GPT-5 di OpenAI vs Claude Opus 4.1: un confronto di codifica

La linea Claude Opus di Anthropic (Opus 4 / Claude Opus 4.1) e GPT-5 di OpenAI mostrano prestazioni all'avanguardia nei benchmark di codifica moderni, ma si scambiano i punti di forza: Opus enfatizza flussi di lavoro agentici multi-step e a lungo contesto, mentre GPT-5 si concentra sulla rifinitura del front-end, sull'ergonomia per gli sviluppatori e su un'ampia integrazione di prodotti. La scelta migliore dipende dalle attività che si desidera automatizzare (generazione di file singoli vs. refactoring multi-file), dai vincoli di costo/rendimento e da come si misurerà il "successo" (superamento di test unitari, correttezza a runtime o sovraccarico di revisione umana).

Perché questa domanda è importante adesso

Entrambi i fornitori hanno rilasciato le principali release all'inizio di agosto 2025: Anthropic ha annunciato Claude Opus 4.1 (5 agosto 2025) come un miglioramento iterativo incentrato su attività agentiche e "codifica nel mondo reale", mentre OpenAI ha pubblicato GPT-5 (scheda di sistema e materiali per sviluppatori rilasciati nella stessa finestra temporale di inizio agosto) con l'esplicita affermazione di essere il loro "modello di codifica più solido fino ad oggi". Questi lanci quasi simultanei indicano che sviluppatori e team della piattaforma stanno confrontando attivamente prestazioni, costi e percorsi di integrazione, quindi non si tratta di pura accademia: i team stanno scegliendo a quale modello indirizzare i suggerimenti in stile Copilot, quale modello implementare dietro gli agenti di codice interni e di quale fidarsi per l'automazione sensibile alla sicurezza.

Che cos'è Claude Opus 4.1?

Anthropic ha presentato Opus 4.1 come un aggiornamento mirato di Opus 4, sottolineando prestazioni migliori nelle attività di codifica agentica e reale. L'azienda ha affermato che Opus 4.1 è disponibile per gli utenti Claude a pagamento e in Claude Code, e che è stato integrato nelle piattaforme partner (API, Bedrock, Vertex). Il messaggio di Anthropic sottolinea l'affidabilità della logica multi-step, la precisione negli output del codice e un comportamento più sicuro degli agenti.

Claude Opus 4.1 – Architettura e funzionalità di codifica

1. Contesto esteso e ragionamento a lungo termine: Dotato di a c. 200K token finestra di contesto, migliorando significativamente la sua capacità di mantenere la coerenza tra flussi di lavoro lunghi e basi di codice multi-file.
2. Prestazioni verificate SWE-bench più elevate: Raggiunto 74.5% accuratezza verificata su SWE-bench (in aumento rispetto al 72.5% in Opus 4), insieme a notevoli miglioramenti nelle attività agentive (dal 39.2% al 43.3%) e nel ragionamento (dal 79.6% all'80.9%).
3. Raffinamento tramite catena di pensiero e RLHF: Mantiene la struttura architettonica di Opus 4, migliorando al contempo il ragionamento logico, la coerenza multi-step e l'attenzione ai dettagli tramite RLHF e la messa a punto basata sui dati.
4. Integrazione del flusso di lavoro agente: Progettato per orchestrare flussi di lavoro multi-step, tra cui il refactoring di codice complesso e l'utilizzo di strumenti agenti, preservando al contempo lo stato interno durante sessioni estese.
5. Strumenti migliorati e controllo creativo: Offre "riepiloghi ragionati" che condensano il ragionamento interno del modello, migliorandone la trasparenza. Opus 4.1 si integra inoltre meglio con gli strumenti di sviluppo tramite Claude Code, il concatenamento delle API e le funzionalità di accesso ai file.

Che cos'è GPT-5?

