# Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra: comparativa de coste por tarea

> Claude Opus 5.5 cobra un 60 % menos por token que GPT-6 Astra; en 8 tareas cortas costó el 50–70 % y, en trabajo agéntico a igual nota, casi lo mismo.

- URL: https://blog.laozhang.ai/es/posts/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra
- Published: 2026-11-12
- Updated: 2026-11-12
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/es/about)
- Topic: Comparativas de modelos
- Tags: Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, claude-opus-5-5, gpt-6-astra, API, Programación

---
Si usas el modelo por API para tareas acotadas, como escribir una función que pase sus tests, resumir un documento o sacar cifras exactas de un log, deja **Claude Opus 5.5 en `medium`** como opción por defecto. El 11 de noviembre de 2026, con las mismas 8 tareas pequeñas y las 44 respuestas aprobadas, Opus en `medium` costó 0,29 $ frente a 0,41 $ de GPT-6 Astra sin indicar nivel de razonamiento (effort), aunque tardó un 37 % más en terminar. Si tu trabajo son sesiones agénticas largas en Codex o en tu propio agente, empieza en cambio por **GPT-6 Astra en `medium`**: en el índice v5.0.1 de Artificial Analysis, a 12 de noviembre de 2026, saca los mismos 52 puntos que Opus en `high` con un coste por tarea un 21 % menor.

El «60 % más barato» que se repite sobre Opus es solo el precio por token: 4 $ y 20 $ por millón de tokens de entrada y salida, frente a 10 $ y 50 $ de Astra. Lo que pagas por tarea depende también de cuántos tokens gasta cada modelo, y Opus gasta más: en la prueba de las 8 tareas, con los mismos prompts, contó 1,51 veces los tokens de entrada de Astra y escribió respuestas más largas. Por eso el ahorro se queda en un 30–50 % en tareas cortas y desaparece en el trabajo agéntico de nivel medio. Aparte de esa prueba, un recuento con el mismo texto en español dio 1,88 veces más tokens en Opus, así que con prompts en español el margen de la entrada se estrecha todavía más. En el techo la balanza vuelve a Opus: en `xhigh` llega a 57 puntos por un 3 % menos que Astra en `max` y en un 35 % menos de tiempo, y solo Opus en `max` alcanza 59.

Dos condiciones pueden decidir antes que la calidad. Si tus peticiones pasan de 272.000 tokens de entrada, Astra cobra la petición entera a 20 $ y 75 $ por millón, mientras que Opus mantiene su tarifa hasta el millón de tokens de contexto. Si tu integración llama a funciones a través de Chat Completions, Astra no lo admite y tendrás que pasar a la Responses API.

## Qué modelo dejar por defecto según tu tipo de trabajo

La elección depende de lo largo y abierto que sea el trabajo y del nivel de effort que configures de verdad, no del nombre del nivel. En tareas cortas y bien especificadas Opus 5.5 sale más barato; en trabajo agéntico largo, a igual puntuación, los dos cuestan casi lo mismo y Astra puntúa más en los niveles medios; y en encargos abiertos, como construir un juego o una app desde una idea, quienes han publicado comparaciones con el mismo encargo cuentan sobre todo que la ejecución con Opus salió más cara, aunque varios preferían su resultado.

| Tu trabajo | Modelo y nivel por defecto | Pasa al otro cuando |
| --- | --- | --- |
| Tareas cortas por API con un criterio claro (funciones con tests, resúmenes, extracción de datos) | Opus 5.5 en `medium` | Necesitas la respuesta antes: Astra sin indicar effort terminó antes el mismo lote de tareas |
| Un documento o un log largo que se lee una vez | Opus 5.5 en `medium` | Vas a reenviar el mismo contexto largo muchas veces y no vas a activar la caché de Claude |
| Sesiones agénticas largas a nivel medio (Codex, agentes propios) | GPT-6 Astra en `medium` | Astra no resuelve el problema ni en `high`: prueba Opus en `xhigh` |
| Problemas donde un fallo cuesta más que la factura | Opus 5.5 en `xhigh` | Ni Opus en `max` lo resuelve: el siguiente escalón es Claude Fable 5.2 |
| Investigación, análisis de PDF y problemas de física | GPT-6 Astra | El entregable es un informe o una hoja de cálculo para un cliente, donde Opus puntúa más |
| Encargos abiertos sin presupuesto cerrado | El que ya uses, con límite de gasto por ejecución | La ejecución con Opus se alarga más de lo que vale el resultado |

Si comparas desde Claude Code o desde Codex, ten en cuenta que la herramienta fija el proveedor: Claude Code ejecuta los modelos de Anthropic y Codex los de OpenAI, así que cambiar de modelo por defecto suele significar cambiar de agente.

