![[Comparativa] Claude 3.7 Sonnet vs Gemini 2.5 Pro para Programación, ¿Cuál es Mejor?](https://assets.apidog.com/blog-next/2025/03/Is-Apidog-Better-Than-Postman-21.png)
La inteligencia artificial (IA) ha surgido como un punto de inflexión, empoderando a los desarrolladores con herramientas que aceleran las tareas de codificación. Entre los modelos de IA líderes, Claude 3.7 Sonnet de Anthropic y Gemini 2.5 Pro de Google destacan como los principales contendientes para la asistencia en la codificación. Estos grandes modelos de lenguaje (LLM) prometen optimizar todo, desde la escritura de código hasta la depuración y la generación de documentación. Pero, ¿cuál sobresale realmente para la codificación? Esta publicación profundiza en una comparación técnica de Claude 3.7 Sonnet y Gemini 2.5 Pro, analizando sus fortalezas, debilidades y rendimiento en escenarios de codificación del mundo real. Tanto si eres un desarrollador experimentado como si estás empezando, esta guía detallada te ayudará a elegir el modelo adecuado para tus necesidades.
Antecedentes: Conoce a los Contendientes
Antes de entrar en la comparación, establezcamos qué son estos modelos y qué aportan.
Claude 3.7 Sonnet: La Precisión se Une al Razonamiento
Desarrollado por Anthropic, Claude 3.7 Sonnet se anuncia como el modelo más avanzado de la compañía hasta el momento. Introduce un sistema de razonamiento híbrido con dos modos: estándar y pensamiento extendido. El modo extendido es particularmente notable, ya que muestra el proceso de razonamiento paso a paso del modelo, lo cual es una bendición para abordar desafíos de codificación intrincados. Este modelo brilla en áreas como la ingeniería de software y el desarrollo web front-end, y cuenta con resultados impresionantes en puntos de referencia como SWE-bench Verified y TAU-bench. Puedes acceder a Claude 3.7 Sonnet a través de plataformas como Claude.ai, la API de Anthropic, Amazon Bedrock y Vertex AI de Google Cloud, lo que lo hace ampliamente disponible para los desarrolladores.
Gemini 2.5 Pro: Potencia y Versatilidad
Gemini 2.5 Pro de Google es el modelo de IA insignia del gigante tecnológico, diseñado para superar los límites de la codificación y más allá. Cuenta con "capacidades de pensamiento" avanzadas, lo que le permite razonar a través de los problemas antes de entregar las respuestas. Esto mejora su precisión y lo convierte en un sólido intérprete en las tareas de codificación. Con soporte multimodal nativo, Gemini 2.5 Pro puede procesar texto, imágenes, audio, vídeos y conjuntos de datos masivos, perfecto para desarrolladores que trabajan en diversos proyectos. Su ventana de contexto es igualmente impresionante, ya que maneja hasta 1 millón de tokens (ampliable a 2 millones), lo que significa que puede gestionar grandes bases de código con facilidad. Puedes acceder a Gemini 2.5 Pro a través de Google AI Studio y otros servicios de Google Cloud.
Rendimiento de Codificación: Un Enfrentamiento Cara a Cara
Ahora, pongámonos técnicos y comparemos cómo Claude 3.7 Sonnet y Gemini 2.5 Pro se desempeñan en tareas clave de codificación. Desde la escritura de código hasta la depuración y la documentación, cada modelo aporta fortalezas únicas.
Generación de Código: Velocidad vs. Precisión
Cuando se trata de generar código, ambos modelos sobresalen, pero sus enfoques difieren. Gemini 2.5 Pro obtiene altas calificaciones por su velocidad y eficiencia. Los desarrolladores lo han probado en tareas como la creación de aplicaciones web dinámicas en Next.js o la creación de flujos de trabajo basados en agentes, y a menudo entrega código funcional más rápido que Claude 3.7 Sonnet. Por ejemplo, en un desafío para codificar una pizarra colaborativa en tiempo real, Gemini 2.5 Pro produjo una solución funcional con menos revisiones. Sin embargo, algunos usuarios informan de errores ocasionales, como código no compilable o caracteres especiales extraños, lo que sugiere que tendrás que revisar su salida.
En contraste, Claude 3.7 Sonnet prioriza la precisión sobre la velocidad. Su modo de pensamiento extendido descompone la lógica compleja en pasos claros y accionables, lo que lo hace ideal para tareas que requieren precisión. Tomemos como ejemplo un visualizador de cubo de Rubik 3D en JavaScript usando Three.js: Claude 3.7 Sonnet entregó una solución más limpia y comprensible en comparación con Gemini 2.5 Pro. Si valoras el código que es fácil de mantener o enseñar, el enfoque de Claude gana aquí.
