktywnych na inferencję)
Agent Swarm: Do 100 równoległych sub-agentów
$0.60/$3.00 za 1M tokenów — około 8x taniej niż Claude
Otwarte wagi (open weights) — dostępna opcja samodzielnego hostowania
78.4% BrowseComp — najlepsze w klasie zadania agentowe

Wada? Nieco niższa surowa dokładność (76.8% SWE-Bench) i wolniejsza prędkość inferencji.

Benchmarki wydajności: Bezpośrednie starcie

Benchmarki kodowania

Benchmark	Claude Opus 4.5	GPT-5.2	Kimi K2.5	Claude Sonnet 5 (Niepotw.)
SWE-Bench Verified	80.9%	80.0%	76.8%	>80%
SWE-Bench Multilingual	75.2%	72.1%	73.0%	—
LiveCodeBench v6	64.0%	~89.6%	85.0%	—
Terminal-Bench 2.0	59.3%	54.1%	51.2%	—

Analiza:

Claude Opus 4.5 prowadzi w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów z GitHub (SWE-Bench Verified)
GPT-5.2 przoduje w programowaniu konkurencyjnym (LiveCodeBench)
Kimi K2.5 jest zaskakująco mocny, biorąc pod uwagę 8-krotnie niższy koszt

Rozumowanie i matematyka

Benchmark	Claude Opus 4.5	GPT-5.2	Kimi K2.5
AIME 2025	92.8%	100%	96.1%
ARC-AGI-2	37.6%	54.2%	42.1%
GPQA Diamond	84.2%	86.1%	87.6%
MMLU-Pro	83.5%	87.1%	84.6%

Analiza:

GPT-5.2 dominuje w czystym rozumowaniu i matematyce
Kimi K2.5 jest konkurencyjny mimo bycia modelem open-source
Siłą Claude jest rozumowanie stosowane w kontekście kodowania

Agenci i użycie narzędzi

Benchmark	Claude Opus 4.5	GPT-5.2	Kimi K2.5
BrowseComp	24.1%	54.9%	78.4%
Frames	81.2%	86.0%	87.0%
OCRBench	88.1%	89.4%	92.3%

Analiza:

Architektura Agent Swarm w Kimi K2.5 miażdży benchmarki agentowe
Ma to kluczowe znaczenie przy budowaniu autonomicznych aplikacji AI

Porównanie cen: Rzeczywisty koszt kodowania AI

Ceny API (Luty 2026)

Model	Wejście (za 1M)	Wyjście (za 1M)	Buforowane wejście
Claude Opus 4.5	$5.00	$25.00	$0.50
Claude Sonnet 4.5	$3.00	$15.00	$0.30
Claude Sonnet 5 (Niepotw.)	~$2.50	~$12.50	~$0.25
GPT-5.2	$2.50	$10.00	—
GPT-5.2 Codex	$3.00	$15.00	—
Kimi K2.5	$0.60	$3.00	$0.10

Scenariusze kosztów w rzeczywistych zastosowaniach

Scenariusz 1: Programista Solo (Lekkie użycie)

500K tokenów/dzień, 20 dni/miesiąc = 10M tokenów/miesiąc
Zakładając 30% wejścia, 70% wyjścia

Model	Koszt miesięczny
Claude Opus 4.5	~$190
GPT-5.2	~$78
Kimi K2.5	~$23
Claude Sonnet 5 (Niepotw.)	~$95

Scenariusz 2: Zespół startupu (Intensywne użycie)

5M tokenów/dzień, 30 dni/miesiąc = 150M tokenów/miesiąc

Model	Koszt miesięczny
Claude Opus 4.5	~$2,850
GPT-5.2	~$1,170
Kimi K2.5	~$345
Claude Sonnet 5 (Niepotw.)	~$1,425

Scenariusz 3: Enterprise (Bardzo intensywne użycie)

50M tokenów/dzień, 30 dni/miesiąc = 1.5B tokenów/miesiąc

Model	Koszt miesięczny
Claude Opus 4.5	~$28,500
GPT-5.2	~$11,700
Kimi K2.5	~$3,450

W skali przedsiębiorstwa Kimi K2.5 oferuje 8-krotne oszczędności w porównaniu do Claude Opus 4.5.

