GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6: ¿Cuál es el mejor para programar?

OpenAI ha lanzado GPT-5.4 el 5 de marzo de 2026. Apenas un mes después de que Anthropic publicara Opus 4.6 y doce días más tarde Sonnet 4.6. Tres modelos frontier en treinta días. Si sientes vértigo, es normal.

Pero este artículo no va de hype ni de benchmarks bonitos para impresionar en Twitter. Va de responder una pregunta que te afecta de forma directa: ¿cómo encaja GPT-5.4 en tu flujo de trabajo si ya estás usando Claude?

Porque GPT-5.4 no es “otra versión más”. Es el primer modelo generalista de OpenAI que absorbe las capacidades de programación de GPT-5.3 Codex, añade computer use nativo y aspira a ser un único modelo para todo. Y eso cambia el tablero.

En este post encontrarás:

• Qué es GPT-5.4 y por qué OpenAI ha unificado sus modelos
• Dónde gana a Opus 4.6 y dónde se queda corto
• Benchmarks reales con matices que nadie te cuenta
• Una estrategia práctica para combinar ambos modelos
• Tabla comparativa y recomendaciones según tu perfil

Si quieres sacar el máximo partido a estos modelos con agentes, te recomiendo empezar por entender cómo funcionan las skills en los agentes de código.

La apuesta de OpenAI: un modelo para gobernarlos a todos ¶

Hasta ahora, si usabas el ecosistema de OpenAI para programar tenías que elegir entre GPT-5.2 (generalista, razonamiento) y GPT-5.3 Codex (especialista en código, velocidad bruta). Dos modelos, dos personalidades, dos momentos distintos.

GPT-5.4 elimina esa bifurcación. OpenAI lo define como su “modelo frontier más capaz y eficiente para trabajo profesional”. Integra las capacidades de programación de Codex, mejora el trabajo con herramientas, hojas de cálculo, presentaciones y documentos, y añade computer use de serie.

¿Qué significa eso en la práctica?

Que ya no necesitas cambiar de modelo según la tarea. GPT-5.4 aspira a ser tu modelo por defecto tanto para escribir código como para redactar un informe, automatizar un flujo de trabajo o navegar una aplicación web con ratón y teclado virtuales.

Simon Willison, una de las voces más respetadas del ecosistema, se hizo la misma pregunta que muchos developers: ¿significa esto que la línea Codex desaparece y se fusiona con el modelo principal? Es una pregunta legítima. GPT-5.4 supera a Codex en todos los benchmarks de programación relevantes según los datos publicados por OpenAI.

🧭 La estrategia de OpenAI con GPT-5.4 es clara: dejar de fragmentar capacidades en modelos separados y ofrecer una navaja suiza. La estrategia de Anthropic con Opus 4.6 es diferente: ofrecer un bisturí. Ambos cortan, pero no de la misma forma.

Lo que hace diferente a GPT-5.4 ¶

Vamos al grano. ¿Qué trae GPT-5.4 que no tenía su predecesor?

Computer use nativo. Es el primer modelo generalista de OpenAI con esta capacidad. Puede ver capturas de pantalla, mover el ratón virtual y escribir con el teclado virtual. En el benchmark OSWorld-Verified alcanza un 75% de éxito, superando el rendimiento humano de referencia (72,4%). Claude Opus 4.6 marca un 72,7% en la misma prueba. La diferencia es pequeña, pero simbólica: GPT-5.4 opera un ordenador mejor que la media humana.

Tool Search. Hasta ahora, cada vez que llamabas a un modelo con herramientas tenías que incluir todas las definiciones en el prompt. Con 5 herramientas eso no importa. Con 36 servidores MCP activos, la factura de tokens se disparaba. Tool Search permite al modelo buscar la definición de la herramienta que necesita en cada momento, sin cargar todas al inicio. OpenAI reporta una reducción del 47% en tokens con la misma precisión. Si construyes agentes con muchas herramientas, esto vale más que medio punto arriba en cualquier benchmark.

Ventana de contexto de 1 millón de tokens. Disponible en Codex y la API. Aunque hay un matiz importante: por encima de 272.000 tokens, OpenAI aplica un multiplicador de 2x al input y 1,5x al output. El millón de tokens existe, pero no es gratuito.

Eficiencia de tokens mejorada. GPT-5.4 resuelve problemas con menos tokens que GPT-5.2. Eso se traduce en respuestas más rápidas y facturas más bajas, incluso si el precio por token ha subido ligeramente (de 1,75$ a 2,50$ por millón de tokens de entrada).