I materiali pubblici di OpenAI descrivono GPT-5 come il modello di codifica più solido mai prodotto, e hanno pubblicato i risultati dei benchmark (SWE-bench Verified e altri) che mostrano miglioramenti significativi rispetto ai modelli precedenti. Il messaggio di OpenAI evidenzia la capacità di GPT-5 di gestire la generazione di frontend complessi, il debug di repository più grandi e una maggiore efficienza nell'utilizzo degli strumenti. La scheda di sistema allegata descrive la composizione del modello (modello veloce + modello di ragionamento più profondo).

GPT-5 – Architettura e caratteristiche di codifica

1. Router dinamico e modalità di doppia elaborazione: Costruito come un sistema unificato che combina percorsi di risposta rapida e di ragionamento approfondito. Un router indirizza dinamicamente le query alla modalità di generazione rapida o di "pensiero" esteso, migliorando l'efficienza sia per le attività semplici che per quelle complesse.
2. Finestra di contesto massiccia: Supporta fino a Token da 256 di contesto, consentendogli di gestire input estesi come grandi basi di codice, documenti di grandi dimensioni e progetti multisessione senza perdere coerenza.
3. Comprensione multimodale e memoria: Elabora in modo nativo testo, immagini, audio e video in un'unica sessione. Include funzionalità di memoria persistente e personalizzazione che migliorano la continuità nelle interazioni a lungo termine.
4. Maggiore sicurezza e ragionamento onesto: Introduce "completamenti sicuri" che bilanciano l'utilità con il chiaro riconoscimento dei limiti. In modalità ragionamento, GPT-5 riduce drasticamente allucinazioni e inganni, riducendo l'output ingannevole da circa l'86% a circa il 9% in alcuni test.
5. Controlli di ragionamento e verbosità: Gli sviluppatori possono adattare reasoning_effort (minimo/basso/alto) e verbosity (basso/medio/alto), controllando la profondità e il dettaglio dell'output. Supporta anche la formattazione strutturata dell'output tramite espressioni regolari o vincoli grammaticali.

Cosa dicono i numeri concreti: punteggi di benchmark, finestre di contesto e prezzi dei token?

Parametri di riferimento e percentuali

• SWE-bench (verificato): Rapporti antropici Claude Opus 4.1: 74.5% Verificato su SWE-bench. Rapporti OpenAI GPT-5: 74.9% sullo stesso benchmark (e all'88% su alcuni benchmark poliglotti). Questi numeri collocano entrambi i modelli in una fascia ristretta per quanto riguarda suite di attività di codifica realistiche. I benchmark mostrano parità nella fascia alta, con piccole differenze numeriche che raramente si traducono in una produttività reale.

Finestre di contesto (perché sono importanti)

Il contesto combinato massimo ufficiale di GPT-5 (input + output) è di 400,000 token, con l'API che consente fino a ~272,000 token di input e fino a 128,000 token di output (Questi due insieme fanno il totale di 400). In ChatGPT, la versione gratuita offre accesso al modello principale GPT-5 e a GPT-5 Thinking, ma con la finestra di contesto più piccola e limiti di utilizzo più rigorosi. Gli abbonati ottengono gli stessi modelli, ma con un ambito di applicazione esteso e una finestra di contesto più ampia di 32 token. La versione Pro è il punto di partenza. Sono disponibili GPT-5, GPT-5 Thinking e GPT-5 Pro, quest'ultima una versione di fascia alta progettata per la massima profondità e accuratezza di ragionamento. La finestra di contesto passa a 128 token. Anche gli utenti Enterprise ottengono una finestra di contesto di 128 token, mentre gli utenti Teams sono limitati a 32.

Claude Opus 4.1 (finestra di contesto). Claude Opus 4.1 di Anthropic viene distribuito come un modello di ragionamento ibrido con un ~200,000 token finestra di contesto nella documentazione del prodotto, ed è esplicitamente ottimizzata per flussi di lavoro di ragionamento multi-step e di codifica agentica a lungo termine. Questa finestra da 200K consente a Opus 4.1 di mantenere gran parte di un repository, test e note di progettazione in un unico contesto, utile per refactoring multi-file, attività di migrazione e interazioni con strumenti concatenati, in cui il mantenimento dello stato interno e della catena di pensiero attraverso molti passaggi è più importante della minima latenza possibile.

