Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: ¿qué modelo de vanguardia es mejor?

Si estás decidiendo entre Claude Opus 4.7 y GPT-5.5 para trabajo agentivo en producción, la elección no es tan obvia como parece. Ambos son modelos insignia de sus respectivas compañías, los dos apuntan a tareas complejas de varios pasos y llegaron con pocas semanas de diferencia a principios de 2026.

Anthropic lanzó Claude Opus 4.7 el 16 de abril de 2026, posicionándolo como un modelo híbrido de razonamiento pensado para programación agentiva de larga duración y uso complejo de herramientas. OpenAI respondió con GPT-5.5, enfatizando mejoras de eficiencia y un razonamiento con contexto largo más sólido. No hay un ganador claro en todos los frentes. Los benchmarks se reparten de formas interesantes y la respuesta depende de lo que realmente estés construyendo.

En este artículo, compararé Claude Opus 4.7 y GPT-5.5 en cinco dimensiones clave: programación y flujos agentivos, tareas de razonamiento y conocimiento, uso de herramientas e interacción con el ordenador, capacidades multimodales y precios. Para conocer cada modelo por separado, te recomiendo leer nuestras guías sobre Claude Opus 4.7 y GPT-5.5.

¿Qué es GPT-5.5?

GPT-5.5 es el modelo de OpenAI centrado en agentes, lanzado el 23 de abril de 2026. Llega en dos variantes: el GPT-5.5 estándar y GPT-5.5 Pro, un nivel de mayor capacidad orientado a tareas exigentes de negocio, legales y de ciencia de datos. GPT-5.5 Pro es aproximadamente 6 veces más caro por token que el modelo base.

Los mensajes principales de OpenAI son una mejor eficiencia de tokens (menos tokens para completar las mismas tareas de Codex) y razonamiento con contexto largo que se mantiene más allá de 128K tokens hasta 1M, además de subidas de rendimiento en programación agentiva, uso del ordenador y trabajo de conocimiento. OpenAI también informa de que una versión interna de GPT-5.5 contribuyó a una nueva demostración sobre números de Ramsey fuera de la diagonal. GPT-5.5 está disponible en ChatGPT y Codex, con acceso por API desplegándose por separado.

Para un desglose completo de los benchmarks y las afirmaciones de eficiencia de GPT-5.5, consulta nuestra guía de GPT-5.5, donde probamos la recuperación en contexto largo en un documento de 300K tokens.

¿Qué es Claude Opus 4.7?

Claude Opus 4.7 es el actual modelo insignia de Anthropic disponible públicamente, lanzado el 16 de abril de 2026. Es el sucesor de Claude Opus 4.6 y se sitúa por debajo del Mythos Preview (solo interno) en la gama de Anthropic. El modelo está diseñado para flujos agentivos complejos, ingeniería de software avanzada y tareas de largo recorrido que exigen rendimiento sostenido a lo largo de sesiones.

Los cambios más significativos respecto a Opus 4.6 son un aumento de 10,9 puntos en SWE-bench Pro (del 53,4% al 64,3%), un incremento triple en la resolución visual (hasta 3,75 MP), una memoria de sistema de archivos mejorada y un nuevo nivel de esfuerzo de razonamiento xhigh situado entre high y max. El precio es de 5 $ por millón de tokens de entrada y 25 $ por millón de tokens de salida, sin cambios respecto a Opus 4.6. El modelo está disponible a través de la API de Claude (ID de modelo: claude-opus-4-7), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI y Microsoft Foundry.

Si quieres ver Opus 4.7 en acción, nuestro tutorial Claude Opus 4.7 Practical Benchmark te guía para comprobar si su memoria del sistema de archivos mejora realmente el rendimiento en programación según los niveles de esfuerzo. También puede interesarte cómo se compara con otro competidor en nuestra guía Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro.

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: comparación cara a cara

Aquí tienes un resumen rápido antes de entrar en detalles.

Programación agentiva

Es la dimensión donde más se nota la distancia entre los dos modelos, sin que haya un ganador absoluto.

