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Claude o Codex per il vibe coding nel 2026: confronto pratico senza hype

Un confronto pratico tra Claude Sonnet 4.6 e GPT-5.3-Codex per il vibe coding nel 2026: dove ogni modello è più forte, cosa mostrano davvero i benchmark più recenti, come il pricing cambia la scelta e quale workflow si adatta meglio a ciascun modello.

28 feb 2026· 13 min di lettura

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Confronto tra Claude Sonnet 4.6 e GPT-5.3-Codex per il vibe coding

In breve: il leader cambia in base al workflow di vibe coding

Al 27 febbraio 2026, il quadro pratico appare così.

• Se vi serve un agente terminal-first che esegue a lungo e che guidate attivamente nel loop, GPT-5.3-Codex oggi appare molto forte. OpenAI lo posiziona come il suo agentic coding model più forte e dichiara nuovi massimi su SWE-Bench Pro e Terminal-Bench 2.0. [1][2][3]
• Se vi serve un coding copilot stabile per l'uso quotidiano, con buon rapporto performance-costo e grande contesto per sessioni lunghe, Claude Sonnet 4.6 è un candidato molto forte. [4][5]
• Nei leaderboard indipendenti oggi è più facile trovare GPT-5.3-Codex che Sonnet 4.6. Questo non prova che Sonnet sia peggiore. Significa che i pool pubblici di eval stanno ancora raggiungendo gli ultimi rilasci. [6][7]

Cosa intendiamo per vibe coding in un team engineering reale

In questo articolo, per vibe coding intendiamo un ciclo veloce idea -> codice -> esecuzione -> feedback, spesso senza un design upfront pesante. Il modello deve mantenere bene il contesto, modificare in modo affidabile il codice esistente e non rompere il ritmo.

Per questo non guardiamo un solo benchmark score. I segnali più importanti sono quante iterazioni servono per arrivare a un risultato accettabile, quante correzioni manuali servono dopo il modello e quanto costa davvero una modifica accettata.

Dati tecnici esatti su Claude Sonnet 4.6 e GPT-5.3-Codex

Qui sotto non c'è un riassunto ma un set di numeri concreti presi dalle pagine ufficiali dei modelli e dagli annunci pubblici dei benchmark, aggiornati al 27 febbraio 2026.

Modello	Release	Context window	Max output	Input	Cached input	Output	Segnale benchmark pubblico
Claude Sonnet 4.6	2026-02-17	1M token beta in API	Non specificato pubblicamente	$3 / 1M	Non specificato pubblicamente	$15 / 1M	80.2% SWE-bench Verified con prompt modification, 70% user preference vs Sonnet 4.5, 59% vs Opus 4.5 [4][5]
GPT-5.3-Codex	2026-02-05	400k	128k	$1.75 / 1M	$0.175 / 1M	$14 / 1M	56.8% SWE-Bench Pro (Public), 77.3% Terminal-Bench 2.0, 64.7% OSWorld-Verified, più +25% speed vs GPT-5.2-Codex [1][2][3]

Per Claude Sonnet 4.6, Anthropic pubblica il dato 1M context e il pricing, ma non espone una riga separata per max output o cached input in modo chiaro come fa OpenAI per GPT-5.3-Codex. Anche questo fa parte del confronto reale: oggi OpenAI pubblica una model card tecnica più dettagliata. [2][5]

La sfumatura cruciale è che Anthropic e OpenAI enfatizzano superfici di benchmark diverse. Sonnet 4.6 viene presentato pubblicamente tramite SWE-bench Verified e human preference, mentre GPT-5.3-Codex tramite terminal-agent execution e SWE-Bench Pro. Non è lo stesso asse di misurazione, quindi la decisione va presa in base al workflow, non a una sola riga di tabella.

