GPT-5 de OpenAI vs. Claude Opus 4.1: Una comparación de codificación

La línea Claude Opus de Anthropic (Opus 4 / Claude Opus 4.1) y GPT-5 de OpenAI muestran un rendimiento de vanguardia en las pruebas de código modernas, pero comparten sus puntos fuertes: Opus prioriza flujos de trabajo de agente de contexto amplio y multipaso, mientras que GPT-5 se centra en el perfeccionamiento del front-end, la ergonomía del desarrollador y la amplia integración de productos. La mejor opción depende de las tareas que necesite automatizar (generación de un solo archivo vs. refactorización de múltiples archivos), sus limitaciones de costo/rendimiento y cómo medirá el éxito (superación de pruebas unitarias, corrección en tiempo de ejecución o gastos de revisión humana).

¿Por qué esta pregunta es importante ahora?

Ambos proveedores lanzaron versiones principales a principios de agosto de 2025: Anthropic anunció Claude Opus 4.1 (5 de agosto de 2025) como una mejora iterativa centrada en tareas de agencia y programación en tiempo real, y OpenAI publicó GPT-5 (tarjeta del sistema y materiales para desarrolladores publicados en la misma ventana a principios de agosto) con afirmaciones explícitas de ser su modelo de programación más sólido hasta la fecha. Estos lanzamientos casi simultáneos significan que los desarrolladores y los equipos de plataforma están comparando activamente el rendimiento, los costos y las rutas de integración; por lo tanto, esto no es académico: los equipos están eligiendo a qué modelo dirigir las sugerencias de estilo Copilot, qué modelo implementar detrás de agentes de código internos y en cuál confiar para la automatización que requiere seguridad.

¿Qué es Claude Opus 4.1?

Anthropic presentó Opus 4.1 como una actualización específica de Opus 4, priorizando un mejor rendimiento en tareas de programación agentic y del mundo real. Afirmaron que Opus 4.1 está disponible para usuarios de pago de Claude y en Claude Code, y que se ha implementado en plataformas asociadas (API, Bedrock, Vertex). El mensaje de Anthropic enfatiza la fiabilidad de la lógica multipaso, la precisión en la salida de código y un comportamiento más seguro de los agentes.

Claude Opus 4.1: Arquitectura y características de codificación

1. Contexto extendido y razonamiento de largo horizonte: Equipado con un c. 200K token ventana de contexto, lo que mejora significativamente su capacidad para mantener la coherencia en flujos de trabajo extensos y bases de código de múltiples archivos.
2. Mayor rendimiento verificado por SWE-bench: Logrado 74.5% precisión en SWE-bench Verified (frente al 72.5 % en Opus 4), junto con mejoras notables en tareas de agencia (del 39.2 % al 43.3 %) y razonamiento (del 79.6 % al 80.9 %).
3. Refinamiento mediante cadena de pensamiento y RLHF:Mantiene la estructura arquitectónica de Opus 4 al tiempo que mejora el razonamiento en cadena de pensamiento, la coherencia de múltiples pasos y la atención a los detalles mediante RLHF y el ajuste basado en datos.
4. Integración del flujo de trabajo de AgenticDiseñado para orquestar flujos de trabajo de varios pasos, incluida la refactorización de código complejo y el uso de herramientas de agente, al tiempo que se preserva el estado interno durante sesiones extendidas.
5. Herramientas mejoradas y control creativoOfrece resúmenes de pensamiento que condensan el razonamiento interno del modelo, mejorando la transparencia. Opus 4.1 también se integra mejor con las herramientas de desarrollo mediante Claude Code, encadenamiento de API y funciones de acceso a archivos.

¿Qué es GPT-5?

