GPT-5 vs Claude Opus 4.7 (2026): Especificaciones Completas, Precios y Comparación de Casos de Uso

**GPT-5.5 cuesta $5/1M de entrada y $25/1M de salida. Claude Opus 4.7 cuesta $15/1M de entrada y $75/1M de salida.** Opus es 3x el precio de entrada y 3x el precio de salida. Esa diferencia no es algo menor — para cualquier carga de trabajo que se ejecute a escala, es el factor dominante del costo total de propiedad, a menudo más importante que las diferencias de calidad por llamada.

**GPT-5.4** está entre ambos a $2.50/1M de entrada y $15/1M de salida — la mitad del precio de GPT-5.5 por aproximadamente el 95% de calidad en la mayoría de tareas. Los equipos que ejecutan cargas de trabajo en producción donde la calidad marginal de 5.5 no vale 2x el costo típicamente optan por 5.4. Vemos esta división frecuentemente: 5.5 para caminos de razonamiento difícil, 5.4 para llamadas rutinarias de alto volumen.

**El caché cambia la matemática significativamente.** El descuento de caché-lectura del 90% de Anthropic en Opus reduce el costo efectivo de entrada en prefijos en caché de $15/1M a $1.50/1M — lo que hace que Opus sea directamente competitivo con GPT-5.5 en cargas de trabajo con prompts del sistema largos y repetidos (RAG con instrucciones estables, armazones de agentes con definiciones de herramientas estables). El descuento de prompt-cache del 50% de OpenAI en GPT-5.5 reduce la entrada a $2.50/1M en aciertos de caché.

**La salida es donde Opus sigue siendo cara.** Ningún descuento de caché se aplica a la salida — y la mayoría de cargas de trabajo de agentes / codificación son pesadas en salida. Una ejecución típica de agente de codificación que consume 8K de entrada y emite 4K de salida cuesta aproximadamente $0.42 en GPT-5.5 vs $1.10 en Opus 4.7. A 10,000 ejecuciones/día, eso es $4,200/día vs $11,000/día — una diferencia de $2M/año.

**La pregunta correcta no es 'cuál es más barato'** — es 'cuál cierra la brecha de calidad por llamada lo suficiente como para justificar la diferencia de precio de salida en tu volumen de llamadas real.' Usa nuestro calculador de costos de API Claude y calculador de costos de API OpenAI para ingresar tus números reales de entrada/salida/tasa de acierto de caché.

**GPT-5.5 y GPT-5.4 exponen ambos una ventana de contexto de entrada de 400K tokens. Claude Opus 4.7 está limitado a 200K.** Para la mayoría de cargas de trabajo en producción, ambos son más que suficientes — típicas llamadas RAG aterrizan en 5-30K de contexto, y la mayoría de flujos de codificación se mantienen bajo 100K.

Dónde importa 400K: ingesta de base de código grande (cargar 30-50 archivos en contexto para razonamiento de sistema completo), análisis de documentos largos (presentaciones 10-K completas, contratos de varias páginas, conjuntos de descubrimiento legal) y meta-prompting (usar un modelo para analizar resultados de otro en trazas largas).

Dónde está bien 200K: prácticamente todas las aplicaciones de chat, armazones de agentes con recuperación dividida en fragmentos, revisión de código de un PR (los diffs casi nunca superan 100K), flujos de soporte al cliente. El límite de 200K se convierte en una restricción en la cola larga — típicamente <5% de llamadas en producción — no en el caso mediano.

**El límite de salida también importa.** GPT-5.5 emitirá hasta 128K tokens de salida en una sola llamada; Opus 4.7 está limitado a 64K. Para generación de forma larga (borradores de documentos completos, reescrituras de archivos de código grandes), GPT-5.5 tiene la ventaja práctica — aunque para la mayoría de cargas de trabajo de agentes estás emitiendo mucho menos por llamada.

**Gemini 2.5 Pro sigue siendo el rey de largo contexto con 2M tokens** si la ventana de contexto es tu restricción vinculante. Cubrimos esa comparación por separado — consulta nuestra guía de GPT-4o vs Gemini 2.5 Pro para el caso de uso de largo contexto.

**SWE-bench Verified** (ingeniería de software del mundo real, el benchmark más relevante para producción en 2026): Claude Opus 4.7 llega a ~76%, GPT-5.5 a ~74%, GPT-5.4 a ~70%. Opus ha mantenido una pequeña pero consistente ventaja en este benchmark desde la serie 4.0 — el pipeline de RLHF y SFT de Anthropic está sintonizado específicamente para flujos de trabajo de agentes de codificación, y se nota.

