GPT vs Claude vs Gemini: qué modelo de IA elegir para cada tarea de programación

El tiempo donde la IA era “barata” y estaba subsidiada por las grandes corporaciones parece que se ha acabo. El primer movimiento fue eld e Gihub Copilot pasando a una tarifa por consumo que encarece su uso.

Lo bueno es que hemos investigado en foros, blogs, webs oficiales y repositorios para aprender a apretarnos el cinturón y elegir los mejores modelos para cada taera.

Spoiler: el modelo más caro casi nunca es la mejor respuesta.

La trampa mental es vieja. Como no sé bien qué hace cada modelo, voy al más potente. Total, qué puede salir mal.

Pues sale mal. El bolsillo, primero. Y la calidad, también, porque resulta que los modelos frontera tienen sus manías.

En este post vas a encontrar:

• Un mapa práctico de los modelos de OpenAI, Anthropic y Google y para qué brilla cada uno
• Cuándo subir el “reasoning effort” en lugar de cambiar de modelo
• Recomendaciones por familia y una tabla de routing por tipo de tarea
• Una sección con respuestas directas a “¿qué modelo es mejor para…?”
• Lo que cuenta gente real (Reddit, Hacker News, issues de GitHub) que ya lleva meses con esto

¿Por qué importa elegir el modelo correcto y no el más caro? ¶

Importa porque el modelo equivocado te cuesta dinero, te quita velocidad y, en algunos casos, también empeora la calidad del resultado. Lo dice la propia documentación oficial de GitHub Copilot: la elección del modelo afecta a calidad, latencia, alucinaciones, rendimiento por tarea y consumo de cuota.

No es solo cuestión de “más inteligente igual a mejor”. Es cuestión de encaje.

Imagínate un mecánico que para cambiar la rueda se pide la grúa de seis ejes que usa para mover camiones. Hace el trabajo, sí. Pero ha llamado a media plantilla, ha bloqueado el taller y la factura sale con tres ceros más.

Eso mismo te pasa cuando mandas a Claude Opus 4.7 a renombrar una variable.

La regla útil que repiten foros y documentación: usar el modelo mínimo suficiente y escalar solo cuando haya señales claras. Hay tres motivos para abrazarla:

1. Coste. A partir del 1 de junio de 2026, las llamadas a modelos premium en Copilot consumen AI credits con un esquema de cobro por uso. Si vacías el cupo en una mañana, mal vamos.
2. Velocidad. Los modelos más potentes suelen ser más lentos. Si tu flujo se convierte en “pregunto, espero, respondo, espero”, tu productividad se cae por el desagüe.
3. Calidad. Sí, leíste bien. Hay tareas donde el modelo grande hace cambios colaterales que no le has pedido. En foros se reportan casos de Gemini 3.1 Pro tocando lo que no debía y de Opus 4.7 con interpretaciones demasiado literales.

Hay una excepción importante que recuerda la propia documentación de Copilot: code completions y next edit suggestions no se facturan como AI credits. Es decir, escribir código mecánico desde el editor sigue siendo “gratis” dentro de tu plan. Quemar Opus para pensar dónde poner una coma es un crimen contra tu propia tarjeta de crédito.

¿Qué modelos de IA hay disponibles ahora mismo en Copilot? ¶

Las tres familias relevantes son OpenAI (con cinco modelos accesibles), Anthropic (con tres) y Google (con tres). Cada una tiene un modelo barato para volumen, un modelo medio para trabajo serio y un modelo frontera para problemas duros.

Esta es la foto rápida antes de entrar en el detalle:

A continuación, lo imprescindible para decidir entre ellos.

La familia de OpenAI ¶

Cinco piezas que merece la pena conocer:

• GPT-5 mini: barato, rápido y suficiente. GitHub lo recomienda como default fiable para tareas rápidas: funciones pequeñas, tests, refactors sencillos, transformar código, generar ejemplos.
• GPT-5.4 nano: para microtareas. Clasificar, resumir, formatear, generar regex, adaptar mensajes. OpenAI lo posiciona como variante muy barata, especial para cuando ya tienes un plan y solo necesitas ejecutar piezas pequeñas.
• GPT-5.4 mini: el sweet spot. Quizá el modelo de OpenAI con mejor relación calidad-precio para coding. Sirve para exploración de codebase, cambios dirigidos, generación frontend, tests y subagentes. OpenAI dice que se acerca a GPT-5.4 en benchmarks de código con menor coste y latencia.
• GPT-5.4: el “frontera normal”. Planificación, debugging multiarchivo, refactors medianos-grandes, revisión final. Integra mejoras de razonamiento, coding y agentic workflows.
• GPT-5.5: escalada premium. Disponible en Copilot desde el 24 de abril de 2026. OpenAI lo describe como mejor en autonomía, detección de problemas y razonamiento de sistemas grandes. Si quieres ver cómo se mide contra Claude Opus 4.7 en código, terminal y agentes, hay una comparativa directa entre GPT-5.5 y Opus 4.7 con pruebas reales.

La pauta operativa para esta familia se resume así: GPT-5 mini para empezar, GPT-5.4 mini para trabajar, GPT-5.4 para decidir, GPT-5.5 para rescatar.

La familia de Anthropic ¶

Tres protagonistas, mucha tela que cortar:

• Claude Haiku 4.5: rápido y barato. Anthropic afirma en el anuncio oficial del modelo que ofrece “rendimiento de coding cercano a Sonnet 4 con un tercio del coste y más del doble de velocidad”. Ideal para subagentes, prototipos, validaciones y tareas paralelas.
• Claude Sonnet 4.6: el caballo de batalla. Mejora coding, computer use, long-context reasoning, agent planning, knowledge work y diseño. Anthropic lo vende como la mejor combinación de velocidad e inteligencia para uso diario.
• Claude Opus 4.7: razonamiento complejo, agentic coding, autonomía larga, debugging difícil, decisiones ambiguas. Es el modelo más capaz que Anthropic tiene disponible para todos los planes, con mejora fuerte en agentic coding frente a Opus 4.6. Si te interesa qué cambió exactamente, hay un análisis de Claude Opus 4.7 frente a Opus 4.6 y GPT-5.4 con los puntos clave.

Hay un detalle delicado con Opus 4.7. Anthropic dice que puede necesitar menos guía paso a paso, pero también que es más literal y que en esfuerzos altos usa más razonamiento y herramientas. Es decir: puede ser excelente, pero no es magia gratis envuelta en terciopelo corporativo.

La pauta operativa para Claude: Haiku ejecuta, Sonnet construye, Opus decide o rescata.

La familia de Google (Gemini) ¶

Tres modelos relevantes, con reputación dispar:

• Gemini 3 Flash: barato y rápido para alto volumen. Tareas de terminal, scripts, análisis de PRs, resúmenes largos, trabajo con mucho contexto donde no quieres pagar Pro.
• Gemini 2.5 Pro: la opción Pro estable previa. Multimodal, razonamiento, contexto largo, sin depender de previews.
• Gemini 3.1 Pro: para tareas complejas con razonamiento amplio. Multimodal, documentos, layouts, tool use. Google lo presenta como su opción para conocimiento amplio y razonamiento multimodal avanzado.

Para Gemini, la pauta es: Flash para volumen, Pro para comprensión difícil.

💡 Si solo te llevas una idea de toda esta sección: mini-Haiku-Flash para mover datos, Sonnet-GPT-5.4-Gemini-Pro para construir, Opus-GPT-5.5 para pensar duro. Lo demás son matices.

¿Qué es el “reasoning effort” y cuándo subirlo? ¶

El “reasoning effort” es un parámetro que controla cuántos tokens de razonamiento interno gasta el modelo antes de responder. No es un botón de “hazlo mejor y ya”: es un regulador de presupuesto de pensamiento, latencia, tokens, uso de herramientas y profundidad de búsqueda. En GPT-5.5 admite cinco niveles, desde none hasta xhigh, con medium como valor por defecto, según indica la guía oficial de OpenAI.

Cada familia lo llama de un modo distinto, pero la mecánica es similar:

• OpenAI usa reasoning.effort con valores que van de none y minimal hasta xhigh.
• Google usa thinking_level en Gemini 3, con low, medium y high.
• Anthropic ajusta el esfuerzo en Claude (low/medium/high) y reconoce que Opus 4.7 con esfuerzo bajo puede equivaler a Opus 4.6 con esfuerzo medio.

