Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol: benchmarks, precios y cuál elegir

Si vas a elegir un modelo para trabajo agentivo en la segunda mitad de 2026, la lista es muy corta y las dos opciones salieron con dos semanas de diferencia. Anthropic lanzó Claude Opus 5 el 24 de julio y OpenAI puso GPT-5.6 Sol en disponibilidad general el 9 de julio. Ambos son modelos insignia, orientados a tareas profesionales de larga duración, y sus precios son prácticamente idénticos.

En este artículo, comparo Claude Opus 5 y GPT-5.6 Sol en programación, razonamiento, uso del ordenador, uso de herramientas, precios y acceso, para que elijas el que mejor encaja con tu flujo de trabajo. Si quieres un análisis más profundo de cada uno, consulta nuestra guía de Claude Opus 5 y nuestra guía de la familia GPT-5.6.

Resumen

• Opus 5 es el especialista en razonamiento novedoso y trabajo agentivo; GPT-5.6 Sol es el generalista más fuerte en terminal y navegación.
• Los tokens de entrada cuestan $5 por millón en ambos. En salida, Opus 5 es un 17% más barato.
• Elige Opus 5 para problemas realmente nuevos, programación y uso del ordenador. Elige Sol para flujos de trabajo en terminal, agentes de navegación y defensa en ciberseguridad.

¿Qué es Claude Opus 5?

Claude Opus 5 es el modelo de nivel Opus de Anthropic, lanzado el 24 de julio de 2026, y ofrece resultados similares al Fable 5 (nivel superior) a mitad de precio. Es el nuevo modelo por defecto en Claude Max y el más potente disponible en Claude Pro.

Su rasgo distintivo es la persistencia. Según Anthropic, Opus 5 verifica su propio trabajo e itera hasta conseguir el objetivo en lugar de conformarse con algo plausible, y declara una puntuación de auditoría de comportamiento desalineado de 2,3, la más baja de cualquier modelo reciente de Anthropic. El contexto alcanza 1M de tokens con un tope de salida de 128K, y el razonamiento está activado por defecto.

Si prefieres construir con él en lugar de leer sobre él, nuestro tutorial del API de Claude Opus 5 te guía paso a paso para crear un agente que corrige bugs y para evaluarlo en los cinco niveles de esfuerzo.

¿Qué es GPT-5.6 Sol?

GPT-5.6 Sol es el buque insignia de la familia GPT-5.6 de OpenAI, que pasó a disponibilidad general el 9 de julio de 2026 tras una vista previa limitada. La familia tiene tres niveles:

• Sol: modelo insignia con el mayor rendimiento
• Terra: modelo equilibrado para el día a día
• Luna: opción más económica

OpenAI describe Sol como un modelo de última generación en programación, trabajo del conocimiento, ciberseguridad y ciencia, usando menos tokens que los modelos a los que supera.

La función estrella de Sol es ultra, un modo de razonamiento que coordina cuatro agentes en flujos de trabajo paralelos por defecto. OpenAI también añadió Programmatic Tool Calling en la Responses API, lo que permite al modelo escribir y ejecutar pequeños programas que orquestan herramientas y filtran datos intermedios en lugar de rutear cada respuesta de herramienta de vuelta al modelo.

Para más detalles sobre la estructura de la familia y las cautelas de la fase de vista previa, consulta nuestro análisis de GPT-5.6. También cubrimos el contraejemplo que GPT-5.6 Pro afirma haber encontrado a la conjetura de Dinitz-Garg-Goemans, el uso más interesante de la familia hasta ahora.

Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol: comparación directa

Aquí tienes el resumen antes de entrar en cada dimensión.

Razonamiento novedoso y problemas abstractos

Aquí es donde más se separan ambos modelos, así que empiezo por esto. ARC-AGI-3 pide a un modelo que resuelva problemas que no ha visto en entrenamiento, lo que lo convierte en la prueba más cercana a evaluar razonamiento en lugar de memoria.

Opus 5 marca un 30,2%. GPT-5.6 Sol obtiene un 7,78%, aunque es el segundo mejor del ranking. A modo de comparación, Gemini 3.1 Pro Preview se queda en 0,42%. Para contextualizar la cifra de Opus 5, Opus 4.8 había conseguido un 1,5% dos meses antes, un salto de veinte veces en una sola generación de Anthropic.

