---
title: GPT vs Claude vs Gemini vs Llama: un confronto vero
description: Analisi senza filtri delle quattro principali famiglie di modelli di IA. In cosa eccelle davvero ciascuna, esperienze verificate di chi li usa e quando conviene passare dall’una all’altra.
date: February 5, 2026
author: Robert Soares
category: ai-fundamentals
---

Quattro nomi dominano la conversazione sull’IA. GPT di OpenAI. Claude di Anthropic. Gemini di Google. Llama di Meta. Probabilmente ne hai già usato almeno uno, ti sei chiesto come siano gli altri e hai pensato se hai scelto quello giusto.

Non esiste una risposta giusta per tutti.

Questa è la realtà, per quanto frustrante. Ogni famiglia di modelli è stata costruita da aziende diverse con filosofie diverse, addestrata su dati diversi e ottimizzata per risultati diversi. Chiedere quale sia il “migliore” è come chiedere se un martello sia meglio di un cacciavite.

Questa guida scompone ciò che ogni famiglia di modelli sa fare davvero bene, include citazioni reali di sviluppatori che li usano ogni giorno e ti aiuta a capire quale strumento si adatta al tuo lavoro concreto.

## La versione rapida

Se vuoi la risposta breve prima della spiegazione lunga:

**GPT** è la scelta predefinita. La maggior parte delle persone parte da qui perché ChatGPT è il nome che ha sentito. Fa molte cose abbastanza bene e ha il più grande ecosistema di plugin, integrazioni e documentazione.

**Claude** è per le sfumature. Gestisce meglio istruzioni complesse, scrive con variazioni più naturali e tende a capire cosa intendevi, non solo cosa hai detto letteralmente. Sempre più sviluppatori lo preferiscono per programmare.

**Gemini** è per la scala. Google lo ha costruito per elaborare enormi quantità di informazioni in una volta sola. Se devi analizzare un documento di 500 pagine o un intero codice sorgente, la finestra di contesto di Gemini ti dà uno spazio che gli altri non riescono a eguagliare.

**Llama** è per il controllo. Meta lo ha reso open source, il che significa che puoi eseguirlo sul tuo hardware, ottimizzarlo sui tuoi dati e non inviare neanche un singolo byte al server di qualcun altro.

Ora i dettagli.

## GPT: il nome che tutti conoscono

OpenAI ha costruito ChatGPT, e ChatGPT è diventato la parola che le persone usano per gli assistenti di IA come Kleenex è diventato la parola per i fazzoletti. Questa dominanza del marchio conta. Quando qualcuno dice che “ha chiesto all’IA”, di solito intende che ha chiesto a GPT.

L’ammiraglia attuale è GPT-5, con vari aggiornamenti che continuano ad arrivare. Il modello è veloce. I tempi di risposta sono rapidi. L’interfaccia è curata. OpenAI ha investito molto per rendere il prodotto piacevole da usare.

GPT gestisce bene l’ampiezza. Ti serve una ricetta? Funziona. Devi sistemare un bug nel codice? Funziona. Devi riassumere un documento? Funziona. Ti serve scrittura creativa? Funziona. Il modello raramente fallisce in modo disastroso sui compiti comuni perché OpenAI lo ha ottimizzato contro la più ampia gamma possibile di casi d’uso.

Ecco dove GPT mostra debolezza: tende verso certi schemi.

Avrai notato che GPT ama gli elenchi puntati. Favorisce certe strutture di frase. Il suo vocabolario si appoggia a certi paroloni di moda. Dopo un uso prolungato, inizi a riconoscere la “voce GPT” nei contenuti: quel tono leggermente troppo zelante e definitorio che spiega le cose una volta in più del necessario.

Per compiti rapidi e domande generiche, GPT resta difficile da battere per comodità. L’app mobile funziona bene. La modalità vocale è utile. L’ecosistema di plugin è vasto. Se vuoi un assistente di IA che si inserisca nella vita di tutti i giorni senza attrito, GPT lo offre.

