Comparativa de Agentes de Código: Copilot vs Claude vs Gemini vs DeepSeek

Las nuevas herramientas de code assistants basadas en IA permiten automatizar gran parte del desarrollo de software. Cada solución tiene sus puntos fuertes y limitaciones. A continuación analizamos cuatro agentes de código populares: GitHub Copilot CLI, Anthropic Claude Code (Opus 4.5), Google Gemini Code Assist y DeepSeek Coder, integrando experiencias reales de uso y referencias recientes.

Ejecución de comandos y agentes en terminal

GitHub Copilot CLI es la versión de Copilot para el terminal. Permite iniciar una sesión interactiva de IA directamente desde la línea de comandos, trabajando sobre el código local. Según la documentación oficial, “la interfaz de línea de comandos (CLI) de GitHub Copilot te permite usar Copilot directamente en tu terminal”. En una sesión de Copilot CLI el agente puede leer y modificar archivos, ejecutar comandos (por ejemplo !npm install), y hasta crear pull requests en GitHub automáticamente.

Anthropic Claude Code (modelo Opus 4.5) funciona como un asistente agente de codificación que puede ejecutarse en terminales, IDEs o su propia app de escritorio. Claude Code automatiza tareas desde generación y refactorización de código hasta pruebas y despliegues. Según Anthropic, “los desarrolladores lo usan como colaborador directo en su terminal, IDE o mediante APIs en la nube”. Esto significa que puede ejecutar comandos locales, corregir bugs y manipular proyectos grandes con contexto completo, todo mientras el usuario supervisa.

Google Gemini CLI (parte de Gemini Code Assist) es un agente AI de código basado en Gemini 2.5. Google indica que Gemini CLI ofrece “capacidades potentes de IA, desde comprensión de código y manipulación de archivos hasta ejecución de comandos y solución dinámica de problemas”. Además, el servicio individual de Gemini Code Assist es gratuito hasta ciertos límites diarios (6.000 peticiones de código y 240 chats diarios). En la práctica permite pedirle crear o arreglar código vía terminal, aunque algunos usuarios han reportado que puede generar outputs muy largos si no se controla el prompt.

DeepSeek Coder ofrece también un agente de línea de comandos (DeepSeek CLI) que se instala localmente o en la nube. La herramienta admite instalación mediante Ollama (modelo local) o con API en nube. Según su repositorio, el DeepSeek CLI ofrece autocompletado y generación de código en 100+ lenguajes, análisis de bases de código grandes, refactorización y detección de bugs. En otras palabras, DeepSeek en CLI puede ejecutar comandos de terminal como Copilot o Gemini, aunque no incluye de fábrica tests automáticos: se enfoca en generar o corregir código al recibir instrucciones.

Resolución de problemas complejos y planificación

Tareas multi-etapa: Claude Opus 4.5 destaca por razonar sobre fallos complicados y planear soluciones complejas. Anthropic reporta que Opus 4.5 puede “resolver un bug complejo en múltiples sistemas” y manejar workflows de codificación muy exigentes. En nuestra experiencia, Claude (y Copilot) han identificado causas profundas de errores de red o configuración de infraestructura en producción. Por ejemplo, una sesión con Copilot descubrió una red ocupada que impedía renovar certificados TLS vía Certbot, algo que ni el código ni los logs mostraban claramente.
Precisión del código: Los modelos de DeepSeek Coder también se han entrenado extensivamente en código (2 billones de tokens) y rinden muy bien en benchmarks. El modelo instructivo DeepSeek-Coder-33B llega a superar a GPT-3.5-turbo en pruebas HumanEval de Python. En conjunto, tanto Claude Opus 4.5 como los grandes modelos DeepSeek ofrecen calidad de código de vanguardia, aunque Claude suele generar soluciones más refactorizadas y con mejor estructura. En cambio, Gemini (y DeepSeek) tienden a enfocarse en generar la funcionalidad pedida, a veces sin tanta optimización de estilo.
Planificación y claridad: Copilot CLI ofrece un modo de “planificación” para bosquejar pasos antes de escribir código (pulsando Shift+Tab). Claude Code también tiende a preguntar confirmaciones y detalles antes de ejecutar cambios. En contraste, Gemini puede “lanzarse” directamente a generar mucho código si no se detiene con prompts adecuados. En resumen, Copilot y Claude son más proactivos para cuestionar y planear, mientras que Gemini y DeepSeek pueden requerir más supervisión humana en la conversación.

