Grok 4.5 vs Claude Opus 4.8: ¿Cuál es el mejor?

Cuando xAI lanzó Grok 4.5 el 8 de julio de 2026, Elon Musk eligió la comparación él mismo: “un modelo de clase Opus, pero más rápido, más eficiente en tokens y de menor costo”. Esa es una afirmación específica y verificable frente a Claude Opus 4.8, el modelo de codificación principal de Anthropic.

Prueba Apidog hoy

Vamos a comprobarlo con un enfoque práctico: benchmarks publicados por xAI en su anuncio, precios publicados por Anthropic y las implicaciones reales para coste, latencia y migración. La versión corta: la afirmación se mantiene en gran parte, con dos derrotas en benchmarks y un asterisco importante sobre la verificación independiente.

El marcador

xAI publicó cuatro benchmarks de codificación. Esta es la comparación directa:

Benchmark	Grok 4.5	Opus 4.8 (máx.)	Ganador
DeepSWE 1.0 (pass@1)	62.0%	55.75%	Grok 4.5 (+6.25)
DeepSWE 1.1	53%	59%	Opus 4.8 (+6)
Terminal Bench 2.1	83.3%	78.9%	Grok 4.5 (+4.4)
SWE Bench Pro (resolver)	64.7%	69.2%	Opus 4.8 (+4.5)

Resultado: dos victorias para cada modelo. Según los propios gráficos de xAI, “clase Opus” es razonable como nivel de capacidad, pero no como afirmación de superioridad general. Y, para ser precisos, Musk no afirmó eso: afirmó una combinación de capacidad, velocidad, eficiencia en tokens y coste.

También importa el contexto: Claude Fable 5 (máx.) encabeza los cuatro gráficos con 66.1 / 70 / 84.3 / 80.4, y GPT 5.5 (xhigh) supera a ambos modelos en tres de los cuatro. Grok 4.5 compite en el nivel inmediatamente inferior a la vanguardia, contra el modelo que Anthropic posiciona para trabajo diario en lugar de máxima capacidad. Si quieres comparar la frontera superior, revisa Fable 5 vs Opus 4.8.

El asterisco de la procedencia

Estos no son resultados de una prueba independiente única. xAI indica que las cifras de competidores provienen de “tarjetas de sistema o tablas de clasificación de benchmarks publicadas por los respectivos desarrolladores”, con evaluaciones DeepSWE creadas por Datacurve y ejecuciones gestionadas con el arnés de cada proveedor.

Eso es mejor que una autoevaluación opaca, pero no elimina el ruido:

• distintos arneses pueden cambiar resultados;
• distintos modos de esfuerzo alteran coste y calidad;
• distintos formatos de tool calling pueden afectar benchmarks agenciales;
• todavía no hay una evaluación completamente independiente de Grok 4.5.

Si quieres seguir esa parte con más detalle, consulta nuestra inmersión profunda en benchmarks.

Precio: Grok gana en teoría y más aún en la práctica

Precios de lista por millón de tokens:

Tipo de token	Grok 4.5	Opus 4.8
Entrada	$2.00	$5.00
Salida	$6.00	$25.00

Grok 4.5 cuesta el 40% del precio de entrada de Opus 4.8 y el 24% del precio de salida. Para más contexto del lado de Anthropic, revisa nuestro desglose de precios de Opus 4.8.

La diferencia aumenta cuando incluyes la verbosidad. xAI informa que Grok 4.5 resuelve tareas de SWE Bench Pro con un promedio de 15,954 tokens de salida; Opus 4.8 (máx.) promedia 67,020 en el mismo benchmark.

Cálculo aproximado por tarea resuelta:

Grok 4.5:
15,954 tokens × $6 / 1,000,000 ≈ $0.10 de salida por tarea

Opus 4.8 (máx.):
67,020 tokens × $25 / 1,000,000 ≈ $1.68 de salida por tarea

Eso sugiere una diferencia cercana a 17x en coste de salida por tarea completada, según recuentos de tokens reportados por el proveedor.

