Comparación de Modelos
Elige dos modelos y compara precios, capacidades y recomendaciones lado a lado.
Comparación Radar
Relación Calidad-Precio
Puntuación de benchmark por dólar gastado (mayor = mejor valor). Combina MMLU, razonamiento y código con el coste total de API.
| Característica | GPT-5.5 OpenAI | Claude 4 Sonnet Anthropic |
|---|---|---|
| Proveedor | OpenAI | Anthropic |
| Nivel | flagship | flagship |
| Entrada | $5.00 | $3.00 |
| Salida | $30.00 | $15.00 |
| En Caché | $0.500 | $0.300 |
| Entrada por Lote | $2.50 | $1.50 |
| Contexto | 1M | 200K |
| Salida Máxima | 128,000 | 16,384 |
| Velocidad de salida | ~85 tok/s | ~70 tok/s |
| Límite de tasa | 5,000 RPM | 4,000 RPM |
| Multimodal | Entrada de imagen | Entrada de imagen |
| Visión | ||
| Llamada a Función | ||
| Ajuste Fino | ||
| Modo JSON | ||
| Fecha de Corte de Conocimiento | 2025-06 | 2025-03 |
| Nivel Gratuito | ||
| MMLU | 90.0% | 88.0% |
| SWE-bench Verified | 82.7% | 63.8% |
| Terminal-Bench | 82.7% | — |
| GeneBench | 28.5% | — |
| HumanEval | — | 91.0% |
| MATH | — | 72.5% |
Ejemplos de Código API
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
max_tokens=1024,
)
print(response.choices[0].message.content)import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")
message = client.messages.create(
model="claude-4-sonnet",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content[0].text)Recomendaciones por Caso de Uso
Análisis IA en 8 escenarios reales — descubre qué modelo se adapta mejor a tus necesidades.
Codificación Agéntica
Generación de código, depuración, refactorización con herramientas y funciones.
Generación de Contenido
Artículos, copy de marketing, traducciones y escritura larga.
Análisis y Razonamiento
Matemáticas, lógica, análisis científico y razonamiento multi-paso.
Tiempo Real / Baja Latencia
Chatbots, soporte en vivo, respuestas streaming donde la velocidad importa.
Procesamiento de Documentos Largos
Procesamiento de grandes bases de código, documentos legales, investigaciones.
Aplicaciones Multimodales
Comprensión de imágenes, OCR, transcripción de audio, preguntas visuales.
Producción Económica
Uso de API de alto volumen donde el coste por token es primordial.
Empresa y Fiabilidad
Cargas de producción que requieren salida estructurada, fine-tuning y altos límites.
GPT-5.5
Ventajas
- State-of-the-art agentic coding (82.7% Terminal-Bench)
- 1M token context window
- Matches GPT-5.4 latency with fewer tokens
- Strong scientific research capability
Desventajas
- 2x more expensive than GPT-5.4
- No fine-tuning support yet
- Output costs $30/M tokens
Cuándo usar: Best for complex coding agents, computer use, and professional workloads where accuracy matters most.
Claude 4 Sonnet
Ventajas
- Top-tier writing quality
- 5x cheaper than Opus
- Excellent coding with 200K context
Desventajas
- Lower max output than Opus
- No fine-tuning
- Slower than GPT-4o mini
Cuándo usar: Best balance of quality and cost for writing, coding, and analysis production apps.