Il miglior modello di IA per la programmazione è quello che completa il tipo di modifica che vi serve, all'interno degli strumenti e del budget che utilizzate. Selezionate Sonnet 5 o Opus 5 per un flusso di programmazione Claude, Astra per lavori difficili basati su OpenAI e Terra o Haiku per attività delimitate con test chiari.
Questo confronto riguarda i modelli API ospitati per gli agenti di programmazione. Separa le capacità documentate, i prezzi correnti di Kunavo e un metodo di selezione ripetibile. Per un confronto generale tra famiglie, consultate Claude vs GPT vs Gemini.
Scegliete prima l'attività, poi il modello
| La vostra attività | Prima rosa di candidati | Cosa decide |
|---|---|---|
| Un test, una spiegazione o una piccola correzione isolata | Terra o Haiku 4.5 | Output corretto senza riparazioni ripetute |
| Modifiche ordinarie su diversi file | Sonnet 5 e Opus 5 | Modifiche accettate, tempo di risposta e costo totale |
| Debug difficile o modifica autonoma lunga | Opus 5 o Astra; se necessario, valutate Fable 5.1 | Avanzamento nei passaggi difficili e controlli superati |
| Codice più screenshot o materiale di riferimento esteso | Un percorso Claude | Supporto effettivo per le immagini, contesto utile e modifiche verificate |
La panoramica dei modelli di Anthropic posiziona Opus 5 per la programmazione agentica complessa e Sonnet 5 per velocità e intelligenza. Raccomanda Fable 5.1 per il lavoro impegnativo quando le valutazioni di Opus non sono sufficienti. OpenAI posiziona Astra per il lavoro end-to-end difficile, inclusa la programmazione. Queste descrizioni dei fornitori supportano i candidati, non identificano un vincitore tra fornitori diversi.
Confrontate i prezzi correnti e i limiti di contesto
USD per milione di token standard di input/output non memorizzati nella cache, dal catalogo corrente di Kunavo. I limiti di contesto descrivono la capacità, non la qualità di programmazione. Le righe sono raggruppate per uso, non ordinate per prestazioni.
| Modello | Uso del candidato | Token di contesto | Input / output |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | Modifiche piccole e verificabili con un budget limitato | 1.050.000 | $0,70 / $4,20 |
| Claude Haiku 4.5 | Sotto-attività delimitate in un flusso di lavoro Claude | 200.000 | $0,70 / $3,50 |
| Claude Sonnet 5 | Programmazione e uso degli strumenti quotidiani | 1.000.000 | $1,40 / $7,00 |
| Claude Opus 5 | Modifiche complesse e attività agentiche più lunghe | 1.000.000 | $3,50 / $17,50 |
| GPT-6 Astra | Lavoro end-to-end difficile in un flusso di lavoro OpenAI | 1.050.000 | $4,00 / $20,00 |
| Claude Fable 5.1 | Lavoro impegnativo che continua a superare il candidato iniziale | 1.000.000 | $7,00 / $35,00 |
Una stima del catalogo non è il tetto massimo della fattura finale. Kunavo addebita il maggiore tra il costo di catalogo e il costo a monte moltiplicato per il fattore di maggiorazione del modello. Anche le letture e scritture della cache, l'output di ragionamento e le fasce applicabili per il contesto lungo incidono sul calcolo. Consultate i dettagli sulla fatturazione e il listino corrente.
Controllate il protocollo e gli strumenti dell'agente
Per un provider personalizzato, Codex richiede il protocollo Responses; un endpoint che supporta solo Chat Completions non è sufficiente. La documentazione del gateway di Claude Code descrive i formati API supportati ed esclude esplicitamente il supporto ufficiale per il routing verso modelli non-Claude. Un menu dei provider non dimostra che ogni funzionalità funzioni.
Le funzionalità del modello e del fornitore possono inoltre differire da quelle di un percorso tramite gateway. OpenAI documenta l'input di immagini per Astra, ma l'attuale percorso GPT di Kunavo non espone la visione. Per attività basate su screenshot, selezionate un percorso con supporto documentato alle immagini e verificate che il client invii effettivamente l'immagine. Controllate streaming, chiamate agli strumenti, impostazioni di ragionamento e limiti di output prima di trasferire un'attività funzionante.