Desde el 9 de noviembre de 2026, Opus 5.5 ya no es el modelo más alto de Anthropic: por encima está Claude Fable 5.2, y Anthropic recomienda empezar la mayoría del trabajo de programación y de conocimiento en Opus 5.5 y subir solo cuando haga falta. Ese escalón se compara en [Claude Fable 5.2 vs Opus 5.5: cuál es mejor y con qué effort](https://blog.laozhang.ai/es/posts/claude-fable-5-2-vs-opus-5-5) y en [Fable 5.2 vs GPT-6 Astra: niveles equivalentes y coste por tarea](https://blog.laozhang.ai/es/posts/claude-fable-5-2-vs-gpt-6-astra). Si buscas algo más barato que los dos, mira [Claude Sonnet 5.5 vs GPT-6 Astra: cuándo cambiar y qué pagas](https://blog.laozhang.ai/es/posts/claude-sonnet-5-5-vs-gpt-6-astra), [GPT-6.1 Sol vs Astra vs GPT-6 Sol: cuál usar y si Astra compensa](https://blog.laozhang.ai/es/posts/gpt-6-1-sol-vs-gpt-6-astra-vs-gpt-6-sol) y [Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Sol y 6.1 Sol: cuál probar y qué pagas](https://blog.laozhang.ai/es/posts/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-sol).

## ¿Opus cuesta un 60 % menos también por tarea? En tareas cortas, un 30–50 %

No. A 12 de noviembre de 2026, Opus 5.5 (`claude-opus-5-5`) cuesta por token el 40 % de lo que cuesta GPT-6 Astra (`gpt-6-astra`) en entrada y en salida, y su lectura de caché, 0,20 $ por millón, es una quinta parte del 1,00 $ de Astra, según las [tarifas de la API de Claude](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) y la [página de precios de la API de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/pricing). Pero en una prueba con las mismas tareas, Opus costó entre el 50 % y el 70 % de Astra, porque usó 1,51 veces los tokens de entrada para los mismos prompts y más tokens de salida: el doble (2,02 veces) en `medium` frente a Astra sin indicar effort y 1,27 veces en `high` frente a `high`. «Astra 6» y «GPT Astra» son abreviaturas del mismo modelo, que sigue siendo el más alto de OpenAI (no existe un GPT-6.2).

La prueba se hizo el 11 de noviembre de 2026 a través de una sola pasarela, la de laozhang.ai, con cada modelo en el formato de petición nativo de su proveedor, sin prompt de sistema, sin herramientas y en streaming. Eran 8 tareas pequeñas: un problema de razonamiento con palabras, tres funciones de Python corregidas con tests ocultos (`merge_intervals`, `parse_duration`, `top_words`), un resumen en exactamente 5 puntos de un artículo de 6.723 palabras, un evaluador de expresiones sin `eval` (25 tests ocultos), un analizador de líneas CSV sin el módulo `csv` (16 tests) y un recuento de sumas de dígitos. Las tres últimas se pidieron dos veces, así que hay 11 respuestas evaluadas por configuración. Opus se probó en `medium`, que es su valor por defecto en la API, y en `high`; Astra sin indicar effort, porque OpenAI no documenta su nivel por defecto, y en `high`.

*Aviso: [laozhang.ai es un servicio propio](https://blog.laozhang.ai/es/about#laozhang). Sus precios son nuestra tarifa, no una comparación independiente.*

| Configuración | Aprobadas | Tokens de entrada | Tokens de salida | Coste a precio de lista | Tiempo total |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Opus 5.5 `medium` | 11/11 | 17.202 | 11.056 | 0,2899 $ | 126,1 s |
| Opus 5.5 `high` | 11/11 | 17.202 | 11.968 | 0,3082 $ | 147,2 s |
| GPT-6 Astra sin indicar effort | 11/11 | 11.407 | 5.471 (1.964 de razonamiento) | 0,4129 $ | 91,8 s |
| GPT-6 Astra `high` | 11/11 | 11.407 | 9.455 (6.042 de razonamiento) | 0,6121 $ | 141,7 s |

Opus en `medium` costó 0,70 veces lo que Astra sin indicar effort, y Opus en `high`, 0,50 veces lo que Astra en `high`. De las 11 respuestas, solo en una (la primera del analizador CSV) Astra salió más barato que Opus en `medium`: 0,0173 $ frente a 0,0227 $. El coste de Astra incluye una escritura de caché que OpenAI cobró en el resumen del artículo largo, 0,0253 $ por configuración por encima del precio normal de entrada; sin ella, Opus en `medium` seguiría costando 0,75 veces lo de Astra. Opus no separa sus tokens de razonamiento en la respuesta, así que sus 11.056 tokens de salida incluyen el razonamiento.

Como todas las respuestas aprobaron, esta prueba no dice qué modelo razona mejor: mide tokens, coste y tiempo en tareas que los dos resuelven. Es un solo día, una sola pasarela y una o dos muestras por tarea, sin bucle de agente, y los tiempos incluyen el paso por la pasarela. El trabajo agéntico largo es lo que mide Artificial Analysis, y ahí el resultado apunta en otra dirección.

![Coste de Opus 5.5 dividido entre el de GPT-6 Astra: 0,40 veces por token, entre 0,50 y 0,70 veces en tareas cortas, 0,97 a 57 puntos y 1,27 a 52 puntos en trabajo agéntico](https://blog.laozhang.ai/posts/es/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra/img/coste-por-tarea-frente-a-tarifa.webp)

## Qué nivel de effort de Opus equivale a cuál de Astra

Los dos aceptan los mismos nombres de nivel, de `low` a `max`, pero no hacen el mismo trabajo con el mismo nombre, así que conviene emparejarlos por puntuación. Con los datos del índice v5.0.1 de Artificial Analysis, a 12 de noviembre de 2026, Opus en `high` equivale a Astra en `medium` (52 puntos) y Opus en `xhigh` equivale a Astra en `max` (57 puntos). El valor por defecto de Opus es `medium` tanto en la API como en Claude Code; OpenAI no documenta cuál es el de Astra.

| Nivel | Opus 5.5: puntos | Opus 5.5: coste por tarea | Opus 5.5: minutos | Astra: puntos | Astra: coste por tarea | Astra: minutos |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| `low` | 35 | 0,98 $ | 3,0 | 43 | 1,42 $ | 4,0 |
| `medium` | 48 | 2,45 $ | 7,1 | 52 | 2,73 $ | 7,3 |
| `high` | 52 | 3,46 $ | 9,5 | 55 | 3,24 $ | 9,5 |
| `xhigh` | 57 | 6,05 $ | 15,8 | 55 | 3,66 $ | 11,1 |
| `max` | 59 | 10,04 $ | 25,0 | 57 | 6,24 $ | 24,3 |

Fuente: [comparativa de Claude Opus 5.5 y GPT-6 Astra en Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra), índice v5.0.1, con los dos modelos a precio de lista. Artificial Analysis etiqueta la fila `max` de Opus como «Max, Default Fallback», porque algunas tareas las resuelve un modelo anterior cuando saltan las salvaguardas de Anthropic.

A igual nombre de nivel, Astra puntúa 8, 4 y 3 puntos más en `low`, `medium` y `high`, y Opus 2 puntos más en `xhigh` y `max`. El coste de Opus dividido entre el de Astra va de 0,69 veces en `low` a 1,07 en `high` y 1,65 en `xhigh`, muy lejos del 0,40 que marca la tarifa. Si los dos gastaran los mismos tokens, Opus costaría siempre 0,40 veces; que cueste entre 0,69 y 1,65 veces significa que, en estas tareas, Opus consume aproximadamente entre 1,7 y 4,1 veces el volumen de tokens de Astra. Es una estimación (cociente de coste dividido entre 0,40) que supone una mezcla parecida de entrada, salida y caché en los dos.

Emparejados por puntuación, el resultado cambia según la altura. A 52 puntos, Astra en `medium` cuesta 2,73 $ por tarea frente a 3,46 $ de Opus en `high`, un 21 % menos, y tarda 7,3 minutos frente a 9,5. Astra en `high` saca 55 puntos, 3 más que Opus en `high`, por un 6 % menos. A 57 puntos, Opus en `xhigh` cuesta 6,05 $ frente a 6,24 $ de Astra en `max`, un 3 % menos, y tarda 15,8 minutos frente a 24,3. Por encima solo queda Opus en `max`, con 59 puntos a 10,04 $ por tarea; por debajo de 43 solo hay Opus en `low`, el más barato de la tabla, con 35 puntos.

![Niveles de effort emparejados por puntos: a 52, Opus en high frente a Astra en medium; a 57, Opus en xhigh frente a Astra en max; a 59, solo Opus en max](https://blog.laozhang.ai/posts/es/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra/img/niveles-effort-por-puntos.webp)

## Benchmarks de Anthropic y de Artificial Analysis: por qué no coinciden

La tabla que publicó Anthropic el 22 de septiembre de 2026 con el lanzamiento de Opus 5.5 da a Opus ventajas amplias en programación en terminal y en razonamiento con herramientas; las mediciones independientes de Artificial Analysis (v5.0.1, a 12 de noviembre de 2026) encuentran con los dos en `max` diferencias más pequeñas en esas mismas pruebas, y otro reparto cuando se baja de nivel. Las cifras de Anthropic salen de su propio entorno de evaluación, y OpenAI no ha publicado ninguna tabla frente a Opus 5.5.

| Evaluación | Anthropic, 22/09/2026 (Opus / Astra) | Artificial Analysis v5.0.1, ambos en `max` (Opus / Astra) |
| --- | --- | --- |
| Terminal-Bench 4.0 | 66,4 % / 57,9 % | 59,6 % / 59,1 % |
| FrontierCode | 54,4 % / 53,3 % (v1.1) | 46,4 % / 42,4 % (FrontierCode-AA 2.0) |
| AutomationBench | 40,0 % / 41,4 % (Zapier) | 69,5 % / 68,5 % (AutomationBench-AA) |
| Humanity's Last Exam | 67,7 % / 57,2 % (con herramientas) | 67,9 % / 63,8 % (HLE-Diamond) |
| Terminal-Bench-Science 0.1 | 58,7 % / 64,6 % | 59,0 % / 63,3 % |
| Trabajo de conocimiento (Elo) | 1.846 / 1.542 (GDPval-AA v2.1) | 1.801 / 1.569 (AA-Briefcase v1.1) |

En la tabla de Anthropic, Opus está en `max` salvo en Terminal-Bench 4.0, donde se compara Opus en `xhigh` con Astra en `high` (la mejor cifra de cada uno, la de Astra tal como la publicó OpenAI). En el mismo [anuncio de Claude Opus 5.5](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5), Anthropic afirma que con su nivel por defecto Opus supera a Astra en FrontierCode por un 20 % del coste por tarea y la iguala en Terminal-Bench 4.0 por un 40 %. Artificial Analysis mide otra cosa: Opus en `medium` cuesta el 90 % de Astra en `medium` y saca 4 puntos menos. Las versiones de las evaluaciones, el entorno de ejecución y las salvaguardas explican parte de la diferencia, pero ninguna de las dos fuentes la explica del todo; la propia Anthropic escribe que, a este nivel, las diferencias en los benchmarks son una guía menos fiable de lo que pasa en el trabajo real.

Algunas filas de Artificial Analysis se repiten a todos los niveles. Astra va por delante en GDP.pdf (análisis de documentos PDF), en CritPt (problemas de física de investigación; en `high`, 71,5 % frente a 59,5 %) y en Terminal-Bench-Science, salvo Opus en `xhigh`, que saca 61,9 % frente a 54,8 %. Opus va por delante en AA-Briefcase, que mide entregables de trabajo de conocimiento como informes y hojas de cálculo, también a todos los niveles. Si tu caso es investigación o ciencia exacta, eso inclina hacia Astra; si es preparar documentos para un cliente, hacia Opus.

## ¿Cuál es mejor para programar? Depende del nivel que configures

En el subíndice de ingeniería de Artificial Analysis (v5.0.1, a 12 de noviembre de 2026), Astra puntúa más que Opus en `low`, `medium` y `high` (50, 57 y 60 frente a 43, 54 y 58) y Opus le pasa en `xhigh` y `max` (63 y 65 frente a 60 y 62). Dentro de ese bloque, las filas de código no van en la misma dirección: en Terminal-Bench 4.0, tareas de programación en la línea de comandos, Opus va por delante en `medium` (52,5 % frente a 49,5 %) y en `high` (56,6 % frente a 54,0 %); en FrontierCode-AA 2.0, que comprueba si los cambios de código se aceptarían, Astra va por delante en `medium` (36,6 % frente a 33,1 %) y en `high` (40,1 % frente a 35,9 %), y Opus solo en `max` (46,4 % frente a 42,4 %).

La versión de Anthropic es distinta: con su FrontierCode v1.1, Opus en `medium` saca 54,6 %, por encima del 53,3 % que es la mejor cifra de Astra. Si programas sobre todo en la terminal con un agente, las dos fuentes coinciden en que Opus rinde bien desde los niveles medios; si lo que cuenta es que un cambio grande se pueda fusionar sin retoques y trabajas en `medium` o `high`, los datos independientes favorecen a Astra. En las funciones pequeñas de la prueba del 11 de noviembre los dos aprobaron todos los tests, así que en ese tipo de encargo la diferencia es de coste y de tiempo, no de acierto.

## El mismo prompt en español: Opus cuenta 1,88 veces más tokens

Si escribes tus prompts en español, el descuento de Opus en la entrada baja del 60 % a un 25 %. El mismo texto en español ocupa 304 tokens en Opus 5.5 y 162 en GPT-6 Astra, así que a 4 $ frente a 10 $ por millón la entrada de Opus cuesta 0,75 veces la de Astra. El recuento se midió con el mismo pasaje en cada idioma y la misma instrucción de una línea, restando la instrucción sola (Opus el 11 de noviembre de 2026, Astra el 4 de noviembre; los tokenizadores no cambian entre esas fechas).

| Texto | Tokens en Opus 5.5 | Tokens en GPT-6 Astra | Opus ÷ Astra | Coste de entrada de Opus frente a Astra |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Español | 304 | 162 | 1,88 | 0,75 |
| Coreano | 396 | 208 | 1,90 | 0,76 |
| Ruso | 302 | 193 | 1,56 | 0,63 |
| Chino | 247 | 165 | 1,50 | 0,60 |
| Inglés | 199 | 137 | 1,45 | 0,58 |
| Japonés | 312 | 254 | 1,23 | 0,49 |
| Artículo en inglés de 6.723 palabras | 15.335 | 10.106 | 1,52 | 0,61 |
| Log de 146 KB | 78.537 | 55.843 | 1,41 | 0,56 |

Los pasajes por idioma son cortos, de unos 250 a 800 caracteres, y solo se midió la entrada. Los tokens de salida dependen de la tarea, como se ve en la prueba de las 8 tareas, donde Opus escribió el doble. Si además pides las respuestas en español, es razonable esperar un efecto parecido en la salida, aunque eso no se midió.

## Un documento o log largo: Opus gana la primera llamada, Astra la repetición

Con un solo log de 146 KB, la primera llamada salió más barata con Opus y la repetición desde caché, con Astra. La tarea era contar siete valores exactos en un log sintético de 1.500 líneas (326 de ellas con ERROR), con las respuestas calculadas por script antes de llamar a los modelos. Opus 5.5 acertó los siete valores en las 4 ejecuciones del 11 de noviembre de 2026 (dos en `medium` y dos en `high`), con 78.537 tokens de entrada, entre 55,7 y 59,0 segundos y entre 0,47 $ y 0,48 $ por ejecución. Astra sin indicar effort acertó en las 3 ejecuciones (dos el 4 de noviembre y una el 11), con 55.843 tokens de entrada y entre 26,3 y 46,4 segundos; costó 0,75 $ sin caché, 0,82 $ cuando OpenAI cobró la escritura en caché y 0,21 $ cuando el prompt se leyó de la caché. Astra en `high` acertó 2 de 2, con 0,90 $ sin caché y 0,34 $ desde caché.

En la primera llamada con un prompt largo nuevo, Opus costó entre el 57 % y el 64 % de Astra; repetida dentro de la ventana de caché de Astra, la llamada de Astra (0,21 $) costó menos que la de Opus sin caché (0,47 $). La razón es que las dos API tratan la caché al revés. OpenAI guarda en caché los prompts de Astra por defecto a partir de 1.024 tokens, cobra la escritura a 1,25 veces la entrada durante la ventana de 30 minutos y la lectura a 0,1 veces; se desactiva con `prompt_cache_options.mode: "explicit"`. En la API de Claude no se guarda nada si la petición no lleva `cache_control`; la escritura cuesta 1,25 veces la entrada (5 minutos) o 2 veces (1 hora) y la lectura, 0,05 veces.