Plany subskrypcyjne

Usługa	Cena	Zawiera
Claude Pro	$20/miesiąc	Sonnet 4.5, ograniczony dostęp do Opus
Claude Max	$200/miesiąc	Nielimitowany Opus 4.5
ChatGPT Plus	$20/miesiąc	GPT-4o, ograniczony GPT-5
ChatGPT Pro	$200/miesiąc	Nielimitowany GPT-5.2
Kimi	Za darmo	Wszystkie tryby, w tym Agent Swarm

Możliwości kodowania: Szczegółowe porównanie

Jakość generowania kodu

Claude Opus 4.5 / Sonnet 5

Celuje w projektowaniu systemów i decyzjach architektonicznych
Silna spójność wieloplikowa — rozumie strukturę projektu
Najlepszy do refaktoryzacji istniejących baz kodu
Metodyczne debugowanie, które zachowuje istniejące funkcjonalności

GPT-5.2

Doskonała iteracyjna egzekucja — szybko sprawia, że rzeczy działają
Dopracowany kod UI/UX z dbałością o szczegóły
Silne generowanie testów i obsługa błędów
Najlepszy do projektów typu greenfield z jasnymi wymaganiami

Kimi K2.5

Znakomity frontend development i debugowanie wizualne
Unikalna funkcja video-to-code
Silna równoległa egzekucja przez Agent Swarm
Najlepsza wartość dla zadań kodowania o dużej objętości

Wsparcie języków i frameworków

Wszystkie trzy modele dobrze radzą sobie z głównymi językami, ale mają różne mocne strony:

Obszar	Najlepszy model
Python	Claude Opus 4.5
JavaScript/TypeScript	GPT-5.2
React/Next.js	GPT-5.2
Programowanie systemowe (Rust, Go)	Claude Opus 4.5
Frontend (CSS, animacje)	Kimi K2.5
Backendowe API	Claude Opus 4.5
Data Science	GPT-5.2

Obsługa okna kontekstowego

Model	Okno kontekstowe	Limit praktyczny
Claude Opus 4.5	200K tokenów	~150K efektywnie
GPT-5.2	128K tokenów	~100K efektywnie
Kimi K2.5	256K tokenów	~200K efektywnie

Większe okno kontekstowe Kimi K2.5 pomaga przy dużych bazach kodu, choć spójność Claude na krawędzi kontekstu jest lepsza.

Możliwości agentów: Nowa granica

Porównanie architektury wieloagentowej

Najważniejszym wydarzeniem 2026 roku jest przejście w stronę systemów wieloagentowych. Oto jak wypada porównanie modeli:

Kimi K2.5 Agent Swarm

Do 100 równoległych sub-agentów
1 500 jednoczesnych wywołań narzędzi
4.5-krotna poprawa prędkości w złożonych zadaniach
Samoorganizacja — brak konieczności definiowania ról

Claude Sonnet 5 Dev Team (Niepotw.)

Automatyczne tworzenie wyspecjalizowanych agentów
Wzajemna weryfikacja między agentami
Zintegrowany z przepływem pracy Claude Code
Prawdopodobnie mniej agentów, ale ściślejsza koordynacja

GPT-5.2 + Codex

Egzekucja sekwencyjna wieloetapowa
Silna integracja z użyciem narzędzi
Mniej równoległy, ale bardziej niezawodny
Lepszy dla deterministycznych przepływów pracy

Kiedy architektura wieloagentowa ma znaczenie

Architektury wieloagentowe błyszczą przy:

Wielkoskalowej refaktoryzacji kodu (ponad 100 plików)

Rozwoju funkcji full-stack (frontend + backend + testy)

Zadaniach badawczych i analitycznych wymagających równoległego dochodzenia

Automatycznym przeglądzie kodu z wielu perspektyw

W przypadku prostych zadań kodowania modele jednoagentowe są często szybsze i bardziej przewidywalne.

