La rápida evolución de los modelos de lenguaje de IA ha transformado la programación, que ha pasado de ser un proceso manual y laborioso a una tarea colaborativa con asistentes inteligentes. A partir del 14 de agosto de 2025, dos modelos punteros dominan la conversación: la serie Claude de Anthropic y ChatGPT de OpenAI, basado en modelos GPT. Desarrolladores, investigadores y aficionados se preguntan: ¿Es Claude realmente superior a ChatGPT para la programación? Este artículo profundiza en las últimas noticias, benchmarks, experiencias de usuario y funciones para ofrecer un análisis exhaustivo. Mediante el análisis de aplicaciones reales y opiniones de expertos, descubriremos qué modelo podría adaptarse mejor a sus necesidades de programación.
¿Cuáles son los modelos clave que impulsarán la codificación de IA en 2025?
El panorama de la IA en 2025 presenta modelos avanzados optimizados para el razonamiento, la multimodalidad y tareas especializadas como la programación. Tanto Anthropic como OpenAI han publicado actualizaciones iterativas centradas en la eficiencia, la seguridad y el rendimiento. Estos modelos se basan en sus predecesores, pero introducen mejoras adaptadas a los flujos de trabajo de los desarrolladores.
¿Qué actualizaciones ha realizado Anthropic a Claude para la codificación?
La serie Claude 4.1 de Anthropic, lanzada en agosto de 2025, representa una actualización de razonamiento híbrido de la base Claude 4. El producto estrella, Claude Opus 4.1, destaca en modos de pensamiento extendido, lo que le permite gestionar problemas de codificación complejos de varios pasos con razonamiento estructurado. Entre las mejoras clave se incluyen una ventana de contexto de 200,000 XNUMX tokens (ideal para analizar bases de código extensas) y una mejor integración de herramientas para llamadas paralelas, como la navegación web o la ejecución de código dentro de las sesiones.
Claude Code, presentado en febrero de 2025 y actualizado con compatibilidad remota con MCP en junio, se ha convertido en una herramienta favorita de los desarrolladores. Esta herramienta basada en terminal se integra con entornos locales para operaciones de Git, depuración y pruebas. Los usuarios informan que gestiona la "codificación de vibración" (generación de código funcional a partir de indicaciones en lenguaje natural) con una precisión notable, produciendo a menudo resultados prácticamente sin errores a la primera. Las llamadas paralelas a la herramienta permiten la navegación web y la ejecución de código simultáneas, lo que aumenta la eficiencia en los flujos de trabajo de agentes. En julio de 2025, Anthropic añadió compatibilidad remota con MCP, lo que mejoró aún más la eficiencia de la programación.
¿Cómo ha mejorado OpenAI ChatGPT para la programación?
GPT-5 de OpenAI, conocido como ChatGPT-5, unificó la serie GPT-4 en un único sistema con un enrutador dinámico para alternar entre modos de razonamiento. Lanzado en agosto de 2025, cuenta con una ventana de contexto de 400,000 3 tokens y compatibilidad multimodal con texto e imágenes. El modelo oXNUMX, disponible en planes Pro, prioriza la precisión lógica y el uso de herramientas. Las actualizaciones recientes se centran en herramientas para desarrolladores, como Canvas para la edición colaborativa de código e integraciones con IDE como VS Code.
ChatGPT-5 se impone en la codificación front-end, generando aplicaciones web interactivas en segundos. Se prevén mejoras específicas de codificación en 2025. El modelo reduce las alucinaciones en un 45 % en comparación con GPT-4o, lo que facilita una salida de código confiable. Si bien no está tan centrado en la codificación como las actualizaciones de Claude, OpenAI enfatiza una mayor versatilidad, con un uso mejorado de las herramientas y una puntuación HumanEval+ del 96 % en modos de alto consumo.
¿Cómo se comparan Claude y ChatGPT en los puntos de referencia de codificación?
Los benchmarks ofrecen información objetiva sobre la destreza en la programación. En 2025, Claude 4.1 Opus lidera en SWE-bench Verified (72.5%), superando a GPT-5 (74.9% en una variante, pero inferior en general). En HumanEval+, Claude obtiene un 92%, mientras que GPT-5 alcanza el 96% en modos de alto rendimiento. Terminal-bench muestra a Claude con un 43.2%, superando el 5% de GPT-33.1.
| Claude 4.1 Opus | GPT-5 | Ideas clave | |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verificado | 72.5% | 74.9% | Claude se destaca en ediciones agenciales de múltiples archivos. |
| Evaluación humana+ | 92% | 96% | GPT-5 más fuerte para microfunciones y scripts rápidos. |
| Banco TAU (Herramientas) | 81.4% | 73.2% | Claude es mejor en la integración de herramientas paralelas para compilaciones complejas. |
| AIME 2025 | 90% | 88.9% | Claude se destaca en algoritmos que utilizan mucho las matemáticas. |
| MATEMÁTICA 2025 | 71.1% | 76.6% | GPT-5 superior para cálculos matemáticos puros en código. |
| Diamante GPQA | 83.3% | 85.7% | Cerca, pero GPT-5 es ligeramente mejor para la codificación científica. |
ChatGPT-5 destaca en la programación con un alto componente matemático (MATH 2025: 56.1%), pero Claude domina el razonamiento estructurado. Las evaluaciones en el mundo real lo confirman: Claude corrige errores con precisión quirúrgica, mientras que GPT-5 es más rápido para los prototipos.
