# Opus 5.5 vs GPT-6 Astra vs GPT-6.1 Sol para desarrollar software (2026) | Alher Tech > Qué modelo de IA usar para crear software de empresa: coste por tarea, tipo de trabajo, residencia en la UE y retención, con cifras independientes de Artificial Analysis y Vals AI. - Canonical page: https://alhertech.com/es/blog/opus-5-5-gpt-6-astra-gpt-6-1-desarrollo-de-software/ - Site: Alher Tech (custom software, AI agents and SEO engineering, https://alhertech.com/) - Contact: https://alhertech.com/es/contacto/ --- IA · 25 oct 2026 · 9 min de lectura Desde septiembre hay tres modelos serios para que una empresa programe con IA: Claude Opus 5.5 de Anthropic, y GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol de OpenAI. La pregunta que nos hacen es cuál es mejor para crear software. La respuesta honesta es que depende del trabajo, y que la diferencia que más pesa no es la de los benchmarks sino la del coste por tarea terminada. Así los usamos nosotros, con cifras de evaluadores independientes y no de los fabricantes. ## Qué hay sobre la mesa Primero, un aviso sobre los nombres: «GPT-6.1» a secas no existe. OpenAI lanzó GPT-6.1 Sol el 29 de septiembre, una mejora de su gama intermedia, y retiró antes de lanzarlo el GPT-6.1 Astra que tenía preparado, por problemas de seguridad. GPT-6 Astra sigue siendo su modelo más alto. | | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra | GPT-6.1 Sol | | --- | --- | --- | --- | | Salió | 22 sep 2026 | 3 sep 2026 | 29 sep 2026 | | Precio por millón de tokens (entrada / salida) | 4 $ / 20 $ | 10 $ / 50 $ | 2 $ / 10 $ | | Contexto | 1M de tokens | 1,05M de tokens | 1,05M de tokens | | Indicador de Artificial Analysis (v4.3.2) | 58, el primero | 53 | 52 | Precios y contexto, de Anthropic y OpenAI; el indicador, de Artificial Analysis con cada modelo a su esfuerzo máximo. Opus 5.5 encabeza el indicador de Artificial Analysis, pero GPT-6.1 Sol cuesta la mitad por token y Astra el doble y medio que Opus. Con eso solo ya se intuye que no hay un ganador para todo. ## La respuesta corta **Cómo los repartimos** Opus 5.5 para los cambios largos y difíciles en un código grande, donde equivocarse cuesta más que el modelo. GPT-6.1 Sol para el trabajo en volumen: tests, migraciones, tickets pequeños y revisiones. GPT-6 Astra para operaciones e incidentes. Y antes de decidir, prueba Claude Sonnet 5.5, que en varias pruebas independientes iguala a Opus a la mitad de precio. ## El coste por tarea pesa más que un benchmark El precio por token engaña, porque cada modelo gasta una cantidad muy distinta de tokens para el mismo trabajo. Lo que importa es cuánto cuesta una tarea terminada. Artificial Analysis lo mide con FrontierCode 1.1, una prueba que comprueba si los mantenedores de un proyecto aceptarían el código que escribe el modelo: Coste por tarea en FrontierCode 1.1, con el porcentaje de tareas aceptadas - Claude Opus 5.5 (52 %): 10,15 $ - GPT-6 Astra (47 %): 4,22 $ - GPT-6.1 Sol (49 %): 0,81 $ Artificial Analysis, FrontierCode 1.1. Opus 5.5 acierta tres tareas más de cada cien que GPT-6.1 Sol y cuesta unas doce veces más por tarea. Parte de la diferencia es lo que escribe: para completar todo el indicador de Artificial Analysis, Opus generó unos 260 millones de tokens de salida, frente a unos 60 de Astra y 67 de Sol. Y piensa más antes de contestar: con el esfuerzo al máximo, su primer token tardó de media 652 segundos, frente a 278 de Astra. Para un equipo eso significa dos cosas. En un agente que hace