Alternativas ao Claude Code: 7 ferramentas comparadas para 2026

Outra vantagem é a flexibilidade de modelos. O Cursor suporta Claude, GPT, Gemini, xAI e DeepSeek, além do seu próprio modelo Composer, criado especificamente para codificação agentic. A versão mais recente, Composer 2.5, empata com o Claude Opus 4.7 no SWE-Bench Multilingual (79,8% vs. 80,5%) e no Terminal-Bench 2.0 (69,3% vs. 69,4%) e fica ligeiramente à frente no CursorBench v3.1 do próprio Cursor, a cerca de um décimo do custo por token no nível padrão. Ele roda apenas dentro do Cursor e é baseado no Kimi K2.5 de pesos abertos da Moonshot.

Um alerta honesto sobre esse "um décimo do custo": isso vale para o nível padrão do Composer, mas o nível Fast que o Cursor usa por padrão em trabalho interativo custa US$ 3/US$ 15 por milhão de tokens, mais perto de metade do preço de um modelo de ponta do que de um décimo.

O Cursor lidera a percepção dos desenvolvedores em alguns pontos e fica atrás do Claude Code em outros. Na pesquisa de início de 2026 do Pragmatic Engineer, o Claude Code ficou com 46% de "mais amado" contra 19% do Cursor, então o workspace visual é a troca que você aceita por uma curva de aprendizado mais suave.

Principais recursos do Cursor

• Modelo Composer 2.5: Modelo de codificação embutido, ajustado para sessões longas e em várias etapas com agentes, com auto-sumarização que comprime o próprio contexto quando a sessão se estende.
• Acesso multi-modelo: Troque para Claude, GPT, Gemini, Grok ou DeepSeek para trabalhos de ponta escolhidos manualmente.
• Agent mode e Rules: Edição autônoma em múltiplos arquivos do seu codebase via referências @, com Cursor Rules para manter o agente alinhado às suas convenções.
• Agentes paralelos e worktrees: Rode vários agentes ao mesmo tempo em worktrees git isoladas, depois revise e faça merge do que cada um produziu.
• Cloud agents e Automations: Rode sessões de agente na nuvem e acione-as automaticamente por eventos como a abertura de um PR ou uma mensagem no Slack, ou em agenda. Construímos duas de ponta a ponta no nosso tutorial de Cursor Automations.
• Cursor SDK: Inicie e gerencie agentes em TypeScript para jobs de CI e webhooks, coberto no nosso tutorial do Cursor SDK.
• Checkpoints: Desfazer embutido para reverter mudanças do agente.

Preços do Cursor

• Hobby: Grátis, editor completo com limites de autocompletar e requisições de agente, sem cartão.
• Pro: US$ 20/mês (US$ 16 anual), adiciona limites estendidos para agentes, modelos de ponta, MCP, cloud agents e um saldo de US$ 20 em créditos.
• Pro+: US$ 60/mês (US$ 48 anual), cerca de 3x os créditos de uso.
• Ultra: US$ 200/mês (US$ 160 anual), 20x o uso e acesso prioritário a novos recursos.
• Teams: US$ 40/usuário/mês, adiciona SSO, regras compartilhadas e analytics de uso.
• Enterprise: Personalizado, com uso em pool, SCIM, audit logs e cloud agents self-hosted.

Principal limitação do Cursor

O sistema de créditos do Cursor deixa o planejamento de custos mais complicado. O modo Auto é ilimitado e não consome seus créditos, mas no momento em que você escolhe manualmente um modelo de ponta ou ativa o Max Mode, você passa a consumir um pool mensal igual ao preço do seu plano, sem um medidor preciso em tempo real. Desenvolvedores que rodam sessões de agente frequentes no Pro relatam gasto real mais perto de US$ 40 a US$ 50 por mês quando entram as cobranças por excedente. Os US$ 20 são o piso, não a fatura típica.

2. Codex

O Codex é a plataforma de codificação com agentes da OpenAI e adota o oposto do Claude Code. Enquanto o Claude Code resolve o problema junto com você e aprova cada passo, o Codex é feito para delegar: você descreve a tarefa, ele trabalha em um sandbox e você revisa o diff que ele retorna. Comparamos os dois diretamente em Codex vs. Claude Code, e nosso tutorial do Codex CLI para fluxos de dados apresenta tudo no seu terminal.

