He probado 5 alternativas a Claude Opus 4.5: Esta es la mejor IA para programar en 2026

Claude Opus 4.5 es un modelo potente para la programación de alta exigencia y tareas complejas tipo agente. Sin embargo, sus capacidades tienen un costo significativo. Con costos de API de $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón para la salida, los gastos pueden acumularse rápidamente. Para desarrolladores independientes, equipos pequeños o empresas conscientes de su presupuesto, ese costo puede ser un obstáculo.

Opus es demasiado caro ahora, realmente debería haber sido 1.6 veces más barato. Oh bueno, fue divertido mientras duró

Reddit

Esto ha llevado a una exploración de alternativas prácticas que ofrecen un equilibrio entre rendimiento y costo. Este artículo evalúa cinco contendientes líderes en desafíos de programación del mundo real, desde funciones simples hasta proyectos de software complejos de múltiples archivos.

Aquí, desglosaremos GPT-5.2 Codex, Gemini 3 Pro, Devstral 2, GLM-4.7 y MiniMax M2.1. Esta comparación tiene como objetivo ayudarle a seleccionar el socio de IA adecuado para su flujo de trabajo y presupuesto.

¿Qué es Claude Opus 4.5 y por qué considerar alternativas?

Opus 4.5 es considerado un modelo de primer nivel, especialmente para desarrolladores profesionales. Funciona bien en las evaluaciones de programación, obteniendo un impresionante 80.9% en SWE-bench Verified, y su enorme ventana de contexto de 200K (context window) le permite manejar tareas largas y complejas sin degradación del rendimiento. Sus nuevas capacidades de razonamiento híbrido también son de gran ayuda para problemas particularmente difíciles.

Esto nos lleva a la razón principal para considerar alternativas: el costo. Los precios de la API son más altos que los de muchos de sus competidores. Si bien el modelo es potente, estos costos pueden escalar rápidamente, especialmente si usted está ejecutando muchos flujos de trabajo agénticos (agentic workflows) o tareas de alto volumen. Esta estructura de precios puede ser una consideración para los equipos que ejecutan tareas de gran volumen. Esta infografía ilustra el equilibrio entre sus capacidades de alta gama y su costo premium, una razón clave para explorar alternativas a Claude Opus 4.5.

Criterios para evaluar alternativas a Claude Opus 4.5

Elegir una alternativa adecuada implica más que simplemente seleccionar el modelo con las métricas de rendimiento más altas. Requiere un equilibrio de factores clave que impactan los flujos de trabajo de desarrollo diario. Esto es lo que analicé:

• Rendimiento de programación y razonamiento: ¿Qué tan bien programa realmente? Me refiero a tareas complejas de ingeniería de software de múltiples archivos. Para mantener la objetividad, hago referencia a puntuaciones de evaluaciones respetadas como SWE-bench Verified y Terminal-Bench 2.0.

• Integración del flujo de trabajo: ¿Cómo encaja realmente en su configuración? ¿Es una integración fluida en un IDE (entorno de desarrollo integrado) como VS Code, o es más una herramienta de línea de comandos? Cuanta menos fricción, mejor.

• Rentabilidad: Comparé el costo por millón de tokens para evaluar el valor general e identificar soluciones rentables.

• Flexibilidad y control: ¿La alternativa admite modelos de pesos abiertos que usted pueda ejecutar localmente para una mejor privacidad, personalización y control?

Una comparación de las principales alternativas a Claude Opus 4.5

Esta tabla proporciona una comparación de alto nivel de las especificaciones clave para cada modelo.

Las 5 mejores alternativas a Claude Opus 4.5 en 2026

Cada uno de estos modelos tiene fortalezas únicas, y la elección ideal depende de los requisitos y prioridades específicos de su proyecto.

1. GPT-5.2 Codex

GPT-5.2 Codex es el modelo de OpenAI diseñado específicamente para la ingeniería de software profesional. Es adecuado para tareas exigentes como refactorizaciones a gran escala, migraciones complejas y tareas de ciberseguridad defensiva.

