Claude Code vs. GitHub Copilot
Comparación entre Claude Code y GitHub Copilot en el Artificial Analysis Coding Agent Index, incluidos resultados de benchmarks, costo, tiempo de ejecución y uso de tokens.
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vs
Comparación
Comparación lado a lado de Claude Code y GitHub Copilot.
Comparación de agentes de programación
Métrica |  Claude CodeClaude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) |  GitHub CopilotCopilot Fusion (Max) | Análisis |
|---|---|---|---|
Harness del agente | Claude Code | GitHub Copilot | |
Modelo representativo | Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) | Copilot Fusion (Max) | |
Coding Agent Index | 62 | 60 | Claude Code tiene un Coding Agent Index más alto que GitHub Copilot |
FrontierCode v1.1 | 56% | 51% | Claude Code tiene una puntuación más alta en FrontierCode v1.1 que GitHub Copilot |
Terminal-Bench 4.0 | 63% | 71% | GitHub Copilot tiene una puntuación más alta en Terminal-Bench 4.0 que Claude Code |
SWE-Atlas-QnA-AA | 66% | 57% | Claude Code tiene una puntuación más alta en SWE-Atlas-QnA-AA que GitHub Copilot |
Costo por tarea | 11,42 US$ | 5,59 US$ | GitHub Copilot tiene un costo por tarea más bajo que Claude Code |
Tiempo por tarea | 1,0h | 36,1min | GitHub Copilot tiene un tiempo por tarea más bajo que Claude Code |
Turnos por tarea | 146,4 | 171 | Claude Code tiene menos turnos por tarea que GitHub Copilot |
Uso de tokens por tarea | 14,5 M | 7,3 M | GitHub Copilot tiene un uso de tokens por tarea más bajo que Claude Code |
Tasa de aciertos de caché | 95 % | 97 % | GitHub Copilot tiene una tasa de aciertos de caché más alta que Claude Code |
Variantes de modelo
Variantes de modelo evaluadas para Claude Code y GitHub Copilot.
Variantes de modelo
| Claude Code | Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) | 62 | 56% | 63% | 66% | 11,42 US$ | 1,0h | 14,5 M |
| Claude Code | Claude Sonnet 5.5 (Max, Default Fallback) | 59 | 48% | 66% | 64% | 13,30 US$ | 1,3h | 24,1 M |
| Claude Code | Claude Fable 5.1 (Max, Default Fallback) | 58 | 49% | 58% | 66% | 11,53 US$ | 35,3min | 6 M |
| Claude Code |  Step 5 Preview | 43 | 40% | 30% | 59% | 1,84 US$ | 1,0h | 22,1 M |
| Claude Code |  Qwen3.8 Max | 39 | 45% | 17% | 56% | 3,80 US$ | 1,3h | 9,2 M |
| Claude Code | Claude Haiku 5.5 (Max) | 37 | 47% | 31% | 34% | 2,67 US$ | 1,2h | 16,1 M |
| GitHub Copilot | Copilot Fusion (Max) | 60 | 51% | 71% | 57% | 5,59 US$ | 36,1min | 7,3 M |
Rendimiento
Rendimiento en el Artificial Analysis Coding Agent Index.
Artificial Analysis Coding Agent Index
Artificial Analysis Coding Agent Index v2.0 incorporates 3 benchmarks: FrontierCode v1.1, Terminal-Bench 4.0, and SWE-Atlas-QnA-AA · Higher is better
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Artificial Analysis Coding Agent Index vs. costo por tarea
Artificial Analysis Coding Agent Index vs. promedio del costo de la API de pago por token por tarea (USD)
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Most attractive quadrant
Pareto line
Uso de tokens
Consumo de tokens en el Artificial Analysis Coding Agent Index.
Uso de tokens por tarea
Promedio de tokens de entrada, caché y salida por tarea
Las tasas de aciertos de la caché de prompts pueden variar mucho según el enrutamiento del proveedor, lo que puede cambiar sustancialmente el costo efectivo.
Artificial Analysis Coding Agent Index vs. tokens totales
Artificial Analysis Coding Agent Index vs. promedio de tokens totales por tarea
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Costo
Costo de la API de pago por token en el Artificial Analysis Coding Agent Index, según los precios actuales por token.
Costo por tarea
Average pay-per-token API cost per task (USD) · Lower is better
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Tiempo de ejecución
Tiempo de ejecución activo del agente en el Artificial Analysis Coding Agent Index.
Tiempo por tarea
Average agent wall time per task · Lower is better
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Artificial Analysis Coding Agent Index vs. tiempo de ejecución
Artificial Analysis Coding Agent Index vs. promedio del tiempo de ejecución del agente por tarea
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