Claude en un minuto
Puedes utilizar Claude para entender una carta complicada, comparar documentos o explicar código. La información actual requiere fuentes adecuadas o herramientas de búsqueda. Ejecutar acciones exige herramientas conectadas y permisos. El modelo influye en capacidad, velocidad y coste, pero no sustituye una buena instrucción ni la revisión del resultado.
Claude, Anthropic y un LLM
Anthropic desarrolla la tecnología. Claude es la marca del asistente y los modelos. Un LLM es la categoría técnica más amplia: un gran modelo de lenguaje que utiliza patrones aprendidos para procesar entradas y generar resultados. No todos los LLM son Claude, y una aplicación que lo utiliza no tiene por qué parecerse a su conocida interfaz de chat.
El nombre que aparece en un selector identifica una opción disponible dentro de ese producto. La API tiene sus propios identificadores y condiciones. Por eso, afirmar que “Claude tiene un millón de tokens de contexto” resulta demasiado general. El modelo, la aplicación y la configuración determinan lo que una tarea puede utilizar.
Anthropic presentó Claude el 14 de marzo de 2023. En 2024, la familia Claude 3 consolidó Opus, Sonnet y Haiku como opciones reconocibles. Fable y Mythos se incorporaron en 2026. Esta historia explica la evolución de la oferta; el catálogo actual debe comprobarse por separado.
Redacción, explicación y comparación de documentos
Claude puede redactar borradores, reorganizar textos, traducir y explicar información complicada de forma sencilla. Una buena instrucción incluye objetivo, público, hechos disponibles y formato deseado. Para una descripción de producto, pide que utilice solo características del catálogo proporcionado y señale la información que falta.
El trabajo documental va más allá de un resumen breve. Puedes comparar versiones, recopilar obligaciones o agrupar entrevistas por temas. Solicita referencias a los pasajes originales. Así podrás comprobar si el modelo fundamenta realmente sus conclusiones en el material.
Las imágenes también pueden servir como entrada, por ejemplo una captura o un gráfico. Los modelos actuales de esta comparación admiten texto e imágenes como entrada y producen texto. Eso no significa que cada modelo Claude genere por sí mismo imágenes o audio. El tratamiento de archivos y otras funciones multimedia pueden pertenecer a la aplicación que lo rodea.
Un ejemplo cotidiano: sube dos versiones de un presupuesto y pregunta qué importes, plazos y condiciones cambiaron. Trata la comparación como un borrador de comprobación y relee los fragmentos relevantes. Una respuesta bien escrita todavía puede omitir una línea.
Investigación y fuentes actuales
Una respuesta del modelo no equivale automáticamente a una búsqueda en tiempo real. Cuando el entorno de Claude ofrece búsqueda web, research o fuentes conectadas, estas funciones pueden aportar información actual. Su disponibilidad depende del producto, la cuenta y los permisos. En asuntos sensibles al tiempo, comprueba que las fuentes se hayan consultado realmente.
Divide la investigación en preguntas: qué sabemos, qué falta y qué fuente podría resolverlo. Pide fechas de publicación y una distinción entre datos de las fuentes e interpretación. Una referencia debe respaldar la afirmación asociada; la mera existencia de una URL no lo demuestra.
Una agencia de marketing puede comparar tres informes proporcionados. Un resultado útil identifica diferencias de público, periodo de medición y método. Una media sin ese contexto podría inducir a error. El objetivo es un análisis verificable, no el resumen más largo posible.
Contexto largo: mucho material, no memoria perfecta
Una ventana de contexto es la cantidad de información que un modelo puede considerar durante el procesamiento. Puede incluir instrucciones, conversación, documentos y resultados de herramientas. Los tokens son unidades de procesamiento de texto y otras entradas; no equivalen a un número fijo de palabras o páginas.
El 7 de octubre de 2026, la documentación de la API indica 1 millón de tokens de contexto para Sonnet 5.5, Opus 5.5, Fable 5.1 y Mythos 5.1. Haiku 5.5, presentado el 7 de octubre de 2026, también dispone de 1 millón de tokens; el anterior Haiku 4.5, todavía activo, tiene 200.000 tokens. Son especificaciones de los modelos en la API, no una promesa de que una suscripción a Claude admita el mismo volumen de archivos o conversación en cualquier situación.
Tener más espacio no garantiza encontrar correctamente todos los detalles. Ordena las fuentes, identifica versiones y formula preguntas concretas. Guarda también las decisiones importantes fuera de la conversación. Contexto y memoria persistente son conceptos diferentes: los datos de una tarea anterior no están automáticamente disponibles en la siguiente.
Para una base documental grande, RAG, que recupera pasajes relevantes de forma selectiva, puede resultar más útil que reenviar todos los documentos. Elige según la facilidad para localizar, actualizar y verificar las fuentes.
Programación y Claude Code
Claude puede explicar código, ayudar a localizar fallos y proponer cambios. Trabajar realmente en un proyecto depende del repositorio, el entorno de ejecución y las herramientas. Sin ejecución, el modelo no puede demostrar que un cambio supera las pruebas.
