Prompting con Opus 4.7 vs GPT-5.5: la guía comparativa

Llevas seis meses con un prompt afinado al milímetro. Lo migras al modelo nuevo, pulsas Enter y… algo no cuadra.

La respuesta es más corta. O más larga. O hace cosas que antes no hacía. O deja de hacer cosas que sí hacía.

¿Te suena?

Pasa con cada salto de modelo y ahora ha vuelto a pasar con dos a la vez. Anthropic publicó Claude Opus 4.7 el 16 de abril de 2026 y OpenAI sacó GPT-5.5 una semana después. Ambos vienen con cambios de comportamiento que afectan al prompt incluso cuando no tocas una sola palabra.

Y aquí está la parte interesante: aunque los dos van en la misma dirección filosófica (menos andamiaje, más outcome), las palancas concretas que tocas son distintas. Lo que en Opus 4.7 controlas con effort, en GPT-5.5 lo controlas con reasoning.effort y text.verbosity. Lo que en Anthropic se hace con XML, en OpenAI se hace con Structured Outputs.

Esta guía pone los dos métodos cara a cara.

Vas a salir de aquí con:

• Una tabla comparativa rápida de las palancas de cada modelo
• Las 6 buenas prácticas que valen para los dos
• Comparación dimensión por dimensión (razonamiento, verbosidad, tono, tool use, salida)
• Plantillas de prompt en español y en inglés para los dos modelos
• Una decisión clara: cuándo eliges cada uno y por qué

Si quieres el contexto de modelo antes de entrar, te dejo los análisis previos: Claude Opus 4.7 frente a Opus 4.6 y GPT-5.4 y GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 en código y agentes.

TL;DR ¶

• 🎯 Los dos modelos prefieren prompts outcome-first (qué quieres lograr) frente a procesos paso a paso del estilo “primero A, luego B”.
• 🧠 Opus 4.7 tiene effort con cinco niveles (incluido xhigh nuevo) y razona más por su cuenta. Sé más literal con él.
• ⚡ GPT-5.5 arranca en effort=medium y suma text.verbosity para controlar longitud. Empieza siempre por low antes de subir.
• 🪦 El prefill del último turno del asistente está deprecado en Anthropic. La fecha actual y los esquemas de salida en texto sobran en GPT-5.5.
• 🔄 La regla de oro al migrar: una palanca cada vez. Cambia el slug, mide. Cambia effort, mide. Toca el prompt, mide.

La foto rápida: dos métodos, mismo objetivo ¶

Antes de entrar al detalle, esta es la comparación que probablemente buscas tener encima de la mesa:

Dimensión	Claude Opus 4.7	GPT-5.5
Control de razonamiento	effort: low / medium / high / xhigh / max	reasoning.effort: none / low / medium / high / xhigh
Default de razonamiento	Sin valor por defecto, recomienda high	medium por defecto, recomienda probar low
Modo de pensamiento	Adaptive thinking (decide cuándo y cuánto)	Reasoning interleaved (piensa entre llamadas a tools)
Control de longitud	Instrucciones en el prompt + calibración por tarea	Parámetro text.verbosity: low / medium / high
Estilo por defecto	Más directo y opinionado que Opus 4.6	Más conciso y task-oriented que GPT-5.4
Estructura de salida	XML tags + Structured Outputs	Structured Outputs (esquema fuera del prompt)
Llamadas a herramientas	Menos llamadas, más razonamiento previo	Llamadas más precisas, mejor selección
Lo que ya no funciona	Prefill en el último turno (deprecado)	Fecha actual y esquema en texto (sobran)
Mejor para	Coding agéntico de largo recorrido, planificación	Terminal, eficiencia de tokens, BrowseComp

Con esa tabla en la cabeza, vamos al detalle. Empezamos por lo que comparten.

Las 6 buenas prácticas que valen para los dos ¶

Hay terreno común. Ninguna de estas es nueva. Lo que sí es nuevo es que los dos modelos las recompensan más que sus predecesores y castigan más cuando faltan.

1. Sé claro y directo ¶

Piensa en el modelo como un compañero brillante que acaba de entrar en tu equipo y no sabe nada de tus convenciones. Si tu prompt confunde a un humano con poco contexto, también va a confundir al modelo.

❌ Crea un dashboard

✅ Crea un dashboard de analítica para una tienda online.
   Incluye filtros por fecha, gráfico de ingresos por categoría
   y tabla de los 10 productos más vendidos. Usa Tailwind.

