Mejores Modelos de IA en Octubre 2026: Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra, Ranking y Comparativa
📅 Actualizado: 8 de octubre de 2026 · Próxima revisión: noviembre 2026
En una frase: el modelo de IA más potente en octubre de 2026 es Claude Opus 5.5 (Anthropic, 22 de septiembre), que encabeza el Intelligence Index v4.3.2 de Artificial Analysis con 58 puntos en esfuerzo máximo, cinco por encima de GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 y Gemini 4 Argon (53), y además cuesta 4 $/20 $ por millón de tokens frente a los 10 $/50 $ de Astra; pero la compra racional para el 90% del trabajo de una empresa es GPT-6.1 Sol (52 puntos a 0,72 $ por tarea) o Claude Sonnet 5.5 (2 $/10 $), y para volumen masivo Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna empatan a 0,10 $/0,50 $. Entre el 22 de septiembre y el 7 de octubre han salido ocho modelos relevantes de cuatro laboratorios, el liderazgo ha cambiado de manos y el precio de la gama media se ha partido por la mitad. Abajo tienes el ranking, las tablas de precios oficiales, los benchmarks independientes y la recomendación por tarea.
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TL;DR — Ranking de los mejores modelos de IA en octubre de 2026#
- Modelo más potente (frontera de inteligencia general): Claude Opus 5.5 — 58 en el índice de Artificial Analysis (esfuerzo
max), el más alto medido hasta la fecha. 4 $/20 $ por millón de tokens, 1M de contexto, 128K de salida - Segundo, a dos puntos y a mitad de precio: Claude Sonnet 5.5 (28 de septiembre) — 56 en esfuerzo
max, 2 $/10 $, cache de lectura a 0,10 $/M - Mejor para agentes que usan el ordenador y el navegador: GPT-6 Astra — 53 en esfuerzo
max; sigue siendo la referencia de OpenAI para computer use, ciberseguridad y matemáticas - Mejor relación inteligencia/coste de todo el mercado: GPT-6.1 Sol (29 de septiembre) — 52 puntos a 0,72 $ por tarea del índice, 2 $/10 $ con cache a 0,10 $/M
- El nuevo de Google: Gemini 4 Argon (30 de septiembre) — 53 en esfuerzo
high, pero hoy solo para un programa cerrado de ciberdefensa; sin fecha pública de API - Mejor para volumen masivo: Claude Haiku 5.5 (7 de octubre) y GPT-6 Luna (22 de septiembre) — los dos a 0,10 $/0,50 $
- Mejor workhorse con contexto largo y barato: Gemini 3.8 Flash — 0,75 $/3,75 $ en precio de lanzamiento hasta el 31 de diciembre de 2026
- Mejor open source: MiMo-V2.6-Pro (46), GLM-5.3 (45) y Kimi K3 (44) en el índice; Qwen 3.8 sigue siendo la referencia para correr en hardware propio; Mistral Large 4 (europeo) publica pesos a finales de mes
- Para empresa española: el ranking ha cambiado de líder dos veces en seis semanas. Lo que te protege no es acertar el modelo, sino poder cambiarlo en una tarde (sección final)
Tabla comparativa maestra — mejores modelos de IA en octubre de 2026#
Foto del 8 de octubre de 2026 con los flagships, la gama media y la gama de volumen. Índice = Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (evaluador independiente, combina 10 pruebas); entre paréntesis, el nivel de esfuerzo de razonamiento medido.
