Por Redacción Pangea IA · 14 de septiembre de 2026
¿ChatGPT o Claude: cuál se equivoca menos y cuál termina mejor el trabajo? La respuesta exige separar los datos inventados, los requisitos incumplidos y las interrupciones del servicio. Esta comparativa reúne evaluaciones independientes y partes oficiales de incidencias; Pangea IA no ha realizado una batería propia de pruebas.
La comparación cuantitativa se centra en GPT-6 Astra y Claude Fable 5.1, con las configuraciones indicadas en cada prueba. Los resultados no representan automáticamente todos los modelos, planes ni modos de ChatGPT y Claude. Consulta: 14 de septiembre de 2026.
Capacidad general y programación: resultados muy próximos
| Prueba | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|
| Índice de capacidad general | 53 puntos | 53 puntos |
| Índice de agentes de programación | 62 puntos, en Codex | 62 puntos, en Claude Code |
| Terminal-Bench v4.0, evaluación de modelos | 59 % | 52 % |
La evaluación de Artificial Analysis del 9 de septiembre registra el empate en ambos índices. Compara Astra con esfuerzo máximo y Fable 5.1 con esfuerzo máximo y mecanismo de respaldo («fallback»). La fila de terminal corresponde a la evaluación de modelos; no es la medición de Astra dentro de Codex. Los puntos de los índices no son porcentajes de aciertos.
La lectura práctica es que no aparece un ganador universal. Para programar, la prueba relevante debería parecerse a tu trabajo: corregir un fallo, implementar una función o mantener un proyecto. Que un sistema destaque en terminal no demuestra que redacte mejor una propuesta comercial.
Errores e información inventada: qué dicen las pruebas
En AA-Omniscience, la clasificación consultada sitúa a Astra con razonamiento alto en 44 puntos y a Claude Fable 5.1 con razonamiento adaptativo, esfuerzo máximo y respaldo predeterminado en 43. Es un índice que combina aciertos y penalización de respuestas incorrectas, no una tasa general de error. Son configuraciones distintas; un punto de diferencia no prueba por sí solo una superioridad estadísticamente significativa.
El mismo estudio distingue los aciertos sobre todas las preguntas de la «tasa de alucinación». Esta última divide las respuestas incorrectas entre las incorrectas, parciales y no contestadas. Por tanto, no debe leerse como el porcentaje de todas las respuestas que son falsas. Definiciones de las métricas.
Artificial Analysis registra una reducción de esa tasa del 92 % en GPT-5.6 Sol al 51 % en Astra, ambos con esfuerzo máximo. Es una comparación entre generaciones de OpenAI, no el porcentaje de ventaja frente a Claude. Resultados de Astra.
Antes de aceptar una afirmación, conviene preguntar qué evidencia la respalda. Una referencia debe existir y sostener exactamente lo que se afirma. Un enlace correcto junto a una conclusión que la fuente no contiene tampoco resuelve el problema.
Funcionamiento: responder bien y entregar bien son pruebas diferentes
Imagina que encargas una tabla con tres presupuestos. La explicación puede ser clara y, aun así, faltar una partida, mezclarse importes con y sin impuestos o desaparecer una condición. Para evaluar ese trabajo, nuestra propuesta es revisar el archivo final y contrastarlo con los documentos de entrada.
| Qué comparar | Cómo comprobarlo con ambos |
|---|---|
| Exactitud | Recalcular importes y contrastar nombres, fechas y referencias. |
| Instrucciones | Comprobar todos los requisitos del encargo, incluidos formato y exclusiones. |
| Entrega | Abrir el archivo y comprobar que contiene lo solicitado. |
| Correcciones | Pedir el mismo cambio y revisar que se conserve lo que ya estaba bien. |
| Tiempo útil | Medir hasta disponer de una entrega utilizable, incluidas revisiones. |
Esta tabla es una propuesta editorial de evaluación, no un resultado atribuido a los modelos. Para una prueba comparable, entrega los mismos materiales y registra el modelo, el modo y las herramientas disponibles. Si uno puede consultar fuentes o ejecutar cálculos y el otro no, estarás evaluando también esa diferencia de entorno.
Puedes empezar con un caso parecido al de nuestra guía para comparar presupuestos y detectar costes ocultos. Anota los fallos concretos antes de valorar cuál explicación te resulta más convincente.
Caídas y errores técnicos: ambos tienen incidencias
En la consulta del 14 de septiembre, OpenAI informaba de una incidencia mitigada y en seguimiento en Work Mode: algunos usuarios de ChatGPT Plus habían tenido problemas para iniciar o retomar tareas y acceder a herramientas o archivos. La compañía indicaba recuperación del servicio.
Por su parte, el panel de Claude mostraba funcionalidad degradada en Cowork para Windows, asociada a una actualización de Windows del 8 de septiembre. El aviso explicaba que no podía ejecutar comandos locales; para la mayoría, el chat y la lectura y edición de archivos seguían disponibles.
Son fotografías del estado de los servicios al consultar las fuentes, no una clasificación de disponibilidad histórica. Para afirmar cuál falla menos haría falta comparar el mismo periodo, los mismos componentes y la duración e impacto de las incidencias. Una dificultad de Cowork o Work Mode tampoco implica que toda la plataforma esté caída.
Un ejemplo sencillo para elegir con criterio
Nuestra propuesta: prepara tres documentos breves con información que puedas verificar y pide a ambos una comparación de una página. Deja algún dato ausente a propósito para comprobar si lo señalan. Después solicita una corrección concreta y revisa si conserva el resto del trabajo.
«Compara estos documentos usando exclusivamente su contenido. Conserva cifras y fechas. Si falta un dato, escribe “no consta”. Señala de qué documento sale cada conclusión. Entrega una tabla y una recomendación breve, e indica qué información falta para decidir con seguridad».
Repite la prueba con varios encargos habituales. Cuenta los errores que detectas, cuánto tardas en corregirlos y qué requisitos quedan sin cumplir. Evita convertir una única respuesta brillante o un único fallo en una conclusión sobre toda la herramienta.
Cuál elegir según lo que necesitas
Nuestra recomendación editorial es escoger por la calidad comprobable de la entrega en tu flujo habitual. Para documentación, valora la trazabilidad; para programación, el funcionamiento del cambio; para tareas delegadas, que el resultado exista y cumpla el encargo. La evidencia presentada no permite afirmar que ChatGPT o Claude sea siempre el que menos se equivoca.
Si estás empezando, puedes seguir Claude desde cero. Para entender la elección de modelo dentro de OpenAI, consulta ChatGPT Sol vs Astra. Y si te interesa delegar trabajo recurrente, tienes la guía para programar tareas en Claude Cowork.
Imagen de cabecera: ilustración conceptual creada con IA para Pangea IA. Las puntuaciones corresponden a las fuentes y configuraciones citadas y pueden cambiar con nuevas evaluaciones.
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