¿Cómo se nota cada nivel en la práctica?

OpenAI lo recomienda explícito en su guía: effort bajo para extracción, routing, clasificación o reescrituras simples; medio o alto para diagnosticar, comparar, escribir planes o razonar sobre código.

🔑 La idea operativa más útil: sube effort cuando el problema sea razonamiento, sube modelo cuando el problema sea capacidad y baja ambos cuando el problema sea repetición.

¿Y si no sabes si lo que falla es razonamiento o capacidad? El truco que se repite en foros: probar primero a subir effort y a limpiar el contexto. Si el modelo pequeño con effort alto y un buen plan no llega, entonces sí, escalas de modelo.

La regla de oro: planificar caro, ejecutar barato ¶

El patrón que mejor funciona para ahorrar es separar pensar de hacer. Modelo fuerte para el plan, modelo barato para los pasos. Es la idea que se repite en blogs técnicos, issues de Claude Code y discusiones de comunidades agentic.

El esquema concreto es así:

1. Modelo fuerte (Opus 4.7, GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro) para crear el plan, descomponer la tarea y detectar riesgos.
2. Modelo medio (Sonnet 4.6, GPT-5.4) para construir las piezas serias del cambio.
3. Modelo barato (Haiku 4.5, GPT-5.4 mini, GPT-5.4 nano, Gemini Flash) para ejecutar pasos del plan, validar, resumir y repetir.

Hay un blog técnico de Octoco que pone números concretos: arquitecturas multiagente con routing por niveles reportan reducciones de coste del 45% al 65%. No es magia. Es que cuando el modelo barato sabe lo que tiene que hacer (porque el caro ya lo pensó), no necesita inteligencia frontera para ejecutar.

En issues recientes de Claude Code se propone justo este patrón:

{
  "models": {
    "analysis": "claude-opus-4-7",
    "edit": "claude-sonnet-4-6",
    "write": "claude-sonnet-4-6",
    "bash": "claude-haiku-4-5"
  }
}

Un usuario en r/codex lo resume con una pauta concreta: usar el modelo fuerte para crear un implementation.md, y luego cambiar a GPT-5.4 mini para ejecutar el plan paso a paso. Cuesta más en la fase de pensamiento, pero la fase de ejecución (la que más tokens consume) sale mucho más barata.

⚠️ Hay una trampa importante: si configuras subagentes con modelos concretos, verifica que el subagente está usando el modelo que tú crees. En issues de Codex se reportan casos donde subagentes pedidos como mini terminan ejecutándose con GPT-5.4 sin avisar. Sin trazabilidad, el ahorro es teatro.

¿Qué modelo elegir según el tipo de tarea? ¶

La pauta que se repite en discusiones públicas y en la documentación oficial es empezar barato y escalar solo cuando hay señal clara de fallo. Esta matriz sintetiza el routing más mencionado, listo para usar como punto de partida y ajustar a tu plan de Copilot, tu tipo de proyecto y tu paciencia con los errores.

Tres detalles que merece la pena retener:

• Code completions y next edit suggestions no se facturan como AI credits. Exprime el editor antes de mandar a un modelo a pensar sobre un bucle.
• No revises con el mismo modelo que ejecutó. Si Sonnet escribió el código, que GPT-5.4 lo revise (o al revés). Aporta perspectiva distinta y captura sesgos del propio modelo.
• Empieza barato, escala con criterio. Si el modelo barato no falla, no escales. Si falla dos veces seguidas o inventa dependencias, sí.

¿Qué modelo es mejor para…? ¶

Aquí van respuestas directas a las preguntas que más aparecen en foros, comparando solo entre OpenAI, Anthropic y Google. Cada respuesta cuenta lo mínimo viable para que decidas sin pensártelo más de la cuenta.

¿Qué modelo es mejor para refactorizar una función pequeña?

GPT-5.4 mini o Claude Haiku 4.5 con effort medio. La función cabe en pocos tokens y la lógica es local. Subir a Opus o GPT-5.5 aquí es regalar dinero.

¿Qué modelo es mejor para un refactor multiarchivo en una codebase grande?

Sonnet 4.6 o GPT-5.4 con effort alto. Si el refactor toca arquitectura o invariantes que afectan a varios módulos, escala a Opus 4.7 o GPT-5.5 para el plan, y vuelve al modelo medio para ejecutar.

