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Claude Opus 4.8 frente a Gemini 3.1 Pro: especificaciones, precios y cuál elegir (2026)

Claude Opus 4.8 vs Gemini 3.1 Pro — El modelo insignia de Anthropic frente al modelo más potente de Google. A continuación se muestra una comparación detallada: especificaciones técnicas, precios de la API, ventana de contexto, requisitos de hardware local y una recomendación clara, basada en datos, sobre cuál elegir.

EspecificacionesClaude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro
DesarrolladorAnthropicGoogle
TipoLLM (razonamiento)LLM (multimodal)
ParámetrosNo reveladoNo revelado
Ventana de contexto1 millón1,05 millones
ModalidadTexto y visión → textoTexto, imagen, audio y vídeo → Texto
LicenciaPropietarioPropietario
Pesos abiertos❌ No❌ No
Precio de entrada (USD/millón)$5.00$2.00
Precio de salida (USD/millón)$25.00$12.00
VRAM (4 bits)
GPU mínima (local)
Lanzado20262026

Diferencias clave

  • Coste: Gemini 3.1 Pro es un 122 % más económico que Claude Opus 4.8 en una base combinada por token.
  • Contexto: Gemini 3.1 Pro supera a Gemini 3.5 Flash en ventana de contexto (1,05 millones frente a 1 millón), lo que resulta más adecuado para documentos largos, grandes bases de código y entradas extensas de RAG.
  • Grado de apertura: ambos son modelos propietarios únicamente disponibles mediante API; ninguno permite alojamiento propio.

¿Cuál deberías elegir?

Elija Claude Opus 4.8 si se adapta a tu pila tecnológica existente o prefieres Anthropic.

Elija Gemini 3.1 Pro si buscas un menor coste por token para cargas de trabajo de alto volumen, o necesitas una ventana de contexto más amplia.

→ Estime los costes reales en la Calculadora de costos de API · verifique el hardware local en la Calculadora de VRAM · explore todos los 30+ modelos.

Todas las especificaciones y precios se obtienen en tiempo real de nuestra Base de datos de modelos de IA y se mantienen actualizados. Compara cualquiera de estos modelos con otros, o estima tu gasto mensual con las calculadoras gratuitas anteriores.

Escrito por Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan es el fundador y editor de Convly.ai. Desarrolló y mantiene la base de datos en vivo de modelos de IA del sitio, su índice de relación precio-rendimiento y sus calculadoras gratuitas para requisitos de VRAM, costos de API y economía del alojamiento propio. Escribe sobre precios de modelos, resultados de pruebas comparativas y el hardware necesario para ejecutar modelos de IA localmente, y siempre prefiere cifras medibles a las afirmaciones de los fabricantes.

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