Hasta ahora, 2026 ha sido el año de la IA agente. Las mejoras en los modelos han dado lugar a multitud de herramientas para trabajo con agentes, desde asistentes personales de IA hasta agentes de código. Los grandes actores en este espacio han sido Gemini de Google, la serie GPT de OpenAI y los modelos de Anthropic, que se han convertido en los favoritos de los desarrolladores.
\nEn este artículo, comparo Claude Opus 4.7 y Gemini 3.1 Pro, incluyendo benchmarks y precios. Al final, te daré un criterio que podrás usar para decidir cuál de los modelos encaja mejor en tu flujo de trabajo.
\n¿Qué es Claude Opus 4.7?
\nComo explicamos en nuestro artículo sobre Opus 4.7, Claude Opus 4.7 es el último modelo insignia de Anthropic, la actualización de su predecesor, Claude Opus 4.6. Está diseñado para flujos de trabajo agente complejos y razonamiento en múltiples pasos. Rinde mejor en programación con agentes, razonamiento visual y uso de herramientas.
\nFunciones y capacidades clave de Claude Opus 4.7
\nUna función central de Opus 4.7 es el presupuesto por tarea, que te permite fijar una restricción de gasto sobre cuántos tokens puede usar el agente por tarea. Evita costes inesperados cuando el agente funciona de forma autónoma, obligándole a optimizar y mantenerse dentro del presupuesto.
\nClaude Opus 4.7 tiene una ventana de contexto de 1 millón de tokens y 128K tokens de salida. Esto significa que puede ejecutar tareas largas sin perder el contexto. Es especialmente útil al explorar una base de código grande.
\nEl modelo también ha mejorado su visión, admitiendo imágenes de hasta 3,75 megapíxeles. Como resultado, rinde mejor en razonamiento visual que Opus 4.6, lo que lo convierte en el modelo ideal para tareas como la extracción de datos de gráficos en alta resolución.
\nOpus 4.7 también incorpora un nuevo nivel de razonamiento xhigh, intermedio entre high y max, para ofrecer mejores resultados en tareas de programación y con agentes. También puedes usar el esfuerzo de pensamiento high para un coste de razonamiento ligeramente menor. Anthropic además introdujo /ultrareview en Claude Code para ejecutar revisiones de código sobre cambios y detectar bugs.
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Lo que puede sorprender a algunas personas es que Adaptive Thinking ahora omite por defecto las respuestas de pensamiento. Puedes recuperar una versión resumida del razonamiento configurando thinking.display en summarized.
En cuanto a benchmarks, Opus 4.7 obtiene:
\n- \n
- 87,6% en SWE-bench Verified \n
- 64,3% en la variante más difícil, SWE-bench Pro \n
- 78% en OSWorld, que mide el uso autónomo del ordenador \n
- 77,3% en MCP Atlas para orquestación de flujos de trabajo con múltiples herramientas \n
Cuando se lanzó Claude Opus 4.7, se situó en lo más alto del Artificial Analysis Intelligence Index con una puntuación de 57. También lideraba el rendimiento en tareas de agentes reales según GDPval-AA, con 1.753 Elo. Mientras tanto, GPT-5.5 lo ha superado en ambos.
\nAprende a crear una aplicación de benchmark con Streamlit para probar si la memoria de autocrítica de Opus 4.7 mejora realmente el rendimiento en programación con los niveles de esfuerzo high, xhigh y max en nuestro Claude Opus 4.7 Practical Benchmark.
Pros y contras de Claude Opus 4.7
\nLos modelos de Anthropic son conocidos por ser los mejores para programar, y los benchmarks de Opus 4.7 lo confirman. Sin embargo, la familia Opus no es barata, por lo que el presupuesto por tarea es una incorporación útil, especialmente para quienes ejecutan flujos de trabajo largos y con agentes.
\nEl modelo también está disponible a través de varios proveedores cloud como Amazon Bedrock, Google Vertex AI y Microsoft Foundry, lo que facilita su integración con tu proveedor actual.
\nOpus 4.7 incorpora además un nuevo tokenizador, lo que complica un poco comparar el coste real con el modelo Opus anterior. No obstante, según Artificial Analysis Intelligence, Opus 4.7 usó aproximadamente un 35% menos de tokens de salida que Opus 4.6 para ejecutar el índice.
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Conoce en detalle el mejor modelo público de Anthropic, Claude Opus 4.7, y construye una herramienta de ciencia de datos que convierta un gráfico en datos brutos con nuestro Claude Opus 4.7 API Tutorial.
\n¿Qué es Gemini 3.1 Pro?
\nGemini 3.1 Pro es el modelo de razonamiento insignia actual de Google DeepMind, basado en un Transformer con mezcla de expertos. Cuando se lanzó Gemini 3.1 Pro, lideraba el Artificial Analysis Intelligence Index por 4 puntos por delante de Opus 4.6, y ahora está a la par con Opus 4.7 con una puntuación de 57.
\nPara saber más sobre Gemini 3.1 Pro, echa un vistazo a nuestro artículo Building with Gemini 3.1 Pro, donde explicamos cómo crear una app lista para producción con Gemini 3.1 Pro.
