Claude Opus 4.7: qué cambia frente a Opus 4.6 y GPT-5.4

Anthropic lanzó Claude Opus 4.7 el 16 de abril de 2026. Dos meses después de Opus 4.6 y un mes largo después de
GPT-5.4, la baraja vuelve a repartirse.

Claude Opus 4.7 es el modelo público más capaz de Anthropic hasta la fecha, con 87.6% en SWE-bench Verified (frente
al 80.8% de Opus 4.6) y lidera SWE-bench Pro con 64.3% frente al 57.7% de GPT-5.4, según la tabla oficial publicada
por Anthropic. Precio estable en 5$/25$ por millón de tokens, pero con un tokenizador nuevo que puede consumir hasta un
35% más de tokens según la documentación de la API.

Lo interesante no es el titular. El titular ya lo has leído: “el modelo más capaz de Anthropic disponible para todo el
mundo”. Suena a nota de prensa. Lo interesante es la letra pequeña: el cambio de tokenizador, los benchmarks donde gana
y los benchmarks donde baja.

Porque sí, aquí hay regresiones. Y además Anthropic las publica. Cosa que se agradece.

En este artículo te cuento:

• Qué trae Opus 4.7 de nuevo respecto a Opus 4.6 y por qué el salto es real para programar
• Dónde gana a GPT-5.4 y dónde sigue perdiendo, sin paños calientes
• El tema del tokenizador y por qué el “precio no sube” es verdad a medias
• Qué benchmarks miran los developers y cuáles son humo de marketing
• Cómo ajustar tus hábitos con Claude Code desde hoy

Agárrate que empezamos.

Qué es Claude Opus 4.7 y qué trae de nuevo ¶

Claude Opus 4.7 es la versión más reciente del modelo insignia público de Anthropic, lanzada el 16 de abril de 2026.
Disponible en claude.ai, en la API de Anthropic y también en Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI y Microsoft Foundry
desde el día cero. El precio se mantiene en 5$ por millón de tokens de entrada y 25$ por millón de salida, los
mismos números que su predecesor.

Anthropic lo vende como el modelo para trabajo serio de agentes, programación larga y tareas donde te la juegas. Y deja
claro que sigue existiendo Mythos Preview, un escalón por encima, pero reservado a partners específicos del Project
Glasswing que te conté hace poco.

Traducción al castellano de taberna: Opus 4.7 es lo más gordo que puedes usar tú y yo hoy. Mythos sigue siendo un
coche de Fórmula 1 con llave restringida.

Las cuatro mejoras que Anthropic coloca en primera línea son:

1. Rendimiento en ingeniería de software compleja y multi-fichero
2. Autonomía en tareas agénticas de largo recorrido
3. Seguimiento literal de instrucciones (más literal que antes, atento a esto)
4. Tendencia a verificar sus propias salidas antes de devolverlas

Sobre el papel, todo esto suena a “lo de siempre pero mejor”. En la práctica, el cambio de comportamiento sí se nota
si vienes de Opus 4.6. Especialmente en lo de “más literal”. Ya te lo cuento.

🔑 Opus 4.7 no es un repintado cosmético de Opus 4.6. Es un modelo con un tokenizador nuevo, nuevos niveles de
esfuerzo y cambios reales de comportamiento. Si lo metes a pelo en tu pipeline sin revisar prompts, te va a sorprender.
Mal o bien, depende de cómo estén escritos.

Claude Opus 4.7 mejora un 6.8% sobre Opus 4.6 en SWE-bench Verified ¶

La mejora clave de Claude Opus 4.7 sobre Opus 4.6 está en programación agéntica y uso de herramientas. Los números
oficiales muestran saltos de entre 4 y 11 puntos porcentuales en los benchmarks que importan para developers.

Vamos al grano con los benchmarks que tienen sentido práctico. No voy a poner todos los que publica Anthropic, porque
sería una cordillera de porcentajes.

Fuente: tabla oficial de Anthropic y análisis de Vellum sobre la release de Opus 4.7.

Para un developer que trabaja con agentes, los saltos más jugosos están en SWE-bench Pro y MCP-Atlas. El primero
porque es más resistente al truco de memorizar. El segundo porque es el más parecido a lo que haces de verdad: coordinar
varias herramientas a través de varios servidores MCP.