Trátalo como una señal, no como una ley universal:

• es un benchmark concreto;
• es una medición reportada por proveedor;
• el modo “máx.” de Opus aumenta el razonamiento y, por tanto, los tokens;
• tus prompts pueden producir respuestas más cortas o largas.

Pero la dirección es clara: un modelo más conciso a $6/M tokens de salida puede resultar mucho más barato que uno más verboso a $25/M. Ejecutamos escenarios más completos en precios de Grok 4.5 explicados.

La advertencia también aplica al revés: Opus usa más tokens en parte porque en modo “máx.” razona más extensamente. Ese razonamiento es una razón posible de su ventaja de 4.5 puntos en SWE Bench Pro. Estás pagando por pensar; en algunos flujos, eso es exactamente el producto.

Velocidad: 80 TPS y respuestas más cortas cambian la latencia real

xAI informa que Grok 4.5 sirve unas 80 tokens por segundo, lo que llama “velocidades de modelo rápido”. Si además las salidas son mucho más cortas, la latencia práctica baja por dos vías:

1. se generan menos tokens;
2. esos tokens se entregan más rápido.

En bucles de agentes, esto importa más que en una llamada aislada. Un flujo con 20, 40 o 80 llamadas al modelo acumula latencia por cada paso.

Ejemplo simplificado:

Si un agente ejecuta 30 llamadas:

- 2 s ahorrados por llamada = 60 s ahorrados
- 5 s ahorrados por llamada = 150 s ahorrados

Anthropic no publica una cifra TPS equivalente para Opus 4.8. Además, la velocidad real depende de carga, región, límites de cuenta y nivel de servicio. No migres solo por una cifra de marketing: mide con tu propio tráfico.

Cómo hacer una prueba A/B rápida

Si quieres comparar ambos modelos en tu caso real, no empieces con prompts genéricos. Usa los prompts que actualmente rompen tu flujo.

Checklist mínimo:

1. Selecciona 5 a 10 tareas reales.
2. Ejecuta cada tarea con ambos modelos.
3. Guarda:
   • calidad de respuesta;
   • tiempo total;
   • input_tokens;
   • output_tokens;
   • coste estimado;
   • errores de tool calling;
   • cumplimiento del formato esperado.
4. Repite cada prompt varias veces si tu flujo depende de estabilidad.
5. Compara coste por tarea aceptada, no solo coste por llamada.

Si ambas APIs exponen un formato compatible con OpenAI, puedes estructurar una comparación básica cambiando base_url, clave y modelo.

Ejemplo conceptual en JavaScript:

import OpenAI from "openai";

async function runCase({ baseURL, apiKey, model, prompt }) {
  const client = new OpenAI({
    baseURL,
    apiKey,
  });

  const startedAt = Date.now();

  const response = await client.chat.completions.create({
    model,
    messages: [
      {
        role: "system",
        content: "Eres un asistente de codificación. Responde con pasos concretos y código cuando sea útil.",
      },
      {
        role: "user",
        content: prompt,
      },
    ],
  });

  const latencyMs = Date.now() - startedAt;

  return {
    model,
    latencyMs,
    output: response.choices[0]?.message?.content,
    usage: response.usage,
  };
}

Y una estructura simple para ejecutar el mismo prompt contra dos proveedores:

const prompt = `
Tengo un bug en una API Node.js con Express.
El endpoint POST /users devuelve 500 cuando falta email.
Quiero validación, respuesta 400 y test unitario.
`;

const grokResult = await runCase({
  baseURL: "https://api.x.ai/v1",
  apiKey: process.env.XAI_API_KEY,
  model: "grok-4.5",
  prompt,
});

const opusResult = await runCase({
  baseURL: "https://api.anthropic.com/v1",
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
  model: "claude-opus-4.8",
  prompt,
});

console.log({ grokResult, opusResult });

Ajusta los valores exactos de baseURL, modelo y autenticación según la documentación vigente de cada proveedor.