Mid-response steering en ChatGPT. En la versión Thinking, el modelo muestra un plan de lo que va a hacer antes de hacerlo. Puedes corregir el rumbo mientras está trabajando. Esto reduce los ciclos de “genera, revisa, vuelve a pedir”.

Menos alucinaciones. OpenAI afirma que las respuestas individuales de GPT-5.4 tienen un 33% menos de errores factuales y un 18% menos de probabilidad de contener algún error respecto a GPT-5.2. Eso en un modelo de producción marca diferencia.

💡 Un detalle que pasa desapercibido: GPT-5.4 ha mejorado mucho en tareas de “knowledge work”. En el benchmark GDPval, que mide rendimiento en 44 profesiones reales, alcanza un 83%. Es decir, iguala o supera a profesionales humanos en el 83% de las comparaciones. Estamos hablando de presentaciones, modelos financieros, análisis legal y planificación.

Lo que ya sabemos de Claude Opus 4.6 ¶

Si sigues Web Reactiva ya conoces a Opus 4.6. Lo analizamos a fondo en nuestra comparativa con GPT-5.3 Codex y en la comparativa entre Sonnet 4.6 y Opus 4.6. Pero merece la pena refrescar sus puntos clave para entender dónde se sitúa frente a GPT-5.4.

Opus 4.6 es el modelo pensador de Anthropic. Mientras GPT-5.4 apuesta por ser el todoterreno, Opus se especializa en razonamiento profundo, sesiones largas y revisión de código quirúrgica.

Sus armas principales:

1. Adaptive Thinking. El modelo decide cuánto “pensar” antes de actuar. Consultas simples reciben respuestas rápidas. Problemas complejos activan un estado de razonamiento profundo.
2. Agent Teams. Exclusivo de Claude Code con Opus. Permite lanzar múltiples sub-agentes que colaboran en paralelo: uno para frontend, otro para backend, otro para tests. Un developer de Rakuten reportó que Opus cerró 13 issues y asignó 12 más al equipo adecuado en un solo día.
3. Compaction API. Comprime el historial de conversación de forma inteligente. En sesiones largas, el modelo no “olvida” la arquitectura definida al principio. Retiene los nodos lógicos críticos y descarta el ruido.
4. Salida máxima de 128K tokens. El doble que GPT-5.4 estándar (64K) y que Sonnet 4.6. Si necesitas generar diffs de múltiples archivos o análisis extensos de una sola vez, Opus tiene más margen.
5. SWE-bench Verified: 80,8%. El benchmark que mide resolución de bugs reales en repositorios de GitHub. Opus sigue siendo el líder aquí.

Los benchmarks: historias que los números no cuentan solos ¶

Los benchmarks son como las estadísticas en el fútbol: te dicen muchas cosas, pero no te cuentan el partido completo. Vamos a los datos con contexto.

Dónde gana GPT-5.4 ¶

• OSWorld-Verified (computer use): 75% frente al 72,7% de Opus. GPT-5.4 supera el rendimiento humano.
• SWE-Bench Pro (bugs en código privado, resistente a contaminación): 57,7% frente a estimaciones de Opus en el rango 45-46%. Este benchmark importa porque simula bases de código reales, no repositorios públicos sobreentrenados.
• GDPval (trabajo profesional en 44 ocupaciones): 83%. Opus no tiene datos publicados en esta prueba.
• BrowseComp (navegación web compleja): 82,7%. Un salto notable para tareas agénticas que requieren buscar información en la web.
• Eficiencia de tokens: resuelve problemas con menos tokens que GPT-5.2, lo que compensa el ligero aumento de precio.

Dónde gana Opus 4.6 ¶

• SWE-bench Verified (resolución de bugs en GitHub): 80,8% frente al 77,2% de GPT-5.4 (según vals.ai) o 79,6% según otras fuentes. Opus sigue siendo el rey del debugging en repositorios reales.
• ARC-AGI-2 (razonamiento novedoso): 68,8%, casi el doble del 52,9% de GPT-5.2. GPT-5.4 no tiene datos publicados aquí aún.
• MMLU Pro (conocimiento académico/profesional): 85,1% frente al 82,9% de GPT-5.2. Opus razona mejor en tareas que requieren conocimiento profundo.
• Humanity’s Last Exam (razonamiento multidisciplinar): Opus lidera. GPT-5.4 no tiene datos publicados.
• Agent Teams: funcionalidad exclusiva de Claude Code. No existe equivalente en el ecosistema de OpenAI.

