GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: quién gana en código, terminal y agentes

OpenAI soltó GPT-5.5 el 23 de abril de 2026, una semana justa después de que Anthropic publicara Claude Opus 4.7. El calendario no es casualidad.

GPT-5.5 lidera el Artificial Analysis Intelligence Index con 60 puntos (frente a los 57 de Opus 4.7 y Gemini 3.1 Pro Preview), marca estado del arte en 14 benchmarks según VentureBeat y consume aproximadamente un 40% menos de tokens de salida que GPT-5.4 para las mismas tareas, según los datos publicados por Artificial Analysis el 23 de abril.

Lo vendían como Spud en los rumores, pero el nombre oficial no deja lugar a dudas: “our smartest and most intuitive-to-use model yet”. Suena a nota de prensa. Y lo es. Pero detrás hay un modelo con datos serios en terminal, tareas agénticas largas y trabajo de oficina de extremo a extremo.

El titular fácil sería “OpenAI recupera la corona”. El titular real es más aburrido y mucho más útil: no hay mejor modelo universal, hay mejor modelo para tu tarea. Y GPT-5.5 mueve las fichas justo donde a los developers nos duele más.

Te cuento en este post:

• Qué trae GPT-5.5 de nuevo y por qué es importante para Codex y flujos agénticos
• Dónde arrasa a Opus 4.7 y dónde Opus 4.7 sigue ganando sin discusión
• El lío del precio: sube, pero consume menos tokens
• Qué dicen los benchmarks independientes (CodeRabbit, SonarSource, Artificial Analysis)
• Qué modelo elegir si trabajas con Claude Code, Codex, Cursor o haces research agéntico

Vamos al grano.

Qué es GPT-5.5 y qué lo hace diferente ¶

GPT-5.5 es el nuevo modelo bandera de OpenAI, lanzado el 23 de abril de 2026 y disponible para usuarios ChatGPT Plus, Pro, Business y Enterprise, además de dentro de Codex. La API no está activa todavía: OpenAI anuncia que llegará “very soon” una vez cumplan sus requisitos de seguridad y escalado.

OpenAI lo posiciona en cuatro áreas concretas: programación agéntica, computer use, trabajo de conocimiento e investigación científica temprana. Traducido al idioma de taberna: quieren que sustituyas a tu becario de oficina por un agente que trabaja solo varias horas seguidas sin tirarse de los pelos.

Greg Brockman, cofundador y presidente de OpenAI, lo resumió en la rueda de prensa previa al lanzamiento con una frase que merece atención: “Lo especial de este modelo es cuánto más puede hacer con menos guía”. Mia Glaese, VP de Research, fue más directa: “es sin duda nuestro modelo más fuerte en código, tanto medido por benchmarks como por el feedback de partners de confianza”.

Ficha rápida:

Dos detalles que OpenAI ha dejado caer entre el humo del marketing y conviene subrayar. Primero: co-desarrollado y desplegado sobre infraestructura NVIDIA GB200 y GB300-NVL72. Segundo, y más jugoso, el propio modelo les ayudó a optimizar el balanceo de carga de sus sistemas para aumentar un 20% la velocidad de generación de tokens. Sí, lo que has leído: el modelo acelerándose a sí mismo. Un aviso para navegantes.

🔑 GPT-5.5 no está pensado para ganar en todo. Está pensado para ejecutar tareas largas con menos supervisión humana y menos tokens de los que gastaba GPT-5.4. Si esa es tu necesidad, el salto es real. Si buscas el mejor parche multi-fichero o el mejor razonamiento factual, Opus 4.7 sigue siendo tu modelo.

Los benchmarks principales frente a Opus 4.7 ¶

GPT-5.5 lidera con claridad en Terminal-Bench 2.0 (82.7% vs 69.4% de Opus 4.7), OSWorld-Verified (78.7% vs 78.0%) y BrowseComp (84.4% vs 79.3%), pero Opus 4.7 mantiene ventaja en SWE-Bench Pro (64.3% vs 58.6%), MCP Atlas (79.1% vs 75.3%) y razonamiento sin herramientas. Los datos cruzan los anuncios oficiales de OpenAI del 23 de abril con los de Anthropic del 16 de abril.