Ma la scorrevolezza non è la stessa cosa della profondità.

## Claude: il maniaco dei dettagli

Anthropic ha costruito Claude con un’altra priorità. Volevano un modello che seguisse le istruzioni con precisione, gestisse le sfumature in conversazioni lunghe e producesse risultati che suonassero meno robotici.

Gli attuali modelli si distribuiscono su tre livelli: Haiku (veloce ed economico), Sonnet (equilibrato) e Opus (massima capacità). La maggior parte delle persone usa Sonnet per il lavoro normale e Opus quando un compito richiede davvero ragionamento pesante.

La reputazione di Claude per la programmazione è cresciuta parecchio. Un utente di Hacker News, thomasahle, lo ha detto in modo diretto:

> "My personal experience is that 80% of the time Opus is better than GPT-4 on coding."

Questo combacia con ciò che molti sviluppatori riportano. Claude gestisce basi di codice più grandi in modo più coerente. Mantiene meglio il contesto nelle conversazioni lunghe. Quando incolli 3.000 righe di codice e chiedi modifiche, Claude ha più probabilità di restare consistente per tutta la risposta.

Un altro utente, mrbishalsaha, ha fatto un’osservazione simile:

> "I use claude sonnet for coding and it's better than GPT4 most of the time."

La differenza si vede in come Claude interpreta richieste ambigue. Se scrivi una richiesta un po’ poco chiara, Claude tende a inferire la tua intenzione invece di trattare le parole come una specifica letterale da seguire.

Claude scrive anche in modo diverso.

La prosa esce meno schematica. Meno parole di moda. Più variazione nella lunghezza delle frasi. Se ti serve un testo che non sembri immediatamente generato da IA, Claude ti dà un punto di partenza migliore. Devi comunque rivedere, ma parti da una base più solida.

Ci sono anche svantaggi. Claude può essere più lento, soprattutto Opus. I tempi di risposta a volte restano visibilmente indietro rispetto a GPT. E Claude ha paletti sui contenuti più rigidi, il che può essere frustrante se devi lavorare con materiale spigoloso per motivi legittimi.

Un utente di Hacker News, suby, ha notato una debolezza specifica: "Claude is more likely to suggest things which simply won't compile...Claude 3's knowledge of C++ is lacking."

Nessun modello è perfetto in tutto.

## Gemini: il mostro del contesto

Gemini di Google prende un approccio completamente diverso. Dove GPT e Claude competono sulla qualità del ragionamento e sullo stile di scrittura, Gemini compete sulla scala. Il modello può elaborare enormi quantità di informazioni in una sola volta.

Gli attuali modelli Gemini supportano finestre di contesto fino a un milione di token. Sono circa 700.000 parole. Puoi incollare un intero romanzo. Puoi caricare ore di video. Puoi includere un codice sorgente completo. Il modello terrà tutto nella memoria di lavoro e risponderà a domande su qualunque parte.

Non è un giochino.

Se lavori con documenti lunghi, trascrizioni estese o compiti di analisi complessi, la finestra di contesto di Gemini cambia ciò che è possibile. I sistemi RAG, retrieval augmented generation, aggirano i limiti di contesto dando al modello solo i pezzi rilevanti, ma Gemini ti permette di evitare quella complessità in molti casi d’uso e di caricare tutto direttamente.

Uno sviluppatore su Hacker News, samyok, ha confrontato Gemini Flash in modo favorevole con modelli più costosi:

> "It's so fast and it has such a vast world knowledge that it's more performant than Claude Opus 4.5 or GPT 5.2...a fraction (basically order of magnitude less!!) of the inference time."

La velocità conta nei flussi di lavoro. Quando ottieni buoni risultati in due secondi invece che in dieci, iteri più in fretta. La produttività si accumula.

Gemini si integra anche in modo stretto con l’ecosistema di Google. Se usi Google Workspace, Drive, Docs e Sheets, Gemini può accedere direttamente ai tuoi file. Questa integrazione fa risparmiare tempo rispetto a copiare manualmente contenuti nelle finestre di chat.

