Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro: qual è il modello migliore?

Finora, il 2026 è stato l’anno dell’AI agentica. I miglioramenti dei modelli hanno dato vita a numerosi strumenti per il lavoro agentico, dagli assistenti AI personali agli agent per il coding. I grandi protagonisti in questo spazio sono stati Gemini di Google, la serie GPT di OpenAI e i modelli Anthropic, che sono diventati i preferiti dagli sviluppatori. 

In questo articolo confronterò Claude Opus 4.7 e Gemini 3.1 Pro, inclusi benchmark e prezzi. Alla fine, ti darò un criterio che puoi usare per decidere quale dei modelli è il migliore per il tuo workflow. 

Che cos’è Claude Opus 4.7?

Come spieghiamo nel nostro articolo su Opus 4.7, Claude Opus 4.7 è l’ultimo modello di punta di Anthropic, l’aggiornamento del suo predecessore, Claude Opus 4.6. È progettato per workflow agentici complessi e ragionamenti multi-step. Offre prestazioni migliori nel coding agentico, nel visual reasoning e nell’uso degli strumenti.

Funzionalità e capacità principali di Claude Opus 4.7

Una caratteristica centrale di Opus 4.7 è il budget per attività, che ti consente di impostare un vincolo finanziario su quanti token l’agente può spendere per attività. Evita costi imprevisti quando l’agente opera in autonomia, costringendolo a ottimizzare e a restare entro il budget.

Claude Opus 4.7 ha una finestra di contesto da 1 milione di token e 128K token in output. Ciò significa che può eseguire task di lunga durata mantenendo tutto il contesto dell’attività. Questo è particolarmente utile quando si esplora una grande codebase. 

Il modello ha anche migliorato le capacità di visione, supportando immagini fino a 3,75 megapixel. Di conseguenza, offre prestazioni migliori nel visual reasoning rispetto a Opus 4.6, rendendolo il modello ideale per compiti come l’estrazione di dati da grafici ad alta risoluzione.  

Opus 4.7 introduce anche un nuovo livello di reasoning xhigh, a metà tra high e max, per offrire i migliori risultati in compiti di coding e agentici. Puoi anche usare lo sforzo di pensiero high per un impegno leggermente inferiore. Anthropic ha inoltre introdotto /ultrareview in Claude Code per eseguire code review sulle modifiche e intercettare bug. 

Una cosa che potrebbe sorprendere è che Adaptive Thinking ora omette per impostazione predefinita le risposte di thinking. Puoi ripristinare una versione riassunta del ragionamento impostando thinking.display su summarized.  

In termini di benchmark, Opus 4.7 ottiene:

• 87,6% su SWE-bench Verified
• 64,3% sulla variante più difficile SWE-bench Pro
• 78% su OSWorld, che misura l’uso autonomo del computer
• 77,3% su MCP Atlas per l’orchestrazione di workflow multi-strumento

Quando è stato rilasciato Claude Opus 4.7, si trovava in cima al Artificial Analysis Intelligence Index con un punteggio di 57. Era anche in testa sul lavoro agentico reale misurato con GDPval-AA, con un punteggio Elo di 1.753. Nel frattempo, GPT-5.5 lo ha superato in entrambi.

Scopri come creare un’app di benchmark con Streamlit che verifichi se la memoria di autocritica di Opus 4.7 migliora davvero le prestazioni di coding tra i livelli di sforzo high, xhigh e max dal nostro Claude Opus 4.7 Practical Benchmark tutorial. 

Pro e contro di Claude Opus 4.7

I modelli di Anthropic sono noti per essere i migliori nel coding, e i benchmark di Opus 4.7 lo confermano. Tuttavia, la famiglia Opus non è economica, il che rende il budget per attività un’aggiunta utile, soprattutto per chi esegue workflow agentici lunghi. 

Il modello è disponibile anche tramite vari provider cloud come Amazon Bedrock, Google Vertex AI e Microsoft Foundry. Questo ne facilita l’integrazione usando il provider che già utilizzi. 

Opus 4.7 include anche un nuovo tokenizer, il che rende un po’ più difficile confrontare il costo effettivo con il modello Opus precedente. Tuttavia, secondo Artificial Analysis Intelligence, Opus 4.7 ha usato circa il 35% di token di output in meno rispetto a Opus 4.6 per eseguire l’indice. 

Scopri le capacità del miglior modello di Anthropic disponibile pubblicamente, Claude Opus 4.7, e crea uno strumento di data science che può trasformare un grafico in dati grezzi con il nostro Claude Opus 4.7 API Tutorial. 

Che cos’è Gemini 3.1 Pro? 

