Claude Sonnet 4.6 vs Claude Opus 4.6 ¿Cuál es el mejor para developers?

El 17 de febrero de 2026 Anthropic lanzó Claude Sonnet 4.6, apenas doce días después de publicar Opus 4.6. Dos modelos de la misma familia, dos precios distintos y dos personalidades que se complementan más de lo que compiten entre sí.

Si te dedicas a programar, a construir productos o a integrar IA en tus flujos de trabajo, esta no es una decisión menor. Elegir mal el modelo te puede costar dinero, tiempo o ambos.

Te cuento lo que he encontrado tras investigar a fondo ambos modelos con datos, benchmarks reales, testimonios de equipos que los han puesto a prueba y, sobre todo, con la intención de que al terminar de leer esto sepas cuándo usar uno, cuándo el otro y cuándo combinarlos.

¿Por qué esta comparativa es diferente? ¶

La mayoría de artículos que vas a encontrar comparan Claude contra GPT o contra Gemini. Esa batalla tiene sentido, pero hay otra más sutil y más práctica: la que ocurre dentro de la misma casa.

Anthropic tiene ahora dos modelos que hacen cosas parecidas, con la misma ventana de contexto de un millón de tokens en beta, con las mismas herramientas de computer use y con soporte para adaptive thinking. Entonces, ¿dónde está la diferencia real?

La diferencia no es solo de precio. Es de filosofía.

Sonnet 4.6 es el modelo para el día a día. El “daily driver”, como dicen por ahí. Rápido, fiable, con un rendimiento que antes solo veías en la gama Opus. Se ha convertido en el modelo por defecto para los usuarios del plan gratuito y del plan Pro.

Opus 4.6 es el modelo para cuando no puedes permitirte fallar. El que planifica con más calma, aguanta sesiones largas sin perder el hilo y revisa su propio trabajo con más ojo crítico. Es el “modo apisonadora” cuando el proyecto lo merece.

🧭 No se trata de elegir “el mejor”. Se trata de saber cuándo necesitas velocidad y cuándo necesitas profundidad. Esa distinción te va a ahorrar más dinero que cualquier cupón de descuento.

Lo que hace especial a Claude Sonnet 4.6 ¶

Anthropic lo define como su “modelo Sonnet más capaz hasta la fecha”. Pero lo que marca la diferencia es que no se trata de una mejora incremental. Los desarrolladores con acceso anticipado prefirieron Sonnet 4.6 sobre Sonnet 4.5 en un 70% de las ocasiones según las pruebas con Claude Code. Y aquí viene la sorpresa: también lo prefirieron sobre Opus 4.5 (el modelo insignia anterior) en un 59% de los casos.

Eso no es un dato menor. Significa que un modelo de gama media ha superado al tope de gama de la generación anterior.

Los que lo probaron destacaron que lee mejor el contexto antes de modificar código, consolida la lógica compartida en lugar de duplicarla y es menos propenso a la “sobreingeniería” que hacían modelos anteriores. También reportaron menos afirmaciones falsas de éxito y menos alucinaciones.

Dónde brilla Sonnet 4.6 ¶

1. Programación ágil e iterativa. Si tu flujo de trabajo implica cambiar código, ver resultados y volver a cambiar, Sonnet 4.6 es el compañero que necesitas. Responde rápido, sigue instrucciones con precisión y no “se pasa de listo” añadiendo cosas que no has pedido.
2. Computer use a nivel humano. Sonnet 4.6 ha alcanzado un 72% en el benchmark OSWorld, frente al 14,9% que marcaba el primer modelo con esta capacidad en octubre de 2024. Los usuarios reportan que tareas como navegar hojas de cálculo complejas o rellenar formularios web de varios pasos ya funcionan a un nivel comparable al de una persona.
3. Agentes en paralelo a coste razonable. A 3 dólares por millón de tokens de entrada y 15 de salida, puedes desplegar varios agentes Sonnet trabajando a la vez sin que la factura se dispare. Cognition, los creadores de Devin, confirmaron que Sonnet 4.6 ha cerrado la brecha con Opus en detección de bugs, permitiéndoles ejecutar más revisores en paralelo sin aumentar el coste.
4. Diseño frontend con gusto. Varios clientes señalan que los outputs visuales de Sonnet 4.6 son más pulidos, con mejores layouts, animaciones y sensibilidad de diseño. Triple Whale lo resumió así: tiene “gusto perfecto” al construir páginas frontend e informes de datos.
5. Contexto de un millón de tokens. Igual que Opus, Sonnet 4.6 soporta ventanas de hasta un millón de tokens en beta. Eso significa codebases enteras, contratos largos o docenas de papers de investigación en una sola petición.