Depuración y Refactorización: Encontrar y Corregir Defectos
La depuración es donde ambos modelos brillan, aunque de diferentes maneras. Gemini 2.5 Pro aprovecha su enorme ventana de contexto para analizar bases de código en expansión, detectando rápidamente errores en grandes proyectos. Sus capacidades multimodales añaden otra capa de utilidad: sube una captura de pantalla de un error y puede señalar el problema más rápido. Esto lo convierte en una opción ideal para los desarrolladores que trabajan en aplicaciones extensas donde el contexto es clave.
Mientras tanto, Claude 3.7 Sonnet domina en la refactorización. Su destreza de razonamiento le permite sugerir optimizaciones con explicaciones detalladas. En una prueba de refactorización de un script de Python para un mejor rendimiento, Claude no solo mejoró el código, sino que también explicó por qué cada cambio importaba: piensa en ello como un mentor que te guía a través de las mejores prácticas. Para proyectos más pequeños, con mucha lógica o cuando necesitas aprender sobre la marcha, Claude toma la delantera.
Documentación Técnica: Claridad vs. Riqueza
Escribir documentación es una tarea ardua, pero ambos modelos lo facilitan. Claude 3.7 Sonnet se centra en la claridad, produciendo explicaciones en lenguaje natural que descomponen el código complejo en fragmentos digeribles. Esto es perfecto para los equipos que pretenden mantener documentos legibles o incorporar nuevos desarrolladores. Su habilidad para simplificar conceptos complicados sin perder profundidad técnica es una característica destacada.
Por otro lado, Gemini 2.5 Pro aporta riqueza a la documentación. Gracias a su naturaleza multimodal, puede generar texto junto con elementos visuales como diagramas o incluso fragmentos de vídeo. Imagina documentar un modelo de aprendizaje automático: Gemini podría incluir un gráfico de distribuciones de datos o un boceto de la arquitectura del modelo, elevando el valor del documento. Si tu audiencia prospera con el contenido multimedia, Gemini tiene la ventaja.
Comparaciones de Puntos de Referencia: Los Números No Mienten
Los puntos de referencia ofrecen una lente estandarizada para evaluar estos modelos. Aquí te mostramos cómo Claude 3.7 Sonnet y Gemini 2.5 Pro se comparan en las pruebas relacionadas con la codificación.
SWE-bench Verified: Destreza en Ingeniería de Software
SWE-bench Verified mide la capacidad de un modelo para resolver problemas de ingeniería de software del mundo real. Claude 3.7 Sonnet obtiene una puntuación del 70,3% en el modo de pensamiento extendido, superando el 63,8% de Gemini 2.5 Pro. Esto sugiere que Claude maneja las tareas de codificación complejas con un poco más de delicadeza, especialmente cuando razona a través de problemas complicados.
GPQA Diamond: Razonamiento Lógico
El punto de referencia GPQA Diamond prueba preguntas de física de nivel de posgrado, que exigen fuertes habilidades lógicas relevantes para la codificación de algoritmos. Claude 3.7 Sonnet alcanza el 84,8% en el modo extendido, mientras que Gemini 2.5 Pro obtiene una puntuación del 84,0%. La diferencia es pequeña, pero la ligera ventaja de Claude apunta a mejores capacidades de pensamiento profundo.
AIME 2024: Dominio Matemático
AIME se centra en el razonamiento matemático, crítico para la codificación algorítmica. Aquí, Gemini 2.5 Pro se adelanta con un excelente 92,0%, en comparación con el 80,0% de Claude 3.7 Sonnet. Si tu codificación implica muchas matemáticas como el análisis de datos o las simulaciones, la fortaleza de Gemini brilla.
WeirdML Benchmark: Codificación Creativa
El punto de referencia WeirdML prueba la capacidad de un modelo para escribir código PyTorch funcional para tareas inusuales de aprendizaje automático. Gemini 2.5 Pro encabeza este, demostrando que es experto en desafíos de codificación creativos y fuera de lo común. Claude se queda atrás aquí, pero su enfoque en la precisión sigue teniendo valor.
Experiencias de Usuario: Voces del Campo
Si bien los puntos de referencia técnicos ofrecen una instantánea del rendimiento del modelo de IA, las experiencias del mundo real de los desarrolladores brindan una comprensión más profunda de cómo Claude 3.7 Sonnet y Gemini 2.5 Pro manejan las tareas de codificación. En esta sección, exploramos los comentarios de los usuarios de varias plataformas, centrándonos en sus encuentros con estos modelos en una variedad de problemas de codificación, desde la depuración hasta el desarrollo de API. Estas voces del campo revelan las fortalezas, debilidades y la idoneidad de cada modelo para diferentes escenarios.
