5 de febrero de 2026. Anthropic lanza Claude Opus 4.6. Exactamente 20 minutos después, OpenAI responde con GPT-5.3 Codex. La coincidencia no es casualidad — es una declaración de guerra.
Nunca antes habíamos visto dos modelos frontier lanzarse el mismo día, en la misma franja horaria, apuntando al mismo público: los desarrolladores de software. Lo que pasó el miércoles no fue solo un lanzamiento de producto. Fue el pistoletazo de salida de una nueva era en la programación asistida por IA.
Si escribes código — o gestionas equipos que lo hacen — necesitas entender qué ha cambiado y cómo te afecta.
Qué Trae Claude Opus 4.6: Equipos de Agentes y Pensamiento Adaptativo
Anthropic no se ha limitado a mejorar el rendimiento de su modelo anterior. Ha redefinido cómo interactuamos con una IA de código.
Agent Teams: Tu Equipo de Desarrollo Virtual
La novedad más disruptiva de Opus 4.6 son los agent teams — equipos de agentes IA que trabajan en paralelo sobre un mismo proyecto, cada uno con su tarea asignada.
¿Qué significa esto en la práctica? Que en lugar de tener un solo asistente procesando tareas secuencialmente, puedes dividir el trabajo entre múltiples instancias de Claude. Uno revisa código, otro escribe tests, otro actualiza documentación. Todos coordinados, todos en paralelo.
Para proyectos grandes, esto cambia las reglas del juego. Anthropic demostró el concepto construyendo un compilador de C completo con un equipo de Claudes trabajando simultáneamente.
Adaptive Thinking: La IA Decide Cuánto Pensar
Opus 4.6 introduce Adaptive Thinking, un sistema que ajusta dinámicamente la profundidad de razonamiento según la complejidad de la tarea:
- Tareas simples → respuesta rápida, bajo coste
- Problemas complejos → razonamiento profundo y extendido
El desarrollador tiene control granular con cuatro niveles de esfuerzo: low, medium, high (por defecto) y max. Esto permite optimizar el equilibrio entre inteligencia, velocidad y coste por petición.
1 Millón de Tokens de Contexto
La ventana de contexto salta de 200.000 a 1.000.000 de tokens (en beta). Esto permite procesar codebases completas, documentaciones extensas o múltiples archivos en una sola conversación sin perder el hilo.
En pruebas de needle-in-a-haystack con 1M de tokens (MRCR v2), Opus 4.6 alcanza un 76% de precisión — frente al 18,5% de Sonnet 4.5.
Context Compaction: Sesiones Sin Límite
Cuando una conversación se alarga, el modelo resume automáticamente el contexto anterior para seguir trabajando sin alcanzar los límites. Esto elimina la necesidad de truncar manualmente el historial y permite sesiones de desarrollo de horas sin degradación.
Capacidad de Salida: 128K Tokens
Opus 4.6 puede generar hasta 128.000 tokens por respuesta, lo que lo convierte en el modelo con mayor capacidad de output del mercado. Ideal para generar archivos completos, refactorizaciones extensas o documentación detallada.
Qué Trae GPT-5.3 Codex: Velocidad, Interacción y Autosuperación
OpenAI no se quedó atrás. Su respuesta fue GPT-5.3 Codex — un modelo nacido para el desarrollo agéntico.
El Modelo que se Ayudó a Crearse a Sí Mismo
GPT-5.3 Codex es el primer modelo que participó activamente en su propia creación. El equipo de OpenAI usó versiones tempranas del modelo para depurar su propio entrenamiento, gestionar el deployment y diagnosticar resultados de evaluaciones.
Esto no es solo marketing. Es una señal de hasta dónde ha llegado la capacidad de razonamiento autónomo en IA.
Eficiencia Radical: Mitad de Tokens, 25% Más Rápido
GPT-5.3 Codex logra resultados equivalentes a su predecesor (GPT-5.2 Codex) usando menos de la mitad de tokens y con una inferencia un 25% más rápida por token. En desarrollo de software, donde cada milisegundo y cada token cuentan, esta mejora es brutal.
Interacción en Tiempo Real
A diferencia de otros modelos que trabajan en “modo batch”, Codex permite interactuar mientras está ejecutando tareas. Puedes:
- Hacer preguntas sin interrumpir su flujo
- Discutir enfoques mientras genera código
- Redirigir la solución sin perder contexto
Es como trabajar con un colega al que puedes hablarle mientras programa, no un asistente que te entrega el resultado final y se desentiende.
Tareas de Larga Ejecución
GPT-5.3 Codex está diseñado para tareas complejas y prolongadas que combinan investigación, uso de herramientas y ejecución de código. No es solo un autocompletado glorificado — es un agente de desarrollo completo.
