Claude Code vs OpenAI Codex: qual è il migliore?

Due dei principali contendenti nel Coding sono Codice Claude, sviluppato da Anthropic, e Codice OpenAI, integrati in strumenti come GitHub Copilot. Ma quale di questi sistemi di intelligenza artificiale si distingue davvero per lo sviluppo software moderno? Questo articolo ne approfondisce l'architettura, le prestazioni, l'esperienza degli sviluppatori, le considerazioni sui costi e i limiti, fornendo un'analisi completa basata sulle ultime notizie e sui benchmark.

Cosa sono Claude Code e OpenAI Codex?

Claude Code: un agente basato su terminale per la codifica

Claude Code è l'interfaccia a riga di comando (CLI) agentica di Anthropic, progettata per delegare compiti ingegneristici sostanziali direttamente dal terminale. Basata sul modello Claude 3.7 Sonnet, può:

• Cerca e leggi le basi di codice esistenti.
• Modifica e riorganizza i file.
• Scrivere ed eseguire test.
• Gestire i flussi di lavoro Git: commit, push e merging.

I primi test indicano che Claude Code è in grado di gestire attività che richiedono oltre 45 minuti di lavoro manuale, semplificando lo sviluppo basato sui test, il debug e il refactoring su larga scala. L'integrazione nativa con GitHub garantisce lo streaming dell'output della CLI in tempo reale, mentre il supporto per i "comandi a lunga esecuzione" consente di gestire progetti in più fasi in autonomia.

OpenAI Codex: la spina dorsale della generazione di codice AI

OpenAI Codex è un modello linguistico specializzato, addestrato su vasti repository di codice pubblico. Da maggio 2025, supporta GitHub Copilot e vari endpoint API. Le caratteristiche principali includono:

• Tradurre richieste in linguaggio naturale in codice eseguibile (ad esempio, creare giochi in JavaScript o generare grafici di data science in Python).
• Interfacciamento con servizi di terze parti quali Mailchimp, Microsoft Word, Spotify e Google Calendar.
• Incorporare vincoli di sicurezza per rifiutare richieste dannose (ad esempio malware, exploit) all'interno di un ambiente di contenitori limitato per ridurre al minimo i rischi.

Ad esempio, Codex-1 dimostra la risoluzione della coreferenza, consentendo la sintesi del codice in più fasi, mentre Codex CLI (introdotto nel 2024) consente agli sviluppatori di sfruttare Codex direttamente dal terminale per flussi di lavoro personalizzati.

Come si confrontano le loro architetture e i loro modelli principali?

Cosa sta alla base dei modelli di intelligenza artificiale di Claude Code?

Alla sua base, Claude Code sfrutta Claude 3.7 Sonetto—un modello di ragionamento ibrido introdotto da Anthropic. Dalla sua presentazione, Anthropic ha accelerato gli aggiornamenti del modello, culminando nel rilascio di marzo 2025 di Claude Opus 4 e al Sonetto 4 di ClaudeQueste nuove varianti di Claude 4 vantano:

• Ragionamento ibrido per la risoluzione di problemi complessi rispetto all'uso più rapido degli strumenti.
• Fino a sette ore di funzionamento autonomo (per Opus 4).
• Riduzione del 65% delle scorciatoie e migliore conservazione del contesto per le attività a lungo termine.
• Funzionalità come i "riepiloghi di pensiero" per approfondimenti trasparenti sul ragionamento e una modalità beta di "pensiero esteso" per ottimizzare il rapporto tra profondità di ragionamento e invocazione dello strumento.

Opus 4 e Sonnet 4 superano i modelli della concorrenza, sorpassando Gemini 2.5 Pro di Google, o3 reasoning di OpenAI e GPT-4.1 nei benchmark di codifica e utilizzo degli strumenti.

Come è strutturato OpenAI Codex?

OpenAI Codex è basato sull'architettura GPT, ottimizzata su corpora specifici del codice. Le caratteristiche principali includono:

• Scala parametri: Le varianti del Codex hanno fino a 12 miliardi di parametri (Codex 1).
• Livelli di sicurezza: Un ambiente di contenitori con restrizioni riduce il rischio di esecuzione di codice dannoso; la risoluzione della coreferenza migliora l'elaborazione delle richieste in più fasi.
• Interfacce multimodali: Sebbene sia principalmente basato su testo, Codex si integra con gli IDE (ad esempio, VS Code) e supporta le API di servizi di terze parti.
• Miglioramenti continui: A partire dalla metà del 2025, OpenAI sta lavorando su Codex per migliorare il ragionamento multi-file, anche se permangono alcune limitazioni con il debug passo-passo.

In che cosa differiscono le loro capacità di codifica e le loro prestazioni?

Cosa rivelano i benchmark?

Nei benchmark di codifica più diffusi, i modelli Claude dimostrano un vantaggio significativo in termini di prestazioni:

• Valutazione umana: Claude 3.5 Sonnet ha ottenuto un punteggio del 92% rispetto al 4% di GPT-90.2o.
• Panca SWE (correzione di bug multi-file): Claude 3.7 Sonnet ha raggiunto il 70.3% di precisione, mentre o1/o3-mini di OpenAI si è attestato intorno al 49%.

Questi risultati sottolineano la superiorità di ragionamento di Claude 3.7 in scenari di debug reali, correggendo bug multi-file e sintetizzando soluzioni complesse in modo più accurato rispetto ai modelli basati su Codex.

Come si comportano nei compiti del mondo reale?

I recenti esperimenti di sicurezza informatica "BountyBench" (maggio 2025) hanno confrontato diversi agenti, tra cui Claude Code, OpenAI Codex CLI, GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro e Claude 3.7 Sonnet. Risultati:

• Prestazioni di difesa (Patch): OpenAI Codex CLI ha raggiunto un tasso di successo delle patch del 90% (pari a un valore monetario di 14,422 dollari). Claude Code segue a ruota con l'87.5% (pari a 13,286 dollari).
• Prestazioni offensive (Exploit): Claude Code ha avuto un successo pari al 57.5% (circa 7,425), mentre Codex CLI ha raggiunto solo il 32.5% (pari a 4,200).

Pertanto, mentre Codex eccelle nelle attività di patching e difensive, Claude Code mostra maggiori capacità offensive nel rilevamento e nello sfruttamento delle vulnerabilità, riflettendo le sue estese capacità di ragionamento nei contesti di sicurezza.

Inoltre, all'evento "Code w/Claude" di Anthropic (22 maggio 2025), i benchmark hanno dimostrato che Claude Opus 4 ha superato ChatGPT o3 di OpenAI sia in termini di velocità che di qualità nei problemi di codifica, riducendo il compromesso di lunga data tra ragionamento dettagliato e tempi di risposta.

Che dire dell'esperienza degli sviluppatori e dell'integrazione degli strumenti?

Quanto è intuitivo l'ambiente CLI di Claude Code?

Il design basato sul terminale di Claude Code enfatizza la configurazione minima: dopo aver installato la CLI, gli sviluppatori possono direttamente:

• Impartisci comandi come claude-code refactor --task "improve performance of data ingestion".
• Visualizza gli output in streaming in tempo reale delle esecuzioni dei test, delle differenze di commit e dei suggerimenti di refactoring.
• Integrazione fluida con i flussi di lavoro Git (commit, push, branching) senza uscire dal terminale.

Gli sviluppatori segnalano che Claude Code eccelle nel debug collaborativo: mantiene un "blocco note" interno che registra i passaggi di ragionamento, consentendo agli utenti di esaminare le decisioni intermedie e perfezionare i prompt in modo iterativo. L'integrazione nativa con GitHub semplifica ulteriormente la revisione del codice e la generazione di pull request.

Come si integra Codex con i flussi di lavoro IDE esistenti?

L'accesso a OpenAI Codex è più comunemente possibile tramite Copilota GitHub—un plugin per gli IDE di Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim e JetBrains. Le principali funzionalità di integrazione includono:

• Suggerimenti per il codice in linea: Completamento automatico in tempo reale per funzioni, classi e interi moduli.
• Assistenza tramite chat: Spiegazione di frammenti di codice, traduzione tra linguaggi e individuazione di bug mediante query in linguaggio naturale.
• Supporto multi-modello: Per i suggerimenti di Copilot, gli utenti possono scegliere tra Claude 3.5 Sonnet di Anthropic, Gemini 1.5 Pro di Google e GPT-4o o o1-preview di OpenAI.

L'ultimo livello gratuito di Copilot (lanciato a dicembre 2024) offre 2,000 completamenti di codice mensili e 50 messaggi di chat, garantendo l'accesso a Claude 3.5 Sonnet o GPT-4o, rendendo l'assistenza basata su Codex più accessibile ai singoli sviluppatori.

Entrambi gli strumenti offrono solide integrazioni, ma l'approccio incentrato sulla CLI di Claude Code è più adatto agli sviluppatori che hanno familiarità con i flussi di lavoro e l'automazione dei terminali, mentre Codex tramite Copilot è ideale per coloro che preferiscono un'assistenza alla codifica interattiva basata su IDE.

