GPT-5.1 Codex vs Claude Code: el benchmark que sí importa

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Si te pasas el día picando código, habrás notado que últimamente hay una auténtica avalancha de modelos de IA para programar: GPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code, Kimi K2 Thinking, Sonnet 4.5, Haiku… La lista crece casi cada semana y cada proveedor asegura tener el mejor asistente para desarrollo. Pero cuando bajas a tierra y los usas en proyectos reales, las diferencias se vuelven muy claras.

En las últimas semanas varios equipos han estado comparando GPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code y Kimi K2 Thinking en condiciones bastante duras: repositorios grandes, integración con pipelines reales, pruebas de carga y problemas de observabilidad complejos. Nada de katas de programación simplonas, sino bugs y features que podrían romper producción si salen mal. De todo ese material sale un mensaje bastante contundente: los Codex de OpenAI, y en concreto GPT-5.1 Codex, son los que más “código que realmente se puede desplegar” están entregando.

GPT-5.1 Codex vs Claude Code: visión rápida del duelo

Cuando alguien habla de “GPT-5.1 Codex vs Claude Code benchmark”, en realidad está comparando dos filosofías bastante distintas de asistente de código. GPT-5.1 Codex (y su evolución GPT‑5.1‑Codex‑Max) está pensado desde el minuto uno como motor de agentes que trabajan muchas horas sobre un mismo repo: entiende el contexto, edita archivos, ejecuta tests y corrige sus propios fallos. Claude Code, por su parte, brilla explicando código, diseñando arquitecturas y generando documentación, pero suele quedarse corto a la hora de integrar de verdad los cambios en una base de código existente.

En pruebas reales con proyectos de observabilidad se vio claramente esa diferencia: los modelos Codex eran los únicos que generaban código integrado y listo para producción, mientras que Claude y Kimi producían arquitecturas vistosas, ideas creativas y montones de líneas… pero con bugs críticos, fallos de integración o directamente código que ni compilaba.

Cómo se hizo el benchmark: problemas reales, no juguetitos

Para que el benchmark tuviera sentido, se evitó por completo el típico “escribe una función que invierta una cadena”. En su lugar, se seleccionaron dos retos complejos dentro de una plataforma de observabilidad, con requisitos muy específicos de rendimiento y fiabilidad, y siguiendo buenas prácticas de pruebas e implementación en ingeniería de software:

Primer reto: diseñar e implementar un sistema de detección estadística de anomalías capaz de aprender tasas de error base, calcular z‑scores y medias móviles, detectar picos en la tasa de cambio y aguantar más de 100.000 logs por minuto con menos de 10 ms de latencia. Todo ello integrado en una pipeline ya existente.

Segundo reto: resolver la deduplicación distribuida de alertas cuando varios procesadores detectan la misma anomalía casi al mismo tiempo. Había que evitar duplicados con menos de 5 segundos de diferencia, tolerar desfases de reloj de hasta 3 segundos y manejar caídas de procesadores sin dejar el sistema colgado.

Los cuatro modelos probados —GPT‑5 Codex, GPT‑5.1 Codex, Claude Code y Kimi K2 Thinking— recibieron los mismos prompts, en el mismo IDE (Cursor) y sobre el mismo repositorio. Se midieron tiempo empleado, tokens consumidos, coste en dólares, calidad del código, número de bugs críticos y, muy importante, si el resultado estaba de verdad conectado con la base de código existente o se quedaba en un “prototipo paralelo”.

Resultados del Test 1: detección estadística de anomalías

En el primer test, el objetivo era que cada modelo entregase un detector de anomalías estadístico listo para correr en producción: cálculo de tasas, ventanas deslizantes, z‑scores, picos de cambio, tratamiento cuidadoso de división por cero e integración en la clase AnomalyDetector y en el pipeline real.

Claude Ikhodi se lanzó a lo grande: miles de líneas nuevas, documentación extensísima, varios mecanismos estadísticos (z‑score, EWMA, checks de tasa de cambio) y hasta benchmarks sintéticos. Sobre el papel sonaba a ingeniería de libro. Pero al ejecutar el código apareció la cara B: una función de tasa de cambio que devolvía Infinity cuando la ventana previa era cero, y luego un toFixed() sobre ese valor que provocaba un RangeError inmediato. Además, el sistema de baseline no era realmente rodante, los tests eran no deterministas (usando Math.random()) y, para rematar, nada de esto estaba conectado a la pipeline real. Resultado: prototipo vistoso, pero imposible de poner en producción tal cual.

