Head-to-Head Model Comparison

o3 vs Claude Opus 4.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial
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o3 vs Claude Opus 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

o3 de OpenAI y Claude Opus 4.5 de Anthropic compiten directamente en el ecosistema actual de IA. o3 ofrece una ventana de contexto de 200K tokens a $2.00/$8.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Claude Opus 4.5 ofrece 200K tokens de contexto a $5.00/$25.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.

Comparación Directa (VS)

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Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

o3

Motor de Razonamiento Profundo

o3 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 200K, velocidad de 75 tokens/s, índice de inteligencia de 56/100 y tarifa de $

Intelligence Index56 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$8.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

69.1%

Anthropic

Claude Opus 4.5

Modelo Insignia de Frontera

Claude Opus 4.5 de Anthropic es un modelo de IA diseñado para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, con ventana de contexto de 200K, velocidad de 62 tokens/s, índice de inteligencia de 63/100 y

Intelligence Index63 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$25.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

77.2%

Diferencias Clave de un Vistazo

  • o3 is 2.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • o3 is faster at 75 tok/s vs 62 tok/s.
  • Claude Opus 4.5 leads on SWE-bench coding (77.2% vs 69.1%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
Característicao3Claude Opus 4.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5663
Provider
OpenAIAnthropic
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$5.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$8.00 / 1M$25.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.55 / 1M$3.85 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
100K64K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s62 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
69.1%77.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
76.5%74.8%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.50 / 1M

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código
Claude Opus 4.5
+8.1% SWE-bench lead
Costo
o3
2.8x cheaper monthly runtime
Velocidad
o3
+21% faster generation
Contexto
Tied
200K tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

o3Claude Opus 4.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

69.1%vs77.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

76.5%vs74.8%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

87%vs87.3%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1345ptsvs1376pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

12.9%vs13.7%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

42%vs49.2%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

42.5%vs45.6%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

70.5%vs74.1%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

91.6%vs88.5%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

78.5%vs79.4%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs62 tok/s

Latencia y Tiempo de Respuesta

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
o32.80s
Claude Opus 4.52.10s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
o39.47s
Claude Opus 4.510.16s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
o3 Monthly API Bill
$10.95 / month
$2/1M in · $8/1M out
Claude Opus 4.5 Monthly API Bill
$30.75 / month
$5/1M in · $25/1M out
o3 saves approximately $19.80 / month (64%) under this workload.2.8x Savings

o3 · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 200K con hasta 100K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 69.1% · GPQA Diamond 76.5%)
  • Rendimiento ágil de 75 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 2800 ms
  • Economía de API competitiva ($2/$8 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 4.5 · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 200K con hasta 64K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 77.2% · GPQA Diamond 74.8%)
  • Rendimiento ágil de 62 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 2100 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.

Metrico3Claude Opus 4.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.35$5.86
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
48K73K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
26K43K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Característicao3Claude Opus 4.5
Official API Model ID (SDK)o3claude-opus-4-5-20251101
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date2025-042025-11
Knowledge CutoffJune 2024March 2025
ArchitectureReasoning transformer with adjustable thinking effortHybrid Reasoning
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 200K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.5/1M (no extra cache-write fee)$0.5/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token BillingText 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 VRAMCloud-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 ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedAnthropic 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 TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

o3 vs Claude Opus 4.5: Respuestas Rápidas (FAQ)

Which is more intelligent, o3 or Claude Opus 4.5?

Claude Opus 4.5 is more intelligent. It scores 63 compared with 56 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

o3 is faster, generating 75 tokens per second compared with 62 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

o3 is cheaper at $1.55 per 1M tokens blended, compared with $3.85 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Claude Opus 4.5 has lower latency, with a time to first token of 2.10s compared with 2.80s.

Veredicto

Tanto o3 (Ideal para razonamiento lógico profundo, matemáticas avanzadas y resolución científica paso a paso, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Claude Opus 4.5 (Ideal para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Claude Opus 4.5 lidera en inteligencia general y programación, o3 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y o3 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, o3 o Claude Opus 4.5?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Claude Opus 4.5 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de o3 frente a Claude Opus 4.5?+

o3 cuesta $2.00 / $8.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Claude Opus 4.5 cuesta $5.00 / $25.00. En costo combinado, o3 es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

o3 cuenta con 200K tokens de contexto frente a 200K tokens de Claude Opus 4.5. En velocidad de inferencia, o3 ofrece un rendimiento superior.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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).