GPT-5.5 está diseñado específicamente para bucles de programación agentiva: verifica su propio trabajo, continúa hasta terminar la tarea y gestiona tareas de varios pasos con una guía mínima por parte del usuario. Opus 4.7 sigue un enfoque similar, con verificación de su salida, presupuestos de tarea, memoria de sistema de archivos mejorada y un nuevo nivel de esfuerzo de razonamiento xhigh que se sitúa en 10.000 tokens de pensamiento entre high (5.000) y max (20.000).

En SWE-bench Pro, Opus 4.7 lidera con un notable 64,3% frente al 58,6% de GPT-5.5. En Terminal-Bench 2.0, la foto se invierte: Opus 4.7 (69,4%) queda claramente por detrás de GPT-5.5 (82,7%), con más de diez puntos de diferencia.

Si tu equipo sobre todo entrega código (corrige bugs, crea funcionalidades en repositorios grandes), la ventaja de Opus 4.7 en SWE-bench Pro lo convierte en mejor opción; pero para flujos DevOps intensivos de terminal como configuración de servidores y automatizaciones de shell de varios pasos, la clara ventaja de GPT-5.5 en Terminal-Bench le da la delantera.

Razonamiento y tareas de conocimiento

En razonamiento a nivel de posgrado, los dos modelos están esencialmente empatados. Opus 4.7 logra un 94,2% en GPQA Diamond; GPT-5.5 alcanza un 93,6%, muy cerca.

En Humanity's Last Exam, un benchmark multidisciplinar de razonamiento, Opus 4.7 obtiene un 46,9% sin herramientas y un 54,7% con herramientas, mientras que GPT-5.5 llega al 41,4% sin herramientas y al 52,2% con herramientas. Aunque con herramientas la diferencia es pequeña, en razonamiento sin herramientas Opus 4.7 saca más de cinco puntos a GPT-5.5.

GPT-5.5 logra un 84,4% (GPT-5.5 Pro incluso 90,1%) frente al 79,3% de Opus 4.7 en BrowseComp, que evalúa la búsqueda web agentiva. Es una brecha real. Si tus flujos dependen mucho de la investigación en la web, GPT-5.5 tiene una ventaja clara aquí.

Otra área donde GPT-5.5 toma la delantera es matemáticas. En ambos niveles de FrontierMath, la distancia con Opus 4.7 es considerable:

En ambos niveles, la versión Pro añade unos cuantos puntos porcentuales sobre el GPT-5.5 base. Si eso justifica un precio seis veces mayor es otra cuestión. Más sobre precios a continuación.

Visión y capacidades multimodales

Opus 4.7 convierte la visión en uno de sus grandes titulares, y los benchmarks lo respaldan. Encabeza la clasificación de CharXiv Reasoning, que evalúa el razonamiento visual sobre gráficos científicos, con un 82,1% sin herramientas y un 91,0% con herramientas.

El cambio arquitectónico detrás de esto es un aumento triple en la resolución de imagen soportada, hasta 3,75 MP (2576 px). Las imágenes de mayor resolución consumen más tokens, por lo que Anthropic recomienda reducir resolución si no necesitas tanta fidelidad. La mejora respecto a Opus 4.6 es notable: del 69,1% al 82,1% sin herramientas, un salto de 13 puntos.

Nuestro Claude Opus 4.7 API Tutorial te muestra cómo usar estas capacidades para crear un digitalizador de gráficos, algo que merece la pena probar.

GPT-5.5 no tiene puntuaciones publicadas en CharXiv en las notas de investigación, así que no es posible una comparación directa aquí. Lo que sí puedo decir es que, si la visión es central en tu flujo, Opus 4.7 trae una mejora documentada y grande, con un motivo arquitectónico claro. Las capacidades de visión de GPT-5.5 pueden ser comparables, pero aún no hay pruebas sobre la mesa.

Uso de herramientas e interacción con el ordenador

Opus 4.7 lidera en MCP-Atlas, que mide la orquestación de flujos con múltiples herramientas, con un 77,3% frente al 75,3% de GPT-5.5. En OSWorld, que mide el uso autónomo del ordenador, ambos modelos están prácticamente empatados: Opus 4.7 consigue un 78,0% frente al 78,7% de GPT-5.5.