¿Qué revelan los puntos de referencia sobre la depuración y la optimización?
El modo de pensamiento extendido de Claude (hasta 64 83.3 tokens) destaca en la depuración de grandes bases de código, con una puntuación más alta en GPQA Diamond (5 %) que GPT-85.7 (65 %). Los usuarios observan que Claude evita los atajos fallidos un 5 % más que sus predecesores. GPT-70 optimiza el código frontend, obteniendo una victoria en el XNUMX % de las pruebas internas.
¿Qué dicen los usuarios y expertos sobre Claude vs. ChatGPT para codificación?
La opinión de los usuarios sobre X favorece abrumadoramente a Claude para la programación. Los desarrolladores elogian su baja tasa de alucinaciones y la retención de contexto: «Claude es superior a ChatGPT en programación... Menos alucinaciones, mejor contexto». Expertos como Steve Yegge califican a Claude Code de «implacable» con los errores heredados, superando a Cursor y Copilot.
Los críticos señalan la verbosidad y los fallos de ChatGPT: «ChatGPT ha roto mi código muchísimas veces». Sin embargo, los principiantes prefieren ChatGPT para tareas sencillas: «ChatGPT es mejor para principiantes». Una encuesta en X mostró que el 60 % prefiere a Claude para programar.
¿Qué pasa con el rendimiento de la codificación en el mundo real?
Más allá de los benchmarks, las pruebas prácticas revelan matices. En escenarios de codificación de vibraciones (incitación con lenguaje natural), Claude genera código prácticamente sin errores a la primera el 85 % de las veces, según informes de desarrolladores. GPT-5, aunque más rápido, requiere mejoras en el 40 % de los casos debido a la verbosidad o alucinaciones menores.
Para proyectos a gran escala, la retención de contexto de Claude resulta invaluable. Un caso práctico implicó la refactorización de una aplicación Node.js de 50,000 líneas: Claude identificó tres errores críticos en 2 horas, frente a las 5 horas de GPT-8, con más falsos positivos. Sin embargo, GPT-5 domina la codificación multimodal, como la generación de interfaz de usuario a partir de imágenes, con una puntuación del 88% en las pruebas de referencia de Aider Polyglot.
La depuración muestra patrones similares: el modo de pensamiento extendido de Claude (hasta 64 83.3 tokens) gestiona mejor los problemas complejos, con un 5 % de éxito en GPQA. La ventaja del 85.7 % de GPT-XNUMX se debe a iteraciones más rápidas.
¿Qué características hacen que Claude o ChatGPT sean mejores para la codificación?
Claude Code se integra con terminales para Git, pruebas y depuración sin editores. Los artefactos permiten vistas previas dinámicas. Canvas de ChatGPT facilita la edición colaborativa y herramientas multimodales como DALL·E. Ambos admiten plugins, pero las herramientas paralelas de Claude destacan en flujos de trabajo con agentes.
¿Cómo impactan la seguridad y la personalización en la codificación?
La seguridad de ASL-3 de Claude reduce las sugerencias de código riesgoso en un 80% gracias a la capacitación voluntaria. La reducción del 5% en las alucinaciones de GPT-45 mejora la confiabilidad, pero Claude se destaca en la alineación ética para sistemas seguros.
¿Qué casos de uso favorecen a Claude y cuáles favorecen a ChatGPT?
Cuando Claude gana a menudo
- Tareas de razonamiento de varios pasos (refactorizaciones complejas, comprobaciones de corrección algorítmica).
- Sugerencias de código conservadoras donde importan menos alucinaciones riesgosas (dominios sensibles a la seguridad).
- Flujos de trabajo que priorizan la explicabilidad y el cuestionamiento iterativo por sobre el rendimiento bruto.
Cuando ChatGPT/OpenAI suele ganar
- Andamiaje rápido, creación de prototipos y tareas multimodales (código + imágenes + archivos), especialmente cuando desea una integración estrecha con herramientas más amplias (complementos IDE, flujos de trabajo de GitHub).
- Situaciones donde el rendimiento, la velocidad y el coste por inferencia son decisivos (automatización de gran volumen, generación de código a escala).
