En mayo de 2026, hay al menos cuatro modelos de razonamiento extendido disponibles en API: o3 y o3-mini de OpenAI, Claude 3.7 Sonnet con Extended Thinking, y Gemini 2.5 Pro con razonamiento nativo. ¿Cuál usar y cuándo?
Esta comparativa se basa en pruebas reales en cuatro categorías: matemáticas, código, análisis de textos largos, y seguimiento de instrucciones complejas.
Los modelos que comparamos
| Modelo | Proveedor | Razonamiento | Contexto |
|---|---|---|---|
| o3 | OpenAI | Nativo (high/medium/low) | 128K |
| o3-mini | OpenAI | Nativo | 128K |
| Claude 3.7 Sonnet | Anthropic | Extended Thinking (configurable) | 200K |
| Gemini 2.5 Pro | Nativo (automático) | 1M |
Categoría 1: Matemáticas y lógica formal
Aquí o3 en modo high sigue siendo el rey. En problemas de nivel olimpiada matemática y lógica formal, o3 tiene una ventaja consistente sobre los demás modelos.
Claude 3.7 con budget_tokens=16000 está cerca pero no al mismo nivel en los problemas más difíciles. Gemini 2.5 Pro es bueno pero tiene más varianza: resuelve algunos problemas difíciles muy bien y falla en otros que parecen similares.
Ganador para matemáticas: o3 high (con coste y latencia acordes).
Categoría 2: Código y debugging
Aquí la competencia es más reñida y el resultado depende del tipo de tarea:
Para debugging de código existente: Claude 3.7 con Extended Thinking es excelente. La capacidad de razonar explícitamente sobre el código y su contexto, con trazas de razonamiento auditables, lo hace muy útil para debugging complejo.
Para escribir código nuevo: los tres modelos son comparables. o3-mini tiene muy buena relación coste/calidad para código.
Para refactorización de codebases grandes: Gemini 2.5 Pro con su ventana de contexto de 1M tiene una ventaja obvia cuando el contexto relevante es grande.
Ganador para código: depende del caso. Claude para debugging, Gemini para contexto largo, o3-mini para coste/calidad general.
Categoría 3: Análisis de textos largos
Aquí Gemini 2.5 Pro gana por diseño: procesar un documento de 500 páginas y responder preguntas que requieren información de múltiples partes es su territorio natural.
Claude 3.7 con 200K de contexto es sólido para la mayoría de documentos. o3 con 128K se queda corto en los casos más extremos.
Ganador para textos largos: Gemini 2.5 Pro.
Categoría 4: Seguimiento de instrucciones complejas
Con prompts del sistema de 2000+ palabras con muchas restricciones simultáneas, Claude 3.7 es consistentemente más preciso. El modelo sigue las instrucciones con más fidelidad y raramente las viola parcialmente.
Gemini 2.5 Pro y o3 son buenos pero tienen más casos donde ignoran restricciones específicas, especialmente cuando algunas instrucciones están implícitamente en conflicto con otras.
Ganador para instrucciones complejas: Claude 3.7 Sonnet.
Coste comparativo
Los precios exactos cambian frecuentemente, pero el orden relativo en mayo 2026:
- o3-mini: más barato de los modelos de razonamiento, suficiente para la mayoría de casos
- Claude 3.7 Sonnet: precio moderado; Extended Thinking añade coste proporcional al budget
- Gemini 2.5 Pro: competitivo para el nivel de rendimiento
- o3 high: el más caro, justificado solo para tareas donde el razonamiento matemático es crítico
La recomendación práctica
No hay un ganador universal. El framework para elegir:
- ¿Necesitas ventana de contexto grande? → Gemini 2.5 Pro
- ¿Tu caso es matemáticas/lógica formal de alta dificultad? → o3 high
- ¿Debugging o análisis de código? → Claude 3.7 con Extended Thinking
- ¿Seguimiento preciso de instrucciones? → Claude 3.7
- ¿Quieres coste mínimo con razonamiento decente? → o3-mini
Para un stack genérico que cubra la mayoría de casos: Claude 3.7 Sonnet + Gemini 2.5 Pro como fallback para documentos muy largos.
Pruebas realizadas durante mayo 2026. Los modelos y sus capacidades evolucionan continuamente.