Umzamo woku GPT‑5 Codex fue mucho más pragmático. En unos 18 minutos generó código bien integrado, con cambios netos de unas pocas centenas de líneas, directamente sobre la clase AnomalyDetector y los puntos de entrada reales. Se preocuparon de manejar los casos extremos (por ejemplo, Number.POSITIVE_INFINITY antes de llamar a toFixed()), implementaron estadísticas incrementales en ventanas rodantes con complejidad O(1) y alinearon los buckets temporales con el reloj de pared para tener predictibilidad. Las pruebas unitarias eran deterministas y el resultado corría en el sistema sin tocar casi nada más.

Kepha GPT‑5.1 Codex, tomó una aproximación arquitectónica aún más limpia. En lugar de buckets temporales, utilizó ventanas rodantes basadas en muestras con punteros de cabeza/cola y una clase dedicada RollingWindowStats para llevar las sumas y sumas de cuadrados. Controló con cuidado la división por cero mediante constantes como MIN_RATE_CHANGE_BASE_RATE, limitó la frecuencia de actualización del baseline para ahorrar recursos y escribió tests deterministas con timestamps controlados. En 11 minutos produjo más líneas netas que GPT‑5 pero con una arquitectura más sencilla, mejor gestión de memoria y la misma calidad “deploy‑ready”.

El cuarto jugador, Kimi K2 Thinking, apostó por una solución creativa que mezclaba soporte a logs en streaming y métricas por lotes, añadiendo detecciones basadas en MAD y EMA. Sobre el papel no pintaba mal, pero el núcleo estaba roto: actualizaba el baseline antes de evaluar cada valor, haciendo que el z‑score se acercase a cero y las anomalías prácticamente nunca saltaran. Además, introdujo un error de compilación en TypeScript y repitió el mismo problema de división por cero que Claude. Lo peor: el código ni siquiera compilaba y tampoco estaba bien atado al sistema.

La conclusión de este primer round es bastante clara: los dos Codex (GPT‑5 y GPT‑5.1) fueron los únicos que entregaron código funcional, integrado y razonablemente robusto. GPT‑5.1 igualó el coste de Claude (unos 0,39 dólares en esta prueba), pero tardando menos y con una arquitectura más limpia.

Resultados del Test 2: deduplicación distribuida de alertas

El segundo reto planteaba un problema de coordinación distribuida clásico: varios procesadores podrían detectar la misma anomalía casi al mismo tiempo. Había que evitar que se dispararan alertas duplicadas cuando se detectaban dentro de una ventana de 5 segundos, todo ello tolerando cierta desincronización de relojes y posibles caídas de procesos.

Claude volvió a brillar en la parte de diseño. Propuso una arquitectura en tres niveles: caché L1, locks de asesoría (advisory locks) en base de datos como L2 y restricciones únicas como L3. Utilizaba el NOW() de la base de datos para evitar depender de relojes de los procesadores, gestionaba bien la liberación de locks en caso de caída de conexión y venía acompañado de casi 500 líneas de tests cubriendo casos de conflicto, skew de reloj y fallos. Sin embargo, igual que en el primer test, nada estaba enchufado al procesador real, y algunos detalles de implementación (como las claves de lock demasiado gruesas o la ventana temporal aplicada a todas las alertas activas) reducían la utilidad práctica.

Ngokuhambisanayo, GPT‑5 Codex optó por una solución basada en una tabla de deduplicación con reservas y expiración, coordinada mediante transacciones y FOR UPDATE. Ikhodi se integraba directamente en processAlert, utilizaba el tiempo del servidor y manejaba de forma razonable las colisiones, aunque quedaba un pequeño race en la cláusula ON CONFLICT que, en condiciones extremas, podía permitir que dos procesadores pasaran la misma comprobación antes de hacer commit. No era perfecto, pero sí muy cercano a algo que podrías desplegar con un pequeño ajuste.

La jugada de GPT‑5.1 Codex fue aún más minimalista y efectiva: en lugar de tablas extra, se apoyó en locks de asesoría de PostgreSQL con una función acquireAdvisoryLock que generaba claves mediante SHA‑256 sobre el par service:alertType. Bajo ese lock, consultaba si existían alertas activas recientes en la ventana de 5 segundos y, si no, insertaba la nueva. Si ya había una alerta similar, actualizaba la severidad si la nueva era mayor. Todo ello con uso consistente de timestamps de servidor para gestionar el skew y bloqueos limpiados correctamente en bloques finally. El resultado: lógica más simple, sin tablas auxiliares y sin la carrera que arrastraba GPT‑5.