Cosa mostrano i benchmark pubblici nella pratica

Manteniamo in questo articolo proprio Terminal-Bench, SWE-ReBench e Aider perché misurano tre cose diverse: esecuzione dell'agente nel terminale, repo-level software engineering su task decontaminated e disciplina di editing del codice senza aiuto umano. Insieme sono molto più vicini al vibe coding reale di un singolo vendor benchmark.

Terminal-Bench 2.0

Questo benchmark verifica se un agente riesce davvero a completare un workflow nel terminale dentro una sandbox: ricevere un task, lavorare nella shell, eseguire comandi e concludere con una verifica automatica via test. È esattamente il tipo di setup in cui la differenza tra scrive bene il codice e porta davvero il task a termine si vede meglio. [6][9]

Agent + modello	Accuracy	Cosa significa nella pratica
Droid + GPT-5.3-Codex	77.3% ± 2.2	Risultato pubblico più forte in un loop terminal-first alla data di verifica
Simple Codex + GPT-5.3-Codex	75.1% ± 2.4	Risultato forte anche in un setup Codex più vicino al prodotto
CodeBrain-1 + GPT-5.3-Codex	70.3% ± 2.6	Conferma che la forza non dipende da una sola agent shell
Terminus-KIRA + Claude Opus 4.6	74.7% ± 2.6	Miglior risultato lato Anthropic in questo slice pubblico
Judy + Claude Opus 4.6	71.9% ± 2.7	Anche Claude è forte qui, ma resta sotto le top row di Codex
Droid + Claude Opus 4.6	69.9% ± 2.5	Buon execution score, ma inferiore alla top entry di Codex
Terminus 2 + GPT-5.3-Codex	64.7% ± 2.7	Anche un agente base del benchmark con Codex resta solido

Dettaglio importante: il live leaderboard al momento non contiene una riga Claude Sonnet 4.6. Quindi il confronto onesto è questo: GPT-5.3-Codex ha già risultati pubblici forti su più agent setup, mentre lato Anthropic l'evidenza terminal-first oggi mostra soprattutto Claude Opus 4.6 e non Sonnet 4.6. Per il lavoro terminal-heavy questo resta comunque un punto forte per Codex, ma senza inventare un one-to-one Sonnet 4.6 vs Codex 5.3. [6]

SWE-ReBench

Questo è uno dei benchmark engineering più utili oggi perché non conta solo i problemi risolti. Mostra anche Pass@5, cost per problem, tokens per problem e cached tokens. Inoltre usa un set di task attuale, limitato nel tempo, e segnala le valutazioni potenzialmente contaminate, quindi è più protetto dal problema del modello ha già visto questi task. [7]

Modello	Resolved rate	Pass@5	Cost / problem	Tokens / problem	Cached tokens
Claude Code	62.1%	74.5%	$1.29	1,971,650	92.3%
gpt-5.2-2025-12-11-medium	61.3%	74.5%	$0.47	884,110	84.3%
Claude Sonnet 4.5	60.9%	70.2%	$0.88	1,780,611	96.2%
Claude Opus 4.5	60.4%	70.2%	$1.03	1,191,384	94.9%
gpt-5.1-codex-max	58.3%	72.3%	$0.59	1,282,375	76.0%

Il punto chiave qui è non fingere che questo sia già un confronto latest-vs-latest. Nel leaderboard pubblico di SWE-ReBench, alla data di questo articolo, non esistono ancora righe stabili specifiche per Claude Sonnet 4.6 e GPT-5.3-Codex. La conclusione corretta è quindi diversa: SWE-ReBench conferma oggi che lo stack Anthropic e i modelli coding più recenti di OpenAI sono molto vicini nei task repo-level, ma per un confronto esatto latest-vs-latest bisogna ancora aspettare le live rows. [7]

Perché questo conta per il vibe coding: se Terminal-Bench riguarda più l'execution, allora SWE-ReBench mostra meglio come un modello si comporta su task reali di repository con una traiettoria più lunga di edit, check e retry. Per i team che passano più tempo a modificare codice vivo in grandi repo che a girare workflow shell-heavy, questo segnale spesso pesa di più.

