Elegir el modelo correcto

Establecer criterios clave

Al elegir un modelo Claude, recomendamos evaluar primero estos factores:

• Capacidades: ¿Qué características o capacidades específicas necesitará el modelo para cumplir con tus necesidades?
• Velocidad: ¿Con qué rapidez necesita responder el modelo en tu aplicación?
• Costo: ¿Cuál es tu presupuesto tanto para desarrollo como para uso en producción?

Conocer estas respuestas de antemano hará que sea mucho más fácil reducir opciones y decidir qué modelo usar.

Elige el mejor modelo para comenzar

Hay dos enfoques generales que puedes usar para comenzar a probar qué modelo Claude funciona mejor para tus necesidades.

Opción 1: Comenzar con un modelo rápido y rentable

Para muchas aplicaciones, comenzar con un modelo más rápido y rentable como Claude Haiku 4.5 puede ser el enfoque óptimo:

1. Comienza la implementación con Claude Haiku 4.5
2. Prueba tu caso de uso exhaustivamente
3. Evalúa si el rendimiento cumple con tus requisitos
4. Actualiza solo si es necesario para brechas de capacidad específicas

Este enfoque permite una iteración rápida, costos de desarrollo más bajos, y a menudo es suficiente para muchas aplicaciones comunes. Este enfoque es mejor para:

• Prototipado e desarrollo inicial
• Aplicaciones con requisitos de latencia estrictos
• Implementaciones sensibles al costo
• Tareas de alto volumen y directas

Opción 2: Comenzar con el modelo más capaz

Para tareas complejas donde la inteligencia y las capacidades avanzadas son primordiales, es posible que desees comenzar con el modelo más capaz y luego considerar optimizar a modelos más eficientes más adelante:

1. Implementa con Claude Opus 4.6
2. Optimiza tus indicaciones para estos modelos
3. Evalúa si el rendimiento cumple con tus requisitos
4. Considera aumentar la eficiencia reduciendo la inteligencia con el tiempo mediante una mayor optimización del flujo de trabajo

Este enfoque es mejor para:

• Tareas de razonamiento complejo
• Aplicaciones científicas o matemáticas
• Tareas que requieren comprensión matizada
• Aplicaciones donde la precisión supera consideraciones de costo
• Codificación avanzada

Matriz de selección de modelos

Decide si debes actualizar o cambiar modelos

Para determinar si necesitas actualizar o cambiar modelos, debes:

1. Crear pruebas de referencia específicas para tu caso de uso - tener un buen conjunto de evaluación es el paso más importante en el proceso
2. Probar con tus indicaciones y datos reales
3. Comparar el rendimiento entre modelos para:
   • Precisión de respuestas
   • Calidad de respuesta
   • Manejo de casos extremos
4. Sopesar los compromisos de rendimiento y costo

Próximos pasos