el nuevo modelo OpenAI que desafía a Claude Opus 4.7

O GPT5.5 OpenAI lo lanzó oficialmente el 23 de abril de 2026 como el modelo más inteligente e intuitivo de la compañía hasta la fecha. Este es el primer modelo completamente rediseñado después de GPT-4.5; no es una actualización incremental. La arquitectura es nativamente omnimodal y procesa texto, imágenes, audio y video en un único sistema unificado. El nombre en clave interna del modelo era Patataque fue publicado en archivos internos antes del anuncio oficial.

¿Qué es GPT 5.5 y por qué es diferente a los modelos anteriores?

O nuevo modelo OpenAI está diseñado para realizar tareas complejas de forma autónoma, con menos intervención humana.

Escribe y depura código, investiga en línea, analiza datos, crea documentos y hojas de cálculo, utiliza software y se mueve entre herramientas hasta completar una tarea.

La diferencia central en comparación con GPT 5.4 es la capacidad de comprender el objetivo del usuario más rápidamente.

El modelo planifica, utiliza herramientas, controla su trabajo, maneja la ambigüedad y continúa la ejecución sin que usted tenga que gestionar cada paso.

Además, GPT 5.5 es más ficha eficiente en comparación con el modelo anterior.

Utiliza menos tokens para lograr el mismo resultado, lo que tiende a compensar parcialmente el aumento del precio por token.

¿Para quién está disponible GPT 5.5?

GPT 5.5 está disponible para usuarios de planes Plus, Pro, Business y Enterprise sin ChatGPT ni Codex.

O GPT 5.5 Pro (la versión con razonamiento paralelo ampliado sobre preguntas más difíciles) está disponible solo para suscriptores Pro, Business y Enterprise.

la versión Ir también tiene acceso a GPT 5.5 dentro del Codex, que es una opción más accesible para los desarrolladores.

Las API GPT 5.5 y GPT 5.5 Pro están disponibles en 24 de abril de 2026el día después del lanzamiento público, con medidas de seguridad adicionales implementadas.

Precios de GPT API 5.5: ¿Cuánto cuesta usar la plantilla?

La base GPT cuesta 5,5 $5 por millón de tokens al ingresar Y $30 por millón de tokens al salir desde la API.

Estos valores representan el doble del precio de GPT 5.4, que cuesta 2,50 dólares y 15 dólares respectivamente.

O GPT 5.5 Pro tiene precios significativamente más altos: $30 por millón de tokens al ingresar Y 180 dólares por millón de tokens al salir.

La ventana de contexto del modelo es 922.000 fichasadecuado para repositorios de código y documentos largos.

En la práctica, el costo total por tarea tiende a ser menor que el de GPT 5.4, ya que el modelo consume menos tokens para completar el mismo trabajo.

GPT 5.5 vs Claude Opus 4.7: comparación de referencia

La comparación entre GPT 5.5 y Claude Opus 4.7 no tiene un ganador claro.

Cada modelo es líder en diferentes categorías y la elección depende del tipo de negocio.

Donde GPT 5.5 supera a Claude Opus 4.7

• Terminal-Banco 2.0: Se ha alcanzado GPT 5.5 82,7%contra 69,4% hacer Claude Opus 4.7 e 68,5% hacer Géminis 3.1 Pro.
• PIBval (referencia de actividades profesionales en 44 ocupaciones): registrado GPT 5,5 84,9%contra 80,3% hacer Claude Opus 4.7 e 67,3% hacer Géminis 3.1 Pro.
• CiberGimnasio: GPT 5.5 puntuado 81,8%contra 73,1% hacer Claude Opus 4.7.
• Verificado por OSWorld: GPT 5.5 alcanzado 78,7%superando ligeramente el 78,0% hacer Claude Opus 4.7.
• FronteraMatemáticas Nivel 4: GPT 5.5 registrado 35,4%contra 22,9% hacer Claude Opus 4.7 e 16,7% hacer Géminis 3.1 Pro.

Donde Claude Opus 4.7 supera a GPT 5.5

• Banco SWE Pro: el Claude Opus 4.7 lidera con 64,3%contra 58,6% hacer GPT 5.5.
• Banco SWE verificado: Claude Opus 4.7 logrado 87,6% – GPT 5.5 no ha publicado resultados en este punto de referencia.
• HLE sin herramientas: Claude Opus 4.7 puntuado 46,9%contra 41,4% hacer GPT 5.5.
• MCP-Atlas (punto de referencia de orquestación de instrumentos): Claude Opus 4.7 conduce con 79,1%contra 75,3% hacer GPT 5.5e 78,2% hacer Géminis 3.1 Pro.

