Tres modelos insignia, tres apuestas diferentes sobre lo que más importa. Claude Opus 4.6 prioriza la profundidad y la seguridad. GPT-5 apunta a una capacidad amplia. Gemini 3.1 Pro apuesta por la longitud de context window y la multimodalidad.
Esta comparación utiliza los precios oficiales actuales además del ajuste práctico al flujo de trabajo para ayudarte a elegir el modelo adecuado para tu carga de trabajo.
Si te importa más el coding que el posicionamiento general de los modelos insignia, salta de esta página a la comparación de modelos de coding. Si te importa más el presupuesto, mantén abierta también la comparación de precios.
Spec Sheet
| Claude Opus 4.6 | GPT-5.4 | Gemini 3.1 Pro | |
|---|---|---|---|
| Provider | Anthropic | OpenAI | |
| Context window | 200K tokens | 1.05M tokens | 1M tokens |
| Max output | 32K tokens | 128K tokens | varía según el modo |
| Input / 1M tokens | $5.00 | $2.50 | $0.45 |
| Output / 1M tokens | $25.00 | $15.00 | $2.70 |
| Extended thinking | Yes | Yes | Yes |
| Vision | Yes | Yes | Yes |
| Native tool use | Yes | Yes (function calling) | Yes |
| Prompt caching | Explicit (cache_control) | Automatic | Context caching |
Precios verificados con las páginas de precios de los proveedores en abril de 2026.
Benchmarks que importan
Coding
Claude sigue liderando en el tipo de trabajo difícil y multi-archivo donde la consistencia importa. GPT-5.4 cierra gran parte de la brecha práctica mientras expande el contexto y el output. Gemini 3.1 Pro no suele ser la primera opción para el code review más difícil, pero resulta atractivo cuando la tarea abarca un repositorio enorme o medios mixtos.
Reasoning
La calidad del reasoning es lo suficientemente cercana como para que las diferencias reales sean el estilo y el costo:
- Claude Opus 4.6 favorece la profundidad y la cautela
- GPT-5.4 favorece la capacidad amplia y flujos de trabajo con herramientas más sólidos
- Gemini 3.1 Pro favorece la síntesis de long-context a un precio por token mucho más bajo
Multimodal
Gemini 3.1 Pro tiene la propuesta multimodal más sólida aquí: long context, búsqueda con grounding y una integración nativa de Google más amplia. Claude y GPT-5.4 manejan bien imágenes y documentos, pero Gemini es el que mejor encaja cuando el flujo de trabajo ya involucra Google Search o medios mixtos.
Análisis profundo de precios
Costo por 1,000 conversaciones típicas
Asumiendo 2K tokens de input + 1K tokens de output por conversación:
| Modelo | Costo por conversación | 1,000 conversaciones |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | ~$0.0036 | ~$3.60 |
| GPT-5.4 | ~$0.020 | ~$20.00 |
| Claude Opus 4.6 | $0.035 | $35.00 |
Claude Opus 4.6 cuesta drásticamente más que Gemini 3.1 Pro y notablemente más que GPT-5.4. La cuestión es si la diferencia de calidad importa lo suficiente para el paso exacto que estás ejecutando.
Impacto del Prompt Caching
Para aplicaciones con system prompts repetitivos (chatbots, agentes, análisis de documentos), el caching cambia la economía:
| Modelo | Input estándar | Input en caché | Ahorro |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | $5.00/1M | $0.50/1M | 90% |
| GPT-5.4 | $2.50/1M | $0.25/1M | 90% |
| Gemini 3.1 Pro | $0.45/1M | varía | varía |
El caching explícito de Anthropic ofrece el descuento más profundo (90% en lecturas de caché) pero requiere que marques los puntos de interrupción del caché en tus prompts. El caching automático de OpenAI es más sencillo pero ahorra menos.
Context Window: Cuándo importa realmente
El contexto de 1M de 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 se usa.