Impresiones Generales: Lo que Dicen los Usuarios
Los desarrolladores han compartido una mezcla de elogios y críticas para ambos modelos. Gemini 2.5 Pro a menudo destaca por su velocidad y adaptabilidad. Un desarrollador en X comentó: "Gemini 2.5 Pro es increíblemente rápido, puedo generar borradores de código en segundos". Sin embargo, algunos usuarios señalan que esta velocidad tiene un costo, y uno afirma: "La salida de Gemini a veces tiene errores, como puntos y comas faltantes o caracteres extraños, lo que me ralentiza durante la limpieza".
Por otro lado, Claude 3.7 Sonnet obtiene altas calificaciones por su precisión y respuestas reflexivas. Un usuario de Reddit escribió: "Claude se siente como un mentor de codificación, me da soluciones confiables y bien estructuradas cada vez". Otro desarrollador apreció su capacidad para interpretar indicaciones vagas: "No siempre sé cómo pedir lo que necesito, pero Claude lo descubre y lo entrega".
Problema de Codificación 1: Construyendo la IU de ChatGPT
Un desarrollador, compartió su experiencia en X comparando Claude 3.7 Sonnet y Gemini 2.5 Pro en un desafío para replicar la IU de ChatGPT. La tarea requería generar una IU limpia y funcional con un tema oscuro, un cuadro de entrada centrado e iconos específicos como un micrófono para la entrada de voz.
- Gemini 2.5 Pro: El modelo acertó en el diseño de la IU casi a la perfección, coincidiendo con la imagen de referencia hasta el diseño y el estilo. El único defecto menor fue el uso de un icono de micrófono en lugar de una forma de onda para la entrada de voz. "Gemini 2.5 Pro es el nuevo rey de la IU", declaró el usuario, impresionado por su precisión.
- Claude 3.7 Sonnet: Claude se acercó, pero tropezó con los detalles. Los colores estaban ligeramente apagados, algunos iconos no coincidían y faltaba el cuadro de entrada por completo. "El intento de Claude fue decente, pero no tan pulido como el de Gemini", señaló el usuario.
Veredicto: Gemini 2.5 Pro superó claramente a Claude en esta tarea de diseño de IU, entregando un resultado casi perfecto con ajustes mínimos necesarios.
Problema de Codificación 2: Resolviendo un Problema de LeetCode
Usando Claude 3.7 Sonnet y Gemini 2.5 Pro para abordar un problema de LeetCode que involucra encontrar la mediana de dos matrices ordenadas. Este desafío algorítmico requería fusionar matrices de manera eficiente y manejar casos extremos como matrices de diferentes longitudes.
- Gemini 2.5 Pro: El modelo proporcionó una solución utilizando un enfoque de búsqueda binaria, que era óptimo con una complejidad de tiempo de O(log(min(m,n))). Sin embargo, el código tenía un pequeño error al manejar casos extremos, como cuando una matriz estaba vacía, lo que requería que el usuario lo arreglara manualmente. "Gemini me llevó al 90%, pero tuve que depurarlo", dijo el usuario.
- Claude 3.7 Sonnet: Claude también optó por una solución de búsqueda binaria, pero incluyó comentarios detallados que explicaban cada paso. Manejó los casos extremos correctamente desde el principio. "La solución de Claude estaba lista para enviar, incluso explicó por qué la búsqueda binaria era el mejor enfoque", informó el usuario.
Veredicto: Claude 3.7 Sonnet tomó la delantera aquí, ofreciendo una solución más confiable y educativa para este problema algorítmico.
Problema de Codificación 3: Refactorización de Código Legado
Refactorizar bases de código antiguas puede ser desalentador. Un usuario abordó una aplicación JavaScript desordenada, con el objetivo de dividirla en componentes modulares.
- Gemini 2.5 Pro: El modelo ofreció un plan de refactorización de alto nivel, pero escatimó en detalles. "Me dio un esquema, pero tuve que descubrir el código yo mismo", explicó el usuario.
- Claude 3.7 Sonnet: Claude proporcionó una guía paso a paso con código de muestra para módulos clave. "Fue como tener un compañero de programación en pareja", dijo el usuario. "Los ejemplos hicieron que el proceso fuera fluido".
Veredicto: El soporte detallado de Claude superó el consejo más abstracto de Gemini.
Precios y Accesibilidad: Consideraciones Prácticas
El costo y la disponibilidad pueden inclinar la balanza al elegir un modelo.
