Claude vs ChatGPT vs Gemini se enfrentan en una prueba real de vibe coding: crear una app desde cero. Descubre cuál IA entiende mejor las instrucciones y diseña mejores aplicaciones.
Claude vs ChatGPT vs Gemini: ¿Cuál es mejor para hacer vibe coding?
Los asistentes de inteligencia artificial han evolucionado rápidamente en los últimos años. Lo que comenzó como una herramienta para responder preguntas o generar textos se ha convertido en una auténtica plataforma de creación capaz de desarrollar código, diseñar interfaces y construir aplicaciones completas a partir de simples instrucciones escritas.
Este fenómeno, conocido popularmente como vibe coding, ha cambiado la forma en la que muchas personas se acercan a la programación. Hoy, incluso usuarios sin conocimientos avanzados de desarrollo pueden describir una idea en lenguaje natural y dejar que una IA genere gran parte del código necesario para convertirla en una aplicación funcional.
Pero una cosa es generar código básico y otra muy distinta entender realmente lo que el usuario quiere: interpretar sus necesidades, hacer las preguntas adecuadas, diseñar una buena experiencia y entregar un resultado pulido.
Para comprobar hasta qué punto estas herramientas son capaces de hacerlo, el sitio XDA Developers realizó un interesante experimento enfrentando a tres de los asistentes de IA más populares del momento: Claude, ChatGPT y Gemini. La prueba consistió en pedirles que crearan una aplicación para hacer la maleta (packing app), una herramienta digital que genera listas personalizadas de equipaje según el tipo de viaje, duración y necesidades del usuario.
El objetivo no era simplemente ver cuál escribía más código, sino descubrir cuál de ellos comprendía mejor la idea inicial y era capaz de transformarla en una aplicación útil y bien diseñada.
Qué es Claude AI y cómo se usa: guía práctica para principiantes
Claude fue el primero y puso el listón muy alto
Casi hizo que el experimento terminara antes de tiempo
Para que la comparación fuera justa, XDA utilizó el mismo prompt base en los tres modelos de IA. La instrucción debía ser lo suficientemente detallada para que cada asistente tuviera toda la información necesaria, pero al mismo tiempo permitir que cada modelo demostrara su capacidad para interpretar requisitos y tomar decisiones de diseño.
El enfoque utilizado fue similar al de trabajar con un desarrollador real: en lugar de tratar la IA como una simple herramienta que recibe órdenes y devuelve código, el objetivo era proporcionarle contexto, explicar hábitos personales, preferencias visuales y detalles específicos de la aplicación.
El prompt incluía aspectos como el tipo de viajes realizados, la preferencia por una interfaz limpia, la organización de diferentes tipos de equipaje e incluso un detalle más personal: una mascota en forma de gato que funcionaría como elemento visual de la aplicación y cambiaría según el progreso al preparar la maleta.
El prompt completo utilizado por XDA puede consultarse aquí:
Uno de los puntos donde Claude destacó especialmente fue en la fase previa al desarrollo. Antes de comenzar a crear la aplicación, el modelo realizó varias preguntas de aclaración para entender mejor los objetivos del proyecto. En lugar de hacer preguntas genéricas, planteó tres cuestiones concretas que ayudaron a definir mejor la experiencia final.
El resultado fue una aplicación bastante completa. La herramienta preguntaba si el viaje era de un día o una estancia más larga, organizaba los objetos por categorías y permitía marcar cada elemento con un sistema de tres estados: pendiente de preparar, preparado y revisado por última vez.
Además, incorporaba una barra de progreso fija en la parte superior para mostrar el avance mientras se completaba la lista. Según la prueba realizada por XDA, una de las funciones más útiles fue precisamente este sistema de triple confirmación, especialmente pensado para esos momentos antes de salir de casa donde se revisa varias veces si falta algo importante.