2. Da el por qué, no solo el qué ¶

❌ NUNCA uses elipsis (...)

✅ La respuesta se va a leer en voz alta con un sintetizador,
   así que evita las elipsis (...) porque el sintetizador no
   sabe pronunciarlas.

El modelo generaliza mejor cuando entiende el motivo. Vale para Opus 4.7 y para GPT-5.5 por igual.

3. Few-shot con ejemplos diversos ¶

Tres a cinco ejemplos suelen bastar. Que sean variados, que cubran casos límite y que estén envueltos en etiquetas para que el modelo distinga ejemplo de instrucción.

4. Contexto largo arriba, pregunta abajo ¶

Si vas a pasarle 20.000 tokens de documentación, los documentos van al principio y la pregunta o instrucción al final. Anthropic ha medido mejoras de hasta el 30% en tareas multidocumento haciéndolo así. En GPT-5.5 también funciona, además de optimizar prompt caching (lo estable arriba, lo dinámico abajo).

5. Asigna un rol ¶

Una sola frase en el system prompt cambia el tono y el enfoque. Funciona en los dos:

system="You are a helpful coding assistant specializing in Python."

6. Pídele que verifique ¶

Funciona en Opus 4.7 y en GPT-5.5:

Antes de cerrar la respuesta, comprueba que:
- Los pasos numerados no se contradicen entre sí
- Las cifras citadas tienen una fuente
- El formato de salida coincide con lo solicitado

💡 Si solo te llevas tres cosas de este post: outcome-first, ejemplos buenos y un paso de auto-verificación al final. Con eso ya estás en el percentil alto de prompts que funcionan en cualquiera de los dos.

Cómo controlas el razonamiento: effort vs effort ¶

Aquí empiezan las diferencias. Las dos compañías han estandarizado un parámetro effort, pero las semánticas no son idénticas.

Opus 4.7: cinco niveles y adaptive thinking ¶

Anthropic ha jubilado budget_tokens (el viejo presupuesto fijo de extended thinking) y lo ha sustituido por adaptive thinking: el modelo decide cuándo y cuánto pensar según la tarea y el nivel de effort.

Nivel	Cuándo
low	Tareas cortas y latencia crítica
medium	Costes ajustados con buena calidad
high	Mínimo recomendado para cargas serias
xhigh	Coding y agentes (es nuevo en 4.7)
max	Tareas que rozan el techo de inteligencia

Migración del prompt antiguo de Opus 4.6:

# Antes (Opus 4.6 con extended thinking)
client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 32000},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

# Después (Opus 4.7 con adaptive thinking)
client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    output_config={"effort": "high"},  # o "xhigh", "max"
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

GPT-5.5: cinco niveles también, pero medium por defecto ¶

OpenAI ofrece los mismos cinco niveles (none, low, medium, high, xhigh), pero GPT-5.5 arranca en medium si no configuras nada. Y la recomendación oficial es probar low primero.

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    reasoning={"effort": "low"},  # Empieza aquí, sube si hace falta
    input="Resuelve este bug en mi código de Python: [pega el código]",
)

La diferencia que importa ¶

En Opus 4.7, subir el effort es la primera palanca cuando el modelo no llega. Si tu agente busca poco, sube a xhigh antes de tocar el prompt.

En GPT-5.5, subir el effort no siempre mejora. Con instrucciones contradictorias o herramientas mal definidas, un effort=high puede hacer que el modelo sobre-razone y termine peor. La recomendación es: parte de bajo, mide, sube solo si los evals te dan un motivo.

🧪 Misma palanca, lógica opuesta. En Opus 4.7 subes para sacar más músculo. En GPT-5.5 subes solo cuando los evals te lo justifican.

Cómo controlas la longitud: instrucción vs parámetro ¶

Aquí los dos métodos divergen del todo.

Opus 4.7: lo gestionas con instrucciones ¶

Opus 4.7 calibra la longitud de la respuesta según lo que considera complejo. En tareas simples responde corto, en análisis abierto se extiende mucho. Si quieres comportamiento consistente, lo escribes en el prompt:

Responde de forma concisa y enfocada. Salta el contexto no esencial
y deja los ejemplos al mínimo.

Los ejemplos positivos (cómo SÍ debe responder) funcionan mejor que los negativos (cómo NO).

