Au fost testate cele 3 modele AI pe aceeasi baza de cod Next.js pentru a vedea care dintre modele produce cod direct utilizabil in productie cu minim de corectii ulterioare.
Claude Sonnet 4: Cel mai mare procentaj de finalizare și cea mai bună respectare a instrucțiunilor. A înțeles pe deplin cerințele complexe și a livrat implementări complete din prima încercare. La 3,19 USD per sarcină, costul premium se traduce prin mult mai puțin timp petrecut pentru depanare.
Kimi K2: Excelent la identificarea problemelor de performanță și a problemelor de calitate a codului pe care alte modele le-au omis. A construit funcționalități funcționale, dar uneori a necesitat solicitări de clarificare pentru a finaliza întregul scop. Valoare puternică la 0,53 USD per sarcină pentru dezvoltare iterativă.
Gemini 2.5 Pro: Cele mai rapide timpi de răspuns (3–8 secunde) cu corecții de erori fiabile, dar a avut dificultăți cu cererile pentru funcționalități compuse din mai multe părți. Cel mai potrivit pentru corecții țintite mai degrabă decât pentru implementări cuprinzătoare. 1,65 USD per sarcină.
Metodologia de testare
O singură bază de cod, aceleași sarcini, rezultate măsurate. A fost folosita o aplicație reală Next.js și a fost cerut fiecărui model să remedieze erorile și să implementeze o funcționalitate legată de Velt (un SDK pentru colaborare în timp real).
-Stack: TypeScript, Next.js 15.2.2, React 19
-Dimensiunea bazei de cod: 5.247 de linii distribuite în 49 de fișiere
-Arhitectură: director aplicație Next.js cu componente server
-Colaborare: SDK Velt pentru comentarii, prezență și context document
Task-uri de indeplinit
Acest dashboard pe monitorizare a fost folosit pentru testare. Utilizatorii pot comenta si adauga modificari cu ajutorul Velt in timp real.
- Corectează o problemă de memorare intermediară învechită care cauza date depășite în cazul unor modificări ale filtrelor.
- Elimină starea inutilă care provoca re-randări evitabile într-o vizualizare de listă.
- Corectează persistenta utilizatorului la reîncărcare și asigură-te că identitatea corectă este restaurată.
- Implementează un comutator de organizație și limitează comentariile/utilizatorii Velt în funcție de ID-ul organizației.
- Asigură-te că contextul documentului Velt este întotdeauna setat pentru ca prezența și comentariile să funcționeze pe toate rutele.
Prompt si iteratii
Toate modelele au primit acelasi prompt:
This inventory management app uses Velt for real-time collaboration and commenting. The code should always set a document context using useSetDocument so Velt features like comments and presence work correctly, and users should be associated with a common organization ID for proper tagging and access. Please review the provided files and fix any issues related to missing document context, organization ID usage, and ensure Velt collaboration features function as intended.
Când modelele au omis părți din sarcină, au fost folosite prompt-uri de follow-up precum „Vă rog să implementați și comutatorul de organizație” sau „Filtrarea Velt trebuie încă finalizată.” Modelele diferite au necesitat cantități diferite de ghidare — Claude, de regulă, a făcut totul dintr-o singură încercare, în timp ce Gemini și Kimi au avut nevoie de indicații mai specifice.
Rezultate
Viteza si Costuri
Pentru prompturi obișnuite de codare cu 1.500–2.000 de tokeni de context, timpii observați pentru răspunsuri totale sunt:
Gemini 2.5 Pro: 3–8 secunde total, TTFT (timp până la primul token) sub 2 secunde
Kimi K2: 11–20 secunde total, a început să transmită rapid
Claude Sonnet 4: 13–25 secunde total, cu o întârziere vizibilă de procesare înainte de output
Consum token-uri si cost pe task
Notă privind cifrele Claude: 79.665 intrări + 2.850 ieșiri = 82.515 total. Acest lucru corespunde comportamentului observat, în care Claude citește mult, apoi răspunde concis.
Costul total de utilizare : cost AI plus cost timp dezvoltator
Când iei în considerare timpul dezvoltatorului pentru follow-ups, imaginea costurilor se schimbă semnificativ. Folosind o rată de cost pentru un dezvoltator frontend junior de 35 USD pe oră:
Timpul alocat pentru follow-ups include revizuirea muncii incomplete, scrierea prompturilor de clarificare, testarea implementărilor parțiale și integrarea pieselor finale. Avantajul de viteză al lui Gemini dispare atunci când iei în calcul ciclurile suplimentare de iterare necesare pentru finalizarea sarcinilor.
Analiză: Costul premium al AI-ului Claude este compensat de necesitatea unei intervenții minime din partea dezvoltatorului. Gemini pare cea mai ieftină opțiune inițial, dar devine cea mai scumpă atunci când iei în calcul timpul tău.
Ce a facut bine si ce nu a facut bine, fiecare model
Gemini 2.5 Pro
Avantaje: cel mai rapid ciclu de feedback, a corectat toate erorile raportate, diferențe clare
Dezavantaje: a sărit peste funcția de comutare a organizației până când a fost solicitat din nou, a avut nevoie de mai multe iterații pentru conectarea complexă
Kimi K2
Avantaje: excelent la identificarea problemelor de memorare intermediară și re-randare, suport bun pentru scheletul UI
Dezavantaje: a oprit filtrarea Velt și persistenta fără un al doilea impuls
Claude Sonnet 4
Avantaje: cea mai mare rată de finalizare a sarcinilor și cea mai curată stare finală, cea mai mică supraveghere necesară
Dezavantaje: o mică problemă de comportament UI a necesitat o intervenție rapidă ulterioară
Concluzii finale
Analiza costului total de proprietate dezvăluie adevăratul câștigător aici. Deși Claude Sonnet 4 are cele mai ridicate costuri pentru AI, necesită cel mai puțin timp din partea dezvoltatorului pentru a ajunge la cod gata de producție. Kimi K2 se evidențiază ca fiind cea mai bună valoare generală atunci când iei în calcul imaginea completă.
Pentru dezvoltare cu buget limitat: Kimi K2 oferă cea mai bună valoare totală la 5,20 USD pe sarcină. Da, are nevoie de prompturi suplimentare, dar costul total, inclusiv timpul tău, rămâne cel mai scăzut. În plus, identifică probleme de performanță pe care alte modele le ratează.
Pentru termene stricte de producție: Claude Sonnet 4 oferă cele mai complete implementări din prima încercare, la un cost total de 7,86 USD. Când ai nevoie de cod care funcționează imediat cu un minim de depanare, costul premium se justifică.
Pentru experimente rapide: Gemini 2.5 Pro are cele mai rapide timpi de răspuns, dar timpul suplimentar pentru urmăriri îl face surprinzător de scump, cu un cost total de 10,40 USD. Este cel mai potrivit pentru corecții simple, unde viteza contează mai mult decât completitudinea.
Concluzia esențială: să te uiți doar la costurile AI este înșelător. Dacă iei în calcul timpul tău, propunerea de valoare se schimbă complet. Opțiunea de AI „cea mai ieftină” devine adesea cea mai scumpă când iei în considerare munca necesară pentru a finaliza implementările incomplete.