"Codex" é uma plataforma, não uma única ferramenta, o que permite chegar ao mesmo agente de várias formas:

• pelo CLI
• via extensão do VS Code
• no app web do ChatGPT, app desktop ou app móvel para iOS

Todas rodam GPT-5.5 por padrão, com o GPT-5.3-Codex como opção mais barato. O próprio CLI é open source sob Apache-2.0, na mesma categoria de OpenCode e Aider, então o lock-in aqui está no modelo, não no cliente.

A vantagem que aparece no uso real é a eficiência de tokens. O Codex costuma usar bem menos tokens por tarefa do que o Claude Code, porque o Claude Code narra seu raciocínio enquanto trabalha. Em uma tarefa documentada ao estilo Figma, o Claude Code usou 6,2 milhões de tokens contra 1,5 milhão do Codex — cerca de 4x. Se você cobra via API e acompanha o gasto, esse gap importa, embora menos tokens também possa significar menor cobertura de edge cases.

Em benchmarks, os dois alternam liderança: o GPT-5.5 lidera tarefas pesadas de terminal com 82,7% contra 69,4% do Claude no Terminal-Bench 2.0, enquanto o Opus 4.8 lidera resolução de código do mundo real no SWE-bench Pro. Para a comparação em nível de modelo, veja nosso guia Claude Opus 4.8 vs. GPT-5.5.

Principais recursos do Codex

• Modelo de delegação: Você descreve a tarefa, o Codex executa de forma assíncrona em um sandbox e retorna um diff revisável, em vez de pair programming passo a passo.
• CLI open source: O CLI @openai/codex é Apache-2.0 e roda localmente no seu terminal.
• Várias superfícies: CLI, extensão do VS Code, web do ChatGPT, app desktop e iOS, todas acessando o mesmo agente.
• Modos de aprovação: Suggest, Auto Edit ou Full Auto definem quanta autonomia o Codex tem antes de executar comandos.
• Subagentes e code review: Crie workers em paralelo para tarefas grandes e rode o Codex como revisor nativo em pull requests com integração ao GitHub.
• Suporte a MCP: Conecte ferramentas externas e dados ao vivo via servidores MCP por STDIO e HTTP, como mostramos no tutorial de MCP no Codex CLI.
• Família GPT: Roda em GPT-5.5 e GPT-5.3-Codex, então você fica no ecossistema da OpenAI em vez do da Anthropic.

Preços do Codex

O Codex não tem preço independente. Ele vem nos planos do ChatGPT, com uso medido como créditos por tokens desde abril de 2026:

• Plus: US$ 20/mês, a porta de entrada prática, com limites que a maioria acha generosos.
• Pro: US$ 100/mês por 5x os limites do Plus, ou US$ 200/mês por 20x, para uso pesado ou o dia todo.
• Business e Enterprise: por assento e customizados, com recursos de nuvem, integrações e controles de administração.
• API: paga por token, para CI, automação e uso programático.

Principais limitações do Codex

O estilo de delegação não se encaixa bem se você prefere dirigir o agente turno a turno.

E como o Codex roda apenas em modelos GPT, você cai no mesmo lock-in de fornecedor que estava tentando evitar com o Claude Code, só que apontado para outro provedor.

3. GitHub Copilot

O GitHub Copilot é o assistente de codificação com IA da Microsoft e do GitHub, e é a alternativa a escolher se você quer autocompletar inline mais integração profunda ao GitHub pelo menor preço de entrada. Comparamos frente a frente com a ferramenta âncora em Claude Code vs. GitHub Copilot.

O Claude Code não tem autocompletar inline; o Copilot tem, e para quem depende de ver o código aparecer enquanto digita, essa é a comparação em resumo. Cobrimos o lado de terminal no tutorial do GitHub Copilot CLI.

O modelo de execução também difere do Claude Code. O Claude Code é agent-first, roteando toda interação por um loop de planejar-executar-verificar. O Copilot é platform-first, oferecendo autocompletar inline, chat, modo agente e agentes em nuvem como superfícies separadas em oito editores e no GitHub.com.

A integração com GitHub.com do Copilot é nativa: seu agente em nuvem atua diretamente em pull requests e issues, enquanto o Claude Code chega ao GitHub.com via um servidor MCP. Pelo Agent HQ, você pode até rodar Claude e Codex como agentes de primeira parte dentro do próprio GitHub, faturados via Copilot. Se o workflow do seu time gira em torno de PRs e triagem de issues, essa integração nativa remove uma camada de configuração.

