Una Comparación Exhaustiva y Orientada a Programación del GPT Más Reciente (GPT-5.2): ¿En Qué se Diferencia de Claude 4.6 y Gemini 3.1 Pro?
Programar con IA generativa no es solo generar una función y darlo por terminado. En el trabajo real, te evalúan por tu capacidad de entender un repositorio existente, mantener coherencia entre múltiples archivos, ejecutar tests → corregir a partir de logs de fallos, y luego resumir los cambios de forma explicable en revisión de código (“¿por qué este cambio?”). Los modelos fuertes aquí no solo aceleran la implementación: suelen reducir retrabajo y el costo de revisión.
En este artículo, nos centraremos en la familia GPT-5.2 de OpenAI como el GPT más reciente, y lo compararemos con alternativas comunes: Claude 4.6 (Opus/Sonnet) y el recientemente destacado Gemini 3.1 Pro—específicamente desde una perspectiva de programación. En lugar de correr a un veredicto, organizaremos la comparación alrededor de puntos de decisión donde los equipos suelen atascarse (manejo de contexto largo, ejecución tipo agente, precios y cómo se tratan los logs de ejecución), para que puedas usarla en una selección real. :contentReference[oaicite:0]{index=0}
A quién ayuda este artículo (de forma concreta)
Primero, a quienes quieren optimizar la “elección de modelo” en entornos de programación con IA como Cursor o VS Code. Cuando pasas de autocompletado a delegar corrección de bugs, refactors y arreglos de tests, sentirás la diferencia en la capacidad del modelo de terminar la corrección.
Segundo, a equipos que entregan productos con múltiples lenguajes mezclados (TypeScript/Java/Python, etc.) y quieren reducir fricción en PRs y fallos en CI. Aunque la salida “se vea bien”, si los tests fallan o la intención de diseño se desvía, los humanos terminan deshaciendo y arreglando igual.
Tercero, a quienes quieren usar IA generativa a diario equilibrando de forma realista costo y rendimiento (precio por token y velocidad). Importa el performance, pero también “detalles operativos” como precios, inputs cacheables y facturación de contexto largo—compararlos ayuda a evitar errores. :contentReference[oaicite:1]{index=1}
Qué significa “el GPT más reciente”: posicionamiento de la familia GPT-5.2 (programación + agentes)
OpenAI posiciona GPT-5.2 como un “flagship fuerte en programación y tareas agentivas”, enfatizando mejoras en comprensión de contexto largo, uso de herramientas y ejecución multi-paso. En ChatGPT, hay ofertas como Instant/Thinking/Pro, y en la API, gpt-5.2 se ubica al centro con líneas orientadas a chat y líneas pro. :contentReference[oaicite:2]{index=2}
Desde el punto de vista de programación, lo importante es poder ajustar la cantidad de razonamiento (“thinking”). En las páginas de modelos de OpenAI, reasoning.effort incluye none/low/medium/high/xhigh, permitiéndote cambiar entre velocidad y cautela según la complejidad. También se menciona un contexto de 400.000 tokens y un máximo de salida de 128.000, pensado para manejar documentos de diseño grandes y múltiples archivos a la vez. :contentReference[oaicite:3]{index=3}
En precios, la tabla oficial de OpenAI muestra gpt-5.2 con precios separados de entrada/salida y además incluye explícitamente entrada en caché (un concepto tipo “reutilización”). Para equipos de programación que repiten “mismas reglas + diffs diferentes”, esto se vuelve relevante. :contentReference[oaicite:4]{index=4}
Los objetivos de comparación: Claude 4.6 y Gemini 3.1 Pro (fortalezas “más recientes”)
Claude 4.6 anunció Opus 4.6 (2/5) y Sonnet 4.6 (2/17) en febrero de 2026, indicando mejoras explícitas en programación, planificación de agentes, uso de computadora y razonamiento con contexto largo. En particular, un contexto de 1M de tokens (beta) es una característica destacada. :contentReference[oaicite:5]{index=5}
Gemini 3.1 Pro se actualizó como “para tareas más complejas” en su blog oficial, y su model card presenta evaluaciones de programación (como SWE-Bench Verified y Terminal-Bench) en tablas. El precio de la API de Gemini también indica claramente cambios de precio más allá de 200k tokens y lista explícitamente caché de contexto y cargos por grounding con búsqueda. :contentReference[oaicite:6]{index=6}
Comparación característica por característica: dónde se notan las diferencias al programar
A partir de aquí, dividiremos los puntos donde suelen aparecer diferencias en programación en siete categorías y compararemos GPT-5.2 con Claude 4.6 y Gemini 3.1 Pro.
