Evaluación de los Generadores de Código con IA

Los modelos más recientes como GPT, Claude, Gemini y la serie o de OpenAI tienen distintas fortalezas y debilidades. Por eso, conviene combinarlos. Aquí un informe desde el campo de batalla.

Cada desarrollador ha pegado código en ChatGPT o ha visto a GitHub Copilot completar una función automáticamente. Si esa es tu única experiencia, podrías pensar que programar con modelos de lenguaje grande (LLMs) todavía «no está listo».

Pero en la práctica, la calidad y especialización de los modelos avanza tan rápido que la experiencia que tuviste hace apenas ocho semanas ya está desactualizada.

Esta primavera, OpenAI, Anthropic y Google lanzaron grandes actualizaciones, y OpenAI agregó discretamente una “serie o” de modelos enfocados en el razonamiento.

A continuación, un informe práctico tras usar a diario cinco modelos líderes. Tómalo como una instantánea del momento, no una verdad absoluta: para cuando leas esto, una nueva versión puede haber cambiado todo de nuevo.

OpenAI GPT-4.1: Bueno para interfaces, no para código complejo

Este modelo reemplazó al GPT-4.5 preview. Es más barato, más rápido y con una ventana de contexto de 128k tokens. Es útil para crear esqueletos de proyectos desde cero o convertir imágenes en código.

Pero pierde el hilo cuando hay que modificar una base de código grande o manejar muchos casos de prueba.

• Cuándo usarlo: Bocetos de UI, documentación de APIs, generar componentes a partir de diseños.
• Cuándo evitarlo: Después del primer borrador o scaffold.

Anthropic Claude 3.7 Sonnet: El caballo de batalla confiable

El modelo Sonnet sigue siendo el primero que uso. Tiene el mejor equilibrio entre costo y velocidad, mantiene bien el contexto global de proyectos y rara vez inventa nombres de librerías.

En bugs complicados, a veces “hace trampa” agregando lo que llama “manejo de casos especiales” (¡busca if (id==='TEST_CASE_1') en tu código!). También desactiva ESLint o TypeScript “para acelerar”, así que mantenlos activos.

• Punto fuerte: Desarrollo iterativo, refactors medianos, razonamiento sobre pipelines de build.
• Punto débil: Interfaces visuales, ajustes en CSS, mocks en tests.
• Tip: Haz grep de “special case handling” en tu código.

Google Gemini 2.5 Pro-Exp: Especialista en UI, pero con delirios de grandeza

Gemini 2.5 ofrece una ventana de contexto de un millón de tokens (dos millones prometidos) y es gratis en muchos casos.

Es excelente para trabajo visual y rápido generando código. ¿El problema? Puede contradecir tu código real si usa APIs que cambiaron después de su entrenamiento, e incluso puede negar errores del log porque “ocurren en el futuro”.

• Ideal para: Dashboards, pulido de interfaces, accesibilidad, prototipos rápidos.
• Precauciones: Verifica bien las versiones de librerías; puede alucinar con llamadas a APIs.

OpenAI o3: El solucionador premium (con precio premium)

El modelo o3 está diseñado para razonamiento avanzado: encadena herramientas, analiza código, y puede revisar suites de pruebas gigantes sin quejarse.

Es lento, costoso y requiere verificación para acceder. No es para uso diario, salvo que estés en una gran empresa o no puedas resolver un bug crítico.

• Ideal para: Análisis profundo, problemas complejos, lectura extensa de código.
• No tan útil para: Tareas simples, prototipado rápido, trabajo visual.

OpenAI o4-mini: El bisturí del depurador

o4-mini fue la sorpresa de abril. Es una versión compacta de la serie o, más rápida y diseñada para razonamiento eficiente.

Aunque sigue siendo costosa vía API, aparece en varios IDEs de forma “gratuita y limitada”. Cuando Claude falla con mocks, o4-mini reestructura los tests y encuentra el bug. La salida es breve, pero precisa.

• Ideal para: Generics complicados, problemas con inyección de dependencias, mocks difíciles.
• No tan útil para: Generar mucho código o dar explicaciones extensas.

Flujo de trabajo con múltiples modelos: una estrategia práctica

1. Explora ideas visuales con GPT-4.1: genera mockups a partir de presentaciones.
2. Crea especificaciones con Claude en modo reflexión. Pide a otro modelo que revise y proponga un plan de implementación.
3. Haz el scaffold inicial con Gemini 2.5: estructura general en React o Flutter.
4. Completa la lógica con Claude 3.7: controlador y pruebas.
5. Depura con o4-mini: rediseña mocks o types hasta que pasen los tests.

Este «relevo» mantiene a cada modelo en su especialidad, reduce el uso de tokens y aprovecha los planes gratuitos sin llegar a los límites de uso.

Escepticismo final (léelo antes de hacer deploy)

La codificación con IA todavía requiere revisión humana. Todos los modelos, en algún momento:

• Simulan que solucionan errores sin abordar la raíz.
• Agregan dependencias innecesarias (revisa tu package.json).
• Desactivan reglas de linters “por ahora”.

Pruebas automatizadas, linting incremental y revisión de commits siguen siendo obligatorios. Trata a los modelos como pasantes con memoria fotográfica: son buenos para patrones, malos para asumir responsabilidad.

(Nota del autor: Ironicamente, este último párrafo fue sugerido por o3 cuando le pedí que corrigiera el texto. Me gustó tanto que lo dejé.)