| # | Modelo | Empresa | Índice AA (oct 2026) | Precio API (in/out $/MTok) | Ideal para |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 5.5 | Anthropic | 58 (max) · 54 (high) | 4 / 20 | Agentes de código largos, trabajo de conocimiento complejo |
| 2 | Claude Sonnet 5.5 | Anthropic | 56 (max) · 52 (xhigh) | 2 / 10 | Producción diaria con calidad de frontera |
| 3 | GPT-6 Astra | OpenAI | 53 (max) · 52 (xhigh) | 10 / 50 (20/75 sobre 272K) | Computer use, navegador, ciberseguridad, matemáticas |
| 4 | Claude Fable 5.1 | Anthropic | 53 (max) | 10 / 50 | Razonamiento exigente de horizonte largo |
| 5 | Gemini 4 Argon | 53 (high) | 2 / 10 (lanzamiento; luego 4/20) | Ingeniería de software y ciberdefensa (acceso restringido) | |
| 6 | GPT-6.1 Sol | OpenAI | 52 (max) · 51 (xhigh) | 2 / 10 | La mejor compra general por coste/tarea |
| 7 | Gemini 3.8 Flash | — | 0,75 / 3,75* | Workhorse barato y rápido | |
| 8 | Claude Haiku 5.5 | Anthropic | 43 | 0,10 / 0,50 (≤100K) | Clasificación, extracción, enrutado |
| 9 | GPT-6 Luna | OpenAI | — | 0,10 / 0,50 (≤272K) | Volumen masivo en gama cerrada |
| 10 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 46 | Pesos abiertos | El open weight más alto del índice |
| 11 | GLM-5.3 | Z.ai | 45 (max) | Pesos abiertos | Código y agentes on-premise |
| 12 | Kimi K3 | Moonshot | 44 (max) | Pesos abiertos | Código agéntico open weight |
| 13 | Qwen 3.8 | Alibaba | 34 (27B, xhigh) | Pesos abiertos | IA local en hardware de consumo |
\*Gemini 3.8 Flash: 0,75 $/3,75 $ hasta el 31 de diciembre de 2026; desde el 1 de enero de 2027, 1,50 $/7,50 $ (página oficial de precios de Gemini API). "—" significa que el evaluador independiente no tiene la cifra publicada en su tabla principal a 8 de octubre; no la rellenamos con datos de fabricante. Cómo leer el índice: la puntuación cambia mucho con el nivel de esfuerzo (Opus 5.5 va de 42 enlowa 58 enmax), así que compara siempre a esfuerzo declarado. El benchmark orienta; un piloto con tus datos decide.
Lo que ha cambiado en octubre de 2026#
Si vienes del ranking de septiembre, el resumen es: Anthropic recupera el primer puesto con un modelo más barato que el que lideraba, OpenAI responde con una gama media mucho más barata en lugar de un Astra nuevo, y Google entra en la frontera con un modelo que casi nadie puede usar todavía. Por fechas:
- 22 de septiembre — Claude Opus 5.5 (Anthropic): nuevo Opus por defecto, 4 $/20 $ (un 20% menos que Opus 5), cache de lectura a 0,20 $/M, esfuerzo
mediumpor defecto. Dos semanas después, Artificial Analysis lo sitúa primero con 58 puntos en esfuerzomax, y también por delante del resto enxhigh(56) yhigh(54). La documentación oficial de Anthropic ya lo recomienda como punto de partida "para la mayoría de cargas". Análisis completo y cómo activarlo en Claude Opus 5.5: análisis y benchmarks. - 22 de septiembre — GPT-6 Sol y GPT-6 Luna (OpenAI): Sol a 2 $/10 $ y Luna a 0,10 $/0,50 $, con precios que OpenAI declara permanentes (no promocionales). Luna pasa a ser, junto a Haiku 5.5, el modelo cerrado más barato del mercado.