Prezzi (esempi di costi di input/output)

• OpenAI (GPT-5) linee di prezzo di esempio pubblicate come Input $1.25 / 1M token, Output $10 / 1M token per varianti GPT-5 standard e livelli inferiori (mini/nano) a costi unitari inferiori. Questi numeri sono utili per stimare flussi di lavoro di CI di grandi dimensioni.
• Antropico (Opus 4.1) mostra costi unitari più elevati in alcune pagine pubblicate (ad esempio: $15 / 1 milione di token di input e $75 / 1 milione di token di output su una pagina citata, ma Anthropic pubblicizza anche la memorizzazione nella cache rapida, il batching e altre leve di risparmio sui costi). Controlla sempre le pagine dei prezzi del fornitore per il piano che utilizzerai.

Coinvolgimento: Su larga scala, il prezzo dei token e la verbosità dell'output (quanti token emette il modello) sono molto importanti. Un modello che scrive più token o necessita di più passaggi iterativi finisce per costare di più, anche se le tariffe per token sono inferiori.

In che modo i loro punti di forza si adattano alle reali attività degli sviluppatori?

Generazione di file singoli, prototipazione e codice UI

GPT-5 è ripetutamente elogiato per la produzione di codice UI/UX (HTML/CSS/JS) raffinato e per la rapidità di implementazioni pulite in singoli file. Questo si adatta bene a scaffolding front-end, prototipazione e flussi di lavoro "genera e poi rifinisci manualmente". Il marketing di GPT-5 e i primi test della community enfatizzano le scelte di design, la spaziatura e la qualità estetica del front-end.

Refactoring multi-file, ragionamento lungo e flussi di lavoro agentici

Anthropic propone a Claude (Opus) un ragionamento multi-step sostenuto e attività agentiche, come refactoring di grandi dimensioni, migrazioni API multi-file e orchestrazione automatizzata del codice in cui l'assistente deve ragionare su più file e preservare gli invarianti. Opus 4.1 rivendica esplicitamente miglioramenti per le attività di codice multi-step e le integrazioni agentiche. Questi punti di forza si traducono in una riduzione delle perdite di contesto catastrofiche durante il ragionamento su decine di migliaia di token.

In che modo le loro scelte di codifica influiscono sulla precisione, sulle allucinazioni e sul debug?

Compromessi tra fedeltà e allucinazione: Anthropic ha pubblicamente posizionato i modelli Claude come conservativi e allineati alle istruzioni (riducendo alcune classi di allucinazioni), il che è uno dei motivi per cui Opus 4.1 enfatizza il "tracciamento dei dettagli" e il rispetto delle regole. GPT-5 di OpenAI mira a essere veloce e più affidabile in un'ampia gamma di attività, basandosi sul routing a livello di sistema e su misure di sicurezza/mitigazione dedicate descritte nella sua scheda di sistema. Entrambi i fornitori riconoscono comunque il rischio residuo di allucinazioni e forniscono indicazioni per la mitigazione.

Debug e riparazione iterativa: Codificare più output di repository e test in un unico prompt riduce il cambio di contesto e consente al modello di proporre correzioni che tengano conto dello stato più ampio del progetto. Opus 4.1 promuove la capacità di seguire istruzioni di debug multi-step; GPT-5 promuove una generazione front-end rapida e attenta al design e integrazioni di strumenti più complete. Entrambi migliorano il debug iterativo, ma nessuno dei due elimina la necessità di verifica dei test da parte di personale umano e revisione del codice.