Source: GitHub

Principais recursos do GitHub Copilot

• Autocompletar inline: Completações de código e sugestões de Next Edit incluídas em todos os planos pagos e sem consumo de créditos.
• Escolha multi-modelo: Famílias GPT, Claude e Gemini (Claude Opus no Pro+ e acima), ao contrário da restrição do Claude Code a Claude apenas.
• Integração nativa com GitHub.com e Agent HQ: O agente em nuvem atua em PRs e issues, e o Agent HQ roda Claude e Codex como agentes de primeira parte dentro do GitHub.
• Copilot Spaces: Um hub de conhecimento para prompts com base em docs internas, wikis e padrões de código.
• Plataforma multi-superfície: Autocompletar, chat, modo agente, agente em nuvem e um CLI, em oito editores e no GitHub.com.

Preços do GitHub Copilot

O Copilot mudou para cobrança por uso em 1º de junho de 2026, trocando requisições premium por GitHub AI Credits (1 crédito = US$ 0,01), medidos por uso de tokens. Os preços base se mantiveram, e completions e Next Edit continuam incluídos sem consumir créditos.

• Grátis: US$ 0, créditos de IA limitados mais 2.000 completions por mês (também grátis para estudantes verificados).
• Pro: US$ 10/mês, 1.500 créditos (1.000 base + 500 flex).
• Pro+: US$ 39/mês, 7.000 créditos (3.900 base + 3.100 flex), adiciona modelos premium como Claude Opus e GitHub Spark.
• Max: US$ 100/mês, 20.000 créditos, para fluxos sustentados dirigidos por agentes.
• Business: US$ 19/usuário/mês, 1.900 créditos por usuário, adiciona controles de admin, exclusões de arquivos e indenização de PI.
• Enterprise: US$ 39/usuário/mês, 3.900 créditos por usuário, adiciona indexação do código da organização e governança.

Note que o Enterprise requer uma assinatura ativa do GitHub Enterprise Cloud a US$ 21 por usuário/mês, então o mínimo real do Enterprise é US$ 60 por usuário/mês. Nosso guia de planos do Copilot detalha o que cada nível realmente oferece.

Principais limitações do GitHub Copilot

A mudança para créditos medidos por tokens dificulta o planejamento de custos mais do que o preço fixo sugere. Completions permanecem grátis, mas o modo agente, o chat e o code review consomem seus créditos, e modelos de ponta como Claude Opus e GPT-5.5 drenam rápido. O antigo fallback para um modelo mais barato quando os créditos acabavam não existe mais, então uso intenso de agentes pode elevar sua fatura bem além do preço anunciado. Defina os controles de orçamento antes de depender do modo agente.

Para refatorações profundas entre arquivos, quando dependências não são óbvias de cara, a janela de contexto única em sessão do Claude Code ainda leva vantagem sobre o contexto baseado em recuperação do Copilot.

4. Antigravity

O Antigravity é a plataforma de desenvolvimento agent-first do Google, e é a alternativa a escolher se você quer rodar vários agentes em paralelo em vez de atacar uma tarefa por vez. O Google Antigravity 2.0, lançado no I/O 2026, transformou-o de um IDE de código em uma plataforma completa para criar, implantar e gerenciar coortes de agentes. Cobrimos o lançamento no nosso resumo do Google I/O 2026 e colocamos lado a lado com o Claude Code em Claude Code vs. Antigravity.

Enquanto o Claude Code resolve uma tarefa sequencialmente no seu terminal, o Antigravity 2.0 distribui o trabalho em quatro superfícies: 

• um app desktop independente,
• o Antigravity CLI (agy, sucessor do Gemini CLI)
• um SDK
• a Gemini Enterprise Agent Platform

Ele roda por padrão no Gemini 3.5 Flash. Passamos por um pipeline completo multiagente em paralelo no nosso tutorial do Antigravity CLI.

O recurso definidor é subagentes dinâmicos. Você entrega um objetivo ao orquestrador, ele perfila a tarefa, define subagentes especializados sob demanda e os executa em paralelo, cada um com sua própria janela de contexto isolada, de modo que o trabalho não polui o contexto do agente principal. Esse paralelismo é ideal para jobs decomponíveis, como limpar, depois analisar e depois visualizar um dataset, enquanto a abordagem sequencial do Claude Code favorece refatorações profundas e automação de CI/CD.

