Cara a cara
GPT-5.5 vs Gemini 3 Pro: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
GPT-5.5 ($30/1M out) y Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) están entre las modelos de IA más usadas en 2026. Con 6 votos de la comunidad, GPT-5.5 va en cabeza con un 57 % de aprobación.
Veredicto rápido
En Razonamiento, elige GPT-5.5: la arena lo puntúa con 5/5, frente a 4.5/5 de Gemini 3 Pro. En presupuesto gana Gemini 3 Pro: empieza en $12/1M out (prompts ≤200K), frente a $30/1M out de GPT-5.5.
Comparación línea a línea
Fortalezas y debilidades
GPT-5.5
- Ventana de contexto de 1M de tokens (1.050.000) con salida máxima de 128K y esfuerzo de razonamiento ajustable de none a xhigh
- Estado del arte en ARC-AGI-2 con 85,0 % (frente a 73,3 % de GPT-5.4) y en Terminal-Bench 2.0 con 82,7 %
- Gran autonomía en codificación agéntica: los desarrolladores reportan que resuelve a la primera tareas que a GPT-5.4 le costaban varios turnos y corrige sus propios errores; +50 puntos en Code Arena frente a GPT-5.4
- Descuentos agresivos: 90 % en entrada cacheada ($0.50/1M) y 50 % vía Batch o Flex ($2.50/$15)
- Rápido para un razonador frontera: los desarrolladores dicen que es el primer modelo GPT cómodo de usar con esfuerzo de razonamiento medio o bajo
- El precio de lista se duplicó frente a GPT-5.4 ($5/$30 frente a $2.50/$15) por la misma ventana de contexto de 1M de tokens
- Seguimiento de instrucciones demasiado literal: los desarrolladores reportan que no infiere la intención en casos obvios donde Claude sí acierta
- Por detrás de Claude Opus 4.8 en SWE-bench Pro (58,6 % frente a 69,2 %); los desarrolladores de HN aún prefieren Claude aproximadamente 2:1 para codificar
- A veces demasiado conservador con los cambios de código o se salta por completo el razonamiento profundo, respondiendo de inmediato a prompts complejos
- Recargo por contexto largo: los prompts con más de 272K tokens de entrada se facturan a 2x la entrada y 1,5x la salida durante toda la sesión
Gemini 3 Pro
- Lideró LMArena en su lanzamiento con un récord de 1501 Elo y logró 91,9 % en GPQA Diamond, estado del arte en su salida
- ARC-AGI-2 de 31,1 %, unas 6x Gemini 2.5 Pro (4,9 %) y casi el doble de GPT-5.1 (17,6 %) en su momento
- Comprensión multimodal de primera clase: 81 % en MMMU-Pro, 87,6 % en Video-MMMU, con ventana de contexto de 1M de tokens
- Codificación agéntica sólida: 76,2 % en SWE-bench Verified, 54,2 % en Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo en WebDev Arena
- Rebajó a sus rivales con $2/$12 por millón de tokens, por debajo de los precios de clase Claude Sonnet ($3/$15)
- El thinking_level configurable (low/medium/high) permite a los desarrolladores equilibrar profundidad de razonamiento, latencia y coste
- Alucinaciones con exceso de confianza: en AA-Omniscience dio una respuesta errónea el 88 % de las veces en lugar de abstenerse, frente al 48 % de Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Adulación ampliamente reportada por los analistas (Zvi Mowshowitz: « una vasta inteligencia sin columna vertebral »); necesita prompts de sistema estrictos
- Problemas de fiabilidad en llamadas a herramientas en stacks de agentes: los desarrolladores reportaron salidas de herramientas volcadas al hilo de chat y más andamiaje necesario que con los modelos de OpenAI/Anthropic
- Lento a thinking level alto: tiempo hasta el primer token medido en torno a 30-60 s en AI Studio pese a ~130 tokens/s de salida
- Retirado: apagado en la API de Gemini y AI Studio el 9 de marzo de 2026, con gemini-3-pro-preview ahora apuntando como alias a Gemini 3.1 Pro
Dicta tu veredicto
Una recomendación por herramienta y por gladiador. Moldea la puntuación de la multitud que ven todos.
El veredicto de la arena sobre GPT-5.5
Elija GPT-5.5 sobre GPT-5.4 si necesita mayor autonomía agéntica, flujos intensivos en terminal o razonamiento abstracto de vanguardia, pero sepa que el precio de lista se duplicó de los $2.50/$15 de GPT-5.4 a $5/$30 mientras el contexto de 1M de tokens quedó igual. Los equipos que hacen refactorizaciones multiarchivo de alto riesgo quizá sigan prefiriendo Claude Opus, que lidera SWE-bench Pro (69,2 % frente a 58,6 %) e infiere mejor la intención desde prompts imprecisos. Los usuarios con presupuesto ajustado deben vigilar el recargo de 272K tokens y los reportes de consumo de límites más rápido, y apoyarse en la caché, Batch o Flex para reducir los costes a la mitad.
El veredicto de la arena sobre Gemini 3 Pro
Un lanzamiento histórico que devolvió a Google a la cima a finales de 2025, con un salto enorme de razonamiento sobre Gemini 2.5 Pro y las mejores puntuaciones multimodales de su generación. A mediados de 2026 no hay razón para elegirlo: Google lo apagó en la API el 9 de marzo de 2026, y Gemini 3.1 Pro cuesta exactamente lo mismo mientras más que duplica el rendimiento en ARC-AGI-2 (77,1 % frente a 31,1 %). Los equipos con despliegues heredados deberían migrar a 3.1 Pro, al que de todos modos apunta ya el antiguo ID de modelo. Evítelo para cargas sensibles a alucinaciones salvo que añada grounding, una debilidad que los analistas señalaron repetidamente.
Lo que dice la multitud
Sobre GPT-5.5
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
Sobre Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
Sigue comparando
Preguntas frecuentes
¿Es GPT-5.5 mejor que Gemini 3 Pro?
En Razonamiento, GPT-5.5 puntúa más alto (5/5 frente a 4.5/5). La mejor opción depende de tu caso de uso. La comparación línea a línea de esta página desglosa precios, características clave y las puntuaciones de la arena.
¿Cuál es más barata, GPT-5.5 o Gemini 3 Pro?
Gemini 3 Pro es más barata: empieza en $12/1M out (prompts ≤200K), mientras que GPT-5.5 empieza en $30/1M out.
¿Cuánto cuestan GPT-5.5 y Gemini 3 Pro por millón de tokens?
GPT-5.5: $5/1M in por millón de tokens de entrada, $30/1M out por millón de tokens de salida. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) por millón de tokens de entrada, $12/1M out (prompts ≤200K) por millón de tokens de salida.