Opus 4.7 también introduce presupuestos de tarea en beta pública en la API, que te permiten fijar un tope de gasto en tokens por tarea. Para flujos agentivos en producción donde la previsibilidad del coste importa, es una función práctica para la que GPT-5.5 no tiene un equivalente directo. En conjunto, GPT-5.5 también está pensado para bucles agentivos de larga duración, pero el benchmark de uso de herramientas favorece ligeramente a Opus 4.7.

Precios

Opus 4.7 cuesta 5 $ por millón de tokens de entrada y 25 $ por millón de tokens de salida. El almacenamiento en caché del prompt reduce el coste de entrada hasta un 90%, y la caché estándar ahorra un 50%. Estas cifras no cambian respecto a Opus 4.6.

GPT-5.5 sale a 5 $ por millón de tokens de entrada y 30 $ por millón de tokens de salida, con precios batch y flex disponibles a la mitad de la tarifa estándar y procesamiento prioritario a 2,5x. GPT-5.5 Pro, diseñado para las tareas más exigentes donde la precisión es clave, sube a 30 $ de entrada / 180 $ de salida por millón de tokens, lo que lo hace 6 veces más caro que GPT-5.5 base.

Según los resultados de los benchmarks, pagar por GPT-5.5 Pro solo compensa en flujos que incluyan matemáticas difíciles y/o tareas de búsqueda web, y donde la alta precisión sea crítica. Por ejemplo, podría tratarse de pipelines de modelización financiera que requieran razonamiento numérico preciso, o agentes de investigación automatizada que sinteticen respuestas a partir de decenas de fuentes en vivo.

En tokens de salida, donde los workloads agentivos acumulan coste, GPT-5.5 es un 20% más caro que Opus 4.7 a tarifas estándar. La brecha se amplía drásticamente en el nivel Pro. Dicho esto, Anthropic incluye un nuevo tokenizador con Opus 4.7 que complica la comparación directa por token con Opus 4.6. Según Artificial Analysis, Opus 4.7 usa aproximadamente un 35% menos de tokens de salida que Opus 4.6 para ejecutar su Intelligence Index, lo que compensa parcialmente la tarifa por token.

Rendimiento con contexto largo

Ambos modelos soportan una ventana de contexto de 1M tokens. La pregunta interesante es si realmente pueden aprovecharla.

En nuestras pruebas de GPT-5.5, alimentamos al modelo con los informes 10-K FY2025 y FY2024 de Berkshire Hathaway apilados, con casi 300K tokens de texto financiero real. GPT-5.5 superó esa prueba (a diferencia de GPT-5.4, que a menudo se degradaba visiblemente más allá de 128K tokens). En pruebas de aguja MRCR y de razonamiento Graphwalks, GPT-5.5 mostró un rendimiento consistente en distintos tamaños de contexto donde GPT-5.4 se venía abajo.

La ventana de 1M de contexto de Opus 4.7 viene acompañada de una memoria de sistema de archivos mejorada, que permite al modelo escribirse notas entre sesiones y recordarlas con fiabilidad. Son enfoques complementarios: GPT-5.5 es mejor razonando sobre un único contexto masivo, mientras que Opus 4.7 mantiene mejor la coherencia a lo largo de varias sesiones usando memoria estructurada. Qué importa más depende de tu flujo.

Aun así, en nuestro tutorial de benchmarks de Opus 4.7 vimos que hay que tener cuidado al combinar varias funciones nuevas: al usar la autocrítica persistida del modelo para alimentar la siguiente tarea, ayudó en el nivel de esfuerzo max, pero consumió el presupuesto necesario para completar la tarea en los niveles high y xhigh.

