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 progressi nei modelli hanno portato a numerosi strumenti per il lavoro agentico, dagli assistenti AI personali agli agenti per il coding. I grandi protagonisti sono stati Gemini di Google, la serie GPT di OpenAI e i modelli Anthropic, che sono diventati i preferiti degli sviluppatori. 

In questo articolo confronterò Claude Opus 4.7 e Gemini 3.1 Pro, includendo 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 ragionamento multi-step. Offre prestazioni migliori nel coding agentico, nel ragionamento visivo e nell’uso degli strumenti.

Funzionalità e capacità principali di Claude Opus 4.7

Una funzionalità centrale di Opus 4.7 è il budget delle attività, che ti permette di impostare un vincolo economico su quanti token l’agente può spendere per attività. Evitano costi imprevisti quando l’agente opera in autonomia, costringendolo a ottimizzare e rimanere nel budget.

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

Il modello ha inoltre migliorato le sue capacità visive, supportando immagini fino a 3,75 megapixel. Di conseguenza, offre prestazioni migliori nel ragionamento visivo rispetto a Opus 4.6, rendendolo il modello ideale per attività come l’estrazione di dati da grafici ad alta risoluzione.  

Opus 4.7 introduce anche un nuovo livello di ragionamento xhigh, intermedio tra high e max, per offrire i migliori risultati su attività di coding e agentiche. Puoi anche usare lo sforzo di pensiero high per un’intensità 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 pensiero. 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 è posizionato in cima all’Artificial Analysis Intelligence Index con un punteggio di 57. Era anche in testa sul lavoro agentico reale misurato con GDPval-AA, con un punteggio di 1.753 Elo. Nel frattempo, GPT-5.5 lo ha superato in entrambi.

Scopri come creare un’applicazione di benchmark con Streamlit per testare se la memoria di autocritica di Opus 4.7 migliora davvero le prestazioni nel coding ai 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 per il coding, e i benchmark di Opus 4.7 lo confermano. Tuttavia, la famiglia Opus non è economica, il che rende il budget delle 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 tuo provider esistente. 

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

Scopri le capacità del miglior modello pubblico di Anthropic, 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 punta di Google DeepMind per il ragionamento, basato su un modello Transformer con mixture of experts. Quando è stato rilasciato, 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 pensiero: ragionamento low, medium e high. Low è il migliore per velocità e ottimizzazione dei token. medium offre un approccio bilanciato. Poiché high produce più token di pensiero e le risposte più lente, dovresti usarlo per attività 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 è in testa 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, utilizzando ~57M di 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 nel Agentic Index. 

Pro e contro di Gemini 3.1 Pro

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

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

Confronto diretto tra Claude Opus 4.7 e Gemini 3.1 Pro

Ecco un rapido riferimento, prima di esaminare ogni categoria.

Prestazioni agentiche e uso del computer 

Opus 4.7 è un modello molto forte 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 programmazione secondo i benchmark disponibili, in particolare SWE-bench Verified, che testa problemi 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% rispetto al 54,2% di Gemini (e al 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 da 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 in questo benchmark, mentre i nostri due modelli sono alla pari 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 misura l’intelligenza fluida, cioè la capacità del modello 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 tra scienze, matematica e discipline umanistiche, 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% sul pricing batch, il modello ha un prezzo molto competitivo per attività 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 precedente modello Opus. 

Finestra di contesto e capacità di output 

Entrambi i modelli accettano 1 milione di token in input, rendendo possibile ingerire intere codebase e lunghi documenti di ricerca in un unico 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 compiti con 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 agentiche in cui un divario di 10 punti su SWE-bench Pro si traduce direttamente in meno esecuzioni fallite in produzione.
• Hai bisogno di budget delle attività per rendere più prevedibili i loop autonomi lunghi senza aggiungere logiche di monitoraggio esterne.
• La tua pipeline genera output lunghi e il tetto di 128K token è rilevante, 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 tuoi volumi di token rendono significativa una differenza di costo in input di 2,5x: a 500 milioni di token al mese, quel divario vale $1.500 ogni mese
• Hai bisogno di input nativi video, audio o PDF in un’unica chiamata API senza uno step di pre-processamento separato
• Stai costruendo sull’infrastruttura di Google e vuoi un’unica relazione 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 dipende dal tuo budget e dai compiti che vuoi svolgere. Opus vince sulle attività agentiche, ma se è fuori budget, Gemini 3.1 Pro è comunque un’ottima opzione, soprattutto considerando i token più economici e lo sconto del 50% sul batch pricing. 

Anthropic ha mantenuto la leadership nei migliori modelli per il coding, risultando adatto alle attività agentiche 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 attori come OpenAI è offrire il miglior modello agentico che sia anche un buon modello general-purpose.

Dato quanto siano costosi i modelli della famiglia Opus, è positivo vedere l’introduzione dei budget delle attività. Non mi sorprenderebbe vedere altri provider integrare questa funzione nelle prossime release. Sarà un’ottima aggiunta per rendere più prevedibili i costi di esecuzione di attività agentiche di lunga durata. 

Per saperne di più sul lavoro con strumenti di AI, ti consiglio di consultare la nostra guida ai migliori strumenti AI gratuiti. Per competenze di coding AI più ampie, prova il nostro corso AI-Assisted Coding for Developers per sviluppare le abilità che rendono gli assistenti AI partner più affidabili nel tuo workflow di sviluppo. 

Infine, puoi anche scoprire come creare applicazioni basate su AI usando LLM, prompt, chain e agenti in LangChain con il nostro corso Developing LLM Applications with LangChain .