Mejor LLM para Programar (2026): Comparación de Claude, GPT-4o, Gemini y Más

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Soren Atelier

Updated on 10/2/2026

Elegir el modelo de lenguaje adecuado para programar se ha convertido en una de las decisiones más trascendentales que toman los desarrolladores. El LLM que elijas determina la calidad de tus completaciones de código, qué tan bien tu asistente de IA comprende arquitecturas complejas y si ese "refactoring rápido" tarda cinco minutos o cinco horas depurando alucinaciones generadas por IA.

El problema es que cada proveedor de LLM afirma ser el mejor para programar. Los benchmarks se contradicen. El marketing es agresivo. Y los modelos cambian tan rápido que los consejos de hace seis meses ya están obsoletos. Claude Opus 4 obtiene la puntuación más alta en SWE-bench, pero GPT-4o tiene el ecosistema más grande. Gemini 2.5 Pro ofrece una ventana de contexto de un millón de tokens, pero DeepSeek V3 es gratuito y de código abierto. Cada modelo genuinamente sobresale en diferentes escenarios -- y genuinamente falla en otros.

Esta guía corta el ruido. Compara los mejores LLMs para programar a principios de 2026 usando criterios del mundo real que importan a los desarrolladores: precisión en la generación de código, capacidad de depuración, tamaño de la ventana de contexto, precios y rendimiento en diferentes tareas de programación.

Comparación Rápida: Mejores LLMs para Programar en 2026

Las puntuaciones son aproximadas a febrero de 2026 y varían según la metodología de evaluación.

Cómo Evaluamos los LLMs para Programar

Los benchmarks como HumanEval y SWE-bench dan un punto de partida, pero no cuentan toda la historia. Un modelo que puntúa bien en generación aislada de funciones puede tener dificultades con tareas del mundo real como depurar una condición de carrera en un sistema distribuido o refactorizar una clase de 500 líneas.

Evaluamos los LLMs en cinco criterios que reflejan flujos de trabajo reales de desarrolladores:

1. Precisión en la Generación de Código

¿Puede el modelo producir código correcto y ejecutable a partir de una descripción en lenguaje natural? Esto incluye funciones simples, algoritmos de múltiples pasos e implementaciones completas de módulos.

2. Depuración y Resolución de Errores

Cuando se le da código con errores y un mensaje de error, ¿puede el modelo identificar la causa raíz y producir una corrección funcional -- no solo una explicación que suene plausible?

3. Refactorización y Calidad del Código

¿Entiende el modelo los patrones de diseño, sigue los modismos del lenguaje y produce código limpio y mantenible? ¿O genera soluciones verbosas y frágiles?

4. Comprensión Multi-Archivo y Arquitectónica

¿Puede el modelo razonar sobre código en múltiples archivos, entender relaciones de dependencia y hacer cambios coordinados sin romper otras partes del codebase?

5. Ventana de Contexto y Manejo de Archivos Largos

¿Qué tan bien maneja el modelo entradas grandes? ¿Puede leer un módulo entero (más de 5,000 líneas), entender las relaciones y hacer cambios específicos sin perder el contexto?

Claude para Programar (Opus 4 y Sonnet 4)

Los modelos Claude de Anthropic se han convertido en la primera opción para muchos desarrolladores profesionales, particularmente aquellos que trabajan en tareas de programación complejas y de múltiples pasos.

Claude Opus 4

Claude Opus 4 lidera las evaluaciones de SWE-bench y se ha convertido en el modelo predeterminado para herramientas de codificación agénticas como Claude Code. Sus principales fortalezas para programar incluyen:

• Razonamiento cuidadoso: Opus 4 es notablemente meticuloso. Considera casos límite, verifica errores off-by-one y a menudo detecta problemas que otros modelos pasan por alto. Al implementar un algoritmo complejo, tiende a producir código correcto en el primer intento con más frecuencia que los competidores.
• Edición multi-archivo: Opus 4 sobresale en entender cómo los cambios en un archivo afectan a otros. Puede refactorizar la firma de una función y luego actualizar cada punto de llamada en todo el codebase en una sola pasada.
• Programación agéntica: El modelo funciona bien en flujos de trabajo agénticos donde planifica, ejecuta, prueba e itera. Claude Code aprovecha esto para corrección autónoma de errores e implementación de características.
• Ventana de contexto de 200K: Lo suficientemente grande para mantener codebases sustanciales en contexto, aunque no tan grande como la oferta de Gemini.