Funciona extremadamente bien, alcanzando un impresionante 80.0% en SWE-bench Verified y un 64.0% en Terminal-Bench 2.0. Sus capacidades de visión también son excelentes, lo que significa que puede interpretar diseños de UI y diagramas técnicos con facilidad. Su principal ventaja es su fuerte razonamiento y fiabilidad para flujos de trabajo profesionales extendidos. Como modelo propietario, no se puede personalizar ni ejecutar localmente. Aunque es más asequible que Opus 4.5, sigue siendo una opción de precio premium.

Gpt4o parece borracho e ignorará detalles importantes y simplemente lanzará algo de código. Lo corregiría de nuevo, luego otra vez, y otra vez, y entonces podríamos tener una solución.

Reddit

En cuanto a precios, está disponible a través de una API a $1.75 por millón de tokens de entrada y $14.00 por salida. Esto lo convierte en una opción más rentable que Claude para tareas comparables.

Ideal para: Desarrolladores profesionales y equipos empresariales que trabajan en bases de código grandes y críticas para el negocio que necesitan un socio de programación inteligente y confiable.

2. Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro es la apuesta de Google en el espacio de la programación con IA, y sus características más destacadas son sus capacidades multimodales nativas y su gran ventana de contexto.

Este modelo puede comprender video e imágenes junto con su código, lo cual es una característica única y útil para ciertos tipos de desarrollo. Obtuvo un muy competitivo 74.2% en SWE-bench Verified, y algunos análisis sugieren que es especialmente bueno para tareas que requieren que todo el proyecto se mantenga en contexto. Sus principales fortalezas son su velocidad y comprensión visual, lo que lo convierte en una opción fantástica para el trabajo de UI/UX o el análisis de activos visuales. El precio de su API está integrado en las plataformas en la nube de Google, lo que puede diferir de los modelos de precios independientes de otros proveedores.

Puede obtener acceso a través de Google AI Studio y Vertex AI. Para uso individual, está disponible a través del plan Gemini Advanced.

Ideal para: Desarrolladores que trabajan en aplicaciones multimedia, diseñadores de UI/UX o cualquier persona que necesite procesar entradas visuales junto con el código a alta velocidad.

3. Devstral 2

Devstral 2 de Mistral AI es un modelo de frontera diseñado específicamente para la ingeniería de software agéntica, con un enfoque en los principios de código abierto.

Fue construido para agentes de programación, y funciona bien para ser un modelo de pesos abiertos, obteniendo un 53.8% en SWE-bench Verified. También se integra con IDEs populares como VSCode y JetBrains, por lo que encaja perfectamente en los flujos de trabajo existentes. Una ventaja clave es su naturaleza abierta y personalizable. Usted tiene más control e incluso puede auto-hospedarlo por razones de privacidad o rendimiento. Como herramienta especializada, su ecosistema es menos maduro que el de los proveedores más grandes, y sus puntuaciones en las evaluaciones de referencia son actualmente inferiores a las de algunos modelos propietarios de primer nivel.

Está disponible como un modelo de pesos abiertos para auto-hospedaje o puede acceder a él a través de la plataforma de Mistral y socios como AWS, Azure y Google Cloud.

Ideal para: Desarrolladores que aman la línea de comandos, desean un agente de IA de código abierto o necesitan ejecutar un modelo potente localmente por privacidad y control.

4. GLM-4.7

GLM-4.7 de Zhipu AI puede describirse como un modelo de "pensamiento". Tiene una función que le permite razonar sobre un problema antes de generar una solución, lo que puede conducir a un código más robusto y lógico.

Su modo de "Pensamiento Profundo" (Deep Thinking) se puede activar en la API para mejorar la estabilidad en tareas de largo plazo. Presenta cifras sólidas, obteniendo un 73.8% en SWE-Bench, y viene con una generosa ventana de contexto de 205K. También tiene características optimizadas específicamente para generar interfaces de usuario limpias y modernas. La ventaja clave es ese paso de razonamiento explícito, que ayuda en flujos de trabajo complejos de múltiples pasos. Este proceso puede añadir latencia, pero el proceso de pensamiento se puede transmitir por secuencias (streaming) para reducir el tiempo de espera percibido.

El precio es muy competitivo. Es muy rentable a solo $0.60 por millón de tokens de entrada y $2.20 por salida.

Ideal para: Equipos que construyen agentes de IA complejos y desarrolladores que trabajan en problemas de programación difíciles de múltiples pasos donde la coherencia lógica es más importante que la velocidad bruta.