También sube con fuerza en computer use. Si alguna vez has intentado automatizar un flujo con capturas, clics y lectura
de pantalla, ya sabes que esa franja iba floja hace un año. OSWorld pasa de un 72.7% al 78.0%, según los datos
publicados por Anthropic.

En visión hay un cambio más técnico pero importante. Opus 4.7 acepta imágenes de hasta 2576 px y 3.75 megapíxeles,
frente a los 1568 px y 1.15 MP de Opus 4.6, según la documentación oficial de la API. Además, mapea coordenadas 1:1 con
los píxeles reales. Si trabajas con screenshots de dashboards, PDFs de arquitectura o maquetas, esto te ahorra
redimensionar.

Partner evals: Cursor marca un salto del 58% al 70% ¶

Anthropic suelta también una ristra de datos de partners que hay que leer con ojo crítico, porque son interesados, pero
útiles. Cursor dice que su CursorBench pasa de 58% a más de 70% con Opus 4.7, según el comunicado conjunto del
lanzamiento. GitHub afirma un 13% más de resolución en su benchmark interno de 93 tareas. CodeRabbit habla de un 10% más
de recall detectando bugs difíciles. Rakuten, que en su propio benchmark dice que Opus 4.7 resuelve 3 veces más tareas
que Opus 4.6.

¿Te los crees enteros? No del todo. ¿Indican dirección? Sí, bastante clara.

Dónde Opus 4.7 es peor que Opus 4.6 ¶

Claude Opus 4.7 tiene regresiones confirmadas en dos áreas: investigación web agéntica (BrowseComp baja un 4.4% respecto
a 4.6) y recuperación en contextos ultra largos (MRCR v2 cae más de 32 puntos en ciertos escenarios). Si tu flujo
depende de esas áreas, no migres sin probar.

El primero es BrowseComp, el benchmark de investigación web multi-página. Opus 4.7 marca un 79.3% frente al 83.7% de
Opus 4.6. No es una caída anecdótica. Si montas agentes que buscan, navegan y sintetizan información de muchas fuentes,
es un aviso claro para no migrar sin probar.

El segundo es aún más serio: MRCR v2, el benchmark de recuperación en contextos ultra largos. Según el análisis de
la system card publicado en DEV Community, Opus 4.7 cae en 8-needle retrieval a 59.2% desde 91.9% en contexto de 256K
tokens, y a 32.2% desde 78.3% en 1 millón de tokens.

Repito la cifra porque es gorda: del 91.9% al 59.2% en long-context retrieval. Si tu caso son pipelines RAG con
ventanas enormes, o análisis de bases de código completas sin compactar, aquí hay una señal para no migrar a ciegas.

⚠️ Si tu trabajo depende de contextos muy largos o de navegación web agéntica intensiva, prueba Opus 4.7 contra Opus
4.6 con tus propios datos antes de cambiar nada en producción. El salto medio no se aplica a tu caso si estás justo en
las áreas donde hay regresión.

Hay un matiz que Anthropic menciona y casi nadie repite: el tokenizador cambia. El mismo input puede usar entre 1.0x
y 1.35x más tokens que en Opus 4.6, según el aviso oficial en la documentación de la API. Precio por token igual, pero
factura efectiva potencialmente más alta. Ya sabes el truco.

Claude Opus 4.7 lidera en coding agentic frente a GPT-5.4 ¶

Opus 4.7 supera a GPT-5.4 en 7 de los 10 benchmarks comparables publicados por Anthropic, con ventajas claras en
SWE-bench Pro, MCP-Atlas y OSWorld-Verified, según el análisis publicado por Digital Applied. GPT-5.4 conserva el
liderazgo en investigación web (BrowseComp) y terminal puro.

Ya hice una comparativa profunda entre GPT-5.4 y Opus 4.6 cuando
salió el modelo de OpenAI. La foto cambia con 4.7 por algunos flancos concretos.

Programación agéntica: Opus 4.7 recupera terreno ¶

En SWE-bench Pro, que es la variante dura y anti-contaminación, Opus 4.7 marca 64.3% frente al 57.7% de GPT-5.4.
Esto es un cambio respecto a la foto anterior, donde GPT-5.4 aventajaba a Opus 4.6 en este terreno. Si ya tenías encima
de la mesa la comparativa previa entre Opus 4.6 y GPT-5.3 Codex, aquí ves cómo la
balanza vuelve al lado de Anthropic para código novedoso no memorizado por los modelos.