# Claude Opus 4 sobresale en implementaciones complejas de múltiples pasos
# Ejemplo: Implementando un caché LRU thread-safe con expiración TTL
 
import threading
import time
from collections import OrderedDict
from typing import Any, Optional
 
class TTLLRUCache:
    """Thread-safe LRU cache with per-entry TTL expiration."""
 
    def __init__(self, capacity: int, default_ttl: float = 60.0):
        self._capacity = capacity
        self._default_ttl = default_ttl
        self._cache: OrderedDict[str, tuple[Any, float]] = OrderedDict()
        self._lock = threading.Lock()
 
    def get(self, key: str) -> Optional[Any]:
        with self._lock:
            if key not in self._cache:
                return None
            value, expiry = self._cache[key]
            if time.monotonic() > expiry:
                del self._cache[key]
                return None
            self._cache.move_to_end(key)
            return value
 
    def put(self, key: str, value: Any, ttl: Optional[float] = None) -> None:
        ttl = ttl if ttl is not None else self._default_ttl
        with self._lock:
            if key in self._cache:
                self._cache.move_to_end(key)
            self._cache[key] = (value, time.monotonic() + ttl)
            if len(self._cache) > self._capacity:
                self._cache.popitem(last=False)
 
    def invalidate(self, key: str) -> bool:
        with self._lock:
            return self._cache.pop(key, None) is not None

Limitación: Opus 4 es el modelo más caro de esta lista. Para tareas simples como generar boilerplate o escribir docstrings, la relación costo-beneficio no justifica usar Opus en lugar de Sonnet.

Claude Sonnet 4

Claude Sonnet 4 alcanza el punto óptimo práctico para la mayoría de las tareas de programación diarias. Es el modelo que la mayoría de las herramientas de programación con IA (Cursor, Windsurf, Continue.dev) usan por defecto porque proporciona una fuerte capacidad de programación a una fracción del costo de Opus.

• Tiempos de respuesta rápidos: Sonnet genera código significativamente más rápido que Opus, haciéndolo adecuado para completaciones en línea e iteración rápida.
• Alta calidad de código: Aunque no está del todo al nivel de Opus para tareas algorítmicas complejas, Sonnet maneja la gran mayoría del trabajo de programación -- operaciones CRUD, integraciones API, transformaciones de datos, escritura de tests -- con alta precisión.
• Rentable: A $3/$15 por millón de tokens, Sonnet cuesta una quinta parte de Opus. Para equipos que procesan miles de solicitudes al día, esto se acumula rápidamente.

Mejor para: Tareas diarias de programación, completaciones en línea, revisión de código, escritura de tests, refactorización estándar.

GPT-4o para Programar

GPT-4o de OpenAI sigue siendo un fuerte modelo de programación versátil con el ecosistema más grande de integraciones y herramientas.

Fortalezas

• Amplio soporte de lenguajes: GPT-4o maneja más lenguajes de programación competentemente que casi cualquier otro modelo. Ya sea que escribas Rust, Swift, Haskell o COBOL, GPT-4o ha visto suficientes datos de entrenamiento para producir código razonable.
• Ecosistema e integración: GPT-4o potencia GitHub Copilot, ChatGPT y cientos de herramientas de terceros. Si tu equipo ya usa las APIs de OpenAI, los costos de cambio son mínimos.
• Entrada multimodal: Puedes pegar una captura de pantalla de una UI, un diagrama de arquitectura o una foto de una pizarra, y GPT-4o generará código relevante. Esto es útil para prototipar desde mockups de diseño.
• Seguimiento consistente de instrucciones: GPT-4o es confiable siguiendo prompts estructurados. Cuando especificas "escribe una función Python que haga X, con type hints, docstring y manejo de errores", entrega consistentemente todos los componentes solicitados.

