COMRAD404 / COMPARISON

GPT-4o vs Claude 3.5 Sonnet: что выбрать

Сравнение GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet по API, контексту, цене и доступности. Учитываем, что GPT-4o retired from ChatGPT, а Claude Sonnet 3.5 deprecated.

VERDICT

Для нового API-проекта берите GPT-4o: у него актуальная документация, text+image input, 128K context и явный pricing. Claude 3.5 Sonnet оставляйте для legacy-поддержки: current docs mark it deprecated, хотя исторически у него был 200K context. Для подписок обе стороны надо перепроверять по стране доступа.

Сравнение

DATA
Цена и лимиты$2.50 / 1M input, $1.25 / 1M cached input, $10 / 1M output; output cap documented$3 / 1M input, $15 / 1M output; batch $1.50 / $7.50; model marked deprecated
Контекст и выход128K context, max 16,384 output tokens200K context in original launch profile; output cap not specified in supplied sources
Формат входаText and image inputs documentedImage input not confirmed in supplied sources
Текущий статусAPI current; ChatGPT legacy models retired in release notesCurrent pricing docs mark it deprecated
Интеграции и APIOpenAI APIAnthropic API, Bedrock, Vertex AI; launch also mentioned Claude.ai and iOS
Региональный доступSupported countries and territories; outside list access may be restrictedSupported countries and regions; access is region-dependent
Русский языкNo benchmark in supplied packNo benchmark in supplied pack
Приватность и данныеNo data in supplied packNo data in supplied pack

На 13.08.2026 это сравнение полезно не как гонка флагманов, а как выбор между актуальным API-профилем GPT-4o и deprecated Claude 3.5 Sonnet. Если вам нужен короткий ответ: для нового API-проекта с текстом и изображениями берите GPT-4o; Claude 3.5 Sonnet оставляйте для поддержки старой интеграции или как reference по историческому профилю Sonnet 3.5.

Ниже — документальное сравнение по текущим официальным источникам. В supplied pack нет live-скриншотов ответов и нет актуальных consumer-прайсов по регионам, поэтому я прямо отмечаю, где данных не хватает, и не подменяю это догадками.

Если вам нужна более широкая развилка, посмотрите ChatGPT vs Claude, ChatGPT Plus vs Claude Pro, ChatGPT vs Claude для длинных текстов и GPT-5 vs Claude для кода.

Редакционная оговорка: OpenAI в release notes пишет, что GPT-4o был retired from ChatGPT, а Anthropic current pricing docs mark Claude Sonnet 3.5 as deprecated. Это значит, что материал годится для выбора API и legacy-поддержки, но не заменяет проверку текущих подписок и актуальных линеек.

TL;DR

  • Выбирайте GPT-4o, если вам нужен текущий API с text+image input, 128K context и явным token pricing.
  • Выбирайте Claude 3.5 Sonnet, если вы поддерживаете старую Anthropic-интеграцию и вам важен исторический профиль с 200K context.
  • Оба не подходят, если вы покупаете подписку вслепую: доступ зависит от страны, а GPT-4o уже retired from ChatGPT, тогда как Claude Sonnet 3.5 deprecated.

Условия сравнения

Критерий GPT-4o Claude 3.5 Sonnet
Версия gpt-4o-2024-11-20 / gpt-4o-2024-08-06 Claude Sonnet 3.5; current pricing docs mark it deprecated
Тариф $2.50 за 1M input tokens, $1.25 за 1M cached input tokens, $10 за 1M output tokens $3 за 1M input tokens, $15 за 1M output tokens; batch pricing $1.50 / $7.50
Дата проверки 2026-08-13 2026-08-13

Повторная проверка: 13.08.2026. В части consumer-подписок точных глобальных условий в source pack нет, поэтому ниже я сравниваю именно то, что зафиксировано в официальных документах.

