MODELWIJZER · 2026-10-29
Welk AI-model is het beste voor jouw opdracht? Er is geen algemene winnaar. Vergelijk twee exacte API-modelversies en beoordeel de uitkomst per taak.
Gecontroleerd op 2026-10-29. Tarieven en versies kunnen veranderen. De vermelde prijzen zijn USD per miljoen input-/outputtokens; standaard API-tarief, exclusief cache, batch, tools, belastingen en lange-contextopslagen. Controleer de officiële bronnen vóór gebruik.
Vergelijk twee AI-modellen
Kies twee verschillende modellen en start de vergelijking.
De individuele modelgegevens en het taakoverzicht hieronder zijn ook zonder JavaScript beschikbaar.
Welk AI-model past bij jouw opdracht?
Deze taakadviezen zijn redactionele keuzehulpen, geen onafhankelijke prestatieranglijst. Een winnaar wordt alleen vermeld als vergelijkbare tests die echt onderbouwen.
Kies een opdracht; alle adviezen staan ook in het overzicht hieronder.
Programmeren: wie is waarop sterker?
Geen algemeen gelijkspel. In dezelfde afgebakende test kan één model duidelijk hoger scoren, terwijl een ander in een andere taak beter uit de verf komt. Een kleine voorsprong zonder betrouwbaarheidsinterval is niet automatisch een bewezen verschil. Vergelijk de exacte versie + effort + agentharness + taakset, niet alleen merknamen.
| Subtaak | Wat de meting laat zien | Wat ze níet bewijst |
|---|---|---|
| Agentische repo-wijzigingen | Claude Opus 5.5 haalt 46,4% op FrontierCode 2.0, GPT-6 Astra 42,4%, beide op max. Repo-issues met screenshots: Vals SWE-bench Multimodal geeft Opus 70,21%, Argon 56,04%, Astra 43,33%, Flash 40,83% met mini-swe-agent. | Deze testset beoordeelt geen CSS vanaf nul en voorspelt niet wie jouw concrete bug het best oplost. |
| Terminal en grote projecten | Vals Terminal-Bench 4.0: Opus 65,15%, Astra 59,60%, Argon 57,58%, Flash 19,70% met dezelfde mini-swe-agent. De benchmark omvat ook ML, wetenschap en operations. | Terminal-Bench-Science is een andere test voor wetenschappelijke researchworkflows; Astra’s voorsprong daarin is geen bewijs van beter programmeren. |
| Functionele webapp | Vals Vibe Code Bench v1.1 met OpenHands: Gemini 4 Argon 91,91%, Opus 90,29%, Astra 89,59%, Flash 78,65%. | De kleine verschillen tussen de top drie zijn niet als significant aangetoond. Functionele tests beoordelen geen visuele finesse of CSS-only-kwaliteit. |
| Migratie tussen talen | Vals Code Migration v1.1: Opus 81,01%, Astra 80,58%, Argon 70,80%, Flash 38,65% totaal. | Geen taal-voor-taal winnaar voor jouw Python, Java, Kotlin, Rust of C++; test de werkelijke bron- en doeltaal. |
| Veiligheidsbugs | Vals CyberBench v1.1: Argon 77,86%, Opus 55,36%, Flash 43,75%, Astra 41,07% in deze beveiligingstaak. | Geen certificaat voor veilige code. In CWE-bench gebruiken modellen verschillende agentharnassen; een scoreverschil mag daar niet als zuiver modelverschil gelden. |
| CSS en snelle iteratie | Geen onafhankelijke CSS-only-uitslag. Ervaring kan terecht zijn dat Gemini 3.8 Flash bij jouw prompts, framework en stijl beter werkt dan GPT-6 Astra. Flash heeft bovendien een lager API-tokenbasistarief. | De individuele ervaring en leverancierspositionering zijn geen algemene ranglijst; meet visuele render, toegankelijkheid, regressies en benodigde correctierondes. |
Waarom geen simpel label “gelijkwaardig”? Opus staat vóór Astra bij de genoemde repo-/terminaltesten; Argon staat nipt hoger op de functionele webapptest, zonder aangetoonde significantie. Astra’s 63% tegenover Opus 59% op Terminal-Bench-Science betreft wetenschappelijke terminalworkflows, niet programmeerkwaliteit. De koppositie verschuift bij een andere taak, harness of prompt. Voer daarom een eigen gepaarde proef uit op dezelfde commit, prompt, tools, tijd en acceptatiecriteria.