Rekomendacje z życia wzięte

Wybierz Claude Sonnet 5 (Gdy zostanie wydany), jeśli:

Chcesz jakości Opus za połowę ceny
Równolegli agenci Dev Team Mode pasują do Twojego przepływu pracy
Jesteś już zaangażowany w ekosystem Claude Code
Budżet ma znaczenie, ale nie chcesz rezygnować z jakości kodu

Wybierz Claude Opus 4.5, jeśli:

Poprawność kodu ma znaczenie krytyczne (fintech, opieka zdrowotna)
Potrzebujesz absolutnie najlepszej wydajności w SWE-Bench
Twój zespół ma budżet $200/miesiąc na programistę
Wykonujesz złożone prace nad architekturą systemów

Wybierz GPT-5.2, jeśli:

Twoja praca obejmuje zaawansowane rozumowanie matematyczne
Potrzebujesz silnego generowania kodu UI/UX
Preferujesz ekosystem ChatGPT i jego integracje
Spójny, dopracowany wynik jest ważniejszy niż szczytowa wydajność

Wybierz Kimi K2.5, jeśli:

Budżet jest głównym ograniczeniem
Potrzebujesz masowej równoległej egzekucji agentów
Koncentrujesz się na rozwoju frontendu/wizualnym
Chcesz otwartych wag do samodzielnego hostowania
Budujesz aplikacje oparte na agentach

Podejście hybrydowe (Rekomendowane)

Wiele zespołów odnosi sukcesy stosując strategię wielomodelową:

Prototypowanie z Kimi K2.5 (tania, szybka iteracja)
Dopracowywanie krytycznego kodu z Claude Opus 4.5 (najwyższa jakość)
Obsługa funkcji matematycznych z GPT-5.2
Wdrażanie i skalowanie na Kimi K2.5 (efektywność kosztowa)

To podejście optymalizuje zarówno jakość, jak i koszt na różnych etapach.

Poza generowaniem kodu: Pełny obraz

Oto prawda, której benchmarki kodowania AI nie uchwycą: generowanie kodu to ta łatwiejsza część.

Trudne części to:

Dostarczenie produktu do użytkowników

Iterowanie na podstawie opinii

Zwiększanie bazy użytkowników

Konwersja użytkowników w klientów

W tym miejscu wkraczają narzędzia takie jak Y Build. Niezależnie od tego, czy używasz Claude, GPT czy Kimi do generowania kodu, nadal potrzebujesz:

1. Wdrożenie (Deployment)

Przejście od kodu do działającego produktu nie powinno zajmować dni:

Wdrożenie jednym kliknięciem do globalnej sieci CDN

Automatyczna konfiguracja SSL i domen

Aktualizacje bez przestojów (zero-downtime) dla ciągłej iteracji

2. Demo i premiera

Pierwsze wrażenie ma znaczenie:

Generowane przez AI filmy demo dla Product Hunt

Zautomatyzowane zrzuty ekranu i zasoby marketingowe

Lista kontrolna przygotowania do premiery

3. Wzrost (Growth)

Użytkownicy nie znajdują produktów przez przypadek:

Optymalizacja SEO AI dla organicznego odkrywania

Generowanie stron lądowania, które konwertują

Analityka, która mówi Ci, co działa

4. Iteracja

Najlepsze produkty są wydawane szybko:

Szybkie pętle zwrotne od pomysłu do wdrożenia

Wbudowane testy A/B

Śledzenie zachowań użytkowników, które informuje o decyzjach

Prawdziwe pytanie nie brzmi: „która AI pisze najlepszy kod?” Brzmi: „jak szybko możesz przejść od pomysłu do płacących klientów?”

Podsumowanie: Stan kodowania AI w 2026 roku

Luka między modelami AI do kodowania się zmniejsza:

Model	SWE-Bench	Koszt relatywny
Claude Opus 4.5	80.9%	1.0x (bazowy)
GPT-5.2	80.0%	0.4x
Kimi K2.5	76.8%	0.12x
Claude Sonnet 5 (Niepotw.)	>80%	0.5x

Dla większości programistów i startupów właściwa odpowiedź to:

Używaj najtańszego modelu, który spełnia Twoje standardy jakości
Inwestuj oszczędności w szybsze wydawanie produktów i docieranie do większej liczby użytkowników
Aktualizuj selektywnie dla krytycznych ścieżek kodu

Źródła: