La rapida evoluzione dei modelli di linguaggio di intelligenza artificiale ha trasformato la programmazione da un processo manuale e dispendioso in termini di tempo a un'attività collaborativa con assistenti intelligenti. Al 14 agosto 2025, due precursori dominano il dibattito: la serie Claude di Anthropic e ChatGPT di OpenAI, basato sui modelli GPT. Sviluppatori, ricercatori e appassionati si chiedono: Claude è davvero superiore a ChatGPT per le attività di programmazione? Questo articolo approfondisce le ultime novità, i benchmark, le esperienze utente e le funzionalità per fornire un'analisi completa. Esaminando applicazioni reali e opinioni di esperti, scopriremo quale modello potrebbe essere più adatto alle vostre esigenze di programmazione.
Quali sono i modelli chiave che guideranno la codifica dell'intelligenza artificiale nel 2025?
Il panorama dell'intelligenza artificiale nel 2025 presenta modelli avanzati ottimizzati per il ragionamento, la multimodalità e attività specializzate come la codifica. Sia Anthropic che OpenAI hanno rilasciato aggiornamenti iterativi, concentrandosi su efficienza, sicurezza e prestazioni. Questi modelli si basano sui predecessori, ma introducono miglioramenti su misura per i flussi di lavoro degli sviluppatori.
Quali aggiornamenti ha apportato Anthropic a Claude for Coding?
La serie Claude 4.1 di Anthropic, rilasciata nell'agosto 2025, rappresenta un aggiornamento del ragionamento ibrido alla base di Claude 4. La versione di punta, Claude Opus 4.1, eccelle nelle modalità di pensiero estese, consentendo di gestire problemi di codifica complessi e multi-step con ragionamento strutturato. I principali miglioramenti includono una finestra di contesto da 200,000 token, ideale per l'analisi di basi di codice di grandi dimensioni, e una migliore integrazione degli strumenti per chiamate parallele, come la navigazione web o l'esecuzione di codice all'interno di sessioni.
Claude Code, introdotto a febbraio 2025 e aggiornato con il supporto MCP remoto a giugno, è diventato uno dei preferiti dagli sviluppatori. Questo strumento basato su terminale si integra con gli ambienti locali per operazioni Git, debug e test. Gli utenti segnalano che gestisce il "vibe-coding", ovvero la generazione di codice funzionale da prompt in linguaggio naturale, con notevole precisione, producendo spesso risultati praticamente privi di bug al primo tentativo. Le chiamate parallele dello strumento consentono la navigazione web e l'esecuzione simultanea del codice, aumentando l'efficienza nei flussi di lavoro agentici. A luglio 2025, Anthropic ha aggiunto il supporto MCP remoto, migliorando ulteriormente l'efficienza della programmazione.
In che modo OpenAI ha migliorato ChatGPT per la programmazione?
GPT-5 di OpenAI, denominato ChatGPT-5, ha unificato la serie GPT-4 in un unico sistema con un router dinamico per il passaggio da una modalità di ragionamento all'altra. Rilasciato nell'agosto 2025, presenta una finestra di contesto da 400,000 token e supporto multimodale per testo e immagini. Il modello o3, disponibile nei piani Pro, enfatizza la precisione logica e l'uso degli strumenti. Gli aggiornamenti recenti si concentrano sugli strumenti per sviluppatori, tra cui Canvas per la modifica collaborativa del codice e le integrazioni con IDE come VS Code.
ChatGPT-5 rivendica la supremazia nella codifica front-end, generando app web interattive in pochi secondi. ragionamento sui miglioramenti specifici della codifica nel 2025. Il modello riduce le allucinazioni del 45% rispetto a GPT-4, favorendo un output di codice affidabile. Sebbene non sia incentrato sulla codifica come gli aggiornamenti di Claude, OpenAI enfatizza una maggiore versatilità, con un utilizzo migliorato degli strumenti e un punteggio HumanEval+ del 96% in modalità di calcolo elevato.
Come si confrontano Claude e ChatGPT nei benchmark di codifica?