\nFunciones y capacidades clave de Gemini 3.1 Pro
\nA diferencia de Gemini 3 Pro, que tenía dos niveles, Gemini 3.1 Pro tiene 3 niveles de razonamiento: low, medium y high. low es el mejor para velocidad y optimización de tokens. medium ofrece un equilibrio. Dado que high genera más tokens de pensamiento y respuestas más lentas, deberías usarlo en tareas que requieran razonamiento complejo.
Gemini 3.1 Pro también cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens para entradas, pero una menor de aproximadamente 65K tokens de salida. Es multimodal y admite audio, PDFs, texto e imágenes.
\nHablemos de benchmarks. Estas son dos áreas donde Gemini 3.1 Pro destaca:
\n- \n
- Gemini 3.1 Pro lidera en ARC-AGI-2 con un 77,1%. \n
- Gemini 3.1 Pro obtiene un 73,9% en el MCP Atlas, que mide la coordinación de flujos de trabajo con múltiples herramientas. \n
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Según Artificial Analysis Intelligence, Gemini 3.1 Pro Preview es eficiente en tokens, usando ~57M de tokens para ejecutar su índice en comparación con Opus 4.6.
\nGemini 3.1 Pro supera a Opus 4.7 en el Coding Index de Artificial Analysis, pero queda por detrás en el Agentic Index.
\nPros y contras de Gemini 3.1 Pro
\nEl precio de Gemini 3.1 Pro es muy atractivo, especialmente para trabajos que requieren muchos tokens. Google también ofrece un 50% de descuento con su modelo de precios por lotes, lo que lo convierte en una opción ideal cuando no necesitas resultados en tiempo real.
\nEn el lado negativo, la ventana de salida de 65K de Gemini 3.1 Pro es solo la mitad de la de Opus 4.7 (128K).
\nComparativa directa: Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro
\nAquí tienes una referencia rápida antes de revisar cada categoría.
\n| \n Claude Opus 4.7 \n | \n Gemini 3.1 Pro \n | |
| \n Fecha de lanzamiento \n | \n 16 de abril de 2026 \n | \n 19 de febrero de 2026 \n |
| \n Ventana de contexto \n | \n 1M tokens \n | \n 1M tokens \n |
| \n Salida máxima \n | \n 128K tokens \n | \n 65K tokens \n |
| \n SWE-bench Verified \n | \n 87,6% \n | \n 80,6% \n |
| \n SWE-bench Pro \n | \n 64,3% \n | \n 54,2% \n |
| \n ARC-AGI-2 \n | \n 68,8% \n | \n 77,1% \n |
| \n GPQA Diamond \n | \n 94,2% (empate) \n | \n 94,3% (empate) \n |
| \n MCP Atlas \n | \n 77,3% \n | \n 73,9% \n |
| \n OSWorld \n | \n 78,0% \n | \n Sin puntuación publicada \n |
| \n Visión \n | \n 2576px / 3,75MP \n | \n Multimodal (vídeo, audio, PDF) \n |
| \n Precio de entrada \n | \n $5/M tokens \n | \n $2/M tokens \n |
| \n Precio de salida \n | \n $25/M tokens \n | \n $12/M tokens \n |
Rendimiento en tareas con agentes y uso del ordenador
\nOpus 4.7 es un modelo muy sólido para trabajo con agentes, especialmente porque te permite controlar cuántos tokens puede usar el agente. Este sistema no está disponible en Gemini 3.1 Pro; tienes que usar el nivel de razonamiento para controlar el uso de tokens.
\nOpus 4.7 logra un 78% en el benchmark OSWorld de uso autónomo del ordenador. Es un resultado muy sólido, a la altura del 78,7% de GPT 5.5, mientras que Gemini 3.1 Pro no tiene puntuación publicada en OSWorld. En MCP Atlas, Opus 4.7 toma la delantera con un 77,3% frente al 73,9% de Gemini. Estas cifras hacen de Opus 4.7 una elección ideal para sistemas de agentes en producción.
\nBenchmarks de programación
\nVeamos ahora qué modelo es mejor en programación según los benchmarks disponibles, en particular SWE-bench Verified, que prueba incidencias reales de GitHub.
\nOpus 4.7 alcanza el 87,6% frente al 80,6% de Gemini 3.1 Pro. En SWE-bench Pro, la variante más difícil, Opus 4.7 obtiene un 64,3% frente al 54,2% de Gemini (y el 58,6% de GPT 5.5). Los números muestran que Opus 4.7 es actualmente el modelo de programación más fuerte del mundo.
\nVeamos cómo rinden en Terminal-Bench 2.0, que evalúa la capacidad de programar en terminal. Opus 4.7 logra un 69,4%, Gemini Pro obtiene un 68,5% y el nuevo GPT 5.5 alcanza un 82,7%. GPT-5.5 es el claro ganador en este benchmark, mientras que nuestros dos modelos quedan prácticamente empatados aquí.