Comparativa Técnica: Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex
Benchmarks
| Benchmark | Claude Opus 4.6 | GPT-5.3 Codex | Ganador |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 (coding agéntico) | 65,4% | 77,3% | Codex |
| GDPval-AA (razonamiento profesional) | 1.606 Elo | ~1.462 Elo | Opus |
| Humanity’s Last Exam (razonamiento multidisciplinar) | Líder | — | Opus |
| BrowseComp (búsqueda de información compleja) | Líder | — | Opus |
| MRCR v2 (contexto largo 1M tokens) | 76% | — | Opus |
No hay un ganador absoluto. Codex domina en benchmarks de coding puro. Opus lidera en razonamiento profundo, contexto largo y tareas profesionales complejas.
Características Clave
| Característica | Claude Opus 4.6 | GPT-5.3 Codex |
|---|---|---|
| Contexto máximo | 1M tokens (beta) | No publicado |
| Output máximo | 128K tokens | No publicado |
| Agent teams | Sí (paralelo) | No nativo |
| Interacción en tiempo real | No | Sí |
| Adaptive Thinking | 4 niveles de esfuerzo | No |
| Context Compaction | Sí (auto-resumen) | No publicado |
| Self-improvement | No | Sí (participó en su entrenamiento) |
| Eficiencia de tokens | Estándar | 50% menos tokens |
| Velocidad de inferencia | Estándar | 25% más rápido |
Precio
| Modelo | Input (por 1M tokens) | Output (por 1M tokens) |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | $5 (estándar) / $10 (>200K tokens) | $25 (estándar) / $37,50 (>200K tokens) |
| GPT-5.3 Codex | Pendiente de publicación (disponible en planes de pago de ChatGPT) | Pendiente de publicación |
El Elefante en la Habitación: Seguridad
Hay un dato que no se puede ignorar. GPT-5.3 Codex es el primer modelo de OpenAI que alcanza la categoría “high” en ciberseguridad dentro de su Preparedness Framework.
¿Qué significa? Que OpenAI reconoce oficialmente que este modelo es lo suficientemente capaz como para facilitar daño cibernético real si se automatiza o se usa a escala. Es el primer modelo de la compañía que cruza esa línea.
Anthropic, por su parte, reporta que Opus 4.6 mantiene tasas de comportamiento desalineado bajas y tiene la menor tasa de sobre-rechazo entre las versiones recientes de Claude — un equilibrio entre seguridad y utilidad que es difícil de conseguir.
Cuándo Elegir Cada Modelo
La respuesta corta: depende de tu caso de uso.
Elige Claude Opus 4.6 si:
- Trabajas con codebases grandes que necesitan contexto extenso
- Necesitas múltiples agentes colaborando en paralelo
- Tu trabajo requiere razonamiento profundo más allá del código
- Quieres control granular sobre coste vs. inteligencia
- Priorizas la integración empresarial (Excel, PowerPoint, workflows)
Elige GPT-5.3 Codex si:
- La velocidad de ejecución es crítica
- Necesitas interacción en tiempo real mientras el modelo trabaja
- Tu flujo de trabajo es desarrollo agéntico puro
- Quieres optimizar costes de tokens por tarea
- Priorizas la eficiencia sobre la profundidad de razonamiento
O mejor: usa ambos
La realidad es que los equipos más avanzados ya están usando múltiples modelos en función de la tarea. Codex para sprints rápidos de código. Opus para análisis complejos, arquitectura y debugging profundo.
La era de casarse con un solo proveedor de IA ha terminado.
Lo Que Esto Significa Para el Futuro del Desarrollo
El 5 de febrero de 2026 marca un antes y un después. No por las capacidades individuales de cada modelo — sino por lo que la coincidencia revela:
-
La IA de código ha dejado de ser un copiloto. Con agent teams (Anthropic) e interacción en tiempo real (OpenAI), estamos entrando en la era de los equipos humano-IA.
-
La guerra de modelos beneficia a los desarrolladores. Más competencia = mejores herramientas, mejores precios, más innovación.
-
La seguridad es ahora un factor diferenciador. Cuando un modelo es tan capaz que su propio creador le asigna categoría “high” en riesgo cibernético, la gobernanza de la IA deja de ser un tema teórico.
-
El contexto largo redefine los flujos de trabajo. Un millón de tokens no es un número bonito. Es la diferencia entre “pégame este archivo” y “analiza todo mi repositorio”.
Disponibilidad
| Modelo | Dónde usarlo |
|---|---|
| Claude Opus 4.6 | claude.ai, API (claude-opus-4-6), Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Microsoft Foundry, Snowflake Cortex, GitHub Copilot |
| GPT-5.3 Codex | ChatGPT (planes de pago), Codex App, CLI, extensión IDE, web. API próximamente |
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Fuentes consultadas:
