Tres modelos. Tres apuestas distintas. Ningún ganador único. Claude Opus 4.7 lidera todos los benchmarks de programación y agentes (64.3% SWE-bench Pro, 77.3% MCP-Atlas, 78.0% OSWorld). GPT-5.4 domina la investigación web con 89.3% en BrowseComp, diez puntos por delante de Opus 4.7. Gemini 3.1 Pro cuesta 60% menos que Opus 4.7: $2 de entrada frente a $5. En razonamiento de nivel posgrado (GPQA Diamond) son idénticos dentro de 0.2 puntos. Elige el modelo que encaja con la tarea. No elijas la marca.
- Claude Opus 4.7 lidera SWE-bench Pro con 64.3% vs 57.7% de GPT-5.4 y 54.2% de Gemini 3.1 Pro (según el desglose de benchmarks de Opus 4.7 de Vellum).
- GPT-5.4 lidera investigación web con 89.3% en BrowseComp vs 85.9% de Gemini 3.1 Pro y 79.3% de Opus 4.7.
- Los tres empatan estadísticamente en GPQA Diamond: Opus 4.7 en 94.2%, GPT-5.4 en 94.4%, Gemini 3.1 Pro en 94.3%.
- Gemini 3.1 Pro es el más barato: $2 entrada / $12 salida por 1M tokens (bajo 200k contexto). GPT-5.4 es $2.50/$15. Opus 4.7 es $5/$25.
- Opus 4.7 lidera MCP-Atlas (orquestación de herramientas) con 77.3% vs 73.9% de Gemini 3.1 Pro y 68.1% de GPT-5.4.
- Opus 4.7 mantiene el mismo precio de $5/$25 que Opus 4.6 pero introduce un nuevo nivel 'xhigh' y task budgets en beta pública.
- La ventana de contexto de GPT-5.4 es aproximadamente 1.05M tokens con 128k máximo de salida; pasados 272k tokens, el precio de entrada se duplica.
- Opus 4.7 triplicó la resolución de imagen a 2.576 píxeles en el borde largo (~3.75MP), el primer Claude con visión de alta resolución real.
Tres laboratorios frontera, tres apuestas distintas. Anthropic apostó por programación y agentes, y cobra un premium por ello. Google apostó por el precio y llevó Gemini 3.1 Pro a costar 60% menos que Opus 4.7. OpenAI apostó por investigación web y realmente aterrizó ahí.
Saqué los números verificados de benchmarks del anuncio oficial de Opus 4.7 de Anthropic, del desglose de benchmarks de Opus 4.7 de Vellum, y de las páginas oficiales de precios de cada proveedor. Solo números exactos, sin lenguaje de marketing. Para la generación anterior ve nuestra comparación de GPT-5.4 vs Opus 4.6 vs Gemini 3.1 Pro.
La Comparativa de Benchmarks
Solo números verificados, todos de fuentes primarias o secundarias creíbles.
El panorama de benchmarks está más limpio que en mucho tiempo. Cada modelo realmente gana en su terreno elegido. Ninguno de los tres pretende ser primero en todo.
Cada número de abajo también está en nuestro leaderboard de benchmarks en vivo, donde puedes hacer clic en cualquier celda para ver la fuente primaria.
Comparación de benchmarks verificados
| Benchmark | Opus 4.7 | GPT-5.4 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 87.6% | no divulgado | 80.6% |
| SWE-bench Pro | 64.3% | 57.7% | 54.2% |
| MCP-Atlas (uso de herramientas) | 77.3% | 68.1% | 73.9% |
| OSWorld-Verified | 78.0% | 75.0% | no divulgado |
| BrowseComp (investigación) | 79.3% | 89.3% | 85.9% |
| GPQA Diamond | 94.2% | 94.4% | 94.3% |
| Finance Agent v1.1 | 64.4% | 61.5% | 59.7% |
| MMMLU | 91.5% | no divulgado | 92.6% |
El veredicto de programación ahora es decisivo
Opus 4.7 no solo gana SWE-bench Pro. Gana por 6.6 puntos sobre GPT-5.4 y 10.1 puntos sobre Gemini 3.1 Pro. Es una brecha mayor que cualquiera que Opus 4.6 haya tenido. Si estás enviando código, el premium de Opus ahora sí está ganado.
El panorama cambia completamente en BrowseComp. Opus 4.7 puntuó 79.3%, cuatro puntos peor que Opus 4.6 (83.7%). GPT-5.4 está en 89.3%. Si tu flujo de trabajo involucra investigación en la web, Opus 4.7 es ahora la herramienta equivocada. Esa es la lectura honesta.
GPQA Diamond está efectivamente saturado. Opus 4.7 en 94.2%, GPT-5.4 en 94.4%, Gemini 3.1 Pro en 94.3%. La brecha de 0.2 puntos está dentro de la varianza entre ejecuciones. Ya no elijas modelo basándote en GPQA.
Precios: Donde Gemini Gana Silenciosamente
Los tres proveedores listan tarifas por millón de tokens, y el precio de Google está estructurado para castigar directamente a Anthropic. Aquí va el desglose para el nivel insignia de cada uno.
Precios por millón de tokens (nivel estándar)
| Modelo | Entrada (corto) | Salida (corto) | Entrada (largo) | Salida (largo) |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | $5.00 | $25.00 | $5.00 | $25.00 |
| GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | $5.00 | $22.50 |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 | $4.00 | $18.00 |
Los umbrales de contexto corto difieren por proveedor. GPT-5.4 duplica su precio de entrada pasados los 272k tokens. Gemini 3.1 Pro hace lo mismo pasados los 200k. Opus 4.7 no tiene escalón: $5/$25 plano. Si estás corriendo prompts enormes regularmente, el precio plano de Opus 4.7 puede ganar realmente en flujos de contexto largo, a pesar de parecer caro de entrada.
El comodín oculto: cambios en el tokenizer
Opus 4.7 lanzó un nuevo tokenizer que usa entre 1.0x y 1.35x más tokens que Opus 4.6 según el tipo de contenido. Es un aumento sigiloso de precio de 0-35% sobre un modelo cuyo precio de etiqueta "no cambió." Si estás presupuestando, cuenta con un aumento real de costo de 10-15% frente a Opus 4.6, no cero.
Matemáticas Reales: Lo Que Cuesta 1M de Tokens
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Los benchmarks son abstractos. El dinero no. Aquí va lo que cuesta una carga agéntica realista en cada modelo, asumiendo un split 50/50 de entrada/salida con 1M de tokens procesados por día.
Costo diario con 1M entrada + 1M salida de tokens
| Modelo | Costo entrada | Costo salida | Total por día | Por mes |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | $5.00 | $25.00 | $30.00 | $900 |
| GPT-5.4 (corto) | $2.50 | $15.00 | $17.50 | $525 |
| Gemini 3.1 Pro (corto) | $2.00 | $12.00 | $14.00 | $420 |
En un mes de 30 días, Opus 4.7 cuesta $480 más que Gemini 3.1 Pro para el mismo volumen. Si tu carga de trabajo tiene forma de SWE-bench Pro (resolver issues reales de GitHub, correr agentes con muchas herramientas), los 10 puntos de ventaja de Opus 4.7 probablemente valgan esos $480. Si tu carga de trabajo es escritura, resúmenes o investigación, Gemini 3.1 Pro al mismo nivel de calidad es la elección obvia.
La entrada cacheada reduce las matemáticas aún más. La entrada cacheada de GPT-5.4 es $1.25 por millón de tokens, un descuento del 50% aplicado automáticamente al contexto repetitivo. Si estás iterando sobre el mismo system prompt largo a través de muchas peticiones, el caché de GPT-5.4 socava agresivamente a ambos competidores en precio efectivo.
Quién Gana Realmente Dónde
Ganador por carga de trabajo
| Carga de trabajo | Ganador | Por qué |
|---|---|---|
| Enviar código a producción | Claude Opus 4.7 | 64.3% SWE-bench Pro, lidera en todos los benchmarks de programación |
| Agentes con muchas herramientas / MCP | Claude Opus 4.7 | 77.3% MCP-Atlas, 9.2 puntos sobre GPT-5.4 |
| Uso de computadora / automatización escritorio | Claude Opus 4.7 | 78.0% OSWorld-Verified, 3 puntos sobre GPT-5.4 |
| Investigación web / deep research | GPT-5.4 | 89.3% BrowseComp, 10 puntos sobre Opus 4.7 |
| Análisis financiero | Claude Opus 4.7 | 64.4% Finance Agent v1.1 vs 61.5% GPT-5.4 |
| Throughput barato y alto volumen | Gemini 3.1 Pro | Precios $2/$12 más 80.6% sólido en SWE-bench Verified |
| Conocimiento multilingüe | Gemini 3.1 Pro | 92.6% MMMLU vs 91.5% Opus 4.7 |
| Razonamiento nivel posgrado | Empate (dentro de 0.2 puntos) | 94.2% / 94.4% / 94.3% GPQA Diamond |
El patrón que nadie menciona
Opus 4.7 gana la mayoría de categorías. GPT-5.4 es dueño de investigación. Gemini es dueño del precio. Si puedes pagar Opus 4.7, es el default. Pero solo si tu cuello de botella es programación o agentes. Para investigación, GPT-5.4 es estrictamente mejor. Para throughput a escala, Gemini gana en precio sin una brecha de calidad significativa para la mayoría de las cargas de trabajo.
Limitaciones Honestas de Los Tres
Opus 4.7: La regresión en BrowseComp (83.7% a 79.3%) es real. Si tu flujo depende de búsqueda web, Opus 4.7 es un downgrade respecto a Opus 4.6. El nuevo tokenizer también eleva silenciosamente el costo efectivo entre 10-35% según el contenido.
