Claude

Evaluación Técnica de la Familia Claude 4.5 (enero 2026)

Claude funciona como un sistema de IA conversacional basado en tecnología propietaria de grandes modelos de lenguaje. El despliegue actual en producción consta de tres modelos Claude 4.5: Opus 4.5 (claude-opus-4-5-20251101), Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5-20250929) y Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001) con acceso estándar a API RESTful mediante POST /v1/messages 📑. Todos los modelos admiten entradas de texto e imagen con salida de texto, ventanas de contexto de 200K (1M en beta para Sonnet 4.5) y un máximo de 64K de salida 📑. La metodología de entrenamiento interna, las especificaciones de la arquitectura neuronal y la implementación de la infraestructura no se han hecho públicas 🌑.

Especificaciones de la Familia de Modelos

• Claude Opus 4.5: Modelo insignia diseñado para codificación compleja, agentes autónomos y tareas de razonamiento extendido. Precio de $5 de ingesta/$25 de salida por millón de tokens—67% más económico que su predecesor Opus 4.1 ($15/$75) 📑. El parámetro de esfuerzo único (bajo/medio/alto) permite controlar la profundidad del razonamiento, intercambiando latencia por precisión 📑. Rendimiento en Benchmarks: 80.9% en SWE-bench Verified, posicionándose como líder actual en tareas de ingeniería de software del mundo real 📑.
• Claude Sonnet 4.5: Modelo equilibrado para agentes de producción y flujos de trabajo de codificación. Precio de $3/$15 por millón de tokens 📑. Comercializado como "el mejor modelo de codificación del mundo" para tareas agenticas con una puntuación de 77.2% en SWE-bench Verified (contexto de 200K) 📑. Admite una ventana de contexto extendida de 1M mediante el encabezado beta context-1m-2025-08-07 📑. Capacidad Operativa: Anthropic informa de más de 30 horas de capacidad de codificación autónoma en pruebas internas 📑.
• Claude Haiku 4.5: Modelo optimizado para velocidad que ofrece un "rendimiento cercano a la frontera" con latencia mínima. Precio de $1/$5 por millón de tokens 📑. Clasificado bajo Nivel de Seguridad de IA 2 (ASL-2) frente a ASL-3 para los modelos Opus y Sonnet 📑.

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Capacidades de la Plataforma para Desarrolladores

• Modo de Pensamiento Extendido: Todos los modelos Claude 4.5 admiten razonamiento extendido opcional mediante la asignación de tokens adicionales para el procesamiento previo a la respuesta 📑. Impacto en el Rendimiento: Afecta a la eficiencia de la caché de prompts; los bloques de pensamiento de turnos anteriores se conservan ahora en el contexto por defecto para Opus 4.5 📑.
• Herramienta de Memoria (Beta): Funcionalidad de API que permite el almacenamiento/recuperación persistente más allá de la ventana de contexto mediante el tipo de herramienta memory_20250818 📑. Backend de Almacenamiento: Infraestructura de persistencia con ámbito de proyecto; la implementación específica de la base de datos no se ha revelado 🌑.
• Uso de Computadora: Sonnet 4.5 y Opus 4.5 admiten la interpretación de pantallas y la entrada simulada de teclado/ratón para la navegación autónoma de computadoras 📑. Opus 4.5 incluye una herramienta de zoom mejorada para la inspección de regiones de pantalla 📑.

Arquitectura de Integración

• Disponibilidad Multiplataforma: API directa, AWS Bedrock, Google Cloud Vertex AI y Microsoft Azure AI Foundry 📑. A partir de Claude 4.5, las plataformas en la nube ofrecen endpoints globales (enrutamiento dinámico) y endpoints regionales (enrutamiento geográfico de datos con una prima del 10%) 📑.
• Marco de Uso de Herramientas: Soporte nativo para web_search, code_execution, text_editor, computer_use, bash y herramientas de memoria 📑. Entorno de Ejecución: Los mecanismos de aislamiento de seguridad y sandboxing para la ejecución de código no se han detallado públicamente 🌑.

Entorno de Desarrollo de Código Claude

• Características de la Versión 2.x: Extensión para línea de comandos y VS Code lanzada con puntos de control (guardado/recuperación de estado), integración nativa con Git y subagentes paralelos 📑.
• Protocolo de Contexto de Modelo (MCP): Sistema de conectores para fuentes de datos externas y herramientas 📑.

Guía de Evaluación

Los equipos técnicos deberían priorizar los siguientes pasos de validación:

• Costo del Pensamiento Extendido: Evaluar la relación entre el consumo de "Tokens de Pensamiento" y la precisión en la generación de código en tareas SWE-bench para calcular el ROI 🧠.
• Seguridad en el Uso de Computadora: Auditar el entorno de sandboxing al habilitar "Uso de Computadora" en Sonnet 4.5 para garantizar que el agente no pueda acceder a áreas restringidas del sistema de archivos 🌑.
• Estabilidad en la Migración: Verificar la consistencia de los prompts al migrar de Sonnet 3.5 a 4.5, comprobando específicamente la regresión en la adherencia a esquemas JSON 📑.
• Latencia en Azure: Probar la latencia de los endpoints regionales en Azure AI Foundry en comparación con las llamadas directas a la API de Anthropic para determinar la ruta de despliegue óptima 📑.