GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Todos los benchmarks, un claro ganador para el trabajo agéntico

Cada pocas semanas, se lanza un nuevo modelo de frontera y surge la misma pregunta: ¿sobre cuál deberíamos construir realmente? Con el lanzamiento de GPT-5.5 por parte de OpenAI el 23 de abril de 2026, solo seis semanas después de GPT-5.4, la comparación que más importa en este momento es la de GPT-5.5 frente a Claude Opus 4.7 de Anthropic. Ambos modelos prometen un rendimiento de vanguardia. Ambos están diseñados para el trabajo con agentes. Y los datos de referencia (benchmarks) revelan una historia más compleja de lo que sugieren las publicaciones de blog de ambas compañías.

Hemos analizado cada evaluación publicada, cruzado las cifras y mapeado dónde lidera realmente cada modelo. Si trabaja con agentes de IA en entornos de producción o está decidiendo a través de qué modelo encauzar las tareas, este es el desglose que necesita conocer.

Las cifras clave

GPT-5.5 es el primer modelo base completamente reentrenado que OpenAI ha lanzado desde GPT-4.5. La arquitectura, los datos de preentrenamiento y los objetivos de entrenamiento se replantearon con los flujos de trabajo basados en agentes como prioridad de diseño fundamental. Se lanza con un precio de 5 $ por millón de tokens de entrada y 30 $ por millón de tokens de salida, el doble de lo que costaba GPT-5.4. Claude Opus 4.7, el buque insignia actual de Anthropic, ha sido la opción predeterminada para muchos despliegues de agentes empresariales desde su lanzamiento.

Ambos modelos compiten en codificación, trabajo de conocimiento, uso de herramientas, razonamiento científico y tareas de contexto largo. Ninguno de los dos domina en todos los campos.

Áreas donde GPT-5.5 toma la delantera

Los mayores avances de GPT-5.5 se aprecian en tres áreas: codificación con agentes, procesamiento de contexto largo y razonamiento abstracto.

Tareas de ingeniería y codificación. En Terminal-Bench 2.0, que evalúa flujos de trabajo complejos basados en comandos que requieren planificación, iteración y coordinación de herramientas, GPT-5.5 obtiene una puntuación del 82,7 % frente al 69,4 % de Claude Opus 4.7. Esto representa una diferencia de 13 puntos en una prueba diseñada específicamente para evaluar el tipo de trabajo del que dependen las herramientas de codificación basadas en agentes. En Expert-SWE, la evaluación interna de OpenAI para tareas de codificación con un tiempo medio de resolución humana de 20 horas, GPT-5.5 alcanza un 73,1 % (Claude Opus 4.7 no tiene puntuación publicada en esta prueba). Dan Shipper, CEO de Every, lo definió como "el primer modelo de codificación que he utilizado que tiene una claridad conceptual seria".

Rendimiento de contexto largo. Aquí es donde GPT-5.5 marca la mayor diferencia. En la prueba