5. MiniMax M2.1

MiniMax M2.1 es un modelo altamente eficiente. Destaca en la programación multilingüe y la generación de UI/UX, siendo al mismo tiempo una de las opciones más asequibles que existen.

Tiene soporte mejorado para lenguajes más allá de Python, incluyendo Rust, Java, Go y C++. Su función "Vibe Coding" es útil para generar UIs de alta calidad, y ofrece pesos de código abierto para despliegue local. Incluso ofrece un formato de API compatible con Anthropic para simplificar la migración. Sus principales ventajas son su relación rendimiento-costo y su sólido soporte multi-lenguaje. Como modelo MoE (Mezcla de Expertos o Mixture of Experts) eficiente, es muy rápido, aunque puede no igualar el poder de razonamiento de modelos más grandes en problemas de un solo tema muy profundos. Obtuvo un sólido 61.0% en SWE-bench.

El precio es muy competitivo, a solo $0.30 por millón de tokens de entrada y $1.20 por salida, proporcionando capacidades significativas a un costo menor que los modelos premium.

Ideal para: Desarrolladores full-stack que trabajan en múltiples lenguajes de programación, ingenieros de frontend enfocados en UI/UX y cualquier equipo que busque una solución potente, rentable y auto-hospedable.

Para aquellos que deseen ver estos modelos en acción, este video ofrece una comparación práctica y analiza qué alternativas podrían ser mejores dependiendo de sus necesidades específicas de programación.

Este video ofrece una comparación práctica y analiza qué alternativas podrían ser mejores dependiendo de sus necesidades específicas de programación.

Cómo elegir el asistente de IA adecuado

No existe un único modelo "mejor" para todos los casos de uso. La elección correcta depende de la tarea específica. Para la complejidad de grado empresarial, GPT-5.2 es una opción adecuada. Para la velocidad y los flujos de trabajo visuales, Gemini es una opción sólida. Para los usuarios que valoran el control y los modelos de código abierto, Devstral es una opción viable, y para los usuarios conscientes del presupuesto, GLM-4.7 y MiniMax M2.1 ofrecen un valor excelente.

Una práctica recomendada es utilizar la herramienta adecuada para el trabajo. Estos asistentes de programación de propósito general son eficaces para escribir código. Sin embargo, el trabajo de un desarrollador va más allá de la programación. También hay que escribir documentación, crear entradas de blog para anunciar nuevas funciones y responder preguntas de su comunidad. Para tareas relacionadas con el contenido, una herramienta especializada puede ser más eficaz.

Por ejemplo, mientras se utiliza un asistente de programación de IA para construir una aplicación, una herramienta como eesel AI Blog Writer puede usarse para generar anuncios de lanzamiento y documentación técnica a partir de una sola palabra clave. Tales herramientas están diseñadas para crear contenido optimizado para SEO, permitiendo que los asistentes de programación se utilicen para su propósito principal: escribir código.

Reflexiones finales: Un enfoque híbrido para los asistentes de programación de IA

El panorama de la programación con IA en 2026 es rico y diverso. Confiar en un único modelo de alto costo como Claude Opus 4.5 puede no ser necesario ni rentable para todos los usuarios.

Un flujo de trabajo eficaz suele ser híbrido. Esto implica el uso de una "cadena de modelos" (model chain) o un enfoque de múltiples herramientas. Use un modelo potente como GPT-5.2 para la planificación arquitectónica, uno rápido como Gemini para la iteración del frontend y uno rentable como MiniMax para tareas rutinarias.

A menudo tomo una respuesta de Opus o Gemini Advanced y luego la introduzco en GPT 4 y le pido que evalúe la precisión de la otra IA. Luego arreglará el código o lo que sea, y lo llevaré de vuelta a Claude y a menudo se disculpará y me tratará como si fuera una especie de genio porque 'yo' encontré una mejor manera de hacerlo.

Reddit

Crear software requiere tanto programación como comunicación. Si bien estos asistentes de IA pueden mejorar el desarrollo, otras herramientas como eesel AI pueden ayudar con las necesidades de comunicación. Desde responder preguntas internas con nuestro AI Internal Chat hasta crear todo su contenido de cara al cliente con nuestro AI Blog Writer, usted puede cubrir todas sus bases.