Establecer criterios clave

Al elegir un modelo Claude, recomendamos evaluar primero estos factores:
  • Capacidades: ¿Qué características o capacidades específicas necesitarás que tenga el modelo para satisfacer tus necesidades?
  • Velocidad: ¿Qué tan rápido necesita responder el modelo en tu aplicación?
  • Costo: ¿Cuál es tu presupuesto tanto para desarrollo como para uso en producción?
Conocer estas respuestas de antemano hará que reducir las opciones y decidir qué modelo usar sea mucho más fácil.

Elegir el mejor modelo para comenzar

Hay dos enfoques generales que puedes usar para comenzar a probar qué modelo Claude funciona mejor para tus necesidades.

Opción 1: Comenzar con un modelo rápido y rentable

Para muchas aplicaciones, comenzar con un modelo más rápido y rentable como Claude Haiku 4.5 puede ser el enfoque óptimo:
  1. Comenzar la implementación con Claude Haiku 4.5
  2. Probar tu caso de uso exhaustivamente
  3. Evaluar si el rendimiento cumple con tus requisitos
  4. Actualizar solo si es necesario para brechas de capacidad específicas
Este enfoque permite iteración rápida, menores costos de desarrollo, y a menudo es suficiente para muchas aplicaciones comunes. Este enfoque es mejor para:
  • Prototipado inicial y desarrollo
  • Aplicaciones con requisitos estrictos de latencia
  • Implementaciones sensibles al costo
  • Tareas de alto volumen y directas

Opción 2: Comenzar with el modelo más capaz

Para tareas complejas donde la inteligencia y las capacidades avanzadas son primordiales, puedes querer comenzar con el modelo más capaz y luego considerar optimizar a modelos más eficientes con el tiempo:
  1. Implementar con Claude Sonnet 4.5
  2. Optimizar tus prompts para estos modelos
  3. Evaluar si el rendimiento cumple con tus requisitos
  4. Considerar aumentar la eficiencia degradando la inteligencia con el tiempo con mayor optimización del flujo de trabajo
Este enfoque es mejor para:
  • Tareas de razonamiento complejo
  • Aplicaciones científicas o matemáticas
  • Tareas que requieren comprensión matizada
  • Aplicaciones donde la precisión supera las consideraciones de costo
  • Codificación avanzada

Matriz de selección de modelos

Cuando necesites…Recomendamos comenzar con…Casos de uso de ejemplo
El mejor modelo para agentes complejos y codificación, la mayor inteligencia en la mayoría de tareas, orquestación superior de herramientas para tareas autónomas de larga duraciónClaude Sonnet 4.5Agentes de codificación autónomos, automatización de ciberseguridad, análisis financiero complejo, tareas de investigación de múltiples horas, marcos de múltiples agentes
Inteligencia y razonamiento excepcionales para tareas complejas especializadasClaude Opus 4.1Refactorización de código base altamente compleja, escritura creativa matizada, análisis científico especializado
Rendimiento casi fronterizo con velocidad ultrarrápida y pensamiento extendido - nuestro modelo Haiku más rápido e inteligente al precio más económicoClaude Haiku 4.5Aplicaciones en tiempo real, procesamiento inteligente de alto volumen, despliegues sensibles al costo que necesitan razonamiento fuerte, tareas de sub-agentes

Decidir si actualizar o cambiar modelos

Para determinar si necesitas actualizar o cambiar modelos, debes:
  1. Crear pruebas de referencia específicas para tu caso de uso - tener un buen conjunto de evaluación es el paso más importante en el proceso
  2. Probar con tus prompts y datos reales
  3. Comparar el rendimiento entre modelos para:
    • Precisión de las respuestas
    • Calidad de la respuesta
    • Manejo de casos extremos
  4. Sopesar las compensaciones de rendimiento y costo

Próximos pasos