Los materiales públicos de OpenAI describen a GPT-5 como el modelo de codificación más robusto que han desarrollado, y publicaron resultados de pruebas comparativas (SWE-bench Verified y otros) que muestran mejoras sustanciales con respecto a modelos anteriores. El mensaje de OpenAI destaca la capacidad de GPT-5 para gestionar la generación de frontends complejos, la depuración de repositorios de gran tamaño y una mayor eficiencia en el uso de herramientas. La tarjeta de sistema adjunta describe la composición del modelo (modelo rápido + modelo de razonamiento más profundo).

GPT-5: Arquitectura y características de codificación

1. Enrutador dinámico y modos de procesamiento dualDiseñado como un sistema unificado que combina vías de respuesta rápida y razonamiento profundo. Un enrutador enruta dinámicamente las consultas al modo de generación rápida o al modo de razonamiento extendido, lo que mejora la eficiencia tanto en tareas simples como complejas.
2. Ventana de contexto masiva: Soporta hasta 256 mil fichas de contexto, lo que le permite gestionar entradas extensas como grandes bases de código, documentos extensos y proyectos multisesión sin perder coherencia.
3. Comprensión y memoria multimodalProcesa texto, imágenes, audio y video de forma nativa en una sola sesión. Incluye memoria persistente y funciones de personalización que mejoran la continuidad en interacciones a largo plazo.
4. Mayor seguridad y razonamiento honestoIntroduce "finalizaciones seguras" que equilibran la utilidad con un claro reconocimiento de las limitaciones. En el modo de razonamiento, GPT-5 reduce drásticamente la alucinación y el engaño, disminuyendo el rendimiento engañoso de aproximadamente el 86 % al 9 % en ciertas pruebas.
5. Controles de razonamiento y verbosidad:Los desarrolladores pueden ajustar reasoning_effort (mínimo/bajo/alto) y verbosity (Bajo/Medio/Alto), que controla la profundidad y el detalle de la salida. También admite el formato de salida estructurado mediante expresiones regulares o restricciones gramaticales.

¿Qué dicen los números duros: puntuaciones de referencia, ventanas de contexto y precios de los tokens?

Puntos de referencia y porcentajes

• Banco SWE (Verificado): Informes antrópicos Claude Opus 4.1: 74.5% Verificado en SWE-bench. Informes de OpenAI. GPT-5: 74.9% En el mismo punto de referencia (y un 88 % en algunos puntos de referencia políglotas). Estas cifras sitúan a ambos modelos dentro de un rango estrecho en conjuntos de tareas de codificación realistas. Los puntos de referencia muestran paridad en el extremo superior, con pequeñas diferencias numéricas que rara vez se corresponden con la productividad real.

Ventanas de contexto (por qué son importantes)

El contexto combinado máximo oficial de GPT-5 (entrada + salida) es de 400,000 tokens, con la API permitiendo hasta ~272,000 tokens de entrada y hasta 128,000 tokens de salida (Estos dos juntos suman un total de 400k). En ChatGPT, la versión gratuita da acceso al modelo principal de GPT-5, así como a GPT-5 Thinking, pero con una ventana de contexto más pequeña y límites de uso más estrictos. Los suscriptores obtienen los mismos modelos, pero con un alcance ampliado y una ventana de contexto más grande de 32k tokens. La versión Pro es el punto de partida. Obtienes GPT-5, GPT-5 Thinking y GPT-5 Pro; esta última es una versión de gama alta diseñada para una máxima profundidad y precisión de razonamiento. La ventana de contexto alcanza los 128k tokens. Los usuarios empresariales también obtienen una ventana de contexto de 128k, mientras que los usuarios de Teams están limitados a 32k.

Claude Opus 4.1 (ventana de contexto). El Claude Opus 4.1 de Anthropic se envía como un modelo de razonamiento híbrido con un ~200,000 tokens Ventana de contexto en la documentación del producto, optimizada explícitamente para flujos de trabajo de codificación agentic y razonamiento multipaso de largo plazo. Esta ventana de 200 K permite a Opus 4.1 mantener gran parte de un repositorio, pruebas y notas de diseño en un único contexto, lo cual resulta útil para refactorizaciones multiarchivo, tareas de migración e interacciones encadenadas de herramientas donde mantener el estado interno y la cadena de pensamiento a lo largo de muchos pasos es más importante que lograr la menor latencia posible.