El matiz que importa ¶

Un dato que revela mucho: en SWE-Bench Verified (repositorios públicos), Opus lidera. En SWE-Bench Pro (código privado, anti-contaminación), GPT-5.4 lidera. Son benchmarks diferentes que miden cosas diferentes. No los compares como si fueran el mismo examen.

🎯 Un patrón que se repite: GPT-5.4 domina en tareas de producción profesional amplia (computer use, herramientas, documentos, navegación). Opus domina en tareas de ingeniería profunda (debugging complejo, razonamiento multi-paso, sesiones de largo recorrido). Si tu trabajo es variado, GPT-5.4 encaja mejor. Si tu trabajo es ingeniería pura, Opus sigue siendo la referencia.

Precio: la cuenta que hay que echar ¶

El precio no es un detalle. Es parte de la decisión técnica.

GPT-5.4 es un 50% más barato que Opus en input y un 40% más barato en output. La diferencia se nota en sesiones largas con pensamiento extendido, donde la factura puede escalar rápido con cualquiera de los dos.

OpenAI argumenta que la mejora en eficiencia de tokens compensa el aumento de precio respecto a GPT-5.2. Si tus prompts generaban 1.000 tokens antes y ahora generan 700 para la misma tarea, el coste real baja aunque el precio unitario suba.

💰 Para equipos que ejecutan muchos agentes en paralelo, la diferencia de precio es significativa. Desplegar 10 agentes con GPT-5.4 cuesta aproximadamente lo mismo que desplegar 5 con Opus. Pero si esos 5 agentes de Opus encuentran bugs que los 10 de GPT-5.4 pasan por alto, la ecuación cambia.

Computer use: la frontera que nadie esperaba ¶

Uno de los avances más llamativos de esta generación no tiene que ver con escribir código. Tiene que ver con usar un ordenador como lo haría una persona.

GPT-5.4 es el primer modelo generalista de OpenAI con computer use nativo. Ve la pantalla, mueve el ratón, escribe en campos de texto. Y lo hace mejor que la referencia humana: 75% en OSWorld-Verified frente al 72,4% humano.

Claude también tiene computer use. Sonnet 4.6 marca un 72% en la misma prueba. Opus 4.6 está en un rango similar. La ventaja de GPT-5.4 aquí es real pero no abismal.

¿Para qué sirve esto si te dedicas a programar? Piensa en todo lo que no es código pero forma parte de tu día a día: actualizar un campo en Jira, cambiar una configuración en AWS Console, rellenar un formulario en un sistema legacy sin API, navegar un panel de administración para verificar un despliegue.

El computer use convierte tareas manuales aburridas en tareas automatizables. Y eso, a escala, libera tiempo real.

⚠️ Precaución: el computer use actúa con los permisos que le des. Si le das acceso de administrador, puede hacer cambios que no esperas. Úsalo en entornos controlados, con confirmaciones explícitas antes de acciones destructivas.

El flujo de trabajo híbrido: deja de elegir bando ¶

La conclusión más inteligente de todo este análisis no es elegir un modelo. Es usar cada uno donde mejor rinde.

Si ya lees Web Reactiva sabes que esta es nuestra recomendación habitual. Pero con GPT-5.4, el flujo híbrido se simplifica porque el modelo cubre más terreno por sí solo.

GPT-5.4 como todoterreno del día a día. Prototipos rápidos, generación de tests, scripts de automatización, trabajo con documentos y hojas de cálculo, computer use, agentes con muchas herramientas. A 2,50$ por millón de tokens de entrada, el coste es razonable para uso intensivo.

Opus 4.6 cuando no puedes permitirte fallar. Refactorización de sistemas legacy, debugging de bugs que solo aparecen en producción bajo carga, revisión de seguridad en código crítico, diseño de arquitectura con requisitos ambiguos, Agent Teams para tareas de largo recorrido.

Un flujo que funciona:

1. Prototipa con GPT-5.4. Genera el esqueleto de la funcionalidad, los tests iniciales y el boilerplate.
2. Revisa con Opus. Pasa la salida por Opus para que revise la arquitectura, detecte condiciones de carrera y sugiera mejoras.
3. Itera con GPT-5.4. Aplica las correcciones a velocidad alta.
4. Valida con Opus. Code review final antes de merge.

Si usas Claude Code, puedes configurar Codex como servidor MCP y delegar tareas de producción rápida a GPT-5.4 mientras Opus se encarga de la planificación y revisión:

{
  "mcpServers": {
    "codex": {
      "type": "stdio",
      "command": "codex",
      "args": [
        "mcp-server",
        "-c",
        "model=gpt-5.4",
        "-c",
        "reasoning_effort=high"
      ]
    }
  }
}

Con esta configuración, Claude puede “delegar” tareas de ejecución rápida a GPT-5.4. Tú te conviertes en el director de una orquesta de inteligencias especializadas.

