Claude Platform

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Utilice nuestra API para crear nuevas experiencias de usuario, productos y formas de trabajar con los modelos de IA más avanzados del mercado.

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Modelos de Claude

Ahorra un 50 % con el procesamiento por lotes.
Más información
Procesamiento por lotes

Fable 5

Inteligencia de próxima generación para agentes de larga ejecución
Entrada
$10 / MTok
Salida
$50 / MTok
Caché de prompts
Leer
$1,00 / MTok
Escribir
$12,50 / MTok

Model use cases:

  • Multi-day autonomous projects
  • Expert-level work for frontier research
Explore Fable

Opus 5

Ideal para agentic coding compleja y trabajo empresarial
Entrada
$5 / MTok
Salida
$25 / MTok
Caché de prompts
Leer
$0,50 / MTok
Escribir
$6,25 / MTok

Model use cases:

  • Long-horizon coding and large migrations
  • Multi-step agents across enterprise tools and data
Explore Opus

Sonnet 5

Modelo de alto rendimiento para codificación y agentes
Entrada*
$2 / MTok
Salida*
$10 / MTok
Caché de prompts
Leer
$0,20 / MTok
Escribir
$2,50 / MTok

Model use cases:

  • Everyday coding and developer loops
  • Customer-facing agents and multi-tool workflows at scale
Explore Sonnet

Haiku 4.5

Modelo más rápido y rentable
Entrada
$1 / MTok
Salida
$5 / MTok
Caché de prompts
Leer
$0,10 / MTok
Escribir
$1,25 / MTok

Model use cases:

  • Real-time, latency-sensitive product experiences
  • Sub-agents inside larger multi-model systems
Explore Haiku

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.

Haga más con las herramientas integradas

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.

Customer story
5 million

AI agents running in customer business workflows each month

10x

faster to build production agents

BETA

Power your most ambitious workloads with Claude Managed Agents

Build and deploy long-running agents at scale.

Learn more
See features
Play video

Security by design

Credentials stay out of the sandbox, encryption is built in, and state persists automatically.

Observable end to end

Session tracing records what every agent did and why, with built-in analytics to improve agent performance.

Built for Claude

The underlying harness is optimized for Claude. As the model improves, your agents improve with it.

Connect to your systems and knowledge

Extend and customize what Claude can do.

Model Context Protocol (MCP)

Connect Claude to your tools and data through the open standard for AI integrations.

Explore MCP

Skills

Teach Claude your expertise, procedures, and best practices through pre-built or customizable skills.

Learn more

Memory stores

Agents remember across sessions, keeping memory files on your infrastructure.

Learn more
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Claude Marketplace

Use your existing Anthropic commitment to pay for Claude-powered solutions from our partners.

Explore partners

Built for enterprise workloads

Controls and safeguards for your data.

Enterprise Frontier Safeguards

Gives eligible customers the privacy of zero data retention (ZDR) along with state-of-the-art safeguards for detecting misuse.

Learn more

Residency

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.

Learn more

Your data stays yours

By default, Anthropic does not use customer data from commercial deployments to train Claude.

Visit the trust center
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Available on all major cloud providers

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.

Control cost and performance

Read documentation

Batch processing

Process large volumes of requests asynchronously and save 50% on costs.

Prompt caching

Give Claude background knowledge and examples to reduce costs by up to 90%.

Effort

Choose how hard Claude works on a task.

Advisor strategy (beta)

Faster, affordable models call more intelligent models to evaluate plans or work to improve performance.

Batch processing

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.

Read more

Pase a producción más rápido con Claude Console

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.

Build

Prototype prompts, upload skills and files, configure your agents.

Deploy

Run agents on hosted environments with vaults and memory.

Monitor

Track usage, cost, caching, and rate limits by model and by API key.

Manage

Control API keys, members, token limits, and security per workspace.

See why businesses build on the Claude Platform

“Claude Fable 5.1 es un modelo líder en nuestras evaluaciones de investigación de incidentes, que usan incidentes reales de producción para valorar la eficacia con la que nuestro agente, Bits Investigation, puede elaborar análisis de causa raíz. Contrastamos los resultados de nuestro agente con las causas raíz identificadas por nuestros ingenieros. En estas evaluaciones, ha demostrado un razonamiento más sólido que Opus 5 y ha diagnosticado con éxito los incidentes de producción más complejos que hemos probado.”

Daniel Shan, Ingeniero del equipo técnico

“Vamos a trasladar nuestro tráfico de Opus 5 en Devin a Claude Fable 5.1 el mismo día del lanzamiento. En nuestras pruebas igualó o superó ligeramente a Fable 5 con un coste por tarea menor y, con los nuevos precios de lectura de caché, un modelo de la clase Fable por fin resulta rentable para las cargas de trabajo que manteníamos en Opus, empezando por la revisión de código.”

Walden Yan, Cofundador y CPO

“Pedimos a Claude Fable 5.1 que revisara un proyecto de investigación clínica de Rakuten Medical que otros tres modelos de frontera habían dado por bueno. Encontró una laguna que ninguno de ellos había visto e insistió en seguir investigándola. Después propuso una hipótesis completamente nueva y convirtió un conjunto de datos que habíamos descartado en una nueva línea de investigación en una sola tarde. Es la primera vez que un modelo de frontera como Claude nos permite explorar nuevas vías de investigación de esta manera.”

Felix Giovanni Virgo, Ingeniero principal de IA

“Lo más destacado de Claude Fable 5.1 es la escritura: más comprensible, con más sentido y que sigue mejor nuestras pautas de redacción. En pruebas ciegas frente a Fable 5, preferí su escritura y sus resultados. Y en Canva Code construyó un juego de ritmo con música real y una jugabilidad sincronizada con el compás y adaptada al nivel que generó, algo que ningún otro modelo que probamos consiguió.”

Danny Wu, Responsable de IA

“En nuestra batería de investigación, Claude Fable 5.1 estableció nuevas puntuaciones récord. En una tarea planteó una solución novedosa siguiendo un eje completamente distinto al que habíamos visto en otros modelos o en investigadores humanos, lo que elevó sus resultados muy por encima de la meseta anterior. Es mejor en la resolución creativa de problemas y en lograr ese destello de intuición que hace falta para resolver un problema difícil.”

Marquis Wong, Ingeniero principal de IA

"La elección de Claude estuvo totalmente respaldada por datos. Probamos múltiples proveedores de modelos de forma simultánea y Claude proporcionó constantemente los mejores resultados en cuanto a tasas de resolución de casos y puntuaciones de satisfacción del cliente".

Leer historia
Timothy Addison, Jefe de Gabinete de Ingeniería

"La asociación con Anthropic ha sido excepcional: su orientación y apoyo han ayudado a nuestros equipos de ingeniería a aprovechar al máximo los modelos".

Leer historia
Joel Hron, CTO
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