La interpretación del diseño también fue uno de los puntos fuertes de Claude. El modelo consiguió integrar correctamente la mascota de gato dentro de la interfaz, creando una experiencia más personalizada y coherente con la idea original. El resultado fue tan satisfactorio que, según XDA, estuvo cerca de poner fin al experimento antes de probar el resto de asistentes.
ChatGPT quedó por detrás, pero la diferencia fue pequeña
Una alternativa muy sólida con un enfoque visual diferente
Después de ver el resultado de Claude, XDA utilizó el mismo prompt base con ChatGPT para comprobar si el modelo de OpenAI podía igualar o superar el resultado anterior.
La estructura general de la aplicación debía mantenerse: mismo concepto de lista inteligente de equipaje, mismas funciones principales y el sistema de interacción mediante triple toque. La principal diferencia fue que esta vez se permitió a ChatGPT tomar más libertad con la estética y la combinación de colores.
En el apartado visual, ChatGPT tomó una dirección diferente. Mientras Claude apostaba por una interpretación más cercana a las instrucciones originales, la versión creada por ChatGPT presentó una estética más suave, con colores pastel y un diseño más cálido. El resultado era atractivo y tenía una personalidad propia, aunque según la prueba de XDA no alcanzaba el mismo nivel de acabado que la propuesta de Claude.
Aun así, la diferencia fue pequeña. La aplicación creada por ChatGPT seguía siendo completamente funcional y ofrecía prácticamente todas las características importantes del proyecto. De hecho, XDA señala que podría haber usuarios que prefirieran esta versión simplemente por su estilo visual diferente.
Al recibir el prompt inicial, ChatGPT también realizó varias preguntas de aclaración antes de comenzar el desarrollo. Tras responderlas, generó una aplicación de equipaje bastante completa, demostrando que sigue siendo una herramienta muy capaz para crear proyectos completos a partir de instrucciones en lenguaje natural.
Gemini no logró entender la idea de la app
Poco diseño, poca personalidad y un resultado muy por debajo de sus rivales
Cuando llegó el turno de probar Gemini, el equipo de XDA Developers ya tenía una referencia bastante clara. El mismo prompt había producido dos aplicaciones de equipaje realmente funcionales, así que en teoría Gemini solo tenía que seguir las instrucciones, aportar su propio estilo y construir una experiencia similar.
El resultado, sin embargo, estuvo bastante lejos de lo esperado.
Según la prueba realizada por XDA, la versión creada por Gemini se sentía más como un prototipo básico de HTML que como una aplicación terminada. La estructura general era limpia, pero precisamente porque carecía de muchos de los elementos que daban personalidad a las versiones anteriores: apenas había diseño visual, no había una identidad clara y, salvo por el pequeño gato situado en la parte superior, prácticamente no había elementos gráficos que hicieran que la aplicación destacara.
Lo más llamativo fue que, a diferencia de Claude y ChatGPT, Gemini decidió no hacer preguntas antes de comenzar el desarrollo. Mientras sus competidores intentaron entender mejor los detalles del proyecto antes de escribir código, Gemini asumió directamente la tarea y comenzó a generar la aplicación sin solicitar aclaraciones adicionales.
Ese detalle terminó marcando una diferencia importante. La aplicación final no solo tenía menos personalidad, sino que también dejó fuera varios elementos clave del diseño original. Por ejemplo, las tareas importantes antes del viaje no estaban correctamente separadas visualmente, los elementos de cada bolsa aparecían simplemente acompañados por etiquetas como «CRITICAL» y «UNPACKED», y la barra de progreso solicitada no funcionaba como estaba previsto.
Además, varios detalles de interacción tampoco estaban bien resueltos. Los elementos no parecían botones o casillas realmente interactivas, la barra superior no permanecía fija como se había pedido y algunas acciones dependían de pequeños elementos poco intuitivos, como emojis que el usuario debía descubrir que eran clicables.
Para XDA, la diferencia fue bastante clara: mientras Claude y ChatGPT parecían trabajar como asistentes de diseño y desarrollo capaces de interpretar una intención, Gemini se limitó a ejecutar instrucciones de forma más literal. El resultado no fue una aplicación inutilizable, pero sí quedó varios pasos por detrás de las otras dos propuestas.
