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    Modelos y precios

    Descripción general de modelos

    Claude es una familia de modelos de lenguaje grandes de última generación desarrollados por Anthropic. Esta guía presenta nuestros modelos y compara su rendimiento.
    • Elegir un modelo
    • Comparación de últimos modelos
    • Rendimiento de prompts y salida
    • Migrar a Claude 4.5
    • Comenzar con Claude

    Elegir un modelo

    Si no estás seguro de qué modelo usar, recomendamos comenzar con Claude Sonnet 4.5. Ofrece el mejor equilibrio de inteligencia, velocidad y costo para la mayoría de casos de uso, con rendimiento excepcional en tareas de codificación y agentes.

    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 Anthropic, AWS Bedrock y Google Vertex AI.

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

    Comparación de últimos modelos

    CaracterísticaClaude Sonnet 4.5Claude Haiku 4.5Claude Opus 4.5Claude Opus 4.1
    DescripciónNuestro modelo más inteligente para agentes complejos y codificaciónNuestro modelo más rápido con inteligencia cercana a la fronteraModelo premium que combina inteligencia máxima con rendimiento prácticoModelo excepcional para tareas de razonamiento especializado
    Claude API IDclaude-sonnet-4-5-20250929claude-haiku-4-5-20251001claude-opus-4-5-20251101claude-opus-4-1-20250805
    Claude API alias1claude-sonnet-4-5claude-haiku-4-5claude-opus-4-5claude-opus-4-1
    AWS Bedrock IDanthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0anthropic.claude-opus-4-1-20250805-v1:0
    GCP Vertex AI IDclaude-sonnet-4-5@20250929claude-haiku-4-5@20251001claude-opus-4-5@20251101claude-opus-4-1@20250805
    Precios2$3 / input MTok
    $15 / output MTok
    $1 / input MTok
    $5 / output MTok
    $5 / input MTok
    $25 / output MTok
    $15 / input MTok
    $75 / output MTok
    Pensamiento extendidoSíSíSíSí
    Tier de PrioridadSíSíSíSí
    Latencia comparativaRápidoMás rápidoModeradoModerado
    Ventana de contexto200K tokens /
    1M tokens (beta)3
    200K tokens200K tokens200K tokens
    Salida máxima64K tokens64K tokens64K tokens32K tokens
    Corte de conocimiento confiableEne 20254Feb 2025Mar 20254Ene 20254
    Corte de datos de entrenamientoJul 2025Jul 2025Ago 2025Mar 2025

    1 - Los alias apuntan automáticamente a la instantánea de modelo más reciente. Cuando lanzamos nuevas instantáneas de modelo, migramos los alias para que apunten a la versión más nueva de un modelo, típicamente dentro de una semana del nuevo lanzamiento. Si bien los alias son útiles para experimentación, recomendamos usar versiones de modelo específicas (por ejemplo, claude-sonnet-4-5-20250929) en aplicaciones de producción para garantizar un comportamiento consistente.

    2 - Consulta nuestra página de precios para obtener información completa de precios incluyendo descuentos de API por lotes, tasas de almacenamiento en caché de prompts, costos de pensamiento extendido y tarifas de procesamiento de visión.

    3 - Claude Sonnet 4.5 admite una ventana de contexto de 1M tokens cuando se usa el encabezado beta context-1m-2025-08-07. Precios de contexto largo se aplica a solicitudes que exceden 200K tokens.

    4 - Corte de conocimiento confiable indica la fecha hasta la cual el conocimiento de un modelo es más extenso y confiable. Corte de datos de entrenamiento es el rango de fecha más amplio de datos de entrenamiento utilizados. Por ejemplo, Claude Sonnet 4.5 fue entrenado en información disponible públicamente hasta julio de 2025, pero su conocimiento es más extenso y confiable hasta enero de 2025. Para más información, consulta Centro de Transparencia de Anthropic.

    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 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 futuros, AWS Bedrock y Google Vertex AI ofrecen 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). Para más información, consulta la sección de precios de plataformas de terceros.

    Rendimiento de prompts y salida

    Los modelos Claude 4 destacan 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 prompts para guiar al modelo hacia la longitud de salida deseada. Consulta nuestras guías de ingeniería de prompts para más detalles.
      • Para prácticas específicas de prompting de Claude 4, consulta nuestra guía de mejores prácticas de Claude 4.
    • Calidad de salida: Al migrar de generaciones de modelos anteriores a Claude 4, es posible que notes mejoras más grandes en el rendimiento general.

    Migrar a Claude 4.5

    Si actualmente estás usando modelos Claude 3, recomendamos migrar a Claude 4.5 para aprovechar la inteligencia mejorada y las capacidades mejoradas. Para instrucciones detalladas de migración, consulta Migración a Claude 4.5.

    Comenzar con Claude

    Si estás listo para comenzar a explorar lo que Claude puede hacer por ti, ¡vamos! 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, te tenemos cubierto.

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

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