Las sombras de Sonnet 4.6 ¶

No todo es perfecto. Un benchmarker independiente (KingBench) encontró que en tareas “one-shot” (una sola pregunta sin iteración), Sonnet 4.6 bajó un 3% respecto a Sonnet 4.5. El conocimiento general cayó del 40% al 25% en esas pruebas. Es una regresión que se nota si usas Claude como asistente de chat para preguntas rápidas, acertijos o razonamiento matemático puro.

También cuesta más en tokens por ejecución. Según ese mismo benchmarker, el coste se duplicó: de 43 a 80 dólares para ejecutar el benchmark completo. El modelo parece compensar con más “pensamiento interno” lo que le falta en conocimiento bruto.

La teoría que apuntan algunos es que Anthropic ha optimizado este modelo para flujos de trabajo agénticos a costa de la inteligencia “en frío”. Menos enciclopedia, más obrero cualificado.

Lo que hace especial a Claude Opus 4.6 ¶

Opus 4.6 llegó el 5 de febrero como la actualización del modelo más inteligente de Anthropic. Mientras Sonnet es velocidad y eficiencia, Opus es razonamiento profundo y autonomía.

Anthropic construye Claude con Claude. Sus propios ingenieros programan con Claude Code cada día y cada nuevo modelo se prueba primero en el trabajo interno de la empresa. Con Opus 4.6 encontraron que el modelo se centra en las partes más difíciles de una tarea sin que se lo pidan, avanza rápido en lo sencillo, maneja problemas ambiguos con mejor criterio y mantiene la productividad en sesiones largas.

Modelos de igual nivel: Comparativa entre Opus 4.6 y GPT 5.3 Codex

Dónde brilla Opus 4.6 ¶

1. Programación agéntica de largo recorrido. Opus planifica con más cuidado, sostiene tareas durante más tiempo y opera con más fiabilidad en codebases grandes. Es el modelo número uno en Terminal-Bench 2.0, la evaluación de referencia para tareas de programación agéntica.
2. Depuración y revisión de código. Opus encuentra errores que otros modelos pasan por alto. Revisa su propio trabajo, cuestiona decisiones de arquitectura y anticipa riesgos. Un equipo de seguridad (NBIM) reportó que Opus 4.6 produjo los mejores resultados en 38 de 40 investigaciones de ciberseguridad en una prueba ciega contra los modelos Claude 4.5.
3. Agent teams. Una funcionalidad exclusiva de Claude Code con Opus. Permite lanzar múltiples sub-agentes que colaboran en un mismo proyecto: uno para el frontend, otro para el backend, otro para la base de datos. Un desarrollador de Rakuten reportó que Opus cerró 13 issues y asignó 12 más al equipo adecuado en un solo día, gestionando una organización de 50 personas en 6 repositorios.
4. Razonamiento experto. Opus lidera Humanity’s Last Exam, un test de razonamiento multidisciplinar que ningún otro modelo ha superado. También alcanza el mejor resultado en GDPval-AA, una evaluación de tareas de trabajo reales en finanzas, legal y otros dominios profesionales.
5. Salida máxima de 128K tokens. El doble que Sonnet (64K). Si necesitas generar documentos largos, análisis extensos o código con muchos archivos de una sola vez, Opus tiene más margen.

