Gemini 2.5 Pro vs Claude Opus 4.7: comparativa abril 2026

Si tienes que elegir entre dos modelos top tier para tu producto en 2026 y descartas GPT-5.5 (ya cubierto en esta comparativa), el debate suele reducirse a Gemini 2.5 Pro (Google) vs Claude Opus 4.7 (Anthropic). Distintos en filosofía, precio y casos donde brilla cada uno.

Esta comparativa repasa precios, benchmarks reales abril 2026, multimodalidad, contexto y cómo decidir según tu caso. Encaja en el cluster BYOK y multi-proveedor.

TL;DR

• Coding agéntico (refactors complejos, repos) → Claude Opus 4.7.

• Browser automation y multimodal de alto volumen → Gemini 2.5 Pro.

• Precio bajo con calidad alta → Gemini gana 4x en input, 2.5x en output.

• Razonamiento científico y MCP → Opus 4.7.

• No estás seguro y eliges uno → Gemini si es uso general/multimodal; Opus si es coding/agentes.

Precios API abril 2026

Lectura: Gemini es 4x más barato en input y 2.5x más barato en output. Diferencia masiva. Para volumen, Gemini gana fácil en TCO.

Verificado en ai.google.dev/pricing y anthropic.com/pricing el 29 de abril de 2026.

Benchmarks: dónde gana cada uno

Coding

Lectura: Opus 4.7 gana claramente en coding. La diferencia más grande en SWE-bench Pro (>10 pts), que mide cambios reales en repos complejos.

Razonamiento

Lectura: razonamiento científico denso → Opus. Diferencias 3-5 pts en general. Gemini cierra la brecha en MATH.

Tool use y agentes

Lectura: MCP nativo (Anthropic) → Opus. Browser automation → Gemini gana 6 pts y mantiene la corona browser desde 2025.

Multimodal

Lectura: Gemini gana en multimodal real. Vídeo nativo, audio, mejor reconocimiento de imagen complejas. Para casos con vídeo o audio, Gemini es la única opción top tier.

Contexto disponible

• Gemini 2.5 Pro: 2M tokens de serie. Líder absoluto en context window.

• Claude Opus 4.7: 200K por defecto, 1M en beta (con header anthropic-beta: long-context-2025).

Para casos como "analiza este libro entero" o "lee este repo de 10K archivos", Gemini ofrece más espacio sin truco. Pero recuerda: pasados 50K tokens, ambos modelos pierden calidad si no hay buen context engineering.

Para contexto enorme legítimo (legal docs, libros completos), Gemini.

Velocidad y latencia

• Gemini 2.5 Pro: ~95 tokens/s output streaming.

• Claude Opus 4.7: ~80 tokens/s.

Gemini ~20% más rápido. Latencia primer token: similares (~700-900ms).

Para chatbot interactivo: ambos válidos. Gemini ligeramente mejor.

Multimodalidad: el gran punto a favor de Gemini

Gemini 2.5 Pro lleva multimodal en su ADN desde el día 1:

• Texto + imagen: comparable a Opus 4.7.

• Vídeo nativo: hasta 1h de vídeo procesado en una llamada. Claude no puede.

• Audio input: speech-to-text + razonamiento sobre audio. Claude requiere tools externas.

• Generación de imagen: integrada vía Imagen 3. Claude no genera imagen nativamente.

Para asistentes que procesan grabaciones de reuniones, vídeos de YouTube, podcasts → Gemini es claramente superior.

Ecosistema y deployment

Gemini 2.5 Pro

• Acceso: Google AI Studio (consumer), Vertex AI (enterprise).

• Regiones: muchas, incluyendo EU (europe-west). Bueno para RGPD.

• Integración: nativa en Google Cloud, Workspace.

• SDK: Python, Node, Go, Java.

Claude Opus 4.7

• Acceso: claude.ai, claude.com/code, API directa, AWS Bedrock, GCP Vertex AI.

• Regiones: US y EU para algunos servicios. Anthropic está añadiendo EU constantemente.

• Integración: enfocada en developers (Claude Code, Agent SDK).

• SDK: Python, TypeScript, Go.

Estilo y calidad subjetiva

Tras testear ambos en producción durante abril 2026:

Gemini 2.5 Pro:

• Más conciso por defecto.

• Más "neutro" en tono — útil cuando quieres un asistente que no opine.

• Excelente con multilingüe (español, francés, alemán, japonés).

• A veces "demasiado seguro" cuando no debería.

Claude Opus 4.7:

• Más detallado por defecto. Pide brevedad si la necesitas.