**MMLU-Pro** (razonamiento multi-disciplina de nivel de postgrado): ambos modelos frontera están en el rango de 88-90%, con GPT-5.5 superando ligeramente a Opus 4.7 por 1-2 puntos en subconjuntos pesados en STEM. Para la mayoría de tareas de trabajo de conocimiento en producción, la diferencia está dentro del ruido del eval.

**GPQA Diamond** (preguntas de ciencia a nivel de doctorado, el eval de razonamiento estandarizado más difícil): GPT-5.5 en ~71%, Opus 4.7 en ~70%. Paridad efectiva. Ambos sustancialmente adelante de cualquier modelo de la era 2025.

**ARC-AGI** (razonamiento abstracto, el benchmark diseñado para resistir memorización): GPT-5.5 con esfuerzo de razonamiento alto toma esto — ~58% vs ~52% de Opus 4.7. Vale la pena notar: GPT-5.5 con esfuerzo de razonamiento subido consume notablemente más tokens de salida (y por lo tanto dólares) por llamada, lo que cambia la comparación de precios. ARC-AGI no se traduce directamente a cargas de trabajo en producción pero es un buen proxy para razonamiento de problema novedoso.

**La conclusión honesta**: solo en deltas de benchmarks, los dos modelos están dentro de 2-5 puntos el uno del otro en los evals principales. Opus gana SWE-bench. GPT-5.5 gana ARC-AGI y STEM-MMLU. Ambos ganan o pierden lo suficiente en diferentes evals como para que la compra de benchmark no resuelva la decisión — el comportamiento en producción en TU carga de trabajo lo hará.

**Ejecuta tu propio eval.** Toma 30 tareas representativas de tus logs de producción, ejecuta ambos modelos, califica las salidas a ciegas. Dos días de trabajo. Resuelve la pregunta para tu caso de uso específico mejor que cualquier leaderboard.

**Tiempo hasta primer token (TTFT)** es lo que los usuarios sienten. En un prompt de entrada de 4K:

**GPT-5.5**: ~600-900ms p50 TTFT, ~1.5s p95. **GPT-5.4**: ~400-650ms p50, ~1.1s p95 (más rápido porque menos sobrecarga de razonamiento). **Claude Opus 4.7**: ~700-1,000ms p50, ~1.8s p95. GPT-5.4 es el más rápido de los tres en primer token; los dos modelos de línea superior están dentro de 100-200ms el uno del otro en TTFT.

**Rendimiento sostenido** (tokens/seg después del primer token): GPT-5.5 sostiene ~80-110 tok/s para generación de texto plano, Opus 4.7 sostiene ~75-100 tok/s. Paridad efectiva en el nivel de rendimiento. Ambos notablemente más rápidos que los modelos frontera de la era 2024 (GPT-4o era ~50-70 tok/s, Opus 3.5 era ~50-65 tok/s).

**El streaming importa más que el rendimiento bruto.** Ambas APIs streamean bloques confiablemente. Ambas soportan SSE. La latencia percibida por el usuario en una IU de chat en streaming está dominada por TTFT, no por rendimiento sostenido, así que la diferencia de 100-200ms es la que importa para UX de chat.

**El esfuerzo de razonamiento cambia todo.** GPT-5.5 con `reasoning_effort: high` puede tardar 30-90 segundos antes de emitir cualquier salida visible al usuario (está generando tokens de razonamiento internamente). Opus 4.7 con modo de pensamiento extendido de manera similar se extiende en el rango de 10-60 segundos. Para cargas de trabajo de agentes donde puedes mostrar un indicador 'pensando...', esto está bien. Para IUs de chat donde el usuario espera respuesta inmediata, usa el esfuerzo de razonamiento medio o bajo por defecto y reserva alto para los caminos difíciles.

**La latencia regional varía.** OpenAI se despliega en más regiones globales en 2026; Anthropic se despliega vía AWS Bedrock además de API nativa y tiene buena cobertura US/EU/APAC. Si tus usuarios se concentran en una región, prueba ambos desde esa región — las diferencias de TTFT de 100-300ms entre proveedores son comunes.

**Ambos modelos aceptan entrada de imagen nativamente** como parte del API de mensajes. Ambos manejan los formatos de imagen estándar (PNG, JPEG, WebP, GIF para primer fotograma). Ambos tienen límites de resolución similares (~2K lado más largo recomendado para mejores resultados).

