Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro: ¿qué modelo es mejor?

Hasta ahora, 2026 ha sido el año de la IA agente. Las mejoras de los modelos han dado pie a un sinfín de herramientas para trabajo autónomo, desde asistentes personales de IA hasta agentes de código. Los grandes protagonistas son Gemini de Google, la serie GPT de OpenAI y los modelos de Anthropic, que se han ganado el favor de los desarrolladores. 

En este artículo, compararé Claude Opus 4.7 y Gemini 3.1 Pro, incluidos benchmarks y precios. Al final te daré un criterio práctico para decidir cuál encaja mejor en tu flujo de trabajo. 

¿Qué es Claude Opus 4.7?

Como 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 autónoma, razonamiento visual y uso de herramientas.

Funciones y capacidades clave de Claude Opus 4.7

Una función central de Opus 4.7 son los presupuestos por tarea, que te permiten fijar un límite económico al número de tokens que el agente puede gastar por tarea. Evitan costes inesperados cuando el agente se ejecuta de forma autónoma al forzarlo a optimizar y mantenerse dentro del presupuesto.

Claude Opus 4.7 tiene una ventana de contexto de 1 millón de tokens y 128K tokens de salida. Esto le permite ejecutar tareas largas manteniendo todo el contexto. Es especialmente útil al explorar una base de código grande. 

El modelo también ha mejorado su visión, con soporte de imágenes de hasta 3,75 megapíxeles. Como resultado, supera a Opus 4.6 en razonamiento visual, lo que lo convierte en un modelo ideal para tareas como extraer datos de gráficos en alta resolución.  

Opus 4.7 incorpora además un nuevo nivel de esfuerzo de razonamiento xhigh que se sitúa entre high y max para ofrecer mejores resultados en programación y tareas agente. También puedes usar el esfuerzo high para un poco menos de razonamiento. Anthropic también introdujo /ultrareview en Claude Code para revisar cambios de código y detectar errores. 

Algo que puede sorprender es que Adaptive Thinking ahora oculta por defecto las respuestas de razonamiento. Puedes recuperar una versión resumida configurando thinking.display en summarized.  

En benchmarks, Opus 4.7 obtiene:

• 87,6% en SWE-bench Verified
• 64,3% en la variante más difícil, SWE-bench Pro
• 78% en OSWorld, que mide uso autónomo del ordenador
• 77,3% en MCP Atlas para orquestación de flujos con múltiples herramientas

Cuando se lanzó Claude Opus 4.7, se situó en lo más alto del Artificial Analysis Intelligence Index con una puntuación de 57. También lideró el rendimiento en trabajos agente reales medido con GDPval-AA, con 1.753 Elo. Mientras tanto, GPT-5.5 lo ha superado en ambos.

Aprende a crear una aplicación de benchmark con Streamlit para comprobar si la memoria de autocrítica de Opus 4.7 mejora realmente el rendimiento en programación entre los niveles de esfuerzo high, xhigh y max con nuestro tutorial Claude Opus 4.7 Practical Benchmark. 

Ventajas y desventajas de Claude Opus 4.7

Los modelos de Anthropic son conocidos por ser los mejores para programar, y los resultados de Opus 4.7 lo confirman. Sin embargo, la familia Opus no es barata, por lo que el presupuesto por tarea es una incorporación muy útil, especialmente para quienes ejecutan flujos agente largos. 

El modelo también está disponible a través de varios proveedores cloud como Amazon Bedrock, Google Vertex AI y Microsoft Foundry, lo que facilita la integración con tu proveedor actual. 

Opus 4.7 llega con un nuevo tokenizador, lo que complica un poco comparar el coste real con el modelo Opus anterior. Aun así, según Artificial Analysis Intelligence, Opus 4.7 usó ~35% menos tokens de salida que Opus 4.6 para ejecutar el índice. 

Descubre de lo que es capaz el mejor modelo público de Anthropic, Claude Opus 4.7, y crea una herramienta de data science que convierta un gráfico en datos en bruto con nuestro tutorial de la API de Claude Opus 4.7. 

¿Qué es Gemini 3.1 Pro? 

Gemini 3.1 Pro es el modelo de razonamiento insignia de Google DeepMind con una arquitectura Transformer basada en mixture of experts. 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 de Opus 4.7 con 57 puntos. 

Si quieres 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. 

Funciones y capacidades clave de Gemini 3.1 Pro

A diferencia de Gemini 3 Pro, que tenía dos niveles, Gemini 3.1 Pro cuenta con 3 niveles de razonamiento: low, medium y high. Low es el mejor para velocidad y optimización de tokens. medium ofrece un equilibrio. Como high genera más tokens de pensamiento y respuestas más lentas, úsalo para tareas que requieran razonamiento complejo.  

Gemini 3.1 Pro también ofrece una ventana de contexto de 1 millón de tokens de entrada, pero más pequeña de salida, de unos 65K tokens. Es multimodal y admite audio, PDFs, texto e imágenes. 

Vamos con los benchmarks. Hay dos áreas donde Gemini 3.1 Pro destaca: 

• Gemini 3.1 Pro lidera ARC-AGI-2 con un 77,1%.
• Gemini 3.1 Pro obtiene un 73,9% en MCP Atlas, que mide la coordinación de flujos con varias herramientas. 

Según Artificial Analysis Intelligence, Gemini 3.1 Pro Preview es eficiente en tokens: usó ~57M para ejecutar su índice frente a Opus 4.6. 

Gemini 3.1 Pro supera a Opus 4.7 en el Coding Index de Artificial Analysis, pero va por detrás en el Agentic Index. 

