Qué modelo de IA usar: cómo elegir entre Claude y GPT según la tarea

Elegir un modelo de IA empieza por una pregunta concreta: ¿qué tiene que entregar y cómo sabrás si está bien? Resumir un correo puede requerir pocas instrucciones; extraer importes de una factura borrosa exige interpretar una imagen y comprobar cifras. Ambas tareas parecen cortas, pero presentan dificultades diferentes.

Esta explicación utiliza los catálogos de OpenAI y Anthropic consultados el 27 de septiembre de 2026. El objetivo es que puedas tomar una decisión con tu trabajo real, aunque los nombres comerciales cambien.

Primero, separa modelo y aplicación

ChatGPT es una aplicación que puede ofrecer distintos modelos GPT; Claude también combina una aplicación y una familia de modelos. La disponibilidad, las herramientas y los límites dependen del producto y de la cuenta. Que un modelo tenga una función en la API no significa que tu suscripción la incluya.

Antes de comparar respuestas, comprueba el entorno. Si necesitas consultar noticias recientes, el acceso a búsqueda y a las fuentes forma parte del trabajo. Si vas a analizar una hoja de cálculo, importa poder leer el archivo y efectuar los cálculos. Un modelo más capaz no sustituye una herramienta que la aplicación no tiene habilitada.

También distingue entender una imagen de crearla. Un modelo puede recibir una captura y responder con texto; la generación de imágenes puede depender de otra herramienta. Esta diferencia evita escoger únicamente por el nombre y descubrir después que falta la función necesaria.

Tres preguntas para decidir por dónde empezar

1. ¿Está la tarea bien delimitada? Extraer una fecha de un texto es distinto de decidir qué fechas resultan relevantes en una investigación.
2. ¿Cuántos pasos dependen entre sí? Un error al principio de un trabajo largo puede contaminar todo lo que viene después.
3. ¿Cuánto cuesta revisar y corregir el resultado? Aceptar una etiqueta equivocada en un borrador no tiene el mismo efecto que reutilizarla automáticamente en miles de registros.

OpenAI presenta Luna para tareas acotadas y frecuentes, Sol para trabajo cotidiano con criterio y Astra para problemas más exigentes. Anthropic sitúa Haiku en tareas rápidas, Sonnet como equilibrio general, Opus en trabajos complejos y Fable en razonamiento exigente de larga duración.

La tabla propone dónde empezar la comparación. Una tarea breve puede contener una dificultad que justifique otro modelo, y una tarea extensa pero mecánica puede resolverse por partes con una opción eficiente.

Ejemplo 1: clasificar mensajes sin inventar categorías

Imagina que tienes consultas sobre entregas, devoluciones y facturas. Prepara diez ejemplos: mensajes claros, otros que mezclen dos asuntos y alguno que no encaje. Define previamente si se admite más de una categoría. Incluye una salida «necesita revisión» para que la IA no tenga que forzar una respuesta.

Prueba primero una opción eficiente con instrucciones como: «Devuelve la categoría y la frase del mensaje que la justifica; si faltan datos, indícalo». Revisa si la frase existe realmente y si la categoría es correcta. Si falla siempre en mensajes ambiguos, prueba a aclarar la regla antes de cambiar de modelo.

Si las reglas ya son claras y los errores persisten, compara una alternativa más capaz con los mismos diez mensajes. No mezcles a la vez un modelo nuevo, un conjunto distinto y nuevas instrucciones: perderías la referencia de qué ha cambiado.

Ejemplo 2: analizar una hoja o un informe

Pide una entrega verificable: «Calcula el total por mes, explica qué filas excluyes y señala datos ausentes». El resultado debería permitir reconstruir el cálculo, no limitarse a una conclusión convincente. Una tabla de origen con filas duplicadas puede producir una respuesta errónea incluso cuando las sumas están bien hechas.

Para una hoja de cálculo, comprueba totales, unidades y fórmulas. Para un informe, exige que las conclusiones señalen el apartado del que proceden. Si la IA no puede acceder al archivo completo, resuelve esa limitación antes de atribuir el fallo al modelo.

En una investigación con búsqueda, abre los enlaces y comprueba que sostienen la afirmación. Una lista larga de fuentes no compensa que estén desactualizadas o que todas repitan el mismo comunicado. Es el mismo criterio que aplicamos al distinguir anuncios y aplicaciones disponibles en nuestra noticia sobre Gemini y sus conexiones con otras herramientas.

Ejemplo 3: programar y revisar un cambio

Para corregir un fallo concreto, entrega el comportamiento esperado, cómo reproducirlo y las restricciones del proyecto. Comprueba que el cambio resuelve ese caso y que no rompe funciones relacionadas. Una explicación detallada del código no sustituye a una comprobación que puedas ejecutar.

Si la tarea pasa a reorganizar varios componentes, pide primero que identifique dependencias y etapas. Compara modelos sobre una parte representativa antes de encargar todo el proyecto. Un modelo más capaz puede ser útil cuando aparecen decisiones interdependientes, pero la evidencia final sigue siendo el funcionamiento del resultado.

Ajusta el razonamiento con una prueba controlada

El esfuerzo de razonamiento es una variable distinta del modelo. Las fichas de GPT-6 Sol y GPT-6 Astra no ofrecen exactamente los mismos niveles: Sol incluye none, mientras que Astra parte de low. No presupongas que todos los modelos admiten los mismos ajustes.

Anthropic recomienda evaluar el esfuerzo junto con calidad, tiempo y coste. Si una respuesta se queda corta, repite un caso con mayor esfuerzo y observa si mejora lo que necesitas. Si la tarea es simple, prueba un ajuste menor. Más razonamiento cuesta más tiempo y más consumo, y no siempre mejora el resultado.

Una comparación pequeña que puedas repetir

Como punto de partida editorial proponemos diez casos representativos. Incluye ejemplos fáciles, difíciles e incompletos, y conserva las respuestas esperadas antes de ver lo que produce cada modelo.

Usa el mismo material, instrucciones, herramientas y condiciones de evaluación. Cuando encuentres un error repetido, añade casos similares al conjunto. La prueba crecerá alrededor de tus necesidades y podrás repetirla al cambiar el modelo o las instrucciones.

Calcula el coste por resultado aceptado

Un ejemplo ficticio: si un lote cuesta 1 euro y permite aceptar ocho resultados, el coste es 0,125 euros por resultado aceptado. Otro lote de 1,20 euros con diez resultados aceptados sale a 0,12 euros por resultado. El segundo cuesta más en total, pero menos por entrega válida; después habría que sumar el tiempo de revisión de ambos.

En una API cuentan los tokens, las herramientas y los reintentos según sus tarifas. En una aplicación con suscripción también importa el tiempo y cómo se consume el cupo. Empieza con una opción razonable para la tarea, registra los fallos y cambia cuando tengas una razón comprobable. Así la elección depende del trabajo que necesitas terminar.