Principais recursos do Antigravity

• Subagentes dinâmicos: O orquestrador define e cria subagentes especializados sob demanda, rodando em paralelo com contexto isolado e permissões herdadas; trabalhos longos são tratados de forma assíncrona para não bloquear o loop do agente.

• Slash commands e entrada por voz: /goal roda de forma autônoma até concluir, /grill-me faz perguntas de esclarecimento primeiro, /schedule agenda execuções recorrentes, e /browser habilita o uso do navegador, além de transcrição de voz ao vivo para os prompts.

• Tarefas agendadas: Prompts no estilo cron para execuções recorrentes, como digest diário de PRs ou checagens de deploy por hora.

• Projetos com worktrees do Git: Agentes são organizados por projeto, não por repositório, com escopo de permissões por projeto e suporte nativo a worktrees do Git.

• JSON hooks: Anexe shell scripts em estágios do ciclo de vida, antes ou depois de chamadas de ferramentas e modelos, para logar, customizar ou injetar instruções.

• Managed Agents API: Inicie o mesmo arcabouço de agente via uma única chamada da API do Gemini, rodando em um ambiente Linux persistente e isolado. Veja nosso tutorial de Managed Agents na API do Gemini para um passo a passo.

Preços do Antigravity

O uso do Antigravity é liberado por níveis de assinatura do Google AI:

• Grátis: US$ 0, com limites de taxa que podem desacelerar em horários de pico.
• Google AI Pro: US$ 20/mês, limites de taxa maiores.
• Google AI Ultra: US$ 100/mês, 5x o uso de Antigravity do Pro.
• Google AI Ultra (topo de linha): US$ 200/mês, abaixo de US$ 250, 20x o uso.
• Enterprise: via Gemini Enterprise Agent Platform, conectada aos seus projetos no Google Cloud.

Principais limitações do Antigravity

O Antigravity é mais novo, então seus padrões de falha são menos catalogados que os do Claude Code, e feedback inicial aponta que a documentação de Managed Agents para fluxos complexos e tratamento de erros ainda é escassa, com limites de taxa gerando atrito.

Além disso, não há checkpoint ou rollback: subagentes rodam isolados, então uma falha não desfaz o que já concluiu, e sua alternativa é reexecutar com instruções mais rígidas ou usar /grill-me para alinhar antes.

A troca mais profunda é o lock-in, já que o Gemini por padrão e a camada de implantação no Google Cloud são, ao mesmo tempo, diferenciais e dependências. Eu não confiaria em nenhum dos dois para auto-verificar algo que toque dados de produção ou lógica crítica de segurança.

5. OpenCode

O OpenCode é um agente de codificação open source e é a melhor escolha se sua prioridade é privacidade ou flexibilidade de modelos. Com o Claude Code, você fica preso aos modelos da Anthropic e paga um prêmio por eles. O OpenCode é agnóstico: rode um modelo barato para documentação, um caro para lógica difícil, ou um LLM local para manter dados fora da nuvem. Comparamos os dois diretamente no nosso artigo OpenCode vs. Claude Code.

O foco em privacidade é o grande diferencial. Como o OpenCode pode rodar LLMs locais via uma ferramenta como o Ollama, ele atende setores regulados em que o código não pode sair do prédio, enquanto o Claude Code envia seu código para os servidores da Anthropic. Mostramos esse tipo de setup no nosso guia de como rodar o GLM 4.7 Flash localmente com OpenCode.

Source: OpenCode

Ele também já vai além do terminal. O OpenCode oferece um app desktop para macOS, Windows e Linux junto com a UI no terminal, além de uma extensão para IDE e suporte a MCP.

Principais recursos do OpenCode

• Agnóstico a modelos: Misture provedores, incluindo modelos periodicamente gratuitos e modelos open source locais.
• Suporte a LLM local: Rode totalmente fora da nuvem via Ollama para trabalhos sensíveis à privacidade.
• Múltiplas superfícies: Uma UI de terminal caprichada, um app desktop nos três sistemas operacionais e uma extensão para IDE, com servidores MCP conectáveis pela própria UI.
• Edição com consciência de repositório: Edições multiarquivo, navegação apoiada por LSP e fluxos multi-sessão no seu projeto.
• Rigor configurável: Você pode instruí-lo a priorizar estabilidade, como rodar suítes de teste completas antes de aplicar mudanças, trocando velocidade por menos regressões.