¿Qué modelo es mejor para encontrar un bug raro o un problema de performance?

GPT-5.5 o Opus 4.7 con effort alto. Aquí sí merece la pena el modelo frontera: el bug suele tener causas no obvias, y el coste extra se amortiza si te ahorras horas de pruebas a ciegas.

¿Qué modelo es mejor para escribir tests unitarios?

GPT-5.4 mini o Claude Haiku 4.5. Si los tests requieren entender lógica con muchas ramas o invariantes complejas, sube a Sonnet 4.6 con criterios de aceptación claros.

¿Qué modelo es mejor para crear un plan técnico de una feature nueva?

Sonnet 4.6 o GPT-5.4 con effort alto. Solo si la feature implica arquitectura nueva, decisiones irreversibles o seguridad, escala a Opus 4.7 o GPT-5.5.

¿Qué modelo es mejor para explorar un repositorio nuevo?

GPT-5.4 mini, Haiku 4.5 o Gemini 3 Flash. Aquí prima la velocidad: no necesitas razonamiento profundo, necesitas un mapa rápido de carpetas, dependencias y puntos de entrada.

¿Qué modelo es mejor para generar componentes frontend con buen diseño?

Gemini 3.1 Pro destaca para frontend visual, sobre todo cuando trabajas con capturas o referencias de diseño. Sonnet 4.6 es buena alternativa si valoras código predecible y menos cambios colaterales.

¿Qué modelo es mejor para revisar un PR crítico?

GPT-5.5 o Opus 4.7 con effort alto. La revisión es justo el punto donde no quieres ahorrar: detectar problemas tarde cuesta mucho más que pagar tokens premium ahora.

¿Qué modelo es mejor para documentar código o una API?

GPT-5 mini o Gemini 3 Flash. Si la documentación tiene que explicar matices delicados o decisiones de diseño, sube a Sonnet 4.6.

¿Qué modelo es mejor para análisis de seguridad?

GPT-5.5 o Opus 4.7 acompañados de herramientas reales (linters, scanners, auditorías). Nunca te quedes solo con “la opinión del modelo” en seguridad.

¿Qué modelo es mejor para generar regex o scripts pequeños?

GPT-5.4 nano o Claude Haiku 4.5. Lo más barato y rápido de cada familia. Tarea acotada, modelo acotado.

¿Qué modelo es mejor para resumir documentación técnica larga?

Gemini 3 Flash o Claude Haiku 4.5. Ambos son rápidos con contexto largo y suficientes para extraer ideas. Para resúmenes con interpretación crítica, sube a Sonnet 4.6 o Gemini 3.1 Pro.

¿Qué modelo es mejor para pair programming en tiempo real?

Sonnet 4.6 o GPT-5.4 con effort medio. Velocidad razonable, razonamiento decente y tono que no se pone pesado con cada movimiento del cursor.

¿Qué cuenta la gente que ya está en esto? ¶

Los foros y discusiones públicas son una mina para ajustar la intuición. Esto es lo más jugoso que aparece:

En r/ClaudeAI, la recomendación dominante es usar Sonnet 4.6 el 90% del tiempo y reservar Opus para problemas grandes o complejos. Hay un usuario que cuenta cómo gastó más de 100 dólares en pocos días con Opus 4.6, bajó a Sonnet 4.6 con Cline en VS Code y, en su flujo con humano revisando, no notó pérdida clara de calidad.

En Hacker News hay un hilo provocador donde usuarios afirman que tras meses con Claude Code no distinguen con claridad la salida de Sonnet y Opus en pruebas reales. Eso no significa que Opus no sea mejor: significa que en muchos flujos reales la mejora no compensa el coste. Para entender en qué escenarios sí se nota la diferencia, hay una comparativa técnica de los mejores modelos de IA para código en 2026 con benchmarks y precios actualizados.

En r/codex aparece un patrón muy claro: usar GPT-5.4 (o más fuerte) para crear el plan o implementation.md, y después cambiar a GPT-5.4 mini con razonamiento medio o alto para ejecutar.