- 28 de septiembre — Claude Sonnet 5.5 (Anthropic): mantiene el precio de Sonnet 5 (2 $/10 $) pero baja la cache de lectura a la mitad (0,10 $/M) y salta a 56 puntos en esfuerzo
max, solo dos por debajo de Opus 5.5. Matiz importante: enmaxgasta muchos tokens y su coste por tarea del índice (5,46 $) se acerca al de Opus 5.5 (5,98 $). Enxhigh(52 puntos) cuesta 2,01 $ por tarea. - 29 de septiembre — GPT-6.1 Sol (OpenAI, DevDay): OpenAI no lanza un Astra nuevo; lanza un Sol que "se acerca a Astra" a una quinta parte del precio. Mismo 2 $/10 $ que GPT-6 Sol, pero con la cache a 0,10 $/M (la mitad). En el índice independiente marca 52 puntos a 0,72 $ por tarea: un punto por debajo de Astra
max(53) a menos de una cuarta parte de su coste (3,26 $). En ChatGPT está disponible en Work y Codex para Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu, todavía no en el chat normal. - 30 de septiembre — Gemini 4 Argon (Google): el primer Gemini 4. Google lo presenta para ingeniería de software, trabajo de conocimiento (legal, finanzas) y ciberdefensa, con un límite de salida de 1M de tokens (antes 64K) y precio de lanzamiento de 2 $/10 $ (después 4 $/20 $). El índice independiente le da 53 en esfuerzo
high, a 1,99 $ por tarea. Pero hoy solo está disponible para el programa Fairwind de ciberdefensores; la API de pago y Google AI Ultra llegarán "después", sin fecha. - 6 de octubre — Mistral Large 4 (Mistral, preview): el modelo europeo vuelve a la conversación: MoE de 1 billón de parámetros, multimodal, 1M de contexto, entrenado en centros de datos propios en Europa. API en preview desde el 6 de octubre y pesos abiertos anunciados para finales de mes. Sus cifras (61,7% en DeepSWE v1.1, 28,3% en Terminal-Bench 4) son del fabricante y todavía sin verificación independiente.
- 7 de octubre — Claude Haiku 5.5 (Anthropic): el modelo pequeño de Anthropic baja a 0,10 $/0,50 $ para prompts de hasta 100K tokens (0,50 $/2,50 $ por encima), con 1M de contexto y 43 puntos en el índice (Haiku 4.5 marcaba 17). Es el primer Claude con precio escalonado por longitud de prompt.
¿Claude Opus 5.5 o GPT-6 Astra: cuál es mejor en octubre de 2026?#
Es la comparación que más se busca este mes, y a 8 de octubre la respuesta tiene datos independientes: Opus 5.5 es más inteligente en el índice general, más barato por token y, a esfuerzo high, también más barato por tarea; Astra mantiene su ventaja en las tareas que tocan el ordenador. Mi experiencia de uso con los dos está en GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5: comparativa de uso real; aquí van los números.
| Dimensión (octubre 2026) | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra | Gana |
|---|---|---|---|
| Índice AA v4.3.2, esfuerzo máximo | 58 | 53 | Opus 5.5 |
Índice AA, esfuerzo high | 54 | 51 | Opus 5.5 |
| Coste por tarea del índice (máximo) | 5,98 $ | 3,26 $ | Astra |
| Coste por tarea a ~misma nota | 1,82 $ (high, 54) | 3,26 $ (max, 53) | Opus 5.5 |
| Precio API (in/out por MTok) | 4 $ / 20 $ | 10 $ / 50 $ (20/75 sobre 272K) | Opus 5.5 |
| Cache de lectura | 0,20 $/M | 1 $/M | Opus 5.5 |
| Contexto | 1M sin recargo | 1,05M, con recargo sobre 272K | Opus 5.5 |
| Computer use, navegador, ciberseguridad | — | Referencia del mercado | Astra |
| Matemáticas de competición | — | 98% en FrontierMath Tier 4 (dato de OpenAI) | Astra |
high te da más nota que Astra al máximo por algo más de la mitad del coste. Si tu agente opera un navegador o un escritorio, o haces auditoría de seguridad, Astra sigue siendo la elección. Y si ninguna de las dos cosas es crítica, el modelo correcto probablemente no es ninguno de los dos: es GPT-6.1 Sol o Sonnet 5.5 (siguiente sección).¿Cuál es el modelo de IA más potente actualmente? (ranking por esfuerzo, octubre 2026)#
