Tres empresas controlan el 95% del mercado de LLMs de uso general: Google (Gemini), OpenAI (ChatGPT/GPT) y Anthropic (Claude). En 2026, las diferencias entre ellas se han vuelto más sutiles pero también más importantes — la elección correcta puede ahorrarte cientos de euros al mes en API o darte un 30% más de rendimiento en tu caso de uso específico.
Esta comparativa usa datos verificados de mayo 2026, incluyendo los anuncios de Google I/O 2026 de esta semana. Sin patrocinios, sin favoritismos.
Este artículo fue investigado, estructurado y publicado usando Claude Code (CLI de Anthropic) integrado con Visual Studio Code, empleando un sistema de skills personalizadas para iacloserhub.com. El workflow completo — desde investigación hasta publicación en producción — se automatizó con herramientas de IA agentica. Puedes leer más sobre este stack en la sección Automatización.
Las tres plataformas de un vistazo
Mejor precio Flash
Ecosistema masivo (Search, Gmail, Drive, Android), el modelo Flash más competitivo del mercado y la plataforma agentica más integrada con el mundo real.
Mejor velocidad
El nombre más conocido, la mayor comunidad de usuarios y developers, y el agente de código más rápido del mercado con 240 tokens/s.
Mejor razonamiento
La compañía más enfocada en seguridad y alineación de IA, con el mejor modelo de codificación autónoma (SWE-bench 77.2%) y razonamiento profundo.
Todos los modelos — tabla de comparativa completa
| Modelo | Google Gemini | OpenAI GPT | Anthropic Claude |
|---|---|---|---|
| Modelo flagship | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.5 | Claude Opus 4.6 |
| Mejor precio/rend. | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.3 Codex | Claude Sonnet 4.6 |
| Modelo económico | Gemini 3 Flash | GPT-5 mini | Haiku 4.5 |
| Contexto máximo | 1M tokens | 1M tokens (Codex) | 200K tokens |
| Velocidad (flagship) | Rápido | 240+ t/s (Codex) | Normal |
| SWE-bench (código) | En revisión | ~74% (Codex) | 77.2% (Opus 4.6) |
| Multimodal | Texto+img+audio+vid | Texto+img+audio | Texto+imagen |
| Generación de vídeo | Gemini Omni / Veo 3 | Sora | No disponible |
| Razonamiento profundo | Deep Think | o1/o3 series | Extended thinking |
| Próximo lanzamiento | Gemini 3.5 Pro (jun. 2026) | GPT-5.5 más accesible | Opus 4.7 |
Precios API — comparativa por millón de tokens
| Nivel | Google Gemini — Input/Output | OpenAI GPT — Input/Output | Anthropic Claude — Input/Output |
|---|---|---|---|
| Económico | Gemini 3 Flash: $0.30/$1.50 | Codex Mini: $0.75/$3.00 | Haiku 4.5: $1.00/$5.00 |
| Equilibrado | Gemini 3.5 Flash: $1.50/$9.00 | GPT-5 Codex: $1.25/$10.00 | Sonnet 4.6: $3.00/$15.00 |
| Premium | Gemini 3.1 Pro: $2.50/$15.00 | GPT-5.2: $1.75/$14.00 | Opus 4.6: $5.00/$25.00 |
| Top tier | Gemini 3.5 Pro: N/D (jun.) | GPT-5.5: $5.00/$30.00 | Opus 4.7: N/D |
Conclusión de precios: Google tiene los modelos más baratos en el nivel equilibrado. Para el nivel premium y top, Anthropic Claude tiene el output más caro pero el razonamiento más profundo. OpenAI compite bien en el nivel equilibrado con Codex pero GPT-5.5 es el más caro del mercado.
Suscripciones — planes de usuario final
| Plan | Google Gemini | OpenAI ChatGPT | Anthropic Claude |
|---|---|---|---|
| Gratuito | Gemini básico | ChatGPT Free | Claude Free (Sonnet 4.6) |
| Estándar (~$20) | Google AI Pro — $19.99 | ChatGPT Plus — $20.00 | Claude Pro — $20.00 |
| Equipos | Incluido en Workspace | Business: $25-30/usuario | Team: $30/usuario |
| Ultra/Pro avanzado | Google AI Ultra — $249.99 | ChatGPT Pro — $200 | Enterprise (custom) |
Agentes y automatización — comparativa
| Agente | OpenAI | Anthropic | |
|---|---|---|---|
| Agente de código | Antigravity 2.0 | ChatGPT Codex (GPT-5.3) | Claude Code (SWE-bench 77.2%) |
| Agente de navegador | Project Mariner | ChatGPT Agent Mode | Via MCP tools |
| Agente personal | Gemini Spark (nuevo) | ChatGPT personalizados | Claude Projects |
| Agente universal | Project Astra | Operator (limitado) | MCP ecosystem |
| Integración workspace | Gmail, Drive, Docs nativo | Via plugins | Via MCP |
| Protocol estándar | A2A v1.0 | Proprio | MCP (adoptado por todos) |
| Agentes paralelos | Sí (Antigravity 2.0) | No | No |
Comparativa visual — Radar de capacidades
Pros y contras de cada plataforma
- Gemini 3.5 Flash: mejor precio/rendimiento en agentes
- Integración nativa con todo el ecosistema Google
- 1M tokens de contexto en Flash
- Gemini Spark: agente personal proactivo 24/7
- Generación de vídeo (Omni + Veo 3)
- Antigravity 2.0: agentes paralelos de código
- Antigravity 2.0 con bugs en el lanzamiento
- Google AI Ultra a $249.99 es el más caro
- Gemini 3.1 Pro inferior a GPT-5.5 y Opus 4.6 en benchmarks generales
- Cambios frecuentes de producto (Gemini CLI → Antigravity)
- Historial de productos cancelados genera desconfianza
- Codex: 240 tokens/s, 2.5x más rápido que competencia
- 1M tokens de contexto: monorepos completos
- Ecosistema más maduro: GPT Store, plugins
- Precios API competitivos en nivel equilibrado
- ChatGPT el producto más reconocido del mercado
- Sora para generación de vídeo
- GPT-5.5 es el modelo API más caro ($5/$30)
- Plan Pro a $200/mes — el más alto de la categoría estándar
- SWE-bench de Codex inferior a Claude Code (77.2%)
- Sin agentes paralelos
- Sin integración nativa con Google Workspace
- Mejor SWE-bench del mercado: 77.2% con Opus 4.6
- Extended thinking: razonamiento más profundo
- MCP: el protocolo de agentes más adoptado
- Claude Code: la referencia en codificación agentica
- Claude Free más potente que la competencia (Sonnet 4.6)
- Foco en seguridad y alineación de IA
- Opus 4.6 el más caro por output ($25/M tokens)
- Sin generación de imágenes ni vídeo propio
- Contexto máximo 200K vs 1M de competencia
- Menor presencia de marca fuera del mercado tech
- Sin app de escritorio para Claude Code
Próximos lanzamientos — qué viene
| Plataforma | Lanzamiento | Cuándo | Por qué importa |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.5 Pro | Junio 2026 | Competirá con GPT-5.5 y Opus 4.7. Si supera en benchmarks, Google pasa a liderar en el segmento premium. | |
| Android XR + gafas | H2 2026 | Primer hardware wearable de Google con IA integrada. Project Astra en el mundo físico. | |
| OpenAI | GPT-5.5 accesible | Q3 2026 | Actualmente solo disponible en planes premium. Democratizar el acceso cambia la competencia. |
| OpenAI | Operator (agente físico) | H2 2026 | Agente para reservas, compras y tareas del mundo real. Competencia directa con Project Astra. |
| Anthropic | Claude Opus 4.7 | Q3 2026 | Mejoras en razonamiento extendido y contexto. Se espera supere 80% en SWE-bench. |
¿Cuál plataforma de IA te conviene? — Quiz
5 preguntas para saber si deberías usar Gemini, ChatGPT o Claude según tu caso de uso real. El quiz tiene en cuenta perfil técnico, presupuesto, ecosistema y prioridades.
FAQ — Preguntas frecuentes sobre la comparativa
No existe "el mejor" universalmente — existe el correcto para cada uso. Para codificación autónoma: Claude Code (SWE-bench 77.2%). Para velocidad y contexto largo: ChatGPT Codex (240 t/s, 1M tokens). Para precio/rendimiento en agentes: Gemini 3.5 Flash. Para integración con Google Workspace: Gemini. La clave es elegir según tu caso de uso real, no según el ranking general.
Para el nivel económico: Gemini 3 Flash ($0.30/$1.50) es el más barato. Para el nivel equilibrado: Gemini 3.5 Flash ($1.50/$9) ofrece el mejor ratio precio/rendimiento. Haiku 4.5 de Anthropic ($1/$5) es competitivo en su gama. El más caro del mercado en el top tier es GPT-5.5 ($5/$30).
Claude Code tiene el mejor SWE-bench (77.2%). Codex es el más rápido (240 t/s) y maneja el mayor contexto (1M tokens). Antigravity 2.0 es el único con agentes paralelos y app de escritorio — pero tiene bugs en el lanzamiento. Para producción hoy: Claude Code o Codex. Para el ecosistema Google: espera 3-4 semanas a que Antigravity estabilice. La comparativa detallada: review de ChatGPT Codex y análisis de Antigravity 2.0.
Gemini 3.5 Pro está previsto para junio 2026. Si mantiene la tendencia de 3.5 Flash (superar al Pro anterior en benchmarks), podría reequilibrar el segmento premium frente a Claude Opus 4.6 y GPT-5.5. El precio no está confirmado. Actualizaremos esta comparativa cuando salga.
Sí, y en 2026 tiene mucho sentido. Un stack típico para developers: Claude Code para programación (calidad), Codex para tareas grandes (velocidad/contexto), Gemini para investigación con Google Search integrado. El coste se mantiene razonable si usas API y pagas por lo que consumes. El riesgo es la complejidad operativa — aprende uno bien antes de añadir otro.
MCP (Model Context Protocol) es el protocolo de interoperabilidad de agentes creado por Anthropic y adoptado por la industria (incluyendo Google con su A2A v1.0). Permite que los LLMs se conecten con herramientas externas (bases de datos, APIs, sistemas de archivos, aplicaciones) de forma estándar. En la práctica: un agente Claude puede leer tu base de datos, modificar archivos en el servidor y publicar en WordPress en una sola sesión gracias a MCP — exactamente como funciona iacloserhub.com.