Wat bepaalt jouw resultaat behalve het model?
- Prompt en voorbeelden: geef doel, bestaande code of tekst, beperkingen en acceptatiecriteria; een andere formulering kan een andere uitkomst opleveren. Onderzoek naar promptgevoeligheid ↗
- Contextvenster: Astra 1.050.000 tokens, Opus 1 miljoen, Argon 1.048.576 gedeelde input/output, Flash maximaal 1.048.576 inputtokens volgens hun documentatie. Een venster is capaciteit, geen garantie dat informatie midden in een lang gesprek goed wordt teruggevonden. Lost in the Middle ↗
- Geschiedenis en geheugen: wat werkelijk is meegestuurd in deze chat is iets anders dan wat een product tussen sessies onthoudt; controleer relevante feiten opnieuw. Hermes-geheugen ↗
- Agent, tools en skills: repository-toegang, zoektools, gekozen agentharness en geteste skills kunnen resultaten veranderen. Meer tools of skills helpt niet automatisch. Harnessvergelijking ↗ · SkillsBench ↗
Korte keuzehulp: hoe werk jij?
Dit is een startadvies, geen automatisch oordeel over jouw specifieke project. Kies een taak, afweging en werkwijze; controleer daarna het resultaat met dezelfde testset en een mens bij veiligheidskritische code.
Zonder JavaScript: gebruik de taakadviezen en bronverwijzingen op deze pagina.
Hermes is geen gratis-API-garantie. ChatGPT/Codex en Grok bieden volgens Hermes’ providerinformatie OAuth-routes zonder aparte API-sleutel, maar abonnement en quota blijven gelden; voor Grok kan een toegangsbeperking gelden. Claude kan ook in Hermes: Anthropic OAuth vereist Max plus extra gebruikscredits, of gebruik een afzonderlijk betaalde API-sleutel. Gemini heeft een API-sleutelroute met eventueel gratis quotum; een consumentabonnement is daarvoor geen gedocumenteerde vervanger. Vergelijk daarom niet alleen API-tokenprijzen met de kosten van je abonnement.
Praktijkervaring, geen benchmark: sommige gebruikers ervaren Claude als prettiger bij codeveiligheid en Gemini (ook Flash) bij CSS. Dat kan per taal, prompt, productinstelling, skills en workflow verschillen. Heb jij andere resultaten? Bewaar de exacte prompt, versie, tools, context en uitkomst en herhaal de test onder gelijke omstandigheden.
| Opdracht | Uitkomst | Aanpak en bewijs |
|---|---|---|
| Programmeren | Verschil per subtaak | Opus leidt in de gemeten repo-/terminaltaken; Argon scoort iets hoger op de functionele webapptest zonder bewezen significantie; Astra en Opus zijn dicht bij elkaar in Code Migration. Flash is goedkoper per API-token maar scoort lager op deze gedeelde tests. Voor CSS-only en specifieke programmeertalen ontbreekt vergelijkbaar bewijs. Functionele webapptest ↗ · Repo-issues ↗ |
| Schrijven en content | Onvoldoende bewijs | Test GPT-6.1 Sol en Claude Sonnet 5.5 blind op eigen Nederlandse teksten. Geen onafhankelijke vergelijkbare Nederlandstalige SEO-/redactieproef vastgesteld; menselijke factcheck blijft nodig. Onderbouwing ↗ |
| Onderzoek en redeneren | Onvoldoende bewijs | Test GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 en Gemini 4 Argon met verplichte primaire bronnen. De samengestelde index meet geen correcte bronselectie voor jouw onderzoek; webtoegang is geen factcheck. Onderbouwing ↗ |
| Afbeeldingen en multimodaal | Onvoldoende bewijs | Gebruik een model met beeldinput voor begrip; vergelijk beeldgeneratie apart met dedicated modellen zoals Grok Imagine Image 2.0 en Qwen Image 3.0 Pro. Beeldinput en beeldoutput zijn verschillende capaciteiten; de Intelligence Index v5 omvat geen visuele evaluaties. Onderbouwing ↗ |
