GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7
Dos modelos insignia de vanguardia. Siete días de diferencia. Decisión dividida.
Anthropic lanzó Claude Opus 4.7 el 16 de abril de 2026. OpenAI lanzó GPT-5.5 el 23 de abril. Ambos tienen ventanas de contexto de 1M de tokens. Ambos se presentan como lo mejor de su laboratorio para la programación agéntica. Los benchmarks cuentan una historia más interesante que cualquiera de los dos anuncios: ningún modelo gana claramente, y la respuesta correcta depende de lo que realmente estés haciendo.
Publicado en mayo de 2026. Ya hay modelos más nuevos disponibles: GPT-6, Claude 5.5, Gemini 4 y Grok 4.7. Los precios que aparecen a continuación están actualizados a octubre de 2026.
OpenAI
GPT-5.5 gana en…
- →Terminal-Bench 2.0 (82,7 % frente a 69,4 %)
- →Recuperación de contexto largo (74,0 % frente a 32,2 %)
- →Uso del ordenador en OSWorld
- →FrontierMath, flujos de atención al cliente
Anthropic
Claude Opus 4.7 gana en…
- →SWE-bench Pro (64,3 % frente a 58,6 %)
- →Agentes multiherramienta MCP-Atlas (77,3 %)
- →Visión (3,75 MP, 3 veces la resolución anterior)
- →Finance Agent (64,4 %, estado del arte)
El veredicto honesto: es una decisión dividida. El modelo adecuado depende de la tarea. Y precisamente por eso, usar solo uno es desaprovechar rendimiento.
Benchmark a benchmark
Todas las cifras son las declaradas por los fabricantes en sus anuncios oficiales de lanzamiento. La celda verde marca al líder de cada fila.
| Benchmark | Qué mide | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | Tareas reales de ingeniería de software | ~80% | 87.6% |
| SWE-bench Pro | Ingeniería multilenguaje más difícil | 58.6% | 64.3% |
| Terminal-Bench 2.0 | Flujos de agentes en línea de comandos | 82.7% | 69.4% |
| MCP-Atlas | Orquestación agéntica con múltiples herramientas | ~71% | 77.3% |
| OSWorld-Verified | Uso real de un ordenador de escritorio | 78.7% | 78.0% |
| MRCR v2 (512K–1M) | Recuperación de contexto largo | 74.0% | 32.2% |
| FrontierMath (1–3) | Matemáticas de nivel olímpico | 51.7% | 43.8% |
| GPQA Diamond | Ciencia de nivel de posgrado | ~93% | 94.2% |
| Finance Agent | Tareas de análisis financiero | 60.0% | 64.4% |
| CharXiv (visual) | Lectura de gráficos y diagramas densos | ~74% | 82.1% |
| GDPval (trabajo del conocimiento) | 44 profesiones de oficina | 84.9% | ~78% |
| Tau2-bench Telecom | Flujos de atención al cliente | 98.0% | ~89% |
| Victorias (12 benchmarks) | 5 | 7 | |
Fuentes: openai.com/index/introducing-gpt-5-5, anthropic.com/news/claude-opus-4-7, vellum.ai, digitalapplied.com (abril–mayo de 2026). Cuando los laboratorios usaron metodologías distintas, las puntuaciones pueden no ser perfectamente comparables. Toma las cifras absolutas como orientativas.
Tres diferencias que de verdad importan
La mayoría de las diferencias entre benchmarks son de pocos puntos. Tres de ellas no lo son, y son las que deberían decidir qué modelo usas.
Recuperación de contexto largo: 42 puntos de diferencia
74,0 % frente a 32,2 %
MRCR v2 con 512K–1M de tokens
Es la mayor diferencia de todos los benchmarks de la comparativa, y la de más consecuencias. Ambos modelos anuncian ventanas de contexto de 1M de tokens. Solo uno de ellos es capaz de encontrar cosas en ese contexto de forma fiable.
Si tu trabajo implica bases de código completas, investigación con varios documentos, contratos legales extensos, historiales largos de agentes o cualquier cosa que aproveche de verdad toda la ventana de contexto, GPT-5.5 es la opción clara. Claude Opus 4.7 cae antes en el «lo he visto en algún sitio, pero no consigo localizarlo» en cuanto superas los 256K tokens.
