Elegir un modelo de Claude
Anthropic ofrece una familia de modelos en distintos puntos de capacidad/coste/velocidad. Elegir bien consiste sobre todo en ajustar el modelo a la tarea, y en no pagar de más por una capacidad que no necesitas.
Los modelos actuales
Last verified: 2026-08-07 · Official models & pricing
| Model | API model ID | Tier | Best for |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5 | claude-opus-5 | Opus — most capable | Complex agentic coding and enterprise work: 1M context, 128k output, with materially better numbers than Opus 4.8. Default on Claude Max, strongest available on Claude Pro. (Supersedes Claude Opus 4.8, now a legacy model.) |
| Claude Sonnet 5 | claude-sonnet-5 | Sonnet — balanced | The default workhorse and Claude Code's default model: the best combination of speed and intelligence, with a 1M-token context window. Start here for most work. (Supersedes Claude Sonnet 4.6, now a legacy model.) |
| Claude Haiku 4.5 | claude-haiku-4-5-20251001 | Haiku — fastest & cheapest | High-volume, latency-sensitive tasks: classification, extraction, routing, simple chat, and cheap sub-agents. |
| Claude Fable 5 | claude-fable-5 | Mythos-class — flagship (above Opus) | Anthropic's most capable widely released model. Multiday autonomous runs, first-shot on ambiguous specs, dense vision, sustained delegation to parallel subagents. GA June 9 2026. Refuses in-band (HTTP 200, stop_reason: refusal) — configure server-side or client-side fallback to another current Claude model (Opus 5 is the recommended default). Adaptive thinking only; raw thinking never returned. 30-day retention (NOT ZDR-eligible). |
| Claude Mythos 5 | claude-mythos-5 | Mythos-class — restricted (Project Glasswing) | Same capabilities as Fable 5 without the safety classifiers. Limited availability to approved Project Glasswing partners only; not self-serve. Customers without access should use Fable 5. |
Model IDs are exact; tiers and 'best for' are guidance. Pricing, context-window sizes and rate limits change frequently and are intentionally NOT listed here — always read them on the official page above. This file is the single source of truth: never hard-code model facts in prose, link to this table instead.
Pruébalo: ¿qué modelo encaja?
Responde a tres preguntas y obtén una recomendación de partida:
El equilibrio por defecto: razonamiento y programación sólidos a una fracción del coste de Opus. Empieza aquí y sube de nivel solo si chocas con un límite real de calidad.
Consulta el ID exacto del modelo en la tabla de modelos. Solo una regla general: haz una evaluación rápida con tus propias entradas para asegurarte.
El modelo mental: una escalera de capacidades
- Empieza con Sonnet. Es el caballo de batalla por defecto: razonamiento y programación sólidos a un coste razonable. La mayoría de las tareas deberían empezar aquí.
- Sube a Opus solo cuando Sonnet tenga dificultades y la calidad importe más que el coste (razonamiento difícil, agentes complicados, código enrevesado).
- Baja a Haiku para trabajo de alto volumen, sensible a la latencia o simple (clasificación, extracción, enrutamiento, subagentes baratos).
Cómo elegir de verdad
- Usa Sonnet por defecto y ponlo en producción.
- ¿Topas con un techo de calidad? Prueba Opus solo en el subconjunto difícil.
- ¿El coste o la latencia te están perjudicando? Comprueba si Haiku es suficientemente bueno para ese paso.
- Mezcla modelos. Usa Haiku para preprocesamiento/posprocesamiento barato y Sonnet/Opus para el núcleo difícil. Esta "estratificación de modelos" es una de las mayores palancas de coste: consulta Coste y latencia.
:::tip No elijas solo a partir de los benchmarks Los benchmarks públicos son una pista de partida, no un veredicto para tu tarea. Ejecuta una pequeña evaluación con un puñado de tus entradas reales en dos modelos: lleva minutos y es mejor que adivinar. :::
Consultar el ID exacto del modelo
Pasa siempre el ID de modelo actual de la API (por ejemplo, en tu llamada a messages.create). Obtenlo en la tabla de modelos de arriba o en la página oficial de modelos, y prefiere leerlo desde la configuración en lugar de codificarlo de forma fija en muchos sitios, para que las actualizaciones de modelo sean un cambio de una sola línea.