Conviene ser prudente con lo que significa una diferencia de 4x en un benchmark. ARC-AGI-3 combate deliberadamente la memorización, y un 30,2% sigue siendo mayoría de fallos. Pero si tu trabajo implica problemas que no se parecen a nada en un corpus de entrenamiento, este es el dato más relevante de toda la comparativa, y la diferencia es clara.

Programación e ingeniería agentiva

En programación los resultados están repartidos, no hay un ganador absoluto. Cada proveedor lidera en los benchmarks que ha priorizado, justo lo esperable y precisamente por lo que conviene ir más allá de los titulares.

El patrón se ve claro si separas trabajo en repositorio del trabajo en terminal. Opus 5 gana SWE-Bench Pro por casi 15 puntos y más que duplica la puntuación de Opus 4.8 en Frontier-Bench, que mide ingeniería de software agentiva en tareas como reconstruir en FreeCAD una pieza a partir de un plano técnico. El ejemplo de Anthropic merece citarse: sin poder ver el plano, Opus 5 escribió su propia canalización de visión por computador para extraer la geometría directamente de los píxeles, y ningún competidor lo resolvió en cinco intentos.

Sol domina la terminal, pero con menos margen que antes. Empata con Opus 5 en Terminal-Bench 2.1, pero sube a 91,9% con ultra activado. Sol también gana en DeepSWE v1.1, la prueba de ingeniería de largo horizonte en bases de código reales, por 3,9 puntos y usando menos de la mitad de tokens de salida que Fable 5 y alrededor de un tercio menos de coste.

Algo que añade nuestro trabajo práctico: al construir un agente para corregir bugs con Opus 5 y ejecutarlo en los cinco niveles de esfuerzo, el modo low arregló el bug en las tres ejecuciones, mientras que max falló una de tres. Ese intento fallido devolvió un informe con esquema válido pero vacío, sin llamadas a herramientas y con la causa raíz como "b0". La lección: un output estructurado garantiza la estructura, no el contenido, y más esfuerzo no siempre es mejor. Los detalles están en nuestro tutorial del API de Opus 5.

Mi conclusión: si tus agentes viven en un shell y puedes permitirte ultra, Sol tiene una ligera ventaja. Si viven en un repositorio y deben razonar sobre la arquitectura a través de muchos archivos, Opus 5 la tiene. Ninguno gana con claridad en "programación" como categoría, y cualquier afirmación de proveedor en sentido contrario está eligiendo benchmarks.

Uso del ordenador y navegación

El uso del ordenador importa si construyes algo que maneja una GUI, y se reparte igual que en programación.

Opus 5 gana en OSWorld 2.0 con 70,6% frente al 62,6% de Sol, una brecha de 8 puntos. Anthropic también afirma que Opus 5 supera el mejor resultado de Fable 5 en OSWorld a poco más de un tercio del coste, algo relevante porque Fable 5 cuesta $10 por millón de tokens de entrada frente a los $5 de Opus 5.

En navegación, hay prácticamente un empate. Opus 5 reporta 90,8% en BrowseComp; Sol reporta 90,4%, subiendo a 92,2% con ultra y dieciséis agentes en paralelo. De nuevo, ultra marca la diferencia.

El resultado de Sol en OSWorld viene con un dato de eficiencia en tokens: OpenAI dice que supera a Opus 4.8 usando un 85% menos de tokens de salida. Es una comparación con la generación anterior de Anthropic, no con Opus 5, así que no aplica a este cara a cara, pero sí indica que el camino de Sol en uso del ordenador es inusualmente barato por tarea.

Uso de herramientas y automatización

El uso de herramientas es donde la brecha de capacidades se traduce en tareas de negocio completadas, y Opus 5 lidera con claridad.

En AutomationBench de Zapier, que mide si un modelo puede llevar una tarea de negocio de principio a fin, Opus 5 marca 26,0% frente al 18,1% de Sol. Anthropic reporta que su tasa de éxito es aproximadamente 1,5 veces la del siguiente mejor modelo al mismo coste por tarea, y que incluso en su ajuste de menor esfuerzo, Opus 5 completa más tareas que cualquier otro modelo.