1) Capacidad de corregir repositorios: ¿puede arreglar, hacer que pasen los tests y cerrar el ciclo?
GPT-5.2
GPT-5.2 enfatiza poder ejecutar tareas complejas del mundo real de extremo a extremo, no solo generación “one-shot”, inclinándose a la “finalización” incluyendo uso de herramientas y comprensión de contexto largo. En programación real, lo clave es leer logs de build/tests, cambiar estrategia de arreglo y converger con diffs mínimos—usar reasoning.effort alto para correcciones difíciles encaja bien. :contentReference[oaicite:7]{index=7}
Claude 4.6
Claude Opus 4.6 afirma en anuncios que “trabaja de forma más confiable en bases de código grandes”, es fuerte en code review y debugging, y puede sostener trabajo agentivo largo. Opus 4.6 también incluye el beta de 1M de contexto, reflejando una filosofía de corregir mientras mantiene especificaciones y documentos largos en contexto. :contentReference[oaicite:8]{index=8}
Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.1 Pro destaca en su model card métricas como SWE-Bench Verified (programación agentiva), mostrando señales explícitas para tareas tipo agente de “arreglar código”. En la práctica, está estructurado para ayudarte a evaluar si es fuerte en el loop “tests → logs → fix”. :contentReference[oaicite:9]{index=9}
Una interpretación práctica suele verse así:
- Si quieres “escritura lista para PR y empaquetado para revisión”, Claude suele sentirse muy bien,
- Si quieres controlar costos ajustando profundidad de razonamiento por dificultad de tarea, GPT-5.2 es fácil de operar,
- Si quieres un loop primero-ejecución/primero-verificación con terminal/herramientas y métricas alineadas, Gemini 3.1 Pro suele encajar bien. :contentReference[oaicite:10]{index=10}
2) Aptitud para agentes: ¿puede hacer plan → ejecutar → verificar → re-ejecutar?
GPT-5.2: el control de razonamiento ayuda al “diseño de intervención”
En operaciones con agentes, el mayor problema suele ser (a) pensar de más en trabajo simple y volverse lento, o (b) pensar de menos en trabajo difícil y fallar. El control por niveles de GPT-5.2 facilita operar por tarea—por ejemplo, “investigación = high”, “reemplazo simple = low” y “análisis del bug más duro = xhigh”. :contentReference[oaicite:11]{index=11}
Claude 4.6: pone tareas largas y “planificación cuidadosa” al frente
Opus 4.6 afirma explícitamente que puede planificar con más cuidado y sostener tareas agentivas largas. Combinado con contexto largo, tiende a destacar en flujos como “crear plan → implementar por etapas → auto-revisión → entrega”, útil para refactors complejos. :contentReference[oaicite:12]{index=12}
Gemini 3.1 Pro: evaluaciones de herramientas/terminal alineadas con su “filosofía”
La model card de Gemini incluye Terminal-Bench, sugiriendo énfasis en tareas de ejecución con interacción OS/terminal. Dado que programar finalmente es “ejecútalo y confirma”, esta filosofía coincide con la práctica. :contentReference[oaicite:13]{index=13}
3) Contexto largo: 400k de GPT-5.2 vs 1M de Claude vs facturación de contexto largo en Gemini
GPT-5.2: 400k de contexto + gran tope de salida
La página del modelo de OpenAI lista GPT-5.2 con una ventana de contexto de 400.000 tokens. Esto habilita flujos donde sostienes documentos de diseño, logs y archivos relacionados juntos—especialmente “fijar guías/historial al inicio e iterar sobre diffs”, que combina bien con caché. :contentReference[oaicite:14]{index=14}
Claude 4.6: vende explícitamente 1M de contexto (beta)
Claude Opus 4.6 y Sonnet 4.6 mencionan explícitamente contexto de 1M de tokens (beta). Para equipos que quieren sostener especificaciones masivas, múltiples docs de diseño, notas de reuniones e incluso informes de incidentes pasados mientras hacen cambios y explicaciones, esto es atractivo. :contentReference[oaicite:15]{index=15}
Gemini 3.1 Pro: precios cambian después de 200k; caché y búsqueda integradas son explícitas