En este test, Kimi sí consiguió integrar su lógica en processAlert y utilizar buckets discretos de 5 segundos con upserts atómicos y reintentos con backoff. La idea en sí no era mala, pero la implementación volvía a fallar en detalles clave: cuando dos inserciones simultáneas tenían el mismo createdAt, el cálculo del flag isDuplicate se invertía y las alertas se marcaban mal; además, el recalculo del bucket en el backoff ni siquiera se aplicaba en la query, de modo que se reintentaba siempre sobre el mismo conflicto. En resumen, buena intuición, mal remate.

De nuevo, en este segundo asalto los que sacaron código desplegable fueron GPT‑5 y GPT‑5.1 Codex, con una ventaja clara para GPT‑5.1 en limpieza y ausencia de condiciones de carrera, todo ello con un coste de unos 0,37 dólares frente a los 0,60 de GPT‑5.

Costes: por qué Codex termina siendo más barato que Claude

Si solo miras el precio por millón de tokens, podrías pensar que Claude Sonnet 4.5 y GPT‑5.1 están en la misma liga. Sin embargo, al bajar a los números finos de estos benchmarks, se ve que Codex da más por menos. En las dos pruebas combinadas, los costes quedaron aproximadamente así:

• UClaude: alrededor de 1,68 dólares en total.
• GPT‑5 Codex: unos 0,95 dólares (un 43 % más barato que Claude).
• GPT‑5.1 Codex: aproximadamente 0,76 dólares (en torno a un 55 % menos que Claude).
• kimi: unos 0,51 dólares estimados, pero con mucha incertidumbre por la falta de desglose de costes.

Okubalulekile wukuthi Claude cobra más por token de salida (15 $/M frente a los 10 $/M de GPT‑5.1) y, además, tiende a generar mucho texto adicional por su estilo de “pensar en voz alta” y documentarlo todo. Por otro lado, Codex se beneficia de la caché de contexto en su CLI, reaprovechando grandes volúmenes de tokens de entrada sin volver a cobrarlos íntegros. Si a eso le sumas que GPT‑5.1 fue más eficiente en número de tokens usados que GPT‑5, el resultado es un asistente que no solo genera código más utilizable, sino que además te ahorra dinero.

En el mundo de los planes cerrados tipo “20 euros al mes”, esto se traduce en algo muy tangible: con Codex puedes trabajar muchas más horas de código antes de comerte el límite. En cambio, con los planes de Claude es bastante habitual que usuarios avanzados lleguen al techo incluso en las suscripciones más caras, mientras que con Codex Pro es raro que alguien lo reviente salvo uso extremo.

Qué aporta GPT‑5.1‑Codex‑Max: agentes que trabajan todo el día

Encima de GPT‑5.1 Codex existe una variante pensada específicamente para trabajos muy largos y detallados sobre un código: GPT‑5.1‑Codex‑Max. Este modelo no está orientado al “chat genérico”, sino a funcionar como motor de agentes dentro del ecosistema Codex y la I-OpenAI Codex CLI. Leer repositorios enormes, modificar muchos archivos, correr baterías de tests y mantener el rumbo durante horas forman parte de su ADN.

La pieza diferencial es la ukuvumelana. En lugar de confiar solo en una ventana de contexto gigantesca, el modelo es capaz de ir resumiendo y condensando partes antiguas de la sesión manteniendo los detalles que importan. Es como si fuera “zippeando” los pasos que ya ha dado para dejar espacio a nuevos comandos, sin olvidar las decisiones importantes. Gracias a eso, puede trabajar sobre monorepos enormes, tocar varios servicios a la vez y seguir recordando elecciones de diseño tomadas muchas horas antes.

Otro punto interesante son los niveles de razonamiento. El modo “Medium” sirve para el día a día (tickets normales, pequeñas features, refactors modestos) con buena latencia. El modo “xHigh” le da al modelo más tiempo interno de cálculo y cadenas de pensamiento más largas, sacrificando velocidad a cambio de más fiabilidad en problemas espinosos: refactors masivos, pipelines legacy llenos de trampas, carreras difíciles de reproducir, etc. Para aquellos temas que normalmente devorarían una tarde entera de una persona sénior, este modo compensa.

En benchmarks específicos de agentes, GPT‑5.1‑Codex‑Max mejora de forma notable respecto a GPT‑5.1 Codex estándar: más tareas resueltas en SWE‑bench Verified y Lancer, mejor rendimiento en Terminal Bench y, sobre todo, una mayor capacidad de mantener la compostura en sesiones largas sin “irse por las ramas”. Para muchos equipos, esa diferencia se traduce en que un agente pueda encargarse de un ticket end‑to‑end en vez de limitarse a generar parches puntuales.

