Probé los 3 mejores modelos de codificación de IA en problemas reales de ingeniería. Los resultados me sorprendieron.

En la última semana tres modelos centrados en código llegaron casi seguidos: Claude Opus 4.5, GPT-5.1 Codex y Gemini 3.0 Pro. En lugar de mirar solo benchmarks y gráficos, quise ver cómo se comportan dentro de un repositorio real con tráfico real, logs reales, y restricciones de producción. Tomé dos problemas reales de mi plataforma de observabilidad y pedí a cada modelo que implementara las soluciones directamente en el código existente sin preparación especial ni fine tuning. Resultado: aprendizajes prácticos que importan cuando se construyen sistemas de verdad.

Resumen rápido

Gemini 3 Pro Costo aproximado 0.25 Tiempo más rápido ~5 6 minutos Ideal para prototipos rápidos y soluciones limpias. GPT 5.1 Codex Costo aproximado 0.51 Tiempo medio ~5 6 minutos Código listo para producción e integración limpia. Claude Opus 4.5 Costo aproximado 1.76 Tiempo más lento ~12 minutos Fuerte en diseño arquitectónico y visión de sistema.

Qué probé

Di a los modelos dos componentes centrales del sistema: 1) detección estadística de anomalías con requisitos como aprendizaje de tasas base, EWMA y z scores, manejo de picos de 5x, procesamiento de más de 100000 logs por minuto, tolerancia a NaN e infinitos y adaptación a cambios en producción; 2) deduplicación distribuida de alertas con múltiples procesadores, hasta 3 segundos de skew de reloj, tolerancia a caídas, ventana de dedupe de 5 segundos y evitar alertas duplicadas.

Por qué importa este experimento

No se trató de rankear modelos por métricas. Se trató de comprender su comportamiento en entornos reales. Observaciones clave: la inteligencia arquitectónica no equivale a seguridad en producción, diseños mínimos suelen rendir mejor bajo alta carga, la programación defensiva sigue siendo crucial, y la elección del modelo debe depender del problema de ingeniería, no del hype de leaderboards.

Claude Opus 4.5 Me dio la sensación de un arquitecto que rediseña la plataforma. Entregó un motor estadístico completo con cálculo de varianza tipo Welford, snapshotting y serialización, capas de configuración y documentación detallada de cada componente. La arquitectura fue impresionante. El problema vino en la ejecución: un caso borde provocó una excepción por división por cero transformándose en infinito y el servicio se cayó. Tras el reinicio la línea base serializada quedó reconstruida incorrectamente dejando el estado corrupto. Conclusión: diseño de alto nivel excelente, pero requiere hardening y revisiones para uso en rutas de ingesta de alto volumen.

GPT 5.1 Codex Comportamiento más equilibrado y orientado a producción. Para detección usó un bucle de actualización O1, EWMA sin complejidad innecesaria y comprobaciones defensivas en cada operación numérica. La integración con la canalización existente funcionó en el primer intento y no hubo crashes ni inconsistencias. En la deduplicación propuso tablas de reserva y bloqueos a nivel de fila en Postgres con limpieza TTL y manejo del skew de reloj en la capa de base de datos. Conclusión: se comportó como un ingeniero senior que prioriza fiabilidad y condiciones de falla seguras.

Gemini 3.0 Pro Fue el contribuyente más rápido y conciso. Para detección propuso una implementación EWMA compacta, código minimalista y comprobaciones de epsilon adecuadas. Para la deduplicación lanzó un diseño con INSERT ON CONFLICT atómico en Postgres sin capas innecesarias. El código fue el más limpio y fácil de revisar. Limitación: dejó algunos casos borde para que los revisara manualmente y su diseño quedó ligado a Postgres. Conclusión: excelente para prototipado rápido; recomendable una pasada extra antes de producción.

Lecciones prácticas

Los modelos no solo difieren en precisión sino en filosofía de ingeniería: algunos diseñan plataformas, otros buscan código robusto listo para producción y otros generan prototipos rápidos y utilizables. Para mi sistema de observabilidad la prioridad fue la corrección y la integración, donde Codex destacó. Sin embargo la profundidad arquitectónica de Claude y la velocidad de Gemini también aportaron valor.

Integración y agentes

En la rama de Gemini conecté además el enrutador de herramientas Composio para que el agente tuviera acceso unificado a Slack, Jira, PagerDuty y correo sin desarrollar cada integración a mano. Esto simplificó mucho las acciones agenticas y redujo la sobrecarga de integración.

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Reflexión final

Este experimento no buscó un ganador único sino entender qué aporta cada modelo en un contexto real. Si construyes sistemas reales, la diferencia entre filosofía de ingeniería importa más que cualquier posición en una tabla de benchmarks. En Q2BSTUDIO podemos asesorarte para elegir la estrategia adecuada y convertir ideas en software fiable, seguro y escalable.