In het kort
- Claude of ChatGPT: geen van beide wint overal. Na vijf nieuwe modellen in september claimen OpenAI en Anthropic elk de koppositie, maar op verschillende taken.
- Kies daarom per taak, en test op je eigen werk in plaats van op een vergelijkingstabel.
- Wat blijft, zijn je eigen data, processen en instructies. Houd die in eigen beheer, dan is overstappen geen project.
Wat is beter, ChatGPT of Claude? Het korte antwoord: dat hangt af van de taak, en het verschuift bij elke nieuwe release. In september 2026 brachten OpenAI en Anthropic samen vijf nieuwe modellen uit, en beide makers laten tests zien waarop zij het beste scoren. Die tests spreken elkaar niet tegen; ze meten verschillende dingen.
Voor een organisatie is de nuttigere vraag daarom: kunnen we morgen wisselen van model zonder opnieuw te beginnen? Dat kan als je data, processen en instructies niet vastzitten in één tool. Hieronder lees je wat er verscheen, waar de verschillen zitten en hoe je zelf kiest.
Wat er in september verscheen
- 1 september. Anthropic brengt Claude Fable 5.1 uit, zijn krachtigste model voor complex, langlopend werk.
- 3 september. OpenAI start met GPT-6 Astra, het eerste model van een nieuwe generatie, met de nadruk op het zelfstandig bedienen van een computer, software en professioneel werk.
- 22 september. OpenAI voegt de snellere en goedkopere GPT-6 Sol en GPT-6 Luna toe. Dezelfde dag brengt Anthropic Claude Opus 5.5 uit, dat volgens Anthropic op de meeste taken presteert op het niveau van Fable 5.1 en bij normaal gebruik 40% goedkoper is dan zijn voorganger Opus 5.
Ook op 22 september zette Microsoft zowel Claude Opus 5.5 als GPT-6 Sol in Copilot, in onder meer Word, Excel en PowerPoint. Microsoft schrijft daarbij dat geen enkel model ideaal is voor elke taak (Microsoft, 2026).
Claude vs ChatGPT: waar zit het verschil?
Onderstaande vergelijking is gebaseerd op wat de makers zelf publiceren. Dat zijn claims van aanbieders, geen onafhankelijke metingen.
| Claude (Anthropic) | ChatGPT (OpenAI) | |
|---|---|---|
| Nieuwste topmodel | Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
| Sterk volgens de maker | Programmeren met agents, kenniswerk, lange en complexe taken | Zelfstandig een computer bedienen, professioneel werk, documenten en presentaties volgens je eigen sjablonen |
| API-prijs topmodel, per miljoen tokens | $4 invoer, $20 uitvoer | $10 invoer, $50 uitvoer |
| Goedkopere varianten | Sonnet en Haiku 5.5 volgen volgens Anthropic in de komende weken | GPT-6 Sol ($2 / $10) en Luna ($0,10 / $0,50) |
| In Microsoft Copilot | Opus 5.5 | GPT-6 Sol |
Hoe dicht ze bij elkaar liggen, zie je in de cijfers die Anthropic zelf publiceert. Op een test voor programmeertaken in de terminal scoort Opus 5.5 66,4% tegen 57,9% voor GPT-6 Astra. Op een test voor bedrijfsworkflows via gekoppelde apps scoort Astra 41,4% tegen 40,0% voor Opus 5.5 (Anthropic, 2026). Welk model "wint", hangt dus af van welke taak je meet.
Anthropic schrijft er zelf bij dat de verschillen op benchmarks op dit niveau steeds minder zeggen over het verschil in de praktijk. Dat is een nuttige waarschuwing voor iedereen die een keuze wil baseren op een vergelijkingstabel, ook op deze.
Waarom de keuze voor één model minder uitmaakt dan je denkt
Wie vandaag een model kiest, maakt die keuze over een paar maanden opnieuw. Dat is geen probleem. Het wordt pas een probleem als overstappen betekent dat je opnieuw moet beginnen. En bij veel teams zit er meer aan één tool vast dan ze denken:
- Kennis in losse chats. Iemand heeft een goede prompt voor offertes uitgewerkt, maar die staat in een persoonlijk account. Stapt het team over, dan is die kennis weg.