Flujos de trabajo en terminal: 13 puntos de diferencia
82,7 % frente a 69,4 %
Terminal-Bench 2.0
Terminal-Bench mide si un modelo es capaz de planificar, iterar y coordinar herramientas dentro de un entorno de shell real: el benchmark más cercano a «¿puede esta IA ejecutar un pipeline de CI sin supervisión?».
Para la automatización de DevOps, el trabajo con scripts en servidores, los agentes de compilación y despliegue y todo lo que vive en una terminal, GPT-5.5 es claramente mejor. Además, es el benchmark en el que Anthropic reconoció abiertamente que Claude había empeorado, algo que conviene tomarse en serio.
Programación en el mundo real: 6 puntos de diferencia
64,3 % frente a 58,6 %
SWE-bench Pro
SWE-bench Pro es la versión más difícil de SWE-bench Verified: evalúa bases de código reales en producción en varios lenguajes, con el tipo de bugs y refactorizaciones que no tienen una solución limpia de manual.
Es el benchmark más cercano a «¿qué se siente al usar este modelo a diario en trabajo real de ingeniería?». La ventaja de Opus 4.7 aquí coincide con lo que han observado en la práctica los ingenieros que publican código y las herramientas de revisión de código (Qodo, Cursor, Warp).
Lo que te cuesta
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
Precios de lista a octubre de 2026. La entrada cuesta lo mismo ($5 por millón de tokens), así que la diferencia relevante está en el precio de salida: Claude es un 17 % más barato por millón de tokens de salida ($25 frente a $30). Ten en cuenta que GPT-5.5 usa un tokenizador más eficiente para algunas entradas, mientras que el nuevo tokenizador de Opus 4.7 puede usar hasta 1,35 veces más tokens que Opus 4.6 con el mismo texto: el coste por tarea puede inclinarse hacia un lado u otro según la carga de trabajo. Para ver las tarifas actuales de todos los modelos, consulta la calculadora de costes de IA.
Cuándo usar cada uno
Una guía práctica de elección basada en las diferencias reales de los benchmarks.
Usa GPT-5.5 para
- →Todo lo que use más de 256K tokens de contexto
- →Automatización en terminal, agentes de DevOps, pipelines de CI
- →Agentes de uso del ordenador (navegador, escritorio)
- →Matemáticas difíciles (FrontierMath, cálculo científico)
- →Automatización de flujos de atención al cliente
Usa Claude Opus 4.7 para
- →Ingeniería de software real y refactorizaciones
- →Agentes multiherramienta que orquestan muchos servidores MCP
- →Tareas de visión: capturas de pantalla densas, diagramas, interfaces técnicas
- →Análisis financiero y trabajo empresarial con muchos documentos
- →Textos largos en los que importa una prosa natural
- →Seguir con precisión instrucciones matizadas de varios pasos
Deja de elegir. Usa los dos.
Los benchmarks confirman lo que la mayoría de usuarios ya sabe: cada modelo gana en tareas distintas. MultipleChat AI te da los dos, en sus últimas versiones de la API, por $20 al mes con el plan Pro.
Suscribirte a ambos
$40/mes
ChatGPT Plus + Claude Pro ($20 + $20)
Solo ChatGPT Pro
$100/mes
Un solo ecosistema (5x el uso de Plus)
MultipleChat AI
$20/mes
Los dos, y 3 modelos más
Por qué esto funciona ante el empate entre GPT-5.5 y Opus 4.7
Cuando tienes acceso a ambos, dejas de adivinar y empiezas a elegir según la tarea.
Compare Mode
Envía el mismo prompt a GPT-5.5 y a Claude Opus 4.7 en columnas paralelas. Quédate con la respuesta que de verdad es mejor, no con la que un benchmark sugería.
Sources & Disagreements
Cuando los dos modelos discrepan sobre un dato, ves exactamente dónde. Ese es el caso en el que uno de ellos se equivoca, y cuál de ellos varía según la tarea.
Modos de colaboración de IA
Haz que GPT-5.5 redacte y que Claude Opus 4.7 revise. O al revés. Cooperative, Verification, Chain: diez modos de interacción que aprovechan los puntos fuertes de cada modelo.
Siempre las últimas versiones de la API
Cuando OpenAI lance GPT-5.6 o Anthropic lance Opus 4.8, los tendrás con la misma suscripción. Sin volver a suscribirte, sin migrar prompts, sin quedarte atado a una versión del modelo.
Además, Gemini, Grok y Perplexity Sonar
Tres modelos de vanguardia más en el mismo espacio de trabajo. Gemini para los documentos más largos, Grok para iterar rápido y Sonar para investigación basada en fuentes.