Donde Gemini 3.1 Pro supera a Base GPT 5.5

NO NavegarCompel Gemini 3.1 Pro anotó 85,9%contra 84,4% Haga la base GPT 5.5.

Sin embargo, el GPT 5.5 Pro supera a ambos en BrowseComp, con 90,1%.

Expert-SWE: punto de referencia interno de OpenAI

O Experto-SWE es un punto de referencia interno de OpenAI para tareas de codificación con un tiempo promedio de finalización humana de 20 horas.

En este punto de referencia se logró GPT 5.5 73,1%contra 68,5% hacer GPT 5.4.

Como se trata de una prueba interna, el Claude Opus 4.7 no fue evaluado en este parámetro, lo que limita la comparación directa.

Qué hace GPT 5.5 en la práctica: codificación, automatización y uso del navegador

Codificación agente en el Código

GPT 5.5 crea aplicaciones completas desde un solo mensaje, sin necesidad de iteraciones adicionales.

Los desarrolladores probaron la creación de sitios web con animaciones, réplicas de sistemas operativos, juegos 3D y simulaciones científicas, todo con un solo comando.

El modelo también ayudó a reescribir la infraestructura del servidor de OpenAI antes del lanzamiento, lo que resultó en ganancias en la eficiencia del procesamiento.

Usando el navegador: pruebas automáticas de interfaz

O Usando tu navegador es una característica disponible directamente en el Codex.

Con él, le indicas al modelo que navegue por un sitio web y comprueba automáticamente si los elementos de la interfaz funcionan.

El modelo mueve el cursor, hace clic en botones, navega entre páginas y controla el comportamiento de la aplicación sin intervención manual.

Esta característica es especialmente útil para los equipos de desarrollo que necesitan validar interfaces antes de publicar actualizaciones.

Niveles de razonamiento disponibles

GPT 5.5 ofrece dos modos de razonamiento.

Oh camino estándar equilibra la velocidad y la profundidad del análisis para la mayoría de las tareas.

Oh camino extendido procesa preguntas más complejas por más tiempo, consumiendo más tokens a cambio de una mayor precisión.

Ciberseguridad: ciberacceso seguro y clasificación de riesgos

GPT 5.5 fue calificado como “Alto” en el marco de preparación de OpenAI para capacidades biológicas, químicas y de ciberseguridad.

Esta es la misma calificación que los modelos anteriores: no alcanzó el nivel “Crítico”.

el programa Acceso confiable para ciber ofrece acceso ampliado a funciones avanzadas de ciberseguridad para investigadores verificados.

Los profesionales responsables de defender la infraestructura crítica pueden solicitar un acceso menos restringido para actividades de seguridad legítimas.

Investigación científica y biología: dónde invierten los dos modelos

GPT 5.5 tiene ventajas en los flujos de trabajo de investigación científica y técnica, particularmente en el análisis de datos de varios pasos.

O GeneBench En el lanzamiento se utilizó como referencia un nuevo punto de referencia centrado en el análisis de datos científicos en genética y biología cuantitativa.

Tanto OpenAI como Anthropic han invertido mucho en capacidades de biología molecular.

Claude Opus 4.7 experimentó un salto del 46,9% al 74% en las pruebas biológicas entre versiones.

Ambas empresas parecen estar posicionando sus modelos para aplicaciones en investigación médica y descubrimiento de tratamientos.

GPT 5.5 o Claude Opus 4.7: cuál elegir

La elección entre los dos modelos depende del tipo de tarea y del entorno de ejecución.

A Codificación agente en el terminalAutomatización de pruebas y tareas que requieren planificación de varios pasos, GPT 5.5 en Codex tiene una clara ventaja.

A solución de problemas reales de GitHubOrquestación de instrumentos y razonamiento sin instrumentos, Claude Opus 4.7 sigue a la cabeza.

En términos de costos, GPT 5.5 es más caro por token, pero más eficiente, ya que utiliza menos tokens por tarea.

El Claude Opus 4.7, a su vez, tiene un precio más bajo por token, pero consume entre un 33% y un 50% más de tokens que el modelo anterior de Anthropic.

Un punto importante es que el rendimiento de cualquier modelo depende no sólo del modelo en sí, sino también de Arnés de IA – el sistema de almacenamiento en caché, reintento y orquestación de subagentes para cada plataforma.

El mismo modelo puede funcionar de manera diferente dentro de Codex, Claude Code o Cursor, dependiendo de cómo cada plataforma implemente ese sistema.

La recomendación práctica es probar ambos modelos en tareas específicas de su contexto antes de realizar la migración final.