En MCP-Atlas, orquestación de herramientas a escala, la diferencia es aún más clara. Opus 4.7 saca 9.2 puntos a GPT-5.4
según el análisis comparativo de Digital Applied. Para construir agentes con muchos servidores MCP, es el campo natural
de Claude.

En OSWorld-Verified, computer use, Opus 4.7 supera el 75% de GPT-5.4 con un 78.0%, según los datos oficiales
cruzados. Anthropic rompe aquí la ventaja que OpenAI había conseguido con la integración de GPT-5.3 Codex dentro de
GPT-5.4.

Razonamiento general: empate técnico saturado ¶

En GPQA Diamond, el benchmark de razonamiento nivel posgrado, los tres grandes están pegados: Opus 4.7 con 94.2%,
GPT-5.4 Pro con 94.4%, Gemini 3.1 Pro con 94.3%, según los datos agregados por The Next Web. El saturamiento es real.
Estos números ya no te dicen nada relevante para el día a día.

Investigación web: GPT-5.4 mantiene el cetro con 10 puntos de ventaja ¶

En BrowseComp agentic search, GPT-5.4 Pro marca un 89.3% frente al 79.3% de Opus 4.7. Es la diferencia más grande a
favor de OpenAI en toda la comparativa. Si construyes agentes que buscan, navegan y sintetizan desde muchas páginas web,
GPT-5.4 sigue siendo el modelo a batir.

Terminal y shell: la ventaja de OpenAI se mantiene ¶

Aquí el cuadro es mixto. En Terminal-Bench 2.0, GPT-5.4 reporta un 75.1% frente al 69.4% de Opus 4.7. El matiz, como
bien señala la propia tabla de Anthropic, es que el número de GPT-5.4 es self-reported en su propio harness. Así que no
es un cara a cara perfecto. Pero sí apunta a que GPT-5.4 sigue teniendo ventaja en tareas puras de terminal.

Precio: GPT-5.4 sigue siendo un 50% más barato en input ¶

La diferencia de precio sigue siendo abismal. GPT-5.4 cuesta 2.50$/15$ por millón de tokens. Opus 4.7 cuesta
5$/25$. Un 50% más barato en input, un 40% más barato en output. Y si le sumamos que Opus 4.7 consume hasta un 35% más
de tokens que Opus 4.6 por el nuevo tokenizador, el “ahorro” de Anthropic en papel es menor que el que hace GPT-5.4 de
serie.

Fuente: tabla oficial de Anthropic, Vellum y Digital Applied.

La lectura práctica: Opus 4.7 es tu modelo para programación agéntica, orquestación MCP y computer use en
producción. GPT-5.4 es tu modelo para investigación web, terminal puro y despliegues donde el coste manda.

Claude Code introduce xhigh, task budgets y /ultrareview con Opus 4.7 ¶

Claude Opus 4.7 trae tres cambios operativos en Claude Code: un nivel nuevo de esfuerzo llamado xhigh, la posibilidad
de fijar presupuestos de tokens para bucles agénticos completos, y el comando /ultrareview para revisiones de código
profundas. Si no conoces Claude Code, lee antes la guía completa de Claude
Code.

Nuevo nivel de esfuerzo: xhigh ¶

Anthropic añade xhigh como nivel superior al high que ya conocíamos. La recomendación oficial para coding agentic y
tareas de largo recorrido es empezar con high o xhigh directamente.

# Arranca la sesión con esfuerzo alto
claude --effort xhigh

# Baja al vuelo si la tarea es más simple
/effort medium

Recuerda que la estrategia de ahorro en tokens con Claude Code sigue
siendo la misma: esfuerzo adecuado para la tarea. No machaques xhigh todo el día porque te arruinarás.

Task budgets en beta ¶

Una incorporación útil para cualquiera que haya visto una factura de API inflarse en una tarea agéntica larga. Puedes
pasar un presupuesto orientativo de tokens para todo el bucle, no solo para una llamada. El modelo se autorregula para
llegar dentro del presupuesto.

