Claude 4.7 Opus vs GPT-5
Los dos LLM insignia de 2026 cara a cara — benchmarks, generación de código, razonamiento, coste y experiencia de API. ¿Cuál usar y cuándo?
Modelo de gama alta para tareas exigentes, de largo alcance y con poca tolerancia al error
Rendimiento a la altura de Fable 5.1 en la mayoría de las tareas, con un 40% menos de coste
Tu punto de partida debe ser Opus 5.5: según la propia Anthropic, iguala a Fable 5.1 en la mayoría de las tareas y es notablemente más barato. Pero la tabla oficial y la guía "Choosing a model" también dicen esto: en las tareas agénticas más exigentes y de largo alcance, la diferencia sigue siendo real. La regla es esta: mide primero con Opus 5.5 en tu propia tarea, sube el nivel de esfuerzo si hace falta, y traslada a Fable 5.1 solo la clase de tarea que no supere el umbral. Hacer lo contrario significa coste innecesario y una cuota semanal que se agota rápido en el plan Max.
| Categoría | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| Rendimiento | 9/10 | 8/10 |
| Facilidad de aprendizaje | 7/10 | 8/10 |
| Ecosistema | 8/10 | 8/10 |
| Comunidad | 7/10 | 7/10 |
| Mercado laboral | 7/10 | 7/10 |
| A prueba de futuro | 8/10 | 9/10 |
# Python - Claude Fable 5.1: tarea agentica de largo alcance, effort high por defecto
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-fable-5-1",
max_tokens=8000,
output_config={"effort": "high"},
tools=[
{"type": "bash_20250124", "name": "bash"},
{"type": "text_editor_20250728", "name": "str_replace_based_edit_tool"},
],
messages=[
{
"role": "user",
"content": (
"Refactor the payment reconciliation module across all "
"affected files, keep existing tests green, and explain "
"every non-obvious tradeoff you made."
),
}
],
)
for block in response.content:
if block.type == "thinking":
print("[thinking]", block.thinking[:200])
elif block.type == "text":
print("[answer]", block.text)
# Nota: el esfuerzo no se pasa con un parametro effort= plano, sino dentro de output_config.
# En Fable 5.1 el uso forzado de herramientas con tool_choice ya no es compatible; el modelo
# elige la herramienta por si mismo, de lo contrario la API devuelve un error 400 invalid_request_error.# Python - Claude Opus 5.5: tarea general, effort medium por defecto
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5-5",
max_tokens=4096,
# si no se da output_config se usa "medium" por defecto; si la puntuacion
# es insuficiente en una clase de eval dificil, prueba niveles superiores:
# output_config={"effort": "xhigh"},
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Summarize this quarter's support tickets into 5 themes with counts.",
}
],
)
for block in response.content:
if block.type == "text":
print(block.text)
# Nota: en Opus 5.5 el thinking siempre esta activo; enviar thinking={"type": "disabled"}
# devuelve un error 400 invalid_request_error en cualquier nivel de esfuerzo. La antigua
# herramienta de computer-use computer_20251124 tampoco se acepta en Claude API ni en
# Google Cloud; hay que pasar a la version actual de la herramienta.Tu punto de partida debe ser Opus 5.5: según la propia Anthropic, iguala a Fable 5.1 en la mayoría de las tareas y es notablemente más barato. Pero la tabla oficial y la guía "Choosing a model" también dicen esto: en las tareas agénticas más exigentes y de largo alcance, la diferencia sigue siendo real. La regla es esta: mide primero con Opus 5.5 en tu propia tarea, sube el nivel de esfuerzo si hace falta, y traslada a Fable 5.1 solo la clase de tarea que no supere el umbral. Hacer lo contrario significa coste innecesario y una cuota semanal que se agota rápido en el plan Max.
Solicita una consultoría gratuitaFable 5.1 es un modelo que usa más potencia de cómputo, funciona con esfuerzo (`effort`) `high` por defecto y cuesta $10/$50 (MTok); se recomienda para razonamiento exigente y tareas agénticas de largo alcance. Opus 5.5 funciona con `effort` `medium` por defecto, cuesta $4/$20 y, según la propia Anthropic, ofrece un rendimiento equivalente a Fable 5.1 en la mayoría de las tareas. Ambos comparten 1M de contexto, 128K de salida máxima y la misma fecha de corte de conocimiento de junio de 2026.