Aider leaderboard

Aider ha un focus diverso. Testa quanto bene un modello modifica codice senza aiuto umano, se segue il formato di edit richiesto e quanto spesso restituisce una patch valida. Nel set polyglot questo significa 225 task Exercism in C++, Go, Java, JavaScript, Python e Rust. [8]

Cosa misura Aider	Perché è utile in questo articolo
Percent correct	Quanto spesso il modello completa davvero il task di code-edit
Correct edit format	Quanto affidabilmente il modello restituisce una patch nel formato giusto
Cost	Quanto costa in pratica questa disciplina di editing
Edit format	Se il modello lavora meglio con diff, whole o un altro formato

Per questo articolo, Aider è un benchmark di supporto e non quello principale, perché il suo leaderboard non contiene ancora un head-to-head pulito Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.3-Codex. Ma resta utile come promemoria: per il vibe coding non basta che un modello capisca il codice. Deve anche restituire modifiche in un formato che la tua toolchain possa applicare in modo affidabile. [8]

Conclusione pratica: se il vostro workflow è costruito attorno a shell, test e lunghi execution loop, il miglior segnale pubblico oggi favorisce GPT-5.3-Codex. Se la vostra giornata assomiglia di più a lunghe sessioni nel repository, modifiche complesse, lavoro architetturale e grande contesto, il caso di Claude appare più forte. Però, proprio per Sonnet 4.6, alcune live rows indipendenti stanno ancora arrivando.

Screenshot consigliato: parte alta del leaderboard Terminal-Bench 2.0 con Droid + GPT-5.3-Codex, Simple Codex + GPT-5.3-Codex e le voci Claude più vicine. [6]

Screenshot consigliato: un ritaglio della tabella SWE-ReBench con le top row attuali per Claude Code, Sonnet 4.5 e i modelli coding OpenAI. [7]

Pro e contro senza rumore marketing

Non è una classifica universale, ma una mappa pratica di punti forti e punti deboli per un team engineering.

Claude Sonnet 4.6 - pro

1M di contesto in API beta dà un altro livello di libertà per codebase grandi, documentazione tecnica e sessioni lunghe senza compressione aggressiva del contesto. Nella pagina ufficiale Anthropic c'è anche un forte preference signal: 70% degli utenti lo hanno preferito a Sonnet 4.5 e 59% a Opus 4.5. Per il pair coding quotidiano è un argomento serio. [4][5]

Claude Sonnet 4.6 - contro

Il limite di Sonnet 4.6 non è il marketing signal, ma la minore quantità di benchmark indipendenti terminal-first aggiornati specificamente per questo modello. Se il vostro team costruisce il proprio processo attorno a lunga agent execution in CLI, oggi non avete ancora la stessa evidenza pubblica pulita che esiste per GPT-5.3-Codex. [6][8]

GPT-5.3-Codex - pro

Codex 5.3 è più forte proprio dove conta operativamente: risultati pubblici terminal-agent, una linea di modelli dedicata ai coding workflow, 400k di contesto e una chiara spinta di OpenAI su interactive steering nella Codex app e API. Se il vostro team lavora con execution loop, comandi shell, patching e cicli iterativi test-fix, questo è uno stack molto forte. [1][2][3][6]

GPT-5.3-Codex - contro

Nonostante benchmark molto forti, Codex 5.3 ha una finestra di contesto più corta rispetto a Sonnet 4.6, e nelle sessioni lunghe e knowledge-heavy questo inizia a pesare prima. Inoltre, alcune delle sue metriche pubbliche più forti sono strettamente legate a setup di esecuzione specifici di OpenAI, quindi conviene comunque validare i risultati con una eval interna fuori da quell'ambiente. [1][2][6]

Come appare la decisione in un workflow reale

Dopo i numeri dei benchmark, la scelta di solito si riduce a tre scenari pratici.