Сравнение по критериям

Критерий GPT-4o Claude 3.5 Sonnet
Цена и лимиты Есть явный API pricing и cached input pricing; output cap зафиксирован Есть current pricing, но модель помечена deprecated; есть batch pricing
Контекст и выход 128K context, максимум 16,384 output tokens В launch profile было 200K context; output cap в supplied sources не указан
Формат входа Text and image inputs documented В supplied sources image input не подтверждён
Текущий статус API актуален; в ChatGPT legacy-модели retired Current pricing docs mark it deprecated
Интеграции и API OpenAI API Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI; launch also mentioned Claude.ai and iOS
Региональный доступ Supported countries and territories; outside list access may be restricted Supported countries and regions; access is region-dependent
Русский язык Нет бенчмарка в supplied pack Нет бенчмарка в supplied pack
Приватность и данные Нет данных в supplied pack Нет данных в supplied pack

Здесь важно не путать наличие цифр с преимуществом по умолчанию. У GPT-4o свежая и полная API-спецификация; у Claude 3.5 Sonnet в текущих документах уже есть пометка deprecated, поэтому многие сравнения нужно читать как legacy reference.

Цена и лимиты

По API-прайсу GPT-4o в supplied pack выглядит прозрачнее: $2.50 за 1M input tokens, $1.25 за 1M cached input tokens и $10 за 1M output tokens. Для команды, которая считает unit economics, это удобно: вы видите обычный input, кешируемый input и output отдельно.

У Claude Sonnet 3.5 current pricing docs тоже сохранили цифры — $3 за 1M input tokens и $15 за 1M output tokens, а batch pricing указан как $1.50 / $7.50. Но рядом стоит пометка deprecated, поэтому эту строку лучше читать как параметр поддержки и миграции, а не как приглашение строить новый стек на старом релизе.

Если вы сравниваете именно подписки, а не API, в этом пакете нет зафиксированных актуальных планов и региональных цен. Поэтому честный ответ такой: по подпискам сравнение неполное, по API — у GPT-4o прайсинг яснее и дешевле на входе, а у Claude 3.5 Sonnet есть интересный batch-вариант, но он относится к deprecated-модели.

Контекст, вход и выход

GPT-4o в официальной API-документации описан как модель, которая принимает text and image inputs, возвращает text outputs, имеет 128,000-token context window и максимум 16,384 output tokens. Для смешанных задач это важнее, чем абстрактная «умность»: вы заранее понимаете формат и потолки.

У Claude 3.5 Sonnet в supplied pack есть исторический профиль запуска с 200K context. Это больше, чем у GPT-4o, и для длинных документов это практическое преимущество. Но важно не перепутать историческую емкость с текущей доступностью: current docs already mark the model as deprecated, поэтому для нового проекта я бы не строил план на этом значении без миграционного запаса.

Ещё одно различие — output cap. Для GPT-4o он зафиксирован в документации. Для Claude 3.5 Sonnet в supplied sources такой потолок не указан, поэтому сравнивать их по длине ответа в этом пакете нельзя без допроверки официальной страницы.

Доступность и текущий статус

Это, пожалуй, главный критерий 2026 года. OpenAI release notes dated 2026-02-13 say GPT-4o and other legacy models were being retired from ChatGPT, while API behavior was not changed at that time. То есть если вы сидите только в ChatGPT, нельзя автоматически считать, что GPT-4o по-прежнему ваш рабочий вариант.

У Anthropic картина другая: current pricing docs explicitly label Claude Sonnet 3.5 as deprecated. В то же время original launch materials показывали доступность на Claude.ai и iOS, а также через Anthropic API, Amazon Bedrock и Google Cloud Vertex AI. Для практики это означает, что модель удобна как часть истории интеграции, но не как безусловный выбор на новый цикл закупки.

И у OpenAI, и у Anthropic доступ зависит от страны или региона. OpenAI отдельно пишет о supported countries and territories; Anthropic — о supported countries and regions. Перед публикацией или покупкой это нужно перепроверять, потому что доступ может быть ограничен или приостановлен вне списка поддерживаемых локаций.

Интеграции и API

Если вам нужен именно API-first workflow, GPT-4o проще читать: один официальный API-документ, snapshots/aliases, текущие параметры входа и выхода, явный pricing. Это удобно для тех, кто строит автоматизацию, биллинг и лимиты по токенам.