Come si rapportano le considerazioni sui prezzi e sui costi?

Quali sono i fattori di costo di Claude Code?

Claude Code addebita commissioni per milione di token di input e output, costi che possono accumularsi rapidamente:

• I primi utenti dichiarano spese giornaliere pari a 50-100 $ per un utilizzo continuato, paragonabili all'assunzione di uno sviluppatore junior per la stessa capacità di elaborazione dei token.
• Gli elevati costi delle API possono risultare proibitivi per i team più piccoli o per gli sviluppatori indipendenti, rendendo fattibili frammenti di codice telegrafici ma costosi i refactoring su larga scala.
• Inoltre, problemi di aggiornamento automatico (ad esempio, la modifica della proprietà dei file su Ubuntu Server 24.02) hanno causato sovraccarichi imprevisti per la manutenzione del deployment. Anthropic ha rilasciato soluzioni alternative, ma questi intoppi operativi rappresentano un ulteriore onere.

Tuttavia, le aziende che sfruttano Claude Sonnet 4 tramite Amazon Bedrock o Google Cloud Vertex AI beneficiano di sconti sui volumi e finestre contestuali più lunghe, mitigando i costi dei token per le applicazioni su larga scala.

Come viene calcolato il prezzo di Codex nell'ambito di Copilot?

OpenAI Codex stesso è accessibile tramite Secondo pilota modello di abbonamento:

• Copilot Free (solo VS Code): 2,000 completamenti e 50 messaggi di chat al mese senza costi: ideali per gli hobbisti o per chi ha bisogno di assistenza occasionale nella programmazione.
• Copilot Pro (individuale): 10 al mese (100 all'anno) per completamenti illimitati, chat e supporto contestuale multi-file.
• Copilot Business: $ 19 per utente al mese con funzionalità aziendali (sicurezza, conformità).
• Copilota Enterprise: 39 per utente al mese in aggiunta alle licenze GitHub Enterprise Cloud ( 21 per utente al mese).

Per l'accesso tramite API a Codex CLI (bypassando Copilot), il prezzo corrisponde al modello generale basato su token di OpenAI, ma le funzionalità in bundle di Copilot (integrazione IDE, accesso multi-modello) spesso offrono un rapporto costo-valore migliore per gli sviluppatori. Il livello gratuito di Copilot riduce drasticamente la barriera d'ingresso, mentre i piani aziendali offrono un budget prevedibile per le grandi organizzazioni.

Quali sono i loro limiti e le loro sfide?

In cosa Claude Code fallisce?

Nonostante il suo ragionamento impressionante:

• Compiti di ingegneria complessi: Claude Code eccelle nella generazione di codice semplice e nel refactoring, ma può avere difficoltà con architetture tentacolari e multi-modulo, che richiedono la supervisione umana per garantire la qualità del codice e la coerenza architettonica.
• Problemi di aggiornamento automatico: A volte, la funzionalità di aggiornamento automatico della CLI ha modificato la proprietà dei file sui server Linux, interrompendo i pipeline di integrazione continua fino alla correzione del problema.
• Elevati costi operativi: Come già accennato, le spese giornaliere in token sono paragonabili agli stipendi degli sviluppatori, mettendo a dura prova la sostenibilità di un utilizzo intensivo a lungo termine.

Inoltre, poiché Claude Code è in fase di anteprima di ricerca limitata, alcune funzionalità (ad esempio, il rendering in-app delle differenze, il supporto dei plugin personalizzati) sono ancora in fase di sviluppo, ostacolando un'adozione fluida negli ambienti di produzione.

Quali sono le insidie ​​che deve affrontare OpenAI Codex?

Il Codex, pur essendo potente, presenta delle avvertenze:

• Affidabilità dei prompt multi-step: Il Codex può presentare problemi durante le attività che richiedono più passaggi o sono profondamente annidate, generando occasionalmente codice inefficiente o errato che richiede un debug manuale.
• Problemi di sicurezza e di parzialità: Poiché Codex viene addestrato su repository pubblici, potrebbe riprodurre inavvertitamente schemi di codice vulnerabili o contenere bias presenti nei dati di addestramento. La ricerca mostra che circa il 40% del codice generato da GitHub Copilot in scenari ad alto rischio conteneva difetti di progettazione sfruttabili.
• Variazione della qualità del codice: Le dimostrazioni rivelano occasionali stranezze isolate, ad esempio frammenti di codice prolissi o inefficienti che richiedono più iterazioni di prompt per essere perfezionati. Greg Brockman di OpenAI ha riconosciuto che a volte Codex "non sa esattamente cosa stai chiedendo".

