Beste AI om te programmeren? Wat 1.200 ontwikkelaars echt starten

De meeste antwoorden op deze vraag beginnen bij een benchmark of bij iemands smaak. Wij hebben een ander startpunt: een registratie van welk model mensen kiezen als er werk te doen is.

AgentsRoom is een desktop-app die codeeragents naast elkaar laat draaien. Wanneer iemand een agent start, noteert de app de CLI en het model, en niets over het werk zelf. Dit artikel leest 28 dagen van die registraties, van 9 oktober tot en met 5 november 2026: 205.366 starts en 1.194 ingelogde accounts.

Het korte antwoord. Als je één naam wilt, is het Opus op Claude Code: het staat bovenaan, hoe we ook tellen. GPT-6.1 Sol op Codex staat tweede. Maar een flink deel van die voorsprong is een standaard die we zelf hebben ingesteld, en de cijfers zeggen meer over hoe mensen kiezen dan over welk model betere code schrijft.

De ranglijst, op drie manieren geteld

Starts zijn erg ongelijk verdeeld. Het mediane account startte 10 agents in 28 dagen, en tien accounts zijn goed voor 35% van alle starts. Eén account met een paar geplande taken kan een model meerdere punten verschuiven, dus hier is dezelfde ranglijst op drie manieren geteld: alle starts, starts zonder de tien actiefste accounts, en één account, één stem (het model dat elk account het vaakst startte).

Drie dingen om uit die tabel te lezen.

De twee Opus-regels zijn één model. De alias opus volgt de nieuwste release, en Claude Code laat hem sinds versie 2.1.280 naar Opus 5.5 verwijzen. Opgeteld is Opus 5.5 goed voor 37% van de starts en het hoofdmodel van iets meer dan de helft van de accounts.

Sonnet is een tweede model. Het is goed voor 13% van de starts, maar het hoofdmodel van maar 6% van de accounts: mensen gebruiken het naast iets anders.

Mensen tellen verandert het beeld. Gemini 3.8 Flash gaat van 1,3% van de starts naar 4,6% van de accounts. Op CLI-niveau is het verschil groter:

Onze eigen standaard zit in deze ranglijst

Dit is het deel dat een leveranciersbenchmark nooit zou hoeven toe te geven. In AgentsRoom komt elke ingebouwde rol met een voorgesteld model: Opus voor fullstack, frontend, backend, architect, beveiliging en mobiel, Sonnet voor QA, PM, DevOps en git, Haiku voor marketing en vertaling. Maak een fullstack-agent aan en de modelkiezer staat al op Opus.

Je ziet het in de data. Op Claude Code is het meest gestarte model voor DevOps-, PM- en QA-agents Sonnet, en voor fullstack-, backend- en architect-agents is het Opus. Dat is bijna regel voor regel onze tabel met standaardmodellen. We gaan je dus niet vertellen dat ontwikkelaars Sonnet verkiezen voor QA. Meestal hielden ze wat wij voorstelden.

Inertie doet de rest: bij 70% van de accounts is het eerste model dat in de periode werd gestart ook het model dat ze het vaakst startten.

Het eerlijkere signaal zit in de keuzes die niemand per ongeluk maakt. 198 accounts zetten Opus 5.5 met de hand vast, hoewel de alias hun hetzelfde model gaf. 116 startten Fable en 121 zetten Sonnet 5.5 vast, en geen van beide is de standaard voor een rol. Deze groepen zijn kleiner, en het zijn de mensen die naar de lijst keken en een beslissing namen.

Wat mensen aan automatisering overlaten

Zonder de tien actiefste accounts komt 28% van de starts van een backlogticket, een teamrun of een trigger, en de rest vooral van iemand die een agent opent of hervat. De tien actiefste zijn een andere wereld: 68% van hun starts komt van automatisering. Die accounts zijn grotendeels gestopt met agents handmatig starten.