GPT-5.5: lo gestionas con text.verbosity ¶

OpenAI ha añadido un control directo: text.verbosity con tres valores (low, medium, high). Por defecto es medium. Para muchas apps de producción, low es mejor punto de partida.

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    text={"verbosity": "low"},  # Respuestas cortas y directas
    input="¿Cuál es la diferencia entre let y const en JavaScript?",
)

La diferencia que importa ¶

El parámetro de OpenAI es más fiable que la instrucción en texto de Anthropic. En Anthropic, si el modelo decide que la tarea pide más, se va a extender aunque le pidas brevedad. En OpenAI, text.verbosity=low es un techo más duro.

¿Esto significa que GPT-5.5 es mejor para respuestas cortas? Sí, si la longitud es crítica para tu producto. Si tienes una app de chat con burbujas pequeñas, configurar text.verbosity=low te ahorra discusión con el modelo.

Tono e instrucciones: literal vs outcome-first ¶

Los dos modelos son más literales que sus predecesores. Pero el tipo de literalidad es distinto.

Opus 4.7: más literal en el alcance ¶

Opus 4.7 ya no generaliza una instrucción a todo el documento si no se lo pides. Antes, si decías “pon el título en negrita”, lo aplicaba a todos los títulos. Ahora puede que solo lo aplique al primero.

Solución: define el alcance.

Aplica este formato a todas las secciones del documento, no solo a la primera.

Esta literalidad mejora la fiabilidad en pipelines, extracción estructurada y casos donde quieres comportamiento predecible. En conversación abierta puede sentirse menos “intuitivo”.

GPT-5.5: más literal en el camino ¶

GPT-5.5 cumple las instrucciones de proceso al pie de la letra. Si le dices “primero A, luego B, luego C”, lo va a hacer así aunque exista un atajo más eficiente.

Por eso la recomendación oficial es darle el destino, no el camino. Outcome-first prompts:

❌ Primero analiza el ticket. Después busca tickets similares.
   Después decide si es prioridad alta. Después escribe la respuesta.

✅ Resuelve el ticket de soporte de principio a fin.

Éxito significa:
- La decisión de elegibilidad usa los datos de cuenta disponibles
- La acción permitida se ejecuta antes de responder al cliente
- La respuesta final incluye: completed_actions, customer_message y blockers
- Si falta evidencia, pide solo el dato concreto que necesitas

El mismo prompt para los dos modelos ¶

Aquí está la buena noticia: el patrón outcome-first funciona igual de bien en los dos. La diferencia es que Opus 4.7 lo agradece y GPT-5.5 lo necesita.

# Goal
[Lo que el usuario verá al final]

# Success criteria
[Qué tiene que ser cierto antes de cerrar]

# Constraints
[Política, seguridad, evidencia, side-effects]

# Output
[Secciones, longitud, tono]

# Stop rules
[Cuándo parar, cuándo preguntar, cuándo abstenerse]

🎯 Outcome-first no significa vago. Significa específico en el qué (criterios de éxito, formato, restricciones) y abierto en el cómo (que el modelo elija la ruta).

Tool use: dos filosofías ligeramente distintas ¶

Los dos modelos llaman a herramientas mejor que sus predecesores, pero el comportamiento por defecto difiere.

Opus 4.7: menos llamadas, más razonamiento ¶

Opus 4.7 razona primero y tira de herramientas solo cuando aporta. Esto suele dar mejores resultados, pero si tu agente dependía de búsquedas frecuentes, lo vas a notar.

¿Quieres que use más herramientas? Dos palancas:

• Sube el effort a xhigh. La diferencia se nota en agentic search y coding.
• Sé explícito en el prompt sobre cuándo usar cada herramienta.

Use the web_search tool whenever:
- The user asks about pricing, status, or current versions
- You don't recognize a product name or library
- The question implies "now" or "today"

Do NOT call web_search for general programming concepts you already know.

Y un cambio de Opus 4.6 a 4.7: los subagentes ya no se disparan tan rápido. Si tu agente confiaba en eso, hay que pedirlo:

Spawn multiple subagents in parallel when:
- Reading more than 2 files that don't depend on each other
- Fanning out across independent search queries

Do NOT spawn a subagent for work you can complete in a single response.

GPT-5.5: más precisión en la selección ¶

GPT-5.5 es más preciso eligiendo qué herramienta usar y qué argumentos pasar. La oficina recomienda meter la guía específica de cada herramienta en su descripción (no en el system prompt) y dejar el system prompt para política operativa que afecta a varias.