¿Cuánto cuestan Claude, ChatGPT y Gemini?
Una de las grandes ventajas actuales de los asistentes de inteligencia artificial es que prácticamente todos ofrecen una versión gratuita. Sin embargo, para tareas más exigentes como desarrollo de aplicaciones, análisis de documentos o proyectos largos, los límites de esas versiones pueden quedarse cortos.
Los tres servicios cuentan con planes gratuitos, pero existen diferencias importantes en cuanto a cantidad de mensajes disponibles, duración de las sesiones y tamaño de la ventana de contexto. En términos generales, Gemini suele ofrecer el plan gratuito más generoso en cantidad de uso, seguido por ChatGPT, mientras que Claude tiende a ser más restrictivo con sus límites.
Si hablamos de planes de pago, estas son las opciones de entrada más económicas:
ChatGPT (OpenAI)
- Plan más barato: ChatGPT Go
- Precio: alrededor de 8 dólares al mes.
Es la opción económica de OpenAI para usuarios que necesitan más capacidad que la versión gratuita sin pagar el plan completo. Ofrece más mensajes y acceso ampliado, aunque mantiene algunas limitaciones frente a los planes superiores.
El plan más popular continúa siendo ChatGPT Plus, con un precio de 20 dólares al mes, que ofrece acceso completo a los modelos principales y funciones avanzadas sin las restricciones del nivel gratuito.
Claude (Anthropic)
- Plan más barato: Claude Pro
- Precio: 20 dólares al mes o aproximadamente 17 dólares mensuales con facturación anual.
Claude Pro aumenta considerablemente los límites de uso respecto a la versión gratuita, ofrece acceso prioritario durante horas de alta demanda y permite utilizar sus modelos más avanzados de la familia Claude.
Es una opción especialmente orientada a usuarios que trabajan con textos largos, programación y tareas donde la capacidad de razonamiento tiene mucho peso.
Gemini (Google)
- Plan más barato: Google AI Plus
- Precio: aproximadamente 7,99 dólares al mes.
Es la opción de entrada dentro del ecosistema de inteligencia artificial de Google. Incluye acceso ampliado a modelos Gemini y algunas funciones premium.
El plan superior, Google AI Pro, cuesta alrededor de 19,99 dólares al mes e incorpora acceso completo a modelos avanzados, integración con servicios de Google Workspace y almacenamiento adicional en la nube.
Generar código es fácil, entender al usuario es lo difícil
El experimento realizado por XDA Developers deja una conclusión interesante: la diferencia entre estos modelos no está únicamente en su capacidad para escribir código.
Durante años hemos visto cómo los grandes modelos de lenguaje parecían avanzar hacia un punto donde todos podían realizar tareas similares. Sin embargo, pruebas prácticas como esta muestran que todavía existen diferencias importantes cuando se trata de interpretar una idea, captar pequeños detalles de diseño y entender qué hace que una aplicación resulte realmente útil.
En esta comparativa, Claude fue el modelo que mejor logró interpretar la intención detrás del proyecto. No solo creó una aplicación funcional, sino que entendió elementos más humanos del diseño: la personalidad de la interfaz, la importancia de pequeños detalles y la forma en que una persona realmente utilizaría una herramienta para preparar un viaje.
ChatGPT quedó muy cerca, ofreciendo una alternativa igualmente sólida aunque con una dirección visual diferente, más enfocada en una estética amigable y colorida.
Gemini, por otro lado, demostró que todavía existe una diferencia entre seguir instrucciones y comprender realmente lo que un usuario está intentando crear.
Al final, el futuro de estas herramientas probablemente no dependerá únicamente de cuál pueda generar más líneas de código en menos tiempo, sino de cuál consiga convertirse en un verdadero colaborador capaz de entender ideas, necesidades y esos pequeños detalles humanos que hacen que un software pase de ser simplemente funcional a sentirse bien diseñado.