¿Qué diferencias prácticas importan a los desarrolladores?
¿Qué modelo escribe menos implementaciones rotas?
Dos aspectos son importantes: (1) la tasa de corrección del código bruto y (2) la rapidez con la que el modelo se recupera de los errores. La arquitectura de Claude y su optimización para el razonamiento paso a paso tienden a reducir errores lógicos sutiles en tareas con múltiples archivos; los modelos de OpenAI (de la línea o3/GPT-5) se han centrado principalmente en reducir las alucinaciones y aumentar el comportamiento determinista. En la práctica, los equipos indican que Claude puede ser preferible para refactorizaciones complejas o cambios que requieren un razonamiento intensivo, mientras que ChatGPT suele ser mejor para un andamiaje rápido y la generación de plantillas.
Depuración, pruebas y sugerencias “explicables”
Los buenos asistentes de código hacen más que generar código: lo justifican, generan pruebas y señalan casos extremos. Las actualizaciones recientes de Claude destacan una mejor calidad de las explicaciones y un mejor manejo de las preguntas de seguimiento. Las mejoras de OpenAI incluyen un mejor rendimiento del razonamiento y una mayor compatibilidad con herramientas (que permite automatizar pruebas o ejecutar linters en un entorno integrado). Si su flujo de trabajo requiere la generación explícita de pruebas y narrativas de depuración paso a paso, considere qué modelo ofrece fundamentos más claros y auditables en sus pruebas.
Cómo evaluar ambos modelos para Tu equipo — una breve lista de verificación
Realizar experimentos A/B realistas
Seleccione 3 tickets representativos de su cartera de pedidos (uno de corrección de errores, uno de refactorización y uno de nueva funcionalidad). Pregunte a ambos modelos la misma solicitud, integre los resultados en un repositorio de prueba, ejecute pruebas y registre:
- Es hora de trabajar en relaciones públicas
- Número de correcciones humanas requeridas
- Tasa de aprobación de la prueba en la primera ejecución
- Calidad de las explicaciones (para auditorías)
Medir la fricción de integración
Pruebe cada modelo mediante la ruta de IDE/plugin/CI específica que utilizará. La latencia, los límites de tokens, los patrones de autenticación y la gestión de errores son importantes en producción.
Validar los controles de seguridad y propiedad intelectual
Ejecute una lista de verificación legal y de seguridad de la información: retención de datos, controles de exportación, compromisos de propiedad intelectual contractuales y acuerdos de nivel de servicio de soporte empresarial.
Presupuesto para la participación humana
Ningún modelo es perfecto. Controle el tiempo de los revisores y establezca umbrales para los casos en que se requiera la aprobación humana (por ejemplo, cuando el código de producción afecta a los flujos de pago).
Veredicto final: ¿Claude es mejor que ChatGPT para codificar?
No existe una "mejora universal". Las actualizaciones recientes de Anthropic y OpenAI han mejorado sustancialmente las capacidades de codificación en todos los ámbitos: la serie Opus de Anthropic muestra mejoras mensurables en los puntos de referencia de ingeniería y el razonamiento paso a paso, y la implementación de la familia o/GPT-5 de OpenAI prioriza el razonamiento, las herramientas y la escalabilidad; ambas son opciones fiables para su uso en producción. En resumen:
Si sus prioridades son el rendimiento, la amplia integración de herramientas, las entradas multimodales o el costo/latencia para la generación de gran volumen, los últimos modelos OpenAI (familia o3/GPT-5) son altamente competitivos y pueden ser preferibles.
Si su prioridad es un razonamiento de varios pasos conservador y rico en explicaciones y valora un flujo de desarrollo adaptado a un análisis de código cuidadoso, Claude suele ser la opción más segura y analítica en la actualidad.
Primeros Pasos
CometAPI es una plataforma API unificada que integra más de 500 modelos de IA de proveedores líderes, como la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Midjourney, Suno y más, en una única interfaz intuitiva para desarrolladores. Al ofrecer autenticación, formato de solicitudes y gestión de respuestas consistentes, CometAPI simplifica drásticamente la integración de las capacidades de IA en sus aplicaciones. Ya sea que esté desarrollando chatbots, generadores de imágenes, compositores musicales o canales de análisis basados en datos, CometAPI le permite iterar más rápido, controlar costos y mantenerse independiente del proveedor, todo mientras aprovecha los últimos avances del ecosistema de IA.
Los desarrolladores pueden acceder GPT-5(gpt-5;gpt-5-mini;gpt-5-nano) y Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805; claude-opus-4-1-20250805-thinking) through CometAPILas últimas versiones de los modelos mencionados corresponden a Claude y OpenAI a la fecha de publicación del artículo. Para comenzar, explore las capacidades del modelo en... Playground y consultar el Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.