Estos son los números que importan, benchmark por benchmark:

Fuente: anuncios oficiales de OpenAI y Anthropic, cruzados con el análisis publicado por Decrypt el 23 de abril de 2026.

Lo más llamativo está arriba. En Terminal-Bench 2.0, GPT-5.5 saca más de 13 puntos a Opus 4.7. No es un margen dentro del error, es un modelo que sabe trabajar en consola significativamente mejor. Según VentureBeat, GPT-5.5 marca el estado del arte en 14 benchmarks frente a 4 de Opus 4.7 y 2 de Gemini 3.1 Pro. No está mal para una semana después del rival.

Pero mira la letra pequeña. OpenAI admite que en SWE-Bench Pro Opus 4.7 rinde mejor (64.3% frente a 58.6%) y añade un comentario de manual: “Anthropic reported signs of memorization on a subset of problems”. Dardo directo. Traducido: “nosotros perdemos aquí, pero es que quizás Anthropic está haciendo trampas”. Acepta barco como animal de compañía.

El dato que no se discute, y que para tu día a día programando seguramente pesa más que cualquier benchmark, lo da Codex directamente: GPT-5.5 completa las mismas tareas que GPT-5.4 con significativamente menos tokens, manteniendo la misma latencia por token.

Expert-SWE y tareas de 20 horas ¶

Este benchmark interno de OpenAI mide la capacidad del modelo para resolver tareas de programación cuya mediana humana de resolución es de 20 horas. GPT-5.5 supera a GPT-5.4 en este test, pero OpenAI no publica comparativa directa con Opus 4.7.

Dan Shipper, CEO de la empresa Every, comparte una anécdota reveladora para OpenAI. En sus palabras, GPT-5.5 es “el primer modelo de código que he usado con claridad conceptual seria”. Un bug real de su empresa que tardó días en resolver con su mejor ingeniero fue solucionado por GPT-5.5 a partir del mismo estado inicial, según el testimonio publicado por OpenAI en el anuncio. GPT-5.4 no fue capaz. Es un testimonio interesado, hay que decirlo. Pero encaja con los datos de token-eficiencia.

💡 Si tu trabajo son tareas largas, con muchos archivos, mucho contexto y una decisión arquitectónica al final: GPT-5.5 ya no es “el otro modelo”. Es un candidato legítimo para el trabajo que antes reservabas solo a Opus.

Dónde Opus 4.7 sigue por delante ¶

Opus 4.7 mantiene la ventaja en tres frentes donde OpenAI no ha cerrado la distancia: SWE-Bench Pro (5.7 puntos arriba, según los datos cruzados de OpenAI y Anthropic), MCP Atlas (79.1% vs 75.3%) y factualidad con baja alucinación (36% vs 86% en AA-Omniscience). Antes de que nadie salga corriendo a migrar, conviene pararse aquí.

Uno: parches cuidadosos en código real. En SWE-Bench Pro, que es la versión dura, anti-contaminación del benchmark clásico, Opus 4.7 saca 5.7 puntos a GPT-5.5. Si lo tuyo son pull requests sobre proyectos grandes con tests reales, la diferencia se nota en menos revisiones y menos rebotes.

Dos: MCP Atlas. Opus 4.7 lidera la orquestación multi-servidor con un 79.1% frente al 75.3% de GPT-5.5. Si montas agentes que hablan con 10 o 15 servidores MCP a la vez, Anthropic sigue siendo el jugador fuerte.

Tres: razonamiento sin herramientas y factualidad. En HLE sin tools, Opus 4.7 saca 5 puntos a GPT-5.5. Y, dato bomba, en AA-Omniscience de Artificial Analysis: GPT-5.5 tiene la mayor precisión jamás registrada (57%), pero una tasa de alucinación del 86% frente al 36% de Opus 4.7. Si trabajas en legal, finanzas o sanidad, esa diferencia no es una nota al pie. Es el motivo de no usar GPT-5.5 sin red.

