Como escolher: Claude ou ChatGPT para programação (e onde entra o Gemini)

Passo a passo

1. Defina o que você quer fazer

   Antes de escolher um modelo, escreva em uma frase a sua tarefa. Exemplos: entender um trecho de código, criar um script pequeno, corrigir um bug em um projeto grande ou deixar um agente (IA que executa tarefas com ferramentas) trabalhar sozinho no terminal.

   A resposta muda conforme a tarefa. Nenhum modelo é o melhor para tudo.

2. Escolha o tipo de ferramenta

   Para programar, a IA aparece em três formatos:

   • Chat: você cola o código e pergunta.
   • Editor com IA: o modelo trabalha dentro do seu editor, como no Cursor ou no GitHub Copilot.
   • Agente de terminal: a IA lê arquivos, roda comandos e edita o projeto. É o caso do Claude Code (Anthropic), do Codex (OpenAI) e do Gemini CLI (Google).

   Cada uma dessas ferramentas é um harness: o "carro" em volta do modelo, com ferramentas, memória e acesso aos arquivos.

3. Compare os preços com os mesmos critérios

   Separe dois tipos de custo:

   • API: você paga por milhão de tokens (pedaços de texto que o modelo lê e gera). Os três fabricantes publicam esses preços.
   • Plano mensal: um valor fixo com limites de uso. Aqui faltam fontes oficiais para parte das ferramentas.

   Veja os planos mensais na seção "Quanto custa programar com Claude, ChatGPT e Gemini?". Preço mensal não é igual a custo real: limites de uso, agentes e cobranças extras de API mudam a conta. Os valores podem não incluir impostos.

4. Leia os testes públicos com cuidado

   Rankings ajudam, mas medem o conjunto modelo + ferramenta + configuração, não só o modelo. Testes diferentes, como SWE-bench Verified, SWE-bench Pro V2 e Terminal-Bench, não usam as mesmas tarefas. Por isso os percentuais deles não entram na mesma classificação.

   Use os rankings para escolher o que testar, não para decidir sozinho.

5. Faça o seu próprio teste lado a lado

   Pegue uma tarefa real e pequena do seu projeto. Envie o mesmo pedido para pelo menos duas ferramentas. Por exemplo: Claude Code com um modelo Claude e Codex com um modelo GPT. Se puder, inclua o Gemini CLI.

   Anote para cada uma:

   • a data e a versão do modelo;
   • se o código rodou e se os testes passaram;
   • quanto tempo levou;
   • quanto custou ou quanto do limite do plano usou.

   Uma alternativa é usar um único editor que oferece vários modelos. A lista oficial do GitHub Copilot inclui Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol e Gemini 4 Carbon, entre outros (verificado em nov/2026).

6. Pense em privacidade antes de enviar código

   Um agente de terminal pode ler todo o projeto. Antes de usar, confira nos termos de cada ferramenta o que acontece com o seu código, principalmente se ele é da empresa onde você trabalha. Não coloque senhas nem chaves de API em arquivos que a IA vai ler.

7. Revise tudo e mantenha a porta aberta para trocar

   O modelo pode ter alucinações: gerar com confiança uma função que não existe ou um teste que não testa nada. Leia o código, rode os testes e revise antes de publicar.

   Trocar de ferramenta ficou mais simples. O Hermes Agent, da Nous Research, importa configurações, memórias e skills do Claude Code, do Codex CLI e do Cursor. O Grok Build, da xAI, retoma sessões recentes do Claude Code, do Codex e do Cursor (changelog de 13 de julho de 2026).

Claude ou ChatGPT para programação: o que dizem os testes públicos?

O ranking Terminal-Bench 4.1, atualizado em 13 de novembro de 2026, mede agentes que resolvem tarefas no terminal. Algumas entradas:

Neste teste, o Claude Code com Opus 5.5 foi melhor que o Codex com GPT-6.1 Sol (13/nov/2026). Mas o teste muda ao mesmo tempo o modelo, a ferramenta, o nível de esforço, a quantidade de tokens e o custo. Ele não prova que um produto é melhor em qualquer uso.

E o Gemini? Não encontramos, neste ranking, um resultado do Gemini CLI com um modelo Gemini 4. A entrada ligada ao Google usava outro harness e um modelo menor, então não serve para comparar com os dois acima.

Quanto custa programar com Claude, ChatGPT e Gemini?

Os preços de API por milhão de tokens mudam com frequência: veja a comparação de preços de API.

A janela de contexto é quanto texto o modelo consegue considerar de uma vez. Nos três fabricantes ela fica na casa de um milhão de tokens.

Planos mensais (verificado em nov/2026):

Confirme os planos de Claude Code, Codex e Gemini CLI nas páginas oficiais antes de assinar.

Por que o mesmo modelo dá resultados diferentes em ferramentas diferentes?

Porque o harness conta. O preprint (artigo ainda sem revisão por pares) "From Question Answering to Task Completion: A Survey on Agent System and Harness Design", no arXiv, analisou o Terminal-Bench 2.0. Nele, um mesmo modelo foi de 64,7% a 78,4% de acerto, dependendo do harness usado.

O mesmo estudo mostra que o modelo continua importante: gerações mais novas costumam ficar mais acima no ranking. Na prática, vale testar o modelo dentro da ferramenta que você vai usar de fato.

Existem opções mais baratas além de Claude, ChatGPT e Gemini?

Sim. Há modelos de outros fabricantes, como DeepSeek, Alibaba/Qwen, Mistral e xAI (Grok), que costumam custar bem menos na API.

Preço baixo não diz nada sobre qualidade para programar. Se for usar um deles, aplique o mesmo teste do passo 5. Modelos de qualquer país merecem os mesmos critérios.

Erros comuns

• Escolher pela posição em um único ranking, sem testar na sua tarefa.
• Comparar percentuais de testes diferentes, como SWE-bench Verified e Terminal-Bench, como se fossem a mesma prova.
• Achar que o resultado de um agente mede só o modelo: a ferramenta em volta também pesa.
• Olhar só o preço mensal e esquecer limites de uso e cobranças extras por API.
• Publicar código gerado pela IA sem ler e sem rodar os testes.
• Enviar senhas, chaves de API ou código confidencial sem checar os termos da ferramenta.