Preços do OpenCode

O OpenCode é grátis e open source. Seu único custo é o uso do modelo ao qual você se conecta, seja OpenAI, Google, um modelo local ou Anthropic.

Um ponto de atenção para quem sai do Claude Code: você não pode apontar o OpenCode para sua assinatura Claude Pro ou Max. A Anthropic removeu essa rota no início de 2026, então modelos Claude agora exigem uma chave de API da Anthropic com cobrança por token. A OpenAI foi no caminho oposto e fez parceria com o OpenCode, então uma assinatura do ChatGPT ou Codex funciona diretamente lá.

Principal limitação do OpenCode

A configuração é mais trabalhosa do que a experiência de instalar e usar do Claude Code, especialmente ao conectar modelos locais ou baixar pesos específicos. No dia a dia, também pode parecer mais lento, em parte porque modelos locais não alcançam a velocidade hospedada do Claude e em parte porque você pode aumentar o rigor. Se você quer uma ferramenta que simplesmente funcione ao tirar da caixa, o Claude Code é a escolha mais fácil.

6. Aider

O Aider é um pair programmer com IA open source e baseado em terminal que trabalha diretamente no seu repositório e comita cada mudança conforme avança. O motivo para escolhê-lo em vez do Claude Code é a transparência no git: o Aider registra cada edição como um commit atômico com mensagem escrita por LLM, então seu histórico fica legível como um changelog e qualquer alteração é fácil de revisar ou desfazer com o git padrão.

Source: Aider

Assim como o OpenCode, o Aider é agnóstico a modelos. Ele funciona com Claude, GPT, Gemini e modelos locais ou open source via endpoints customizados, e você pode trocar de modelo no meio da sessão, então você nunca fica preso aos preços de um único fornecedor. O CLI é gratuito; você só paga pelo uso da API do LLM que trouxer. Para um exemplo prático, nosso tutorial para rodar o GLM-5 localmente usa um modelo local com o Aider.

Como o Aider edita arquivos em disco e faz commits no git em vez de viver dentro de um editor, ele funciona ao lado do que você já usa, de VS Code a Vim por SSH.

Principais recursos do Aider

• Fluxo git-nativo orientado por diff: Toda mudança é exibida como diff e salva como commit atômico com mensagem descritiva, com undo fácil via git padrão.

• Modo arquiteto/editor: Um modelo de raciocínio planeja a mudança e um modelo editor a aplica, melhorando resultados em edições complexas e multiarquivo.

• Comentários com IA em watch mode: Adicione um comentário AI! no seu editor e o Aider capta e faz a alteração, sem precisar alternar para o terminal.

• Mapa do repositório: Um mapa da sua base de código com tree-sitter dá contexto ao modelo sem carregar todos os arquivos.

• Lint e testes automáticos: Roda seus linters e testes após cada edição e corrige as falhas encontradas.

• Suporte a múltiplos provedores: Funciona com Claude, GPT, Gemini e endpoints customizados ou locais, com troca de modelo no meio da sessão.

Preços do Aider

O Aider é gratuito e open source. O custo vem inteiramente do uso das APIs de LLM que você conectar, faturado nas tarifas de cada provedor. Não há níveis de plano para a ferramenta em si.

Principais limitações do Aider

O Aider é CLI-first e não tem uma GUI de verdade, então se você quer um editor visual, não é a ferramenta ideal. A qualidade da saída também depende bastante do modelo por trás: um backend fraco gera resultados fracos, independentemente dos pontos fortes do Aider.

E diferente do Codex ou OpenHands, o Aider roda diretamente no seu filesystem sem sandbox, então fica por sua conta revisar o que ele executa.

7. Cline

O Cline é um agente de codificação com IA open source que roda como uma extensão do VS Code, navegando e editando arquivos, executando comandos e lidando com tarefas em várias etapas dentro do editor. É, possivelmente, o agente open source mais popular desse espaço.

O motivo para escolhê-lo em vez do Claude Code é o controle: o Cline pede sua confirmação antes de agir, mantendo uma pessoa no circuito para qualquer coisa que toque seu sistema. Ele roda em qualquer fork do VS Code e você pode adicioná-lo ao Cursor ou Windsurf pelo marketplace.