- Data bij de leverancier. Documenten, merkrichtlijnen en voorbeelden zijn geüpload in een tool waar je ze niet makkelijk uit krijgt.
- Werkwijzen rond één scherm. Het team kent de knoppen van één product, maar het proces erachter is nergens vastgelegd.
Microsoft wijst in dezelfde aankondiging op dit punt: de keuze van het model is maar een deel van een goed antwoord. Minstens zo belangrijk is wat het model weet over je werk.
Wat je wel in eigen hand houdt
- Je data. Klantgegevens, productinformatie, merkrichtlijnen en eerdere campagnes. Zet ze in je eigen omgeving, gestructureerd en bruikbaar voor elk model.
- Je processen. Welke stappen zet je team, waar zit de controle, wat is een goed resultaat? Leg het vast, los van de tool.
- Je gedeelde instructies. Prompts, voorbeelden en schrijfregels die werken, op een plek waar het hele team erbij kan, niet in iemands chatgeschiedenis.
Heb je die drie op orde, dan is een nieuw model goed nieuws in plaats van een migratieproject. Je probeert het op je eigen taken en houdt het als het beter is.
Zo kies je zelf tussen Claude en ChatGPT
Een vergelijking op je eigen werk zegt meer dan elke benchmark:
- Kies drie terugkerende taken die er voor jullie toe doen, bijvoorbeeld een offerte opstellen, een rapportage samenvatten of productteksten schrijven.
- Geef beide modellen dezelfde input, met dezelfde instructies en voorbeelden.
- Beoordeel op vaste criteria: klopt het, is het direct bruikbaar, hoeveel correctie is nodig, en wat kost het bij jullie volume?
- Herhaal dit bij een nieuwe release. Met je taken en criteria op papier kost dat een uur, geen project.
Goedkoper is ook nieuws
De releases van september gaan niet alleen over capaciteit. Opus 5.5 kost $4 per miljoen tokens invoer en $20 uitvoer, tegen $5 en $25 voor Opus 5. OpenAI verlaagde de API-prijzen van Sol en Luna met 50% ten opzichte van hun voorgangers (OpenAI, 2026).
Let op bij het vergelijken: een prijs per token is niet hetzelfde als de kosten per taak. Het ene model gebruikt meer tokens voor dezelfde taak dan het andere, en beide makers publiceren kostenvergelijkingen per taak die gunstig uitvallen voor hun eigen model. Voor één vraag is het verschil verwaarloosbaar. Het wordt interessant bij volume: duizenden productteksten, een dagelijkse analyse van je data, een assistent die het hele team gebruikt. Toepassingen die vorig jaar te duur waren om te automatiseren, zijn het nu misschien niet meer.
Wanneer de keuze wel uitmaakt
Soms ligt de keuze al grotendeels vast. Werkt je organisatie in Microsoft 365 en heeft ze Copilot, dan zijn beide modellen daar beschikbaar, afhankelijk van licentie en regio. Heeft je organisatie afspraken over waar data mag staan, dan bepalen die mede welke tool in aanmerking komt. En voor een specifieke, zware taak, zoals grootschalig programmeerwerk, kan één model wel duidelijk beter passen. Test dat dan gericht.
Hoe wij het aanpakken
In een AI-werkplek voor een klant zetten we per taak het middel in dat het beste werkt, en staan data en instructies in de eigen omgeving van de klant. Daardoor is een nieuw model een kwestie van testen en wisselen, niet van opnieuw beginnen.
Twijfel je welk model bij jullie werk past? Plan een gratis gesprek, dan testen we het op jullie eigen taken en niet op een benchmark.
Lees ook AI-agents veilig inzetten: vijf vragen voor je begint over het zelfstandig laten werken van deze modellen, en AI Act 2026: uitstel voor hoog risico, niet voor transparantie over de Europese regels.
Bronnen
- Anthropic (22 september 2026). Introducing Claude Opus 5.5.
- Anthropic (1 september 2026). Introducing Claude Fable 5.1 and Claude Mythos 5.1.
- OpenAI (3 september 2026). GPT-6 Astra: A new generation of intelligence.
- OpenAI (22 september 2026). Introducing GPT-6 Sol and Luna.
- Microsoft (22 september 2026). More Models, One Copilot.