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Las sombras de Opus 4.6 ¶

Es más lento. Y eso es intencionado: piensa más antes de actuar. Anthropic lo reconoce y recomienda bajar el esfuerzo de “high” a “medium” si el modelo está pensando demasiado para tareas simples.

Tiene mayor varianza en sus respuestas. Es creativo, pero a veces informa éxito cuando algo ha fallado o hace cambios que no le has pedido. Hay que supervisarlo.

Y el precio. Con 5 dólares por millón de tokens de entrada y 25 de salida, Opus cuesta un 67% más que Sonnet. En sesiones largas con extended thinking activado, la factura puede escalar rápido.

💰 En SWE-bench Verified (resolución de bugs reales en repositorios de GitHub), Opus marca un 80,9% frente al 79,6% de Sonnet. Apenas un punto de diferencia. Pero en benchmarks específicos de SRE (infraestructura, cloud, configuración), la brecha se amplía. Rootly propone enrutar por dominio: las tareas de IAM y S3 a Opus, el resto a Sonnet.

Los benchmarks: números que cuentan historias (con matices) ¶

Los benchmarks son como las estadísticas en el fútbol: te dicen muchas cosas, pero no te cuentan el partido completo. Dicho esto, los números ayudan a tomar decisiones informadas.

Dónde gana Opus:

• Terminal-Bench 2.0 (tareas agénticas de programación): líder absoluto. Es el benchmark más representativo de lo que hace un programador real en la terminal.
• Humanity’s Last Exam (razonamiento multidisciplinar): primer puesto. Sonnet no tiene datos publicados aquí.
• GDPval-AA (trabajo con conocimiento en dominios profesionales): Opus supera al siguiente mejor modelo de la industria (GPT-5.2) por unos 144 puntos Elo.
• BrowseComp (búsqueda de información difícil de encontrar): el mejor resultado entre todos los modelos del mercado.

Dónde Sonnet recorta:

• SWE-bench Verified: 79,6% frente al 80,9% de Opus. Apenas un punto de diferencia en resolución de bugs reales.
• OfficeQA (comprensión de documentos empresariales con tablas, PDFs y gráficos): Sonnet iguala a Opus. Databricks lo confirmó.
• OSWorld (computer use): Sonnet marca un 72%, un avance enorme desde el 14,9% del primer modelo con esta capacidad.
• Vending-Bench Arena (simulación de gestión empresarial): Sonnet desarrolló una estrategia propia, invirtiendo en capacidad los primeros 10 meses y pivotando a rentabilidad al final, terminando muy por delante de la competencia.

Cuando los benchmarks se vuelven reales ¶

Un dato que me parece revelador viene de KingBench, un benchmark independiente. Un creador de contenido probó Sonnet 4.6 con Kilo Code (un agente de programación) en cinco proyectos reales: una calculadora de terminal en Go, una app de seguimiento de películas en React Native, una plataforma Q&A tipo Stack Overflow en Nuxt 3, un tablero Kanban en Svelte con soporte offline y una app de escritorio multiplataforma con Tauri (Rust + TypeScript).

El resultado: Sonnet 4.6 con Kilo Code alcanzó un 87,9% de media en el leaderboard agéntico. Primer puesto. Por encima de Opus 4.6 con Claude Code (83,6%).

Sí, un modelo Sonnet batiendo a Opus en programación agéntica. A menor precio.

Pero antes de saltar de la silla, hay contexto. Ese mismo benchmarker encontró que en tareas “one-shot” (sin iteración ni agente), Sonnet 4.6 cayó al puesto 12. El conocimiento general se desplomó. Lo que significa que el rendimiento agéntico y el rendimiento en chat directo pueden contar historias muy distintas.

🎯 Un patrón cada vez más claro: Sonnet domina en flujos agénticos iterativos. Opus domina en tareas que requieren planificación profunda y razonamiento complejo en una sola pasada. Elegir bien entre ambos depende de cómo trabajas, no de cuál es “mejor” en abstracto.