No es magia, no es un límite duro. Pero ayuda a que tus pipelines no se desmadren.

Adaptive thinking como estándar ¶

El modo viejo de thinking con budget_tokens queda fuera. Desde 4.7, el camino es adaptive thinking: el modelo decide
cuándo pensar más y cuándo menos. Si tenías scripts enganchados al modo antiguo, toca migrar.

/ultrareview y auto mode extendido ¶

/ultrareview es el nuevo comando de revisión de código profunda dentro de Claude Code. Va un paso más allá del
/review estándar, buscando fallos de diseño y huecos de lógica como si fuera un senior reviewer. Auto mode, ese modo
en el que Claude puede tomar decisiones sin pedir permiso a cada paso, se extiende ahora a usuarios Max.

💡 Si usas Claude Code a diario, la regla práctica es sencilla: para tareas nuevas arranca con xhigh, usa
/ultrareview antes de cerrar una rama importante y deja auto mode activado solo cuando estés cómodo con la pérdida
de control fino. No es lo mismo delegar que abandonar.

Qué dice la comunidad sobre Opus 4.7 en Reddit y Hacker News ¶

La reacción inicial de la comunidad en Reddit y Hacker News está polarizada. Hay aprobación técnica sobre los benchmarks
de coding y crítica activa sobre el consumo real de tokens y la sensación de que Opus 4.6 llevaba semanas degradado.

En Reddit la temperatura está dividida. Hay quien reporta mejoras notables en optimización de código y sesiones largas.
Otros dicen que Opus 4.6 llevaba semanas dando peor rendimiento del habitual y que 4.7 se siente más como una
recuperación disfrazada de lanzamiento que como un salto limpio.

Es una acusación sin pruebas, pero aparece con insistencia en los hilos del lanzamiento. Yo tengo mis dudas. Lo que sí
es cierto es que la percepción de calidad de un modelo fluctúa más de lo que los números indican.

En Hacker News la temperatura es más fría. Dos críticas se repiten: que el model card mezcla demasiado a Opus 4.7 con
Mythos Preview, como si 4.7 fuese una parada intermedia de algo más grande, y que la frontera entre los modelos top ya
no se mueve por saltos bruscos, sino por intercambios. Se gana en un benchmark y se pierde en otro. Moving the dirt
around, como dicen por allí.

Simon Willison, en su blog personal, ha puesto el contrapunto perfecto con su benchmark habitual del pelícano en
bicicleta. No es una review seria, pero es útil: recuerda que el hype de lanzamiento no equivale a superioridad
universal. En su prueba visual, Opus 4.7 no le impresionó particularmente.

Y luego está la parte de producto. GitHub anunció el mismo día que Opus 4.7 ya está disponible en Copilot, reemplazando
gradualmente a Opus 4.5 y 4.6 en el selector. Con un multiplicador premium de 7.5x durante el pricing promocional hasta
el 30 de abril. Mejor benchmark, sí, pero el coste real sigue siendo parte central de la historia.

Cuándo migrar a Claude Opus 4.7 y cuándo esperar ¶

La decisión de migrar a Opus 4.7 depende del perfil de uso. Desarrolladores que usan Claude Code o Cursor a diario ven
mejoras claras en refactorización multi-fichero. Quienes trabajan con RAG y contextos largos deberían mantener Opus 4.6
por las regresiones confirmadas en MRCR v2.

Te lo planteo en tres perfiles concretos. Elige el tuyo.

Si trabajas con Claude Code o Cursor a diario ¶

Sí, migra. El salto en SWE-bench Pro, CursorBench y GitHub benchmarks es lo bastante grande como para que lo notes en
refactorizaciones multi-fichero y en revisiones de código serias. Si además ya has montado un equipo de agentes en paralelo dentro de Claude Code, el orquestador principal
en Opus 4.7 comete menos errores y coordina mejor.

Eso sí, revisa tus prompts. Opus 4.7 sigue las instrucciones más al pie de la letra. Si escribiste tus system
prompts pensando en Opus 4.6, es posible que notes comportamientos distintos. Llama menos herramientas por defecto,
lanza menos subagentes si no se lo pides, confirma más antes de actuar.