**La calidad de visión está aproximadamente en paridad** para las tareas comunes: interpretación de gráficos/diagramas, OCR de documentos, análisis de screenshot de IU, comprensión de diagramas. Opus 4.7 tiene una pequeña ventaja en imágenes pesadas en texto (documentos de múltiples columnas, tablas densas) en nuestros evals internos — su pipeline de OCR-vía-visión tiende a preservar la estructura mejor. GPT-5.5 destaca en imágenes naturales (fotos, escenas) y en transcripción de matemática/ecuaciones.

**Precios de entrada de visión**: ambos modelos facturan la entrada de imagen como tokens de entrada — costo típico de $5-20 por 1K imágenes dependiendo de resolución. Las matemáticas detalladas están en el calculador de costos de API OpenAI y calculador de costos de API Claude.

**Entrada de audio**: GPT-5.5 soporta entrada de audio nativamente (tokens de audio facturados por separado a ~$100/1M). Claude Opus 4.7 no — Anthropic recomienda transcribir a texto primero vía un pipeline ASR separado. Para flujos de trabajo con voz como entrada, esto es un diferenciador real para GPT-5.5.

**Ninguno de los dos frontera genera imágenes o audio.** Para generación de imagen usa GPT-Image-1, DALL-E 3 o un modelo de terceros. Para salida de audio usa APIs de TTS (OpenAI TTS, ElevenLabs).

**Ambos modelos soportan llamadas nativas de herramientas/funciones** con ejecución paralela de herramientas. El formato de cable difiere (OpenAI usa `tools[]` con especificación de función; Anthropic usa `tools[]` con especificación de herramienta — esquemas JSON similares, nombres de campo ligeramente diferentes) pero la semántica es equivalente. La migración entre ellos es un ejercicio de sustitución de cadenas en definiciones de herramientas.

**La salida estructurada** (conformidad de esquema JSON forzada) es donde divergen. **GPT-5.5 tiene modo estricto** — pasa `response_format: { type: 'json_schema', strict: true }` y el API de OpenAI garantiza que la salida valida contra tu esquema. Este es un diferenciador real: cero fallos de validación post-llamada, no se necesita bucle de reintento.

**Claude Opus 4.7** coerciona JSON vía tool-use (define una única herramienta que envuelve tu esquema de salida deseado, fuerza al modelo a llamarla). Funciona confiablemente pero es un paso extra en la configuración, y manejas el análisis de tu lado. Anthropic ha señalado que el modo JSON estricto está en su hoja de ruta pero no está GA a partir de junio de 2026.

**Llamadas paralelas de herramientas**: ambas soportan emitir múltiples llamadas de herramientas en una respuesta única. GPT-5.5 es ligeramente más agresivo en paralelización en nuestras pruebas (más dispuesto a desplegar 4-6 herramientas en un turno); Opus 4.7 tiende a ser más conservador (2-3 herramientas por turno típicamente).

**Los tokens de resultado de herramienta cuentan como entrada** en ambas APIs — importante para matemática de costos en loops de agentes que devuelven resultados de herramientas grandes al modelo. Cachea los resultados de herramientas si son estables.

**Herramientas de uso de computadora / uso de navegador**: Anthropic tiene el API de Uso de Computadora Claude (Opus 4.7 soportado); OpenAI tiene equivalentes vía API de Asistentes y vía el ecosistema de herramientas de GPT-5.5. Ambos son usables para automatización de IU agentica; ninguno es un producto terminado. Los despliegues de producción real son todavía raros.

**El descuento de caché-lectura de Anthropic en Opus es del 90%** — los tokens de entrada en caché se facturan a $1.50/1M en lugar de $15/1M. El TTL de caché es de 5 minutos por defecto (extensible a 1 hora con un flag, 1 hora facturada a una tasa de escritura premium). Las escrituras de caché cuestan 25% más que entrada sin caché.

**El descuento de acierto de prompt-cache de OpenAI en GPT-5.5 es del 50%** — la entrada en caché se factura a $2.50/1M en lugar de $5/1M. El caché es automático (sin flag de opt-in, sin marcadores explícitos de control de caché). El TTL es aproximadamente 5-10 minutos dependiendo de patrones de uso.

**Matemática en una carga de trabajo RAG típica**: prompt del sistema estable de 10K tokens + definiciones de herramientas + query de usuario de 2K tokens + salida de 1K tokens. Sin caché en GPT-5.5: 12K × $5/1M + 1K × $25/1M = $0.085. Sin caché en Opus 4.7: 12K × $15/1M + 1K × $75/1M = $0.255. **En caché** en GPT-5.5: 10K × $2.50/1M + 2K × $5/1M + 1K × $25/1M = $0.060. **En caché** en Opus 4.7: 10K × $1.50/1M + 2K × $15/1M + 1K × $75/1M = $0.120.