Claude Opus 5.5 en esfuerzo max, con 58 puntos. Pero "el más potente" es una respuesta incompleta, porque el mismo modelo puntúa muy distinto según cuánto le dejes pensar, y eso cambia la factura. La tabla que lo explica, con datos de la tabla principal de Artificial Analysis a 8 de octubre de 2026:
| Modelo y esfuerzo | Índice | Coste por tarea | Lectura |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 (max) | 58 | 5,98 $ | Techo absoluto del mercado |
| Claude Sonnet 5.5 (max) | 56 | 5,46 $ | Casi el techo, pero gasta tantos tokens que no es más barato |
| Claude Opus 5.5 (xhigh) | 56 | 3,46 $ | Misma nota que Sonnet max, 37% más barato |
| Claude Opus 5.5 (high) | 54 | 1,82 $ | El punto dulce de la gama alta |
| Claude Fable 5.1 (max) | 53 | 7,63 $ | El más caro por tarea; ya no lidera |
| GPT-6 Astra (max) | 53 | 3,26 $ | Frontera de OpenAI |
| Gemini 4 Argon (high) | 53 | 1,99 $ | Muy eficiente, acceso restringido |
| GPT-6.1 Sol (max) | 52 | 0,72 $ | La mejor relación nota/coste del mercado |
| Claude Sonnet 5.5 (xhigh) | 52 | 2,01 $ | Sonnet sin desbocar el gasto |
| Claude Opus 5.5 (medium, por defecto) | 51 | 1,34 $ | Lo que obtienes si no tocas nada |
| GPT-6.1 Sol (xhigh) | 51 | 0,39 $ | Nota de frontera de hace un mes a precio de gama baja |
- Entre 51 y 58 puntos hay un factor 15 de coste (de 0,39 $ a 5,98 $ por tarea). Para casi cualquier proceso de empresa, la diferencia de calidad entre 52 y 58 no compensa multiplicar el coste por ocho.
- El esfuerzo es el nuevo selector de modelo. Opus 5.5 viene en
mediumpor defecto (51 puntos); subirlo ahighle da tres puntos por 0,48 $ más por tarea. Antes elegías modelo; ahora eliges modelo y esfuerzo. - Fable 5.1 pierde su razón de ser para la mayoría. Con 53 puntos y 7,63 $ por tarea, queda por debajo de Opus 5.5 en nota y por encima en coste. Anthropic lo sigue recomendando para el razonamiento más exigente "cuando Opus 5.5 a más esfuerzo se queda corto", y ese es exactamente su hueco. El contexto de su lanzamiento está en el análisis de Claude Fable 5.
¿Cuánto cuesta cada modelo de IA en octubre de 2026?#
Precios de API oficiales verificados el 8 de octubre de 2026 en las páginas de precios de Anthropic, OpenAI y Google (dólares por millón de tokens, sin IVA):
| Modelo | Entrada | Cache (lectura) | Salida | Nota |
|---|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 | 10 $ | 0,25 $ | 50 $ | Lotes: 5 $ / 25 $ |
| Claude Opus 5.5 | 4 $ | 0,20 $ | 20 $ | Lotes: 2 $ / 10 $; modo rápido 8 $ / 40 $ |
| Claude Sonnet 5.5 | 2 $ | 0,10 $ | 10 $ | Lotes: 1 $ / 5 $ |
| Claude Haiku 5.5 (≤100K) | 0,10 $ | 0,01 $ | 0,50 $ | Por encima de 100K: 0,50 $ / 2,50 $ |
| GPT-6 Astra (≤272K) | 10 $ | 1 $ | 50 $ | Por encima de 272K: 20 $ / 75 $ |
| GPT-6.1 Sol (≤272K) | 2 $ | 0,10 $ | 10 $ | Por encima de 272K: 4 $ / 15 $ |
| GPT-6 Sol (≤272K) | 2 $ | 0,20 $ | 10 $ | Superado por 6.1 Sol al mismo precio |
| GPT-6 Luna (≤272K) | 0,10 $ | 0,01 $ | 0,50 $ | Por encima de 272K: 0,20 $ / 0,75 $ |
| GPT-5.6 Terra | 2 $ | 0,20 $ | 12 $ | La "mejor compra" de septiembre, ya superada |
| Gemini 4 Argon | 2 $ | −95% | 10 $ | Precio de lanzamiento; después 4 $ / 20 $. Acceso restringido |
| Gemini 3.8 Flash | 0,75 $ | — | 3,75 $ | Hasta el 31/12/2026; luego 1,50 $ / 7,50 $ |
| Gemini 3.1 Pro | 2 $ | — | 12 $ | Por encima de 200K: 4 $ / 18 $ |
- Haiku 5.5 cuesta un 90% menos por token que Haiku 4.5 (1 $/5 $), pero no un 90% menos por tarea. Según la documentación de Anthropic, los modelos desde la generación 4.7 usan un tokenizador que produce aproximadamente un 30% más de tokens para el mismo texto, y Haiku 4.5 usaba el anterior. Si migras un flujo de clasificación de Haiku 4.5 a 5.5, recalcula con tus propios textos: el ahorro es grande, pero menor que el titular. Además, el precio sube 5× si el prompt pasa de 100K tokens.