Precios (ejemplos de costos de entrada/salida)

• OpenAI (GPT-5) líneas de precios de ejemplo publicadas como Entrada: $1.25/1 millón de tokens. Salida: $10/1 millón de tokens. Para variantes estándar de GPT-5 y niveles inferiores (mini/nano) con menor costo unitario. Estas cifras son útiles para estimar flujos de trabajo de CI de gran tamaño.
• Antrópico (Opus 4.1) Muestra costos unitarios más altos en algunas páginas publicadas (por ejemplo: $15 por cada millón de tokens de entrada y $1 por cada millón de tokens de salida en una página citada; sin embargo, Anthropic también anuncia almacenamiento en caché rápido, procesamiento por lotes y otras herramientas de ahorro). Siempre consulte las páginas de precios de los proveedores para el plan que usará.

Implicación: A escala, el precio de los tokens y la verbosidad de salida (cuántos tokens emite el modelo) son fundamentales. Un modelo que escribe más tokens o requiere más iteratividad termina costando más, incluso si las tasas por token son más bajas.

¿Cómo se relacionan sus fortalezas con las tareas reales de los desarrolladores?

Generación de archivos únicos, creación de prototipos y código de interfaz de usuario

GPT-5 se destaca repetidamente por producir código UI/UX pulido (HTML/CSS/JS) e implementaciones limpias de un solo archivo con rapidez. Esto se adapta bien al andamiaje front-end, la creación de prototipos y los flujos de trabajo de "generar y luego pulir manualmente". El marketing de GPT-5 y las primeras pruebas comunitarias enfatizan las decisiones de diseño, el espaciado y la calidad estética del front-end.

Refactorizaciones de múltiples archivos, razonamiento largo y flujos de trabajo de agentes

Anthropic presenta a Claude (Opus) para el razonamiento continuo de múltiples pasos y las tareas de agencia, como refactorizaciones extensas, migraciones de API de múltiples archivos y orquestación automatizada de código, donde el asistente necesita razonar con múltiples archivos y preservar invariantes. Opus 4.1 afirma explícitamente mejoras para las tareas de código de múltiples pasos y las integraciones de agencia. Estas fortalezas se traducen en menos pérdidas catastróficas de contexto al razonar con decenas de miles de tokens.

¿Cómo afectan sus elecciones de codificación la precisión, las alucinaciones y la depuración?

Disyuntivas entre fidelidad y alucinación: Anthropic ha posicionado públicamente los modelos de Claude como conservadores y alineados con las instrucciones (reduciendo ciertos tipos de alucinaciones), lo que explica en parte por qué Opus 4.1 enfatiza el seguimiento detallado y el cumplimiento de las reglas. El GPT-5 de OpenAI busca ser rápido y más confiable en una amplia gama de tareas, basándose en el enrutamiento a nivel de sistema y la seguridad/mitigación dedicada descrita en su tarjeta de sistema. Ambos proveedores aún reconocen el riesgo residual de alucinaciones y ofrecen orientación para su mitigación.

Depuración y reparación iterativa: Codificar más de los resultados del repositorio y las pruebas en una sola solicitud reduce el cambio de contexto y permite que el modelo proponga soluciones que consideren el estado general del proyecto. Opus 4.1 destaca por su capacidad para seguir instrucciones de depuración de varios pasos; GPT-5 promueve una generación de frontend rápida y con enfoque en el diseño, así como integraciones de herramientas más completas. Ambas mejoras mejoran la depuración iterativa, pero ninguna elimina la necesidad de verificación humana de pruebas y revisión de código.