Si montas pipelines RAG con contextos largos ¶

Para, piensa y prueba. Aquí es donde la regresión en MRCR v2 puede doler. Si tu sistema depende de meter un millón de
tokens y recuperar 8 agujas distintas, Opus 4.6 puede ser mejor opción hoy que 4.7.

Mi recomendación: mantén Opus 4.6 en el pipeline de recuperación y usa 4.7 para la parte de razonamiento final si
eso encaja con tu arquitectura. Es una combinación rara, pero tiene sentido mientras Anthropic no arregle ese aspecto.

Si buscas el mejor precio/rendimiento ¶

Aquí la conversación no es Opus 4.7 vs Opus 4.6, es Opus vs GPT vs Gemini. Y la respuesta sigue siendo la misma que
llevaba semanas sobre la mesa: Gemini 3.1 Pro a mitad de precio y Sonnet
4.6 son opciones muy sólidas que no salen del ecosistema
Claude.

🎯 La mejor estrategia sigue siendo multimodelo. Opus 4.7 para coding agentic profundo, GPT-5.4 para investigación
web, Sonnet 4.6 o Gemini 3.1 Pro para volumen diario, Haiku para clasificación ligera. No es “cuál es el mejor modelo”.
Es “cuál es el mejor modelo para esta tarea”.

Lo que queda por ver sobre Opus 4.7 ¶

Hay cosas que no sabemos todavía.

Lo primero es cómo rinde Opus 4.7 de verdad en código privado y bases de datos complejas, más allá de los benchmarks
públicos. El sesgo de contaminación en los datasets es real, y por eso SWE-bench Pro fue creado. Pero todavía no es
perfecto.

Lo segundo es si el intercambio entre coding agentic y long-context retrieval es un defecto puntual o la dirección
elegida por Anthropic. Podría ser un efecto colateral del entrenamiento enfocado a agentes, y se corregiría en un punto
intermedio. O podría ser una decisión consciente para dejar los contextos ultra largos a Mythos.

Lo tercero es cómo se comporta Opus 4.7 cuando salgan los primeros parches. Anthropic suele hacer ajustes silenciosos en
los primeros 30-60 días después del lanzamiento. Conviene revisar tu rendimiento a mitad y final de mayo, no solo el
primer día.

Y lo cuarto, muy relacionado: qué pasa con los precios reales. Si el tokenizador nuevo infla tu gasto un 20-35% de
media, ¿sigue compensando? Para tareas puntuales donde ganas en calidad, sí. Para volumen alto y tareas repetitivas,
revisa alternativas más baratas del mismo ecosistema y aplica un poco de disciplina para no caer en el tokenmaxxing.

Claude Opus 4.7 en una frase ¶

Opus 4.7 es el Claude público que Anthropic quiere que uses desde hoy para trabajo serio de programación agéntica y
agentes multi-herramienta. Es un salto real en coding, tool use y computer use frente a Opus 4.6, y recupera terreno
frente a GPT-5.4 en las áreas donde más importa a developers.

Pero no es un “es mejor en todo”. Tiene regresiones en long-context retrieval y en BrowseComp, consume más tokens por el
cambio de tokenizador, y su precio sigue siendo el doble que GPT-5.4 por token.

¿La decisión más sensata? Prueba, mide con tus datos, migra donde ganes y mantén donde pierdas.

Y por encima de todo, no te creas a nadie que te diga que un modelo es mejor en todo. Ni a Anthropic, ni a mí, ni a
ChatGPT. Los benchmarks no programan por ti, tú sí.

Preguntas frecuentes sobre Claude Opus 4.7 ¶

¿Qué es Claude Opus 4.7? ¶

Claude Opus 4.7 es el modelo insignia público de Anthropic, lanzado el 16 de abril de 2026. Es el modelo de
disponibilidad general más capaz de la compañía, orientado a programación agéntica, uso de herramientas y computer use.
Mantiene el precio de 5$/25$ por millón de tokens que tenía Opus 4.6.

¿Cuándo salió Claude Opus 4.7? ¶

Claude Opus 4.7 se lanzó el 16 de abril de 2026, dos meses después de Opus 4.6 (5 de febrero) y un mes después de
GPT-5.4 (5 de marzo). El lanzamiento fue simultáneo en claude.ai, la API de Anthropic, Amazon Bedrock, Google Cloud
Vertex AI y Microsoft Foundry.

