Hace unos días, OpenAI presentó oficialmente su nuevo modelo a gran escala, el GPT-5.4-Cyber. Como han señalado muchos usuarios en Internet, este modelo da una fuerte sensación de déjà vu.
Este nuevo modelo, tanto en lo que respecta a sus usuarios objetivo como a los escenarios de aplicación e incluso a la estrategia de marketing, es prácticamente un calco del modelo que Anthropic ha lanzado recientemente Claude Mythos. Este tipo de “combate cuerpo a cuerpo” ha llegado a un punto en el que ya ni siquiera se disimula. Incluso *The New York Times* lo señaló sin rodeos en un titular reciente: “Como Antrópico, OpenAI…”
Esta tendencia a la homogeneización no se limita únicamente a los modelos básicos. Si nos fijamos en la serie de productos que han lanzado recientemente estas dos empresas, veremos que se están volviendo prácticamente idénticos.
Bajo el foco del mercado de capitales, esta convergencia se hace aún más evidente. Sus valoraciones en el mercado secundario están ahora muy próximas. Anthropic incluso ha superado ligeramente a OpenAI recientemente, impulsada por su rápida expansión en el mercado empresarial. El capital siempre es sensible: desde su perspectiva, a estos dos «unicornios» les están creciendo los mismos cuernos.
Parece que la homogeneización de los modelos base conducirá inevitablemente a una convergencia en las aplicaciones de las capas superiores.
Hoy quiero hablar de dos herramientas de referencia que representan la vanguardia actual de la programación asistida por IA: Codex, de OpenAI, y Claude Code, de Anthropic. De haber tomado en su día caminos completamente diferentes a la situación actual… llegar al mismo destino, ¿cómo fueron adquiriendo poco a poco la misma forma?
De la divergencia a la convergencia: la evolución de dos gigantes
Si echamos la vista atrás unos años, Codex y Claude Code eran productos de filosofías técnicas totalmente diferentes.
La lógica subyacente de Codex se basaba, en esencia, en “la velocidad por encima de todo”. Era como si un desarrollador sénior con cinco años de experiencia te siguiera de cerca, siempre listo para autocompletar el código.
Según la visión de OpenAI, Codex era un agente de terminal ligero y muy interactivo. Hacía hincapié en la iteración rápida y programación interactiva. Su velocidad de ejecución era extremadamente rápida: gracias al hardware Cerebras WSE-3, podía alcanzar un rendimiento de 1 000 tokens por segundo. En los flujos de trabajo reales, Codex ofrecía tres modos de aprobación claros: sugerencia, edición automática y automatización completa, lo que permitía a los desarrolladores estar constantemente al tanto de todo. Este diseño se adaptaba perfectamente a los desarrolladores que necesitaban una creación rápida de prototipos y una interacción de alta frecuencia.
Por otro lado, Claude Code tenía desde el principio una personalidad “fría” y comedida, propia de un arquitecto.
Anthropic le dotó del ADN para llevar a cabo tareas extremadamente complejas. Se basaba en una ventana de contexto masiva de hasta un millón de tokens, junto con una técnica única de “compresión” que permitía mantener conversaciones prácticamente ilimitadas. La filosofía de Claude Code era “control global, actuar tras planificar”. Antes de ejecutar cualquier acción, utilizaba primero una búsqueda basada en agentes para comprender a fondo todo el código fuente y, a continuación, coordinaba modificaciones coherentes en múltiples archivos. En tareas de refactorización a nivel empresarial que implicaban decenas de miles de líneas de código, Claude Code demostró un dominio asombroso.
Sin embargo, con el paso del tiempo y a medida que los casos de uso se ampliaban hacia los segmentos más bajos, estas dos herramientas, que en un principio eran muy diferentes, empezaron a imitarse mutuamente.
A la hora de gestionar proyectos complejos, el mayor obstáculo para un único modelo de IA es la «contaminación del contexto». Si le pides a una IA que refactorice un módulo de autenticación, tras leer 40 archivos, a menudo olvida el patrón de diseño del primer archivo. Para resolver este problema, ambas empresas llegaron a soluciones casi idénticas: asignar ventanas de contexto independientes a cada subtarea.