Computer use: el ordenador que se maneja solo ¶

Uno de los avances más visibles de esta generación de modelos es el computer use. No estamos hablando de una API que conecta con otras APIs. Estamos hablando de un modelo que ve la pantalla, mueve el ratón (virtual) y escribe en el teclado (virtual) como lo haría una persona.

Desde octubre de 2024, cuando Anthropic fue la primera en presentar esta capacidad, el progreso ha sido notable. En OSWorld (el benchmark estándar para computer use), el primer Sonnet marcaba un 14,9%. Sonnet 4.6 marca un 72%.

¿Para qué sirve esto en la práctica? Imagina que tienes una lista de tareas: actualizar el precio del envío en tu tienda online, cambiar el color de un botón en tu plataforma de email marketing, rellenar un formulario de alta en un sistema antiguo que no tiene API.

Sonnet 4.6 puede hacer todo eso. Entra en la web, navega los menús, localiza los campos correctos y ejecuta los cambios. ¿Es perfecto? No. Todavía comete errores, sobre todo en interfaces poco intuitivas. Pero la velocidad de mejora es llamativa.

Ambos modelos (Sonnet y Opus) tienen capacidades similares en computer use, y Anthropic señala que Sonnet 4.6 ha mejorado su resistencia a ataques de prompt injection en este contexto, situándose a la par que Opus 4.6.

⚠️ El computer use tiene implicaciones de seguridad serias. El modelo actúa con los permisos que le des. Si le das acceso de administrador, puede hacer cambios que no esperas. Úsalo con precaución y en entornos controlados.

Diseño de interfaces: cuando la estética importa ¶

Hay un aspecto que no aparece en los benchmarks pero que marca diferencias reales: la calidad visual del código generado para interfaces.

Varios early access partners han reportado que Sonnet 4.6 produce outputs frontend más pulidos que sus predecesores. Layouts mejor estructurados, animaciones más fluidas y una sensibilidad de diseño que antes requería varias iteraciones para conseguir.

Opus, por su parte, mantiene su capacidad de pensar en la arquitectura del frontend. No solo genera componentes: propone jerarquías visuales, sistemas de diseño coherentes y comportamientos responsive bien pensados.

Si trabajas en frontend, la combinación ideal puede ser: Sonnet para la iteración rápida de componentes y Opus para las decisiones de arquitectura visual del proyecto.

Rakuten, por ejemplo, señaló que Sonnet 4.6 generó el mejor código iOS que han probado, con arquitectura sólida y uso de herramientas modernas en un solo intento. Bolt lo describió como un modelo que produce resultados “listos para producción” en builds complejas.

El flujo de trabajo híbrido: el verdadero ganador ¶

La conclusión más inteligente de esta comparativa no es elegir bando. Los equipos que mejor aprovechan estas herramientas usan ambos modelos según la tarea.

La estrategia que está ganando terreno es simple:

Sonnet 4.6 como modelo por defecto. Para la mayoría de tareas del día a día: escribir código, iterar sobre funcionalidades, generar tests, hacer prototipos rápidos, tareas de computer use y trabajo con documentos. A 3 dólares por millón de tokens de entrada, el coste es razonable para un uso intensivo.

Escalar a Opus 4.6 cuando la tarea lo exige. ¿Refactorización de un sistema legacy con dependencias cruzadas? Opus. ¿Debugging de un bug que solo aparece en producción bajo carga? Opus. ¿Revisión de seguridad de código crítico? Opus. ¿Diseño de arquitectura para un proyecto nuevo con requisitos ambiguos? Opus.

Rootly lo aplica así: enrutan las consultas de IAM y S3 (más complejas y críticas) a Opus, y el resto a Sonnet. El resultado es rendimiento “casi Opus” a un coste medio mucho menor.

