Anthropic представила найкращу модель для кодингу — Claude Sonnet 4.5

29 вересня 2025 року Anthropic випустила Claude Sonnet 4.5. Це нова AI-модель для програмування, і вона справді хороша. Я сам тестував її кілька тижнів, і результати мене здивували.

Що вміє ця модель

Claude Sonnet 4.5 розв'язує 77,2% реальних задач розробки на тесті SWE-bench Verified. Це тест, де моделям дають справжні баги з GitHub і дивляться, чи зможе вона їх виправити. Для порівняння: GPT-5 розв'язує 72,8%, Gemini 2.5 Pro — 63,8%.Але найцікавіше — модель може працювати автономно понад 30 годин поспіль. Не просто генерувати код, а робити повноцінну роботу. Розробники давали їй доступ до сервера, і вона сама розгортала бази даних, купувала доменні імена, налаштовувала оточення. Причому без помилок. Я раніше вчив друзів програмуванню. Пояснював базові речі, показував, як писати код. Зараз усе змінилося. З такими інструментами можна робити в десять разів більше роботи.

Рефакторинг коду

Пам'ятаєте legacy-код із вкладеними умовами на сім рівнів? Коли дивишся і не розумієш, що взагалі відбувається? В одному тесті модель взяла функцію на 210 рядків із циклічною складністю 16 і зробила з неї 30 рядків коду зі складністю 3-6. Модель розплутала 13 вкладених умов, витягла логіку, що повторюється, розбила все на нормальні функції. І знаєте що? Тести після рефакторингу пройшли всі. Компанія Replit підтвердила: помилки при редагуванні коду знизилися з 9% до 0%. Нуль відсотків — це серйозно. Коли я вчив людей програмуванню, рефакторинг завжди був складною темою. Потрібно розуміти код, бачити патерни, знати, як краще переписати. Зараз модель робить це автоматично. І робить добре.

Пошук і виправлення багів

У мене був випадок. Друг написав застосунок для стартапу. Production падав, у логах купа помилок, ніхто не розуміє, в чому справа. Раніше я б сів і кілька годин розбирався. Зараз можна просто показати логи Claude. Компанія Cora (роблять AI-асистента для розробки) розповідала кейс: їхня модель на базі Claude Sonnet 4.5 розв'язала баг за 20 хвилин. Попередня версія Claude Opus 4.1 взагалі не впоралася з цим багом. У CrowdStrike (це кібербезпека) за допомогою Claude скоротили час обробки вразливостей на 44%. При цьому точність зросла на 25%. Модель сама знаходить вразливості та виправляє їх, поки ніхто їх не експлуатує.

Генерація тестів

Написання тестів — це нудно. Але потрібно. Claude Sonnet 4.5 генерує тести з успішністю проходження близько 95%. Причому 85% цих тестів реально корисні, а не формальність. Модель розуміє структуру проєкту, підлаштовується під потрібний фреймворк (Jest, pytest, JUnit), створює mock-об'єкти, покриває граничні випадки. Можна працювати в стилі TDD: спочатку попросити написати тести, потім писати код під ці тести. Мені подобається, що модель знаходить edge cases, про які сам не подумаєш. Вона може згенерувати 50+ тестових випадків для однієї функції. Коли я вчив людей, завжди казав: тести важливі, пишіть тести. Але всі розуміли, що це довго. Зараз цієї проблеми немає.

Code Review

Code review завжди був болючою темою. Колега може причепитися до дрібниць або пропустити серйозну проблему. Claude робить комплексний review за 2 хвилини. Для порівняння: GPT-5 робить те саме за 10 хвилин. Модель перевіряє:

• Якість коду (іменування, структура)
• Безпеку (валідація входів, вразливості)
• Продуктивність (часова складність, ефективність запитів)
• Відповідність стандартам проєкту

При цьому модель не втрачає фокус, коли працює з кількома файлами. Бачить зв'язки між ними, розуміє загальну картину.

Що робить Claude особливим

На ринку багато AI-інструментів для кодингу. GitHub Copilot, Cursor, GPT-5, Gemini. Чому я виділяю саме Claude?

