Confronto tra sei LLM per correzioni di codice nel mondo reale – GPT‑5, Claude Sonnet, Grok e altri

Introduzione

Un benchmark recente del blog Kilo Code ha messo alla prova sei dei principali modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) attraverso tre sfide di programmazione realistiche. L’obiettivo era semplice: vedere quali modelli fossero in grado di individuare bug critici per la sicurezza, proporre correzioni pronte per la produzione e farlo in modo economicamente efficiente. I modelli valutati erano GPT‑5, OpenAI o1, Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4.5, Grok 4 e Gemini 2.5 Pro.

I risultati evidenziano un chiaro compromesso tra profondità tecnica grezza e manutenibilità pratica. Sebbene ogni modello abbia identificato le vulnerabilità, la qualità, la completezza e il costo delle soluzioni sono variati in modo drammatico. Di seguito trovi una descrizione dettagliata della metodologia, dei tre casi di test e delle raccomandazioni operative per gli ingegneri che scelgono un LLM per la revisione del codice o per i controlli automatici delle PR.

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Metodologia del test

Kilo Code ha costruito un framework di test coerente per garantire un confronto equo:

• Input: frammenti di codice piccoli e rischiosi (da 10 a 50 righe) sono stati forniti a ciascun modello con lo stesso prompt: “Fix this. No hints, no leading questions.”
• Fase 1 – Valutazione AI: una rubrica automatizzata ha assegnato un punteggio a ogni risposta in base a correttezza, qualità del codice, completezza, pratiche orientate alla sicurezza e performance.
• Fase 2 – Validazione umana: gli ingegneri hanno revisionato le correzioni classificate dall’AI e hanno selezionato le versioni che avrebbero effettivamente integrato.

Questo approccio a due livelli combina metriche oggettive con il giudizio reale degli sviluppatori, offrendo una visione pragmatica dell’utilità di ciascun modello nelle pipeline di produzione.

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Scenario 1 – Vulnerabilità di merge della configurazione in Node.js

Problema: una funzione di deep‑merge propaga involontariamente un flag admin malevolo da un payload manipolato attraverso catene di prototipo, replicando i classici pattern OASP.

Risultati dei modelli:

• GPT‑5: ha implementato salvaguardie a più livelli – oggetti base con prototipo nullo, blocco esplicito delle chiavi rischiose, controlli hasOwnProperty e congelamento degli oggetti sensibili. La correzione è stata approfondita e pronta per la produzione.
• OpenAI o1: ha fornito helper puliti, un elenco conciso di chiavi proibite e commenti leggibili. La soluzione è stata facile da auditare in pochi minuti.
• Claude Sonnet 4.5: ha usato Object.create(null) e blocco delle chiavi, offrendo una protezione solida ma leggermente meno approfondita rispetto a GPT‑5.
• Gemini 2.5 Pro: ha applicato filtraggio delle chiavi e prototipi nulli, ma ha trascurato alcuni casi limite ricorsivi.
• Claude Opus 4.1: si è basato su schemi e controlli di tipo – efficace ma con un onere di manutenzione maggiore.
• Grok 4: si è concentrato su un filtraggio semplice e ha omesso la validazione hasOwnProperty, risultando in una correzione più debole.

Conclusione: tutti i modelli hanno individuato il difetto, ma solo GPT‑5 e OpenAI o1 hanno prodotto correzioni che sembrano pronte per la produzione senza eccessiva complessità.

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Scenario 2 – Workflow di agente moderno (stile 2025)

Problema: un agente guidato da IA recupera una pagina web, ne interpreta il contenuto e propone chiamate a strumenti di un’API di gestione cloud. Senza confini rigidi, l’agente può eseguire istruzioni malevole, provocando perdite di token tra tenant e modifiche non autorizzate.

Risultati dei modelli:

• GPT‑5: ha introdotto ambiti di strumenti ristretti, regole di conferma a due step, confini di fiducia severi (le credenziali non compaiono mai nel testo del modello), controlli di provenienza sull’HTML recuperato e token a vita breve basati sui ruoli.
• OpenAI o1: ha eguagliato la profondità di GPT‑5, aggiungendo analisi RBAC per tenant ombra, validazione dello schema di risposta e una configurazione che elimina completamente l’accesso al file system.
• Claude Sonnet 4.5: ha coperto i confini di fiducia e il tracciamento della provenienza, ma ha mancato dei dettagli di implementazione granulari di GPT‑5.
• Gemini 2.5 Pro: ha limitato gli strumenti e usato controlli di schema; il gating era presente ma più leggero rispetto ai migliori performer.
• Claude Opus 4.1: ha impiegato validazione Zod e DOM purify, fornendo diagrammi chiari ma meno difese a più livelli.
• Grok 4: ha citato le top‑10 OASP e le linee guida NIST con whitelist; la logica di gating è rimasta semplice.