Claude 3.7 Sonnet opera con un modelo de suscripción a través de Claude.ai o acceso a la API a través de Anthropic, Amazon Bedrock y Google Cloud. Cuesta $3 por millón de tokens de entrada y $15 por millón de tokens de salida, razonable pero potencialmente caro para los usuarios intensivos.
Gemini 2.5 Pro es accesible a través de Google AI Studio y Google Cloud, con un nivel gratuito que es generoso para proyectos pequeños. Si bien los precios exactos no son públicos aquí, se informa que es 36 veces más barato que Claude para los tokens de entrada y salida. Para los desarrolladores conscientes del presupuesto, la ventaja de costos de Gemini es difícil de ignorar.
Prueba de APIs con Apidog: Una Guía Práctica
Si bien los modelos de IA como Claude 3.7 Sonnet y Gemini 2.5 Pro pueden mejorar significativamente tus capacidades de codificación, tener las herramientas adecuadas para probar y administrar tus APIs es igualmente crucial. Presentamos Apidog, una potente plataforma diseñada para optimizar el diseño, las pruebas y la documentación de APIs.
La prueba de APIs es un aspecto crítico del desarrollo de software, que garantiza que los componentes de tu aplicación se comuniquen correctamente y manejen los datos como se espera. Ya sea que estés construyendo una aplicación web simple o una arquitectura de microservicios compleja, las pruebas exhaustivas de APIs ayudan a detectar errores de forma temprana, mejoran la confiabilidad y mejoran la calidad general del código. Con Apidog, puedes simplificar este proceso e integrarlo sin problemas en tu ciclo de desarrollo.
Cómo Probar APIs Usando Apidog: Una Guía Paso a Paso
Aquí tienes una guía sencilla para probar APIs con Apidog:
Crear un Nuevo Proyecto:
Comienza creando un nuevo proyecto en Apidog. Esto servirá como el espacio de trabajo para todas tus actividades de prueba de APIs, manteniendo todo organizado.
Definir Tu API:
Usa la interfaz intuitiva de Apidog para definir tus puntos finales de API. Especifica los métodos HTTP (GET, POST, PUT, DELETE, etc.), los parámetros, los encabezados y las respuestas esperadas. Este paso garantiza que tus pruebas estén alineadas con el diseño de tu API.
Configurar Casos de Prueba:
Para cada punto final, crea casos de prueba detallados. Apidog te permite configurar cuerpos de solicitud, detalles de autenticación e incluso scripts personalizados para escenarios de prueba avanzados.
Ejecuta tus casos de prueba individualmente o en lotes. Apidog envía solicitudes a tu API y captura las respuestas, lo que facilita la verificación de si todo funciona como se espera. Revisa los resultados de la prueba para identificar cualquier falla o comportamiento inesperado. Apidog proporciona registros detallados, códigos de estado y mensajes de error, lo que te ayuda a depurar y resolver problemas rápidamente.
Generar Documentación:
Una vez que tus APIs estén probadas y estables, usa Apidog para generar documentación completa y fácil de usar. Esto se puede compartir con tu equipo o publicar para desarrolladores y partes interesadas externas.
Potencia Tu Flujo de Trabajo con Apidog
Ya sea que estés aprovechando Claude 3.7 Sonnet o Gemini 2.5 Pro para acelerar tu codificación, Apidog es el compañero perfecto para garantizar que tus APIs sean robustas, confiables y estén bien documentadas. Su interfaz fácil de usar, sus potentes capacidades de prueba y su completo conjunto de características lo convierten en una herramienta esencial para los desarrolladores en cualquier etapa de su proyecto.
Para experimentar toda la potencia de Apidog y optimizar tu proceso de prueba de APIs, . Lleva tu codificación al siguiente nivel con las herramientas adecuadas a tu lado.
Conclusión: ¿Qué Modelo Gana para la Codificación?
Entonces, ¿qué modelo es mejor para la codificación, Claude 3.7 Sonnet o Gemini 2.5 Pro? Depende de tus necesidades:
- Elige Claude 3.7 Sonnet si priorizas la precisión, el razonamiento detallado y las explicaciones claras. Es perfecto para la resolución de problemas complejos o escenarios de enseñanza.
- Opta por Gemini 2.5 Pro si necesitas velocidad, soporte de proyectos a gran escala o características multimodales. Es una potencia para grandes bases de código y tareas creativas.
- Considera el costo: El precio más bajo de Gemini y el nivel gratuito lo hacen más accesible.
No importa cuál elijas, combínalo con Apidog para optimizar tu flujo de trabajo. Esta herramienta gratuita simplifica el diseño, las pruebas y los documentos de la API, descárgala hoy y lleva tu codificación al siguiente nivel.