OpenAI lanzó rápidamente una nueva aplicación de escritorio para macOS, que aísla las tareas en diferentes subprocesos por proyecto y las ejecuta de forma independiente en entornos de prueba en la nube. Anthropic introdujo una arquitectura de “equipo de agentes”, que permite a los desarrolladores crear múltiples subagentes que comparten listas de tareas y dependencias mientras trabajan en paralelo dentro de contextos separados. Ya se denomine “entorno aislado en la nube” o «equipo de agentes», la idea técnica fundamental está ahora totalmente alineada.
Incluso en las tablas de resultados de los benchmarks, se aprecia un delicado equilibrio. GPT-5.3-Codex lidera el Terminal-Bench 2.0 con una puntuación de 77,31 TP3T, mientras que Claude Code alcanza los 80,81 TP3T en el SWE-bench Verified, más complejo. Cada uno domina su propio ámbito de especialización, al tiempo que intenta subsanar enérgicamente sus puntos débiles.
El efecto OpenClaw: la fuerza invisible que derriba muros
Si la estrategia interna es la causa de la convergencia, la presión ejercida por el ecosistema de código abierto constituye una fuerza externa que no se puede ignorar. En este sentido, hay que mencionar OpenClaw.
Como marco de trabajo para flujos de trabajo procedente de la comunidad de código abierto, OpenClaw derribó de hecho las barreras del ecosistema erigidas por los gigantes tecnológicos. Estandarizó la interacción entre los grandes modelos y las cadenas de herramientas de los terminales locales.
En el pasado, aspectos como la forma elegante de hacer que un modelo recuperara las confirmaciones locales de Git, cómo ejecutar de forma segura scripts de prueba en un entorno aislado y cómo llevar a cabo una verificación del razonamiento en varios pasos eran “tecnologías secretas” propias de las que Codex y Claude Code se enorgullecían.
Pero OpenClaw abstrajo estos procesos en protocolos generales. Esto significa que los desarrolladores ya no tienen por qué verse limitados a una plataforma concreta solo por utilizar un determinado patrón de colaboración. El movimiento de código abierto convirtió la estandarización en una tendencia imparable. Ante esta situación, tanto OpenAI como Anthropic no tuvieron más remedio que bajar la guardia y adaptarse a estos estándares abiertos.
Cuando las fuerzas del código abierto, como OpenClaw, eliminen las barreras técnicas subyacentes y todas las funciones avanzadas se conviertan en configuraciones estándar, la única vía de futuro para Codex y Claude Code será una competencia sin fin en el ámbito de los matices de la experiencia de usuario.
Por eso se parecen cada vez más. En un marco estandarizado, a menudo solo hay una solución óptima, igual que ocurre con la evolución convergente en biología.
Codex está alcanzando a Claude Code
Aunque Claude Code y Codex están convergiendo, siguen existiendo diferencias. En algunos aspectos, Codex está ganando incluso más popularidad entre los desarrolladores.
Hace unos días, en la comunidad r/ClaudeCode, un ingeniero sénior con 14 años de experiencia (el usuario u/Canamerican726) compartió una evaluación muy exhaustiva.
Dedicó 100 horas a utilizar Claude Code y 20 horas a utilizar Codex en un proyecto complejo con 80 000 líneas de código.
Desde su punto de vista, utilizar Claude Code era como supervisar a un ingeniero que trabajaba contrarreloj: avanzaba a un ritmo vertiginoso, pero a menudo ignoraba las reglas establecidas en CLAUDE.md y tendía a amontonar código en los archivos existentes en lugar de refactorizarlo.
Por el contrario, Codex daba la impresión de ser un desarrollador sólido y con experiencia, con entre 5 y 6 años de trayectoria. Aunque era entre 3 y 4 veces más lento, se tomaba su tiempo para reflexionar y refactorizar sobre la marcha, y seguía al pie de la letra los límites de las instrucciones. Este nivel de autonomía hacía que el ingeniero se sintiera lo suficientemente cómodo como para delegarle tareas y centrarse en otros trabajos.
En plataformas como X aparecieron opiniones similares. El investigador Aran Komatsuzaki señaló que Claude Code sigue liderando las tareas de front-end, pero que Codex es más sólido en la planificación del back-end y en mantener la información actualizada gracias a las frecuentes búsquedas en la web.