# Ejemplo: validación manual antes de aceptar una respuesta factual
def validate_llm_response(question: str, answer: str, source_documents: list) -> bool:
    """Verify that a model answer is grounded in the given source documents."""
    # Comprueba que la respuesta tiene una cita de fuente
    if not has_citation(answer):
        return False
    # Comprueba que cada hecho clave está en las fuentes
    for fact in extract_facts(answer):
        if not any(fact in doc.text for doc in source_documents):
            return False
    return True

No hay que demonizar al modelo. Hay que conocerlo. Un 86% de tasa de alucinación en AA-Omniscience significa que, cuando no sabe, se lo inventa con mucha confianza. No es un problema si lo que pides tiene salida de código verificable. Sí lo es si pides datos factuales a un modelo que responde como si los supiera.

⚠️ En contextos donde una respuesta falsa con confianza es peor que un “no sé”, Opus 4.7 sigue ganando por goleada. Proyectos en medicina, finanzas, legal y factualidad crítica: revisa antes de mover nada a GPT-5.5.

El precio sube, pero la factura no tanto ¶

GPT-5.5 duplica el precio por token de GPT-5.4 ($5/$30 por millón frente a $2.50/$15), pero el consumo cae un 40% en salida según Artificial Analysis. Resultado neto: un aumento real de factura del 20% por tarea, no del 100%. Opus 4.7 se mantiene en $5/$25, ligeramente más barato en nominal.

Aquí hay truco. Y es un truco que OpenAI explica bien por una vez.

Precio por token en API: $5 por millón de entrada y $30 por millón de salida. Eso es el doble que GPT-5.4, que estaba en $2.50/$15 y marcó el listón en su comparativa con Opus 4.6. Suena mal.

Ahora el matiz. Según Artificial Analysis, GPT-5.5 consume un 40% menos de tokens de salida que GPT-5.4 para resolver las mismas tareas en su Intelligence Index. Eso deja el aumento neto real de factura en un 20% por tarea, no un 100%.

Y ahora el cara a cara con Opus 4.7, que cuesta $5/$25:

Opus 4.7 es algo más barato por token nominal, pero recuerda del análisis que hice hace una semana que su nuevo tokenizador puede aumentar el consumo efectivo entre un 0% y un 35% dependiendo del input. Si tu caso típico está en el extremo alto, GPT-5.5 puede terminar saliendo parecido o incluso más barato en la práctica.

El dato que sí es una bomba viene de Artificial Analysis. GPT-5.5 en modo medium iguala la puntuación de Opus 4.7 en modo max en su Intelligence Index, a aproximadamente una cuarta parte del coste ($1.200 frente a $4.800). Para volumen alto, eso cambia la conversación.

Las variantes de esfuerzo son una ventaja real de OpenAI ahora mismo. Cinco niveles (xhigh, high, medium, low, non-reasoning) te dan una escalera clara para ajustar coste/calidad por tarea. Si estás montando un sistema donde el 80% de las consultas son simples y el 20% son complejas, puedes bajar a low o non-reasoning para el grueso del trabajo.

Lo que dicen los benchmarks externos ¶

CodeRabbit sitúa el “expected issue found” de GPT-5.5 en code review en el 79.2% (frente al 58.3% de GPT-5.4). SonarSource mide 75 vulnerabilidades por millón de líneas pero alerta de 520 bugs por millón y problemas de concurrencia. Artificial Analysis lo corona en su Intelligence Index con 60 puntos, 3 por encima de Opus 4.7 y Gemini 3.1 Pro Preview.

Los números oficiales siempre huelen un poco a lavandería. Los benchmarks externos te dan una segunda lectura.

CodeRabbit: mejor para code review práctica ¶

CodeRabbit, que lleva meses haciendo evaluaciones de modelos para code review, dice que GPT-5.5 es más directo, menos verboso y mejor encontrando bugs concretos. En su benchmark propio de review, el “expected issue found” sube del 58.3% con GPT-5.4 al 79.2% con GPT-5.5. La precisión sube del 27.9% al 40.6%.