Aandeel van de starts van elk model dat van automatisering komt, zonder die tien accounts:

Op Claude Code splitsen de niveaus zich zoals je zou verwachten: ongeveer 20% voor Opus, ongeveer 40% voor Sonnet en Haiku. Onze standaard blaast het Sonnet-cijfer op, omdat de QA- en PM-plekken in een teamrun ermee starten, en het vastgezette Sonnet 5.5 zit op 18%. Op Codex is er geen zulk patroon, en GPT-6 Astra, het frontiermodel van de lijst, zit op 40%. We zouden er dus geen wet van maken. Het dichtst bij een regel die we kunnen verdedigen komt dit: op Claude Code houden mensen het sterkste niveau voor het werk waar ze naar kijken, en geven ze meer van de routine aan goedkopere niveaus.

De inspanning volgt dezelfde logica. Bij de starts waarbij er een was ingesteld, staat high vooraan op Opus (48%) en op GPT-6.1 Sol (59%), en medium op Sonnet (61%). Redeneerinspanning is een aparte instelling, en wie Opus 5.5 vastzet, draait die hoger: xhigh of max bij 25% van de eigen starts, tegenover 20% op de alias.

Weinig mensen houden het bij één

30% van de accounts startte één model in 28 dagen, en 21% startte er zes of meer. De standaarden per rol blazen dat op, omdat ze Opus en Sonnet in hetzelfde account kunnen zetten zonder dat iemand dat besluit. De telling per CLI is schoner, want een tweede CLI betekent een installatie en een login: 45% van de accounts startte er minstens twee.

De overlap is scheef. Meer dan acht op de tien Codex-accounts startten ook Claude. Minder dan drie op de tien Claude-accounts startten Codex. Voor een flink deel van deze ontwikkelaars is het antwoord op „welk model is het beste” een duo, en dat is een redelijke uitkomst.

Een klein detail, op een kleine steekproef: 6 van de 34 accounts op GitHub Copilot startten iets in een weekend, tegenover 47% van de Claude-accounts en 52% van de Codex-accounts. Dat zou passen bij een tool die een werkgever betaalt, al kunnen we dat niet bewijzen.

Een nieuw model neemt het in ongeveer een week over, als het de standaard is

GPT-6.1 Sol duikt op 29 september voor het eerst op in onze registraties, en op 1 oktober werd het het model dat een nieuwe Codex-agent krijgt tenzij je een ander kiest. Onder de belangrijkste Codex-modellen ging zijn aandeel in de starts zo, week na week: 19%, 50%, 53%, 61%, 68%, 65%. In dezelfde zes weken ging GPT-5.6 Sol van 82 accounts naar 24.

Die 24 zijn interessant. Net als de 17 accounts die in de week van 2 november nog Opus 5 startten, een week die nog liep toen we deze cijfers ophaalden. Sommige blijven uit eigen keuze, andere omdat een abonnement het nieuwere model niet aanbiedt. Onze data kunnen ze niet uit elkaar houden.

Op Claude Code zie je een release nauwelijks. Iedereen op de alias gaat mee zonder iets te doen, en daarom onderschat het vastgezette Opus 5.5 het model.

Er zit ook een valkuil in starts lezen als populariteit. Zonder de tien actiefste accounts daalde Codex van 26% van de starts in de week van 21 september naar 16% in de week van 2 november. Toch was het aandeel actieve accounts dat Codex startte aan beide uiteinden 36%, en bleef het daartussen tussen 33% en 38%. Ongeveer hetzelfde aandeel mensen, dat er een kleiner deel van zijn agents op start. Met alleen het eerste cijfer zou je de verkeerde kop schrijven.

Gratis en lokale modellen

Veel mensen zoeken het beste gratis model, of het beste om lokaal te draaien. Deze data kunnen dat niet beantwoorden. Freebuff, gratis en gefinancierd met advertenties, is goed voor 0,3% van de starts. Lokale modellen via Ollama zijn goed voor 0,2%, over 47 accounts. Onze gebruikers betalen meestal al voor een abonnement, dus een klein aandeel is hier geen oordeel. Als je lokaal zoekt, begin dan met hoe we Ollama naast cloudagents draaien.

Wat deze cijfers niet kunnen zeggen

• Een start is geen kwaliteitsscore. Niets hier meet of de code werkte of gemerged werd.
• Een start is geen hoeveelheid werk. Een fix van vijf minuten en een run van een hele nacht tellen hetzelfde, en een hervatte sessie telt als een start (20% van het totaal).
• De steekproef is niet alle ontwikkelaars. Dit zijn mensen die al meerdere agents aansturen vanuit een desktop-app die rond Claude Code is ontstaan, dus Claude is oververtegenwoordigd, en alleen accounts die het delen van gebruiksgegevens aan laten staan, worden geteld.
• Onze standaarden zitten in de cijfers, zoals hierboven beschreven.