Tabla comparativa rápida ¶

Qué dicen los que ya lo están usando ¶

Las primeras impresiones de developers en foros como Reddit y Hacker News apuntan en la misma dirección: GPT-5.4 no se siente como un salto de “brillantez” sino de fiabilidad. Menos reintentos, mejor seguimiento de instrucciones en tareas multi-paso, menos desvíos extraños.

En r/codex, varios usuarios comparan la experiencia con una combinación del “code + methodology” de Codex 5.3 con el “thinking” de GPT-5.2. Otros reportan que resolvió bugs históricos en pocos minutos.

En Hacker News el tono es más cauto. Hay quien argumenta que Codex sigue siendo superior en trabajo largo y complejo. Otros señalan que la diferencia real no está en escribir una función, sino en cómo se comporta el modelo dentro de flujos agénticos con múltiples herramientas.

GitHub ya lo ha desplegado en Copilot para todos los entornos: VS Code, Visual Studio, JetBrains, Xcode, Eclipse, GitHub CLI y el Copilot Coding Agent. Que lo activen tan rápido dice bastante sobre cómo de preparado lo consideran para producción.

Han Heloir, en un análisis en Medium, hizo una observación que merece la pena guardar: la guerra ya no es sobre qué modelo es más listo. Es sobre quién captura mejor tu flujo de trabajo diario. Si ya tienes un workflow sólido con Claude Code, migrar a GPT-5.4 basándote solo en el post de lanzamiento no tiene sentido. Evalúa con tus repos, tus prompts y tus tareas.

🧩 El consejo más práctico que puedo darte: no migres. Integra. Añade GPT-5.4 a tu stack donde complementa a lo que ya usas. La era del “un modelo para todo” ha terminado, incluso para OpenAI, que irónicamente es quien intenta crear ese modelo.

El código sigue siendo cosa tuya ¶

Con toda esta tecnología, con modelos que superan el rendimiento humano en benchmarks de computer use y resuelven bugs en repositorios reales, hay algo que no cambia: la responsabilidad es tuya.

GPT-5.4 puede generar endpoints en segundos. Opus puede encontrar una condición de carrera que nadie más vio. Pero ninguno de los dos sabe qué necesita tu negocio, qué esperan tus usuarios ni qué compromisos técnicos son aceptables en tu contexto.

Revisa el código que generan. Asegúrate de que sigue las convenciones de tu equipo. Comprueba que los tests no solo pasan, sino que prueban lo que deben probar. Entiende lo que el modelo ha escrito antes de hacer commit.

Lo dije en un newsletter hace tiempo y lo repito: los asistentes de IA te ayudan, no te sustituyen. La gran milla final es cosa tuya.

No te cases con una herramienta. Aprende a dirigir la orquesta.

¿Quieres ver cómo se comparan estos modelos con Gemini 3.1 Pro y otros? Consulta nuestra guía de los mejores modelos de IA para programar en 2026. Si te interesa la comparativa entre Opus y Codex 5.3, la tienes en Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex. Y para exprimir Claude Code al máximo, no te pierdas nuestros 60 trucos para dominar Claude Code.

Preguntas frecuentes sobre GPT-5.4 y Claude Opus 4.6 ¶

¿Cuál es mejor para programar, GPT-5.4 o Claude Opus 4.6? ¶

Depende del tipo de tarea. Claude Opus 4.6 lidera en resolución de bugs reales con un 80,8% en SWE-bench Verified y en razonamiento profundo para arquitectura y debugging complejo. GPT-5.4 es superior en producción masiva de código, automatización con herramientas y tareas profesionales mixtas, con un 57,7% en SWE-Bench Pro (código privado) y un 83% en GDPval (knowledge work). Para ingeniería pura, Opus. Para trabajo variado con código, documentos y herramientas, GPT-5.4.

¿GPT-5.4 sustituye a GPT-5.3 Codex? ¶

En la práctica, sí. GPT-5.4 integra las capacidades de programación de Codex y lo supera en los benchmarks publicados por OpenAI. Simon Willison apunta a que la línea Codex podría fusionarse con el modelo principal. No obstante, algunos developers en Hacker News señalan que Codex aún rinde mejor en sesiones largas de código no trivial.

