GPT-5 non è pronto per lavori agentici in produzione. Kimi potrebbe esserlo. Più ricevute (come in ogni buona contabilità) Ho eseguito GPT-5 con Opus 4.1, ma ci è voluto così tanto tempo che ho finito per eseguire 3 modelli mentre aspettavo che GPT-5 finisse. Le esecuzioni qui sono un po' iper-verbali, quindi la mia rapida annotazione: 1. Seguire le istruzioni Chiesto di "utilizzare lo spazio di lavoro TypeScript fornito" tra le altre cose -GPT-5: Ignorato per 15 minuti, ha scritto prima 31 comandi shell -Kimi: Ha provato subito TypeScript (fallito 3 volte sui percorsi ma ha continuato a provare) -Opus: TypeScript al minuto 2 -Sonnet: TypeScript al minuto 7 2. Gestione degli errori -GPT-5: comando di 500 caratteri fallisce → si espande a oltre 2000 caratteri → fallisce ancora → continua ad espandersi -Kimi: errore di percorso 3 volte → alla fine semplifica → funziona -Opus: 95% di lavoro al primo tentativo -Sonnet: strumento mancante → cambia approccio → continua 3. Risultati unici (il nostro lavoro principale - merita un post a parte) -GPT-5: cambiamenti di schema (RIDRETH2→RIDRETH3), schemi di denominazione (_J suffisso) -Kimi: validazione di base - SEQN esiste, 9966 partecipanti -Sonnet: salute mentale nascosta in Other/, file da 1,4M righe -Opus: 86% di scarsità progettata, intervallo di colonne 2-323 4. Codice prodotto -GPT-5: inventory.ts con bash incorporato di oltre 2000 caratteri -Kimi: simple_validate.ts - minimale ma funziona -Sonnet: comprehensive_analysis.ts - separazione pulita -Opus: 3 file modulari - framework estensibile 5. Risorse -Kimi: 14 min, $1.59 -Sonnet: 6 min, $1.87 -GPT-5: 27 min, $5.04 -Opus: 10 min, $10.46 Detto ciò, posso vedere che GPT-5 conosce molti trucchi tecnici ed è un attore piuttosto capace come base - ma viene con un alto margine di errore e rischio di deviare dal punto (cosa che ha fatto più volte con questo compito). Potrei usarlo per un rapido debugging, ma per un vasto codice sorgente o un compito di analisi, preferirei Kimi con molte protezioni mentre ci troviamo.