• Scegli GPT-5.3-Codex se la tua modalità principale è un agente terminal-first, con execution chain lunghe, test-fix loop, shell automation e steering manuale continuo. È il contesto in cui oggi il modello ha la miglior evidenza pubblica. [1][2][6]
• Scegli Claude Sonnet 4.6 se il tuo lavoro quotidiano è pair coding, grande contesto di codice, modifiche architetturali e sessioni lunghe e stabili a costo ragionevole. In questa modalità Sonnet 4.6 appare più naturale. [4][5][7]
• Scegli un setup ibrido se il team lavora già in due modalità: Claude per reasoning lungo, lettura del codice e refactor ampi, e Codex per le parti execution-heavy dove l'obiettivo è attraversare rapidamente il ciclo edit -> run -> fix -> verify.

Un benchmark interno minimale su 20 task reali

Se state scegliendo un modello per un trimestre o per tutto il team, la mossa migliore non è discutere su thread Twitter o demo del vendor, ma far girare entrambi i modelli sul vostro set di task.

type ModelId = "claude-sonnet-4-6" | "gpt-5.3-codex";

type Task = {
  id: string;
  prompt: string;
  testCommand: string;
};

type Result = {
  model: ModelId;
  taskId: string;
  passed: boolean;
  elapsedMs: number;
  inputTokens: number;
  outputTokens: number;
  manualFixes: number;
};

async function runTask(model: ModelId, task: Task): Promise<Result> {
  const t0 = Date.now();

  // 1) send prompt + repo context to model
  // 2) apply patch in sandbox branch
  // 3) run testCommand
  // 4) collect token usage from provider response

  return {
    model,
    taskId: task.id,
    passed: true,
    elapsedMs: Date.now() - t0,
    inputTokens: 12000,
    outputTokens: 1800,
    manualFixes: 1,
  };
}

function score(results: Result[]) {
  const n = results.length;
  const passRate = results.filter((r) => r.passed).length / n;
  const avgMs = results.reduce((s, r) => s + r.elapsedMs, 0) / n;
  const avgFixes = results.reduce((s, r) => s + r.manualFixes, 0) / n;

  return { passRate, avgMs, avgFixes };
}

Le due metriche che vale la pena portare nella tabella finale sono pass rate e cost per accepted change. Se Codex risolve più task ma costa di più nel vostro loop reale, deve essere visibile nei numeri. Se Claude costa meno ma richiede più fix manuali, non è una vera vittoria. È costo nascosto.

FAQ

Se voglio il massimo flusso nel terminale, cosa dovrei testare per primo?

Parti con GPT-5.3-Codex nel tuo workflow reale da terminale e confrontalo con un setup basato su Sonnet sullo stesso set di task. La metrica principale non è l'impressione. È la quota di modifiche accettate senza riparazione manuale.

Esiste già un benchmark diretto equo tra Sonnet 4.6 e GPT-5.3-Codex?

Alla data di questo articolo, l'evidenza indipendente head-to-head pienamente simmetrica è ancora limitata. La strada corretta è una eval interna rapida sul vostro stack, usando i leaderboard pubblici come orientamento.

Claude costa di più di Codex per task di coding?

Nel pricing API pubblico, l'input di Sonnet 4.6 è più alto e l'output è vicino a GPT-5.3-Codex. Ma l'economia finale dipende da caching, durata delle sessioni e numero di rilanci dei task.

Quale modello è migliore per sessioni con contesto molto lungo?

In base alle specifiche pubbliche, Sonnet 4.6 offre 1M di contesto in API beta. Se il vostro workflow tocca davvero i limiti di contesto, questo può essere un vantaggio sostanziale.

È normale usare due modelli in parallelo?

Sì. Nel 2026 questa è spesso la strategia più efficace: un modello per il ritmo quotidiano e un altro per task agentic più complessi. La cosa principale è definire una policy chiara su quando usare ciascuno.

Fonti

Fonti primarie e specialistiche verificate il 27 febbraio 2026.

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