Limitaciones

• Ventana de contexto: Con 128K tokens, el contexto de GPT-4o es más pequeño que los 200K de Claude o el 1M de Gemini. Para análisis de grandes codebases, esto puede ser un cuello de botella.
• Profundidad de razonamiento: En problemas algorítmicos complejos, GPT-4o a veces produce código que parece plausible pero contiene errores lógicos sutiles. Es más propenso a "errores seguros" que Claude Opus.
• Disciplina de refactorización: GPT-4o ocasionalmente reescribe más código del necesario durante tareas de refactorización, cambiando código funcional junto con los cambios objetivo.

# GPT-4o produce código limpio y bien documentado para tareas estándar
# Ejemplo: Un pipeline de validación de datos
 
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Callable
 
@dataclass
class ValidationRule:
    name: str
    check: Callable[[dict], bool]
    message: str
 
@dataclass
class ValidationResult:
    is_valid: bool
    errors: list[str] = field(default_factory=list)
 
def validate_record(record: dict, rules: list[ValidationRule]) -> ValidationResult:
    """Validate a data record against a list of rules.
 
    Args:
        record: Dictionary containing the data to validate.
        rules: List of ValidationRule objects to check.
 
    Returns:
        ValidationResult with is_valid flag and list of error messages.
    """
    errors = []
    for rule in rules:
        if not rule.check(record):
            errors.append(f"{rule.name}: {rule.message}")
    return ValidationResult(is_valid=len(errors) == 0, errors=errors)

Mejor para: Equipos ya en el ecosistema de OpenAI, codebases políglotas, prototipado rápido desde inputs visuales, programación de propósito general.

OpenAI o3-mini

El modelo o3-mini de OpenAI merece mención aparte. Usa razonamiento de cadena de pensamiento internamente antes de generar una respuesta, haciéndolo más fuerte en tareas que requieren lógica cuidadosa paso a paso -- problemas de programación competitiva, código matemático e implementaciones algorítmicas complicadas. La compensación es velocidad: o3-mini es más lento que GPT-4o debido al proceso de razonamiento interno.

Mejor para: Diseño de algoritmos, programación competitiva, código con mucha matemática, acertijos de lógica.

Gemini 2.5 Pro para Programar

Gemini 2.5 Pro de Google trae una ventaja destacada: una ventana de contexto de 1 millón de tokens.

Fortalezas

• Ventana de contexto masiva: Un millón de tokens es aproximadamente 25,000 líneas de código. Puedes alimentar repositorios enteros en Gemini y hacer preguntas que abarcan docenas de archivos. Ningún otro modelo en esta comparación se acerca.
• Análisis a nivel de codebase: Tareas como "encuentra todos los lugares donde se usa esta API obsoleta y sugiere reemplazos" se vuelven factibles cuando puedes cargar todo el codebase en contexto.
• Comprensión multimodal: Como GPT-4o, Gemini puede procesar imágenes, diagramas y capturas de pantalla junto con código.
• Precios competitivos: A $1.25/$5 por millón de tokens, Gemini 2.5 Pro es significativamente más barato que Claude Opus y GPT-4o para uso de alto volumen.

Limitaciones

• Calidad de generación de código: Aunque la salida de código de Gemini ha mejorado dramáticamente, aún está detrás de Claude Opus y a menudo de GPT-4o en SWE-bench y benchmarks de programación del mundo real.
• Adherencia a instrucciones: Gemini a veces se desvía de instrucciones específicas, particularmente en prompts complejos de múltiples pasos. Puede omitir manejo de errores solicitado o agregar características no solicitadas.
• Ecosistema de integración: Menos herramientas de programación soportan Gemini nativamente comparado con los modelos Claude o GPT-4o.

Mejor para: Análisis de grandes codebases, auditorías de código, planificación de migraciones, generación de documentación a través de muchos archivos.