Uso de tokens y costos

Las cuatro soluciones tienen modelos de negocio diferentes:

Copilot CLI viene incluido con la suscripción de GitHub Copilot. No cobra por token de forma pública, aunque el uso intensivo en empresas está regulado por licencias. No hay “tokens” expuestos al usuario, pero sí hay límites de uso en entornos corporativos.
Claude Opus 4.5 sí se factura por token. Anthropic anunció precios de $5/$25 por millón de tokens (entrada/salida). Esto puede consumir crédito rápidamente si se lanzan tareas largas o se repite mucho un bug. Es clave usar prompts concisos o sesiones planificadas. Claude a veces “quema” tokens corrigiendo incluso detalles menores, por lo que hay que supervisar su progreso.
Gemini Code Assist (individual) actualmente es gratuito hasta ciertos límites: la edición gratuita ofrece 60 solicitudes por minuto y 1.000 por día (el sitio indica 6.000 códigos/día). A diferencia de Claude, no paga por tokens de forma individual. Para empresas o licencias Pro/Ultra hay límites extendidos.
DeepSeek Coder es notablemente económico: ronda los $0.14 por millón de tokens (frente a $10 en GPT-4). Un crédito pequeño (por ejemplo USD $5–10 al mes) permite cientos de peticiones y decenas de millones de tokens. Esto hace a DeepSeek muy viable para desarrolladores individuales.

En resumen, DeepSeek es el más barato, seguido de Gemini (gratuito con límite) y luego Copilot/Claude.

Automatización de frontend, backend y pruebas

Prototipado UI: Claude Code incluye una funcionalidad única: puede tomar una imagen o captura de pantalla y generar el código de la interfaz gráfica correspondiente. Basta con pasarle un mockup o un screenshot de un diseño, y Claude producirá HTML/CSS o código Flutter para la UI. Esto agiliza enormemente el desarrollo frontend. Ni Gemini ni DeepSeek ofrecen algo así de manera integrada; ellos se enfocan en texto/IDE. Copilot también genera partes de UI desde descripciones, pero no desde imágenes.
Lógica de backend: Todas las herramientas pueden implementar lógicas de negocio, consumir APIs y conectar bases de datos. En nuestras pruebas con C#/.NET y Flutter, pedíamos a los agentes funciones complejas (autenticación, pagos con Stripe, etc.). Copilot y Claude suelen manejar mejor los detalles de seguridad o errores de infraestructura. Gemini y DeepSeek pueden generar el código básico (clases, controladores, servicios) pero requieren revisar la integración fina.
Pruebas e integración: Claude Code puede escribir pruebas unitarias e integrales, e incluso validar que pasen. Copilot CLI permite correr comandos de prueba (!dotnet test o /run tests) y examinar resultados, facilitando el debug iterativo. Los agentes pueden crear suites de pruebas de integración E2E, especialmente si les provees un framework de pruebas. Cuando migramos de Playwright a Patrol (por mayor compatibilidad con Flutter Web), Copilot agilizó la conversión de los tests antiguos a la nueva sintaxis.
DevOps y despliegues: Todos pueden ayudar con scripts de infraestructura. Claude Code puede generar automáticamente scripts de CI/CD y administración de servidores. Por ejemplo, le pedimos a Claude que prepare un pipeline de GitHub Actions para desplegar en Docker y nos devolvió un YAML funcional. Estas IAs pueden aconsejar en HTTPS, certificados TLS, variables de entorno y rate limits.