| Zakelijk en automatisering | Onvoldoende bewijs | Vergelijk GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5 en Gemini 4 Argon op permissies, tools, logging en werkelijke taakprijs. Leveranciers documenteren functies, maar er is geen uniforme test van jouw workflow of contractvoorwaarden. Onderbouwing ↗ |
| Lange documenten | Onvoldoende bewijs | Test Claude Opus 5.5 en Gemini 4 Argon op extractie met bronverwijzingen en gecontroleerde foutgevallen. Contextlimiet is niet hetzelfde als nauwkeurige retrieval van alle relevante passages. Onderbouwing ↗ |
| Vertalen | Onvoldoende bewijs | Doe een blinde menselijke beoordeling van GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5 en Gemini 4 Argon. Geen vergelijkbare onafhankelijke test voor Nederlands en jouw domein vastgesteld. Onderbouwing ↗ |
| Snelheid en kosten | Onvoldoende bewijs | Kies pas na een test van latency en totale kosten; vergelijk bijvoorbeeld Gemini 3.8 Flash met andere snelle varianten. Prijs per token alleen voorspelt geen doorlooptijd of eindkosten; batch/cache/toolkosten variëren. Onderbouwing ↗ |
Modellen, versies en tarieven
GPT-6 Astra
API-ID: gpt-6-astra
tekst + beeldbegrip
- API-basistarief input/output
- $10 / $50
- Sterk in
- Sterk op complex redeneren en code-migratie; vergelijkbare totaalscore met Opus op Vals migratietaak, maar lager op enkele repo-/terminaltests.
- Beperkingen
- Geen beeldgeneratie via dit model; uitkomsten hangen af van tools, effort en tests.
- Geschikt voor
- Complex programmeren en analyse met toetsbare resultaten.
GPT-6.1 Sol
API-ID: gpt-6.1-sol
tekst + beeldbegrip
- API-basistarief input/output
- $2 / $10
- Sterk in
- Complexe taken tegen lager API-basistarief dan Astra.
- Beperkingen
- Niet automatisch beter op elke taak; tool- en contextkosten tellen mee.
- Geschikt voor
- Code, redactie en analyse met budgetafweging.
Claude Opus 5.5
API-ID: claude-opus-5-5
tekst + beeldbegrip
- API-basistarief input/output
- $4 / $20
- Sterk in
- Sterk op gemeten repository-issues met screenshots en agentische codeertaken; controleer iedere patch met tests en review.
- Beperkingen
- Een groot contextvenster garandeert geen volledige documentretrieval of juist brongebruik.
- Geschikt voor
- Complexe codeprojecten en lange documenten met broncontrole.
Claude Sonnet 5.5
API-ID: claude-sonnet-5-5
tekst + beeldbegrip
- API-basistarief input/output
- $2 / $10
- Sterk in
- Tekst-, code- en tooltaken tegen lager API-basistarief dan Opus.
- Beperkingen
- Geen aangetoonde algemene winnaar voor Nederlandstalige redactie.
- Geschikt voor
- Redactionele concepten en programmeerwerk met menselijke review.
Gemini 4 Argon
API-ID: gemini-4-argon
tekst, beeld, audio, video en pdf als invoer
- API-basistarief input/output
- $2 / $10 t/m 30 november 2026
- Sterk in
- Hoogste gerapporteerde score van deze vier op Vals functionele webapp- en CyberBench-tests; geen bewezen CSS-only-winnaar.
- Beperkingen
- Het introductietarief verloopt; geen beeldoutput via dit tekstmodel.
- Geschikt voor
- Multimodale documentanalyse met gecontroleerde bronverwijzing.
Gemini 3.8 Flash
API-ID: gemini-3.8-flash
snelle multimodale invoer en tekstoutput
- API-basistarief input/output
- $0,75 / $3,75 t/m 31 december 2026; daarna $1,50 / $7,50
- Sterk in
- Snelle iteratie en lager API-tokenbasistarief; test CSS en specifieke talen in jouw eigen project.
- Beperkingen
- Lager op de genoemde gedeelde codeertests; CSS-only is niet afzonderlijk gemeten.
- Geschikt voor
- Snelle taken en praktische CSS-proeven met dezelfde visuele en functionele criteria.
Grok 4.7
API-ID: grok-4.7
tekst + beeldbegrip
- API-basistarief input/output
- $2 / $6 onder 200k prompttokens; hoger daarboven
- Sterk in
- Tekst- en beeldinput, toolgebruik en instelbare redeneerinspanning.