LLMs de Código Abierto para Programar

Los modelos de código abierto han cerrado la brecha significativamente. Para equipos que necesitan privacidad de datos, despliegue local o control de costos, estos modelos ofrecen alternativas convincentes.

DeepSeek V3

DeepSeek V3 ha sido una de las mayores sorpresas en el espacio de LLMs. A pesar de ser de código abierto y mucho más barato de ejecutar, compite con modelos propietarios en benchmarks de programación.

• Rendimiento cercano a GPT-4o: DeepSeek V3 puntúa a pocos puntos porcentuales de GPT-4o en la mayoría de los benchmarks de programación, a una fracción del costo.
• Costo extremadamente bajo: La API alojada cobra $0.27/$1.10 por millón de tokens -- aproximadamente 10x más barato que GPT-4o.
• Pesos abiertos: Puedes descargar y auto-alojar el modelo, dándote control total sobre la privacidad de datos y personalización.
• Fuerte en Python y JavaScript: DeepSeek V3 rinde mejor en los lenguajes de programación más comunes.

Limitación: El rendimiento de DeepSeek V3 cae más notablemente en lenguajes menos comunes y dominios especializados comparado con Claude o GPT-4o.

Llama 4 Maverick

Llama 4 Maverick de Meta es el modelo de pesos abiertos más capaz para equipos que quieren auto-alojar completamente.

• Gratis para usar: Sin costos de API, sin cargos por token. Solo pagas por cómputo.
• Ajustable (fine-tunable): Puedes ajustar Llama 4 en tu propio codebase para crear un asistente de programación especializado que entienda los patrones y convenciones de tu equipo.
• Ecosistema en crecimiento: Ollama, vLLM y otros frameworks de servicio hacen el despliegue sencillo.

Limitación: Auto-alojar requiere infraestructura GPU significativa. El modelo también está un paso detrás de los líderes propietarios en tareas de razonamiento complejo.

Codestral de Mistral

Codestral de Mistral está construido específicamente para código. A diferencia de los LLMs de propósito general que manejan código como una de muchas capacidades, Codestral fue entrenado específicamente para tareas de programación.

• Ventana de contexto de 256K: Más grande que GPT-4o y competitiva con los 200K de Claude.
• Especializado en código: Codestral tiende a producir código más idiomático en lenguajes populares porque su entrenamiento se enfocó en código.
• Hosting europeo disponible: Para equipos con requisitos de residencia de datos en la UE, Mistral ofrece hosting a través de proveedores cloud europeos.
• Bajo costo: Precios comparables a DeepSeek para acceso API.

Limitación: Codestral es más limitado en sus capacidades. No maneja tareas de conocimiento general o explicaciones tan bien como los modelos de propósito general.

Comparación por Tipo de Tarea

Diferentes tareas de programación favorecen diferentes modelos. Esta tabla asocia tareas comunes de desarrollador con el LLM de mejor rendimiento para cada una:

Comparación de Precios

El costo importa, especialmente para equipos que ejecutan miles de solicitudes LLM al día. Aquí hay una comparación directa de precios:

Para un desarrollador típico haciendo 500 solicitudes al día con un promedio de 2,000 tokens de entrada y 1,000 de salida:

• Claude Opus 4: ~$52.50/día
• Claude Sonnet 4: ~$10.50/día
• GPT-4o: ~$7.50/día
• DeepSeek V3: ~$0.82/día

La diferencia de costo entre Opus y DeepSeek es de más de 60x. Para tareas simples, usar Opus es como contratar un cirujano para poner vendas.

¿Qué LLM Deberías Elegir?