¿Cuánto cuesta GPT-5.4 comparado con Claude Opus 4.6? ¶

GPT-5.4 cuesta 2,50$ por millón de tokens de entrada y 15$ de salida. Claude Opus 4.6 cuesta 5$ de entrada y 25$ de salida. GPT-5.4 es aproximadamente un 50% más barato en input y un 40% más barato en output. Sin embargo, Opus ofrece 128K tokens de salida máxima frente a los 64K de GPT-5.4, lo que puede compensar en tareas que requieren outputs largos.

¿Qué es Tool Search y por qué importa? ¶

Tool Search es una funcionalidad exclusiva de GPT-5.4 que permite al modelo buscar definiciones de herramientas bajo demanda en lugar de cargarlas todas en el prompt inicial. OpenAI reporta una reducción del 47% en consumo de tokens con la misma precisión. Es especialmente útil para developers que construyen agentes con múltiples servidores MCP o ecosistemas de herramientas amplios.

¿Puedo usar GPT-5.4 y Claude Opus 4.6 juntos? ¶

Sí. La estrategia más efectiva es configurar Codex como servidor MCP dentro de Claude Code. Así puedes delegar tareas de producción rápida a GPT-5.4 (prototipos, tests, boilerplate) mientras Opus se encarga del razonamiento profundo (arquitectura, debugging, code review). Este flujo híbrido aprovecha la velocidad de uno y la profundidad del otro.

¿Qué modelo tiene mejor computer use? ¶

GPT-5.4 alcanza un 75% en OSWorld-Verified, superando tanto a Claude Opus 4.6 (72,7%) como al rendimiento humano de referencia (72,4%). Es el primer modelo generalista de OpenAI con computer use nativo, capaz de operar un escritorio virtual con ratón y teclado a partir de capturas de pantalla.

¿Cuál tiene menos alucinaciones? ¶

Según OpenAI, GPT-5.4 reduce los errores factuales un 33% y la probabilidad de respuestas con algún error un 18% respecto a GPT-5.2. Anthropic no ha publicado métricas equivalentes para Opus 4.6, aunque la funcionalidad de Adaptive Thinking permite al modelo dedicar más razonamiento a consultas complejas, lo que reduce errores en tareas difíciles.

¿Qué modelo es mejor para equipos que trabajan con agentes de IA? ¶

Si tu equipo necesita desplegar muchos agentes en paralelo con herramientas variadas, GPT-5.4 es más rentable gracias a Tool Search y su precio inferior. Si necesitas que un agente coordine sub-agentes para tareas de largo recorrido en proyectos complejos, Agent Teams de Claude Opus 4.6 (exclusivo de Claude Code) no tiene equivalente en el ecosistema de OpenAI.

¿Cuándo debería elegir GPT-5.4 sobre Opus 4.6? ¶

Elige GPT-5.4 cuando necesites: prototipos rápidos, generación masiva de código estándar, automatización con muchas herramientas, computer use, trabajo mixto (código + documentos + hojas de cálculo) y cuando el coste por token sea un factor relevante. Elige Opus 4.6 cuando necesites: debugging de problemas complejos, revisión de seguridad en código crítico, refactorización de sistemas legacy, diseño de arquitectura con requisitos ambiguos y sesiones de programación de largo recorrido.

¿Qué ventana de contexto tiene cada modelo? ¶

Ambos soportan hasta 1 millón de tokens. En GPT-5.4 está disponible a través de Codex y la API, con un recargo a partir de 272.000 tokens (2x en input, 1,5x en output). En Claude Opus 4.6 el millón de tokens está en beta y disponible a partir del tier 4 de la API de Anthropic, con recargo a partir de 200.000 tokens.

¿GitHub Copilot ya incluye GPT-5.4? ¶

Sí. GitHub desplegó GPT-5.4 en Copilot el mismo día de su lanzamiento, el 5 de marzo de 2026. Está disponible en VS Code, Visual Studio, JetBrains, Xcode, Eclipse, GitHub CLI y el Copilot Coding Agent para usuarios de los planes Pro, Pro+, Business y Enterprise.

Fuentes ¶

• Introducing GPT-5.4 - OpenAI
• GPT-5.4 Model - OpenAI API Docs
• GPT-5.4 is generally available in GitHub Copilot - GitHub Blog
• OpenAI launches GPT-5.4 with Pro and Thinking versions - TechCrunch
• Introducing GPT-5.4 - Simon Willison’s Weblog
• GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6: Which One Is Better for Coding? - Bind AI
• GPT-5.4 vs Opus 4.6 vs Gemini 3.1 Pro - Digital Applied
• Benchmarking the Benchmarks - Kilo Blog
• GPT 5.4 Thread: first impressions - r/codex
• GPT-5.4 - Hacker News
• GPT-5.4 Came for Claude Code - Han Heloir en Medium

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