Para llamadas paralelas, OpenAI lo deja en manos del modelo, que tiende a paralelizar bien por sí solo. Si quieres forzarlo, una instrucción corta basta:

If multiple tools have no dependencies between them, call them in parallel.
Never use placeholders or guess missing parameters in tool calls.

La diferencia que importa ¶

En Opus 4.7 trabajas con la palanca de effort para subir el uso de herramientas. En GPT-5.5 trabajas con descripciones de tool más afiladas y, si hace falta, con un nudge corto en el system prompt.

Estructura de salida: XML+SO vs SO solo ¶

Los dos modelos soportan Structured Outputs, pero la cultura es distinta.

Anthropic: XML para estructurar el prompt + Structured Outputs para la salida ¶

En Anthropic, las etiquetas XML son cultura. Te ayudan a que el modelo no confunda instrucciones con datos:

<instructions>
  Resume el documento en 5 puntos clave.
</instructions>

<document>
  {{aquí va el documento}}
</document>

<output_format>
  Lista numerada en castellano, sin emojis.
</output_format>

Para la salida con esquema fijo, usa Structured Outputs.

OpenAI: Structured Outputs como ciudadano de primera ¶

En GPT-5.5, la recomendación es no describir el esquema en texto. Si tu salida tiene formato fijo, define el esquema con Structured Outputs y olvida el “responde en JSON con estos campos”:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    input="Extrae nombre, email y empresa del siguiente texto: [...]",
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "contact",
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "name": {"type": "string"},
                    "email": {"type": "string"},
                    "company": {"type": "string"}
                },
                "required": ["name", "email", "company"]
            }
        }
    }
)

Ventajas: validación automática, menos tokens, cero parsing.

🧱 XML estructura el prompt, Structured Outputs estructura la salida. No son lo mismo y no compiten. Pero Structured Outputs sí compite con “describir el JSON en texto plano”. Y gana.

Lo que ya no debes poner en el prompt ¶

Cada modelo tiene su lista de cosas que sobran. Si las arrastras de plantillas viejas, te están costando tokens y, peor, te pueden romper la respuesta.

En Claude Opus 4.7 ¶

• Prefill en el último turno del asistente. Está deprecado desde Claude 4.6 y en Mythos Preview devuelve 400. Sustitutos:

  • Para forzar formato JSON → Structured Outputs
  • Para cortar preámbulos (“Aquí tienes el resumen:”) → instrucción directa: Responde sin preámbulo. No empieces con "Aquí está..."
  • Para continuar una respuesta cortada → mensaje de usuario con el texto que terminó

• Mayúsculas y MUST/NEVER excesivos. Opus 4.6 y 4.7 los toman al pie de la letra y sobre-disparan. Reserva esas mayúsculas para invariantes reales.

• Instrucciones agresivas tipo “siempre usa esta tool”. Sobre-disparan. Sustituye por reglas de decisión claras.

En GPT-5.5 ¶

• La fecha actual. GPT-5.5 ya conoce la fecha en UTC. Solo añádela si tu negocio depende de zona horaria local o de una fecha de política específica.

• El esquema de salida en texto. Usa Structured Outputs.

• Pasos paso a paso heredados de versiones antiguas. Si tu prompt dice “primero hace A, luego B, luego C”, revisa si esos pasos son obligatorios o solo descriptivos. Si no son obligatorios, fuera.

• ALWAYS, NEVER, must, only para juicio. Reserva esas palabras para invariantes (seguridad, campos obligatorios). Para decisiones (cuándo buscar, cuándo preguntar), usa reglas de decisión normales.

⚠️ Estos no son consejos de afinado. Son cosas que rompen la migración si las dejas. El prefill en Anthropic devuelve error 400, las mayúsculas en GPT-5.5 sobre-disparan herramientas y se te dispara la factura.

Plantillas listas para copiar ¶

Dos versiones del mismo prompt para que veas la diferencia en código.

Plantilla para Opus 4.7 ¶

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

system = """You are a senior backend engineer reviewing pull requests.