Claude 3.5 Sonnet в supplied sources выглядит шире по поверхности интеграций на старте: Claude.ai, iOS, Anthropic API, Bedrock и Vertex AI. Для распределённых команд это может быть плюсом, если у вас уже есть контуры в AWS или Google Cloud. Но снова: current docs mark it deprecated, так что это аргумент для эксплуатации старого стека, а не для новой закупки.

Если вы выбираете не между моделями, а между экосистемами, полезно также свериться с нашими материалами ChatGPT vs Claude и ChatGPT Plus vs Claude Pro. Они помогут понять, когда узкое сравнение моделей уже не отвечает на вопрос о подписке или платформе.

Скорость и стабильность

В supplied sources нет latency, throughput или uptime-метрик, поэтому я не называю победителя по скорости. Любая цифра здесь была бы выдумкой. Для production-плана это означает, что скорость нужно измерять своим маршрутом, в своём регионе и на своём alias.

Практический вывод простой: если вас волнуют задержки, сравнивайте не только модель, но и канал доступа. Для ChatGPT и Claude.ai это особенно важно, потому что availability завязана на регион и на текущий статус доступа, а не только на название модели.

Русский язык и региональный доступ

В supplied sources нет отдельного бенчмарка по русскому языку, поэтому я не буду выдумывать победителя. Для практиков это важная оговорка: если вам нужен именно русский output, текущий пакет не даёт оснований сравнить качество перевода, стилистики или редактуры.

Что можно сказать точно, так это то, что обе платформы завязаны на региональную доступность. Значит, перед любым сравнением на уровне «что лучше» вы сначала проверяете, запускается ли сервис у вас официально. Для части команд это уже решающий фильтр, особенно если речь не об API, а о потребительской подписке.

Приватность и данные

В supplied sources нет политики обучения на данных, retention или enterprise controls для этих двух моделей, поэтому сравнить приватность без внешних источников нельзя. Это не минус модели и не плюс модели, а просто граница данного материала.

Для закупки это означает отдельную проверку. Не переносите выводы из цены, контекста или доступности на обработку данных: эти вещи часто живут в разных документах и нередко меняются отдельно.

Практический тест

Лимитация: live-run в этом source pack нет, поэтому ниже document-only workflow-check по одному и тому же сценарию. Это не замена реальному прогону, но для source-led сравнения такой формат честнее, чем имитировать тест без данных.

Задача

Один и тот же вход: короткий документ на несколько страниц, в котором есть текст, таблица и одно изображение. Результат нужен в двух частях: 8 bullet points с выводами и короткий summary. Критерии оценки: может ли модель принять такой вход, какой у неё запас контекста и есть ли в документации прямое подтверждение нужного формата.

GPT-4o

По документации GPT-4o подходит для mixed-media входа: text and image inputs documented, text output documented, 128K context documented, 16,384 output tokens documented. Для этого workflow это сильный fit, потому что сам формат задачи совпадает с тем, что модель официально умеет.

Claude 3.5 Sonnet

У Claude 3.5 Sonnet в supplied sources есть сильный исторический плюс: 200K context в launch profile и доступность через несколько поверхностей доставки. Но в текущих документах модель помечена как deprecated, а прямого подтверждения image input в этом пакете нет. Значит, для document-heavy legacy задач он ещё выглядит пригодным, но как универсальный выбор под mixed-media workflow подтверждён хуже.

Вывод

Если ваш сценарий требует именно mixed-media и вам важна текущая официальная спецификация, GPT-4o проходит этот документальный тест лучше. Если же вы сравниваете старый длинноконтекстный сценарий без упора на изображения, у Claude 3.5 Sonnet был более просторный исторический профиль, но статус deprecated делает его более рискованным для нового запуска.

Кому подойдёт GPT-4o

  • Вам нужен текущий OpenAI API, а не только ChatGPT.
  • У вас есть текст и изображения в одном потоке и важно, что это прямо подтверждено в документации.
  • Вы считаете стоимость по токенам и хотите понятный прайсинг с cached input.
  • Вы строите автоматизацию и вам важны snapshots/aliases для контролируемого использования модели.