Zo kies je op je eigen code

Omdat geen enkele ranglijst je repository kent, is dit de test die wij zouden doen:

1. Neem een echte taak waarvan je het resultaat kunt beoordelen, het liefst een die je al hebt opgelost.
2. Geef exact dezelfde prompt aan twee of drie modellen, elk in zijn eigen git worktree, zodat ze niet aan elkaars bestanden kunnen komen.
3. Vergelijk de diffs, de tijd en de kosten.
4. Doe dit drie keer met verschillende taken. Eén poging bewijst niets.

Agents vergelijken doet stap 2 en 3 vanuit één launcher, en die pagina geeft ook de handmatige methode met gewone git-commando's, als je liever niets installeert. Om hetzelfde niveau over CLI's heen te vinden, gebruik je de tabel met AI-modelequivalenten. Voor de keuze van de tool in plaats van het model, lees hoe je kiest op je werkwijze. De liveversie van deze cijfers, over 7, 30 of 90 dagen of 12 maanden, staat op de gebruikspagina.

Veelgestelde vragen

Wat is op dit moment de beste AI om te programmeren?

Geen enkele meting kan er een aanwijzen voor jouw code. Wat we wel kunnen zeggen, is wat er gebruikt wordt: over de 28 dagen tot en met 5 november 2026 was Opus op Claude Code het meest gestarte model, met 37% van de starts als je de alias en het vastgezette Opus 5.5 optelt, en het hoofdmodel van iets meer dan de helft van de accounts. GPT-6.1 Sol op Codex kwam op de tweede plaats met 13%. Een deel van de voorsprong van Opus komt door onze eigen standaard, en een start zegt niets over de kwaliteit van het resultaat.

Welke AI is gratis het beste om te programmeren?

Deze cijfers kunnen dat niet beantwoorden. De mensen in deze steekproef betalen meestal voor een abonnement: Freebuff, gratis en gefinancierd met advertenties, is goed voor 0,3% van de starts, en lokale modellen via Ollama voor 0,2%. Een klein aandeel is hier geen oordeel over die tools. Doe de hierboven beschreven test met een eigen taak, met de gratis opties die je echt kunt gebruiken.

Is Opus beter dan GPT-6.1 Sol om te programmeren?

We weten het niet, en deze data kunnen het niet zeggen. Ze laten zien dat meer accounts Opus starten, niet dat Opus betere code schrijft. Meer dan acht op de tien Codex-accounts hebben in de periode ook Claude gestart, wat erop wijst dat veel ontwikkelaars beide houden in plaats van de vraag te beslechten. De eerlijke test is dezelfde taak op beide, in je eigen repository, een paar keer herhaald.

Moet ik een modelversie vastzetten of de alias gebruiken?

Een alias zoals opus volgt de nieuwste release: je krijgt nieuwe modellen zonder iets te doen, en je resultaten kunnen zonder waarschuwing veranderen. Een vastgezette versie zoals Opus 5.5 blijft staan tot jij die verandert, wat handig is voor geplande taken en om runs te vergelijken. 198 accounts hebben Opus 5.5 in de periode vastgezet, ook al wees de alias er al naar.

Welke redeneerinspanning gebruiken ontwikkelaars?

Bij de starts waarbij een inspanning was ingesteld, staat high vooraan op Opus (48%) en op GPT-6.1 Sol (59%), en medium op Sonnet (61%). Accounts die Opus 5.5 vastzetten, gaan verder dan de alias: xhigh of max bij 25% van de starts tegenover 20%.

Hoe zijn deze cijfers verzameld?

Wanneer een agent start, registreert de desktop-app van AgentsRoom de CLI, het model, de redeneerinspanning, de agentrol en de startmethode, en verder niets: geen prompt, geen project, geen bestand, geen naam. Alleen gebruikers die „Gebruiksgegevens delen” aan laten staan, dragen bij. De liveversie, elke tien minuten bijgewerkt, staat op de openbare gebruikspagina.