# Goal
Identify bugs, security issues, and design problems in the diff.

# Success criteria
- Every finding has a file, line range, and severity (low/medium/high)
- Findings include code suggestions when applicable
- No nitpicks about style unless they affect correctness

# Output
For each finding, return:
<finding>
  <file>...</file>
  <lines>...</lines>
  <severity>...</severity>
  <description>...</description>
  <suggestion>...</suggestion>
</finding>
"""

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=8000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    output_config={"effort": "high"},  # xhigh para PRs grandes
    system=system,
    messages=[{"role": "user", "content": diff}],
)

Plantilla para GPT-5.5 ¶

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

system = """You are a senior backend engineer reviewing pull requests.

# Goal
Identify bugs, security issues, and design problems in the diff.

# Success criteria
- Every finding has a file, line range, and severity (low/medium/high)
- Findings include code suggestions when applicable
- No nitpicks about style unless they affect correctness

# Stop rules
- Stop after one comprehensive pass over the diff
- Don't re-investigate parts you already evaluated
"""

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    reasoning={"effort": "medium"},  # high para PRs grandes
    text={"verbosity": "low"},
    instructions=system,
    input=diff,
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "review",
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "findings": {
                        "type": "array",
                        "items": {
                            "type": "object",
                            "properties": {
                                "file": {"type": "string"},
                                "lines": {"type": "string"},
                                "severity": {"type": "string", "enum": ["low", "medium", "high"]},
                                "description": {"type": "string"},
                                "suggestion": {"type": "string"}
                            },
                            "required": ["file", "lines", "severity", "description"]
                        }
                    }
                },
                "required": ["findings"]
            }
        }
    }
)

Mismo objetivo, dos métodos. Anthropic con XML en el system y razonamiento adaptive. OpenAI con Structured Outputs y text.verbosity controlando longitud.

¿Cuándo eliges Opus 4.7 y cuándo GPT-5.5? ¶

Sin entrar en la batalla larga (que ya cubrí en el comparativo GPT-5.5 vs Opus 4.7), el resumen para decidir cuál vas a prompetear esta semana:

• Coding agéntico de largo recorrido → Opus 4.7. Sigue siendo el rey en SWE-bench Pro y en sesiones largas con planificación.
• Terminal y línea de comandos → GPT-5.5. Lidera Terminal-Bench 2.0 con 82.7%, frente al 69.4% de Opus 4.7.
• Eficiencia de tokens en producción → GPT-5.5. Consume aproximadamente un 40% menos que GPT-5.4 en las mismas tareas.
• Razonamiento profundo y precisión → Opus 4.7 con effort=max o xhigh para problemas duros donde la latencia no manda.
• Investigación web masiva → GPT-5.5 Pro juega en otra liga (90.1% en BrowseComp Pro).
• Salida estructurada con esquemas complejos → empate técnico, pero la cultura de OpenAI con Structured Outputs es más madura.
• Conversación cálida con usuario final → Opus 4.7 con un bloque # Personality bien escrito. GPT-5.5 también lo soporta, pero parte de un default más task-oriented.

Y la jugada que cada vez veo más: usarlos juntos. Opus para planificar y ejecutar parches delicados, GPT-5.5 para revisión y contraste, Sonnet o Haiku para volumen. La orquestación multi-modelo ya no es una rareza. Si quieres aterrizar el patrón con números reales, en cómo planificar caro y ejecutar barato para gastar menos sin perder calidad tienes los cálculos aplicados al catálogo de Copilot.

Errores comunes al migrar ¶

Estos son los tropezones que más he visto y cometido en migraciones recientes:

1. Cambiar el slug y dejar el resto igual. Receta para una factura más alta y respuestas peores. Toca effort y verbosity desde el primer día.
2. Mantener MUST y NEVER heredados. Los dos modelos los toman al pie de la letra. Sobre-disparan.
3. Conservar pasos paso a paso descriptivos. Si no son obligatorios, fuera. Outcome-first siempre.
4. Usar prefill en Opus 4.7. Se acabó. Devuelve 400.
5. Repetir la fecha en cada prompt de GPT-5.5. Ya la sabe.
6. Pedir más herramientas en Opus 4.7 sin subir effort. La palanca está acoplada.
7. Probar effort=high en GPT-5.5 antes que low. Suele ser peor relación calidad/coste.
8. Cambiar varias palancas a la vez. Imposible saber qué te ha mejorado y qué te ha estropeado.

🔬 Disciplina de migración: cambia una cosa a la vez. Slug, evals, effort, evals, verbosity, evals, prompt. Si lo haces todo de golpe, te quedas a ciegas.

FAQ ¶

¿Tengo que reescribir mis prompts desde cero al migrar?