- GPT-6 Sol ya no tiene sentido: GPT-6.1 Sol cuesta lo mismo, puntúa más y cobra la cache a la mitad. Si integraste Sol hace dos semanas, cambiar el identificador es la optimización más barata del mes.
Para la factura completa de una pyme (planes de suscripción, asientos de equipo y API), tienes el desglose en cuánto cuesta Claude al mes para una empresa, cuánto cuesta GPT-6 Astra en una empresa española y cuánto cuesta Gemini en una empresa.
¿Qué modelo de IA usar para cada tarea en octubre de 2026?#
La tabla que importa para decidir, con las elecciones concretas de este mes:
| Tarea | Elección de octubre | Por qué |
|---|---|---|
| Programar a diario (IDE, PRs) | Claude Sonnet 5.5 o GPT-6.1 Sol | 52 puntos en xhigh/max a 2 $/10 $; el flagship no aporta en la mayoría de tareas |
| Agentes de código largos, migraciones, refactors grandes | Claude Opus 5.5 (high o xhigh) | Líder del índice; 54-56 puntos a 1,82-3,46 $ por tarea |
| Agentes que navegan y usan el ordenador | GPT-6 Astra | Sigue siendo la referencia en computer use y navegador |
| Copiloto interno sobre documentos (RAG) | Sonnet 5.5 o Opus 5.5 | Cache de lectura a 0,10 $/M y 0,20 $/M: el corpus releído cuesta céntimos |
| Razonamiento extremo donde el coste no importa | Opus 5.5 (max) o Fable 5.1 | 58 puntos; Fable solo si Opus a más esfuerzo se queda corto |
| Clasificación, extracción y enrutado a gran volumen | Claude Haiku 5.5 o GPT-6 Luna | 0,10 $/0,50 $; Haiku con 43 puntos en el índice |
| Atención al cliente, resúmenes, borradores | Gemini 3.8 Flash o Haiku 5.5 | Rápidos y baratos; ojo al escalón de Flash el 1 de enero |
| Documentos escaneados, facturas, imágenes | Gemini 3.1 Pro | Sigue siendo la opción de Google disponible para visión documental |
| IA local / datos que no salen de la empresa | Qwen 3.8, GLM-5.3 o Kimi K3 | Pesos abiertos en tu hardware |
| Requisito de proveedor europeo | Mistral Large 4 | Entrenado y servido en Europa; pesos abiertos anunciados para finales de octubre |
¿Qué modelos open source son mejores en octubre de 2026?#
Los modelos de pesos abiertos siguen unos 12 puntos por detrás de la frontera cerrada en el índice independiente (46 frente a 58), pero para una empresa con datos sensibles siguen siendo la vía más corta a "los datos no salen de aquí". El top de pesos abiertos de Artificial Analysis a 8 de octubre de 2026:
| Modelo open weight | Laboratorio | Índice AA | Para qué lo usaría |
|---|---|---|---|
| MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 46 | El más alto del índice entre pesos abiertos |
| GLM-5.3 (max) | Z.ai | 45 | Código y agentes on-premise; la variante Flash marca 42 |
| Kimi K3 (max) | Moonshot | 44 | Agentes de programación en local |
| DeepSeek V4.1 Flash (max) | DeepSeek | 39 | Coste mínimo con nota digna |
| Qwen 3.8 27B (xhigh) | Alibaba | 34 | Corre en una sola GPU de consumo; la opción local más práctica |
Como director de una pyme, ¿qué cambia este mes para mi empresa?#
Cambia la factura, no la operativa. En seis semanas, la nota de frontera de septiembre (53 puntos de Astra y Fable 5.1, a 10 $/50 $) se puede comprar a 2 $/10 $ con GPT-6.1 Sol (52) o mejorar a 4 $/20 $ con Opus 5.5 (54-58). Y el trabajo de volumen ha bajado a 0,10 $ por millón de tokens de entrada. En la práctica, el modelo ha dejado de ser la partida que decide el presupuesto de un proyecto de IA: lo que cuesta es conectarlo a tu ERP, tus documentos y tu correo, con permisos y datos en Europa.
El dato real que lo ilustra lo publiqué con cifras: la consultoría de Javadex se opera desde un centro de mando con agentes cuya capa de IA costó 7,78 € en 30 días (registro a 27 de septiembre de 2026), detallado en el caso del centro de mando. Y en un buscador técnico sobre manuales de maquinaria industrial, lo que llevó la precisión del 87% al 97,9% de respuestas que citan la página correcta fue el trabajo de recuperación y evaluación, no cambiar de modelo: caso real de RAG sobre manuales técnicos.
¿Qué alternativas hay a cambiar de modelo cada mes?#
- Quedarte con lo que tienes: si tu flujo funciona con Opus 5, Sonnet 5 o GPT-5.6 Terra, sigue funcionando. Ninguno está retirado. Migrar por migrar no es una tarea.
- Suscripción de consumidor (ChatGPT, Claude, Gemini): suficiente para 2-3 personas que escriben texto. No resuelve integración con tus sistemas ni control de datos.
- API directa con un solo proveedor: barata, pero te ata a su calendario. En octubre, quien estaba en solo-OpenAI se perdió el salto de Opus 5.5, y quien estaba en solo-Anthropic paga más que GPT-6.1 Sol por la gama media.
- Plataforma multi-modelo propia: todos los modelos detrás de una interfaz, eligiendo el modelo por tarea. Es la opción que más trabajo inicial pide y la única que convierte un mes como este en una ventaja en lugar de en una migración. Comparativa en IA multi-modelo para empresas.
¿Qué modelo de IA necesita mi empresa en octubre de 2026?#
Ninguno en exclusiva: necesita poder usar todos. En septiembre el líder era Fable 5.1; tres semanas después es Opus 5.5, la mejor compra de gama media cambió de GPT-5.6 Terra a GPT-6.1 Sol y el modelo barato de referencia pasó a costar diez veces menos. La pregunta útil no es "¿Opus o Astra?" sino "¿puedo cambiar de modelo sin rehacer mi implantación?".
Ahí entra Cortex, la plataforma de IA privada de Javadex: Javier Santos Criado la monta en 4-8 semanas con tu marca, usando todos los modelos de esta tabla (Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5, Astra, GPT-6.1 Sol, Gemini y los open source que quieras en local), conectada a tu stack, con datos en Europa y sin lock-in. Cuando en noviembre salga el siguiente modelo, se añade en una tarde y se compara contra el actual con tu propio tráfico. Las diferencias con una suscripción de equipo están en Cortex frente a ChatGPT Team. Para quién no es: si solo necesitas que 2-3 personas escriban texto con un asistente, la suscripción de 20 $/mes te sobra y no te voy a vender nada. Si tus datos no pueden salir de la empresa y el equipo pasa de 5 personas, ahí es donde la plataforma paga la diferencia.