L’inghippo: le promesse di marketing di Gemini e la realtà pratica a volte divergono. Una frustrazione ben documentata è che l’interfaccia web non espone la finestra di contesto completa agli utenti comuni. Puoi sentire “un milione di token” e poi scoprire di essere limitato a una finestra molto più piccola, a meno che tu non usi AI Studio o direttamente l’API.

Anche l’approccio di Google alla sicurezza dell’IA differisce da quello di Anthropic e OpenAI. Gemini rifiuta certe richieste che altri modelli gestiscono senza problemi. I confini a volte sono imprevedibili. Puoi beccarti un blocco su qualcosa di apparentemente innocuo e poi riuscirci con una piccola riformulazione.

Per l’analisi pura di grandi insiemi di informazioni, però, al momento niente eguaglia ciò che offre Gemini.

## Llama: quello che è tuo

I modelli Llama di Meta rompono con gli altri in modo fondamentale. Sono aperti.

Puoi scaricare i pesi del modello. Puoi eseguire Llama sul tuo hardware. Puoi ottimizzarlo su dati proprietari. Puoi distribuirlo in ambienti air-gapped dove nessuna informazione lascia la tua rete. Non paghi nulla a Meta per tutto questo.

Per le organizzazioni con una governance dei dati rigida, questa cosa conta enormemente.

Le aziende sanitarie non possono inviare informazioni dei pazienti ai server di OpenAI. Gli studi legali non possono caricare documenti riservati sul cloud di Google. Le istituzioni finanziarie hanno obblighi regolamentari sulla residenza dei dati. Llama permette a tutte loro di usare capacità moderne di IA senza quei grattacapi di conformità.

Il compromesso dell’esecuzione in proprio però è reale. Far girare bene Llama richiede hardware serio. Il modello da 70 miliardi di parametri richiede più GPU di fascia alta. Le versioni più piccole funzionano su hardware comune, ma producono un risultato sensibilmente peggiore. Stai scambiando la comodità dell’API con la gestione dell’infrastruttura.

Per piccole aziende e singoli, l’economia di solito favorisce l’accesso via API a Claude o GPT. Spenderesti di più in elettricità e svalutazione della GPU di quanto spenderesti in chiamate API, a meno che il tuo volume d’uso non sia estremamente alto.

Ma per le imprese che elaborano milioni di richieste, i conti si ribaltano. Llama eseguito in proprio può costare una frazione dei prezzi delle API su larga scala. E hai pieno controllo su uptime, latenza e disponibilità. Niente limiti di chiamate. Niente interruzioni perché il fornitore è sovraccarico.

Llama abilita anche una personalizzazione che i modelli solo-API non riescono a eguagliare. Puoi ottimizzare sullo stile di scrittura della tua azienda, sulla terminologia del tuo settore, sui tuoi casi d’uso specifici. Il modello risultante parla la tua lingua perché lo hai addestrato tu.

L’open source attira una comunità. Gli sviluppatori migliorano costantemente le capacità di Llama, creano versioni specializzate e costruiscono strumenti attorno ad esso. L’ecosistema evolve in fretta.

Se il controllo conta più della comodità, Llama merita una considerazione seria.

## Come si confrontano su compiti specifici

La risposta onesta è che le classifiche tra modelli cambiano in base a cosa misuri.

**Programmazione:** Claude al momento guida la maggior parte dei sondaggi sulle preferenze degli sviluppatori. Il ragionamento è più coerente su basi di codice complesse. Ma GPT resta forte per spezzoni rapidi e per risolvere bug, e il contesto enorme di Gemini aiuta quando devi lavorare su progetti interi in una volta sola.

**Scrittura:** Claude produce prosa più varia. GPT è più rapido per contenuti in volume. Gemini gestisce bene la scrittura che richiede ricerca perché puoi caricare tutto il materiale sorgente. Llama può essere ottimizzato per allinearsi alla tua voce esatta.

**Analisi:** Gemini vince per puro volume. Analizzare un report da 200 pagine richiede una sola richiesta. Claude e GPT richiedono strategie di “spezzettamento” che aggiungono complessità.