- Beperkingen
- Geen beeldgeneratie via dit model; bij 200k prompttokens geldt volgens xAI hoger tarief voor de hele aanvraag.
- Geschikt voor
- Chat, code en agenttaken met prijs- en effortcontrole.
DeepSeek V4.1 Flash
API-ID: deepseek-flash (V4.1-Flash-1017)
tekst + visueel begrip
- API-basistarief input/output
- Controleer actuele prijstabel
- Sterk in
- Visueel begrip en tekstoutput in de actuele Flash-API.
- Beperkingen
- Aliasnamen en versies kunnen omgerouteerd worden; geen aantoonbare taakwinnaar.
- Geschikt voor
- API-experimenten met expliciete modelversiecontrole.
Qwen 3.8 Max
API-ID: qwen3.8-max (snapshot qwen3.8-max-0902)
tekst + visueel begrip
- API-basistarief input/output
- Controleer actuele regio- en prijstabel
- Sterk in
- Documentatie noemt sterk redeneren en visuele invoer met tekstoutput.
- Beperkingen
- De alias kan veranderen; Qwen Image is een afzonderlijk beeldgeneratiemodel.
- Geschikt voor
- Code en analyse na eigen taaktest en regio-/prijscontrole.
Onafhankelijke metingen en methode
Scores gelden uitsluitend voor de genoemde taak, versie, harness en effort. API-prijzen zijn geen consumentenabonnementen. Persoonlijke praktijkervaring is geen onafhankelijke meting; een numerieke voorsprong in één benchmark is niet automatisch statistisch significant.
- FrontierCode 2.0 (Artificial Analysis, max): Agentische repo-wijzigingen: Claude Opus 5.5 46,4%, GPT-6 Astra 42,4%; drie pogingen per taak. Niet geschikt als bewijs voor iedere programmeertaal of CSS.
- SWE-bench Multimodal (Vals, mini-swe-agent): JavaScript-repo-issues met screenshots: Opus 70,21%, Argon 56,04%, Astra 43,33%, Flash 40,83%. Geen CSS-only-evaluatie.
- Terminal-Bench 4.0 (Vals, mini-swe-agent): Brede terminaltaken: Opus 65,15%, Astra 59,60%, Argon 57,58%, Flash 19,70%; ook ML, wetenschap en operations, dus niet uitsluitend code.
- Vibe Code Bench v1.1 (Vals, OpenHands): Functionele webapptests: Argon 91,91%, Opus 90,29%, Astra 89,59%, Flash 78,65%. Kleine verschillen tussen de eerste drie zijn niet als significant aangetoond; visuele CSS-kwaliteit is niet afzonderlijk beoordeeld.
- Code Migration v1.1 (Vals): Migratie met gedragstests: Opus 81,01%, Astra 80,58%, Argon 70,80%, Flash 38,65% totaal; geen algemene taal-voor-taal winnaar.
- CyberBench v1.1 (Vals): Beveiligingsbugs vinden/repareren: Argon 77,86%, Opus 55,36%, Flash 43,75%, Astra 41,07%. Meet één taakset; niet de algemene veiligheid van gegenereerde code.
- Intelligence Index v5 (Artificial Analysis): Samengestelde index: Opus 58, Astra 57, Argon 50; geen algemene codewinnaar. Terminal-Bench-Science meet wetenschappelijke workflows, NIET programmeerkwaliteit.
Scores zijn gedateerd, afhankelijk van testinstellingen en geen bewijs voor ieder individueel gebruik. Gemini 3.8 Flash scoort op de genoemde gedeelde codeertests lager dan enkele frontiermodellen, maar voor CSS-only en jouw specifieke taal ontbreekt een vergelijkbare uitslag; test het daarom zelf in dezelfde workflow. Beeldbegrip en beeldgeneratie zijn verschillende taken: Grok Imagine Image 2.0 en Qwen Image 3.0 Pro zijn afzonderlijke beeldgeneratiemodellen, niet de tekstmodellen hierboven. Zie de onafhankelijke tekst-naar-beeldlijst en Arena-methodiek.
Meer context: alle modelpagina’s en actueel AI-nieuws. Vergelijk ook de uitgebreide ChatGPT-versus-Gemini-analyse.