Utilizzate la configurazione pertinente di Codex, Claude Code o OpenCode. Un saldo API e l'abbonamento del client sono acquisti separati.
Calcolate il prezzo della modifica accettata, incluso il contesto
Dividete il costo totale di tutti i tentativi per il numero di attività accettate. Tenete insieme a questo dato le correzioni umane e il tempo trascorso. Una tariffa bassa per token può perdere il proprio vantaggio a causa dei tentativi ripetuti; una tariffa più alta può valere la pena quando li evita. Nessuno dei due risultati deriva da questa tabella dei prezzi da sola.
Conteggiate separatamente input nuovi, scritture nella cache, letture dalla cache e output. Le richieste Astra e Terra di Kunavo con oltre 272.000 token di input usano il doppio della tariffa di input/cache e 1,5 volte quella di output per l'intera richiesta. I modelli Claude da 1M elencati non hanno un sovrapprezzo per il contesto lungo, ma l'invio di più token costa comunque di più.
Usate i benchmark per la rosa iniziale, poi testate il vostro repository
Leggete la versione del modello, l'agente, gli strumenti, il livello di impegno, l'insieme di attività e il numero di esecuzioni accanto al punteggio del benchmark. Lo studio su costo e intelligenza di Anthropic, per esempio, usa un sottoinsieme SWE-bench Pro di 482 attività e afferma esplicitamente che i suoi punteggi non sono confrontabili con la classifica pubblica. I suoi costi non sono misurazioni di Kunavo.
- Scegliete un bug riproducibile, l'aggiunta di un test, una modifica su più file, un'attività UI rappresentativa e un'attività storicamente difficile.
- Avviate ogni candidato dalla stessa revisione del repository. Mantenete costanti prompt, strumenti, autorizzazioni e budget; registrate le impostazioni del modello e del livello di impegno.
- Definite prima i criteri di accettazione: test pertinenti, diff revisionato e comportamento richiesto. Registrate i fallimenti oltre al lavoro riuscito.
- Confrontate costi totali, tempo di completamento e correzioni manuali. Ripetete i risultati ravvicinati prima di cambiare il modello predefinito quotidiano.
Iniziate con due candidati e un agente che conoscete. Poi scegliete il percorso di pagamento usando il confronto delle API Codex, Cline, Kilo o OpenCode. In questo modo la scelta del modello diventa operativa senza cambiare contemporaneamente ogni parte del flusso di lavoro.
Domande frequenti
Qual è il miglior modello di IA per la programmazione?
Iniziate con un modello adatto all'attività e al vostro agente. Sonnet 5 e Opus 5 sono candidati Claude concreti; Astra è un candidato OpenAI per il lavoro difficile; Terra e Haiku sono candidati per attività delimitate. Confrontatene due sullo stesso repository prima di scegliere un modello predefinito quotidiano. Questa guida offre una rosa di candidati basata sulle fonti, non una classifica universale della qualità.
Quale modello di programmazione dovrei provare con un budget limitato?
Claude Haiku 4.5 è il candidato con la tariffa più bassa in questa tabella: $0,70 input e $3,50 output per milione di token su Kunavo. Provatelo su una piccola modifica con un test chiaro. Nel decidere se sia più economico per l'attività completata, conteggiate i tentativi falliti e le correzioni.
Una finestra di contesto più ampia rende un modello migliore nella programmazione?
Permette a una richiesta di contenere più materiale entro il limite supportato. Non dimostra modifiche migliori, un recupero affidabile di ogni dettaglio o un numero inferiore di errori. Le richieste lunghe possono inoltre entrare in una fascia di prezzo superiore. Confrontate i file pertinenti e il risultato completato, invece di classificare i modelli solo in base alle dimensioni del contesto.
Un modello di programmazione è la stessa cosa di un agente di programmazione?
No. Il modello genera risposte e chiamate agli strumenti; l'agente fornisce il flusso di lavoro dell'editor o del terminale, gli strumenti, la gestione del contesto e le autorizzazioni. Lo stesso modello può comportarsi diversamente con agenti, prompt, accesso agli strumenti e impostazioni di ragionamento differenti.
Fonti ufficiali verificate il 17 settembre 2026. Le raccomandazioni utilizzano il posizionamento documentato dei modelli e i dati del catalogo; non si dichiara alcun benchmark comparativo di programmazione di Kunavo.