AI agents running in customer business workflows each month
faster to build production agents
Utilice nuestra API para crear nuevas experiencias de usuario, productos y formas de trabajar con los modelos de IA más avanzados del mercado.
Para cargas de trabajo que necesitan ejecutarse en EE. UU., la inferencia solo para EE. UU. está disponible a un precio de 1,1x para tokens de entrada y salida. Más información.
Obtenga velocidades hasta 2,5 veces más rápidas con el modo rápido para Opus 5 al doble del precio estándar. Más información.
El precio del caché de prompts refleja el TTL de 5 minutos. Obtener más información sobre caché de prompts ampliado.
Gestione el acceso con controles de nivel empresarial y tenga la seguridad de que nunca entrenaremos nuestros modelos con los datos de su empresa.
Caché de prompts
Proporciona a Claude más contexto y ejemplos de resultados para reducir costos y latencia.
Edición de contexto
Borra automáticamente las llamadas a herramientas y los resultados menos relevantes de la ventana de contexto cuando se acercan a los límites de tokens.
Conector MCP
Conecta Claude a cualquier servidor MCP remoto sin escribir código de cliente.
Ejecución de código
Ejecuta código Python, crea visualizaciones y analiza datos directamente en llamadas a API.
Agentes gestionados por Claude
Un conjunto de API componibles para crear e implementar agentes a escala.
Memoria
Deja que Claude almacene y consulte información de un archivo de memoria exclusivo.
Uso avanzado de herramientas
Permite a Claude interactuar con cientos de herramientas externas y API para que pueda realizar una gama más amplia de tareas.
Búsqueda y recuperación en la web
Aumenta el conocimiento de Claude con datos actuales y del mundo real procedentes de toda la web.
Procesamiento por lotes
Procesa grandes volúmenes de solicitudes de forma asincrónica y ahorrar un 50 % en costes.
Referencias
Proporciona referencias detalladas a las oraciones y pasajes exactos que Claude utiliza para generar respuestas, lo que lleva a resultados más verificables y fiables.
AI agents running in customer business workflows each month
faster to build production agents
Build and deploy long-running agents at scale.

Credentials stay out of the sandbox, encryption is built in, and state persists automatically.
Session tracing records what every agent did and why, with built-in analytics to improve agent performance.
The underlying harness is optimized for Claude. As the model improves, your agents improve with it.
Extend and customize what Claude can do.
Connect Claude to your tools and data through the open standard for AI integrations.
Teach Claude your expertise, procedures, and best practices through pre-built or customizable skills.
Agents remember across sessions, keeping memory files on your infrastructure.




Use your existing Anthropic commitment to pay for Claude-powered solutions from our partners.
Controls and safeguards for your data.
Gives eligible customers the privacy of zero data retention (ZDR) along with state-of-the-art safeguards for detecting misuse.
On your cloud provider, choose where your data is stored and where requests are processed, with regions in Asia-Pacific, Canada, Europe, and the United States.
By default, Anthropic does not use customer data from commercial deployments to train Claude.
Build directly on the Claude Platform, with enterprise security and support built in. Or use Claude in the cloud you already use, including Amazon Web Services, Google Cloud, or Microsoft Foundry.
Process large volumes of requests asynchronously and save 50% on costs.
Give Claude background knowledge and examples to reduce costs by up to 90%.
Choose how hard Claude works on a task.
Faster, affordable models call more intelligent models to evaluate plans or work to improve performance.
For Quora, batch processing provides cost savings while also reducing the complexity of running a large number of queries that don't need to be processed in real time.
Integre las potentes capacidades de IA de Claude en sus aplicaciones y ofrezca soluciones listas para producción más rápido.
Claude es aquí un asistente de IA especializado en clasificar tickets de atención al cliente. Su tarea es analizar el contenido de un ticket determinado y asignarlo a la categoría más adecuada de una lista predefinida. También proporcionará una justificación para la decisión de clasificación.
Primero, veamos las categorías disponibles:
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
Ahora, aquí está el contenido del ticket de atención al cliente que tienes que clasificar:
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
Sigue estos pasos para completar la tarea:
– Lee y analiza detenidamente el contenido del ticket.
– Considera cómo el contenido se relaciona con cada una de las categorías disponibles.
– Elige la categoría más adecuada para el ticket.
– Proporciona una explicación detallada de tu proceso de razonamiento.
Utilice la siguiente estructura para su respuesta:
<classification_analysis>
En esta sección, explica en detalle tu proceso de pensamiento:
– Cita las partes más relevantes del contenido del ticket.
– Enumera cada categoría y observa cómo se relaciona con el contenido del ticket.
– Para cada categoría, proporciona argumentos a favor y en contra de clasificar el ticket en esa categoría.
– Ordena las 3 categorías más probables.
</classification_analysis>
<classification>
<category>La categoría que has elegido va aquí</category>
<reasoning>Un resumen conciso de tu razonamiento para elegir esta categoría</reasoning>
</classification>
Recuerda hacer un análisis exhaustivo y una explicación clara. Tu objetivo es proporcionar una clasificación precisa con un razonamiento bien fundamentado.
Prototype prompts, upload skills and files, configure your agents.
Run agents on hosted environments with vaults and memory.
Track usage, cost, caching, and rate limits by model and by API key.
Control API keys, members, token limits, and security per workspace.
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