Cuándo importa el contexto de 1M:
- Analizar codebases completos (un repositorio mediano tiene entre 200K y 500K tokens)
- Procesar documentos legales largos o artículos de investigación
- Síntesis de múltiples documentos (comparar más de 10 documentos simultáneamente)
- Historiales de conversación largos en bucles de agentes
Cuándo 200K es suficiente:
- La mayoría de las tareas de coding (archivo único o módulo pequeño)
- Conversaciones estándar de chatbot
- Q&A de documentos en archivos individuales
- Integración de API y function calling
Cuándo 128K es suficiente:
- Aplicaciones de chat simples
- Generación de código para funciones individuales
- La mayoría de los pipelines de RAG (los fragmentos recuperados suelen ser de 2K a 10K tokens)
Para la mayoría de las aplicaciones en producción, 128K es suficiente. El contexto de 1M es una ventaja genuina para cargas de trabajo específicas, no una mejora general.
Fortalezas por caso de uso
Claude Opus 4.6 gana en
Tareas de coding complejas. El liderazgo en SWE-Bench se traduce en un rendimiento real en refactorización multi-archivo, code review 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 cuidadosamente razonadas en preguntas ambiguas. Es menos probable que afirme con confianza información incorrecta.
Aplicaciones críticas de seguridad. El entrenamiento de Constitutional AI de Anthropic hace que Claude sea más cauteloso ante casos límite, lo cual es valioso en aplicaciones de salud, legales y financieras.
GPT-5.4 gana en
Tareas de propósito general. GPT-5.4 es el modelo premium más equilibrado de este grupo. Maneja el coding, la escritura, el análisis y el uso de herramientas con una calidad consistentemente sólida en todos los dominios.
Integración del ecosistema. La API de OpenAI es el estándar de facto. La mayoría de las herramientas, frameworks y tutoriales asumen el formato de OpenAI. GPT-5 funciona directamente con todo.
Velocidad. GPT-5 suele tener una latencia menor que Claude Opus 4.6, especialmente para prompts más cortos.
Gemini 3.1 Pro gana en
Tareas de long-context. 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, el procesamiento de audio y el grounding en Google Search le dan a Gemini capacidades de las que carecen los demás.
Aplicaciones sensibles al costo. Con los precios actuales de Gemini 3.1 Pro, Gemini ofrece el punto de entrada más barato entre los tres modelos insignia por un amplio margen.
La recomendación práctica
Para la mayoría de los desarrolladores en 2026:
- Usa GPT-5.4 como tu opción premium generalista por defecto.
- Cambia a Claude Opus 4.6 (o Sonnet 4.6) para tareas complejas de coding y análisis donde la calidad importe más que el costo.
- Usa Gemini 3.1 Pro cuando necesites long context o capacidades multimodales.
El enfoque multi-modelo funciona mejor con un agregador que te permita cambiar de modelo sin modificar tu integración. LemonData proporciona más de 300 modelos a través de una única API key compatible con OpenAI, por lo que cambiar entre Claude, GPT-5.4 y Gemini es un cambio de una sola línea.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-lemon-xxx",
base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)
# Mismo código, diferente modelo
for model in ["gpt-5.4", "claude-opus-4-6", "gemini-3.1-pro"]:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
)
La lección práctica es sencilla: la elección del modelo insignia rara vez es permanente. La mayoría de los equipos terminan con un modelo premium por defecto, uno operativo más barato por defecto y un especialista en long-context o multimodalidad.
Por eso, la pregunta de quién es el “ganador” es útil sobre todo para plantear la compra. En producción, la mejor pregunta es cuál merece ser tu modelo por defecto, cuál merece ser tu especialista y cuál debería quedarse fuera del flujo principal por completo.
Precios verificados con las páginas de precios actuales de los proveedores en abril de 2026. Las capacidades de los modelos evolucionan rápidamente, así que usa esta página como una guía de flujo de trabajo en lugar de una tabla de puntuación estática permanente.