Dónde Opus 4.8 mantiene la ventaja

El precio no lo es todo. Los benchmarks también muestran dónde Opus 4.8 sigue siendo fuerte:

• Codificación agencial difícil. SWE Bench Pro, el benchmark más cercano al trabajo real en repositorios complejos, favorece a Opus por 4.5 puntos. DeepSWE 1.1, la revisión más reciente, favorece a Opus por 6.
• Madurez del ecosistema. Opus 4.8 vive dentro de Claude Code, patrones de uso de herramientas ya establecidos y más tiempo de endurecimiento en producción. Grok 4.5 acaba de lanzarse; su superficie inicial incluye Grok Build, Cursor y una API nueva.
• Previsibilidad. Los comportamientos de Opus con contextos largos, rechazos y modos de fallo están mejor documentados, incluso por nosotros. Grok 4.5 todavía necesita tiempo en producción.

¿Cuál deberías usar?

Elige Grok 4.5 si:

• haces codificación agencial o trabajo de conocimiento de alto volumen;
• la factura de API es una restricción importante;
• puedes tolerar un modelo nuevo en producción;
• tus pruebas internas confirman respuestas más cortas;
• quieres optimizar coste por tarea completada.

El precio de lanzamiento y las ventanas gratuitas actuales hacen que probarlo sea barato este mes.

Quédate con Opus 4.8 si:

• ya estás integrado en el ecosistema de Anthropic;
• necesitas los mejores resultados publicados en benchmarks difíciles a nivel de repositorio dentro de esta clase de precios;
• dependes de tool calling estable;
• no puedes aceptar riesgo de un modelo de primera semana en producción;
• prefieres pagar más por razonamiento más extenso.

En cualquier caso, mide con tus propios prompts.

Ambas APIs admiten formatos compatibles con OpenAI, así que construir un arnés A/B es relativamente barato. En Apidog, guarda una solicitud por modelo, ejecútalas con tus cinco prompts reales más difíciles y compara calidad, latencia y uso lado a lado.

Presta especial atención a output_tokens: si Grok no produce respuestas más cortas con tus prompts, la ventaja económica descrita arriba puede no aplicarse a tu caso. Puedes descargar Apidog gratis y probar ambos modelos con tráfico representativo antes de mover una carga de trabajo.

Guías de configuración para ambas partes: cómo usar la API de Grok 4.5 y cómo usar la API de Claude Opus 4.8.

Preguntas frecuentes

¿Es Grok 4.5 mejor que Claude Opus 4.8?

Dividieron los benchmarks publicados de xAI 2-2. Grok 4.5 es más barato y más eficiente en tokens; Opus 4.8 gana las dos evaluaciones más difíciles a nivel de repositorio. “Mejor” depende de si tu restricción principal es presupuesto, latencia o capacidad máxima.

¿Cuánto más barato es Grok 4.5 que Opus 4.8?

$2 vs $5 por millón de tokens de entrada y $6 vs $25 por millón de tokens de salida. Por tarea de codificación resuelta, los recuentos de tokens reportados por el proveedor sugieren una brecha efectiva mucho mayor.

¿Existen benchmarks independientes para Grok 4.5?

Todavía no. Las cifras publicadas combinan ejecuciones de xAI, evaluaciones de Datacurve y tarjetas de sistema de otros proveedores. Los números independientes deberían aparecer semanas después del lanzamiento.

¿Puedo probar ambos modelos con el mismo código?

Mayormente, sí. Ambos exponen completados de chat compatibles con OpenAI, por lo que cambiar base_url, clave y modelo cubre lo básico. Aun así, los detalles de tool calling y salida estructurada pueden diferir; prueba esas rutas explícitamente antes de migrar.