Ele é agnóstico a modelos, suportando Claude, GPT, Gemini e modelos open source ou locais via endpoints como o Ollama. A extensão é gratuita, então seu único custo é o uso das APIs de LLM às quais você se conecta, como no OpenCode e no Aider. Cobrimos na prática no nosso guia do Cline com nove exemplos e comparamos frente a frente em Cline vs. Cursor.

Principais recursos do Cline

• Plan e Act mode: Um modo Plan somente leitura deixa o Cline explorar toda a base de código e propor uma abordagem antes de tocar em qualquer coisa; depois você alterna para o Act para executar. É uma separação deliberada entre pensar e fazer.
• Fluxo de aprovações com auto-approve: O Cline te consulta antes de edições e comandos, e um menu de auto-approve permite ajustar por ação: ler arquivos livremente, exigir aprovação para edições, permitir comandos seguros, bloquear o resto, com um limite de requisições para sessões longas.
• MCP marketplace: Navegue e instale servidores MCP para conectar ferramentas e dados externos sem sair do editor.
• Checkpoints e memória: O Cline tira snapshots após cada chamada de ferramenta para você poder reverter e mantém o contexto do projeto em uma memória persistente.
• Suporte a múltiplos provedores: Conecte Claude, GPT, Gemini ou modelos locais e open source, pagando cada provedor diretamente.

Preços do Cline

A extensão Cline é gratuita. O custo vem das APIs de LLM que você conecta, faturadas pelos preços de cada provedor. Não há níveis de plano para a extensão em si.

Principais limitações do Cline

A configuração inicial pode ser trabalhosa ao ligar múltiplos provedores, e não há tab completion, então ele não substitui o autocompletar preditivo do Cursor. Usuários também relatam peculiaridades em tarefas muito longas ou watchers de arquivos, então ele é melhor para edições discretas do que para sessões autônomas prolongadas.

Como escolher a ferramenta de codificação com IA certa

A escolha certa depende da interface que você prefere, do quanto precisa de flexibilidade de modelos e de quanto controle quer ter sobre o agente. É assim que eu casaria cenários comuns com as ferramentas.

As decisões mais disputadas costumam ser Cursor versus OpenCode e Copilot versus Codex.

O Cursor vence se você quer um workspace visual polido e topa pagar por isso; o OpenCode vence se valoriza controle, troca de modelos e a opção de rodar localmente.

Na disputa Copilot versus Codex, escolha o Copilot se seu time vive no GitHub e quer autocompletar inline, e o Codex se você principalmente delega tarefas delimitadas via API e se importa com eficiência de tokens.

E vale falar sem rodeios: para problemas realmente difíceis — um bug traiçoeiro ou uma base de código desconhecida — o Claude Code ainda é a ferramenta a que muitos desenvolvedores recorrem primeiro. As alternativas aqui ganham em preço, abertura, escolha de modelo ou interface (geralmente em uma ou duas dessas), não em capacidade bruta no limite difícil.

Se seu trabalho se divide entre backend e frontend, considere usar duas ferramentas. A abordagem sequencial do Claude Code em nível de arquivo favorece refatorações complexas de backend e automação de CI/CD, enquanto os agentes paralelos e testes no navegador do Antigravity funcionam bem para builds de frontend. Muitos desenvolvedores combinam duas ou três destas em vez de escolher apenas uma.

Considerações finais

O Claude Code ainda é o padrão para desenvolvedores que preferem o terminal e querem um único agente que raciocina sobre toda a base de código e executa comandos com poucas alucinações. Mas ele não é mais a única opção séria, e o fato de ter apenas modelos Claude e não ter nível gratuito faz muita gente migrar para as alternativas acima.

Minhas duas recomendações principais dependem da sua preferência de interface, que geralmente se resume a onde você passa mais tempo e quanto controle quer ter.

• Cursor é o que eu indicaria para quem quer o agente de base de código inteira do Claude Code em um IDE visual com acesso a Claude, GPT e Gemini.
• OpenCode é a escolha para quem precisa rodar modelos locais ou quer trocar de provedor livremente, e não custa nada além do uso de API que você trouxer.

Todas essas ferramentas estão evoluindo rápido, e os recursos que as diferenciam hoje podem mudar em poucos meses. Se você quer desenvolver as habilidades que tornam qualquer uma delas mais útil, nosso curso AI-Assisted Coding for Developers cobre os hábitos de prompt e revisão que fazem a diferença, independentemente da ferramenta que você escolher.