Mensagem do Gate News, 27 de abril — A SemiAnalysis, uma empresa de análise de semicondutores e IA, divulgou um benchmark comparativo de assistentes de codificação, incluindo GPT-5.5, Claude Opus 4.7 e DeepSeek V4. A principal descoberta: GPT-5.5 marca o primeiro retorno da OpenAI ao limite do que há de mais avançado em modelos de codificação em seis meses, com engenheiros da SemiAnalysis agora alternando entre Codex e Claude Code depois de anteriormente dependerem quase exclusivamente de Claude. O GPT-5.5 é baseado em uma nova abordagem de pré-treinamento codificada como “Spud” e representa a primeira expansão do OpenAI na escala de pré-treinamento desde o GPT-4.5.
Em testes práticos, surgiu uma divisão clara de funções. Claude fica com o planejamento de projetos novos e a configuração inicial, enquanto Codex se destaca em correções de bugs que exigem raciocínio intensivo. O Codex demonstra uma compreensão mais forte de estruturas de dados e raciocínio lógico, mas tem dificuldades para inferir a intenção ambígua do usuário. Em uma tarefa única no painel, o Claude replicou automaticamente o layout da página de referência, mas fabricou grandes quantidades de dados, enquanto o Codex pulou o layout, mas entregou dados significativamente mais precisos.
A análise revela um detalhe de manipulação de benchmark: o post do blog da OpenAI de fevereiro incentivou a indústria a adotar o SWE-bench Pro como o novo padrão para benchmarks de codificação. No entanto, o anúncio do GPT-5.5 mudou para um novo benchmark chamado “Expert-SWE.” O motivo, escondido nas letras miúdas, é que o GPT-5.5 foi superado pelo Opus 4.7 no SWE-bench Pro e ficou muito aquém do não lançado Mythos da Anthropic (77.8%).
Em relação ao Opus 4.7, a Anthropic publicou uma análise pós-mortem uma semana após o lançamento, reconhecendo três bugs no Claude Code que persistiram por várias semanas de março a abril, afetando quase todos os usuários. Vários engenheiros já haviam relatado degradação de desempenho na versão 4.6, mas foram dispensados como observações subjetivas. Além disso, o novo tokenizador do Opus 4.7 aumenta o uso de tokens em até 35%, algo que a Anthropic admitiu abertamente—o que, efetivamente, constitui um aumento de preço oculto.
O DeepSeek V4 foi avaliado como “acompanhando o ritmo da fronteira, mas não liderando,” posicionando-se como a alternativa de menor custo entre modelos de código fechado. A análise também observou que “Claude continua a superar o DeepSeek V4 Pro em tarefas de escrita em chinês de alta dificuldade,” comentando que “Claude venceu o modelo chinês na própria língua.”
O artigo apresenta um conceito-chave: a precificação dos modelos deve ser avaliada por “custo por tarefa” em vez de “custo por token.” A precificação do GPT-5.5 é o dobro da do GPT-5.4 (input $5, output $30 por um milhão de tokens), mas ele conclui as mesmas tarefas usando menos tokens, tornando o custo real não necessariamente mais alto. Os dados iniciais da SemiAnalysis mostram que a proporção input-to-output do Codex é de 80:1, menor do que a do Claude Code, de 100:1.
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