El mejor modelo de IA para programar es el que completa su tipo de cambio dentro de las herramientas y el presupuesto que utiliza. Considere Sonnet 5 u Opus 5 para un flujo de trabajo de programación con Claude, Astra para trabajos difíciles basados en OpenAI y Terra o Haiku para tareas acotadas con pruebas claras.
Esta comparación abarca modelos de API alojados para agentes de programación. Separa las capacidades documentadas, los precios actuales de Kunavo y un método de selección reproducible. Para una comparación general entre familias, consulte Claude vs GPT vs Gemini.
Elija la tarea antes que el modelo
| Su tarea | Primera selección | Qué decide |
|---|---|---|
| Una prueba, explicación o corrección pequeña y aislada | Terra o Haiku 4.5 | Resultado correcto sin reparaciones repetidas |
| Cambios rutinarios en varios archivos | Sonnet 5 y Opus 5 | Ediciones aceptadas, tiempo de respuesta y coste total |
| Depuración difícil o un cambio autónomo largo | Opus 5 o Astra; considere Fable 5.1 si es necesario | Avance en los pasos difíciles y comprobaciones superadas |
| Código más capturas de pantalla o material de referencia extenso | Una ruta de Claude | Compatibilidad real con imágenes, contexto útil y ediciones verificadas |
La descripción general de modelos de Anthropic sitúa Opus 5 para programación agéntica compleja y Sonnet 5 para velocidad e inteligencia. Recomienda Fable 5.1 para trabajos exigentes cuando las evaluaciones de Opus no son suficientes. OpenAI presenta Astra para trabajos difíciles de principio a fin, incluida la programación. Estas descripciones de los proveedores respaldan candidatos, no un ganador entre proveedores.
Compare los precios actuales y los límites de contexto
USD por millón de tokens estándar de entrada/salida no almacenados en caché, según el catálogo actual de Kunavo. Los límites de contexto describen capacidad, no calidad de programación. Las filas están agrupadas por uso, no clasificadas por rendimiento.
| Modelo | Uso del candidato | Tokens de contexto | Entrada / salida |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | Cambios pequeños y comprobables con un presupuesto limitado | 1,050,000 | $0.70 / $4.20 |
| Claude Haiku 4.5 | Subtareas acotadas en un flujo de trabajo con Claude | 200,000 | $0.70 / $3.50 |
| Claude Sonnet 5 | Programación y uso de herramientas cotidianos | 1,000,000 | $1.40 / $7.00 |
| Claude Opus 5 | Cambios complejos y tareas de agente más largas | 1,000,000 | $3.50 / $17.50 |
| GPT-6 Astra | Trabajo difícil de principio a fin en un flujo de trabajo con OpenAI | 1,050,000 | $4.00 / $20.00 |
| Claude Fable 5.1 | Trabajo exigente que aún supera al candidato inicial | 1,000,000 | $7.00 / $35.00 |
Una estimación del catálogo no es el límite máximo de la factura final. Kunavo cobra el mayor valor entre el coste del catálogo y el coste del proveedor ascendente multiplicado por el factor de margen del modelo. Las lecturas y escrituras de caché, la salida de razonamiento y los niveles aplicables de contexto largo también afectan al cálculo. Consulte los detalles de facturación y la lista de precios actual.
Compruebe el protocolo y las herramientas del agente
Para un proveedor personalizado, Codex necesita el protocolo Responses; un endpoint que solo admita Chat Completions no es suficiente. La documentación de la pasarela de Claude Code describe los formatos de API compatibles y excluye explícitamente la compatibilidad oficial con el enrutamiento a modelos que no sean de Claude. Un menú de proveedores no demuestra que todas las funciones funcionen.
Las funciones del proveedor del modelo también pueden diferir de una ruta de pasarela. OpenAI documenta la entrada de imágenes para Astra, pero la ruta GPT actual de Kunavo no expone visión. Para trabajos basados en capturas de pantalla, seleccione una ruta con capacidad de imagen documentada y confirme que su cliente realmente envía la imagen. Compruebe la transmisión, las llamadas a herramientas, la configuración de razonamiento y los límites de salida antes de trasladar una tarea que ya funciona.