Ventajas y desventajas de Gemini 3.1 Pro

El precio de Gemini 3.1 Pro es muy atractivo, sobre todo para trabajos que requieren muchos tokens. Google también ofrece un 50% de descuento con su modalidad batch, lo que lo hace ideal cuando no necesitas resultados en tiempo real. 

En el lado negativo, la ventana de salida de 65K de Gemini 3.1 Pro es solo la mitad que la de Opus 4.7 (128K). 

Comparativa cara a cara: Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Aquí tienes un resumen rápido antes de entrar en cada categoría.

Rendimiento en tareas agente y uso del ordenador 

Opus 4.7 es un modelo muy sólido para trabajo agente, sobre todo 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 gasto de tokens. 

Opus 4.7 logra un 78% en el benchmark OSWorld de uso autónomo del ordenador. Es un resultado fuerte, 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 va en cabeza con un 77,3% frente al 73,9% de Gemini. Estas cifras hacen que Opus 4.7 sea una elección ideal para sistemas agente en producción. 

Benchmarks de programación 

Veamos ahora qué modelo es mejor al programar según los benchmarks disponibles, en particular SWE-bench Verified, que evalúa incidencias reales de GitHub. 

Opus 4.7 alcanza un 87,6% frente al 80,6% de Gemini 3.1 Pro. En SWE-bench Pro, la variante más exigente, Opus 4.7 obtiene un 64,3% frente al 54,2% de Gemini (y el 58,6% de GPT 5.5). Los datos muestran que Opus 4.7 es actualmente el modelo de programación más fuerte del mundo. 

En Terminal-Bench 2.0, que mide la capacidad de codificar en terminal, Opus 4.7 logra un 69,4%, Gemini Pro un 68,5% y el nuevo GPT 5.5 un 82,7%. GPT-5.5 es el claro ganador en este benchmark, mientras que nuestros dos modelos quedan empatados aquí. 

Razonamiento y tareas científicas 

¿Cuál es el mejor modelo para razonamiento y tareas científicas? Vamos a verlo. No usaré GPQA Diamond porque todos los modelos lo clavan. En su lugar, miraremos ARC-AGI-2, que evalúa la inteligencia fluida: la capacidad del modelo para resolver problemas de razonamiento abstracto no vistos antes. 

Gemini 3.1 Pro obtiene 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. 

En Humanity's Last Exam, que busca medir el razonamiento a nivel de posgrado en ciencias, matemáticas y humanidades, Opus 4.7 supera a Gemini 3.1 Pro tanto con como sin herramientas:

• 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%).
• 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%).

Coste y eficiencia de tokens 

Opus 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 salida. Gemini es mucho más barato y, con el 50% de descuento en modalidad batch, queda muy bien posicionado para tareas que requieren muchos tokens. 

También conviene mencionar que el nuevo tokenizador de Opus 4.7 dificulta un poco comparar los costes con el modelo Opus anterior. 

Ventana de contexto y capacidad de salida 

Ambos 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. 

En tokens de salida, Opus 4.7 admite 128K 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. 

Descubre cómo se comparan Opus 4.7 y GPT 5.4 en nuestro tutorial Opus 4.7 vs. GPT-5.4, donde los comparamos en programación, flujos agente y tareas de largo contexto, y analizamos benchmarks.  

¿Es Claude Opus 4.7 mejor que Gemini 3.1 Pro?

Llegamos a la gran pregunta: ¿cuál de los dos deberías elegir?

Elige Claude Opus 4.7 si... 

• Estás montando pipelines de programación agente donde una diferencia de 10 puntos en SWE-bench Pro se traduce directamente en menos ejecuciones fallidas en producción.
• Necesitas presupuestos por tarea para que los bucles autónomos largos sean más predecibles sin añadir lógica externa de monitorización.
• Tu pipeline genera salidas extensas y el límite de 128K tokens marca la diferencia, casi el doble que lo que admite Gemini 3.1 Pro.
• Quieres la mejor puntuación en orquestación multi-herramienta en MCP Atlas para flujos agente complejos.
• Ya estás en el ecosistema de Anthropic con Claude Code, Amazon Bedrock o la API de Claude, y el coste de cambio supera la diferencia de precio.

Elige Gemini 3.1 Pro si... 

• Tus volúmenes de tokens hacen que una diferencia de coste de entrada de 2,5x sea relevante; con 500 millones de tokens al mes, esa brecha son $1.500 cada mes.
• Necesitas vídeo, audio o PDF de forma nativa en una única llamada a la API sin un paso de preprocesamiento aparte.
• Construyes sobre la infraestructura de Google y prefieres un único proveedor a través de Vertex AI.
• Tu caso principal es el razonamiento visual abstracto. Opus queda por detrás en ARC-AGI-2 con un 75,8% frente al 77,1% de Gemini.

Conclusión

Claude Opus 4.7 y Gemini 3.1 Pro son dos modelos potentes. La elección depende de tu presupuesto y de las tareas que quieras resolver. Opus gana en tareas agente, pero si se te va de precio, Gemini 3.1 Pro es también una gran opción, sobre todo por sus tokens más baratos y el 50% de descuento en modalidad batch. 

Anthropic mantiene el liderazgo en modelos de programación, por lo que encaja muy bien en tareas agente que requieren razonamiento y código complejos. Google ofrece modelos punteros de razonamiento a un precio sensiblemente inferior al de Anthropic. La carrera entre ambas compañías y otros grandes como OpenAI está en ofrecer el mejor modelo agente que, además, sirva como modelo generalista.

Dado lo caros que son los modelos Opus, es una buena noticia la llegada de los presupuestos por tarea. No me extrañaría que otros proveedores lo integren en futuras versiones. Será una gran ayuda para hacer más predecible el coste de ejecutar tareas agente de larga duración. 

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