Tabla de comparación de características

¿Cómo medir cuál es mejor para ti? Tu Codebase: plan de evaluación práctica (con código)

A continuación, se presenta un arnés práctico y reproducible que puede ejecutar para comparar Claude Opus 4.1 y GPT-5 en su repositorio. El arnés automatiza: (1) solicitar a los modelos que implementen o corrijan una función, (2) insertar la salida en un archivo aislado, (3) ejecutar pruebas unitarias y (4) registrar los resultados de aprobación/rechazo, el uso de tokens y el número de iteraciones.

Advertencia: ejecutar código generado es una tarea potente pero riesgosa; ejecute siempre contenedores aislados, utilice límites de recursos y tiempo y nunca permita que el código generado acceda a información confidencial o a la red, a menos que esté permitido y auditado intencionalmente.

1) Qué mide el arnés

• Tasa de aprobación de la prueba unitaria (primaria).
• Número de ciclos de edición (cuántas veces fue necesario solicitar correcciones).
• Tokens consumidos (entrada + salida).
• Latencia del reloj de pared.

2) Ejemplo de arnés de Python (esqueleto)

Puede utilizar CometAPI para realizar pruebas. Al ofrecer autenticación consistente, formato de solicitud y manejo de respuestas, CometAPI simplifica drásticamente la integración de capacidades de IA en sus aplicaciones.

CometAPI ofrece acceso de “una API” a más de 500 modelos y documentos una interfaz compatible con OpenAI a la que puede llamar con una clave de API de CometAPI y una anulación de URL base; esto facilita el cambio desde un cliente directo de OpenAI en lugar de integrar Anthropic y cambiar entre openAI. Para Claude Opus 4.1CometAPI expone identificadores de modelos específicos (por ejemplo claude-opus-4-1-20250805 y una variante de pensamiento) y un punto final de finalización de chat dedicado. Para GPT-5CometAPI expone un modelo específico gpt-5"/"gpt-5-2025-08-07"/"gpt-5-chat-latestPara comenzar, explore las capacidades del modelo en el Playground y consultar el Guía de API  para obtener instrucciones detalladas.

python"""
side_by_side_eval.py

High-level harness:
- tasks: list of dicts {name, prompt, test_file_contents}
- apis: simple wrappers for OpenAI (GPT-5) and Anthropic (Claude Opus 4.1)
- run: for each task, call each model, write code, run pytest, collect metrics

NOTE: replace API_KEY_* with your keys and confirm official endpoints/params per vendor docs.
"""

import os
import json
import subprocess
import time
from typing import Dict, Any
import requests

# === CONFIG - fill these from your environment ===

# === Simple API wrappers (check vendor docs for exact endpoints/params) ===

def call_gpt5(prompt: str, max_tokens=1024) -> Dict:
    url = "https://api.cometapi.com/v1/responses"  # example; confirm actual endpoint    headers = {"Authorization": f"Bearer {CometAPI_API_KEY}"}

    body = {
        "model": "gpt-5",
        "input": prompt,
        "max_output_tokens": max_tokens
    }
    t0 = time.time()
    r = requests.post(url, headers=headers, json=body, timeout=60)
    latency = time.time() - t0
    r.raise_for_status()
    resp = r.json()
    # token info might be in resp depending on API; adapt as needed

    return {"text": resp if "output_text" in resp else resp, "raw": resp, "latency": latency}

def call_claude(prompt: str, max_tokens=1024) -> Dict:
    url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"  # example; confirm actual endpoint    headers = {"x-api-key": CometAPI_API_KEY}

    body = {
        "model": "claude-opus-4-1-20250805",        "prompt": prompt,
        "max_tokens_to_sample": max_tokens
    }
    t0 = time.time()
    r = requests.post(url, headers=headers, json=body, timeout=60)
    latency = time.time() - t0
    r.raise_for_status()
    resp = r.json()
    return {"text": resp.get("completion", ""), "raw": resp, "latency": latency}