Gemini 3.1 Pro è l’attuale modello di ragionamento di punta di Google DeepMind, basato su un’architettura Transformer con mixture of experts. Quando è stato rilasciato, Gemini 3.1 Pro guidava l’Artificial Analysis Intelligence Index con 4 punti di vantaggio su Opus 4.6, ed è ora alla pari con Opus 4.7 con un punteggio di 57. 

Per saperne di più su Gemini 3.1 Pro, dai un’occhiata al nostro articolo Building with Gemini 3.1 Pro, che spiega come creare un’app pronta per la produzione con Gemini 3.1 Pro. 

Funzionalità e capacità principali di Gemini 3.1 Pro

A differenza di Gemini 3 Pro, che aveva due livelli, Gemini 3.1 Pro ha 3 livelli di thinking: low, medium e high. Low è il migliore per velocità e ottimizzazione dei token. medium offre un approccio bilanciato. Poiché high produce più thinking token e risposte più lente, usalo per task che richiedono ragionamenti complessi.  

Gemini 3.1 Pro offre anche una finestra di contesto da 1 milione di token in input, ma una più piccola, di circa 65K token in output. È multimodale e supporta audio, PDF, testo e immagini. 

Parliamo di benchmark. Ecco due aree in cui Gemini 3.1 Pro eccelle: 

• Gemini 3.1 Pro guida il campo su ARC-AGI-2 con un punteggio del 77,1%.
• Gemini 3.1 Pro ottiene il 73,9% su MCP Atlas, che misura il coordinamento di workflow multi-strumento. 

Secondo Artificial Analysis Intelligence, Gemini 3.1 Pro Preview è efficiente nell’uso dei token, usando ~57M token per eseguire il loro Index rispetto a Opus 4.6. 

Gemini 3.1 Pro supera Opus 4.7 nell’Artificial Analysis Coding Index, ma è dietro nell’Agentic Index. 

Pro e contro di Gemini 3.1 Pro

Il pricing di Gemini 3.1 Pro è piuttosto allettante, soprattutto per i job che richiedono molti token. Google offre anche uno sconto del 50% con il modello di batch pricing, rendendolo un’opzione ideale quando non ti servono risultati in tempo reale. 

Sul lato negativo, la finestra di output da 65K di Gemini 3.1 Pro è solo la metà di quella di Opus 4.7 (128K). 

Confronto diretto Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Ecco un rapido riferimento, prima di analizzare ogni categoria.

Prestazioni agentiche e uso del computer 

Opus 4.7 è un modello molto solido per il lavoro agentico, soprattutto perché ti permette di controllare quanti token può usare l’agente. Questo sistema non è disponibile in Gemini 3.1 Pro; devi usare il livello di thinking per controllare l’uso dei token. 

Opus 4.7 ottiene il 78% sul benchmark OSWorld per l’uso autonomo del computer. È un risultato solido, in linea con il 78,7% di GPT 5.5, mentre Gemini 3.1 Pro non ha un punteggio OSWorld pubblicato. Su MCP Atlas, Opus 4.7 è in testa con il 77,3% rispetto al 73,9% di Gemini. Questi numeri rendono Opus 4.7 una scelta ideale per sistemi agentici in produzione. 

Benchmark di coding 

Vediamo ora quale modello è il migliore in ambito programmazione secondo i benchmark disponibili, in particolare SWE-bench Verified, che testa issue reali su GitHub. 

Opus 4.7 raggiunge l’87,6% rispetto all’80,6% di Gemini 3.1 Pro. Su SWE-bench Pro, la variante più difficile, Opus 4.7 ottiene il 64,3% contro il 54,2% di Gemini (e il 58,6% di GPT 5.5). I numeri mostrano che Opus 4.7 è attualmente il modello di coding più forte al mondo. 

Vediamo come si comportano i modelli su Terminal-Bench 2.0, che testa la capacità di programmare dal terminale. Opus 4.7 ottiene il 69,4%, Gemini Pro il 68,5% e il nuovo GPT 5.5 l’82,7%. GPT-5.5 è il chiaro vincitore su questo benchmark, mentre i nostri due modelli sono appaiati qui. 

Ragionamento e compiti scientifici 

Qual è il miglior modello per il ragionamento e i compiti scientifici? Scopriamolo. Non userò il benchmark GPQA Diamond perché tutti i modelli lo superano brillantemente. Invece, guarderemo l’ARC-AGI-2, che valuta l’intelligenza fluida, ovvero la capacità di risolvere problemi di ragionamento astratto mai visti prima. 