Si usas Claude Code, puedes configurar Opus para las tareas complejas y dejar que lance sub-agentes (Agent Teams) que coordinan frontend, backend y base de datos en paralelo. Un desarrollador de Shopify describió la experiencia como “trabajar con el modelo, no esperar al modelo”. Para aprovechar al máximo esta combinación de modelos dentro de Claude Code, en nuestros 60 trucos para dominar Claude Code explicamos cómo cambiar entre modelos con /model, estrategias de subagentes y mucho más.

// Ejemplo de configuración en ~/.claude.json
// para usar Sonnet como modelo rápido y Opus como modelo principal
{
  "model": "claude-opus-4-6",
  "smallModel": "claude-sonnet-4-6",
  "thinking": {
    "type": "enabled",
    "budget_tokens": 10000
  }
}

Tabla comparativa rápida ¶

🔑 Un detalle que pasa desapercibido: Sonnet 4.6 tiene un knowledge cutoff más reciente (agosto 2025 vs mayo 2025) y un training cutoff más nuevo (enero 2026 vs agosto 2025). Si trabajas con librerías o frameworks que cambian rápido, Sonnet puede tener información más actualizada que Opus.

Modos de pensamiento: la perilla que marca la diferencia ¶

Ambos modelos soportan tres modos de pensamiento que cambian radicalmente su comportamiento:

• Thinking desactivado. La experiencia clásica. Respuestas rápidas y directas. Si migras desde Sonnet 4.5 y quieres que “simplemente funcione”, este es tu punto de partida.
• Extended thinking. El modelo se toma su tiempo para razonar antes de generar la respuesta. Es donde aparecen los mejores resultados en tareas complejas. Para trabajo pesado con Sonnet, la combinación de extended thinking con esfuerzo “medium” está dando los mejores resultados según Kilo.
• Adaptive thinking. Un punto medio donde el modelo ajusta cuánto pensar según la complejidad de la consulta. Es el modo que Anthropic recomienda para la mayoría de casos.

Opus, por defecto, tiende a pensar más. Eso le da ventaja en problemas difíciles pero puede añadir latencia y coste en tareas simples. Si notas que está “sobrepenando” en algo sencillo, baja el esfuerzo de “high” a “medium” con el parámetro /effort.

Sonnet, por su parte, rinde bien incluso con el thinking desactivado. Eso lo hace ideal para agentes que necesitan responder rápido y donde el coste por llamada importa.

El código sigue siendo cosa tuya ¶

Con toda esta tecnología, con dos modelos que hacen cosas que hace dos años parecían imposibles, hay algo que no cambia: la responsabilidad es tuya.

Sonnet puede generar 30 endpoints en minutos. 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 trade-offs son aceptables en tu contexto.

Lo dije en un newsletter hace tiempo: los asistentes de IA te ayudan, no te sustituyen. La gran milla final es cosa tuya. El valor aportado depende de ti y de tu esfuerzo.

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. Y sobre todo, entiende lo que el modelo ha escrito antes de hacer commit.

🧩 El futuro de programar ya no consiste en escribir cada línea de código a mano. Consiste en dirigir un equipo de agentes inteligentes, saber cuándo usar el velocista y cuándo el pensador, y mantener siempre el criterio humano como última línea de defensa. Sonnet 4.6 y Opus 4.6 son dos caras de la misma moneda. Y tú eres quien decide cuándo lanzar cada una.

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

¿Quieres ver cómo se comparan los Claude con Gemini 3.1 Pro, GLM-5 y otros modelos? Consulta nuestra guía completa de los mejores modelos de IA para programar en 2026. Y si te interesa la alternativa de Google, tenemos un análisis dedicado de Gemini 3.1 Pro y por qué compite a mitad de precio.

Fuentes ¶

• Introducing Claude Sonnet 4.6 - Anthropic
• Introducing Claude Opus 4.6 - Anthropic
• Models overview - Claude API Docs
• Pricing - Claude API Docs
• Claude Sonnet 4.6: Benchmark Results and Lessons for AI SRE - Rootly
• No, It’s Not Sonnet 5 (And That’s a Good Thing): Meet Sonnet 4.6 - Kilo Blog
• Hacker News - Discussion on Opus 4.6