**Conversazione:** Claude mantiene meglio il contesto nelle chat lunghe. Le funzionalità di memoria di GPT aiutano, ma continuano a perdere il filo più spesso. Gemini e Llama variano in base alla configurazione.

**Costo:** Llama è gratuito a livello di modello (a parte i costi hardware). Gemini Flash offre un ottimo valore nelle fasce di prezzo delle API. I livelli Premium di GPT e Claude costano di più ma offrono una qualità incrementalmente migliore.

## Flusso di lavoro pratico: usare più modelli

Gli utenti più svegli non scelgono un solo modello in esclusiva.

Un commentatore su Hacker News, MrSkelter, ha descritto l’approccio:

> "Claude Opus is generally better for me but takes a long time to reply...most power comes from bouncing between them."

Modelli diversi per compiti diversi. Claude per la prima bozza. GPT per giri veloci e ideazione. Gemini per sintesi di ricerca. Llama per qualunque cosa sensibile che non può uscire dai tuoi sistemi.

Questa non è duplicazione inefficiente. È usare lo strumento giusto per ogni lavoro.

Crea flussi di lavoro che instradino le richieste ai modelli appropriati in automatico. Una semplice classificazione all’inizio di una richiesta può far risparmiare costi e migliorare la qualità. I compiti di programmazione vanno a Claude. Le domande rapide vanno a GPT Mini. L’analisi di documenti lunghi va a Gemini.

Gli strumenti che rendono tutto questo facile migliorano di continuo. DatBot ti permette di passare da un modello all’altro a metà conversazione. Altre piattaforme offrono capacità simili. Il futuro è poliglotta, non monolitico.

## Fare la tua scelta

Ecco un criterio per decidere:

**Parti da GPT se** vuoi l’avvio più semplice, ti serve una capacità generale ampia e dai valore all’integrazione dell’ecosistema con altri strumenti e plugin.

**Passa a Claude se** fai molto lavoro di programmazione, ti serve un miglior rispetto delle istruzioni per compiti complessi o produci contenuti in cui conta la qualità naturale della scrittura.

**Usa Gemini quando** lavori con documenti grandi, devi analizzare velocemente informazioni estese o sei già immerso nell’ecosistema di Google.

**Scegli Llama se** la privacy dei dati non è negoziabile, ti serve una personalizzazione che i fornitori di API non possono offrire o il tuo volume d’uso rende sensato gestirlo in proprio dal punto di vista economico.

La maggior parte delle persone userà due o più di questi. Va bene. I modelli si completano a vicenda più di quanto competano.

La cosa importante è sapere cosa fa bene ciascuno, così puoi abbinare strumenti e compiti invece di costringere un solo strumento a fare tutto.

## Cosa cambia adesso

Questo confronto avrà bisogno di un aggiornamento presto.

Le capacità dei modelli evolvono ogni mese. I prezzi cambiano ogni trimestre. Nuovi concorrenti emergono ogni anno. Le classifiche di oggi non dureranno per sempre.

OpenAI sta lavorando su miglioramenti del ragionamento che potrebbero colmare il divario di Claude nella programmazione. Anthropic continua ad estendere le finestre di contesto per competere con Gemini. Google sta migliorando l’affidabilità di Gemini e regolando i suoi filtri di sicurezza. Meta continua ad espandere le capacità e l’ecosistema di Llama.

La direzione conta più dello scatto attuale.

Ciò che non cambierà: filosofie diverse producono punti di forza diversi. OpenAI ottimizza per un’ampia attrattiva per il consumatore. Anthropic ottimizza per precisione e sicurezza. Google ottimizza per scala e integrazione. Meta ottimizza per apertura e personalizzazione.

Quelle priorità plasmano tutto ciò che viene dopo.

Scegli in base a cosa conta per te. Prova alternative. Resta flessibile mentre il panorama cambia.

Il miglior modello di IA è quello che ti aiuta a finire il lavoro vero.