Mejor editor de código con IA: Cursor vs Windsurf vs Replit

Crear una app sin saber programar es una gran tendencia ahora mismo. ¿Pero pueden estas herramientas construir y desplegar una app con éxito?

Evaluamos 6 editores de código con IA en 10 desafíos reales de desarrollo web. Cada tarea requería implementaciones como backend, frontend, autenticación y gestión de estado. Evaluamos la corrección del backend, el comportamiento del frontend y el rendimiento combinado, y analizamos cómo opera cada agente durante la ejecución.

Resultados del benchmarking

Cursor alcanzó la puntuación más alta en backend y combinada, y empató con Kiro Code en rendimiento perfecto de frontend. Kiro Code quedó segundo en la clasificación general con una gran consistencia en la interfaz de usuario. Antigravity tuvo un buen rendimiento en tareas de backend y mantuvo un comportamiento sólido en el frontend.

Roo Code y Replit mostraron un rendimiento de backend similar, aunque Roo Code obtuvo mejores resultados en la evaluación del frontend. Windsurf quedó último tanto en backend como en frontend.

Perspectivas de las herramientas

Evaluamos editores de código con IA en diferentes tareas del mundo real (consulta la Tarea 6 en Github como ejemplo) e investigamos cómo operan.

Cursor

Cursor aplica de forma consistente la solución viable más pequeña. Cuando las dependencias de autenticación entraban en conflicto, eliminaba la capa de abstracción que fallaba en lugar de rediseñar todo el subsistema. La arquitectura permanecía intacta; solo cambiaba el componente que fallaba.

Ese patrón refleja un sesgo de ingeniería conservadora. Cursor asume que el sistema es mayoritariamente correcto y aísla el fallo. Prefiere la estabilidad incremental sobre la reescritura arquitectónica.

Su estructura de precios refuerza ese posicionamiento. Cursor ofrece niveles de suscripción y también proporciona expansión basada en uso a través de un modelo de pago por consumo y Cloud Agents. Esto se alinea con una audiencia de desarrolladores profesionales: una suscripción base estable y computación escalable cuando se necesita. Funciona como un multiplicador de productividad para flujos de trabajo existentes, más que como un orquestador full-stack.

La fortaleza de Cursor reside en la iteración controlada con riesgo predecible.

Kiro Code

Kiro reacciona de forma diferente ante la fricción. Cuando aparecían incompatibilidades de dependencias, no parcheaba el problema. Sustituía el subsistema por completo y normalizaba el hashing en toda la base de código.

Esto es un sesgo estructural. Kiro optimiza para la consistencia interna incluso si la intervención es mayor de lo estrictamente necesario. Prefiere un sistema limpio sobre un diff mínimo.

Su modelo de precios refuerza esto. Kiro utiliza un sistema basado en créditos vinculado a la ejecución. Esto fomenta ejecuciones deliberadas y guiadas por especificaciones, en lugar de microiteraciones continuas. El modelo económico coincide con el estilo técnico: construcciones estructuradas e intencionadas en lugar de ajustes rápidos en la terminal.

Kiro se comporta como un ingeniero guiado por especificaciones que prefiere la corrección mediante reconstrucción en lugar de contención.

Antigravity

La diferencia definitoria de Antigravity no es cómo corrige los errores de backend. Es cómo valida los resultados. Como puede interactuar con el navegador, evalúa el comportamiento visible en lugar de detenerse en la corrección de la API.

Cuando ajusta, lo hace en todas las superficies. Backend, frontend y vista previa en vivo forman un único bucle de retroalimentación. Sus decisiones están moldeadas por lo que el usuario ve, no solo por lo que dicen los logs.

Actualmente, Antigravity se ofrece de forma gratuita. Eso importa. La ausencia de límites basados en uso fomenta la iteración exploratoria en múltiples superficies. Se posiciona menos como un complemento de productividad y más como una superficie de construcción autónoma.

Antigravity se comporta como un operador full-stack, tratando la corrección visible para el usuario como la señal definitiva.