El CEO de Zapier, Wade Foster, describe una ejecución concreta: Opus 5 tomó un workbook bruto de salud de cuentas y ejecutó de principio a fin una secuencia de prevención de churn, identificando cuentas en riesgo, avisando al owner adecuado y resumiendo para el equipo de retención. Modelos anteriores no pasaron; Opus 5 alcanzó el 100%.

La réplica de Sol es arquitectónica más que de puntuación. Programmatic Tool Calling en la Responses API permite a Sol escribir pequeños programas que coordinan herramientas, filtran resultados intermedios y eligen la siguiente acción sobre la marcha, lo que reduce idas y vueltas al modelo en tareas con muchas herramientas. Es un mecanismo real de eficiencia, pero es distinto de completar más tareas correctamente, y AutomationBench mide lo segundo.

Ciberseguridad y ciencia

Aquí los proveedores han tomado decisiones opuestas a propósito, y para algunos lectores esto decidirá la comparativa por sí solo.

Anthropic no ha entrenado Opus 5 en tareas de ciberseguridad. Afirma claramente que Opus 5 no amplía la frontera en capacidades de doble uso y queda por detrás de Mythos 5 tanto en biología como en ciberseguridad ofensiva. En OSS-Fuzz, Opus 5 identifica vulnerabilidades a un ritmo cercano a Mythos 5 pero queda muy atrás en desarrollar exploits. Los clasificadores de Opus 5 bloquean el escaneo de vulnerabilidades basado en binarios, las pruebas de penetración y la generación de exploits, aunque Anthropic espera que intervengan alrededor de un 85% menos que en Fable 5.

OpenAI tomó el camino contrario. Sol es, según OpenAI, su modelo más fuerte en ciberseguridad, con cifras contundentes:

• ExploitBench: 73,5% frente al 47,9% de GPT-5.5 con presupuesto de tokens de salida comparable
• ExploitGym: 24,9% con límite de dos horas, subiendo a 33,7% con seis horas, frente al 15,1% pico de GPT-5.5
• SEC-Bench Pro: 71,2% frente al 45,8% de GPT-5.5, con menor latencia
• Capture-the-Flag: 96,7%

Ambos proveedores ponen controles. OpenAI canaliza la capacidad defensiva avanzada a través de Trusted Access for Cyber de Daybreak, exige passkeys con respaldo de hardware antes del 1 de septiembre para seguir accediendo a sus modelos más capaces en ciber, y afirma que las salvaguardas de Sol bloquean unas diez veces más actividad potencialmente dañina que modelos anteriores. Anthropic gestiona un Cyber Verification Program que ofrece a empresas e investigadores inscritos una versión de Opus 5 con menos restricciones.

En ciencia, Opus 5 supera a Opus 4.8 en todas las evaluaciones de ciencias de la vida de Anthropic, con las mayores mejoras en química orgánica (10,2 puntos porcentuales al inferir estructuras moleculares a partir de espectroscopía) y predicción secuencia-función de proteínas (7,7 puntos). Sol reporta 28,7% en GeneBench Pro frente al 12% de GPT-5.5 y 59,9% en LifeSciBench. No hay benchmark compartido, así que no es una comparación directa; cada uno evalúa su propio terreno en exámenes distintos.

Precios

Las tarifas de entrada y de lectura de caché coinciden exactamente en el contexto estándar, lo que elimina una variable de la decisión. Lo que queda es una prima del 20% en salida para Sol, más un recargo por contexto largo que solo cobra Sol.

Tarifas de tokens, lado a lado

Toda la diferencia de coste en contexto corto cae en la generación, así que la prima de Sol se nota más en razonamientos extensos y salida larga. Se reduce en trabajos de recuperación donde envías muchos más tokens de entrada que de salida, hasta que entra en juego el recargo de contexto largo de Sol.

Ambos modelos ofrecen ya un modo rápido a aproximadamente el doble de precio por unas 2,5× la velocidad. OpenAI integró el antiguo Priority Processing de Sol en el modo rápido el 30 de julio de 2026, así que este ajuste es simétrico y no diferencia.

Lo que cuesta un trabajo real

Las tarifas por millón de tokens son difíciles de presupuestar, y un único ratio fijo oculta lo más importante: la diferencia entre estos dos modelos depende por completo de la forma de la carga de trabajo. Aquí van tres perfiles representativos con tarifas estándar, sin caché ni descuentos por lote.

