GPT-5 Pro vs Claude Opus 5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-5 Pro de OpenAI y Claude Opus 5 de Anthropic compiten directamente en el ecosistema actual de IA. GPT-5 Pro ofrece una ventana de contexto de 400K tokens a $15.00/$120.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Claude Opus 5 ofrece 1M tokens de contexto a $5.00/$25.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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GPT-5 Pro
Motor de Razonamiento ProfundoGPT-5 Pro de OpenAI es un modelo de IA diseñado para razonamiento lógico profundo, matemáticas avanzadas y resolución científica paso a paso, con ventana de contexto de 400K, velocidad de 55 tokens/s, índice de inteligencia de 62/100 y tari
$15.00 / 1M
$120.00 / 1M
400K tokens
78.5%
Claude Opus 5
Modelo Insignia de FronteraClaude Opus 5 de Anthropic es un modelo de IA diseñado para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, con ventana de contexto de 1M, velocidad de 68 tokens/s, índice de inteligencia de 75/100 y tari
$5.00 / 1M
$25.00 / 1M
1M tokens
83.1%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Claude Opus 5 is 4.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Claude Opus 5 has a larger context window (1M vs 400K tokens).
- Claude Opus 5 is faster at 68 tok/s vs 55 tok/s.
- Claude Opus 5 leads on SWE-bench coding (83.1% vs 78.5%).
| Característica | GPT-5 Pro | Claude Opus 5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 62 | 75 |
Provider | OpenAI | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $15.00 / 1M | $5.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $120.00 / 1M | $25.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $16.05 / 1M | $3.85 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 272K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 55 tok/s | 68 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 78.5% | 83.1% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 87.2% | 80.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $1.50 / 1M | $0.50 / 1M |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5 Pro · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 400K con hasta 272K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 78.5% · GPQA Diamond 87.2%)
- Rendimiento ágil de 55 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 4200 ms
- Economía de API competitiva ($15/$120 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
Claude Opus 5 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 1M con hasta 128K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 83.1% · GPQA Diamond 80.5%)
- Rendimiento ágil de 68 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 1500 ms
- Economía de API competitiva ($5/$25 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5 Pro | Claude Opus 5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $20.40 | $5.49 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 72K | 72K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 48K | 37K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | GPT-5 Pro | Claude Opus 5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-pro | claude-opus-5-20260701 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2025-10 | 2026-07 |
| Knowledge Cutoff | September 2024 | March 2026 |
| Architecture | Maximum-compute unified reasoning model | Thinking-First Autonomous Foundation Architecture |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($15/1M in) across full 400K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $1.5/1M (no extra cache-write fee) | $0.5/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5 Pro vs Claude Opus 5: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5 Pro or Claude Opus 5?
Claude Opus 5 is more intelligent. It scores 75 compared with 62 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Claude Opus 5 is faster, generating 68 tokens per second compared with 55 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Claude Opus 5 is cheaper at $3.85 per 1M tokens blended, compared with $16.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Claude Opus 5 has lower latency, with a time to first token of 1.50s compared with 4.20s.
Which model has a larger context window?
Claude Opus 5 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 400K tokens.
Veredicto
Tanto GPT-5 Pro (Ideal para razonamiento lógico profundo, matemáticas avanzadas y resolución científica paso a paso, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Claude Opus 5 (Ideal para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Claude Opus 5 lidera en inteligencia general y programación, Claude Opus 5 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Claude Opus 5 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, GPT-5 Pro o Claude Opus 5?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Claude Opus 5 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de GPT-5 Pro frente a Claude Opus 5?+
GPT-5 Pro cuesta $15.00 / $120.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Claude Opus 5 cuesta $5.00 / $25.00. En costo combinado, Claude Opus 5 es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
GPT-5 Pro cuenta con 400K tokens de contexto frente a 1M tokens de Claude Opus 5. En velocidad de inferencia, Claude Opus 5 ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de OpenAI y Anthropic, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).