Claude (de Anthropic) y ChatGPT (de OpenAI) son dos de los asistentes de IA más populares para programar. Ambos pueden escribir funciones, explicar errores, refactorizar código y ayudarte a aprender nuevos frameworks. Cuál es mejor depende de cómo trabajes. Esta guía los compara en tareas de programación reales, te enseña a probarlos tú mismo en unos 30 minutos y te da prompts que funcionan bien en cualquiera de los dos.
Una nota sobre la imparcialidad
Las dos empresas lanzan modelos nuevos a menudo, y las clasificaciones en los benchmarks públicos cambian cada pocos meses. En lugar de proclamar un ganador definitivo, este artículo te da un método para decidir en tus propios proyectos. Ese método sigue siendo útil sea cual sea el modelo que lidere este mes.
En qué suele destacar cada herramienta
Claude
- Muchos desarrolladores cuentan que se le da muy bien leer y razonar sobre grandes cantidades de código pegadas o subidas de una vez.
- A menudo se elogian sus refactorizaciones cuidadosas y bien explicadas, y lo bien que sigue instrucciones detalladas.
- Anthropic también ofrece Claude Code, un agente de línea de comandos que puede trabajar dentro de tu repositorio, además de integraciones con editores populares.
ChatGPT
- Es un todoterreno muy versátil, con un gran ecosistema y amplios conocimientos generales.
- Según tu plan, puede ejecutar código en un entorno aislado para probar fragmentos, analizar archivos de datos y crear gráficos.
- OpenAI también ofrece agentes y herramientas centrados en la programación (como Codex) que pueden trabajar con repositorios.
Los nombres de las funciones y los límites de los planes cambian a menudo. Consulta la página de precios actual de cada proveedor antes de elegir un plan de pago.
[Captura de pantalla: Claude y ChatGPT uno junto a otro con el mismo prompt de Python]
Cómo hacer tu propia comparación (prueba de 30 minutos)
- Abre las dos herramientas en pestañas separadas. Usa el mejor modelo al que tengas acceso en cada una y empieza chats nuevos.
- Usa prompts idénticos. Cópialos y pégalos para que el texto sea exactamente el mismo.
- Prueba cuatro tipos de tareas: escribir código nuevo, depurar, refactorizar y explicar.
- Ejecuta todo el código generado. Nunca lo juzgues por su aspecto.
- Puntúa cada respuesta del 1 al 5 en corrección, claridad y cuánto tuviste que editarla.
Prueba 1: Escribir código nuevo
Escribe una función de Python que reciba una lista de diccionarios de pedidos
({"id": str, "total": float, "date": "YYYY-MM-DD"}) y devuelva
los ingresos totales por mes como un diccionario ordenado por mes.
Incluye type hints, docstring, validación de la entrada y 4 tests de pytest
que cubran casos límite (lista vacía, fecha incorrecta, total negativo).Qué observar: ¿pasan de verdad los tests? ¿Gestionó los casos límite que pediste? ¿Añadió algo que no habías pedido?
Prueba 2: Depurar un error real
Este componente de React se vuelve a renderizar en un bucle infinito.
Explica la causa raíz en 2-3 frases y luego muestra la corrección mínima.
[pega el componente]
[pega el error exacto de la consola]Qué observar: una causa raíz correcta, no solo un parche que oculte el síntoma.
Prueba 3: Refactorizar
Refactoriza este archivo de 200 líneas para que sea más legible y fácil de probar.
Restricciones: sin cambios de comportamiento, mantén idéntica la API pública,
explica cada cambio en una lista de puntos.
[pega el archivo]Prueba 4: Explicar código desconocido
Explícale a un desarrollador júnior qué hace esta consulta SQL.
Después señala los riesgos de rendimiento en una tabla de 50 millones de filas.