GPT-5.4: El precio de contexto se duplica pasados los 272k tokens. La "victoria" en Terminal-Bench 2.0 usa un harness auto-reportado que no es directamente comparable a las ejecuciones de Opus 4.7 y Gemini 3.1 Pro. Trátalo como no verificado.
Gemini 3.1 Pro: Queda 10 puntos atrás en SWE-bench Pro. Sin número publicado de OSWorld, lo que sugiere que Google no está seguro de su historia de uso de computadora frente a Opus 4.7 y GPT-5.4. El soporte MCP está alcanzando pero sigue atrás de la integración nativa de Anthropic.
Elige Uno - Según la Tarea
Marco de decisión
- 1¿Enviando código a tiempo completo? Opus 4.7. La ventaja de 6-10 puntos en SWE-bench vale el premium y la programación agéntica es su ventaja decisiva.
- 2¿Corriendo agentes con muchas herramientas? Opus 4.7. La ventaja en MCP-Atlas y el puntaje OSWorld lo hacen el default agéntico.
- 3¿Investigación web profunda o inteligencia competitiva? GPT-5.4. La brecha de 10 puntos en BrowseComp es la mayor separación entre dos modelos cualesquiera en esta comparación.
- 4¿Generación de alto volumen (resúmenes, borradores, traducciones)? Gemini 3.1 Pro. 60% más barato que Opus 4.7 sin brecha de calidad en las cargas más comunes.
- 5¿Trabajo financiero o analítico? Opus 4.7 por poco, pero GPT-5.4 está lo suficientemente cerca como para que la diferencia de $5 vs $2.50 normalmente gane.
- 6¿Iterando sobre el mismo system prompt largo a través de muchas peticiones? GPT-5.4 con caché agresivo de prompts a $1.25 por millón de tokens cacheados.
- 7¿Corriendo prompts individuales enormes (300k+ tokens) regularmente? Opus 4.7. Su precio plano de $5/$25 gana a ambos competidores una vez que se activan los sobrecargos de contexto largo.
La verdad más amplia: ya nadie usa solo uno de estos. El patrón consciente de costos es Gemini 3.1 Pro para volumen, Opus 4.7 para código, GPT-5.4 para investigación, todos enrutados desde la misma capa de orquestación. Si aún no estás pensando en enrutamiento de modelos, estás pagando de más.
Preguntas Frecuentes
¿Qué modelo de IA es genuinamente el mejor en 2026?
Depende enteramente de la tarea. Claude Opus 4.7 lidera en todos los benchmarks de programación y agentes. GPT-5.4 lidera en investigación web por amplio margen. Gemini 3.1 Pro es el más barato por 60% con calidad competitiva en la mayoría de las cargas generales. El razonamiento nivel posgrado (GPQA Diamond) está saturado: los tres están en aproximadamente 94% y empatan estadísticamente.
¿Cuánto cuesta Claude Opus 4.7 comparado con GPT-5.4?
Opus 4.7 es $5 entrada / $25 salida por millón de tokens, plano. GPT-5.4 es $2.50/$15 hasta 272k tokens, luego $5/$22.50 para contexto más largo. Para prompts cortos a medianos, GPT-5.4 es aproximadamente la mitad del precio de Opus 4.7. Para prompts muy largos (300k+), la diferencia se comprime porque el precio de contexto largo de GPT-5.4 iguala al precio plano de Opus 4.7.
¿Cuál es la mayor mejora de Opus 4.6 a Opus 4.7?
SWE-bench Pro saltó de 53.4% a 64.3%, una mejora de 11 puntos. Es la mayor mejora de programación en una sola generación que Anthropic haya hecho. OSWorld también pasó de 72.7% a 78.0%. El precio se mantuvo en $5/$25, aunque el nuevo tokenizer eleva silenciosamente el costo efectivo entre 10-35% según el contenido.
¿Debería cambiar de Opus 4.6 a Opus 4.7?
Para programación y trabajo agéntico, sí. Las ganancias en SWE-bench Pro y MCP-Atlas son significativas. Para cualquier cosa intensiva en investigación, no. BrowseComp retrocedió de 83.7% a 79.3%, así que Opus 4.6 es realmente mejor para investigación web. Opus 4.7 es un upgrade focalizado en programación, no universal.
¿Gemini 3.1 Pro es realmente 60% más barato que Claude Opus 4.7?
En tokens de entrada bajo 200k, sí: $2 vs $5. En tokens de salida, Gemini es $12 vs $25, o sea 52% más barato. Pasados los 200k de contexto, Gemini sube a $4/$18, que sigue siendo 20-28% más barato que el plano $5/$25 de Opus 4.7. La brecha de costo es real y consistente.
¿Puedo usar los tres a través de la misma API?
No directamente, pero las capas de orquestación (LiteLLM, OpenRouter, o tu propio router) normalizan las tres APIs para que puedas enrutar por petición. Ese es el patrón que adoptan los usuarios serios: Gemini para volumen, Opus 4.7 para código, GPT-5.4 para investigación. El pensamiento de elegir un solo modelo está dejando dinero sobre la mesa.
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