cientos de cambios pequeños al día, GPT-6.1 Sol da casi la misma calidad por una fracción del precio. En el cambio que toca veinte ficheros y no puede salir mal, tres puntos de acierto valen más que diez dólares. ## Por tipo de trabajo | Trabajo | Nuestra elección | En qué nos apoyamos (Vals AI) | | --- | --- | --- | | Tareas de terminal largas: compilar, depurar, tocar varios servicios | Claude Opus 5.5 | Terminal-Bench 4.0: 65,15 % frente a 59,60 % de Astra y 55,05 % de Sol | | Interfaces y fallos que se ven en una captura | Claude Opus 5.5 | SWE-bench Multimodal: 70,21 % frente a 43,33 % y 43,54 % | | Migraciones de código entre versiones o librerías | GPT-6.1 Sol, por coste | Code Migration 1.1: 81,01 %, 80,58 % y 77,32 %, casi empatados | | Incidentes, infraestructura y operaciones | GPT-6 Astra | SRE Bench: 56,87 % frente a 33,59 % de Opus y 50,76 % de Sol | | Tests, tickets pequeños y revisión de PR en volumen | GPT-6.1 Sol | El coste por tarea de arriba, con una calidad cercana | Todas las cifras de la tabla, de Vals AI. La tabla no dice que uno sea mejor programador que otro. Dice que cada uno tiene su terreno, y que repartir el trabajo entre ellos sale mejor y más barato que casarse con uno. Por eso en los proyectos de agentes que construimos el modelo es una pieza que se elige por tarea, no una decisión de marca. ## La sorpresa: Claude Sonnet 5.5 Anthropic sacó Sonnet 5.5 el 28 de septiembre, seis días después de Opus 5.5, a 2 $ y 10 $ por millón de tokens, el mismo precio que GPT-6.1 Sol. En el índice general de Vals AI es el primero, con un 70,85 % frente al 70,18 % de Opus 5.5, y en su Terminal-Bench 4.0 se queda a un punto de Opus (64,14 % frente a 65,15 %). Si hoy empezáramos un proyecto desde cero, Sonnet 5.5 sería nuestro primer candidato para el trabajo diario, Opus 5.5 lo reservaríamos para lo más difícil y GPT-6.1 Sol entraría para el volumen. Eso, antes de medirlo con el código de cada cliente, que es lo que de verdad decide. ## Los datos de tu empresa Para una empresa europea, dónde se procesan los datos y cuánto tiempo se guardan pesa tanto como la calidad del código. - Retención cero: Opus 5.5 se puede usar sin que Anthropic guarde los datos; en OpenAI la retención cero hay que pedirla y la aprueban ellos, y por defecto guardan registros hasta 30 días para vigilar abusos. - Residencia en la UE: la API propia de OpenAI ofrece procesar GPT-6.1 Sol en la UE. La de Anthropic solo ofrece EE. UU. o global; para Claude en Europa hay que ir a los puntos regionales de las nubes asociadas, con un recargo del 10 %. - Nubes: Opus 5.5 está en AWS, Google Cloud y Microsoft. Los modelos GPT-6 están en Amazon Bedrock y Microsoft Foundry, y no hemos encontrado constancia de que estén en Google Cloud. - Seguridad: OpenAI clasifica Astra como de riesgo crítico en ciberseguridad y rechaza las tareas de ciberseguridad avanzada, algo a tener en cuenta si tu equipo hace herramientas de seguridad. Ninguna de estas cosas sale en un benchmark y todas pueden descartar un modelo antes de probarlo. Es lo primero que miramos en una [consultoría de IA](https://alhertech.com/es/servicios/consultoria-ia/). ## Lo que la tabla no cuenta - Cada laboratorio prueba sus modelos con su propio entorno (Claude Code, Codex) y con el esfuerzo que le conviene: Anthropic compara Opus en esfuerzo muy alto con Astra en alto. Por eso aquí solo usamos cifras de terceros que prueban a todos igual. - SWE-bench Verified, la prueba clásica de programación, ya no sirve para comparar: OpenAI dejó de publicarla y Vals AI dejó de pasarla a los modelos nuevos en septiembre. - En algunas tareas de ciberseguridad y biología, Anthropic hace que responda un modelo anterior por seguridad, y avisa de que eso probablemente baja las notas de Opus 5.5. - Opus 5.5 trae cambios que rompen integraciones: su razonamiento no se puede apagar y pedirle que use una herramienta concreta con tool_choice devuelve un error 400. Si vienes de Opus 5, revisa tu código antes de cambiar el nombre del modelo. ## Cómo lo decidimos nosotros Una tarea del equipo pasa por un reparto por tarea hacia uno de cuatro modelos: Opus 5.5 para cambios largos y difíciles, Sonnet 5.5 para el día a día, GPT-6.1 Sol para el volumen como tests y migraciones, y GPT-6 Astra para operaciones e incidentes; una persona revisa cada resultado y medimos el coste por tarea aceptada. El modelo es una pieza que se elige por tarea, y el trabajo lo acepta una persona. - Juntamos entre veinte y treinta tareas reales del proyecto: tickets cerrados, fallos ya resueltos y algún cambio grande, con su solución buena al lado. - Pasamos los candidatos por esas tareas con el mismo entorno y el mismo esfuerzo, y contamos cuántas soluciones aceptaría una persona del equipo sin tocarlas. - Dividimos lo que ha costado cada modelo entre las tareas aceptadas: el coste por tarea buena, no por token. - Repartimos: un modelo por defecto, otro para lo difícil y otro para el volumen, detrás de una capa que permite cambiar de proveedor sin tocar el producto. - Lo repetimos cuando sale un modelo nuevo. En octubre han salido varios. Así montamos los [agentes de IA](https://alhertech.com/es/servicios/agentes-ia/) y el [software a medida](https://alhertech.com/es/servicios/desarrollo-software-a-medida/) que construimos: con el modelo como una pieza que se puede cambiar. ## Los demás modelos de octubre Los tres de este artículo no están solos. Estos son los que entran en la conversación, con su puesto en el indicador de Artificial Analysis (v4.3.2) para compararlos con los de arriba: - Claude Sonnet 5.5 (Anthropic, 28 sep): 56. A 2 $ y 10 $, el mejor precio por calidad de Anthropic. - Kimi K3.1 Pro (Moonshot AI, 23 oct): 55, cuarto. A 2 $ y 10 $, con los pesos prometidos para principios de noviembre. - Gemini 4 Argon (Google, disponible desde el 13 oct): 53. A 2 $ y 10 $ hasta el 30 de noviembre y a 4 $ y 20 $ después. - Claude Fable 5.1 (Anthropic, 1 sep): 53. A 10 $ y 50 $ y sin retención cero. - Grok 4.7 (xAI, 21 sep): 46, con un contexto de 500.000 tokens. - MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi, 21 sep): 46, el mejor de pesos abiertos, con licencia MIT. - DeepSeek V4.1 Flash (17 oct) y GLM-5.3 (Z AI, 18 ago): 45, los dos de pesos abiertos. Un aviso con las cifras de los fabricantes: en Terminal-Bench, algunas salen muy por encima de las independientes. Xiaomi publica un 89,9 % para MiMo-V2.6-Pro en la versión 2.1 y Vals AI le mide un 67,79 %. Para elegir uno, fíate de las independientes o, mejor, de tu propia prueba. ## Preguntas ### ¿Qué modelo es mejor para programar, Claude Opus 5.5 o GPT-6 Astra? En las clasificaciones independientes, Opus 5.5 saca mejores notas en programación y tareas de terminal (Terminal-Bench 4.0 de Vals AI: 65,15 % frente a 59,60 %), y Astra gana en operaciones e incidentes (SRE Bench: 56,87 % frente a 33,59 %). Para crear software en general preferimos Opus 5.5, y Astra para infraestructura. ### ¿Existe GPT-6.1? No con ese nombre. OpenAI lanzó GPT-6.1 Sol el 29 de septiembre de 2026, una mejora de su gama intermedia, y retiró antes de su lanzamiento un GPT-6.1 Astra por problemas de seguridad. El modelo más alto de OpenAI sigue siendo GPT-6 Astra. ### ¿Cuál sale más barato para desarrollar software? GPT-6.1 Sol. En FrontierCode 1.1 de Artificial Analysis cuesta 0,81 $ por tarea con un 49 % de tareas aceptadas, frente a 10,15 $ y un 52 % de Opus 5.5. Para trabajo en volumen es la opción con mejor coste por tarea. ### ¿Puedo usarlos con datos de clientes europeos? Sí, con matices. GPT-6.1 Sol se puede procesar en la UE desde la API de OpenAI, aunque la retención cero hay que pedirla. Opus 5.5 admite retención cero, pero en Europa hay que usarlo desde los puntos regionales de AWS, Google Cloud o Microsoft, con un recargo del 10 %. ### ¿Merece la pena Claude Sonnet 5.5 frente a Opus 5.5? Para el trabajo diario, sí. Cuesta la mitad (2 $ y 10 $ por millón de tokens), es el primero en el índice general de Vals AI y en su Terminal-Bench 4.0 se queda a un punto de Opus. Opus 5.5 compensa en los cambios más largos y difíciles. ## Fuentes - [Anthropic: Claude Opus 5.5](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5) - [Anthropic: Claude Sonnet 5.5](https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5-5) - [Claude: models overview](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview) - [Claude: pricing](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) - [Claude: data residency](https://platform.claude.com/docs/en/manage-claude/data-residency) - [Claude: API and data retention](https://platform.claude.com/docs/en/manage-claude/api-and-data-retention) - [OpenAI: GPT-6 Astra](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra) - [OpenAI: GPT-6.1 Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol) - [OpenAI: pricing](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) - [OpenAI: your data](https://developers.openai.com/api/docs/guides/your-data) - [The Hacker News: OpenAI shelves GPT-6.1 Astra](https://thehackernews.com/2026/09/openai-shelves-gpt-61-astra-after-tests.html) - [Artificial Analysis: Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra) - [Artificial Analysis: GPT-6.1 Sol](https://artificialanalysis.ai/models/gpt-6-1-sol) - [Artificial Analysis: FrontierCode](https://artificialanalysis.ai/articles/frontiercode) - [Artificial Analysis: leaderboard](https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models) - [Vals AI: Claude Opus 5.5](https://vals.ai/models/anthropic_claude-opus-5-5) - [Vals AI: GPT-6 Astra](https://vals.ai/models/openai_gpt-6-astra) - [Vals AI: GPT-6.1 Sol](https://vals.ai/models/openai_gpt-6.1-sol) - [Vals AI: Claude Sonnet 5.5](https://vals.ai/models/anthropic_claude-sonnet-5-5) - [Vals AI: Terminal-Bench 4.0](https://www.vals.ai/benchmarks/terminal-bench-4) - [AWS: GPT-6 Astra on Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-card-openai-gpt-6-astra.html) - [Google: Gemini 4 Argon](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/) - [Moonshot AI: Kimi K3.1 Pro](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro) ## Sigue leyendo - [Claude Code arregla nuestros despliegues fallidos, y una persona fusiona el arreglo](https://alhertech.com/es/blog/claude-code-arregla-despliegues-fallidos/) IA · 26 oct 2026 · 10 min de lectura En Fundaia, nuestra plataforma de despliegue, un despliegue fallido tiene un botón Arreglar con Claude. 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