GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5: ¿qué modelo es mejor para empresas?

Precios y mediciones consultados el 8 de octubre de 2026. Revisaremos la comparativa cuando cambien los modelos o sus precios.

En septiembre de 2026 llegaron, con diecinueve días de diferencia, GPT-6 Astra, que OpenAI presenta como su modelo más capaz, y Claude Opus 5.5, el que Anthropic recomienda como punto de partida para la mayoría de usos. Ambos están pensados para encargos largos que el modelo ejecuta con autonomía, sobre todo en programación y en trabajo de oficina complejo.

A una empresa le importa menos quién gana más benchmarks que cuánto cuesta cada tarea terminada y dónde se procesan sus datos. Esta comparativa se limita a lo que publican los dos fabricantes y un evaluador independiente, Artificial Analysis, y recomienda por caso de uso.

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La comparativa en una tabla

Precios en dólares, a fecha de octubre de 2026, según las páginas de precios de OpenAI y Anthropic. Las especificaciones salen de las fichas de GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5; la de Astra no indica cuál es su nivel de esfuerzo por defecto. La disponibilidad de Astra en Microsoft Foundry consta en el anuncio de Microsoft.

Esta comparativa no enfrenta a los modelos más caros de cada casa. Por encima de Opus 5.5, Anthropic tiene Claude Fable 5.1, al mismo precio que Astra (10 $ / 50 $), y lo recomienda para el razonamiento más exigente o cuando Opus 5.5 se queda corto. Por debajo de Astra, OpenAI ofrece GPT-6.1 Sol (2 $ / 10 $), al que atribuye un rendimiento cercano al de Astra a menor coste. Comparamos Astra y Opus 5.5 porque cada fabricante los propone como primera opción para el trabajo complejo.

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Razonamiento según quién mida

Cada fabricante publica sus propios resultados y elige las pruebas. En su tabla de resultados, que recogen OfficeChai y DataCamp, OpenAI presentó Astra en cabeza en matemáticas (FrontierMath Tier 4) y en uso de ordenador (OSWorld 2.0, con un 72,6%), frente a los modelos de Anthropic disponibles entonces, Claude Opus 5 y Fable 5.1: Opus 5.5 aún no existía. Anthropic publicó después e incluyó a Astra en la tabla de su anuncio. Con Opus 5.5 al esfuerzo máximo, Anthropic lo sitúa por delante en Humanity's Last Exam con herramientas (67,7% frente a 57,2%) y en tareas profesionales (GDPval-AA), mientras que Astra gana en ciencia en terminal (Terminal-Bench-Science, 64,6% frente a 58,7%) y en automatización de flujos (AutomationBench, 41,4% frente a 40,0%).

La medición independiente de Artificial Analysis, un índice que combina varias pruebas, cambia según el nivel de esfuerzo, el ajuste que decide cuánto «piensa» el modelo antes de responder:

Fuente: Artificial Analysis, consultado el 8 de octubre de 2026. Las cifras cambian con cada versión de su batería de pruebas.

Con esfuerzo medio, el que Anthropic fija por defecto en Opus 5.5, prácticamente empatan. Opus 5.5 puntúa más a partir del esfuerzo alto, y Astra, con esfuerzo bajo. La propia Anthropic reconoce en su anuncio que, a este nivel, las diferencias en benchmarks reflejan cada vez peor las del uso real.

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Programación y agentes

Anthropic presenta Opus 5.5 como un modelo para programación agéntica y trabajo de conocimiento de larga duración. En Terminal-Bench 4.0, una prueba de programación en terminal que citan los dos fabricantes, la tabla de Anthropic da a Opus 5.5 un 66,4% frente a cerca del 58% que OpenAI publicó para Astra, con la mejor puntuación de cada uno (Opus con esfuerzo xhigh, Astra con high). OpenAI, por su parte, pone el foco de Astra en el uso de ordenador y navegador: flujos de varios pasos entre código, web y aplicaciones profesionales. Ahí no hay comparación limpia, porque cada uno publica una versión distinta de OSWorld.

Cada fabricante avisa también de comportamientos que afectan al diseño de un agente. Según OpenAI, Astra pregunta al usuario más que sus modelos anteriores cuando le falta un dato que puede cambiar el resultado, y tiende a respuestas detalladas y con mucho formato; en un proceso desatendido conviene decirle cuándo debe asumir y seguir. Según Anthropic, Opus 5.5 se pone a trabajar enseguida, así que en tareas poco definidas conviene pedirle que revise antes las fuentes relevantes, y en tareas largas a veces cierra un turno con un informe de progreso en lugar de continuar; el sistema que lo orquesta debe distinguir un informe de una tarea terminada. Ambos fabricantes publican instrucciones para corregirlo. Si quieres repasar qué separa a un agente de un chatbot, lo contamos en de chatbot a agente de IA.

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Contexto largo

Las ventanas de contexto rondan el millón de tokens en ambos casos (en Astra, hasta 922.000 de entrada): caben cientos de páginas de contratos o documentación. La diferencia está en la factura: cuando una petición supera los 272.000 tokens de entrada, Astra cobra el doble por la entrada y 1,5 veces por la salida, y el recargo se aplica a toda la petición. Opus 5.5 mantiene el mismo precio en toda la ventana.