Conclusione: per pattern nuovi e complessi, un ragionamento più profondo (come mostrato da GPT‑5 e OpenAI o1) supera il semplice matching di pattern.

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Scenario 3 – Iniezione di comando in ImageMagick

Problema: un’API Express costruisce un comando shell per ImageMagick usando font e testo forniti dall’utente. Un payload malevolo può iniettare operatori di shell (es. ; rm -rf /), portando a esecuzione di codice arbitrario.

Risultati dei modelli:

• GPT‑5: ha implementato una difesa completa – whitelist rigorose, percorsi di font assoluti, evitamento di prefissi speciali, esecuzione tramite vettori di argomenti (senza shell), input via stdin, limiti di dimensione/velocità e pulizia automatica dei file temporanei.
• Claude Opus 4.1: ha mostrato una completezza simile con spawn, whitelist, validazione delle dimensioni, filtraggio dei caratteri di controllo e demo dettagliate per i revisori.
• Claude Sonnet 4.5: ha usato execFile con whitelist robuste e limitazione del rate.
• OpenAI o1: è passato a execFile con validazione concisa del font e sanitizzazione del testo.
• Gemini 2.5 Pro: ha adottato spawn con whitelist e validazione pulita.
• Grok 4: ha spiegato le insidie del parsing della shell (punto e virgola, pipe, ampersand, backticks) e è passato a spawn con validazione di intervallo.

Conclusione: le migliori soluzioni hanno stratificato l’esecuzione sicura del processo con whitelist rigorose e limiti di rate, eliminando i vettori di iniezione della shell.

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Analisi dei costi

L’esecuzione di tutti e tre gli scenari sui sei modelli ha comportato un costo totale di circa 181 $. Il caso ImageMagick è stato il più costoso a causa della lunghezza delle risposte dei modelli. Lo scenario di merge Node.js è stato il più economico, con una media di 0,60 $ per valutazione (circa 0,10 $ per esecuzione di modello).

Raccomandazioni di budget:

• Per scansioni di massa dove il costo è cruciale, Gemini 2.5 Pro o OpenAI o1 offrono dal 90 % al 95 % della qualità di GPT‑5 a un costo circa 72 % inferiore.
• Per domini ad alto rischio (finanziari, dati sanitari, API privilegiate), la spesa aggiuntiva di GPT‑5 è giustificata dalle sue guardie massimaliste.
• Per revisioni di tipo OASP generiche, Claude Sonnet 4.5 offre un buon equilibrio tra copertura e convenienza.

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Raccomandazioni pragmatiche

• Sistemi critici: distribuisci GPT‑5. Le sue difese a più livelli e le correzioni esaustive ne valgono il prezzo premium.
• Scansioni ad alto volume e basso rischio: scegli Gemini 2.5 Pro o OpenAI o1 per ottenere performance quasi top con una frazione del costo.
• Via di mezzo: Claude Sonnet 4.5 fornisce protezione solida su pattern familiari mantenendo un budget contenuto.
• Manutenibilità: i revisori umani hanno preferito OpenAI o1 perché le sue correzioni erano concise, leggibili in 15 minuti e comunque capaci di gestire gli scenari più complessi.

L’insight chiave è che la soluzione più perfetta non è sempre la scelta migliore a lungo termine. Una correzione leggermente meno completa ma facile da capire e mantenere può risultare più preziosa in un ambiente di sviluppo veloce.

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Conclusione

Il benchmark di Kilo Code dimostra che i moderni LLM hanno raggiunto un livello in cui tutti e sei i modelli individuano in modo affidabile bug critici per la sicurezza. Le differenze ora risiedono in quanto siano approfondite le correzioni, la profondità delle guardie a più livelli e il costo totale di esecuzione.

• GPT‑5 è leader in profondità tecnica e sicurezza, ideale per codice mission‑critical.
• OpenAI o1 offre un equilibrio pragmatico tra leggibilità, robustezza e costo.
• Gemini 2.5 Pro e Claude Sonnet 4.5 sono cavalli di battaglia affidabili per l’igiene quotidiana del codice.

Quando integri LLM nel flusso di lavoro delle pull‑request, abbina il modello alla missione: privilegia la massima sicurezza per i servizi ad alto impatto e opta per modelli economicamente efficienti dove prevalgono velocità e volume.

Considerando gli LLM come revisori assistiti piuttosto che sostituti oracolari, i team di ingegneria possono sfruttarne i punti di forza mitigando al contempo l’onere di manutenzione—consegnando codice più sicuro su larga scala.