En trabajos con mucha generación, la prima del 20% en salida se traslada casi tal cual, y Sol sale alrededor de un 19% más caro. En recuperación corta, la diferencia casi se cierra al 7%, porque la salida es marginal frente a una entrada idéntica.

La tercera fila es la clave. Cuando una petición supera los 272K tokens de entrada, el recargo de Sol aplica 2× en entrada y 1,5× en salida a toda la petición, mientras que Opus 5 mantiene tarifa plana hasta 1M; así que la prima no se reduce a escala: casi duplica la factura. Para trabajos con mucha recuperación o contextos grandes, ese giro pesa más que la prima de salida del titular.

Por qué la misma tarea cuesta distinto

Dos factores hacen que el mismo trabajo arroje facturas distintas, más allá de las tarifas base:

• Recargo de contexto largo de Sol. Cualquier petición por encima de 272K tokens de entrada se factura a 2× en entrada y 1,5× en salida para toda la petición, así que un solo prompt sobredimensionado mueve a Sol a una banda de precio superior que Opus 5 no tiene. Es un cambio de tarifa, no de tokens, y ya está reflejado en la tercera fila de cargas.
• Sol ultra. Ultra no tiene sobreprecio, factura al mismo $5/$30 que Sol base, pero su modo multiagente y de alto esfuerzo gasta muchos más tokens por tarea, pudiendo triplicar aproximadamente el coste de un trabajo agentivo respecto a Sol base a las mismas tarifas. Ese múltiplo es una estimación reportada, no una medida.

Esa cautela aplica en general al lado de la salida. Las alegaciones de eficiencia que circulan comparan casi siempre contra otros modelos: se dice que Sol usa menos de la mitad de tokens de salida que Fable 5 en el Coding Agent Index, y Anthropic reporta que Opus 5 genera un 26% menos de tokens que Opus 4.8 con razonamiento máximo. Ambas son comparaciones con predecesores y no alteran las cifras de arriba. 

Cuándo elegir Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol

Los resultados por dimensión se traducen bastante bien en cargas de trabajo, así que aquí va la guía de decisión antes de entrar en cada caso.

Elige Claude Opus 5 si...

• Tus problemas son realmente nuevos. La brecha en ARC-AGI-3 es el mayor resultado de esta comparativa y encaja con trabajos de investigación y con todo lo que no tenga respuesta en el corpus de entrenamiento.
• Necesitas agentes que terminen tareas, no que solo las intenten. La ventaja en AutomationBench es la señal más clara de finalización frente a capacidad.
• Trabajas con contextos largos. 1M de tokens como máximo y por defecto, sin recargo, es una propuesta más limpia que cualquier cifra publicada por OpenAI sobre el manejo de contexto de Sol.
• La alineación es un requisito explícito. La puntuación 2,3 en la auditoría de comportamiento desalineado es la mejor de Anthropic hasta la fecha, con las menores tasas de engaño y menor susceptibilidad al mal uso inducido.

Elige GPT-5.6 Sol si...

• Estás ejecutando agentes complejos que viven en un shell. El modo ultra de Sol lo sitúa arriba del 
• Haces trabajo de seguridad defensiva. Las cifras en ExploitBench, ExploitGym y SEC-Bench Pro son altas, y los clasificadores de Opus 5 bloquean la generación de exploits, así que aquí no hay duda.
• Quieres orquestación multiagente integrada. ultra coordina cuatro agentes por defecto y llevó BrowseComp al 92,2% con dieciséis, y la beta multiagente en la Responses API te permite construir patrones similares.

Conclusión

Con dos semanas de diferencia, los dos proveedores han apostado en direcciones opuestas: Opus 5 prioriza el razonamiento novedoso y la finalización de tareas, mientras que Sol se inclina por el trabajo en terminal, la navegación y la seguridad defensiva, cobrando una prima del 20% en salida.

Elige Opus 5 si tus problemas son realmente nuevos, necesitas que tus agentes terminen y no solo intenten, o trabajas con contextos largos donde su precio plano a 1M supera al recargo de Sol; elige Sol si tus agentes viven en un shell, haces trabajo de reproducción de exploits que Opus 5 bloquea por diseño, o puedes permitirte ultra para liderar en terminal y navegación.

En casi todo lo demás, la brecha es menor de lo que sugiere el marketing, así que ajusta el modelo a tu carga de trabajo dominante y no solo al benchmark de portada.