I benchmark forniscono informazioni oggettive sulle capacità di programmazione. Nel 2025, Claude 4.1 Opus è in testa alla classifica SWE-bench Verified (72.5%), superando GPT-5 (74.9% su una variante, ma complessivamente inferiore). Su HumanEval+, Claude ottiene un punteggio del 92%, mentre GPT-5 raggiunge il 96% in modalità ad alta potenza di calcolo. Terminal-bench mostra Claude al 43.2%, superando il 5% di GPT-33.1.
| Segno di riferimento | Claude 4.1 Opus | GPT-5 | Dettagli Principali |
|---|---|---|---|
| Banco SWE verificato | 72.5% | 74.9% | Claude eccelle nelle modifiche agentive multi-file. |
| Valutazione umana+ | 92% | 96% | GPT-5 più potente per microfunzioni e script rapidi. |
| Banco TAU (Strumenti) | 81.4% | 73.2% | Claude è più abile nell'integrazione di strumenti paralleli per build complesse. |
| AIME 2025 | 90% | 88.9% | Bordi di Claude negli algoritmi ad alta intensità matematica. |
| MATEM 2025 | 71.1% | 76.6% | GPT-5 è superiore per i calcoli matematici puri nel codice. |
| Diamante GPQA | 83.3% | 85.7% | Simile, ma GPT-5 è leggermente migliore per la codifica scientifica. |
ChatGPT-5 eccelle nella programmazione matematica (MATH 2025: 56.1%), ma Claude domina il ragionamento strutturato. Le valutazioni nel mondo reale lo confermano: Claude corregge i bug con "precisione chirurgica", mentre GPT-5 è più veloce per i prototipi.
Cosa rivelano i benchmark su debug e ottimizzazione?
La modalità di pensiero esteso di Claude (fino a 64 token) eccelle nel debug di basi di codice di grandi dimensioni, ottenendo un punteggio GPQA Diamond più alto (83.3%) rispetto a GPT-5 (85.7%). Gli utenti notano che Claude evita "scorciatoie imperfette" il 65% in più rispetto ai predecessori. GPT-5 ottimizza il codice front-end, vincendo il 70% dei test interni.
Cosa dicono gli utenti e gli esperti di Claude vs. ChatGPT per la codifica?
Il sentiment degli utenti su X è nettamente a favore di Claude per la programmazione. Gli sviluppatori ne elogiano il basso tasso di allucinazioni e la conservazione del contesto: "Claude è superiore a ChatGPT nella programmazione... Meno allucinazioni, contesto migliore". Esperti come Steve Yegge definiscono Claude Code "spietato" per i bug legacy, superando Cursor e Copilot.
I critici sottolineano la verbosità e gli arresti anomali di ChatGPT: "ChatGPT ha rotto il mio codice tantissime volte". Tuttavia, i principianti preferiscono ChatGPT per le attività più semplici: "ChatGPT è migliore per i principianti". Un sondaggio su X ha mostrato che il 60% è a favore di Claude per la programmazione.
E le prestazioni di codifica nel mondo reale?
Oltre ai benchmark, i test pratici rivelano sfumature. Negli scenari di vibe-coding, ovvero con prompt in linguaggio naturale, Claude genera "codice praticamente privo di bug al primo tentativo" nell'85% dei casi, secondo quanto riportato dagli sviluppatori. GPT-5, sebbene più veloce, necessita di perfezionamenti nel 40% dei casi a causa di verbosità o piccole allucinazioni.
Per progetti su larga scala, la capacità di Claude di mantenere il contesto si rivela preziosa. Un caso di studio ha riguardato il refactoring di un'app Node.js da 50,000 righe: Claude ha identificato tre bug critici in 2 ore, contro le 5 ore di GPT-8, con un numero maggiore di falsi positivi. Tuttavia, GPT-5 domina nella codifica multimodale, come la generazione di interfacce utente da immagini, con un punteggio dell'88% nei benchmark di Aider Polyglot.
Il debug mostra andamenti simili: la modalità di pensiero esteso di Claude (fino a 64K token) gestisce meglio i problemi complessi, con un successo GPQA dell'83.3%. Il vantaggio dell'5% di GPT-85.7 deriva da iterazioni più rapide.
Quali caratteristiche rendono Claude o ChatGPT migliori per la programmazione?
Claude Code si integra con i terminali per Git, test e debug senza editor. Gli artefatti consentono anteprime dinamiche. Canvas di ChatGPT consente l'editing collaborativo e strumenti multimodali come DALL·E. Entrambi supportano i plugin, ma gli strumenti paralleli di Claude eccellono nei flussi di lavoro agentici.
In che modo la sicurezza e la personalizzazione influiscono sulla codifica?
La sicurezza ASL-3 di Claude riduce dell'80% i suggerimenti di codice rischiosi, con formazione opt-in. La riduzione del 5% delle allucinazioni di GPT-45 migliora l'affidabilità, ma Claude si posiziona al di sopra dell'allineamento etico per i sistemi sicuri.
Quali casi d'uso favoriscono Claude e quali ChatGPT?
