La semana del 16 al 23 de abril de 2026, Anthropic y OpenAI lanzonaron sus modelos más potentes. Te contamos qué benchmarks importan, cuánto cuestan, y cuándo usar cada uno.
Jesús Blanco
Autor
La semana del 16 al 23 de abril de 2026 va a aparecer en cualquier línea de tiempo seria sobre inteligencia artificial. En siete días, Anthropic lanzó Claude Opus 4.7 reclamando el primer lugar en coding, y OpenAI respondió con GPT-5.5, el primer modelo completamente reentrenado desde GPT-4.5.
Si estás decidiendo cuál integrar en tus proyectos o cuál recomendar a tu equipo, la respuesta honesta es: depende exactamente de qué tipo de trabajo necesitas hacer. Y eso no es una respuesta evasiva, es la conclusión más útil que puedes llevarte de este artículo.
Vamos por partes.
Antes de abril de 2026, el ranking de modelos de frontera había estado en un empate técnico durante semanas. GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview y Claude Opus 4.7 compartían el segundo puesto con 57 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, justo detrás de GPT-5.4 Pro.
GPT-5.5 rompió ese empate. Con 60 puntos en el mismo índice, OpenAI recuperó el primer lugar de forma clara. Pero el número que más debería importarte antes de migrar tu stack no es ese.
Es el 86%.
Artificial Analysis publica AA-Omniscience, un benchmark diseñado específicamente para medir qué hace un modelo cuando no sabe la respuesta. No cuando sabe, cuando no sabe.
Los resultados de abril 2026 son los siguientes:
| Modelo | Precisión factual | Tasa de alucinación |
|---|---|---|
| GPT-5.5 (xhigh) | 57% (la más alta registrada) | 86% |
| Gemini 3.1 Pro Preview | competitiva | 50% |
| Claude Opus 4.7 (max) | sólida | 36% |
GPT-5.5 es el modelo que más sabe, y al mismo tiempo el más dispuesto a inventarse algo con total seguridad cuando no lo sabe. Esa combinación tiene implicaciones directas para cualquier workflow donde el modelo vaya a dar respuestas que alguien va a leer sin verificar.
Para coding puro donde puedes correr el código y ver si funciona, este dato importa menos. Para generación de contenido, research, análisis legal o financiero, importa mucho.
De los 10 benchmarks compartidos entre los dos modelos, la distribución es esta:
Claude Opus 4.7 lidera en:
GPT-5.5 lidera en:
Intelligence Index general (Artificial Analysis v4.0):
Lo que estos números te dicen es simple: no hay un ganador universal. Hay un ganador por tipo de tarea.
| Modelo | Input (por 1M tokens) | Output (por 1M tokens) |
|---|---|---|
| GPT-5.5 estándar | $5 USD | $30 USD |
| GPT-5.5 Pro | $30 USD | $180 USD |
| Claude Opus 4.7 | $5 USD | $25 USD |
| Gemini 3.1 Pro Preview | menor | menor |
El input es idéntico entre GPT-5.5 y Opus 4.7. La diferencia real está en el output: GPT-5.5 es 20% más caro por token de salida.
Pero aquí entra el argumento de OpenAI: GPT-5.5 usa aproximadamente 40% menos tokens de output para completar las mismas tareas en Codex comparado con GPT-5.4. Lo que significa que aunque pagas más por token, pagas menos tokens por tarea.
El resultado neto según Artificial Analysis: GPT-5.5 cuesta aproximadamente 20% más que su predecesor para correr el Intelligence Index completo, no el 100% extra que el precio por token sugiere.
El dato que cambia el análisis de costos para equipos:
GPT-5.5 (medium) alcanza el mismo score que Claude Opus 4.7 (max) en el Intelligence Index a aproximadamente una cuarta parte del costo: ~$1,200 vs ~$4,800 para correr el índice completo. Gemini 3.1 Pro Preview alcanza el mismo score a ~$900.
Esto significa que para workloads que no requieren el máximo de razonamiento, GPT-5.5 en modo medium puede darte inteligencia equivalente a Opus 4.7 max con un ahorro muy significativo.
Un detalle que pocos mencionan sobre Opus 4.7: Anthropic introdujo un nuevo tokenizador que puede usar entre 1.0 y 1.35 veces más tokens para el mismo texto comparado con Opus 4.6. El precio por token es el mismo, pero el número de tokens por tarea puede ser hasta 35% mayor dependiendo del tipo de contenido. Si tienes workloads con mucho código o texto no en inglés, esto afecta tu factura real más de lo que el sticker sugiere.
Los tiempos de latencia son donde Opus 4.7 tiene una ventaja práctica muy clara para aplicaciones interactivas.