Lectura importante: GPT-5.5 encuentra más bugs y se mete menos en rediseños grandilocuentes. Es decir, hace lo que le pides sin irse por las ramas. Perfecto para reviews asistidas. Menos perfecto si lo que querías era un rediseño de arquitectura.

SonarSource: buen código, pero mucho volumen que revisar ¶

El análisis de SonarSource sobre 4.444 tareas Java con GPT-5.5 pinta un modelo muy productivo pero que exige revisión seria. El modelo genera mucho código con buen perfil de seguridad (75 vulnerabilidades por millón de líneas), pero arrastra problemas en otros frentes.

Datos que importan:

• Solo el 2% de comentarios. Los equipos que valoran documentación inline van a llorar.
• 520 bugs por millón de líneas. Volumen alto de código = superficie de revisión alta.
• Complejidad cognitiva alta. El código funciona, pero no siempre se lee bien.
• Categoría destacada: problemas de concurrencia y threading. Si trabajas en sistemas asíncronos serios, revisa doble.

Traducción: escribe mucho código y bastante correcto, pero no te libra de montar verificación seria. Una tragedia para la industria, hay que seguir haciendo ingeniería.

Artificial Analysis: líder del Intelligence Index ¶

El análisis más completo externo lo hace Artificial Analysis. GPT-5.5 rompe el empate a tres que había entre Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro y GPT-5.4, subiendo al primer puesto del Intelligence Index con 60 puntos (Opus 4.7 y Gemini se quedan en 57).

Les dan pre-release access con las cinco variantes de esfuerzo y detectan que:

• GPT-5.5 xhigh lidera Terminal-Bench Hard, GDPval-AA y APEX-Agents-AA
• Gana 14 puntos sobre GPT-5.4 en AA-Omniscience (aunque con el problema de alucinación ya mencionado)
• La mayor caída de coste relativo la hace contra Opus 4.7: misma calidad, cuarta parte de precio

🎯 GPT-5.5 es el modelo “ejecuta hasta terminar” con mejor relación calidad/precio para volumen alto. Opus 4.7 es el modelo “piensa mejor antes de tocarlo todo” para tareas donde una decisión equivocada sale muy cara. No son sustitutos. Son herramientas distintas.

Qué dicen foros, blogs y X ¶

La comunidad de developers está dividida: elogios en Terminal-Bench y Codex, escepticismo en Hacker News sobre la selección de benchmarks, y despliegue irregular en las primeras 24 horas según reportes de r/codex y confirmación de OpenAI en Hacker News.

La reacción está polarizada, como siempre. Hay tres líneas claras que se repiten.

En Hacker News, el escepticismo pesa. Uno de los comentarios más votados apunta que OpenAI habría esperado específicamente a publicar después de Opus 4.7 para elegir benchmarks donde ganan. Otro señala, con razón, que si te importa SWE-Bench Pro, Opus 4.7 sigue por delante por más que GPT-5.5 lo disimule con el comentario del “memorization”. Cada empresa publica los datos con los que gana. Recuérdalo siempre.

En r/codex, las primeras 24 horas son de despliegue irregular: usuarios viendo GPT-5.5 en Codex pero no en ChatGPT, y otros con errores de “modelo no soportado” desde su cuenta ChatGPT. Eso encaja con el despliegue gradual que OpenAI confirmó en Hacker News. Si todavía no te ha llegado a tu selector, paciencia y revisa en unos días.

En blogs personales, Simon Willison hizo su habitual benchmark del pelícano en bicicleta. No es una review seria, es un chiste. Pero su lectura sí lo es: GPT-5.5 produce un SVG mucho más sofisticado en xhigh (9.322 tokens de razonamiento) que en modo default (39 tokens). Eso es un recordatorio práctico: el nivel de esfuerzo importa muchísimo y usar el modelo en non-reasoning para tareas complejas es perder dinero.