Кому подойдёт Claude 3.5 Sonnet

  • Вы поддерживаете старую Anthropic-интеграцию и вам нужен reference по Sonnet 3.5.
  • У вас длинные входные документы, где исторический 200K context был важен.
  • Вы уже завязаны на Anthropic API, Bedrock или Vertex AI и пока не хотите менять контур.
  • Вам нужен legacy benchmark для миграции, а не модель для нового стандартного закупочного цикла.

Когда оба не подходят

  • Если вы хотите купить подписку вслепую, не проверив страну и текущую доступность.
  • Если вам нужен live benchmark с реальными ответами, а не документальная сверка.
  • Если вы стартуете новый проект и хотите сравнивать актуальные флагманские линейки, а не deprecated/retired-историю.
  • Если вам нужна точная локализация под русский язык, а в source pack нет языкового теста.

В этих случаях лучше сравнивать актуальный OpenAI model stack с актуальной Anthropic Sonnet line отдельно. Эта пара полезна как исторический и миграционный ориентир, но не закрывает весь рынок 2026 года.

Итог

Для нового API-проекта из этого source pack я бы выбирал GPT-4o: у него есть актуальная документация, мультимодальный вход, понятный pricing и зафиксированный output cap. Claude 3.5 Sonnet полезен как legacy reference и для старых длинноконтекстных сценариев, но current docs already mark it deprecated.

Если же вы выбираете подписку или consumer access, сначала проверьте регион и фактическую доступность в официальных источниках. Здесь сравнение не даёт абсолютного победителя: оно показывает, что одна модель удобнее для текущего API, а другая — для поддержки старого Sonnet 3.5 профиля.

Вопросы и ответы

Что быстрее в этом сравнении?

В supplied sources нет воспроизводимого бенчмарка скорости, поэтому я не называю победителя. Для практики скорость здесь лучше проверять своим сценарием и своим регионом доступа.

Что дешевле?

По API-ценам, зафиксированным в sources, GPT-4o выглядит дешевле на входе и на выходе, а Claude 3.5 Sonnet частично компенсируется batch pricing. Но для подписок в этом пакете данных недостаточно.

Можно ли использовать оба?

Да, если у вас есть разные контуры: GPT-4o для мультимодальных и текущих API-задач, Claude 3.5 Sonnet — только если вы поддерживаете legacy-стек и понимаете статус deprecated.

Почему Claude 3.5 Sonnet вообще стоит сравнивать, если он deprecated?

Потому что у многих команд в проде остаются старые интеграции и старые тестовые отчёты. Для миграции полезно знать его исходный профиль: 200K context, launch availability и прежний прайсинг.

Что важнее всего проверить перед покупкой?

Страну или регион поддержки и фактическую доступность модели или подписки. И OpenAI, и Anthropic делают access region-dependent, поэтому без этой проверки любое сравнение может устареть раньше публикации.

Источники

Источники

SOURCES

Вопросы и ответы

FAQ
Что быстрее в этом сравнении?

В supplied sources нет воспроизводимого бенчмарка скорости, поэтому победителя назвать нельзя. Для практики скорость нужно проверять на своём сценарии и в своём регионе доступа.

Что дешевле?

По API-ценам, зафиксированным в sources, GPT-4o выглядит дешевле на входе и на выходе. У Claude 3.5 Sonnet есть batch pricing, но для подписок в этом пакете данных недостаточно.

Можно ли использовать оба?

Да, если у вас разные контуры: GPT-4o для мультимодальных и текущих API-задач, Claude 3.5 Sonnet — только если вы поддерживаете legacy-стек и понимаете статус deprecated.

Почему Claude 3.5 Sonnet вообще стоит сравнивать, если он deprecated?

Потому что у многих команд в проде остаются старые интеграции и старые тестовые отчёты. Для миграции полезно знать его исходный профиль: 200K context, launch availability и прежний прайсинг.

Что важнее всего проверить перед покупкой?

Страну или регион поддержки и фактическую доступность модели или подписки. И OpenAI, и Anthropic делают access region-dependent, поэтому без этой проверки сравнение может быстро устареть.

Читайте также

LINKS