Cuándo elegir GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7

¿Qué significa esto para tus casos de uso? Aquí tienes una guía rápida de decisión:

Cuándo elegir GPT-5.5

GPT-5.5 tiene ventajas más claras en flujos de terminal, búsqueda web, matemáticas y razonamiento con contexto largo. También es la elección natural si ya estás volcado en el ecosistema de OpenAI vía ChatGPT o Codex. Elígelo para:

• DevOps e infraestructura intensivos de terminal. GPT-5.5 logra un 82,7% en Terminal-Bench 2.0 frente al 69,4% de Opus 4.7. Es la mayor brecha de toda esta comparación, en cualquier dirección.
• Análisis de documentos con contexto muy largo sobre entradas únicas masivas. GPT-5.5 es el primer modelo de OpenAI en el que la ventana completa de 1M es realmente utilizable, y nuestra prueba de 300K tokens confirmó que se mantiene donde GPT-5.4 no lo hacía.
• Flujos con mucha investigación web. GPT-5.5 marca 84,4% en BrowseComp frente al 79,3% de Opus 4.7, y GPT-5.5 Pro lo eleva al 90,1%.
• Razonamiento intensivo en matemáticas. GPT-5.5 lidera en ambos niveles de FrontierMath, con una brecha que se amplía claramente en los problemas más difíciles (35,4% vs 22,9% en Tier 4). Si la precisión numérica es irrenunciable, esto importa.

Cuándo elegir Claude Opus 4.7

Opus 4.7 consolida a la familia Claude Opus como el LLM número uno para programar. La mejora en visión lo convierte también en una gran opción para casos multimodales. Usa Claude Opus 4.7 para:

• Sesiones largas de programación agentiva sin supervisión cercana. La autoverificación de Opus 4.7 y el nivel de esfuerzo xhigh están pensados justo para esto, y la ventaja en SWE-bench Pro es la mayor diferencia de un único benchmark en la comparación.
• Pipelines con gráficos de alta resolución, diagramas técnicos o documentos financieros. La mejora de 13 puntos en CharXiv sobre Opus 4.6 es el salto más grande de esta versión.
• Costes previsibles en ejecuciones agentivas de alto volumen. Los precios por token publicados, junto con presupuestos de tarea, hacen que Opus 4.7 sea mucho más fácil de presupuestar.
• Orquestación multi-herramienta en flujos complejos. Opus 4.7 lidera el benchmark MCP-Atlas con un 77,3%, confirmando que gestiona cadenas de llamadas a herramientas con más fiabilidad que cualquier otro modelo probado.

Conclusiones

Con los benchmarks disponibles hoy, Claude Opus 4.7 es la opción más fuerte para la mayoría de flujos de programación agentiva y uso de herramientas. La ventaja en SWE-bench Pro (64,3% vs 58,6%), el liderazgo en MCP-Atlas (77,3% vs 75,3%) y la superioridad en visión en CharXiv (82,1%, sin puntuación reportada para GPT-5.5) son consistentes en distintos tipos de tareas: no es una casualidad de un solo benchmark. Si tu trabajo es principalmente ingeniería de software, orquestación multi-herramienta o razonamiento visual, yo empezaría por Opus 4.7.

GPT-5.5 tiene ventajas reales en flujos de terminal, matemáticas, búsqueda web y razonamiento con contexto largo. La brecha en Terminal-Bench 2.0 (82,7% vs 69,4%) es la mayor ventaja aislada en cualquier dirección de toda esta comparación. El liderazgo en BrowseComp (84,4% vs 79,3%, o 90,1% con Pro) y los márgenes en FrontierMath, especialmente en Tier 4 (35,4% vs 22,9%), son sustanciales. Si tus flujos son intensivos de terminal, exigentes en matemáticas, impulsados por investigación o dependen de razonar sobre documentos únicos y masivos, GPT-5.5 merece una seria consideración.

Opus 4.7 es un 20% más barato en tokens de salida a tarifas estándar (25 $ vs 30 $ por millón), y la brecha se amplía drásticamente si necesitas GPT-5.5 Pro (que, si me preguntas, no compensa para más del 90% de los casos). Además, la reducción del 35% en tokens de salida que reporta Anthropic para Opus 4.7 frente a Opus 4.6 implica que el coste efectivo es menor de lo que sugiere la tarifa por token. Para sistemas en producción donde la previsibilidad del coste importa tanto como el rendimiento bruto, los presupuestos de tarea de Opus 4.7 aportan otra capa de control que GPT-5.5 aún no iguala.

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