Los precios de la API de Gemini indican claramente que los costos cambian para inputs largos por encima de 200k tokens y listan caché de contexto y cargos por grounding con búsqueda. Si usas contexto largo a menudo, estabilizas costos diseñando qué entra cada vez vs qué se cachea. :contentReference[oaicite:16]{index=16}
Consejo operativo (común a todos): en vez de “volcar todo”, este orden suele ser más seguro:
- Reglas inmutables (nombres, excepciones, logging, prohibiciones)
- Solo los archivos que se van a cambiar
- Logs de fallos de tests y pasos de reproducción
- Documentos de diseño adicionales solo si hacen falta
Así aprovechas contexto largo reduciendo costo y ruido. :contentReference[oaicite:17]{index=17}
4) Experiencia de programación: gana la “edición y convergencia”, no la generación
GPT-5.2: unifica generación de código y ejecución tipo agente bajo una misma filosofía
GPT-5.2 se posiciona en “programación y tareas agentivas”, orientándose a generar código, ejecutar, corregir y converger. Los precios de OpenAI también listan líneas como gpt-5.2-codex y gpt-5.3-codex, facilitando elegir por caso de uso. :contentReference[oaicite:18]{index=18}
Claude 4.6: enfatiza auto-detección en revisión/debug
Opus 4.6 declara fuerza en code review y debugging y que es bueno detectando sus propios errores. Esto suele alinearse con necesidades de PR: no solo “código correcto”, sino “explicación de impacto” y “cobertura de edge cases”. :contentReference[oaicite:19]{index=19}
Gemini 3.1 Pro: benchmarks transparentes que calzan con el flujo real
Gemini 3.1 Pro lista en su model card evaluaciones de programación agentiva y terminal. Esto envía el mensaje de que “ejecución + verificación” deben correrse como loop, útil en entornos CI-driven. :contentReference[oaicite:20]{index=20}
5) Multimodalidad: flujos de desarrollo que mezclan imágenes, UI y diagramas
Se describe que GPT-5.2 acepta no solo texto sino también imágenes, y su página de modelo indica que puede manejar información visual. En flujos con capturas de UI, diálogos de error o diagramas de arquitectura, entender la situación importa más que “solo” escupir código. :contentReference[oaicite:21]{index=21}
Claude 4.6 enfatiza “computer use” y tareas prácticas que abarcan documentos/hojas/presentaciones, y menciona entornos multitarea autónomos como Cowork. Si quieres integrar trabajo adyacente (especificaciones, investigación, documentación) en un solo flujo, esto puede encajar. :contentReference[oaicite:22]{index=22}
Gemini lista explícitamente cargos por grounding con búsqueda, haciendo más fácil “institucionalizar” integración de búsqueda donde investigación y programación se mezclan (verificar specs, fundamentar mensajes de error). :contentReference[oaicite:23]{index=23}
6) Precios y rendimiento: diferencias “aburridas pero fuertes” que importan en el uso diario
GPT-5.2: el precio incluye entrada cacheada
El pricing oficial de OpenAI incluye pricing de entrada cacheada para GPT-5.2 además de entrada/salida. Equipos que repiten supuestos—términos, estándares de código, políticas de arquitectura—pueden estabilizar gasto diseñando prompts orientados a caché. :contentReference[oaicite:24]{index=24}
Claude 4.6: el precio de Opus se presenta de forma clara
El anuncio de Opus 4.6 dice que mantiene el mismo precio en formato entrada/salida, y la página de precios de Claude incluye ejemplos de estimación (como procesamiento de tickets). Esto facilita una estrategia en capas: tareas duras a Opus, trabajo diario a Sonnet. :contentReference[oaicite:25]{index=25}
Gemini 3.1 Pro: el precio cambia con contexto largo (>200k)
Los precios de la API de Gemini indican explícitamente que el precio unitario cambia después de 200k tokens. Si pegas bases de código enormes o logs completos cada vez, el costo puede saltar: caché y diseño por partes se vuelven especialmente importantes. :contentReference[oaicite:26]{index=26}
7) División de trabajo práctica: no “cases” un único modelo
Al final, aquí va una forma de elegir por tipo de tarea. No es “cuál es el mejor”, sino un patrón operativo que falla menos.