El mejor LLM para programar depende de tu situación específica. Aquí hay un marco de decisión:

Elige Claude Opus 4 si:

• Trabajas en sistemas complejos y de misión crítica
• Necesitas un asistente de programación agéntico que pueda manejar tareas de múltiples pasos de forma autónoma
• La corrección del código importa más que el costo
• Regularmente tratas con refactorización multi-archivo o cambios arquitectónicos

Elige Claude Sonnet 4 si:

• Quieres la mejor relación calidad-costo para programación diaria
• Usas una herramienta de programación con IA como Cursor o Windsurf
• Necesitas respuestas rápidas para completaciones en línea
• Tus tareas son desarrollo de software típico (APIs, apps web, procesamiento de datos)

Elige GPT-4o si:

• Tu equipo ya usa productos de OpenAI
• Trabajas con muchos lenguajes de programación diferentes
• Quieres entrada multimodal (capturas de pantalla, diagramas)
• La amplitud del ecosistema importa más que el rendimiento puro de programación

Elige Gemini 2.5 Pro si:

• Necesitas analizar o trabajar con codebases muy grandes
• Quieres la ventana de contexto más grande disponible
• La eficiencia de costos es importante a escala
• Estás construyendo con infraestructura de Google Cloud

Elige DeepSeek V3 o Código Abierto si:

• El presupuesto es una restricción principal
• La privacidad de datos requiere auto-alojamiento
• Quieres ajustar un modelo en tu propio codebase
• Tus tareas de programación son principalmente Python, JavaScript u otros lenguajes populares

Usando LLMs para Programación en Ciencia de Datos

Los científicos de datos tienen necesidades específicas de LLM. Escribir transformaciones en pandas, depurar visualizaciones de matplotlib y construir pipelines de machine learning requieren modelos que entiendan profundamente el ecosistema de ciencia de datos.

Para trabajo de ciencia de datos en notebooks de Jupyter, RunCell (opens in a new tab) proporciona un agente de IA diseñado específicamente para este flujo de trabajo. RunCell se integra directamente en Jupyter y usa LLMs para escribir y ejecutar celdas de código, generar visualizaciones e iterar en análisis -- todo dentro del entorno de notebook que ya usas.

En lugar de copiar código entre ChatGPT y tu notebook, el agente de RunCell lee tus datos, escribe código de pandas y numpy, lo ejecuta, interpreta la salida y ajusta su enfoque automáticamente. Este flujo de trabajo agéntico es particularmente valioso porque la programación en ciencia de datos es inherentemente iterativa: rara vez obtienes la transformación o visualización correcta en el primer intento.

# Ejemplo: Flujo de trabajo de ciencia de datos que los LLMs manejan bien
# RunCell puede automatizar todo este pipeline en Jupyter
 
import pandas as pd
import pygwalker as pyg
 
# Cargar y limpiar el dataset
df = pd.read_csv("sales_data.csv")
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
df = df.dropna(subset=["revenue", "region"])
 
# Agregar por región y mes
monthly = (
    df.groupby([pd.Grouper(key="date", freq="ME"), "region"])
    ["revenue"]
    .sum()
    .reset_index()
)
 
# Crear visualización interactiva con PyGWalker
walker = pyg.walk(monthly)

Para exploración interactiva rápida de datos sin escribir código de visualización manualmente, PyGWalker (opens in a new tab) convierte cualquier DataFrame de pandas en una interfaz de arrastrar y soltar tipo Tableau directamente en tu notebook. Se combina bien con cualquier pipeline de datos generada por LLM.

¿Qué Pasa con los Benchmarks Específicos de Programación?

Los benchmarks proporcionan señales útiles pero no deberían ser tu única guía. Esto es lo que los principales benchmarks realmente miden:

• HumanEval / HumanEval+: Prueba la generación de funciones Python independientes a partir de docstrings. Útil para medir la generación básica de código pero no refleja la complejidad del mundo real.
• SWE-bench: Prueba la capacidad de resolver issues reales de GitHub de repositorios populares de código abierto. El benchmark más realista, pero las puntuaciones dependen mucho del scaffolding (herramientas y prompts) usado alrededor del modelo.
• MBPP (Mostly Basic Python Problems): Prueba tareas simples de programación. La mayoría de los modelos modernos puntúan por encima del 80%, haciéndolo menos útil para diferenciar modelos de primer nivel.
• LiveCodeBench: Usa problemas recientes de programación competitiva para evitar contaminación de datos. Bueno para medir razonamiento algorítmico.
• Aider Polyglot: Prueba la edición de código en múltiples lenguajes. Útil para evaluar refactorización y flujos de trabajo basados en edición.