Inoltre, sebbene il livello gratuito di Copilot sia generoso, il raggiungimento del limite di utilizzo (2,000 completamenti/mese) obbliga gli utenti ad aggiornare la versione, mettendo potenzialmente a dura prova i budget per i collaboratori più assidui o le lunghe sessioni di codifica.

Quale è migliore per diversi casi d'uso?

I singoli sviluppatori dovrebbero scegliere Claude Code o Codex?

• Appassionati e studenti probabilmente favorirà Codex tramite Copilot Free: zero costi iniziali, integrazione IDE perfetta e accesso a diversi LLM (ad esempio, Sonnet 3.5, GPT-4) per un massimo di 2,000 completamenti al mese. Questo facilita la sperimentazione e l'apprendimento rapidi senza problemi di budget.
• Appaltatori indipendenti or piccole squadre potrebbe trovare Codice Pro (10 $/mese) più conveniente, offrendo suggerimenti illimitati, comprensione contestuale e modifica di più file, mentre i costi simbolici di Claude Code possono aumentare rapidamente per attività più grandi.

Però, utenti esperti che preferiscono flussi di lavoro basati su terminali, necessitano di un'introspezione più profonda nel ragionamento dell'intelligenza artificiale e hanno flessibilità di budget potrebbero optare per Codice Claude—soprattutto quando si affrontano refactoring complessi o attività sensibili alla sicurezza, dove il ragionamento più profondo di Claude dà i suoi frutti.

Cosa si adatta alle aziende e alle grandi organizzazioni?

• Claude Code (Opus 4/Sonetto 4 tramite Bedrock/Vertex AI) Si rivolge alle aziende che necessitano di un solido ragionamento ibrido, conservazione del contesto a lungo termine e distribuzione personalizzata in ambienti cloud sicuri. Le licenze a volume e gli SLA aziendali aiutano ad ammortizzare i costi dei token nei grandi team di sviluppo.
• OpenAI Codex (Copilot Business/Enterprise) Si rivolge a team di grandi dimensioni che desiderano un'integrazione IDE fluida, fatturazione centralizzata e funzionalità di conformità integrate. Il supporto di Copilot per più LLM offre la flessibilità di scegliere tra Claude 3.5 o le varianti GPT di OpenAI con un modello di abbonamento prevedibile.

Da team focalizzati sulla sicurezzaIl vantaggio dimostrato da Claude Code nel rilevamento degli exploit (57.5% contro il 32.5% di BountyBench di Codex) potrebbe essere cruciale, soprattutto nei flussi di lavoro di valutazione delle vulnerabilità e di generazione automatizzata di patch. Al contrario, le organizzazioni che danno priorità adozione rapida e al prevedibilità dei costi spesso propendo per i livelli di abbonamento di Copilot, che uniscono le funzionalità di Codex all'ampio ecosistema di GitHub.

Conclusione

Claude Code e OpenAI Codex apportano ciascuno punti di forza distinti alla codifica assistita dall'intelligenza artificiale. Codice Claude si distingue per la sua architettura di ragionamento ibrido, il flusso di lavoro incentrato sul terminale e le prestazioni superiori nelle attività complesse e articolate in più fasi, seppur a un costo elevato e con alcune avvertenze operative. Codice OpenAI, soprattutto se accessibile tramite GitHub Copilot, offre un'esperienza più accessibile, basata su IDE, con prezzi di abbonamento prevedibili, rendendolo ideale per singoli sviluppatori e organizzazioni che cercano facilità di integrazione.

In definitiva, la scelta “migliore” dipende da priorità specifiche: se il ragionamento approfondito, i test di sicurezza e l’automazione della riga di comando sono fondamentali,Codice Claude Potrebbe valere la pena investire. Se il contenimento dei costi, la rapida integrazione dell'IDE e la codifica collaborativa sono gli obiettivi principali,Codice tramite Copilota Offre funzionalità robuste con il minimo attrito. Con la continua evoluzione della codifica basata sull'intelligenza artificiale, sviluppatori e organizzazioni devono valutare questi compromessi, spesso sfruttando entrambi gli strumenti in ruoli complementari per massimizzare la produttività e la qualità del codice.

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Vedere anche Come installare ed eseguire Claude Code tramite CometAPI? La guida definitiva