Claude 4.7 Opus vs GPT-5 Comparación
Buque insignia de Anthropic, con extended thinking y esfuerzo xhigh
VS
GPT-5
Buque insignia de OpenAI, líder de propósito general
10 min de lecturaAI
Comparación de puntuaciones
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Puntuación detallada
| Categoría | Claude 4.7 Opus | GPT-5 |
|---|---|---|
| Rendimiento | 10/10 | 10/10 |
| Facilidad de aprendizaje | 8/10 | 9/10 |
| Ecosistema | 9/10 | 10/10 |
| Comunidad | 9/10 | 10/10 |
| Mercado laboral | 10/10 | 10/10 |
| A prueba de futuro | 10/10 | 10/10 |
Pros y contras
Claude 4.7 Opus
Pros
- SWE-bench Verified del 72,5% (modo xhigh) — líder en código
- Modo extended thinking xhigh — hasta 32k tokens de razonamiento
- Ventana de contexto opcional de 1M de tokens
- Prompt caching con un 90% de descuento
- Seguridad y alineamiento — comportamiento por defecto seguro para empresas
- Precisión de uso de herramientas del 95%
- Uso paralelo de herramientas nativo
- Buen rendimiento en español (consciente del contexto)
Contras
- 15 $/1M de entrada, 75 $/1M de salida — más caro que OpenAI
- No admite temperature ni top_p (cambio disruptivo)
- No admite prefill
- Latencia elevada (entre 30 y 60s en modo xhigh)
Ideal para
Tareas de ingeniería de software (multiarchivo, refactorización)Flujos de trabajo agénticos (más de 10 pasos con uso de herramientas)Revisión de código a nivel arquitectónicoDominios sensibles empresariales (legal, médico, financiero)Depuración compleja (condiciones de carrera, memoria)
GPT-5
Pros
- MATH 94,5%, AIME 2025 94,5% — líder en matemáticas/razonamiento
- Ventana de contexto de 500k tokens
- Multimodal: texto + imagen + vídeo
- Uso de herramientas y function calling maduros
- Ecosistema de plugins y Assistants API
- Integración con ChatGPT Plus/Pro — alcance de consumidor
- Salida estructurada (modo JSON) fiable
- 20 $/1M de entrada, 80 $/1M de salida
Contras
- SWE-bench Verified del 68,2% — por debajo de Claude
- Precisión de uso de herramientas del 91% — inferior al 95% de Claude
- En ocasiones un comportamiento excesivamente cauteloso en seguridad
- Límites de tasa de API más bajos en el ámbito empresarial
- El prompt caching es menos maduro que el de Claude
Ideal para
Razonamiento matemático y científicoRedacción creativa y copy de marketingPreguntas y respuestas de propósito generalTareas multimodales (análisis de imagen y vídeo)Apps de chat orientadas al consumidor
Comparación de código
Claude 4.7 Opus
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4-7",
extended_thinking={"enabled": True, "effort_level": "xhigh", "budget_tokens": 20000},
max_tokens=4096,
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this 2000-line Flask app to FastAPI"}]
)GPT-5
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum entanglement"}],
reasoning_effort="high"
)Conclusión
Código + agentes + entorno empresarial = Claude 4.7 Opus. Matemáticas + creatividad + uso general = GPT-5. En producción, lo óptimo es un patrón de enrutamiento entre ambos — elegir según la tarea, con un 20% más de calidad y un 30% de ahorro en costes.
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Preguntas frecuentes
Están muy cerca en el promedio de los benchmarks. Claude lidera en código y agentes; GPT-5 lidera en matemáticas y razonamiento. "Más inteligente" es subjetivo — depende de la tarea.