Kodlama Yaparken GPT-5 ile Claude Opus: Ajan Tabanlı Karşılaştırma

Aynı özelliği iki farklı büyük dil modeliyle, yani GPT-5 ve Claude Opus ile baştan sona inşa ettiğinizde farklar hem görünür hem de öğretici oluyor. Benim senaryom tek ve netti: haber bülteni kaydı içeren, basit ama üretime dönük bir “erken erişim açılış sayfası”. Amaç, ajan tabanlı (agentic) bir akışla planlama, uygulama ve hızlı yineleme döngülerini kıyaslamaktı. Sonuç: her iki model de özelliği başarıyla hayata geçirdi; ancak başlangıç doğruluğu, yineleme hızı ve yönlendirme (prompt) stratejilerinde belirgin farklar vardı.

Metodoloji: Adil kıyas için çerçeve

Aynı gereksinimler: Açılış sayfası, e‑posta yakalama formu, sunucu tarafı doğrulama, kullanıcıya net geri bildirim.
Aynı bağlam: Mevcut repo, benzer araç seti, hedef davranış tanımı.
Aynı süreç: “İlk çalışan sürüm”e kadar geçen süre, hata türleri, yineleme sayısı, nihai kalite.

Bu çerçeve, sadece hangisinin “daha iyi hissettirdiği”ni değil, gerçek geliştirici deneyimini ve üretkenliği nasıl etkilediğini ölçmeyi kolaylaştırdı.

GPT-5: Yüksek başlangıç doğruluğu; özenli prompt ile parlıyor

GPT-5, ilk çalışan sürümü yaklaşık 5 dakikada ayağa kaldırdı. En güçlü yanı, başlangıç doğruluğuydu: bileşen hiyerarşisi, form doğrulaması ve başarı/özür durumları çoğunlukla yerli yerindeydi. Ancak bu doğruluk, “özenli” ve iyi yapılandırılmış promptlara güçlü biçimde bağlıydı. Açık kabul kriterleri (“Başarı mesajı 2 saniye sonra kaybolsun”), net kısıtlar (“Sunucu tarafı doğrulaması zorunlu”) ve bağlama dair ayrıntılar (“Mevcut stil sistemine sadık kal”) verdiğimde, GPT-5 beklediğim gibi düzenli ve düşük sürprizli çıktı üretti. Kısa ve muğlak komutlarla ilerlediğimde ise, “makul” fakat hedefe tam uymayan çözümler döndü. Hata sonrası yineleme döngüleri de görece temkinliydi; düzeltmeleri almak için yönlendirmeyi tekrar detaylandırmam gerekti.

Claude Opus: Daha inişli çıkışlı başlangıç; hızlı yineleme döngüleri

Claude Opus da benzer sürede ilerledi; fakat başlangıçta daha fazla hatayla karşılaştım. Form kenar durumları, doğrulama eksikleri ve proje bağlamını atlayan detaylar gördüm. İyi haber: Yineleme döngüleri oldukça hızlıydı. “Şu hatayı şu şekilde düzelt” dediğimde, sadece sorunu gidermekle kalmayıp etkilenen parçaları da iyileştirme eğilimindeydi. Bu, erken fazda “hızlı dene ve düzelt” yaklaşımını benimseyenler için verimli hissettiriyor. Claude daha toleranslı promptlarla da akıcı biçimde yol alabiliyor; ancak ilk çözümlerdeki doğruluk GPT-5 kadar yüksek olmayabiliyor.

Doğruluk—hız dengesi ve modele özgü yönlendirme

GPT-5: Daha yüksek başlangıç doğruluğu; fakat yineleme hızı göreli olarak daha yavaş. Net, madde madde, kısıt odaklı prompt setleriyle parlıyor.
Claude Opus: Daha hızlı yineleme döngüleri; ilk denemede daha fazla hata potansiyeli. “Sorun gör → düzelt → tekrar dene” ritmine çok uygun.

Her iki model de özelliği başarıyla tamamladı. Fark, nasıl çalışmayı tercih ettiğinizde belirginleşiyor: “İlk denemede sağlam iskelet” arayanlar GPT-5’te rahat ederken, “hızlı slalomlarla hedefe varma” stilini sevenler Claude ile daha akışkan ilerleyebilir.

Pratik prompt stratejileri

Model‑spesifik şablonlar hazırlayın.
Yüzeyi daraltın: “Sadece form bileşenini düzenle”, “Sunucu tarafı subscribe uç noktasına odaklan” gibi kapsam tarifleri hata oranını düşürür.
Çıktıyı gözle doğrulayın: “Başarı durumunda yeşil bildirim göster, 2 saniye sonra kaybolsun” gibi işaretler hem sizin hem modelin hızını artırır.
Geri bildirim dilini somutlaştırın: “400 dönüyor, email alanı boş; beklenen: zorunlu string” gibi net örnekler her iki modelde de toparlanmayı hızlandırır.

Hangi durumda hangisi?

Ürün ortamına yakın, sürprize tahammülü düşük işler: GPT-5’in başlangıç doğruluğu manuel müdahale maliyetini azaltır.
Prototipleme, keşif, hız öncelikli akışlar: Claude Opus’un hızlı yinelemeleri daha akışkan ilerler.
Karma işler: İskeleti GPT-5 ile çıkarıp, mikroyinelemeleri Claude ile hızlandırmak pratik bir ikili strateji olabilir.

Küçük ama etkili ayrıntılar

Form doğrulaması: Her iki model de istemediğiniz UI sürprizlerini en aza indirmek için hem istemci hem sunucu tarafında doğrulama örnekleri verebiliyor. Ancak explicit yönergeler vermek fark yaratıyor.
Durum yönetimi ve geri bildirim: GPT-5, başlangıçta daha “temiz” akış kurarken, Claude yanlış akışları hızla düzeltmeye yatkın.
Bağlam anlatımı: Proje yapısı, dosya yolları ve mevcut yardımcı bileşenleri (ör. bildirim/Toast) baştan söylemek, her iki modelde de verimi ciddi artırıyor.

Kapanış

Deneyimim, yapay zekâ destekli geliştirmede doğruluk ve hız arasında gerçek bir ödünleşim olduğunu gösteriyor. Modeller genel amaçlı görünse de, pratikte yönlendirme stilleri ve ritimleri farklı. Bu yüzden tek bir “en iyi model” aramaktansa, probleme ve ekibin çalışma biçimine uygun “en iyi eşleşmeyi” seçmek üretkenliği anlamlı biçimde artırıyor.

— Özet: GPT-5 daha iyi başlangıç doğruluğu sunarken, Claude Opus daha hızlı yineleme döngüleriyle öne çıkıyor. Model‑spesifik prompt şablonları ve net kabul kriterleri, her iki tarafta da sonucu dramatik biçimde iyileştiriyor.