Integración con desarrollo y repositorios

Extensiones y plugins: GitHub Copilot y Google Gemini Code Assist ofrecen extensiones oficiales para VS Code y otros IDEs. Son fáciles de instalar: basta buscar “Copilot” o “Gemini” en el marketplace. Claude Code se integró recientemente en la aplicación de escritorio Claude Desktop (que soporta Windows/macOS/Linux); no hay aún una extensión nativa de Claude para VS Code, aunque existe Claude Chat en algunos entornos. DeepSeek no tiene una extensión oficial tan pulida; para VS Code se recomienda usar extensiones genéricas de agente AI (como “Continue” u otras) que envían peticiones a su API.
Control de versiones (Git): Copilot CLI facilita enormemente Git. Con el comando /delegate, Copilot puede crear una nueva rama, hacer commit de cambios y abrir un pull request automáticamente. Esto permite “delegar” tareas complejas al agente mientras se conserva el contexto completo. Gemini Code Assist también puede revisar y sugerir cambios en PR de GitHub. DeepSeek, al funcionar vía CLI, permite editar archivos locales pero depende del flujo de Git tradicional (commit manual). Además, Copilot puede generar mensajes de commit descriptivos, revisar código en busca de problemas de estilo y resolver conflictos básicos si se le indica.

En resumen, la integración con Git es muy fluida en Copilot/Gemini; con DeepSeek y Claude requiere pasos extra del desarrollador.

Casos prácticos de uso

En proyectos reales hemos vivido varios casos que ilustran estas diferencias. Por ejemplo, Copilot y Claude detectaron que una red virtual estaba ocupada por otro servicio durante el despliegue de certificados TLS con Docker. Este hallazgo no era evidente localmente, sino solo en producción, y el agente lo solucionó reiniciando el recurso apropiado.

Otro caso fue con pagos en Stripe: al intentar automatizar la creación de cuentas y cobros, surgían errores de sincronización entre el frontend Flutter y el backend .NET. Tras varias iteraciones, Copilot sugirió corregir la llamada HTTP mal formada; Claude propuso crear una comprobación adicional en el servidor. Ambas herramientas aceleraron la solución de estos bugs complejos.

También enfrentamos la migración de pruebas: iniciamos con Playwright, pero al usar Flutter Web el equipo cambió a Patrol. Con ayuda de la IA, convertimos rápidamente los tests antiguos a Patrol, sin retrasos en el cronograma.

Por último, al implementar pipelines CI/CD completos, en un momento Copilot y Claude agotaron sus cuotas de token. Ahí DeepSeek resultó útil: continuó generando scripts faltantes para el despliegue final, completando la planificación previamente iniciada por las otras IAs. En la práctica, estos agentes pueden usarse de forma complementaria: cuando uno se queda sin tokens o toca límite de uso, el equipo puede alternar a otro sin perder productividad.

Conclusiones y recomendaciones

En resumen, cada agente tiene fortalezas distintas. Copilot CLI y Claude Code (Opus 4.5) son los más potentes a nivel global: ejecutan comandos, manejan contexto amplio y resuelven problemas complejos con calidad de código SOTA. También facilitan la integración continua (CI/CD) y la revisión de código. Sin embargo, son más costosos en tokens (o en suscripciones) y a veces sobreprocesan errores menores.

Gemini Code Assist es una opción sólida para generación de código cotidiano en IDE (gratis con límites diarios), aunque puede generar demasiado código si no se modera. DeepSeek Coder sobresale en eficiencia: ofrece modelos especializados en programación con alto rendimiento y precio muy accesible. Es ideal para tareas iniciales y prototipos, donde su bajo costo y su modo de diálogo paso a paso permiten explorar funcionalidades sin agotar presupuesto.

"La mejor estrategia suele ser combinarlos: usar DeepSeek para bocetos y generación de código base, y luego Copilot/Claude para depurar bugs complejos, optimizar arquitectura o finalizar el despliegue. Esta sinergia maximiza productividad: cada herramienta aporta su punto fuerte."

En cualquier caso, es clave proporcionar buenos prompts y guiar al agente para evitar desperdiciar tokens y obtener resultados de alta calidad. Estas IA ya se comportan casi como asistentes de desarrollo reales, agilizando tanto el frontend como el backend, pruebas y despliegues, pero requieren supervisión humana para mejores resultados.