# === Test runner ===

def run_task(task: Dict, model_fn, model_name: str):
    """Run a single task: call model, write file, run pytest, collect result."""
    prompt = task
    result = model_fn(prompt, max_tokens=task.get("max_tokens", 2048))
    code_text = result

    # write task files into temporary folder

    tmpdir = f"runs/{task}/{model_name}"
    os.makedirs(tmpdir, exist_ok=True)
    code_file = os.path.join(tmpdir, "submission.py")
    with open(code_file, "w") as f:
        f.write(code_text)

    # write tests

    test_file = os.path.join(tmpdir, "test_submission.py")
    with open(test_file, "w") as f:
        f.write(task)

    # run pytest in subprocess with timeout

    try:
        proc = subprocess.run(
            ,
            stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT,
            timeout=30
        )
        passed = proc.returncode == 0
        output = proc.stdout.decode()
    except subprocess.TimeoutExpired:
        passed = False
        output = "pytest timeout"

    return {
        "model": model_name,
        "task": task,
        "passed": passed,
        "latency": result,
        "tokens_estimate": result.get("usage", {}),
        "stdout": output,
        "code": code_text
    }

# === Example tasks: simple function to implement ===

TASKS = [
    {
        "name": "is_prime",
        "prompt": "Implement a Python function `is_prime(n: int) -> bool` with proper docstring and edge case handling.",
        "test_code": """
import submission
def test_prime():
    assert submission.is_prime(2)
    assert submission.is_prime(13)
    assert not submission.is_prime(1)
    assert not submission.is_prime(0)
    assert not submission.is_prime(-7)
    assert not submission.is_prime(15)
""",
    "max_tokens": 256
    }
]

# === Runner ===

if __name__ == "__main__":
    results = []
    for task in TASKS:
        for model_fn, name in :
            res = run_task(task, model_fn, name)
            print(json.dumps(res, indent=2))
            results.append(res)
    # save to file

    with open("results.json", "w") as f:
        json.dump(results, f, indent=2)

Para simular refactorizaciones multiarchivo, incluya tareas donde el mensaje contenga varios archivos (o proporcione fragmentos del repositorio mediante recuperación). Para contextos largos, determine si el modelo requiere recuperación o no.

¿Qué métricas deberías informar y por qué?

• Tasa de aprobación de pruebas unitarias (binario por tarea) — primario, objetivo.
• Tiempo de corrección humana — cuánto tiempo debe editar un desarrollador antes de que se aprueben las pruebas.
• Iteraciones para pasar — ¿Cuántas rondas de sugerencias y retroalimentación fueron necesarias?
• Tokens consumidos — proxy de costos (insumo + producto).
• Latencia del reloj de pared — asuntos para uso interactivo.
• Patrones de uso indebido de API y seguridad — por ejemplo, si el código generado utiliza llamadas de evaluación/red inseguras.

Recopile estos datos por tarea y agréguelos (tasa de aprobación media, tokens medianos, latencia P95). Esto le dará una visión práctica de la relación costo-beneficio.

Conclusión

• GPT-5 destaca con su flexibilidad multimodalManejo masivo de contextos, dinámica de razonamiento adaptativo, controles detallados para desarrolladores y mayor seguridad. Es ideal para contextos que involucran diversos tipos de datos, continuidad de proyectos a largo plazo, prototipado rápido y tareas interactivas de agencia.
• Claude Opus 4.1 se inclina hacia razonamiento profundo de varios pasosConsistencia notable en secuencias extensas y un rendimiento optimizado en pruebas de referencia de codificación. Sus mejoras en la cadena de pensamiento y las herramientas lo convierten en una excelente opción para transformaciones complejas de código base y flujos de trabajo de desarrollo con agentes.

Tu mejor camino puede ser combinar ambos: Utilice GPT-5 para tareas multimodales interactivas y enriquecidas y creación rápida de prototipos e Confíe en Claude Opus 4.1 para un razonamiento profundamente estructurado, refactorizaciones de múltiples archivos y operaciones de código de alta fidelidad..