La idea clave: ningún benchmark individual captura lo que hace que un LLM sea bueno para tus necesidades específicas de programación. Un modelo que lidera SWE-bench puede tener dificultades con tu framework o estilo de programación particular. Siempre prueba los modelos candidatos en tu codebase real antes de comprometerte.

FAQ

¿Cuál es el mejor LLM para programar en 2026?

Claude Opus 4 lidera la mayoría de los benchmarks de programación y sobresale en tareas complejas como edición multi-archivo y depuración. Sin embargo, Claude Sonnet 4 ofrece el mejor valor para programación diaria, y GPT-4o sigue siendo fuerte para desarrollo de propósito general. La mejor elección depende de tu presupuesto, complejidad de tareas y toolchain existente.

¿Es Claude mejor que GPT-4o para programar?

Para tareas de programación complejas y con mucho razonamiento, Claude (especialmente Opus 4) generalmente supera a GPT-4o. Claude detecta más casos límite, produce refactorizaciones más limpias y maneja cambios multi-archivo de forma más confiable. GPT-4o es competitivo para generación general de código y tiene un ecosistema más amplio de integraciones. Para programación diaria, la diferencia es menor de lo que los benchmarks sugieren.

¿Pueden los LLMs de código abierto como DeepSeek o Llama competir con modelos propietarios para programar?

Sí, para muchas tareas. DeepSeek V3 rinde a pocos puntos porcentuales de GPT-4o en benchmarks de programación y cuesta una fracción del precio. Llama 4 Maverick es completamente gratis para auto-alojar. La brecha se reduce para lenguajes comunes (Python, JavaScript, TypeScript) y se amplía para lenguajes especializados o menos comunes.

¿Cuánto cuesta usar LLMs para programar?

Los costos van desde gratis (Llama 4 auto-alojado) hasta $75 por millón de tokens de salida (Claude Opus 4). Para un desarrollador típico, Claude Sonnet 4 cuesta aproximadamente $10/día con uso moderado, GPT-4o unos $7.50/día, y DeepSeek menos de $1/día. La mayoría de las herramientas de programación con IA (Cursor, Copilot) agrupan el acceso al modelo en tarifas mensuales planas de $10-$40.

¿Importa el tamaño de la ventana de contexto para programar?

El tamaño de la ventana de contexto importa significativamente para codebases grandes. Si tu proyecto tiene miles de archivos con interdependencias complejas, la ventana de 1M tokens de Gemini 2.5 Pro te permite cargar módulos enteros para análisis. Para desarrollo típico de características en un solo archivo o módulo pequeño, los 200K de Claude o los 128K tokens de GPT-4o son más que suficientes. Un contexto más grande no significa automáticamente mejor código -- la calidad del retrieval importa tanto como la cantidad.

Conclusión

El mejor LLM para programar en 2026 no es un solo modelo -- es el modelo adecuado para cada situación. Claude Opus 4 lidera para razonamiento complejo y programación agéntica. Claude Sonnet 4 entrega la mejor relación calidad-costo para desarrollo diario. GPT-4o ofrece el ecosistema más amplio y cobertura de lenguajes. Gemini 2.5 Pro domina cuando necesitas contexto masivo. Y las opciones de código abierto como DeepSeek V3 demuestran que no necesitas gastar mucho para obtener una fuerte asistencia de programación.

El enfoque práctico es usar múltiples modelos estratégicamente: un modelo rápido y barato para completaciones y boilerplate, un modelo potente para depuración y arquitectura, y un modelo de gran contexto para análisis a nivel de codebase. La mayoría de las herramientas de programación con IA ahora soportan cambio de modelo, haciendo este flujo de trabajo sencillo.

Sea cual sea el modelo que elijas, el impacto en la productividad del desarrollador es real. El LLM adecuado no reemplaza la habilidad de programación -- la amplifica.