• Estilo más conversacional.

• Mejor estructurando código y razonamiento.

• Más honesto admitiendo incertidumbre.

Para escritura natural multilingüe → Gemini. Para análisis profundo en español/inglés → Opus.

Casos donde Gemini 2.5 Pro gana

• Browser automation (BrowseComp +6 pts).

• Multimodal con vídeo o audio (única opción top tier).

• Contexto enorme (2M nativo).

• Coste: 2-4x más barato.

• Multilingüe puro: traducciones, soporte multi-idioma.

• Generación de imagen integrada.

• Stack Google Cloud: integración nativa.

Casos donde Claude Opus 4.7 gana

• Coding agéntico complejo (SWE-bench Pro +10 pts, Verified +7 pts).

• Refactors grandes en repos legacy.

• Razonamiento científico (GPQA +5 pts).

• MCP-first (MCP Atlas +3 pts, ecosistema más maduro).

• Finance / legal agents (+5 pts).

• Estilo de respuesta más profundo y honesto.

Coste real en producción

Tres tareas reales testeadas:

Tarea 1: añadir feature a backend Python (50K LoC)

• Opus 4.7: 195K tokens, ~$3.40. Verde primer intento.

• Gemini 2.5 Pro: 240K tokens, ~$0.95. Necesitó 2 intentos.

Coste total: Gemini gana en absoluto a pesar de iterar más, 3.5x más barato. Calidad final: similar.

Tarea 2: análisis multimodal de presentación (90 slides + audio)

• Opus 4.7: no soporta audio. Habría que pasar audio por Whisper aparte.

• Gemini 2.5 Pro: 1.2M tokens contexto multimodal, ~$1.50. Output completo y útil.

Solo Gemini puede hacer esto.

Tarea 3: agente de research con 30 tools MCP

• Opus 4.7: 380K tokens, ~$6.20. Coordinó tools eficientemente.

• Gemini 2.5 Pro: 480K tokens, ~$1.90. Coordinó algo peor (faltó 2 tools).

Coste: Gemini 3x más barato. Calidad de tool use: Opus más fiable.

Cómo elegir

Elige Gemini 2.5 Pro si:

• Tu volumen es alto (>10M tokens/mes) y el coste manda.

• Trabajas con vídeo, audio o multimodal complejo.

• Necesitas 2M de contexto sin trucos.

• Tu stack es Google Cloud / Workspace.

• Construyes browser agents.

Elige Opus 4.7 si:

• Construyes con Claude Code o Claude Agent SDK.

• Tu agente usa muchos servidores MCP.

• Refactors grandes en repos legacy.

• Razonamiento científico denso.

Usa ambos si tu volumen lo justifica:

• Gemini para clasificación, multimodal, casos baratos.

• Opus para coding y agentes complejos.

• Routing por tarea con enrutamiento inteligente ahorra 50-70% sin sacrificar calidad.

Lo que no aparece en los benchmarks

• Gemini cambia menos entre versiones que Claude. Prompts antiguos suelen seguir funcionando.

• Opus tiene mejor "judgment" en tareas ambiguas (sabe decir "depende, depende de X").

• Gemini tiene mejor disponibilidad regional para deploys EU.

• Anthropic ofrece Zero Data Retention por API directa; Google solo en Workspace business y Vertex.

Para empresas con requisitos RGPD estrictos, ambos son válidos pero la configuración cambia.

Conclusión

Gemini 2.5 Pro y Claude Opus 4.7 brillan en frentes distintos. Gemini tiene mejor relación calidad/precio y mejor multimodal. Opus tiene mejor coding y mejor MCP. Si construyes producto que toca muchos formatos a alto volumen → Gemini. Si construyes coding tool / agente DevX → Opus.

Para la mayoría de equipos en 2026, el consejo realista: prueba ambos una semana con tu caso real. Mide tokens, calidad y coste total. La elección racional depende de tu carga, no del benchmark medio.

Para profundizar:

• BYOK y multi-proveedor — pillar del cluster.

• GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 — la otra comparativa top tier.

• OpenAI vs Anthropic vs Google — los 3 grandes.

• Ahorrar API con enrutamiento inteligente — usar varios modelos.

Fuentes verificadas

• Anthropic API pricing — precios oficiales abril 2026.

• Google AI pricing — precios oficiales Gemini.

• Claude Opus 4.7 vs Gemini 2.5 Pro (BenchLM) — benchmarks lado a lado.

• Vellum: Claude Opus 4.7 benchmarks — análisis SWE-bench y GPQA.

• Datos verificados el 29 de abril de 2026.