Claude, ChatGPT, Gemini: qué modelo usar según el tipo de tarea (guía práctica)

Ideas clave

• Claude 3.5 Sonnet: mejor comprensión de intención y redacción técnica.
• GPT‑4o (Function Calling): ideal para outputs JSON estrictos y tareas operativas.
• Gemini 1.5 Pro: ventanilla de contexto masiva para auditorías y búsqueda en repositorios grandes.
• GPT‑4o + Code Interpreter: análisis de datos y generación/ejecución de código para gráficos y limpieza.

Introducción

Si trabajas integrando IA en producción —workflows en n8n, agentes, soporte automático o desarrollo— la pregunta no es “qué modelo es mejor” sino “qué modelo encaja con esta tarea concreta”. Esta guía práctica se basa en casos reales y herramientas que los equipos técnicos usan hoy.

Programación y refactorización: usa Claude para entender intención

Claude 3.5 Sonnet suele ofrecer mejor comprensión de intención y contexto en código complejo. En proyectos reales lo hemos usado para refactorizar módulos legacy y sugerir patrones (clean architecture, separación de responsabilidades), y para generar componentes frontend complejos (React+TypeScript) con propuestas de estructura y tests.

Ejemplos prácticos

• Refactorizar módulos legacy y proponer patrones de arquitectura.
• Generar componentes React+TypeScript con estructura y tests.

Cuándo preferir GPT‑4o

Cuando necesitas scripts rápidos, transformaciones puntuales o consultas SQL que no requieren diseño, GPT‑4o es más rápido. Para tareas operativas su latencia y coste/velocidad pueden ser decisivos.

Automatización y outputs estructurados (n8n, agentes)

Si tu workflow depende de JSON válido para alimentar nodos en n8n, la consistencia es la principal preocupación. GPT‑4o destaca por obedecer instrucciones de formato y por su Function Calling: devuelve JSON limpísimo y fiable, reduciendo errores en producción. Ejemplo práctico: parsing de emails → JSON para crear tickets en tu CRM.

Claude puede hacer lo mismo, pero en producción requiere prompts más rígidos porque a veces inserta texto explicativo que rompe parsers. Para cargas críticas, prioriza GPT‑4o.

Documentación relevante: n8n

Contexto masivo: Gemini cuando necesitas la “ventana” grande

Cuando la tarea es “busca en 50 archivos dónde ocurre X” o auditar 500 páginas de docs, Gemini 1.5 Pro brilla por su enorme ventana de contexto (hasta millones de tokens). En auditorías de repositorios y búsquedas forenses de logs es la opción práctica: subes trozos grandes y obtienes síntesis coherente.

Para labores de búsqueda y correlación a escala, Gemini reduce la necesidad de chunking y orquestación compleja. Caveat: Gemini es excelente para síntesis y búsqueda; en razonamiento profundo y estilo de redacción sigue detrás de Claude.

Más información: Google/Vertex AI

Redacción técnica: Claude para tono humano y claro

Para READMEs, documentación, emails a stakeholders o explicaciones técnicas que no suenen a plantilla, Claude 3.5 Sonnet produce el tono más natural y profesional. Menos “muletillas de marketing”, más claridad técnica.

Úsalo cuando la percepción y confianza del lector importen (clientes, developers externos).

Análisis de datos y visualización: GPT‑4o + Code Interpreter

Si trabajas con CSVs grandes y necesitas limpieza, análisis y gráficos, la combinación GPT‑4o + Code Interpreter es práctica e inmediata: genera el código Python, ejecuta, devuelve gráficos y tablas listos para presentar. Para equipos que necesitan insights rápidos sin montar pipelines ETL completos, esto acelera decisiones.

Referencia: OpenAI

Recomendaciones prácticas para integración en producción

1. Sé agnóstico: orquesta modelos, no plataformas. Usa n8n o una capa LLMService en tu código para alternar proveedores.
2. Testea con tus datos: benchmarks sintéticos engañan; ejecuta prompts reales.
3. Fallbacks y validación: si un nodo exige JSON, valida la salida y planifica reintentos o fallback a otro modelo.
4. Monitorización: métricas de latencia, fallos de parsing y coste por request. Las degradaciones aparecen antes en métricas que en tickets.
5. Human‑in‑the‑loop: para acciones críticas añade aprobación humana, no automatices todo.

Casos de uso concretos (ejemplos rápidos)

• Onboarding automatizado (Stripe → Notion → Slack): usa GPT‑4o para parsing de datos y n8n para orquestar. n8n
• Auditoría de seguridad en repo legacy: sube secciones a Gemini para mapeo de dependencias y hotspots.
• Refactor guía y tests: pide a Claude un plan de refactor + tests unitarios y revisa cambios en PR.

Conclusión: modelos como herramienta, no religión

Claude, ChatGPT y Gemini no son rivales únicos; son herramientas distintas. Decide por tarea, mide en tus datos y orquesta. Esa mentalidad es la que convierte IA en una palanca fiable dentro de sistemas reales.

Fuentes y docs mencionados

• Anthropic (Claude)
• OpenAI (GPT)
• Google/Vertex AI (Gemini)
• n8n

Dominicode Labs

Si estás desarrollando pipelines, agentes o workflows que integran modelos y orquestación, puede interesarte explorar experimentos y herramientas prácticas. Continúa la lectura y los tests en Dominicode Labs como complemento práctico a esta guía.

FAQ

• ¿Qué modelo usar para outputs JSON estrictos?
• ¿Cuál es el mejor para redacción técnica?
• ¿Qué elegir para auditorías de repositorios grandes?
• ¿Cómo gestionar fallos de parsing en producción?
• ¿GPT‑4o + Code Interpreter es adecuado para ETL?
• ¿Necesito human‑in‑the‑loop?

Respuesta: ¿Qué modelo usar para outputs JSON estrictos?

GPT‑4o (Function Calling) es la recomendación práctica: tiende a obedecer formato y devolver JSON fiable para nodos en n8n y pipelines. Claude puede conseguirlo pero requiere prompts más rígidos y validación adicional.

Respuesta: ¿Cuál es el mejor para redacción técnica?

Claude 3.5 Sonnet produce un tono más natural y profesional para READMEs, documentación y comunicaciones técnicas hacia stakeholders.

Respuesta: ¿Qué elegir para auditorías de repositorios grandes?

Gemini 1.5 Pro por su ventana de contexto masiva. Facilita búsqueda y síntesis sobre miles o millones de tokens sin tanto chunking.

Respuesta: ¿Cómo gestionar fallos de parsing en producción?

Valida las salidas antes de pasar al siguiente nodo, implementa reintentos y fallbacks a otro modelo si el JSON no cumple el esquema esperado.

Respuesta: ¿GPT‑4o + Code Interpreter es adecuado para ETL?

Es útil para análisis ad hoc, limpieza y generación de gráficos rápidos. Para ETL a gran escala, sigue siendo recomendable una pipeline dedicada, aunque GPT‑4o acelera prototipos y análisis exploratorio.

Respuesta: ¿Necesito human‑in‑the‑loop?

Sí, para acciones críticas es recomendable añadir aprobación humana. Automatizar todo sin supervisión puede introducir riesgos operativos y de calidad.