Claude 3.5 Sonnet vs GPT-4o：为什么开发者正集体倒戈？

程序员圈子里最近流传着一句话：“逻辑找 Claude，创意找 GPT”。但如果你真的在经营一个像 阿达Lab 这样的技术实验室，你会发现这种粗线条的分类已经过时了。

在 2026 年的今天，这两大旗舰模型的竞争已经进入了“毫厘之间”的微操阶段。

1. 编码能力的降维打击：逻辑深度的断层

Claude 3.5 Sonnet 在我们的测试中表现出了极强的“工程直觉”。相比之下，GPT-4o 偶尔会表现出一种“急于完成任务”的浮躁。

我们给两个模型投喂了一段嵌套极其复杂的、具有潜在线性内存泄漏的旧版 Node.js 代码。

GPT-4o 的表现：它能够快速写出语义正确的代码，但对于内存管理的建议由于过于通用而显得“空洞”，并且在处理复杂的 Promise 链时，代码的可读性提升有限。
Claude 3.5 Sonnet 的表现：它不仅重写了逻辑，还主动识别出了几个边缘情况下的异常捕获缺失。最令人惊喜的是，其利用 Artifacts 界面直接渲染出了一个简易的内存占用监控图表，直观地证明了重构的效果。

[!NOTE] Artifacts 功能 实际上是 Claude 的杀手锏。它将 AI 交互从简单的“对话框”提升为了“集成开发环境（IDE）级”的交互体验。

如果你还在为选择订阅哪个而纠结，不妨看看阿达实验室的分类逻辑：

Projects (项目功能)：你可以上传整个站点的 API 文档和设计规范。它是目前处理“超长上下文”最稳健的模型，完全不会出现 mid-way amnesia（中途失忆）。
代码审美：Claude 生成的代码通常包含更合理的模块化分层，注释不仅是说明“做了什么”，而是说明“为什么这么做”。

多模态之王：在处理 AI 视频生成器排行中的素材标注时，GPT-4o 的视觉解析速度依然领先。
生态集成：如果你需要将工作流与 Google Sheets 或 Slack 深度打通，GPT 的成熟插件生态（GPTs）能让你少写 50% 的胶水代码。

如果你的预算只够支持一个 Pro 会员：

[!IMPORTANT] 实验室经验谈：任何 AI 都有可能产生幻觉。在阅读我们的 2026 年最佳密码管理器测评时你会发现，对于涉及核心安全的代码，AI 的产出必须经过人工 Review。