Roo Code

Roo Code enfatiza la finalización estructurada y el mapeo explícito a los criterios de aceptación. En las tareas del benchmarking, se centró en garantizar que cada regla de la especificación estuviera implementada: transiciones de estado correctas, límites de permisos y comportamiento adecuado de 404 vs 403 cuando era necesario.

No utilizamos el entorno de ejecución Cloud Agent de Roo Code durante este benchmarking. Sin embargo, Roo Code ofrece un modo de ejecución opcional en la nube con precios por hora. Esto permite que las tareas se ejecuten en un entorno gestionado sin convertir el editor en sí mismo en una herramienta con suscripción restrictiva.

Incluso sin registrarse en el Cloud Agent, Roo Code expone el historial completo de conversación y desgloses detallados de uso. Esto facilita el seguimiento de costes y la auditabilidad. Para el benchmarking, esa visibilidad es útil.

Roo Code se comporta como un finalizador centrado en el cumplimiento. Optimiza para cubrir cada requisito indicado y producir un resultado limpio y bien estructurado.

Replit

Replit opera en un contexto arquitectónico diferente. El IDE, el entorno de ejecución, la vista previa y la capa de alojamiento están unificados en la nube. Sus decisiones giran en torno a la orquestación más que a la refactorización local.

En la tarea del benchmarking, generó backend y frontend en paralelo, gestionó flujos de trabajo, reinició servicios cuando el estado se desviaba y verificó tanto la vista previa como el comportamiento de la API. El entorno es parte del producto.

Los precios de Replit se basan en suscripción con créditos que se aplican a su IA Agent y servicios de la plataforma. Esto refleja su posicionamiento como una superficie de desarrollo nativa de la nube, más que como un aumento del IDE local.

Replit se comporta como un coordinador de DevOps en la nube integrado dentro del bucle de codificación.

Windsurf

Windsurf profundiza en los logs de forma más agresiva que la mayoría de las herramientas. Inspecciona los estados de fallo en profundidad, aísla discrepancias de esquema, ajusta estructuras de tokens y vuelve a probar los endpoints programáticamente antes de concluir.

Su validación está centrada en el backend y es estructurada. Formaliza los criterios de aceptación en comprobaciones repetibles en lugar de asumir que la confirmación visual es suficiente.

Windsurf utiliza un modelo de créditos por niveles con compras adicionales. Esto lo sitúa entre la experimentación ligera y el uso profesional. La estructura económica admite ejecuciones de diagnóstico estructuradas en lugar de interacción exploratoria ilimitada.

Windsurf se comporta como un ingeniero de backend que se niega a concluir sin una prueba formal de corrección.

Los factores diferenciadores entre herramientas de codificación con IA

Las puntuaciones del benchmarking son cercanas porque las seis herramientas saben programar. La separación significativa está en otra parte.

• Cursor optimiza para la mínima disrupción.
  • Cuando algo se rompe, Cursor cambia lo mínimo posible. Mantiene la estructura, reemplaza la parte que falla y sigue adelante. Se comporta como un ingeniero cuidadoso que no quiere arriesgarse a romper otras partes del sistema.
• Kiro optimiza para la coherencia estructural.
  • Cuando algo se rompe, Kiro está más dispuesto a reemplazar todo el subsistema para mantener el diseño limpio y consistente. En lugar de parchear, reconstruye esa capa correctamente. Prefiere una arquitectura ordenada sobre una solución pequeña.
• Antigravity optimiza para la corrección visible para el usuario.
  • A Antigravity le importa lo que el usuario ve realmente. Como puede interactuar con la interfaz de usuario, comprueba si los botones, flujos y páginas se comportan correctamente, no solo si el backend responde con 200 OK.
• Roo Code optimiza para la alineación con la especificación.
  • En lugar de centrarse en los logs o la interfaz de usuario, Roo Code comprueba si cada regla de la descripción de la tarea está implementada. Por ejemplo, si la especificación dice «el cliente debe recibir 404 en lugar de 403», Roo Code se asegura de que esa regla exacta exista en el código. Se comporta como alguien que va marcando cada requisito para asegurarse de que no falta nada.
• Replit optimiza para la orquestación de flujos de trabajo en la nube.
  • Replit gestiona todo el ciclo de vida del sistema dentro de su entorno alojado. Inicia servicios, los reinicia, comprueba vistas previas y gestiona el estado. Se comporta como un coordinador, asegurando que todo el stack funcione sin problemas dentro de un único espacio de trabajo controlado.
• Windsurf optimiza para la certeza diagnóstica.
  • Windsurf profundiza en los logs y mensajes de error. Quiere pruebas de que el sistema es correcto. Prueba los endpoints explícitamente y confirma que las reglas se aplican antes de declarar el éxito. Se comporta como alguien que escribe y ejecuta pruebas antes de hacer el despliegue.