En los debates del mundo real, los desarrolladores señalaron que los modelos basados en Opus funcionan rápido, pero a menudo acumulan “deuda de limpieza del código”, mientras que Codex avanza más despacio, pero va limpiando sobre la marcha. Algunos incluso resumieron una regla general: cuando el uso de la ventana de contexto alcance los 70%, hay que iniciar una nueva sesión inmediatamente, o es probable que aparezcan errores ocultos.
Estas experiencias de primera mano demuestran claramente que, a medida que las capacidades de estas herramientas se solapan cada vez más, lo que determina en última instancia la preferencia de los desarrolladores son pequeñas diferencias en la experiencia de uso —aspectos como el “coste de la corrección de errores” y la “carga mental que supone el mantenimiento”—. Para los usuarios chinos, también existen algunos retos adicionales.
Una reflexión fría: la guerra oculta de los ecosistemas que se esconde tras la homogeneización
Por supuesto, qué herramienta es mejor depende, en última instancia, del desarrollador y de su propio nivel de competencia. Como concluyó u/Canamerican726: si no entiendes de ingeniería de software, ambas herramientas darán malos resultados. Las herramientas no son lo mismo que las habilidades.
Esta afirmación desmonta una ilusión arraigada en torno a las herramientas de programación de IA. Antes creíamos que, con un asistente de IA lo suficientemente potente, incluso alguien sin conocimientos previos podría crear por sí solo aplicaciones de nivel empresarial. Pero la realidad es otra.
Claude Code requiere un “conductor” muy centrado y cualificado; de lo contrario, puede perder fácilmente el rumbo en bases de código de gran tamaño. Codex, aunque es más independiente, sigue necesitando que el desarrollador le proporcione un contexto del sistema preciso para rendir al máximo.
Entonces, cuando las capacidades de las herramientas se vuelven muy homogéneas, ¿hacia dónde se desplazan las verdaderas ventajas competitivas de estas empresas?
La respuesta radica en las estrategias de precios y las realidades financieras. Para una misma tarea, Claude Code suele consumir entre tres y cuatro veces más tokens que Codex, lo que lo hace más caro. Para los equipos empresariales, el uso de El código Claude puede costar entre $100 y $200. por desarrollador al mes. Codex, por su parte, agrupa sus funciones en planes de suscripción más asequibles y aprovecha el enorme ecosistema de GitHub para atraer a los usuarios.
El objetivo de Anthropic es integrar profundamente Claude Code en los flujos de trabajo de los gigantes tecnológicos con gran capacidad financiera. Por ejemplo, Stripe permitió que 1.370 ingenieros utilizaran Claude Code para completar una migración entre lenguajes en cuatro días, una tarea que habría llevado semanas a un equipo de diez personas. Ramp lo utilizó para reducir el tiempo de respuesta ante incidencias en un 80%. OpenAI, por su parte, se apoya en el amplio alcance de su ecosistema para convertir a Codex en la opción predeterminada para muchos desarrolladores en su día a día.
Esto ya no es solo una competición técnica: es una batalla por la fidelización al ecosistema, la estrategia de precios y la creación de hábitos entre los usuarios.
La encrucijada del desarrollador
Si echamos la vista atrás al año pasado, el lanzamiento de GPT-5.4-Cyber no es más que una pequeña nota al margen en una batalla mucho más larga. La convergencia de Codex y Claude Code indica que las herramientas de programación de IA han pasado de una fase experimental inicial, llena de novedades, a una etapa madura e industrializada.
En la actualidad, Claude Code genera 135 000 commits en GitHub al día, lo que ya representa alrededor de 4% del total de commits públicos. Es probable que, en un futuro próximo, la mayor parte del código repetitivo, los casos de prueba básicos y la refactorización rutinaria sean gestionados de forma discreta en segundo plano por estos agentes de IA, cada vez más similares entre sí.
Ante dos herramientas excepcionales que son prácticamente idénticas en cuanto a prestaciones y cada vez más similares en cuanto a la experiencia de usuario, ¿qué queda del valor fundamental del desarrollador humano?
Quizás la era de la ventaja que proporcionan las herramientas esté llegando a su fin. Cuando todo el mundo disponga de las mismas herramientas eficaces, lo que determine el éxito ya no será quién tenga una finalización de código más rápida, sino quién sea capaz de definir mejor los problemas, quién tenga una visión más amplia de la arquitectura de sistemas y quién pueda encontrar esa irreemplazabilidad propia del ser humano en un mundo repleto de código generado por la inteligencia artificial.