6 modelos de imagen, hasta 5 a la vez
Genera imágenes con hasta 5 de 6 modelos a la vez a partir de un solo prompt (plan Pro o Smart). Compara estilos al instante.
Los mismos modelos. Las últimas versiones de la API. Cancela cuando quieras.
Preguntas frecuentes
Ninguno gana claramente. GPT-5.5 lidera en Terminal-Bench 2.0 (82,7 % frente a 69,4 %), en recuperación de contexto largo (74,0 % frente a 32,2 % con 1M de tokens) y en uso del sistema operativo y del ordenador. Claude Opus 4.7 lidera en SWE-bench Pro (64,3 % frente a 58,6 %), en agentes multiherramienta MCP-Atlas (77,3 %), en visión (3,75 MP) y en Finance Agent (64,4 %, estado del arte). Elige según la tarea.
Depende del tipo. Para tareas reales de ingeniería de software en las que importan las correcciones en varios lenguajes y las bases de código complejas en producción, Claude Opus 4.7 gana en SWE-bench Pro (64,3 % frente a 58,6 %). Para flujos de trabajo en terminal, devops y agentes de pipeline desatendidos, GPT-5.5 gana en Terminal-Bench 2.0 (82,7 % frente a 69,4 %). Para la mayoría de agentes de programación en producción, Opus 4.7 lleva ventaja.
GPT-5.5, con mucha diferencia. En la recuperación de contexto largo de MRCR v2 con 512K–1M de tokens, GPT-5.5 obtiene un 74,0 % frente al 32,2 % de Claude Opus 4.7: una diferencia de 42 puntos. Para bases de código completas, investigación con varios documentos o historiales largos de agentes, GPT-5.5 es la opción clara.
En octubre de 2026, la API de GPT-5.5 cuesta $5 por millón de tokens de entrada y $30 por millón de tokens de salida. Claude Opus 4.7 cuesta $5 de entrada y $25 de salida por millón de tokens, algo más barato en salida. Ambos funcionan con ventanas de contexto de 1M de tokens. ChatGPT Plus ($20 al mes) y Claude Pro ($20 al mes) incluyen los modelos insignia actuales de cada empresa con los límites de uso estándar.
Sí. MultipleChat AI te da las últimas versiones de la API de ChatGPT, Claude, Gemini, Grok y Perplexity Sonar con una sola suscripción de pago. Compare Mode los ejecuta en paralelo con el mismo prompt para que veas qué modelo gana en tu tarea concreta, en lugar de adivinarlo a partir de benchmarks.
Porque los benchmarks de vanguardia confirman lo que los usuarios ya experimentan: cada modelo gana en tareas distintas. Compare Mode de MultipleChat te muestra todas las respuestas una al lado de la otra. Sources & Disagreements resalta dónde discrepan los modelos en los datos, justo los casos en los que un modelo acierta y otro alucina. Los modos de colaboración de IA van más allá y hacen que los modelos verifiquen o mejoren el trabajo de los demás.
Son cifras declaradas por los propios fabricantes en los anuncios oficiales de lanzamiento de OpenAI y Anthropic (abril de 2026). Benchmarks independientes de terceros (Vellum, DigitalApplied) confirman el mismo patrón general. La metodología publicada varía entre laboratorios, así que toma las cifras absolutas como orientativas más que como exactas.
Nota sobre los benchmarks: todas las puntuaciones de este artículo son cifras declaradas por los fabricantes en los anuncios oficiales de OpenAI y Anthropic, contrastadas con la cobertura de benchmarks de terceros (Vellum, DigitalApplied) a mayo de 2026. Cuando los dos laboratorios usaron metodologías distintas en el mismo benchmark, las puntuaciones pueden no ser perfectamente comparables: toma las cifras absolutas como orientativas. Las capacidades y los precios de los modelos cambian con frecuencia; verifica las cifras actuales con cada proveedor antes de tomar decisiones de compra. MultipleChat AI no garantiza la exactitud de los datos de benchmarks de terceros y no asume ninguna responsabilidad por las decisiones tomadas a partir de este contenido.
No elijas. Usa los dos por $20 al mes.
ChatGPT, Claude, Gemini, Grok y Perplexity Sonar en una sola suscripción, en sus últimas versiones de la API, con Compare Mode y la colaboración de IA integrados.
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