No, pero conviene partir de una base más corta. Borra las instrucciones paso a paso, las mayúsculas innecesarias y las repeticiones. Vuelve a probar y añade solo lo que falte.

¿Funciona el budget_tokens en Opus 4.7?

Está deprecado pero aún funciona en Opus 4.6 y Sonnet 4.6 si lo necesitas durante la migración. En Opus 4.7 lo recomendado es adaptive thinking con effort. El plan es retirarlo en futuros modelos.

¿Qué nivel de effort es el adecuado para empezar en cada modelo?

En Opus 4.7, high es el mínimo recomendado para tareas serias. Para coding y agentes, prueba xhigh. En GPT-5.5, parte de medium o incluso low y sube solo si los evals te dan motivo.

¿Por qué Opus 4.7 ya no me hace caso a mis trucos de prefill?

Porque desde Claude 4.6 está deprecado el prefill en el último turno. Sustitúyelo con Structured Outputs para esquemas, instrucciones directas para preámbulos y mensajes de usuario para continuaciones.

¿GPT-5.5 sigue necesitando que le diga la fecha actual?

No. Ya conoce la fecha en UTC. Añádela solo si tu negocio depende de una zona horaria concreta.

¿Cómo evito que GPT-5.5 me suelte párrafos cuando quiero respuestas cortas?

Configura text.verbosity=low en la llamada a la API. Es el control directo. Las instrucciones tipo “sé breve” en el prompt funcionan, pero con menos fiabilidad que el parámetro.

¿Las etiquetas XML de Anthropic funcionan en GPT-5.5?

Sí, son útiles en cualquier modelo de la familia. No son obligatorias, pero ayudan a separar instrucciones, contexto y ejemplos cuando el prompt se complica. Eso sí, en GPT-5.5 no las uses para describir el esquema de salida; usa Structured Outputs.

¿Conviene Structured Outputs en lugar de describir el formato JSON en el prompt?

Sí, en los dos modelos. Es más fiable, más barato en tokens y evita errores de parsing. Si tu salida tiene esquema fijo, no la describas en texto.

¿Hay diferencia entre effort de Anthropic y reasoning.effort de OpenAI?

Los nombres y los niveles son casi idénticos, pero la lógica es opuesta. En Opus 4.7 subes para sacar más músculo. En GPT-5.5 subes solo cuando los evals te lo justifican porque, por defecto, ya parte de medium.

¿Puedo usar el mismo prompt para los dos modelos?

La estructura sí (Goal / Success criteria / Constraints / Output / Stop rules). Los detalles técnicos no: en Anthropic usas adaptive thinking y XML, en OpenAI usas reasoning.effort, text.verbosity y Structured Outputs. La parte de texto del prompt suele ser portable; la configuración de la API no.

Cierre ¶

La buena noticia es que el trabajo de afinar prompts se simplifica con cada generación. Los modelos pillan más matiz con menos texto.

La mala noticia es que las plantillas que tan bien funcionaban hace seis meses se quedan obsoletas. Las palabras enfáticas sobreactúan, los pasos prefijados estorban y los trucos de prefill devuelven 400.

Hay un patrón que aplica a los dos modelos y que probablemente seguirá aplicando al siguiente: describe el destino, deja libre el camino, da criterios de éxito claros y deja un paso de verificación al final. Sumas a eso effort afinado, control de longitud (instrucción en Anthropic, parámetro en OpenAI) y Structured Outputs cuando el formato manda. Con eso ya estás más cerca que el 80% de los prompts que circulan por ahí.

Si quieres seguir afinando, ahí están las 21 técnicas para reducir tokens en Claude Code y los 60 trucos para Claude Code, que en buena parte son aplicables a esta nueva tanda. Y si te tienta probar estas mismas palancas con modelos open-weight, el análisis del catálogo de Ollama Cloud con Kimi K2.6, DeepSeek y GLM-5.1 abre la puerta a una alternativa más barata para tareas no críticas.

Y ahora dime tú: ¿qué prompt antiguo vas a reescribir esta semana, y para cuál de los dos modelos?

Fuentes ¶

• Anthropic — Prompting best practices
• OpenAI — Using GPT-5.5
• OpenAI — GPT-5.5 prompting guide
• OpenAI — Reasoning models
• Web Reactiva — Análisis de Claude Opus 4.7
• Web Reactiva — GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7
• Web Reactiva — Cómo ahorrar tokens en Claude Code

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