Claude Opus 4.6 vs GPT-5 vs Gemini 2.5 Pro: ¿Cuál modelo AI insignia gana en 2026?
Tres modelos insignia, tres apuestas diferentes sobre lo que importa más. Claude Opus 4.6 prioriza la profundidad y la seguridad. GPT-5 apunta a una capacidad amplia. Gemini 2.5 Pro apuesta por la longitud del contexto y la multimodalidad.
Esta comparación utiliza datos de benchmarks, precios reales y casos prácticos para ayudarte a elegir el modelo adecuado para tu carga de trabajo.
Ficha técnica
| Claude Opus 4.6 | GPT-5 | Gemini 2.5 Pro | |
|---|---|---|---|
| Proveedor | Anthropic | OpenAI | |
| Ventana de contexto | 200K tokens | 128K tokens | 1M tokens |
| Salida máxima | 32K tokens | 32K tokens | 64K tokens |
| Entrada / 1M tokens | $5.00 | $2.00 | $1.25 |
| Salida / 1M tokens | $25.00 | $8.00 | $10.00 |
| Pensamiento extendido | Sí | No | Sí (Gemini 2.5 Flash) |
| Visión | Sí | Sí | Sí |
| Uso nativo de herramientas | Sí | Sí (function calling) | Sí |
| Cacheo de prompts | Explícito (cache_control) | Automático | Cacheo de contexto |
Los precios son tarifas oficiales a febrero de 2026.
Benchmarks que importan
Programación
| Benchmark | Claude Opus 4.6 | GPT-5 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 72.5% | ~68% | ~65% |
| HumanEval | 92.0% | ~90% | ~88% |
| MBPP+ | 87.5% | ~85% | ~83% |
Claude lidera en benchmarks de ingeniería de software. La diferencia es más visible en tareas complejas con múltiples archivos donde mantener la consistencia en los cambios es clave. Para generación de código simple (funciones individuales, scripts), los tres tienen un desempeño comparable.
Razonamiento
| Benchmark | Claude Opus 4.6 | GPT-5 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 65.0% | ~63% | ~60% |
| MMLU Pro | 84.5% | ~83% | ~81% |
El rendimiento en razonamiento es similar entre los tres. Las diferencias están dentro del margen de error para la mayoría de aplicaciones prácticas.
Multimodal
Gemini 2.5 Pro tiene las capacidades multimodales más fuertes: comprensión nativa de video, procesamiento de audio y la capacidad de fundamentar respuestas en resultados de Google Search. Claude y GPT-5 manejan bien imágenes y documentos pero carecen de entrada nativa de video/audio.
Análisis profundo de precios
Costo por 1,000 conversaciones típicas
Asumiendo 2K tokens de entrada + 1K tokens de salida por conversación:
| Modelo | Costo por conversación | 1,000 conversaciones |
|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | $0.013 | $12.50 |
| GPT-5 | $0.012 | $12.00 |
| Claude Opus 4.6 | $0.035 | $35.00 |
Claude Opus 4.6 cuesta aproximadamente 3 veces más que GPT-5 por conversación. La pregunta es si la diferencia de calidad justifica la prima para tu caso de uso.
Impacto del cacheo de prompts
Para aplicaciones con prompts de sistema repetitivos (chatbots, agentes, análisis de documentos), el cacheo cambia la economía:
| Modelo | Entrada estándar | Entrada cacheada | Ahorro |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | $5.00/1M | $0.50/1M | 90% |
| GPT-5 | $2.00/1M | $1.00/1M | 50% |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25/1M | varía | varía |
El cacheo explícito de Anthropic ofrece el descuento más profundo (90% en lecturas de cache) pero requiere que marques puntos de ruptura en tus prompts. El cacheo automático de OpenAI es más simple pero ahorra menos.
Ventana de contexto: cuándo realmente importa
El contexto de 1M tokens de Gemini es 5 veces el de Claude y 8 veces el de GPT-5. Pero la longitud del contexto solo importa cuando realmente la usas.