En la prueba no se envió `cache_control` a Opus, así que una repetición de Opus desde caché no está medida. A precio de lista sería unos 0,016 $ por leer los 78.537 tokens (78.537 × 0,20 $ / 1.000.000) más la salida, que con 7.700–8.255 tokens a 20 $ por millón supone entre 0,15 $ y 0,17 $. Es un cálculo, no una ejecución. El desglose de las cachés de Astra y del escalón de 272.000 tokens está en [Precio de la API de GPT-6 Astra: coste con caché y contexto largo](https://blog.laozhang.ai/es/posts/gpt-6-astra-api-pricing).

## Qué cuentan en Reddit y X: proyectos largos más caros con Opus

En encargos abiertos y largos, varias personas que publicaron la misma tarea en los dos modelos cuentan que la ejecución con Opus salió más cara, aunque a menudo preferían su resultado. MindStudio escribió el 24 de septiembre de 2026 que Opus ganó en calidad, pero que Astra fue más rápido y más barato; Moe Lueker, el 25 de septiembre, que Opus hizo los mejores juegos las dos veces, pero su ejecución costó más del doble; el usuario de X EnvolDev publicó hacia el 9 de noviembre una ejecución con Opus unas 3,6 veces más cara y 4 veces más larga que la de Astra, sin dejar de preferir el resultado de Opus; y Nate Herk contó en LinkedIn, con 12 casos de uso, que Astra tardó un 45 % menos y salió alrededor de un 38 % más barato en coste estimado de API.

También hay testimonios en sentido contrario: un comentario muy votado en r/ClaudeCode cuenta un problema en el que Astra daba vueltas sin resolverlo y que Opus resolvió por menos de 100 dólares. Son informes con niveles de effort, entornos e instrucciones que no se conocen, así que no sirven como medida de ninguno de los dos modelos; lo que comparten es un patrón: en trabajos sin final claro, Opus sigue trabajando y puliendo, y eso alarga y encarece la ejecución. Si te preguntas qué modelo usarías con tokens ilimitados o cuál elegir para desarrollar juegos, dos preguntas que circulan en Reddit, separa la calidad del resultado del coste de llegar a él y pon un límite de gasto por ejecución.

## ¿Cuál es más rápido? Opus genera más rápido, Astra suele terminar antes

Opus 5.5 escribe tokens más deprisa, pero eso no significa que termine antes. Artificial Analysis mide entre 103 y 116 tokens de salida por segundo para Opus y entre 36 y 41 para Astra (v5.0.1, a 12 de noviembre de 2026); la página comparativa de OpenRouter mostraba hacia el 4 de noviembre 69,0 frente a 33,0. Aun así, el tiempo por tarea de Artificial Analysis queda empatado en `high` (9,5 minutos los dos) y casi en `medium` (7,1 frente a 7,3), y Opus solo es claramente más rápido en la pareja de 57 puntos (Opus en `xhigh` frente a Astra en `max`).

En tareas cortas pasa lo contrario porque Opus escribe el doble de tokens: en la prueba del 11 de noviembre, Astra sin indicar effort terminó las 11 respuestas bastante antes que Opus en `medium`, y en `high` los dos quedaron a pocos segundos. La mediana del tiempo hasta el primer texto visible fue de 6,0–6,5 segundos en Opus y de 5,0 segundos en Astra sin indicar effort (7,4 en `high`). Con el log largo, Astra sin indicar effort tardó entre 26 y 46 segundos, Opus entre 56 y 59 y Astra en `high` entre 72 y 78.