Tabella di confronto delle funzionalità

Come misurare quale è meglio per il tuo codebase — piano di valutazione pratica (con codice)

Di seguito è riportato un modello pratico e riproducibile che puoi utilizzare per confrontare Claude Opus 4.1 e GPT-5 sul tuo repository. Il modello automatizza: (1) richiede ai modelli di implementare o correggere una funzione, (2) inserisce l'output in un file sandbox, (3) esegue test unitari e (4) registra il superamento/fallimento, l'utilizzo dei token e il conteggio delle iterazioni.

Attenzione: l'esecuzione del codice generato è potente ma rischiosa: eseguire sempre contenitori sandbox, utilizzare limiti di risorse/tempo e non consentire mai al codice generato di accedere a segreti sensibili o alla rete, a meno che non sia intenzionalmente consentito e verificato.

1) Cosa misura l'imbracatura

• Tasso di superamento dei test unitari (elementari).
• Numero di cicli di modifica (quante volte è stato necessario richiedere delle correzioni).
• Token consumati (input + output).
• Latenza a tempo di record.

2) Esempio di imbracatura Python (scheletro)

Puoi utilizzare CometAPI per i test. Offrendo autenticazione coerente, formattazione delle richieste e gestione delle risposte, CometAPI semplifica notevolmente l'integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale nelle tue applicazioni.

CometaAPI offre l'accesso "un'API" a oltre 500 modelli e documenta un'interfaccia compatibile con OpenAI che è possibile chiamare con una chiave API CometAPI e un override dell'URL di base; questo semplifica il passaggio da un client OpenAI diretto Invece di integrare Anthropic e passare da un client OpenAI all'altro. Per Claude Opus 4.1, CometAPI espone identificatori di modello specifici (ad esempio claude-opus-4-1-20250805 e una variante pensante) e un endpoint dedicato al completamento della chat. Per GPT-5, CometAPI espone un modello specifico gpt-5"/"gpt-5-2025-08-07"/"gpt-5-chat-latestPer iniziare, esplora le capacità del modello nel Parco giochi e consultare il Guida API per le istruzioni dettagliate.

python"""
side_by_side_eval.py

High-level harness:
- tasks: list of dicts {name, prompt, test_file_contents}
- apis: simple wrappers for OpenAI (GPT-5) and Anthropic (Claude Opus 4.1)
- run: for each task, call each model, write code, run pytest, collect metrics

NOTE: replace API_KEY_* with your keys and confirm official endpoints/params per vendor docs.
"""

import os
import json
import subprocess
import time
from typing import Dict, Any
import requests

# === CONFIG - fill these from your environment ===

# === Simple API wrappers (check vendor docs for exact endpoints/params) ===

def call_gpt5(prompt: str, max_tokens=1024) -> Dict:
    url = "https://api.cometapi.com/v1/responses"  # example; confirm actual endpoint    headers = {"Authorization": f"Bearer {CometAPI_API_KEY}"}

    body = {
        "model": "gpt-5",
        "input": prompt,
        "max_output_tokens": max_tokens
    }
    t0 = time.time()
    r = requests.post(url, headers=headers, json=body, timeout=60)
    latency = time.time() - t0
    r.raise_for_status()
    resp = r.json()
    # token info might be in resp depending on API; adapt as needed

    return {"text": resp if "output_text" in resp else resp, "raw": resp, "latency": latency}

def call_claude(prompt: str, max_tokens=1024) -> Dict:
    url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"  # example; confirm actual endpoint    headers = {"x-api-key": CometAPI_API_KEY}

    body = {
        "model": "claude-opus-4-1-20250805",        "prompt": prompt,
        "max_tokens_to_sample": max_tokens
    }
    t0 = time.time()
    r = requests.post(url, headers=headers, json=body, timeout=60)
    latency = time.time() - t0
    r.raise_for_status()
    resp = r.json()
    return {"text": resp.get("completion", ""), "raw": resp, "latency": latency}