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Preguntas frecuentes#
¿Cuál es el mejor modelo de IA en octubre de 2026?#
Claude Opus 5.5 (Anthropic), con 58 puntos en el Intelligence Index v4.3.2 de Artificial Analysis en esfuerzo máximo, el valor más alto medido hasta la fecha. Le siguen Claude Sonnet 5.5 (56) y, empatados a 53, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 y Gemini 4 Argon. Para la mayoría de tareas de empresa, GPT-6.1 Sol (52 puntos a 0,72 $ por tarea) es la mejor relación calidad/precio.
¿Cuál es el mejor modelo de IA en 2026?#
A 8 de octubre de 2026, Claude Opus 5.5 lidera el índice independiente de Artificial Analysis. El liderazgo ha cambiado varias veces este año (Fable 5 en junio-julio, Fable 5.1 y GPT-6 Astra en septiembre, Opus 5.5 en octubre), por eso este ranking se actualiza cada mes.
¿Cuál es mejor, Claude Opus 5.5 o GPT-6 Astra?#
Opus 5.5 puntúa más en el índice general (58 frente a 53 en esfuerzo máximo; 54 frente a 51 en high) y cuesta 4 $/20 $ por millón de tokens frente a 10 $/50 $. Astra sigue siendo la referencia para agentes que usan el ordenador y el navegador, ciberseguridad y matemáticas. Para código, documentos y trabajo de conocimiento, Opus 5.5; para automatizar interfaces, Astra.
¿Cuánto cuesta Claude Opus 5.5?#
4 $ por millón de tokens de entrada y 20 $ de salida, con cache de lectura a 0,20 $/M y 1M de contexto sin recargo. En lotes, la mitad (2 $/10 $). Es un 60% más barato que GPT-6 Astra y Claude Fable 5.1 por token.
¿Qué es GPT-6.1 Sol y cuánto cuesta?#
Es el modelo de gama media de OpenAI lanzado el 29 de septiembre de 2026 en su DevDay. Cuesta 2 $ por millón de tokens de entrada, 0,10 $ de entrada cacheada y 10 $ de salida (hasta 272K de contexto), y marca 52 puntos en el índice de Artificial Analysis a 0,72 $ por tarea, un punto por debajo de GPT-6 Astra.
¿Cuánto cuesta Claude Haiku 5.5?#
0,10 $ por millón de tokens de entrada y 0,50 $ de salida para prompts de hasta 100.000 tokens, y 0,50 $/2,50 $ por encima. Cache de lectura a 0,01 $/M. Salió el 7 de octubre de 2026 con 1M de contexto y 43 puntos en el índice de Artificial Analysis.
¿Se puede usar ya Gemini 4 Argon?#
No de forma general. Google lo anunció el 30 de septiembre de 2026 y de momento solo está disponible para el programa Fairwind de ciberdefensa. Los clientes de pago de la API y los suscriptores de Google AI Ultra lo recibirán después, sin fecha anunciada. Su precio de lanzamiento es 2 $/10 $ por millón de tokens.
¿Qué modelo de IA es mejor para programar en octubre de 2026?#
Para el día a día, Claude Sonnet 5.5 o GPT-6.1 Sol (2 $/10 $). Para agentes de código largos y refactors grandes, Claude Opus 5.5 en esfuerzo high o xhigh. Para programar en local con pesos abiertos, GLM-5.3 o Kimi K3.
Fuentes (verificadas el 8 de octubre de 2026): tabla principal y página de lanzamiento de Claude Opus 5.5 en Artificial Analysis (Intelligence Index v4.3.2, coste por tarea) y su ranking de pesos abiertos; precios de la API de Claude y resumen de modelos de Anthropic; precios de la API de OpenAI; anuncio de Gemini 4 Argon y precios de Gemini API; anuncio de Mistral Large 4; cobertura de lanzamiento de GPT-6.1 Sol en TechCrunch y de GPT-6 Sol y Luna en VentureBeat. Las cifras de benchmarks propios de cada fabricante (FrontierMath, DeepSWE, Terminal-Bench) se indican como tales y no son comparables entre sí.