En r/GitHubCopilot hay debate sobre GPT-5.5: algunos lo ven más rápido y mejor que Opus 4.7 dentro de Copilot, donde Opus opera con una ventana de contexto limitada a 192k tokens y razonamiento medio según comentarios de usuarios. Otros calculan que GPT-5.5 puede usar alrededor de un 40% menos de tokens que GPT-5.4 (aunque cueste más por unidad). La cuenta no es lineal: a veces salir más caro por token sale más barato por tarea, si resuelves antes.

Sobre Gemini 3.1 Pro, las opiniones son polarizantes. Hay quien dice que cambia las cosas en velocidad, coste y calidad de código. Y hay quien lo critica por hacer refactors no pedidos, añadir comentarios sin permiso o cambiar más cosas de las que tocaba cuando solo querías una explicación. La conclusión que se repite: Gemini Pro puede ser muy rentable, pero requiere arnés (tests, diff review, criterios claros).

¿Qué errores te están costando dinero sin que te enteres? ¶

Estos siete patrones de uso aparecen una y otra vez en hilos de Reddit, Hacker News e issues de GitHub como las causas más habituales de quemar tokens de más:

1. Saltar al modelo caro por defecto. Si abres el desplegable y eliges siempre Opus o GPT-5.5, no estás haciendo ingeniería: estás haciendo decoración. Empieza barato siempre.
2. Subir de modelo en lugar de subir effort. Antes de cambiar de Sonnet 4.6 a Opus 4.7, prueba Sonnet 4.6 con effort alto y un prompt mejor. Suele bastar.
3. No limpiar el contexto entre turnos. Reenviar diez mil tokens irrelevantes en cada turno es como pedirle a un colega que vuelva a leerse todo el código antes de ayudarte con dos líneas.
4. Usar el mismo modelo para escribir y revisar. El modelo arrastra sus propios sesgos. Cambiar de modelo en la revisión es uno de los trucos más infravalorados.
5. No verificar qué modelo usa cada subagente. En issues de Codex hay casos donde mini se convierte en GPT-5.4 sin avisar. Si vas a montar routing, monta logging.
6. Reservar el modelo barato solo para “cosas tontas”. El mini brilla cuando ya tienes un plan claro. Es el ejecutor estrella, no el último recurso.
7. Pedir implementaciones a ciegas. “Hazme tal feature” sin plan es la receta para gastar tokens en vueltas. Pide primero un plan o un diagnóstico.

🛡️ Antes de tocar nada en producción, valida con tests automáticos lo que ha generado el modelo barato. Confiar es bueno, comprobar es barato.

¿Cómo aplicar esto en tu día a día? ¶

Un protocolo mínimo viable para reducir factura sin perder calidad consiste en cinco pasos secuenciales. Los reportes públicos de Octoco mencionan reducciones de coste del 45% al 65% en arquitecturas multiagente con este tipo de routing por niveles, así que el premio no es trivial:

1. Triage barato. Empieza con GPT-5.4 mini, Haiku 4.5 o Gemini Flash. Pregunta qué tipo de tarea es, qué archivos toca y qué riesgos hay.
2. Plan con modelo medio o fuerte. Sonnet 4.6 o GPT-5.4 para el plan. Solo Opus 4.7 o GPT-5.5 si hay arquitectura, seguridad o performance en juego.
3. Ejecución barata. Con plan aprobado, usa GPT-5.4 mini, Haiku 4.5 o Gemini Flash para los pasos.
4. Revisión cruzada. No revises con el mismo modelo que ejecutó. Pasa a otro de capacidad similar o superior.
5. Logging obligatorio. Apunta tarea, modelo solicitado, modelo de verdad usado, effort y resultado. Sin logs, el routing es fe ciega.

Si nunca has medido lo que gastas, esa es tu primera tarea de la semana. La factura te dirá más de tu estilo de trabajo que cualquier curso de productividad.

¿Lo intentas esta semana?

TL;DR ¶

• 🚀 Usa el modelo mínimo suficiente y escala solo cuando el barato dé señales claras de no llegar
• 🧠 Sube reasoning effort antes de cambiar de modelo: a veces el problema es de pensamiento, no de capacidad
• 🪜 Patrón ganador: planifica caro, ejecuta barato. Modelo fuerte para el plan, mini para los pasos
• 🔍 Revisa con un modelo distinto al que ejecutó: dos perspectivas pillan más sesgos
• 💰 Code completions y next edit suggestions no consumen AI credits en Copilot. Exprímelos antes de pagar tokens

Preguntas frecuentes ¶

¿Cuál es el modelo más barato y rápido en Copilot para tareas pequeñas?