# === Test runner ===

def run_task(task: Dict, model_fn, model_name: str):
    """Run a single task: call model, write file, run pytest, collect result."""
    prompt = task
    result = model_fn(prompt, max_tokens=task.get("max_tokens", 2048))
    code_text = result

    # write task files into temporary folder

    tmpdir = f"runs/{task}/{model_name}"
    os.makedirs(tmpdir, exist_ok=True)
    code_file = os.path.join(tmpdir, "submission.py")
    with open(code_file, "w") as f:
        f.write(code_text)

    # write tests

    test_file = os.path.join(tmpdir, "test_submission.py")
    with open(test_file, "w") as f:
        f.write(task)

    # run pytest in subprocess with timeout

    try:
        proc = subprocess.run(
            ,
            stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT,
            timeout=30
        )
        passed = proc.returncode == 0
        output = proc.stdout.decode()
    except subprocess.TimeoutExpired:
        passed = False
        output = "pytest timeout"

    return {
        "model": model_name,
        "task": task,
        "passed": passed,
        "latency": result,
        "tokens_estimate": result.get("usage", {}),
        "stdout": output,
        "code": code_text
    }

# === Example tasks: simple function to implement ===

TASKS = [
    {
        "name": "is_prime",
        "prompt": "Implement a Python function `is_prime(n: int) -> bool` with proper docstring and edge case handling.",
        "test_code": """
import submission
def test_prime():
    assert submission.is_prime(2)
    assert submission.is_prime(13)
    assert not submission.is_prime(1)
    assert not submission.is_prime(0)
    assert not submission.is_prime(-7)
    assert not submission.is_prime(15)
""",
    "max_tokens": 256
    }
]

# === Runner ===

if __name__ == "__main__":
    results = []
    for task in TASKS:
        for model_fn, name in :
            res = run_task(task, model_fn, name)
            print(json.dumps(res, indent=2))
            results.append(res)
    # save to file

    with open("results.json", "w") as f:
        json.dump(results, f, indent=2)

Per simulare refactoring multi-file, includi attività in cui il prompt contiene più file (o alimenta le sezioni del repository tramite recupero). Per contesti lunghi, valuta se il modello necessita di recupero rispetto al contesto nel prompt.

Quali parametri dovresti segnalare e perché?

• Tasso di superamento del test unitario (binario per compito) — primario, oggettivo.
• Tempo di correzione umana — quanto tempo uno sviluppatore deve modificare prima che i test vengano superati.
• Iterazioni da superare — quanti round di prompt/feedback sono stati necessari.
• Gettoni consumati — proxy dei costi (input + output).
• Latenza dell'orologio a muro — è importante per l'uso interattivo.
• Modelli di uso improprio di API e sicurezza — ad esempio, se il codice generato utilizza chiamate di valutazione/rete non sicure.

Raccogliete questi dati per attività e aggregateli (tasso di successo medio, token mediani, latenza P95). Questo vi fornirà un quadro pratico del rapporto costo/valore.

Considerazioni finali

• GPT-5 si distingue con il suo flessibilità multimodale, gestione massiva del contesto, dinamiche di ragionamento adattive, controlli di sviluppo dettagliati e maggiore sicurezza. È ideale per contesti che coinvolgono tipi di dati diversi, continuità di progetto a lungo termine, prototipazione rapida e attività agentiche interattive.
• Claude Opus 4.1 si appoggia a ragionamento profondo e articolato in più fasi, notevole coerenza su sequenze lunghe e prestazioni migliorate nei benchmark di codifica. I suoi miglioramenti nella catena di pensiero e negli strumenti lo rendono una scelta eccellente per trasformazioni complesse della base di codice e flussi di lavoro di sviluppo agentici.

La soluzione migliore potrebbe essere quella di combinare entrambi: utilizzare GPT-5 per attività multimodali ricche e interattive e prototipazione rapidae affidarsi a Claude Opus 4.1 per ragionamenti profondamente strutturati, refactoring multi-file e operazioni di codice ad alta fedeltà.