Testa a testa
GPT-5.2 vs Claude Opus 4.5: quale modello IA vince nel 2026?
GPT-5.2 ($14/1M out) e Claude Opus 4.5 ($25/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 2 voti della community, GPT-5.2 è in testa con il 50% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, scegli GPT-5.2: l'arena lo valuta 4/5 contro 3.5/5 per Claude Opus 4.5. Sul budget vince GPT-5.2: parte da $14/1M out contro $25/1M out per Claude Opus 4.5.
Confronto riga per riga
Punti di forza e debolezze
GPT-5.2
- 80.0% su SWE-bench Verified e 55.6% su SWE-Bench Pro al lancio, quasi alla pari con Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: pareggia o batte i professionisti umani nel 70.9% dei confronti, quasi il doppio del 38.8% di GPT-5.1
- Ottimo in scienze e matematica: 92.4% su GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) e 40.3% su FrontierMath, stato dell'arte alla release
- Contesto da 400K con retrieval long-context quasi perfetto su MRCR v2 fino a 256K tokens
- 30% di allucinazioni in meno rispetto a GPT-5.1 (tasso di errore sulle query reali di ChatGPT sceso dall'8.8% al 6.2%)
- Più economico dei suoi successori: $1.75/$14 per 1M contro $2.50/$15 (GPT-5.4) e $5/$30 (GPT-5.5)
- La velocità è la lamentela numero uno della community: extended thinking riportato fino a ~4 tokens/s in ChatGPT, e il Pro può pensare a lungo e fallire comunque
- I punteggi di punta dei benchmark sono stati ottenuti a reasoning effort xhigh, che consuma molti più tokens e tempo delle impostazioni di default
- Regressione di personalità molto criticata rispetto a GPT-5.1: gli utenti su Reddit lo hanno definito 'troppo corporate, troppo prudente' e 'un passo indietro' per chat e scrittura
- Il coding resta dietro alla linea Anthropic nei confronti Elo testa a testa (un'analisi successiva su Opus 4.7 citava un gap di 144 Elo); niente modalità audio, niente fine-tuning
- Già superato a metà 2026: OpenAI raccomanda GPT-5.5 e GPT-5.2 non compare più nella pagina prezzi principale dell'API
Claude Opus 4.5
- Primo modello oltre l'80% su SWE-bench Verified (80.9% al lancio), battendo Gemini 3 Pro e GPT-5.1 sul coding reale
- Taglio di prezzo del 66% rispetto a Opus 4.1 ($5/$25 contro $15/$75 per 1M di tokens): la fascia Opus è diventata sostenibile per i carichi in produzione
- Dal 48 al 76% di output tokens in meno rispetto a Sonnet 4.5 a qualità pari o superiore, che amplifica ulteriormente il taglio di prezzo
- Il parametro effort (introdotto con questo modello) permette agli sviluppatori di bilanciare profondità di ragionamento, costo e latenza a ogni chiamata
- Ottimi riscontri sul campo: refactoring complessi risolti al primo colpo, race condition individuate dove altri modelli fallivano, convergenza in ~4 iterazioni agentiche contro ~10 dei rivali
- +29% su Vending-Bench rispetto a Sonnet 4.5, con meno vicoli ciechi nei task autonomi a lungo orizzonte
- Finestra di contesto di soli 200K (64K di output max), molto indietro rispetto al 1M di Gemini 3 Pro e dei Claude successivi; gli utenti segnalano attenzione selettiva oltre il ~70% di riempimento del contesto
- Al lancio era riservato ai piani Max da $100-200/mese nelle app Claude; gli abbonati Pro erano esclusi e gli utenti intensivi sbattevano comunque contro i limiti (su HN lo hanno definito 'penny-wise and pound-foolish')
- Latenza moderata; l'extended thinking aggiunge costi e ritardi sui task semplici
- Superato da inizio 2026: Opus 4.6/4.7/4.8 costano gli stessi $5/$25 con contesto 1M e benchmark più alti, azzerando ogni vantaggio di prezzo del 4.5
- Superficie API legacy: extended thinking con budget_tokens manuale invece dell'adaptive thinking dei Claude più recenti
Emetti il tuo verdetto
Una raccomandazione per strumento per gladiatore. Plasma il punteggio della folla che tutti vedono.
Il verdetto dell'arena su GPT-5.2
Scegli GPT-5.2 al posto di GPT-5.1 per ragionamento pesante, long-context o lavoro agentico: quasi raddoppia il tasso di vittoria GDPval di GPT-5.1, taglia le allucinazioni del 30% e gestisce contesti da 400K in modo affidabile. A metà 2026 è soprattutto una scelta di convenienza, a $1.75/$14 contro i $5/$30 di GPT-5.5, restando competente sulla maggior parte dei task professionali. Evitalo per la chat sensibile alla latenza e la scrittura creativa, dove gli utenti lo hanno trovato lento e più piatto di GPT-5.1. I team che vogliono l'attuale frontiera di OpenAI dovrebbero invece pagare per GPT-5.5.
Il verdetto dell'arena su Claude Opus 4.5
Scegli Claude Opus 4.5 solo se hai un carico già ottimizzato e ancorato a questo snapshot (claude-opus-4-5-20251101) e ti serve stabilità. È stata una release storica, la prima oltre l'80% su SWE-bench Verified con un taglio di prezzo del 66% rispetto a Opus 4.1, ma oggi Anthropic vende Opus 4.6 fino a 4.8 agli stessi identici $5/$25 con finestra di contesto da 1M e punteggi migliori. Chi parte con un progetto nuovo dovrebbe scegliere Opus 4.8, e chi bada al budget ottiene un coding quasi da Opus con Sonnet 5 a $3/$15 (prezzo lancio $2/$10 fino ad ago 2026). Evitalo del tutto se i tuoi prompt si avvicinano al tetto dei 200K di contesto.
Cosa dice la folla
Su GPT-5.2
“The thinking speed is brutal, I clocked something like 4 tok/s in ChatGPT on extended thinking. Pro will grind for ages and still whiff. Great scores, painful to actually use.”
“GDPval numbers are wild, it ties or beats human pros in 71% of comparisons. For science and math work (92.4 GPQA Diamond) it earned a spot in my stack.”
Su Claude Opus 4.5
Ancora nessun verdetto. Sii il primo a parlare.
Continua a confrontare
Domande frequenti
GPT-5.2 è meglio di Claude Opus 4.5?
Su Ragionamento, GPT-5.2 ottiene il voto più alto (4/5 contro 3.5/5). La scelta giusta dipende dal tuo caso d'uso. Il confronto riga per riga di questa pagina analizza prezzi, specifiche chiave e voti dell'arena.
Quale costa meno, GPT-5.2 o Claude Opus 4.5?
GPT-5.2 costa meno: parte da $14/1M out, mentre Claude Opus 4.5 parte da $25/1M out.
Quanto costano GPT-5.2 e Claude Opus 4.5 per 1M di token?
GPT-5.2: $1.75/1M in per 1M di token in input, $14/1M out per 1M di token in output. Claude Opus 4.5: $5/1M in per 1M di token in input, $25/1M out per 1M di token in output.