• Перше — продуктивність. 77,2% на SWE-bench — це найкращий результат серед усіх доступних моделей.
• Друге — автономність. Понад 30 годин безперервної роботи. Це не "напиши функцію", це "побудуй застосунок цілком".
• Третє — робота з комп'ютером. 61,4% на тесті OSWorld. Модель уміє працювати з браузерами, таблицями, будь-якими програмами як людина.
• Четверте — production-ready код. Не "начебто працює", а справді працює. Зниження помилок до нуля.
• П'яте — координація інструментів. Модель може запускати кілька команд паралельно, координувати різні сервіси.
• Шосте — доменна експертиза. Добре розбирається не лише в коді, а й у фінансах, праві, медицині. Це підтверджують експерти в цих галузях.
• Сьоме — безпека. Низькі показники лестощів та обману, стійкість до prompt injection атак.

Чесне порівняння з конкурентами

Треба бути чесним. У кожного інструмента є плюси й мінуси.

GPT-5

Simon Willison (відомий розробник, творець Datasette) тестував Claude і сказав: "Найкраща модель для коду, ніж GPT-5-Codex". Але є нюанс. Команда Every.to дала обом моделям великий pull request на review. Claude впорався за 2 хвилини. GPT-5 Codex — за 10 хвилин. Але GPT-5 знайшов складний граничний випадок, який Claude пропустив. Висновок простий. Для швидкої розробки — Claude відмінний вибір. Для критичного production-коду краще використовувати GPT-5 для фінального review. До того ж GPT-5 дешевший у 2,4 рази за вхідними токенами.

Gemini 2.5 Pro

Gemini відстає за продуктивністю — 63,8% на SWE-bench проти 77,2% у Claude. Але в нього контекстне вікно до 2 мільйонів токенів. Це в 10 разів більше, ніж у Claude! Якщо працюєте з величезною кодовою базою, де потрібно завантажити сотні файлів одночасно — Gemini може бути зручнішим. Плюс він приблизно вдвічі дешевший.

GitHub Copilot

Copilot — лідер ринку. 20 мільйонів користувачів, 90% компаній Fortune 100. Тепер він пропонує Claude Sonnet 4.5 як одну з моделей. Copilot виграє в real-time completion та інтеграції з GitHub (PR reviews, Issues, Actions). Фіксована ціна $10-39 на місяць замість оплати за токени. Якщо ви в екосистемі GitHub — це хороший вибір.

Як почати працювати

Доступ до моделі простий. Веб-інтерфейс claude.ai:

• Безкоштовний план — близько 100 повідомлень на день
• Pro план $20/місяць — близько 45 повідомлень кожні 5 годин (до 6 500 на місяць)
• Max план від $100/місяць — у 5-20 разів більше, ніж Pro

Для розробників через API:

• $3 за мільйон вхідних токенів
• $15 за мільйон вихідних токенів
• Prompt caching дає 90% економії ($0.30 замість $3)
• Batch processing — знижка 50% ($1.50/$7.50)

Інтеграція з IDE:

• VS Code — є нативне розширення Claude Code плюс інтеграція через GitHub Copilot.
• JetBrains IDE (IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm) — підтримка Claude Code та GitHub Copilot.
• Cursor — розгорнув Claude Sonnet 4.5 для всіх користувачів. CEO Cursor сказав, що це "state-of-the-art продуктивність". Користувачі повідомляють про 30% менше переробок коду порівняно зі звичайним Cursor.
• Також є інтеграції з Windsurf, Replit, Zed та іншими редакторами.

Реальні приклади використання

Цифри з тестів — це одне. Що відбувається в реальності?

• Devin AI (автономний AI-розробник) — зростання точності планування на 18%, покращення end-to-end метрик на 12%.
• Vercel (платформа для Next.js) — покращення продуктивності на 17% на задачах Next.js.
• Replit — зниження помилок редагування з 9% до 0%.

Simon Willison протестував роботу з репозиторіями: Claude клонував репозиторій, встановив залежності, виконав 466 тестів за 3 хвилини. Усе автоматично.

Підтримка мов

Claude Sonnet 4.5 підтримує всі основні мови. Особливо хороший у:

• Python — Django, Flask, FastAPI, бібліотеки для data science (Polars, Pandas, NumPy). Працює з віртуальними оточеннями, pip, poetry.
• JavaScript/TypeScript — чудовий вивід типів, виконання Node.js коду, встановлення пакетів з NPM.
• Frontend — React з hooks та функціональними компонентами, правильна архітектура, state management, TypeScript. Також Vue, Angular, Svelte.
• Java та C# — enterprise-код з розумінням патернів, Spring Framework, .NET.