Time to First Token (TTFT):
Throughput por token:
Para surfaces interactivas como IDEs, chat assistants o cualquier producto donde el usuario espera respuesta en tiempo real, la diferencia de TTFT es la variable que domina la percepción de velocidad. Un modelo que empieza a responder en medio segundo se siente mucho más fluido que uno que espera 3 segundos aunque después genere más rápido.
Para runs autónomos largos donde el modelo trabaja sin supervisión humana, la ventaja de token efficiency de GPT-5.5 tiende a cerrar esa brecha en tiempo de reloj total.
Claude Opus 4.7 introdujo soporte de imágenes de alta resolución: hasta 2,576 píxeles en el lado largo, aproximadamente 3.75 megapíxeles. Eso es 3.3 veces la resolución máxima de los modelos anteriores de Claude.
GPT-5.5 mantiene el mismo rango de resolución que GPT-5.4.
Para workloads donde el modelo necesita leer screenshots de alta densidad, diagramas técnicos, charts financieros, capturas de UI o documentos escaneados, Opus 4.7 es el default correcto. En tareas estándar de texto más imagen, ambos modelos cumplen bien.
Necesitas automatización de terminal o workflows de CLI. La diferencia de 13 puntos en Terminal-Bench 2.0 (82.7% vs 69.4%) es significativa y refleja cómo el modelo fue diseñado desde cero para tareas agénticas end-to-end.
Tu tarea requiere navegar la web o usar el computador. En BrowseComp y OSWorld, GPT-5.5 tiene ventaja. Para agents de computer use o research automatizado en la web, es la opción más sólida.
Trabajas con contextos muy largos (más de 200K tokens). Opus 4.7 aplica un recargo de 2x en output para prompts sobre 200K tokens. GPT-5.5 tiene precio plano hasta 1M tokens via API. Si estás alimentando bases de código completas, expedientes legales largos o repositorios con historial, GPT-5.5 tiene una ventaja económica real.
Priorizas inteligencia general sobre factualidad verificada. Para tareas creativas, arquitectura de sistemas, razonamiento complejo donde verificarás el output de todas formas, GPT-5.5 lidera en el índice general.
Resuelves issues reales en codebases. SWE-Bench Pro es el benchmark más cercano al trabajo real de un developer: leer la descripción de un issue, entender el código existente, y enviar un fix que pase los tests. Opus 4.7 gana con 64.3% vs 58.6%, y esa diferencia se traduce en menos intentos fallidos en producción.
Tu aplicación no puede permitirse alucinaciones. Si el modelo va a generar contenido que alguien leerá sin verificar, un pipeline de análisis legal o financiero, o un sistema de Q&A sobre documentación técnica, la diferencia entre 36% y 86% de tasa de alucinación es la diferencia entre un producto confiable y uno que te va a dar problemas.
Tienes una surface interactiva. El TTFT de 0.5s vs 3s se nota en tiempo real. Los usuarios de IDEs, chat assistants y herramientas de productividad perciben esa diferencia.
Necesitas orquestación de tools y agentes. MCP Atlas (79.1% vs 75.3%) muestra que Opus 4.7 es más confiable cuando el modelo necesita llamar tools externas, APIs y servicios de forma repetida y consistente.
Procesas imágenes de alta densidad. Diagramas, screenshots de alta resolución, charts y documentos escaneados se benefician directamente de los 3.75 MP de resolución máxima.
Los mejores teams de ingeniería de AI en producción ya no eligen un solo modelo. Rutean tareas según el perfil de cada una.
Una arquitectura que tiene sentido en 2026:
GPT-5.5 para:
Claude Opus 4.7 para:
Gemini 3.1 Pro Preview para:
Una táctica que ya están usando varios equipos: GPT-5.5 para el primer draft y Claude Opus 4.7 para el pase de fact-check. El costo combinado suele ser menor que usar solo Opus 4.7 max en todo, y obtienes el catch de alucinaciones casi gratis.
Hay un tercer jugador en esta historia que no puedes usar todavía.
Claude Mythos Preview es el modelo más poderoso de Anthropic, y decidieron no liberarlo al público general porque sus capacidades en ciberseguridad, específicamente en identificación de vulnerabilidades y exploits, son suficientemente avanzadas como para ser consideradas un riesgo.
En los benchmarks donde Anthropic lo incluyó, Mythos supera tanto a GPT-5.5 como a Opus 4.7. El propio Anthropic admitió en el lanzamiento de Opus 4.7 que este no iguala a Mythos en capacidades generales.
El acceso a Mythos Preview es por invitación, limitado a empresas de seguridad y research. Si en algún momento se libera más ampliamente, cambia esta comparativa de forma significativa.
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