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Elegir el modelo adecuado

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Elegir un modelo de Claude implica equilibrar capacidades, velocidad y costo. Esta guía cubre las preguntas que debes hacerte, dos formas de elegir un modelo inicial y cómo probar la elección.

Establece los criterios clave

Al elegir un modelo de Claude, considera evaluar primero estos factores:

• Capacidades: ¿Qué funciones o capacidades específicas necesitarás que tenga el modelo para satisfacer tus necesidades?
• Velocidad: ¿Qué tan rápido necesita responder el modelo en tu aplicación? El “fast mode” (modo rápido) ofrece una velocidad de salida hasta 2.5 veces mayor a un precio premium en los modelos compatibles.
• Costo: ¿Cuál es tu presupuesto tanto para el desarrollo como para el uso en producción?
• Esfuerzo: Varios modelos de Claude admiten un “effort parameter” (parámetro de esfuerzo) que intercambia inteligencia por “latency” (latencia) y costo dentro de un mismo modelo. Ajustar el esfuerzo suele ser una mejor palanca que cambiar de modelo. En Claude Fable 5.2, Claude Fable 5.1, Claude Opus 5 y Claude Sonnet 5.5, comienza con el valor predeterminado (high) y ajústalo hacia arriba o hacia abajo según tus evaluaciones. En Claude Opus 5.5 y Claude Haiku 5.5, el valor predeterminado es medium; comienza ahí y ajústalo de la misma manera. En Claude Opus 4.8 y Claude Opus 4.7, el nivel de esfuerzo xhigh, entre high y max, es la mejor configuración para la mayoría de los casos de uso de programación y agénticos.

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Elige el mejor modelo para comenzar

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

Opción 1: Comienza priorizando la eficiencia

Para muchas aplicaciones, comenzar con un modelo más rápido y rentable como Claude Haiku 5.5 puede ser el enfoque óptimo:

1. Comienza la implementación con Claude Haiku 5.5.
2. Prueba tu caso de uso a fondo.
3. Evalúa si el rendimiento cumple con tus requisitos.
4. Actualiza solo si es necesario para cubrir carencias de capacidad específicas.

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

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

Opción 2: Comienza priorizando la capacidad

Para tareas complejas donde la inteligencia y las capacidades avanzadas son primordiales, quizás quieras comenzar priorizando la capacidad: implementa con el punto de partida más sólido para tu tarea y luego optimiza hacia modelos más eficientes más adelante:

1. Implementa con Claude Opus 5.5.
2. Optimiza tus prompts para este modelo.
3. Evalúa si el rendimiento cumple con tus requisitos.
4. Considera aumentar la eficiencia reduciendo el esfuerzo o cambiando a modelos inferiores con el tiempo, a medida que optimices más tu flujo de trabajo.
5. Si tus evaluaciones con esfuerzo xhigh o max aún se quedan cortas en razonamiento exigente o en trabajo agéntico de largo horizonte, cambia a Claude Fable 5.2.

Este enfoque es mejor para:

• Tareas de razonamiento complejo
• Aplicaciones científicas o matemáticas
• Tareas que requieren una comprensión matizada
• Aplicaciones donde la precisión pesa más que las consideraciones de costo
• Programación avanzada y trabajo agéntico de alta autonomía

Claude Opus 5.5 (claude-opus-5-5) está diseñado para programación agéntica y trabajo de conocimiento de larga duración, con el “adaptive thinking” (pensamiento adaptativo) siempre activado. Si en tu integración se fuerza el “tool use” (uso de herramientas) (tool_choice de tipo any o tool), se desactiva el pensamiento o se usa la herramienta de “computer use” (uso de computadora) computer_20251124, consulta Cambios incompatibles antes de cambiar.

Claude Fable 5.2 (claude-fable-5-2) es el modelo más capaz de Anthropic abierto a todos los clientes. Está diseñado para razonamiento exigente y trabajo agéntico de largo horizonte. Claude Mythos 5.2 (claude-mythos-5-2) ofrece las mismas capacidades solo a organizaciones verificadas a través de los programas de verificación de Anthropic, como el Cyber Verification Program. Ambos modelos usan pensamiento adaptativo siempre activado. Si tu código cambia system, tools o mensajes anteriores de una conversación, mueve una conversación entre modelos, usa la herramienta de uso de computadora computer_20251124 o usa la herramienta advisor, consulta Cambios incompatibles de Claude Fable 5.2 antes de cambiar.

Para conocer las “context windows” (ventanas de contexto), los límites de salida y los precios, consulta la tabla Todos los modelos.

Matriz de selección de modelos

La mayoría de las cargas de trabajo comienzan con Claude Opus 5.5.

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Decide si actualizar o cambiar de modelo

Para decidir si actualizar o cambiar de modelo:

1. Crear pruebas de referencia específicas para tu caso de uso. Tener un buen conjunto de evaluación es el paso más importante del proceso.
2. Probar con tus prompts y datos reales.
3. Comparar el rendimiento entre modelos en cuanto a:
   • Precisión de las respuestas
   • Calidad de las respuestas
   • Manejo de casos límite
4. Sopesar las compensaciones entre rendimiento y costo.

Combina modelos

Las estrategias multimodelo combinan un modelo de menor costo con un modelo de frontera para que la mayoría de los tokens se facturen a la tarifa más baja. Los dos patrones comunes son un ejecutor que escala las decisiones difíciles a un asesor, y un orquestador que delega el trabajo masivo a trabajadores de menor costo. Consulta Optimización de costo e inteligencia para conocer ambas estrategias, ejemplos medidos y opciones de implementación.

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