Confronto tra ChatGPT e Claude: scontro fra titani

Nel video allegato, ho voluto esplorare il confronto tra due “giganti” nel campo dei modelli di linguaggio: ChatGPT di OpenAI e Claude di Anthropic.

Partendo dalla considerazione che entrambi rappresentano l’avanguardia nella generazione di testi, l’obiettivo del tutorial è mettere a confronto le loro capacità in scenari pratici, senza preimpostazioni complesse o prompt eccessivamente strutturati. Attraverso esempi semplici (dalla scrittura di una didascalia per Instagram fino alla creazione di uno schema per un podcast), ho cercato di evidenziare punti di forza, differenze stilistiche e profondità analitica di ciascun motore, per capire in quali situazioni uno possa avere un vantaggio sull’altro e quali fattori dovrebbero guidare la scelta dell’utente.

• Contesto e motivazione
  • Entrambi i modelli sono considerati “titani” nel campo dei large language models (LLM), dedicandosi principalmente all’elaborazione e generazione di testi.
  • Claude (versione 4) è noto per un’analisi testuale molto profonda e dettagliata, mentre ChatGPT 4.5 offre anche un’integrazione multimodale (testo + immagini).
  • Lo scopo non è decretare un “vincitore” assoluto, ma comprendere come ciascun modello si comporti a parità di condizioni d’uso (prompt generico, nessuna personalizzazione preliminare).
• Prima prova: caption Instagram per un tramonto in spiaggia
  • ChatGPT 4.5: fornisce varie versioni di didascalia con emoji e hashtag già pronti in inglese, articolando tonalità emotive (opzione romantica, riflessiva, d’impatto).
  • Claude 4: offre almeno quattro versioni di caption, con suggerimenti sul tono e hashtag (anche se in inglese), e aggiunge un commento sul “mood” più adatto al post.
  • Osservazione principale: entrambi generano contenuti di qualità simile, ma Claude tende a soffermarsi maggiormente sull’atmosfera emotiva e su suggerimenti stilistici, mentre ChatGPT affronta la richiesta in modo più diretto.
• Seconda prova: struttura per una presentazione aziendale
  • ChatGPT: suddivide il testo in tre sezioni principali (titolo, parti da sviluppare, conclusione), fornendo indicazioni sintetiche e chiare.
  • Claude: crea un “artifact” ricco di dettagli, con una struttura più ampia e approfondita: titoli di sezione, paragrafi estesi e spunti di approfondimento.
  • Osservazione principale: Claude restituisce un’organizzazione dei contenuti più strutturata e approfondita “out of the box”, mentre ChatGPT rimane più essenziale a meno di prompt più customizzati.
• Terza prova: outline per un articolo di blog
  • ChatGPT: propone tre approcci diversi (empatico, analitico, basato sui dati), con un breve elenco di punti chiave e relative note per lo sviluppo.
  • Claude: elabora un’introduzione e un indice di sezioni con sotto-argomenti da approfondire, mostrando già una suddivisione dei temi più dettagliata.
  • Osservazione principale: ancora una volta, Claude tende a offrire una panoramica più ampia e dettagliata, mentre ChatGPT si concentra sull’essenzialità dei contenuti e su vari “mood” possibili.
• Quarta prova: scaletta per un podcast sulla storia e il significato culturale del caffè
  • ChatGPT: organizza le quattro sezioni principali, ciascuna suddivisa in tre sottopunti, offrendo spunti narrativi essenziali.
  • Claude: crea un “artifact” articolato con dettagli più generosi e suggerimenti su durata stimata (10–12 minuti), oltre a numerosi spunti narrativi.
  • Osservazione principale: per un progetto di più ampio respiro (come un podcast), Claude offre già un piano semistrutturato più completo, mentre ChatGPT richiede ulteriori prompt per ottenere lo stesso livello di profondità.
• Analisi generale delle differenze
  • Profondità di analisi e dettaglio: in tutti gli esempi, Claude mostra una maggiore capacità di sviscerare temi e fornire strutture più articolate senza prompt eccessivamente dettagliati.
  • Versatilità multimodale: ChatGPT 4.5 supporta la generazione di immagini e integra competenze di coding, caratteristica che Claude (al momento) non copre.
  • Tempi e performance: entrambi i motori rispondono rapidamente e con risultati di alta qualità. Claude, però, sembra privilegiato nei task di pura generazione testuale “long-form”, mentre ChatGPT risulta più flessibile se si integra testo e immagine.
• Criteri di scelta e raccomandazioni
  • Tipologia di attività:
    • Se si richiede un testo estremamente approfondito, narrativo o analitico (es. blog post quotidiani, saggi, ricerca accademica), Claude appare la scelta preferibile.
    • Se si lavora in ambito social media, marketing visivo o si ha bisogno di integrare immagini, ChatGPT 4.5 (o versioni multimediali) è più indicato.
    • Per analisi dati e sintesi testuali più rapide, ChatGPT resta un’opzione valida, soprattutto per chi ha già familiarità con i suoi tool di progetto e canvas.
  • Costo e accessibilità:
    • Per sfruttare appieno le capacità di entrambi i motori, è necessario sottoscrivere piani a pagamento pro sia su OpenAI che su Anthropic; a volte può essere sostenibile utilizzare in pro uno e nell’altro in piano gratuito, a seconda delle priorità.
  • Prompt engineering:
    • Indipendentemente dal modello scelto, la qualità dell’output dipende fortemente dalla cura del prompt. Un prompt più contestualizzato e strutturato permette a ChatGPT di colmare eventuali gap di profondità rispetto a Claude.

Per concludere

In definitiva, il confronto pratico tra ChatGPT e Claude mette in luce come entrambi i modelli costituiscano oggi lo stato dell’arte nella generazione di testo, pur con lievi differenze di “philosophy” e caratteristiche tecniche. Claude eccelle nella produzione di testi particolarmente dettagliati e profondi “out of the box”, mentre ChatGPT si dimostra più versatile quando serve un approccio multimodale (testo + immagini, coding) o quando si vuole un output rapido e sintetico. Tuttavia, la decisione migliore rimane quella che si fonda sulle proprie esigenze: tipo di contenuto da creare, budget disponibile e familiarità con i rispettivi strumenti. Ti invito a guardare il video completo per vedere in azione questi esempi e a sperimentare in prima persona: in molti casi, l’ideale è imparare a sfruttare entrambi i motori, scegliendo di volta in volta quello più adatto al proprio progetto.

Buona visione del video e buona sperimentazione!