Claude Code es el producto de Anthropic para este trabajo. Puede examinar y modificar archivos, utilizar comandos y ejecutar comprobaciones dentro de sus permisos. El producto organiza el proceso; un modelo Claude seleccionado aporta las capacidades subyacentes. Claude Code no es, por tanto, una versión fija de modelo.
Una instrucción útil sería: investiga por qué el formulario rechaza un teléfono vacío, corrige el fallo y muestra qué comprobación existente confirma el comportamiento. Esto establece un objetivo concreto y un resultado verificable. La misma lógica ayuda con documentación y revisión de cambios pequeños.
Herramientas, computer use y agentes
Una herramienta da acceso a una acción o fuente específica: buscar, leer un archivo o ejecutar un comando, por ejemplo. La aplicación recibe la solicitud y determina cómo ejecutarla. Un modelo que escribe sobre una web no necesariamente la ha visitado.
Con computer use, un agente puede manejar software mediante capturas y acciones sobre la interfaz. Necesita un entorno adecuado conectado. Esto no significa que cada conversación obtenga automáticamente acceso a tu ordenador. Un agente de IA utiliza esas capacidades en varios pasos para alcanzar un objetivo.
Por ejemplo, un agente recopila datos de una carpeta autorizada y prepara un informe. Puede comprobar si ha procesado todos los archivos y señalar lo que falta. La calidad depende del modelo, pero también de la delimitación de la tarea, las herramientas y la revisión final.
¿Qué Claude debo elegir?
Empieza por la tarea. Haiku encaja en procesamiento rápido y delimitado. Sonnet es un candidato práctico para redacción, código y trabajo cotidiano con revisiones frecuentes. Opus se orienta a trabajo más exigente; la documentación actual recomienda Opus 5.5 como punto de partida para la mayoría de cargas de trabajo en la API. Es una recomendación del proveedor, no una solución óptima universal.
Fable se centra en razonamiento profundo y tareas que deben mantener coherencia durante muchos pasos. La documentación lo contempla para problemas especialmente difíciles o cuando Opus, con más esfuerzo de razonamiento, no cumple la evaluación propia. Mythos no es una opción adicional corriente de suscripción: exige verificación mediante programas específicos.
Prueba una tarea representativa y evalúa exactitud, espera, correcciones y coste total. Un modelo más ligero puede resolver muy bien una tarea estructurada; uno con mayor capacidad puede encontrar relaciones útiles en situaciones ambiguas. Las diferencias dependen del caso y cambian entre generaciones.
Comparación de las familias actuales
| Familia | Orientación | Velocidad relativa | Perfil de capacidad | Uso típico | Estado actual |
|---|---|---|---|---|---|
| Sonnet | Trabajo cotidiano e iterativo | Rápida | Capacidad general amplia | Texto, código, agentes | 5.5 · activo |
| Opus | Trabajo profesional exigente | Moderada | Análisis y ejecución complejos | Investigación, código, documentos | 5.5 · activo |
| Fable | Razonamiento profundo y sostenido | Más lenta | Tareas difíciles de muchos pasos | Análisis extenso y agentes | 5.1 · activo |
| Mythos | Trabajo en programas verificados | Más lenta | Misma base que Fable; otras salvaguardas | Uso especializado controlado | 5.1 · exige verificación |
| Haiku | Procesamiento rápido y delimitado | La más rápida | Tareas concretas de lenguaje y código | Clasificar, traducir, resumir | 5.5 · activo |
Acceso, suscripciones y estado de los modelos
El asistente, la API, Claude Code y los proveedores cloud tienen condiciones propias. Consulta la página actual de precios de Claude y los modelos disponibles en tu cuenta. Esta ficha no publica importes fijos de suscripción: una cuota mensual tampoco describe automáticamente consumo de API, créditos adicionales o condiciones contractuales.
Las cinco familias de la tabla están activas en la fecha de revisión. Eso no significa que funcionen todas sus versiones históricas. La documentación distingue active, legacy, deprecated y retired. Deprecated indica que una versión está en proceso de retirada; retired significa que ya no se procesan solicitudes a esa versión.
Por ejemplo, Sonnet 4.5 está deprecated desde el 30 de septiembre de 2026 y tiene retirada anunciada para el 30 de noviembre de 2026. Haiku 5.5 se lanzó el 7 de octubre de 2026 y figura como la versión activa más reciente. El anterior Haiku 4.5 también sigue activo. Consulta la documentación antes de copiar nombres antiguos en una integración.
Una forma de trabajar para usuarios normales
Proporciona primero los hechos relevantes y pide a Claude que identifique expresamente la información ausente. Después concreta el resultado: comparación, borrador de correo, tabla o cambio de código. Para conclusiones importantes, solicita referencias a las fuentes originales y comprueba cifras y excepciones.
Conserva ejemplos representativos del trabajo recurrente. Al cambiar de modelo, compara casos normales y excepciones difíciles. Una nueva versión puede resolver mejor algunas tareas y responder de manera diferente a instrucciones existentes. Una prueba breve muestra si el cambio ayuda realmente a tu trabajo.