[pega la consulta]Tabla comparativa: qué evaluar
| Criterio | Por qué importa | Cómo probarlo |
|---|---|---|
| Corrección | El código roto cuesta tiempo | Ejecuta el código y sus tests |
| Seguimiento de instrucciones | Menos idas y vueltas para corregir | Añade 3 o más restricciones explícitas |
| Manejo de contextos largos | Los proyectos reales abarcan muchos archivos | Pega varios archivos relacionados |
| Calidad de las explicaciones | Te ayuda a aprender y revisar | Pregunta «por qué», no solo «cómo» |
| Herramientas e integraciones | Encaja en tu flujo de trabajo diario | Comprueba la compatibilidad con IDE, CLI y agentes |
| Controles de privacidad | Protege el código de tu empresa | Revisa la configuración de uso de datos y los planes empresariales |
Prompts que funcionan bien en ambos
Define el rol y el stack
Eres un desarrollador sénior de TypeScript. Proyecto: Next.js con app router,
Prisma, PostgreSQL. Estilo de código: funcional, funciones pequeñas,
sin librerías externas salvo que yo las apruebe. Pregunta antes de suponer.Primero el plan, después el código
Antes de escribir código, propón un plan paso a paso y enumera
los archivos que modificarías. Espera a que lo apruebe.Pide tests y una revisión
Ahora revisa tu propio código como un revisor escéptico. Enumera bugs,
problemas de seguridad y casos límite que falten. Después escribe tests para ellos.Entonces, ¿cuál deberías elegir?
- Elige Claude si tus pruebas muestran que maneja mejor tus bases de código grandes y las refactorizaciones en varios archivos, o si te gusta trabajar con un agente en la terminal.
- Elige ChatGPT si quieres un único asistente para programar y para todo lo demás (escribir, analizar datos, imágenes), o si sus funciones de ejecución de código encajan con tu trabajo.
- Usa los dos si tu presupuesto lo permite. Muchos desarrolladores escriben un primer borrador con uno y piden al otro una segunda opinión.
¿Eres nuevo en las herramientas de programación con IA? Empieza por nuestra guía para principiantes sobre asistentes de programación con IA. También cubre las herramientas integradas en el editor.
Normas de seguridad para el código generado por IA
- Nunca pegues secretos (claves de API, contraseñas, datos privados de clientes) en un chat.
- Revisa cada dependencia que sugiera la IA. Los nombres de paquetes pueden ser inventados o maliciosos.
- Ejecuta el código y sus tests en local antes de hacer merge.
- Comprueba las licencias si la IA reproduce fragmentos grandes de código conocido.
- Sigue la política de tu empresa sobre herramientas de IA.
Ejemplo completo: puntuar una tarea de depuración real
Para que la comparación sea concreta, así podría ser una ronda de pruebas típica. La tarea: un endpoint de una API en Node.js a veces devuelve datos desactualizados.
Esta es mi ruta de Express y el helper de caché que usa.
A veces los usuarios ven precios de productos desactualizados durante hasta
10 minutos después de una actualización. Explica la causa más probable, muestra
la corrección mínima y sugiere un test que lo habría detectado.
[pega route.js]
[pega cache.js]Qué comparar en las respuestas:
- ¿Encontró el asistente la causa real (por ejemplo, que la clave de caché no se invalida al actualizar) o solo sugirió «baja el TTL»?
- ¿Mantuvo la corrección pequeña o reescribió código que no tenía nada que ver?
- ¿El test sugerido es realista y se puede ejecutar con tu framework de pruebas?
- ¿Hizo alguna pregunta aclaratoria cuando algo era ambiguo? Suele ser buena señal.
Apunta tus puntuaciones en una hoja sencilla. Tras 8–10 tareas normalmente verás un patrón claro para tu stack, que es mucho más útil que cualquier clasificación general.
Ejemplo de hoja de puntuación
| Tarea | Herramienta A (1-5) | Herramienta B (1-5) | Notas |
|---|---|---|---|
| Función nueva + tests | 4 | 5 | B cubrió más casos límite |
| Bucle infinito en React | 5 | 4 | A explicó mejor la causa raíz |
| Refactorización de 200 líneas | 4 | 4 | Ambas mantuvieron la API intacta |
| Explicación de SQL | 5 | 5 | Empate |
Las cifras anteriores ilustran el método; no son un veredicto sobre ninguno de los dos productos.