Gemini 3.1 Pro ottiene il 77,1% rispetto al 75,8% di Opus 4.7 e all’85,0% di GPT 5.5, rendendo GPT 5.5 il chiaro vincitore qui, seguito da Gemini 3.1 Pro. 

Su Humanity's Last Exam, che mira a misurare il ragionamento a livello graduate in scienze, matematica e scienze umane, Opus 4.7 è davanti a Gemini 3.1 Pro sia con che senza strumenti:

• Senza strumenti: Opus 4.7 è in testa con il 46,9%, seguito da Gemini 3.1 Pro (44,4%) e GPT 5.5 Pro (43,1%).
• Con strumenti: GPT 5.5 Pro è in testa con il 57,2%, seguito da Opus 4.7 (54,7%) e Gemini 3.1 Pro (51,4%).

Costo ed efficienza dei token 

Opus 4.7 costa $5 per milione di token in input e $25 per milione di token in output, mentre Gemini 3.1 Pro costa $2 per milione di token in input e $12 per milione di token in output. Gemini è molto più economico e, con lo sconto del 50% del batch pricing, il modello ha un prezzo molto competitivo per task che richiedono molti token. 

È anche importante menzionare che il nuovo tokenizer di Opus 4.7 rende un po’ più difficile confrontare i costi con il modello Opus precedente. 

Finestra di contesto e capacità di output 

Entrambi i modelli accettano 1 milione di token in input, rendendo possibile inglobare intere codebase e lunghi documenti di ricerca in un singolo prompt. 

Per i token in output, Opus 4.7 supporta 128K token mentre Gemini 3.1 Pro ne supporta 65.536. Questo rende Opus una scelta migliore per workflow che richiedono la generazione di più token in output. 

Scopri come si confrontano Opus 4.7 e GPT 5.4 nel nostro tutorial Opus 4.7 vs. GPT-5.4, dove mettiamo a confronto i due per coding, workflow agentici e task a lungo contesto, e analizziamo i benchmark.  

Claude Opus 4.7 è migliore di Gemini 3.1 Pro?

Questo ci porta alla domanda: quale dei due modelli dovresti scegliere?

Dovresti scegliere Claude Opus 4.7 se... 

• Stai costruendo pipeline di coding agentico dove un divario di 10 punti su SWE-bench Pro si traduce direttamente in meno esecuzioni fallite in produzione.
• Hai bisogno di budget per attività per rendere i loop autonomi lunghi più prevedibili senza aggiungere logiche di monitoraggio esterne.
• La tua pipeline genera output lunghi e il tetto di 128K token conta, quasi il doppio di quanto supporta Gemini 3.1 Pro.
• Vuoi il punteggio più alto di orchestrazione multi-strumento su MCP Atlas per workflow agentici complessi.
• Sei già nell’ecosistema Anthropic tramite Claude Code, Amazon Bedrock o la Claude API, e il costo di switching supera la differenza di prezzo.

Dovresti scegliere Gemini 3.1 Pro se... 

• I volumi di token rendono significativa una differenza di costo in input di 2,5x; a 500 milioni di token al mese, quel divario è di $1.500 ogni mese
• Hai bisogno di input nativi video, audio o PDF in una singola chiamata API senza uno step di pre-processing separato
• Stai costruendo sull’infrastruttura Google e vuoi un unico rapporto con il fornitore tramite Vertex AI
• Il ragionamento visivo astratto è il tuo caso d’uso principale. Opus è dietro su ARC-AGI-2 con il 75,8% contro il 77,1% di Gemini

Considerazioni finali

Claude Opus 4.7 e Gemini 3.1 Pro sono entrambi modelli solidi. La scelta di quale usare dipende dal tuo budget e dai task che vuoi svolgere. Opus vince sui compiti agentici, ma se è fuori budget, Gemini 3.1 Pro è comunque un ottimo candidato, soprattutto grazie ai token più economici e allo sconto del 50% con il batch pricing. 

Anthropic ha mantenuto la leadership nei migliori modelli per il coding, risultando adatto ai compiti agentici che richiedono ragionamento complesso e programmazione. Google offre modelli di ragionamento d’avanguardia a un prezzo significativamente inferiore rispetto ad Anthropic. La sfida tra entrambe le aziende e altri grandi player come OpenAI è fornire il miglior modello agentico che sia anche un buon modello general-purpose.

Dato quanto è costosa la famiglia di modelli Opus, è positivo vedere l’introduzione dei budget per attività. Non mi sorprenderebbe vedere altri provider integrare questa funzione nelle loro future release. Sarà un’ottima aggiunta per rendere più prevedibile il costo di esecuzione di task agentici di lunga durata. 

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