Los modelos de precios refuerzan estos comportamientos. Los modelos de suscripción más pago por uso favorecen la estabilidad profesional. Los sistemas de créditos fomentan ejecuciones deliberadas. El acceso gratuito promueve la iteración exploratoria. La facturación por entorno de ejecución en la nube refleja el posicionamiento en orquestación e infraestructura.

Esa es la diferencia entre herramientas que generan código y herramientas que encarnan diferentes filosofías de ingeniería.

Precios de las herramientas

Coste y uso de créditos entre herramientas

Más allá del comportamiento técnico, la estructura de costes determina cómo se usan estos agentes. A continuación, lo que observamos durante este benchmarking.

• Roo Code (con OpenRouter) consumió $53.14 en uso.
• Replit consumió $55.04 durante la ejecución.
• Windsurf usó 256 créditos, lo que equivale aproximadamente a la mitad de su asignación mensual del plan de $15 (500 créditos). Windsurf también permite comprar 250 créditos por $10.
• Cursor consumió $27.90, lo cual estaba cubierto dentro de nuestro nivel de membresía de $20 a través de su modelo de uso incluido.
• Kiro usó 136 créditos, que están cubiertos por nuestro plan de membresía de $20 que incluye 1000 créditos mensuales. En el modelo de pago por uso de Kiro, 100 créditos cuestan $4.
• Antigravity es actualmente completamente gratis durante su vista previa pública.

Metodología

Evaluamos los editores de código con IA bajo una configuración de ejecución única (one-shot) para medir sus capacidades autónomas sin intervención humana. Luego, los agentes fueron evaluados usando nuestras pruebas de humo de backend y frontend para medir la preparación de la infraestructura y la corrección del comportamiento.

Las puntuaciones reflejan:

• Si el agente produjo un sistema ejecutable.
• Cuántos requisitos de backend pasaron la validación.
• Cuántos comportamientos de frontend fueron correctos.
• Fiabilidad general en todas las tareas.

El objetivo era medir la orquestación autónoma, no la depuración asistida.

Configuración del modelo

Nuestro objetivo era usar Claude Opus 4.6, ya que es uno de los modelos más potentes disponibles en la mayoría de los editores probados. Sin embargo, la selección del modelo no es uniformemente configurable entre herramientas. Replit no permite la selección de modelo.

Cada agente fue evaluado usando su configuración por defecto. No ajustamos la temperatura, las políticas de reintentos ni los parámetros de razonamiento. No se aplicó optimización ni ingeniería de prompts por herramienta.

Esto garantiza que el benchmarking refleje cómo se comportan estos editores nada más sacarlos de la caja.

Nuestro objetivo de evaluación era separar y medir:

• Fiabilidad de la orquestación autónoma
• Capacidad de construcción (¿puede el agente producir código ejecutable?)
• Corrección del comportamiento del backend
• Corrección del comportamiento del frontend

Versiones de los editores (finales de febrero de 2026)

• Cursor 2.5.25
• Kiro: 0.10.32
• Antigravity: 1.18.4
• Roo-code: 3.50.0
• Replit: 20 de febrero de 2026
• Windsurf: 1.9552.25

Para la metodología de evaluación, visita la Metodología del Benchmarking de Codificación con IA.

Preguntas frecuentes

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Cem Dilmegani

Analista principal

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Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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Investigado por

Şevval Alper

Investigador de IA

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Şevval es analista del sector en AIMultiple, especializado en herramientas de codificación de IA, agentes de IA y tecnologías cuánticas.

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