Para tareas mecánicas (clasificar, resumir, generar regex), GPT-5.4 nano y Claude Haiku 4.5 son los más eficientes. Gemini Flash también encaja para alto volumen.

¿Merece la pena usar Claude Opus 4.7 a diario?

No, salvo en casos concretos: arquitectura, debugging profundo, decisiones ambiguas o sesiones agentic largas. Para el 90% del trabajo diario, Sonnet 4.6 ofrece resultados similares con coste mucho menor.

¿Qué diferencia hay entre subir el modelo y subir el effort?

Subir el modelo aumenta capacidad base. Subir el effort aumenta el presupuesto de razonamiento dentro del mismo modelo. El effort es más barato y suele bastar para problemas de razonamiento; el cambio de modelo es necesario cuando el modelo pequeño no llega ni con esfuerzo alto.

¿Cuándo conviene usar GPT-5.5 en lugar de GPT-5.4?

Para problemas largos, ambiguos o multi-step donde GPT-5.4 ha fallado o donde la autonomía importa. Es decir, cuando ya has agotado las opciones más baratas y has confirmado que el cuello de botella no era el prompt.

¿Se pueden combinar modelos de distintas familias en un mismo flujo?

Sí, y suele ser una buena idea. Plan con Sonnet 4.6, ejecución con GPT-5.4 mini, revisión con Gemini 3.1 Pro: cada uno aporta perspectiva diferente y reduce sesgos.

¿Qué pasa con las code completions tras los cambios de pricing de Copilot?

GitHub indica que code completions y next edit suggestions no se facturan como AI credits. Solo chat, agente, code review y modelos premium consumen créditos según el caso.

¿Cómo saber qué modelo está usando un subagente en realidad?

Solo se sabe con logs explícitos. En Codex y otras herramientas se han reportado casos donde el modelo configurado y el ejecutado de verdad no coinciden. Sin trazabilidad, el ahorro es teórico.

¿Gemini 3.1 Pro vale la pena frente a Sonnet 4.6 o GPT-5.4?

Depende del trabajo. Para frontend, multimodal, documentos largos y razonamiento amplio, Gemini 3.1 Pro puede brillar. Para implementación quirúrgica con poco margen de cambio, Sonnet 4.6 o GPT-5.4 suelen ser más predecibles.

¿Cuándo subir de medium a high effort?

Cuando el problema requiere planificación, trade-offs reales o análisis multiarchivo. Para extracción, clasificación o transformaciones simples, low o medium bastan.

¿Cuánto se puede ahorrar con un buen routing de modelos?

Hay reportes públicos (Octoco, varios issues de GitHub) que hablan de reducciones del 45% al 65% en arquitecturas multiagente con routing por niveles. En setups individuales con Copilot, el ahorro depende mucho de las tareas, pero pasar de “todo Opus” a “Sonnet por defecto, Opus cuando hace falta” suele dividir la factura entre dos o tres.

Fuentes ¶

• GitHub Docs — AI model comparison
• GitHub Docs — Copilot billing models and pricing
• GitHub Docs — Supported AI models in GitHub Copilot
• GitHub Changelog — GPT-5.5 generally available for GitHub Copilot
• Anthropic — Claude models overview
• Anthropic — Introducing Claude Haiku 4.5
• Anthropic — Introducing Claude Sonnet 4.6
• Anthropic — Introducing Claude Opus 4.7
• OpenAI — Introducing GPT-5.4 mini and nano
• OpenAI — Introducing GPT-5.4
• OpenAI — Using GPT-5.5
• Google AI — Gemini 3 Developer Guide
• GitHub Community — The new Copilot pricing pushed me toward cheaper models
• r/codex — The REAL CASE for GPT 5.4 mini
• r/ClaudeAI — How do you decide which Claude Code tasks
• r/GithubCopilot — How is GPT 5.5 so far
• Octoco — Multi-Agent Software Development
• Hacker News — Can you tell the difference between Claude Sonnet and Opus?

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