Як змінюється роль розробника

Багато хто боїться, що AI замінить програмістів. Я так не думаю. AI змінює те, чим займається розробник. Професор Armando Solar-Lezama з MIT сказав добре: "Code completion is the easy part; the hard part is everything else". Справжня робота програміста — це:

• Архітектурне планування
• Розуміння бізнес-вимог
• Вибір технологій
• Креативне вирішення проблем
• Комунікація в команді
• Менторинг джунів
• Оптимізація продуктивності

AI бере на себе рутину. Генерацію boilerplate коду, тести, рефакторинг, базове налагодження. Людина фокусується на тому, що вимагає справжнього інтелекту.

Цифри adoption

Stack Overflow Developer Survey 2025: 84% розробників використовують або плануют використовувати AI-інструменти. 51% професійних розробників використовують їх щодня. Google DORA Report 2025 (5 000 респондентів): 90% software developers використовують AI-інструменти. Медіана використання — 2 години на день. 80%+ повідомляють про зростання продуктивності. У тестах розробники завершують задачі на 55% швидше. Java-розробники бачать до 61% коду, згенерованого AI. Але є цікавий момент. Лише 24% повідомляють про високий рівень довіри AI. 46% активно не довіряють точності інструментів. Sentiment знизився з 70%+ до 60% у 2025. Дослідження METR (липень 2025) показало уповільнення на 19% у досвідчених розробників при використанні AI. Хоча розробники суб'єктивно відчували прискорення на 20%. Що це означає? Контекст важливий. AI прискорює роботу менш досвідчених розробників. Для експертів AI поки доповнення, не заміна.

Майбутнє розробки

Anthropic агресивно розвивається. Три великих релізи за п'ять місяців 2025 року. Компанія досягла $5 мільярдів annual recurring revenue та потроює персонал до кінця 2025. Нові можливості:

• Extended Thinking with Tool Use — модель може чергувати міркування та використання інструментів (веб-пошук, виконання коду).
• Покращена пам'ять — локальний доступ до файлів для безперервності між сесіями.
• Зниження "хитрої" поведінки на 65% — модель рідше намагається обійти задачу нестандартно замість правильного рішення.
• Claude Code — фонові задачі через GitHub Actions, інтеграція з VS Code та JetBrains, автовідповідь на PR feedback.

Практичні поради

Якщо вирішите спробувати Claude Sonnet 4.5, ось що я рекомендую:

1. Почніть з рефакторингу. Low-risk задача, де можна оцінити якість без ризику.
2. Використовуйте TDD. Просіть спочатку написати тести, потім код. Якість буде вищою.
3. Давайте контекст. Чим більше модель розуміє про проєкт, тим кращий результат.
4. Комбінуйте інструменти. Claude для рефакторингу, Copilot для completion, GPT-5 для критичного review.
5. Вчіться в AI. Дивіться, як модель розв'язує задачі. Це покращить ваші навички.
6. Не довіряйте сліпо. AI може помилятися. Завжди перевіряйте код.
7. Автоматизуйте рутину. Code review, документація, тести — це для AI.

Замість висновку

Я 10 років в IT. Бачив багато змін. Але зараз відбувається щось справді цікаве. Коли я вчив друзів програмуванню, пояснював базові речі. Цикли, умови, функції. Це займало місяці. Зараз можна сфокусуватися на архітектурі та бізнес-логіці. AI бере на себе рутину. Claude Sonnet 4.5 — це не просто покращений автокомпліт. Це інструмент, який дозволяє робити в 10 разів більше роботи. Фокусуватися на складних задачах замість написання boilerplate коду. 75% розробників використовують AI. 80% були б засмучені, якби не могли його використовувати. Це не тренд. Це нова реальність. Майбутнє за тими, хто використовує симбіоз людини та AI. Не за тими, хто боїться змін. І не за тими, хто думає, що AI все зробить сам. Claude Sonnet 4.5 — найпотужніший інструмент для професійної розробки на сьогодні. 30+ годин автономної роботи, широка підтримка екосистеми, найкраща продуктивність. Наступні 18-24 місяці покажуть, чи перетвориться це на стійке зростання продуктивності чи обмеження уповільнять adoption. Для тих, хто готовий вчитися та експериментувати, AI-інструменти дають реальні конкурентні переваги. Питання не в тому, "чи замінить AI програмістів". Питання в тому, як швидко ви навчитеся використовувати ці інструменти. Час починати — зараз.