\nRazonamiento y tareas científicas
\n¿Cuál es el mejor modelo para razonamiento y tareas científicas? Vamos a verlo. No usaré el benchmark GPQA Diamond porque todos los modelos lo bordan. En su lugar, miraremos ARC-AGI-2, que mide la inteligencia fluida, es decir, la capacidad del modelo para resolver problemas de razonamiento abstracto no vistos antes.
\nGemini 3.1 Pro consigue un 77,1% frente al 75,8% de Opus 4.7 y el 85,0% de GPT 5.5, lo que convierte a GPT 5.5 en el claro ganador aquí, seguido de Gemini 3.1 Pro.
\nEn Humanity's Last Exam, que pretende medir el razonamiento a nivel de posgrado en ciencia, matemáticas y humanidades, Opus 4.7 supera a Gemini 3.1 Pro tanto con como sin herramientas:
\n- \n
- Sin herramientas: Opus 4.7 lidera con un 46,9%, seguido de Gemini 3.1 Pro (44,4%) y GPT 5.5 Pro (43,1%). \n
- Con herramientas: GPT 5.5 Pro lidera con un 57,2%, seguido de Opus 4.7 (54,7%) y Gemini 3.1 Pro (51,4%). \n
Coste y eficiencia de tokens
\nOpus 4.7 cuesta $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón de tokens de salida, mientras que Gemini 3.1 Pro cuesta $2 por millón de tokens de entrada y $12 por millón de tokens de salida. Gemini es mucho más barato y, con el 50% de descuento por lotes, el modelo tiene un precio muy competitivo para tareas que requieren muchos tokens.
\nTambién es importante mencionar que el nuevo tokenizador de Opus 4.7 dificulta un poco comparar costes con el modelo Opus anterior.
\nVentana de contexto y capacidad de salida
\nAmbos modelos aceptan 1 millón de tokens de entrada, lo que les permite consumir bases de código completas y documentos de investigación largos en una sola petición.
\nEn tokens de salida, Opus 4.7 admite 128K tokens mientras que Gemini 3.1 Pro admite 65.536. Esto hace que Opus sea mejor opción para flujos que requieren generar más tokens de salida.
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Descubre cómo se comparan Opus 4.7 y GPT 5.4 en nuestro tutorial Opus 4.7 vs. GPT-5.4, donde comparamos ambos en programación, flujos de trabajo con agentes y tareas de largo contexto, y analizamos benchmarks.
\n¿Es mejor Claude Opus 4.7 que Gemini 3.1 Pro?
\nEsto nos lleva a la pregunta: ¿cuál de los dos modelos deberías elegir?
\nElige Claude Opus 4.7 si...
\n- \n
- Estás construyendo pipelines de programación con agentes donde una brecha de 10 puntos en SWE-bench Pro se traduce directamente en menos ejecuciones fallidas en producción. \n
- Necesitas presupuestos por tarea para que los bucles autónomos largos sean más previsibles sin añadir lógica de monitorización externa. \n
- Tu pipeline genera salidas largas y el techo de 128K tokens es clave, casi el doble de lo que admite Gemini 3.1 Pro. \n
- Quieres la mejor puntuación de orquestación multi-herramienta en MCP Atlas para flujos de trabajo con agentes complejos. \n
- Ya estás en el ecosistema de Anthropic vía Claude Code, Amazon Bedrock o la API de Claude, y el coste de cambio supera la diferencia de precio. \n
Elige Gemini 3.1 Pro si...
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- Tu volumen de tokens hace que una diferencia de coste 2,5x en entrada sea significativa; a 500 millones de tokens al mes, esa brecha son $1.500 mensuales. \n
- Necesitas entradas nativas de vídeo, audio o PDF en una sola llamada a la API sin un paso de preprocesado aparte. \n
- Construyes sobre la infraestructura de Google y prefieres una relación con un único proveedor a través de Vertex AI. \n
- El razonamiento visual abstracto es tu caso principal. Opus queda por detrás en ARC-AGI-2 con 75,8% frente al 77,1% de Gemini. \n
Conclusiones
\nClaude Opus 4.7 y Gemini 3.1 Pro son modelos potentes. La elección depende de tu presupuesto y de las tareas que quieras abordar. Opus gana en tareas con agentes, pero si se te va de presupuesto, Gemini 3.1 Pro también es un gran candidato, especialmente por sus tokens más baratos y el 50% de descuento por lotes.
\nAnthropic ha mantenido el liderazgo en modelos de programación, lo que lo hace idóneo para tareas con agentes que requieren razonamiento y codificación complejos. Google, por su parte, ofrece modelos punteros de razonamiento a un precio significativamente menor que Anthropic. La batalla entre ambas compañías y otros grandes como OpenAI pasa por ofrecer el mejor modelo de agentes que también sea un buen modelo generalista.
\nDado lo caros que son los modelos de la familia Opus, es positivo ver la introducción de presupuestos por tarea. No me sorprendería que otros proveedores lo integren en futuras versiones. Será una gran ayuda para hacer más predecible el coste de ejecutar tareas de agentes de larga duración.
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