Jake Handy, en su Substack, resume bien el uso práctico: GPT-5.5 es fuerte para long-horizon agentic coding, multi-file changes, computer use y knowledge work; pero lo descarta para trabajo donde una respuesta falsa con seguridad sea peor que decir “no sé”. Opus 4.7 mantiene ventaja en SWE-Bench Pro. Ambas cosas son ciertas al mismo tiempo.

En X, la guerra de capturas. Unos suben el 82.7% de Terminal-Bench 2.0 como titular. Otros el 64.3% de Opus 4.7 en SWE-Bench Pro. Quien escoja su benchmark, escoge su ganador. Normal.

Cómo elegir entre GPT-5.5 y Opus 4.7 según tu perfil ¶

La elección depende de dónde vivas: en Codex, migra a GPT-5.5 en cuanto aparezca en el selector. En Claude Code, quédate con Opus 4.7 hasta que la API de OpenAI esté abierta. En terminal puro, GPT-5.5 gana por 13 puntos. En setups multi-modelo, ambos conviven.

Si llevas ya un rato con agentes y modelos encima de la mesa, probablemente te suene esta matriz. Es la misma de siempre, actualizada con los nuevos datos.

Si vives dentro de Codex ¶

Migra a GPT-5.5 casi sin pensarlo. Codex recomienda oficialmente empezar con gpt-5.5 siempre que aparezca en tu selector, especialmente para programación compleja, computer use, knowledge work e investigación. Si todavía no lo ves, sigue con gpt-5.4.

Consejo práctico: si te acercas a los límites de uso de tu plan, puedes cambiar a gpt-5.4-mini para tareas ligeras y estirar el presupuesto. Si ya estás optimizando tokens, revisa también la guía de Claude Code y ahorro de tokens, muchas de las ideas se aplican a Codex.

Si vives dentro de Claude Code ¶

Opus 4.7 sigue siendo tu modelo. Ni te plantees migrar por GPT-5.5 mientras la API de OpenAI no esté abierta (y cuando lo esté, habrá que ver cómo se integra con Claude Code). El nuevo comando /ultrareview y los task budgets de Opus 4.7 no tienen equivalente claro en Codex todavía.

Mi apuesta, que ya te conté en el análisis detallado de Opus 4.7: si haces programación agéntica en serio, Opus sigue ofreciendo el mejor ecosistema completo. No solo el modelo, también el harness, los plugins y las skills. Si te estás planteando un cambio de raíz, te puede ayudar la guía de migración de Claude Code a Codex o OpenCode.

Si combinas herramientas (lo sensato) ¶

Aquí es donde está la jugada más interesante. Hay gente que ya usa el plugin de Codex dentro de Claude Code para tener revisiones cruzadas entre Opus y GPT. Con GPT-5.5 en la ecuación, ese setup gana valor real:

1. Opus 4.7 para pensar, planificar y ejecutar parches delicados.
2. GPT-5.5 para revisiones y contraste, sobre todo si encuentra bugs concretos que Opus pasa por alto.
3. Sonnet 4.6 o Haiku para volumen y tareas sencillas.

Este patrón de orquestación multi-modelo es el que ya usan equipos que no quieren depender de un único proveedor. La tendencia va en aumento.

Si montas agentes que navegan mucho ¶

GPT-5.5 Pro para investigación web agéntica. 90.1% en BrowseComp Pro es un dato gordo. Si tu agente lee 50 páginas, las sintetiza y escribe un informe, aquí GPT-5.5 Pro juega en otra liga. Opus 4.7 se queda en 79.3% en BrowseComp estándar.

Si lo tuyo es terminal puro ¶

GPT-5.5 y no mires atrás. Ese 82.7% en Terminal-Bench 2.0 es el dato más claro del lanzamiento. Si tu trabajo son scripts, CLI, devops y automatización de consola, el salto respecto a Opus 4.7 es evidente. Como ya anticipé cuando repasé el estado del agente Pi y las alternativas minimalistas, el terminal sigue siendo el territorio donde OpenAI tiene ventaja histórica y GPT-5.5 la amplía. Si quieres un repaso más amplio de cómo se posicionan los CLIs en este terreno, mira la comparativa de agentes de IA para programación en terminal.

