TLDR;

Claude Opus 4.6 foca em codificação de elite, uma janela de contexto de um milhão de tokens e execução agentica robusta com novo ecossistema (controles de esforço, auto‑resumos, suporte a equipes de agentes e 120k tokens de output), enquanto GPT‑5.3 Codex une capacidade de coding e raciocínio, é ~25% mais rápido, usa menos tokens e foi usado para auto‑desenvolver e operar agentes autônomos que constroem software.. Um vencedor absoluto não está claro: Opus 4.6 sobressai em conhecimento profissional e recuperação em contexto longo, mas GPT‑5.3 Codex lidera em benchmarks de engenharia de software, eficiência por token e mostra forte performance agentica em várias avaliações.. Para desenvolvedores isso traz agentes muito mais capazes e autônomos, contextos e outputs muito maiores, ganhos de eficiência que reduzem tokens e latência, novas ferramentas de orquestração e potencial para reduzir trabalho manual e custos operacionais.

Resumo

Assistimos a um lançamento histórico: uma corrida entre Anthropic e OpenAI que começou quando Anthropic adiantou o Cloud Opus 4.6, e vinte minutos depois a OpenAI respondeu com o GPT‑5.3 Codeex. O Claude Opus 4.6 traz três avanços-chave: capacidades de codificação de elite com melhor planejamento e depuração em bases de código grandes; janela de contexto de um milhão de tokens (aprox. 750 mil palavras); e desempenho real que executa tarefas complexas com menos supervisão. Ele domina benchmarks como GDP Vala, TerminalBench 2.0 e BrowserComp, e avança muito em recuperação de contexto longo (76% versus 18,5% antes), além de oferecer API com raciocínio adaptativo, níveis de esforço, compactação de contexto, 120k tokens de saída e suporte a equipes de agentes; preço semelhante. O GPT‑5.3 Codeex combina performance de codificação e raciocínio, é 25% mais rápido, mais eficiente no uso de tokens, e segundo a OpenAI ajudou a produzir e depurar parte de seu próprio treinamento; alcançou altos scores em SoftwareBenchPro, TerminalBench e OSWorld e gerou jogos completos autonomamente. A disputa sinaliza uma aceleração nas capacidades de agentes autônomos, com impacto profundo no desenvolvimento de software e trabalho profissional. Desenvolvedores devem adaptar-se rapidamente para explorar essas ferramentas transformadoras e eficientes já previstas.