¿Cuánto cuesta Claude Opus 4.7? ¶

Claude Opus 4.7 cuesta 5$ por millón de tokens de entrada y 25$ por millón de tokens de salida, el mismo precio que Opus
4.6. Sin embargo, el tokenizador nuevo puede consumir entre un 0% y un 35% más de tokens por el mismo input, lo que
eleva la factura efectiva en la mayoría de casos.

¿Es Opus 4.7 mejor que GPT-5.4 para programar? ¶

Depende del tipo de tarea. Opus 4.7 lidera en SWE-bench Pro (64.3% vs 57.7%), MCP-Atlas y OSWorld-Verified. GPT-5.4
lidera en BrowseComp agentic search (89.3% vs 79.3%) y Terminal-Bench 2.0. Para ingeniería de software multi-fichero y
agentes MCP, Opus 4.7 es la mejor opción. Para investigación web y terminal puro, GPT-5.4 sigue teniendo ventaja.

¿Qué mejoras trae Opus 4.7 sobre Opus 4.6? ¶

Las mejoras más notables son: +6.8% en SWE-bench Verified, +10.9% en SWE-bench Pro, +5.3% en OSWorld-Verified, +6.3% en
CharXiv con herramientas, soporte de imágenes de hasta 2576 px frente a 1568 px, nuevo nivel de esfuerzo xhigh, task
budgets para bucles agénticos y comando /ultrareview en Claude Code.

¿Hay regresiones en Claude Opus 4.7? ¶

Sí, hay dos regresiones confirmadas. BrowseComp baja del 83.7% al 79.3%, lo que afecta a investigación web agéntica. Y
MRCR v2 cae en contextos largos: del 91.9% al 59.2% en 8-needle retrieval a 256K tokens, y del 78.3% al 32.2% a 1 millón
de tokens, según el análisis de la system card en DEV Community.

¿Cómo cambia el tokenizador de Opus 4.7? ¶

Opus 4.7 usa un tokenizador nuevo que puede consumir entre 1.0x y 1.35x más tokens que Opus 4.6 para el mismo input,
según la documentación oficial de la API. El precio por token no sube, pero la factura efectiva puede crecer entre un 0%
y un 35% dependiendo del tipo de contenido.

¿Qué es el comando /ultrareview en Claude Code? ¶

/ultrareview es un comando nuevo de Claude Code introducido con Opus 4.7 que realiza revisiones de código profundas,
simulando a un senior reviewer humano. Detecta fallos de diseño, huecos de lógica y problemas de arquitectura que la
revisión estándar (/review) puede pasar por alto.

¿Puedo usar Opus 4.7 en GitHub Copilot? ¶

Sí. GitHub anunció la disponibilidad general de Claude Opus 4.7 en Copilot el mismo 16 de abril de 2026, reemplazando
gradualmente a Opus 4.5 y 4.6 en el selector de modelos. Durante el período promocional hasta el 30 de abril de 2026,
Opus 4.7 tiene un multiplicador premium de 7.5x.

¿Merece la pena migrar a Opus 4.7 hoy? ¶

Si trabajas con Claude Code, Cursor o agentes MCP, sí. La mejora en coding multi-fichero y orquestación de herramientas
justifica el cambio. Si tu pipeline depende de recuperación en contextos ultra largos o investigación web agéntica
intensiva, prueba contra tus datos antes de migrar: las regresiones en MRCR v2 y BrowseComp pueden doler más que la
mejora en coding.

Fuentes ¶

• Introducing Claude Opus 4.7 — Anthropic
• What’s new in Claude Opus 4.7 — Claude API
  Docs
• Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained — Vellum
• Claude Opus 4.7 vs GPT-5.4: Agentic Coding Compared — Digital
  Applied
• Claude Opus 4.7 leads on SWE-bench and agentic reasoning — The Next
  Web
• Anthropic releases Claude Opus 4.7 —
  VentureBeat
• I read all 232 pages of the Opus 4.7 system card — DEV
  Community
• Claude Opus 4.7 pricing: the real cost story —
  Finout
• Claude Opus 4.7 is generally available in Copilot — GitHub
  Blog
• Claude Opus 4.7 Just Dropped — Matt Paige

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