Aun así, para un asistente sobre documentación interna suele salir más barato recuperar solo los fragmentos relevantes que meterlo todo en cada consulta, como explicamos en qué es RAG y para qué sirve.

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Coste por token y coste por tarea

Por token, Astra cuesta 2,5 veces lo que Opus 5.5. Pero, según Artificial Analysis, necesita menos tokens para llegar al resultado: en su batería de pruebas, Astra generó unos 19 millones de tokens de salida con esfuerzo medio y unos 60 millones con el máximo; Opus 5.5, unos 38 y 260 millones. Por eso, en la tabla anterior, Opus 5.5 sale más barato por tarea con esfuerzo bajo o medio, y Astra a partir del esfuerzo alto.

Cuentan dos factores más. La caché: en asistentes que repiten un contexto largo en cada consulta (instrucciones, catálogo, normativa interna), leerlo de caché cuesta 0,20 $ por millón en Opus 5.5 y 1 $ en Astra. Y el tokenizador: cada fabricante trocea el texto a su manera, así que un mismo documento no ocupa los mismos tokens en uno y otro.

Lo práctico es estimar el coste con tus tareas y tu volumen reales. Cómo se presupuesta un proyecto completo lo desglosamos en cuánto cuesta implantar IA en una empresa.

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Velocidad

En las mediciones de Artificial Analysis con esfuerzo medio, Opus 5.5 genera texto más deprisa (unos 76 tokens por segundo, frente a unos 42 de Astra), pero Astra empieza a responder antes: unos 6 segundos hasta el primer token, frente a unos 21 de Opus 5.5. En un chat de atención al cliente pesa más lo segundo; para redactar informes largos, lo primero.

Los dos venden modos rápidos a mayor precio. El de Opus 5.5 está en vista previa, solo en la API de Anthropic, y cuesta 8 $ / 40 $ por millón de tokens. Astra tiene el modo Fast (20 $ / 100 $) y el Ultrafast (60 $ / 300 $).

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Datos y procesamiento en Europa

OpenAI y Anthropic coinciden en que los datos enviados por API no se usan para entrenar sus modelos salvo que el cliente lo autorice. Cambia dónde se procesan, algo que importa si tu empresa necesita, por contrato o por política interna, que los datos no salgan de Europa.

Astra se puede procesar en Europa desde la propia API de OpenAI, con un recargo del 10% y previa aprobación de OpenAI; sus modos Fast y Ultrafast no están disponibles con esta opción.

Opus 5.5, en la API directa de Anthropic, solo ofrece procesamiento global o en Estados Unidos. Para tenerlo en Europa hay que contratarlo a través de una nube como Amazon Bedrock, que tiene un perfil de inferencia europeo que incluye la región de España, o Google Cloud, con un endpoint multirregión europeo. Según Anthropic, en esas nubes los endpoints regionales cuestan un 10% más que los globales. En Bedrock ocurre lo contrario con Astra: solo se ofrece con enrutamiento global o en Estados Unidos.

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Cuándo elegir cada uno

Claude Opus 5.5 encaja mejor si:

• trabajas a menudo con documentos o históricos de más de 272.000 tokens;
• tu caso repite mucho contexto, como un asistente que consulta siempre el mismo manual;
• tienes volumen alto y te basta el esfuerzo medio, donde puntúa igual o algo más y sale más barato por tarea;
• el agente trabaja sobre repositorios de código grandes, el terreno que Anthropic declara como su fuerte;
• necesitas procesar en Europa y ya trabajas con AWS o Google Cloud.

GPT-6 Astra encaja mejor si:

• el agente tiene que manejar un ordenador o un navegador, el terreno que OpenAI declara como su fuerte;
• vas a usar esfuerzo alto o superior y el coste por tarea pesa más que unos puntos de índice;
• necesitas procesar en Europa contratando directamente con el fabricante del modelo;
• en un chat, quieres que la respuesta empiece a llegar antes; con esfuerzo bajo, además, puntúa más que Opus 5.5, aunque cuesta más por tarea.

Los puntos sobre programación y uso de ordenador reflejan lo que declara cada fabricante, no una medición independiente. Conviene comprobarlos con tus propios procesos.

En muchos procesos no hace falta ninguno de los dos. Clasificar correos, extraer los datos de una factura o responder preguntas frecuentes funciona con modelos más ligeros de los mismos fabricantes, a una fracción del coste. Claude Sonnet 5.5 y GPT-6.1 Sol cuestan 2 $ / 10 $ por millón de tokens, y Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna, desde 0,10 $ / 0,50 $, según las tarifas de Anthropic y OpenAI.

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Decidir proceso a proceso

Ningún modelo gana en todo, y la clasificación cambia con cada lanzamiento. Conviene diseñar el sistema para poder cambiar de modelo sin rehacerlo y decidir proceso a proceso, con pruebas sobre tus propios datos. En nuestros proyectos de IA a medida y de IA conversacional elegimos el modelo según los requisitos de privacidad y coste de cada caso.