Seguridad, sandboxing y uso responsable del modelo

Cuando le das a un agente acceso a tu terminal y a tu repo, es normal que se te enciendan todas las alarmas de seguridad. Codex y GPT‑5.1‑Codex‑Max están pensados para trabajar siempre dentro de un entorno aislado (sandbox). En la nube, el agente se ejecuta en un contenedor con la red desactivada por defecto, y solo se permite tráfico saliente si lo habilitas explícitamente. En local, se apoya en los mecanismos de sandboxing de macOS, Linux o Windows (o WSL) para limitar qué archivos puede tocar.

Hay dos reglas que se repiten en todas las superficies de Codex: la red no se abre si tú no lo dices, y el agente no puede editar archivos fuera del workspace configurado. Esto, unido al entrenamiento específico para evitar comandos destructivos, hace que sea mucho más probable que el modelo limpie un directorio de forma prudente que que borre medio proyecto por interpretar mal una frase tipo “haz limpieza de esto”.

En cuanto a ataques de umjovo ngokushesha (textos maliciosos que intentan que la IA ignore sus reglas y filtre secretos, por ejemplo), el entrenamiento de Codex insiste en tratar todo texto externo como no confiable, respaldado por prácticas de ukuhlola okuzenzakalelayo kwamamodeli e-AI. En la práctica, esto se traduce en rechazos a peticiones de fuga de datos, negativa a subir código privado a webs externas y una fuerte preferencia por seguir las instrucciones del sistema y del desarrollador por encima de cualquier cosa que aparezca en documentación o páginas web leídas.

GPT‑5.1 Codex frente a Claude y otros modelos en el día a día

Una vez vistos los benchmarks concretos y las capacidades de Codex‑Max, la foto general queda bastante clara: cada modelo tiene su nicho ideal, y lo sensato no es quedarse con uno solo para todo, sino saber cuándo usar cada herramienta.

GPT‑5.1 Codex (y su variante Max) encajan especialmente bien cuando necesitas código integrado, con atención a los bordes y poco margen para fallos. En los dos tests de observabilidad, fue junto a GPT‑5 el único que entregó implementaciones que podían ponerse a correr en producción sin reescribir medio fichero. Además, el coste por tarea fue el más bajo de todos, con mejoras de eficiencia frente a GPT‑5 y una relación calidad/precio bastante difícil de batir.

Claude Sonnet 4.5 / Claude Code brillan cuando lo que quieres es diseño de arquitectura, documentación a fondo y explicaciones. Piensa en reviews de arquitectura, documentos técnicos extensos, guías de migración… Sus soluciones tienden a ser muy bien razonadas y muy bien explicadas, con capas de defensa y análisis de trade‑offs que dan gusto leer. El precio a pagar: prototipos que luego hay que cablear a mano, más bugs críticos de los que parece al principio y un coste notablemente superior por token.

Kimi K2 Thinking unikela mucha creatividad y enfoques alternativos. En los experimentos probó ideas curiosas, como ventanas por buckets temporales para deduplicación o mezclas de MAD y EMA en detección de anomalías. Además, su CLI es barata, aunque algo verde. El problema es que suele patinar en los detalles lógicos de núcleo: orden de actualización de estadísticas, divisiones por cero, banderas invertidas… Es ideal para inspirarse, pero hay que dedicar tiempo serio a reforzar y testear lo que produce.

Por último, los modelos GPT‑5.1 generales (Instant y Thinking) y modelos como Gemini o Llama sirven de base para tareas mixtas (documentación, análisis de datos, interacción con usuarios), pero cuando la tarea es puramente de código y agente, el paquete Codex ofrece hoy por hoy una combinación de profundidad, precio y tooling bastante difícil de igualar.

Mirando todo junto —los dos benchmarks de observabilidad, el uso prolongado en IDEs como VS Code y Cursor, la compaction de Codex‑Max, los modos de razonamiento y las diferencias de coste— la sensación que queda es bastante nítida: en el terreno de “IA que programa de verdad y entrega pull requests decentes”, GPT‑5.1 Codex se ha ganado el papel de herramienta principal. Claude Code sigue siendo un acompañante excelente para pensar la arquitectura y dejar una documentación de lujo, y Kimi o modelos similares aportan chispa y alternativas, pero cuando hay que sacar código que compile, se integre y no explote a la primera, el lado Codex suele ser el que acaba empujando a master.

I-athikili ehlobene:

I-OpenAI Codex CLI: Konke odinga ukukwazi mayelana nomsizi wekhodi yetheminali