🛡️ La mejor estrategia sigue siendo multimodelo, no monomodelo. Un agente de programación serio en 2026 debería tener acceso a Opus 4.7 (razonamiento y parches), GPT-5.5 (ejecución larga y terminal), Sonnet 4.6 (volumen diario) y un modelo barato para tareas simples. Nadie gana en todo. Nadie.

Lo que queda por ver sobre GPT-5.5 ¶

Tres incógnitas condicionan el verdadero alcance del modelo: la fecha de apertura de la API (anunciada como “very soon” sin día concreto), el comportamiento tras los primeros 30-60 días de parches silenciosos, y si la variante Pro a $30/$180 encuentra mercado real fuera de nichos muy específicos.

Primero: la API. OpenAI dice que llegará “very soon”, pero sin fecha. Hasta entonces, GPT-5.5 solo se usa dentro del ecosistema OpenAI (ChatGPT + Codex). Eso te deja fuera si usas Claude Code, OpenCode, Cursor o tu propia integración. Simon Willison ya ha encontrado la puerta trasera no oficial vía Codex, pero esa no es una opción soportada oficialmente ni te la recomiendo para producción.

Segundo: cómo se comporta con parches de los próximos 30-60 días. OpenAI, igual que Anthropic, suele hacer ajustes silenciosos tras el lanzamiento. Conviene medir a mediados y finales de mayo, no solo hoy. La percepción de calidad suele fluctuar más de lo que los números indican.

Tercero: la tarifa Pro a $30/$180. OpenAI promociona variantes Pro desde hace tiempo. Pero 180 dólares por millón de tokens de salida es un precio que solo tiene sentido para tareas críticas muy concretas. Para el 99% del trabajo diario, GPT-5.5 estándar o incluso medium debería ser suficiente. No confundas “Pro” con “mejor por defecto”.

GPT-5.5 vs Opus 4.7 en una frase ¶

GPT-5.5 es el modelo para “hazlo y sigue hasta terminar”. Opus 4.7 es el modelo para “piensa mejor antes de tocarlo todo”. OpenAI apuesta por ejecución larga, terminal y computer use con menos tokens. Anthropic apuesta por razonamiento denso, parches cuidadosos y orquestación MCP.

Para Web Reactiva, el mensaje es el mismo de siempre: prueba con tus datos, mide, combina modelos. Si quieres un compendio más amplio con otros modelos en juego, tienes la comparativa de los mejores modelos de IA para código en 2026. El mejor stack hoy no es elegir bando. Es saber cuándo usar cada herramienta.

Y no te creas a nadie que te diga que un modelo es mejor en todo. Ni a OpenAI, ni a Anthropic, ni a mí, ni a los benchmarks. Los benchmarks no programan por ti. Tú sí.

Preguntas frecuentes sobre GPT-5.5 ¶

¿Qué es GPT-5.5? ¶

GPT-5.5 es el modelo insignia de OpenAI lanzado el 23 de abril de 2026, posicionado como el más capaz para programación agéntica, computer use, trabajo de conocimiento e investigación. Está disponible en ChatGPT (Plus, Pro, Business, Enterprise) y en Codex.

¿Cuándo se lanzó GPT-5.5? ¶

GPT-5.5 se lanzó el jueves 23 de abril de 2026, una semana después de que Anthropic publicara Claude Opus 4.7 el 16 de abril. OpenAI lo desarrolló con infraestructura NVIDIA GB200 y GB300-NVL72.

¿Cuánto cuesta GPT-5.5 en la API? ¶

El precio anunciado es de $5 por millón de tokens de entrada y $30 por millón de salida, el doble que GPT-5.4. GPT-5.5 Pro cuesta $30 por millón de entrada y $180 por millón de salida. La API aún no está disponible y llegará “very soon” según OpenAI.

