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    Modelos

    Descripción general de modelos

    Claude es una familia de modelos de lenguaje grandes de última generación desarrollados por Anthropic. Esta guía presenta los modelos disponibles y compara su rendimiento.

    Elegir un modelo

    Si no estás seguro de qué modelo usar, considera comenzar con Claude Opus 4.7 para las tareas más complejas. Es nuestro modelo más capaz disponible en general, con una mejora significativa en codificación agéntica sobre Claude Opus 4.6.

    Todos los modelos Claude actuales admiten entrada de texto e imagen, salida de texto, capacidades multilingües y visión. Los modelos están disponibles a través de la API de Claude, Amazon Bedrock, Vertex AI y Microsoft Foundry.

    Una vez que hayas elegido un modelo, aprende cómo hacer tu primera llamada a la API.

    Comparación de últimos modelos

    CaracterísticaClaude Opus 4.7Claude Sonnet 4.6Claude Haiku 4.5
    DescripciónNuestro modelo más capaz disponible en general para razonamiento complejo y codificación agénticaLa mejor combinación de velocidad e inteligenciaEl modelo más rápido con inteligencia casi de frontera
    ID de API de Claudeclaude-opus-4-7claude-sonnet-4-6claude-haiku-4-5-20251001
    Alias de API de Claudeclaude-opus-4-7claude-sonnet-4-6claude-haiku-4-5
    ID de AWS Bedrockanthropic.claude-opus-4-73anthropic.claude-sonnet-4-6anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0
    ID de GCP Vertex AIclaude-opus-4-7claude-sonnet-4-6claude-haiku-4-5@20251001
    Precios1$5 / MTok de entrada
    $25 / MTok de salida
    $3 / MTok de entrada
    $15 / MTok de salida
    $1 / MTok de entrada
    $5 / MTok de salida
    Pensamiento extendidoNoSíSí
    Pensamiento adaptativoSíSíNo
    Nivel de prioridadSíSíSí
    Latencia comparativaModeradaRápidaLa más rápida
    Ventana de contexto1M tokens1M tokens200k tokens
    Salida máxima128k tokens64k tokens64k tokens
    Corte de conocimiento confiableEne 20262Ago 20252Feb 2025
    Corte de datos de entrenamientoEne 2026Ene 2026Jul 2025

    1 - Consulta la página de precios para obtener información completa de precios, incluidos descuentos de API por lotes, tasas de almacenamiento en caché de indicaciones, costos de pensamiento extendido y tarifas de procesamiento de visión.

    2 - El corte de conocimiento confiable indica la fecha hasta la cual el conocimiento de un modelo es más extenso y confiable. El corte de datos de entrenamiento es el rango de fecha más amplio de los datos de entrenamiento utilizados. Para más información, consulta el Centro de transparencia de Anthropic.

    3 - Claude Opus 4.7 en AWS está disponible a través de Claude en Amazon Bedrock, actualmente en vista previa de investigación.

    Claude Mythos Preview se ofrece por separado como un modelo de vista previa de investigación para flujos de trabajo de ciberseguridad defensiva como parte del Proyecto Glasswing. El acceso es solo por invitación y no hay registro de autoservicio.

    Los modelos con la misma fecha de instantánea (por ejemplo, 20240620) son idénticos en todas las plataformas y no cambian. La fecha de instantánea en el nombre del modelo garantiza la consistencia y permite a los desarrolladores confiar en un rendimiento estable en diferentes entornos.
    A partir de Claude Sonnet 4.5 y todos los modelos posteriores (incluido Claude Sonnet 4.6), AWS Bedrock ofrece dos tipos de puntos finales: puntos finales globales (enrutamiento dinámico para máxima disponibilidad) y puntos finales regionales (enrutamiento de datos garantizado a través de regiones geográficas específicas). Google Vertex AI ofrece tres tipos de puntos finales: puntos finales globales, puntos finales multirregión (enrutamiento dinámico dentro de un área geográfica) y puntos finales regionales. Para más información, consulta la sección de precios de plataformas de terceros.

    Puedes consultar las capacidades del modelo y los límites de tokens mediante programación con la API de modelos. La respuesta incluye max_input_tokens, max_tokens y un objeto capabilities para cada modelo disponible.

    Los valores de salida máxima anteriores se aplican a la API de mensajes sincrónica. En la API de lotes de mensajes, Opus 4.7, Opus 4.6 y Sonnet 4.6 admiten hasta 300k tokens de salida utilizando el encabezado beta output-300k-2026-03-24.

    Rendimiento de indicaciones y salida

    Los modelos Claude 4 sobresalen en:

    • Rendimiento: Resultados de nivel superior en razonamiento, codificación, tareas multilingües, manejo de contexto largo, honestidad y procesamiento de imágenes. Consulta la publicación del blog Claude 4 para más información.

    • Respuestas atractivas: Los modelos Claude son ideales para aplicaciones que requieren interacciones ricas y similares a las humanas.

      • Si prefieres respuestas más concisas, puedes ajustar tus indicaciones para guiar al modelo hacia la longitud de salida deseada. Consulta las guías de ingeniería de indicaciones para obtener detalles.
      • Para las mejores prácticas de indicaciones, consulta la guía de mejores prácticas de indicaciones.
    • Calidad de salida: Al migrar de generaciones de modelos anteriores a Claude 4, es posible que notes mejoras más grandes en el rendimiento general.

    Migración a Claude Opus 4.7

    Si actualmente estás usando Claude Opus 4.6 u otros modelos Claude más antiguos, considera migrar a Claude Opus 4.7 para aprovechar la inteligencia mejorada y un salto significativo en codificación agéntica. Para obtener instrucciones detalladas de migración, consulta Migración a Claude Opus 4.7.

    Comenzar con Claude

    Si estás listo para comenzar a explorar lo que Claude puede hacer por ti, ¡adelante! Ya seas un desarrollador que busca integrar Claude en tus aplicaciones o un usuario que desea experimentar el poder de la IA de primera mano, los siguientes recursos pueden ayudarte.

    ¿Buscas chatear con Claude? ¡Visita claude.ai!
    Introducción a Claude

    Explora las capacidades de Claude y el flujo de desarrollo.

    Inicio rápido

    Aprende cómo hacer tu primera llamada a la API en minutos.

    Si tienes alguna pregunta o necesitas asistencia, no dudes en comunicarte con el equipo de soporte o consulta la comunidad de Discord.

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