**El descuento de caché estrecha la brecha de 3x a 2x en prefijos en caché** — material, pero Opus sigue siendo notablemente más caro en cargas de trabajo en caché.

**El caché solo ayuda si tu prefijo de prompt es realmente estable.** Si cada llamada tiene un prompt del sistema diferente (raro en apps bien diseñadas) o estás mutando constantemente el prefijo (común en apps mal diseñadas), ninguno de los dos cachés funciona y pagas lista completa. Audita tu construcción de prompt para compatibilidad de caché antes de asumir que el descuento llega.

**Opus 4.8** (lanzado junio de 2026) hereda el mismo descuento de caché-lectura del 90%. La comparación económica de Opus 4.7 vs 4.8 es efectivamente plana — las diferencias son de comportamiento, no financieras.

**Elige GPT-5.5 cuando**: tu carga de trabajo necesita contexto de 400K (bases de código grandes, documentos largos), modo JSON estricto (cero fallos de validación post-llamada), el modelo de frontera más barato que sigue llegando a SWE-bench >70%, o entrada de audio. Por defecto para producción de alto volumen donde la calidad marginal de Opus no vale 3x el costo de salida.

**Elige GPT-5.4 cuando**: la calidad de GPT-5.5 es excesiva para la tarea pero quieres el conjunto de herramientas y ecosistema de OpenAI. Los precios de $2.50/$15 son difíciles de vencer para llamadas rutinarias de alto volumen — asistentes de chat, pipelines de resumen, extracción de datos estructurados.

**Elige Claude Opus 4.7 cuando**: los agentes de codificación al estilo SWE-bench son la carga de trabajo (la pequeña ventaja se compone en los turnos de agente), tu prefijo es altamente cacheable (el caché-lectura del 90% cierra la brecha de precios a aproximadamente 2x), la estabilidad de comportamiento importa más que la novedad (4.7 ha estado en producción el tiempo suficiente para tener modos de falla predecibles), o tu equipo ha estandarizado en la ergonomía del API de Anthropic y no quieres una segunda integración de proveedor.

**Elige Opus 4.8 cuando**: estás iniciando un proyecto nuevo a mediados de 2026 y quieres el comportamiento más reciente, no tienes una suite de eval establecida que esté sintonizada a los peculiaridades de 4.7, o quieres los pequeños bumps de calidad que Anthropic envió en el lanzamiento de 4.8. Para equipos ya en producción en 4.7, el costo de re-validar suites de eval contra 4.8 generalmente supera la ganancia de calidad marginal.

**Lo híbrido es normal**: enruta los caminos de razonamiento difícil a Opus 4.7, enruta llamadas rutinarias de alto volumen a GPT-5.4 o GPT-5-mini. Un router bien construido puede reducir el gasto total 40-60% vs monocultura en el modelo frontera. Consulta nuestro tutorial de migración OpenAI → Claude para el patrón de abstracción de múltiples proveedores.

**Perfil**: 100,000 llamadas API/día. Promedio de 5K entrada, 1.5K salida por llamada. Prompt del sistema estable de 3K tokens que se cachea.

**Todo GPT-5.5, sin caché**: 100K × (5K × $5 + 1.5K × $25) / 1M = 100K × $0.0625 = **$6,250/día = $2.28M/año**.

**Todo GPT-5.5, 80% acierto de caché en el prefijo de 3K**: porción en caché = 100K × 0.8 × 3K × $2.50/1M = $600/día. Porción sin caché = 100K × (2K × $5 + 1.5K × $25) / 1M + 100K × 0.2 × 3K × $5/1M = $4,750 + $300 = $5,050/día. Total: **$5,650/día = $2.06M/año**.

**Todo Claude Opus 4.7, 80% acierto de caché en el prefijo de 3K**: porción en caché = 100K × 0.8 × 3K × $1.50/1M = $360/día. Porción sin caché = 100K × (2K × $15 + 1.5K × $75) / 1M + 100K × 0.2 × 3K × $15/1M = $14,250 + $900 = $15,150/día. Total: **$15,510/día = $5.66M/año**.

**Híbrido (70% GPT-5.4, 30% Opus 4.7, ambos en caché)**: porción de GPT-5.4 = 70K × ($0.0625 / 2 efectivo con caché) ≈ $1,800/día. Porción de Opus = 30K × $0.155 ≈ $4,650/día. Total: **$6,450/día = $2.35M/año**.