Patrón A: cambios cotidianos y throughput de PR (velocidad + costo)
- Mejor opción: GPT-5.2 (effort = low a medium)
- Por qué: puedes producir diffs a buen ritmo con razonamiento moderado y subir a high solo cuando haga falta
- Tip: no pegues los mismos estándares cada vez—crea “supuestos fijos” diseñados para caché. :contentReference[oaicite:27]{index=27}
Patrón B: refactors grandes, specs largas y responsabilidad (contexto + review)
- Mejor opción: Claude Opus 4.6 / Sonnet 4.6
- Por qué: posiciona abiertamente 1M de contexto (beta) y fortalezas de planificación/revisión/debug como rasgos clave
- Tip: primero haz que produzca “plan + criterios de aceptación”, luego avanza por etapas. :contentReference[oaicite:28]{index=28}
Patrón C: primero ejecución y verificación (CI, terminal, herramientas)
- Mejor opción: Gemini 3.1 Pro
- Por qué: lista explícitamente programación agentiva y benchmarks de terminal, y su estructura de precios facilita diseñar integración de contexto largo/caché/búsqueda
- Tip: divide contexto largo + caché; usa grounding con búsqueda cuando corresponda. :contentReference[oaicite:29]{index=29}
Plantillas de solicitud listas para usar (a menudo más efectivas que las diferencias de modelo)
La estructura de la solicitud suele importar más que el modelo. Aquí tienes un formato mínimo que ayuda a que los PRs pasen con menos fricción.
Plantilla
- Objetivo: qué debe lograrse (p.ej., evitar doble envío, eliminar N+1)
- Alcance: lista de archivos que se permite cambiar (lo más importante)
- Criterios de aceptación: tests, tipos, lint, compatibilidad, performance (incluye al menos una condición numérica)
- Info extra: pasos de reproducción, logs, nombres de tests fallidos, ejemplos de salida esperada
Ejemplo corto
- Objetivo: prevenir doble envío en pagos
- Alcance: solo
CheckoutForm.tsxyuseCheckout.ts - Aceptación: 0 errores de tipos, botón deshabilitado al enviar, navegar solo si hay éxito, actualizar tests existentes
- Extra: pasos de repro y logs de error
Si usas esta estructura y luego cambias modelos, las comparaciones se vuelven más justas y la selección más fácil de justificar.
Resumen: el GPT más reciente (GPT-5.2) es fuerte en “razonamiento ajustable × agentes × costo operativo”
Como el GPT más reciente, GPT-5.2 pone programación y tareas agentivas al centro, y resalta elementos operativos “fáciles de correr” como reasoning.effort por niveles, 400k de contexto y un modelo de precios que incluye entrada cacheada. :contentReference[oaicite:30]{index=30}
Mientras tanto, Claude 4.6 enfatiza 1M de contexto (beta) y refuerzos en planificación/revisión/debug, lo que lo hace atractivo para equipos que quieren cambios “explicables” bajo specs largas y refactors grandes. :contentReference[oaicite:31]{index=31}
Gemini 3.1 Pro presenta explícitamente benchmarks de programación agentiva y terminal en su model card, y su estructura de precios indica cómo diseñar integración de contexto largo/caché/búsqueda—lo que lo hace buen encaje para flujos centrados en “ejecútalo y verifícalo”. :contentReference[oaicite:32]{index=32}
En la práctica, más que fijarte en un único modelo, suele ser más realista alternar por tarea: por ejemplo, cambios cotidianos con GPT-5.2 (razonamiento low–medium), momentos difíciles con Claude 4.6 (contexto largo + planificación) y trabajo guiado por verificación con Gemini 3.1 Pro (ejecución + herramientas). Esto tiende a ser lo más resiliente y reduce el costo de aprendizaje del equipo.