## Límites que descartan a Opus 5.5 o a GPT-6 Astra antes de mirar la calidad

Algunas condiciones de tu integración deciden por sí solas, sin que importe qué modelo razona mejor. Repásalas una a una, porque son independientes entre sí (a 12 de noviembre de 2026):

- Si mandas peticiones de más de 272.000 tokens de entrada, Astra factura toda la petición a 20 $ de entrada y 75 $ de salida por millón; Opus cobra lo mismo en todo su contexto de un millón de tokens.
- Si tu código usa llamadas a funciones a través de Chat Completions, Astra no las admite ahí: solo funcionan en la Responses API.
- Si necesitas `none` o `minimal` como nivel de razonamiento, Astra no los acepta; su nivel más bajo es `low`, igual que en Opus.
- Si reenvías un prompt largo muchas veces, Astra lo guarda en caché por defecto y cobra la escritura; con Opus tienes que añadir `cache_control`, y a cambio su lectura de caché cuesta una quinta parte.
- Si usas los endpoints de residencia de datos de OpenAI, Astra cuesta un 10 % más.
- Si trabajas en seguridad informática, las salvaguardas de Anthropic pasan esas tareas a Claude Opus 4.8, y algunas de biología o de desarrollo de modelos a Claude Opus 5.
- Si tus prompts son largos y están en español o en coreano, cuenta con que Opus usará casi el doble de tokens de entrada que Astra.

En cuanto al país, España y México aparecen en las listas oficiales de países admitidos tanto de Anthropic como de OpenAI.

## Opus 5.5 y Astra en suscripciones: Claude, ChatGPT y Codex

Ninguna suscripción cubre el uso de la API, y las dos marcas reparten el acceso de forma distinta. En Claude, a 6 de noviembre de 2026, el plan gratuito no incluye Opus ni Claude Code, y Opus 5.5 está en Pro (20 $ al mes, o 17 $ al mes con pago anual), Max (100 $), Ultra (200 $), Team y Enterprise; el detalle está en [Cómo usar Claude Opus 5.5: qué plan pide y cómo probarlo gratis](https://blog.laozhang.ai/es/posts/how-to-access-claude-opus-5-5). En ChatGPT, a 26 de octubre de 2026, Gratis y Go usan GPT-6 Luna, no Astra; Plus y Business estándar dan aproximadamente entre 5 y 45 mensajes locales de Astra cada 5 horas en Work y Codex, Pro no tiene ese límite de 5 horas y en Enterprise y Edu tiene que activarlo un administrador. OpenAI no aclara qué planes pueden elegir Astra en el chat normal.

## Cómo rehacer la estimación con tus propias tareas

Las cifras anteriores sirven para elegir un punto de partida, pero la cuenta que vale es la de tu trabajo. Con cinco o diez tareas reales y un criterio de aprobado se rehace en una tarde:

1. Elige tareas que representen tu uso y que tengan una comprobación objetiva: tests que deben pasar, valores exactos que deben salir o un formato que debe cumplirse.
2. Ejecuta cada tarea en los dos modelos con el nivel que usarías de verdad. Empieza por Opus en `medium` frente a Astra sin indicar effort, y añade la pareja por puntuación (Opus en `high` frente a Astra en `medium`) si tu trabajo es agéntico.
3. Guarda el recuento de tokens que devuelve cada respuesta, incluidos los de caché, en lugar de estimarlo por caracteres: en español Opus cuenta casi el doble.
4. Calcula el coste de cada llamada y divide el total de todos los intentos, también los fallidos, entre las tareas aprobadas.
5. Si trabajas con contextos largos que se repiten, lanza la misma petición dos veces seguidas en cada modelo, con `cache_control` en Opus, y compara la segunda llamada.

El coste de cada llamada es tokens de entrada × precio de entrada + tokens de salida × precio de salida (+ caché leída y escrita a su precio), dividido entre un millón. Por ejemplo, el resumen del artículo largo con Opus en `medium` usó 15.335 tokens de entrada y 1.466 de salida: 15.335 × 4 + 1.466 × 20 = 90.660, es decir, 0,0907 $. El mismo resumen con Astra sin indicar effort costó 0,1424 $ porque 10.104 de sus 10.106 tokens de entrada se cobraron como escritura de caché a 12,50 $ por millón. Si tus resultados confirman la fila de la tabla de decisión que te corresponde, deja ese modelo y ese nivel por defecto y vuelve a medir cuando cambie el modelo, el precio o el tipo de tarea.

## Fuentes

Páginas externas que cita esta guía, en el orden en que aparecen. Última actualización: 2026-11-12.

- [tarifas de la API de Claude](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) (platform.claude.com)
- [página de precios de la API de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) (developers.openai.com)
- [comparativa de Claude Opus 5.5 y GPT-6 Astra en Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra) (artificialanalysis.ai)
- [anuncio de Claude Opus 5.5](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5) (anthropic.com)