Errores comunes al comparar herramientas de programación con IA
- Juzgar por un solo prompt. Una respuesta con buena o mala suerte dice poco.
- Usar modelos o configuraciones distintos. Compara el mejor modelo al que tengas acceso en cada herramienta y apunta cuáles usaste.
- No ejecutar el código. El código que parece correcto es la trampa más habitual.
- Comparar un plan gratuito con uno de pago. Eso compara planes, no herramientas.
- Olvidarte del flujo de trabajo. El mejor modelo no sirve de nada si no encaja con tu forma de trabajar (editor, terminal, proceso de revisión).
Consejos para obtener mejores respuestas de programación
- La respuesta está desactualizada: dile al asistente tus versiones exactas («React 19, Node 22») y pídele que siga la documentación actual.
- Se inventa funciones o paquetes: pídele que use solo APIs que existan en los archivos que pegaste o en la documentación oficial, y verifica los nombres de los paquetes en el registro.
- Cambia demasiado: añade «Cambia solo lo necesario y muéstrame un diff».
- Una conversación larga se lía: abre un chat nuevo con un resumen breve y solo los archivos relevantes.
- Las explicaciones son demasiado avanzadas: indica tu nivel: «Soy desarrollador júnior, explícamelo paso a paso».
Un flujo de trabajo práctico con las dos herramientas
Si tienes acceso a ambos asistentes, un sencillo flujo de «autor y revisor» puede detectar más problemas que cualquiera de las dos herramientas por separado:
- Escribe el borrador con una herramienta. Pídele que planifique y luego implemente una funcionalidad pequeña con tests.
- Revisa con la otra. Pega el diff y pide: «Actúa como revisor sénior. Enumera bugs, riesgos de seguridad y nombres poco claros, ordenados por gravedad».
- Decide tú. No todos los comentarios de la revisión son correctos. Aplica los que compartas y pide a la primera herramienta que explique cualquier desacuerdo.
- Ejecuta toda la batería de tests antes de hacer merge.
Este es el diff de una nueva funcionalidad para restablecer la contraseña.
Revísalo como un ingeniero sénior exigente. Céntrate en la seguridad (caducidad
del token, ataques de temporización, enumeración de correos) y en los tests que falten.
No reescribas el código; enumera los problemas con referencias de línea y una
corrección sugerida para cada uno.Este enfoque cuesta unos minutos más, pero a menudo saca a la luz problemas como validaciones de entrada que faltan o errores no gestionados que una sola revisión puede pasar por alto.
Puntos clave
- Tanto Claude como ChatGPT son asistentes de programación muy capaces, y sus puntos fuertes relativos cambian con cada nuevo modelo.
- Pruébalos con prompts idénticos en tus tareas reales y ejecuta siempre el código.
- Claude suele preferirse para razonar con contextos largos y para refactorizaciones cuidadosas. ChatGPT se valora por su versatilidad y su ecosistema de herramientas.
- Los prompts del tipo «primero el plan, luego el código y después la autorrevisión» mejoran los resultados en ambos.
Preguntas frecuentes
¿Claude es mejor que ChatGPT para programar?
A veces. Depende de las versiones de los modelos, del lenguaje y de la tarea. Haz la prueba de 30 minutos de arriba con tu propio código. Es la única respuesta fiable.
¿Puedo usar estas herramientas gratis?
Ambas ofrecen acceso gratuito con límites de uso. Los planes de pago suelen desbloquear modelos más potentes y límites más altos. Consulta las páginas oficiales de precios para ver los detalles actuales.
¿La IA va a sustituir a los programadores?
Hoy por hoy, estas herramientas funcionan como asistentes rápidos que siguen necesitando dirección, revisión y criterio humanos. Los desarrolladores que aprenden a usarlas bien suelen sacar más trabajo adelante.
¿Cuál es mejor para principiantes?
Las dos explican bien el código. Los principiantes deberían pedir a cualquiera de ellas que explique cada línea y por qué funciona, en lugar de limitarse a copiar la respuesta. Nuestra guía para escribir con ChatGPT muestra cómo un buen contexto mejora cualquier resultado de la IA.