Utilice la configuración de Codex, Claude Code u OpenCode correspondiente. Un saldo de API y la suscripción de un cliente son compras independientes.
Calcule el precio del cambio aceptado, incluido el contexto
Divida el cargo total de todos los intentos entre el número de tareas aceptadas. Mantenga junto a esa cifra las correcciones humanas y el tiempo transcurrido. Una tarifa baja por token puede perder su ventaja por los reintentos; una tarifa más alta puede compensar si los evita. Ninguno de esos resultados se deduce por sí solo de esta tabla de precios.
Cuente por separado la entrada nueva, las escrituras de caché, las lecturas de caché y la salida. Las solicitudes de Astra y Terra de Kunavo con más de 272,000 tokens de entrada utilizan el doble de la tarifa de entrada/caché y 1.5 veces la salida para toda la solicitud. Los modelos Claude de 1M indicados no tienen recargo por contexto largo, pero enviar más tokens sigue costando más.
Utilice benchmarks para seleccionar candidatos y después pruebe su repositorio
Lea la versión del modelo, el agente, las herramientas, el nivel de esfuerzo, el conjunto de tareas y el número de ejecuciones junto a la puntuación del benchmark. El estudio de coste e inteligencia de Anthropic, por ejemplo, utiliza un subconjunto de 482 tareas de SWE-bench Pro y afirma explícitamente que sus puntuaciones no son comparables con la clasificación pública. Sus costes no son mediciones de Kunavo.
- Elija un error reproducible, una prueba que añadir, un cambio en varios archivos, una tarea de interfaz representativa y una tarea históricamente difícil.
- Inicie cada candidato desde la misma revisión del repositorio. Mantenga constantes la indicación, las herramientas, los permisos y el presupuesto; registre la configuración del modelo y del nivel de esfuerzo.
- Defina primero la aceptación: pruebas pertinentes, diff revisado y comportamiento solicitado. Registre tanto los fallos como el trabajo correcto.
- Compare los cargos totales, el tiempo de finalización y las correcciones manuales. Repita los resultados cercanos antes de cambiar el valor predeterminado diario.
Empiece con dos candidatos y un agente conocido. Después, elija la vía de pago mediante la comparación de API de Codex, Cline, Kilo u OpenCode. Así, una decisión sobre el modelo se vuelve aplicable sin cambiar a la vez todas las partes del flujo de trabajo.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor modelo de IA para programar?
Empiece con un modelo adecuado para la tarea y su agente. Sonnet 5 y Opus 5 son candidatos concretos de Claude; Astra es un candidato de OpenAI para trabajos difíciles; Terra y Haiku son candidatos para tareas acotadas. Compare dos modelos en el mismo repositorio antes de elegir un valor predeterminado diario. Esta guía ofrece una lista breve con fuentes, no una clasificación universal de calidad.
¿Qué modelo de programación debería probar con un presupuesto reducido?
Claude Haiku 4.5 es el candidato con la tarifa más baja de esta tabla: $0.70 de entrada y $3.50 de salida por millón de tokens en Kunavo. Pruébelo con un cambio pequeño y una prueba clara. Al decidir si resulta más barato para la tarea completada, cuente los intentos fallidos y las correcciones.
¿Una ventana de contexto más grande hace que un modelo programe mejor?
Permite incluir más material en una solicitud dentro del límite admitido. No demuestra que las ediciones sean mejores, que se recupere cada detalle de forma fiable ni que haya menos errores. Las solicitudes largas también pueden entrar en un nivel de precios superior. Compare los archivos pertinentes y el resultado completado, en lugar de clasificar los modelos solo por el tamaño del contexto.
¿Un modelo de programación es lo mismo que un agente de programación?
No. El modelo genera respuestas y llamadas a herramientas; el agente proporciona el flujo de trabajo del editor o terminal, las herramientas, la gestión del contexto y los permisos. El mismo modelo puede comportarse de forma distinta según el agente, las indicaciones, el acceso a herramientas y la configuración de razonamiento.
Fuentes oficiales comprobadas el 17 de septiembre de 2026. Las recomendaciones utilizan la posición documentada de los modelos y datos del catálogo; no se afirma ningún benchmark comparativo de programación de Kunavo.