Quando Claude vince spesso
- Attività di ragionamento multifase (refactoring complessi, controlli di correttezza algoritmica).
- Suggerimenti di codice conservativi in cui contano meno allucinazioni rischiose (domini sensibili alla sicurezza).
- Flussi di lavoro che danno priorità alla spiegabilità e alle domande iterative rispetto alla produttività grezza.
Quando ChatGPT/OpenAI spesso vince
- Scaffolding rapido, prototipazione e attività multimodali (codice + immagini + file), soprattutto quando si desidera una stretta integrazione con strumenti più ampi (plugin IDE, flussi di lavoro GitHub).
- Situazioni in cui la produttività, la velocità e il costo per inferenza sono determinanti (automazione di grandi volumi, generazione di codice su larga scala).
Quali differenze pratiche sono importanti per gli sviluppatori?
Quale modello scrive meno implementazioni non funzionanti?
Due cose contano: (1) il tasso di correttezza del codice grezzo e (2) la rapidità con cui il modello si riprende dagli errori. L'architettura di Claude e la sua messa a punto per il ragionamento graduale tendono a ridurre gli errori logici più sottili nelle attività multi-file; anche i modelli di OpenAI (linea o3/GPT-5) si sono concentrati molto sulla riduzione delle allucinazioni e sull'aumento del comportamento deterministico. In pratica, i team segnalano che Claude può essere preferibile per refactoring complessi o modifiche che richiedono un ragionamento approfondito, mentre ChatGPT spesso vince per la rapidità di scaffolding e generazione di template.
Debug, test e suggerimenti “spiegabili”
I buoni assistenti al codice fanno molto di più che produrre codice: lo giustificano, producono test e segnalano casi limite. I recenti aggiornamenti di Claude evidenziano una migliore qualità delle spiegazioni e una migliore gestione delle domande di follow-up; i miglioramenti di OpenAI includono un output di ragionamento migliorato e un supporto per gli strumenti più completo (che può automatizzare i test o eseguire linter in un ambiente integrato). Se il tuo flusso di lavoro richiede la generazione esplicita di test e narrazioni di debug graduali, valuta quale modello fornisce motivazioni più chiare e verificabili nelle tue prove.
Come valutare entrambi i modelli per il tuo squadra — una breve lista di controllo
Eseguire esperimenti A/B realistici
Seleziona 3 ticket rappresentativi dal tuo backlog (uno per la correzione di un bug, uno per il refactoring, una nuova funzionalità). Chiedi a entrambi i modelli lo stesso prompt, integra gli output in un repository scratch, esegui i test e registra:
- È ora di lavorare sulle pubbliche relazioni
- Numero di correzioni umane richieste
- Tasso di superamento del test al primo tentativo
- Qualità delle spiegazioni (per gli audit)
Misurare l'attrito di integrazione
Testa ogni modello attraverso lo specifico percorso IDE/plugin/CI che utilizzerai. Latenza, limiti dei token, modelli di autenticazione e gestione degli errori sono fattori importanti in produzione.
Convalidare i controlli di sicurezza e IP
Eseguire una checklist legale/di sicurezza informatica: conservazione dei dati, controlli sulle esportazioni, impegni contrattuali sulla proprietà intellettuale e SLA di supporto aziendale.
Budget per l'intervento umano
Nessun modello è perfetto. Tieni traccia del tempo dedicato ai revisori e imposta soglie in cui è richiesta l'approvazione umana (ad esempio, quando il codice di produzione interferisce con i flussi di pagamento).
Verdetto finale: Claude è migliore di ChatGPT per la codifica?
Non esiste un "migliore" universale. I recenti aggiornamenti di Anthropic e OpenAI hanno migliorato significativamente le capacità di programmazione in tutti i settori: la serie Opus di Anthropic mostra miglioramenti misurabili nei benchmark di ingegneria e nel ragionamento graduale, mentre il lancio della famiglia o/GPT-5 di OpenAI enfatizza ragionamento, strumenti e scalabilità; entrambe sono scelte credibili per l'uso in produzione. In breve:
Se le tue priorità sono la produttività, l'ampia integrazione degli strumenti, gli input multimodali o il rapporto costi/latenza per la generazione di grandi volumi, i modelli OpenAI più recenti (famiglia o3/GPT-5) sono altamente competitivi e potrebbero essere preferibili.
Se la tua priorità è un ragionamento multi-step conservativo e ricco di spiegazioni e apprezzi un flusso di sviluppo incentrato su un'analisi attenta del codice, oggi Claude è spesso la scelta più sicura e analitica.
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