¿Es GPT-5.5 mejor que Claude Opus 4.7 para programar? ¶

Depende de la tarea. Según los benchmarks cruzados de OpenAI y Anthropic, GPT-5.5 lidera Terminal-Bench 2.0 con 82.7% (frente al 69.4% de Opus 4.7), pero Opus 4.7 mantiene ventaja en SWE-Bench Pro con 64.3% frente al 58.6% de GPT-5.5. CodeRabbit eleva el “expected issue found” de GPT-5.5 en code review hasta el 79.2%, superior al 58.3% de GPT-5.4. Para terminal y ejecución larga, GPT-5.5. Para parches cuidadosos y razonamiento denso, Opus 4.7.

¿Puedo usar GPT-5.5 con API key en Codex? ¶

No, todavía no. Según la documentación oficial de Codex, GPT-5.5 solo está disponible con autenticación vía ChatGPT (Sign in with ChatGPT). Si usas Codex con API key, tendrás que seguir con gpt-5.4 hasta que OpenAI habilite la API.

¿Cuánta alucinación tiene GPT-5.5? ¶

Según el benchmark AA-Omniscience de Artificial Analysis, GPT-5.5 tiene la precisión más alta registrada (57%) pero una tasa de alucinación del 86%, frente al 36% de Claude Opus 4.7. Para tareas factuales críticas en legal, finanzas o sanidad, esta diferencia es relevante.

¿GPT-5.5 consume más tokens que GPT-5.4? ¶

No, al contrario. OpenAI reporta que GPT-5.5 completa las mismas tareas que GPT-5.4 con significativamente menos tokens. Según Artificial Analysis, utiliza aproximadamente un 40% menos de tokens de salida para su Intelligence Index, lo que reduce el impacto del aumento del precio por token nominal.

¿Qué es GPT-5.5 Pro? ¶

GPT-5.5 Pro es la variante de mayor capacidad del modelo, orientada a trabajo de alta precisión. Marca 90.1% en BrowseComp (investigación web agéntica) y 52.4% en FrontierMath Tier 1-3. Está disponible solo para usuarios ChatGPT Pro, Business y Enterprise, con API a $30/$180 por millón de tokens anunciada.

¿Gana GPT-5.5 en el Artificial Analysis Intelligence Index? ¶

Sí. GPT-5.5 rompe el empate a tres que había entre Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro Preview y GPT-5.4, alcanzando 60 puntos en el Intelligence Index frente a los 57 de Opus 4.7 y Gemini 3.1 Pro Preview, según el análisis publicado por Artificial Analysis el 23 de abril de 2026.

¿Merece la pena migrar a GPT-5.5 hoy mismo? ¶

Si usas Codex o ChatGPT como herramienta principal, sí: la documentación oficial de Codex recomienda arrancar con gpt-5.5 en cuanto aparezca en el selector para programación compleja, computer use, knowledge work e investigación. Si usas Claude Code, no migres nada: Opus 4.7 sigue liderando SWE-Bench Pro (64.3%) y MCP Atlas (79.1%). Si trabajas con API en producción, aún no puedes: GPT-5.5 está solo en ChatGPT y Codex, la API llegará “very soon” según OpenAI.

Fuentes ¶

• Introducing GPT-5.5 — OpenAI
• Models – Codex | OpenAI Developers
• GPT-5.5 System Card — OpenAI Deployment Safety Hub
• OpenAI’s GPT-5.5 is the new leading AI model — Artificial Analysis
• OpenAI Releases GPT-5.5: Faster, Smarter—And Pricier — Decrypt
• OpenAI’s GPT-5.5 is here, and it’s no potato — VentureBeat
• OpenAI releases GPT-5.5, bringing company one step closer to an AI ‘super app’ — TechCrunch
• OpenAI GPT-5.5 Benchmark Results — CodeRabbit
• OpenAI GPT-5.5: an evaluation — SonarSource
• A pelican for GPT-5.5 via the semi-official Codex backdoor API — Simon Willison
• Model Drop: GPT-5.5 — Jake Handy Substack
• GPT-5.5 | Hacker News
• Claude Opus 4.7: qué cambia frente a Opus 4.6 y GPT-5.4 — Web Reactiva

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