La ruta todo-Opus cuesta **$3.6M/año más** que todo-GPT-5.5. Ese es el precio de la ventaja de calidad por llamada a escala. Si vale la pena depende completamente de si tu carga de trabajo tiene el tipo de cuello de botella de calidad donde la ventaja de SWE-bench de Opus se traduce en un resultado de negocio material — menos reintentos, menos escaladas, más salidas correctas de primer disparo.

**Ejecuta los números en tu carga de trabajo real.** Calculador de costos de API OpenAI y calculador de costos de API Claude toman parámetros de entrada/salida/caché y muestran costo mensual + anual; más barato que equivocarse por 7 dígitos.

**Error 1: elegir basado en un leaderboard de benchmarks.** SWE-bench, MMLU, GPQA — son señales direccionales útiles, pero una diferencia de eval de 2-5 puntos no te dice cuál modelo ganará en TU carga de trabajo real. Siempre ejecuta 30 tareas representativas en ambos antes de comprometerte.

**Error 2: ignorar caché en la comparación de precios.** Citar precios de lista ($5 vs $15 de entrada) sin contar descuentos de caché exagera la ventaja de costo de GPT-5.5 por 2x en cargas de trabajo amigables con caché. Siempre calcula el precio efectivo después de caché.

**Error 3: anclar el frontera para llamadas rutinarias de alto volumen.** La mayoría de cargas de trabajo en producción tienen una cola larga de llamadas fáciles (extracción, clasificación, resumen) que GPT-5.4 o incluso GPT-5-mini maneja bien. Enrutando esos fuera del frontera ahorras 60-80% del gasto con pérdida de calidad negligible.

**Error 4: perseguir la versión más nueva de forma refleja.** Opus 4.8 acaba de lanzarse. Si tienes un despliegue de producción estable en 4.7 con una suite de eval sintonizada, el costo de re-validar contra 4.8 es generalmente superior a la ganancia de calidad marginal. Espera una razón real para actualizar.

**Error 5: asumir que la elección de modelo es binaria.** La respuesta correcta es frecuentemente híbrida — Opus 4.7 para los caminos duros, GPT-5.4 para los caminos fáciles, un router explícito que elige por llamada. Hemos visto reducciones de costo del 50%+ de este patrón sin pérdida de calidad medible.

**Error 6: ignorar calidad de prompt.** Cualquiera que sea el modelo que ancles, los prompts que le envíes determinan el 60% de la calidad de salida. Un prompt débil enviado a Opus 4.7 perderá frente a un prompt apretado enviado a GPT-5.4 la mayoría de días. Aprieta tus prompts antes de llegar a un modelo más caro.

**Precios de OpenAI**: openai.com/api/pricing/ y platform.openai.com/docs/models, obtenido el 2026-06-20. GPT-5.5 a $5/$25, GPT-5.4 a $2.50/$15, ambos con contexto de 400K, ambos con descuento de acierto de prompt-cache del 50%. Los precios se han mantenido estables desde el lanzamiento de la línea GPT-5 a principios de 2026.

**Precios de Anthropic**: docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/pricing, obtenido el 2026-06-20. Claude Opus 4.7 a $15/$75, Opus 4.8 a $15/$75 (entrada en caché $1.50/1M), ambos con contexto de 200K, ambos con descuento de caché-lectura del 90%. Los precios se han mantenido desde el lanzamiento de la línea 4.x.

**Números de benchmarks** (SWE-bench Verified, MMLU-Pro, GPQA Diamond, ARC-AGI): agregados de notas de lanzamiento de cada proveedor y leaderboards públicos (swebench.com, leaderboard de ARC Prize). Donde los números reportados por proveedor e independientes divergen, citamos el número independiente.

**Números de latencia** (TTFT, rendimiento sostenido): nuestro monitoreo interno en 50K llamadas de producción por modelo por semana, mayo-junio de 2026, medido desde us-east-1. Tus números variarán por región y hora del día.

**Verifica en vivo antes de adquisición**: las páginas de precios ocasionalmente se mueven. Verifica las URLs de fuente arriba en el día que te comprometes con una opción de modelo. La mecánica de descuento de caché también evoluciona — Anthropic pasó de solo 5-minutos a optabilidad de 5-min/1-hora a mediados de 2025, el umbral de caché automático de OpenAI cambió a finales de 2025.

**Metodología de eval**: nuestros números de SWE-bench reflejan el subconjunto Verified (500 tareas, validadas por humanos) ejecutadas con el arnés estándar. Los números de ARC-AGI son del conjunto de prueba público, no del holdout. No ejecutamos nuestros propios evals en MMLU-Pro o GPQA — esos números vienen directamente de notas de lanzamiento del proveedor.