Cuándo importa el contexto de 1M:
- Analizar bases de código completas (un repositorio mediano tiene 200K-500K tokens)
- Procesar documentos legales largos o artículos de investigación
- Síntesis de múltiples documentos (comparar 10+ documentos simultáneamente)
- Historiales largos de conversación en ciclos de agentes
Cuándo 200K es suficiente:
- La mayoría de tareas de programación (archivo único o módulo pequeño)
- Conversaciones estándar de chatbots
- Preguntas y respuestas sobre archivos individuales
- Integración de API y llamadas a funciones
Cuándo 128K es suficiente:
- Aplicaciones de chat simples
- Generación de código para funciones individuales
- La mayoría de pipelines RAG (los fragmentos recuperados suelen tener 2K-10K tokens)
Para la mayoría de aplicaciones en producción, 128K es suficiente. El contexto de 1M es una ventaja genuina para cargas de trabajo específicas, no una mejora general.
Fortalezas según caso de uso
Claude Opus 4.6 destaca en
Tareas complejas de programación. El liderazgo en SWE-Bench se traduce en rendimiento real en refactorizaciones multi-archivo, revisión de código y decisiones de arquitectura. Si usas Claude Code o Cursor con Claude, la diferencia de calidad es notable en problemas difíciles.
Análisis matizado. Claude tiende a producir respuestas más equilibradas y razonadas cuidadosamente en preguntas ambiguas. Es menos probable que afirme información incorrecta con confianza.
Aplicaciones críticas para la seguridad. El entrenamiento Constitutional AI de Anthropic hace que Claude sea más cauteloso con casos límite, lo cual es valioso en salud, legal y finanzas.
GPT-5 destaca en
Tareas de propósito general. GPT-5 es el modelo más equilibrado. Maneja programación, escritura, análisis y conversación con calidad consistente en todos los dominios.
Integración en ecosistemas. La API de OpenAI es el estándar de facto. La mayoría de herramientas, frameworks y tutoriales asumen el formato OpenAI. GPT-5 funciona de inmediato con todo.
Velocidad. GPT-5 típicamente tiene menor latencia que Claude Opus 4.6, especialmente en prompts cortos.
Gemini 2.5 Pro destaca en
Tareas con contexto largo. Cuando necesitas procesar más de 500K tokens, Gemini es la única opción práctica entre los modelos insignia.
Flujos de trabajo multimodales. La comprensión nativa de video, procesamiento de audio y fundamentación en Google Search le dan a Gemini capacidades que los otros no tienen.
Aplicaciones sensibles al costo. Con $1.25/$10.00 por 1M tokens, Gemini ofrece la mejor relación precio-rendimiento entre los tres modelos insignia.
La recomendación práctica
Para la mayoría de desarrolladores en 2026:
- Usa GPT-5 como tu modelo predeterminado. Es el más versátil a un precio razonable.
- Cambia a Claude Opus 4.6 (o Sonnet 4.6) para tareas complejas de programación y análisis donde la calidad importa más que el costo.
- Usa Gemini 2.5 Pro cuando necesites contexto largo o capacidades multimodales.
El enfoque multi-modelo funciona mejor con un agregador que te permita cambiar de modelo sin cambiar tu integración. LemonData ofrece más de 300 modelos a través de una sola clave API compatible con OpenAI, así que cambiar entre Claude, GPT-5 y Gemini es un cambio de una línea.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-lemon-xxx",
base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)
# Mismo código, modelo diferente
for model in ["gpt-5", "claude-opus-4-6", "gemini-2.5-pro"]:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
)
Precios y benchmarks a febrero de 2026. Las capacidades de los modelos evolucionan rápidamente. Consulta la documentación del proveedor para los datos más recientes.
Compara los tres modelos con una sola clave API: LemonData — $1 de crédito gratis al registrarte.