Claude Platform
Crea agentes de vanguardia en Claude Platform
Modelos de vanguardia, herramientas, gestión contextual e infraestructura diseñados para funcionar juntos.
Ahorra un 50 % con el procesamiento por lotes. Más información (opens in new tab)
Fable 5.1
Inteligencia de última generación para agentes de larga ejecución
- Proyectos autónomos de varios días
- Trabajo experto para investigación de vanguardia
- Caché de prompts
- Lectura
- $0,25 / MTok
- Escritura
- $12,50 / MTok
- Entrada
- $10 / MTok
- Salida
- $50 / MTok
Opus 5.5
Herramienta de uso diario para agentic coding y trabajo empresarial
- Programación a largo plazo y grandes migraciones
- Agentes multipaso en herramientas y datos empresariales
- Caché de prompts
- Lectura
- $0,20 / MTok
- Escritura
- $5 / MTok
- Entrada
- $4 / MTok
- Salida
- $20 / MTok
Sonnet 5.5
Modelo de alto rendimiento para programación y agentes
- Programación cotidiana y ciclos de desarrollador
- Agentes orientados al cliente y flujos de trabajo multiherramienta a gran escala
- Caché de prompts
- Lectura
- $0,10 / MTok
- Escritura
- $2,50 / MTok
- Entrada
- $2 / MTok
- Salida
- $10 / MTok
Haiku 5.5
El modelo más rápido y rentable
- Experiencias de producto sensibles a la latencia en tiempo real
- Subagentes dentro de sistemas multimodelo más grandes
- Caché de prompts
- Prompts ≤ 100K tokens
- Lectura
- $0,01 / MTok
- Escritura
- $0,125 / MTok
Prompts > 100K tokens- Lectura
- $0,05 / MTok
- Escritura
- $0,625 / MTok
- Entrada
- Prompts ≤ 100K tokens
- $0,10 / MTok
- Prompts > 100K tokens
- $0,50 / MTok
- Salida
- Prompts ≤ 100K tokens
- $0,50 / MTok
- Prompts > 100K tokens
- $2,50 / MTok
Para cargas de trabajo que deben 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.
Consigue velocidades hasta 2,5 veces más rápidas con el modo rápido para Opus 5.5 al doble del precio estándar. Más información.
El precio del caché de prompts refleja el TTL de 5 minutos. Obtén más información sobre la caché de prompts ampliada.
Accede a los modelos de vanguardia de Claude a través de la API Messages para crear con control y personalización total.
Ejecución de código
Ejecuta código Python, crea visualizaciones y analiza datos en llamadas API.
Salidas estructuradas
Garantizan que las respuestas de Claude se ajusten a tu esquema JSON.
Uso de herramientas
Permite a Claude interactuar con cientos de herramientas externas y API para que pueda realizar una gama más amplia de tareas.
Uso del ordenador
Deja que Claude vea y opere un navegador o escritorio para automatizar el trabajo en aplicaciones que no tienen API.
Referencias
Aterriza respuestas en documentos fuente.
Archivos
Sube y consulta documentos en distintas conversaciones.
Ventana de contexto
Ejecuta casos de uso más completos e intensivos en datos con hasta 1 millón de tokens de contexto.
Compactación
Resume automáticamente el contexto anterior cuando te acerques a los límites de tokens.
Edición de contexto
Borra automáticamente las llamadas a herramientas y los resultados.
Búsqueda y recuperación en la web
Incorpora los datos actuales de la web a Claude.
Crea e implementa agentes de larga ejecución a escala.
Seguridad por diseño
Las credenciales permanecen fuera del sandbox, el cifrado está integrado y el estado persiste automáticamente.
Observable de extremo a extremo
El rastreo de sesiones registra lo que cada agente hizo y por qué, con análisis integrados para mejorar el rendimiento de los agentes.
Creado para Claude
La infraestructura subyacente está optimizada para Claude. A medida que el modelo mejora, tus agentes mejoran con él.
Amplía y personaliza las capacidades de Claude.
Model Context Protocol (MCP)
Conecta Claude a tus herramientas y datos a través del estándar abierto para integraciones de IA.
Skills
Enseña a Claude tu experiencia, procedimientos y mejores prácticas a través de skills predefinidas o personalizables.
Almacenes de Memoria
Los agentes recuerdan entre sesiones, manteniendo archivos de Memoria en tu infraestructura.





Claude Marketplace
Usa tu compromiso actual con Anthropic para pagar las soluciones basadas en Claude de nuestros socios.
Controles y salvaguardas para tus datos.
Enterprise Frontier Safeguards
Ofrece a los clientes elegibles la privacidad de la retención cero de datos (ZDR) junto con salvaguardas de vanguardia para detectar el uso indebido.
Alojamiento
En tu proveedor de cloud, elige dónde se almacenan tus datos y dónde se procesan las solicitudes, con regiones en Asia-Pacífico, Canadá, Europa y Estados Unidos.
Tus datos, siempre tuyos
Por defecto, Anthropic no utiliza datos de clientes procedentes de implementaciones comerciales para entrenar Claude.
Procesamiento por lotes
Procesa grandes volúmenes de solicitudes de forma asincrónica y ahorra un 50 % en costes.
Caché de prompts
Proporciona a Claude conocimientos básicos y ejemplos para reducir costes hasta en un 90 %.
Esfuerzo
Elige el esfuerzo que Claude pone en una tarea.
Estrategia de asesor (beta)
Los modelos más rápidos y asequibles llaman a modelos más inteligentes para evaluar planes o trabajar para mejorar el rendimiento.
Tu centro de comando, con análisis y controles integrados.
Crea tu solicitud
Clasifica todos los tickets de atención al cliente en la categoría más relevante. Aquí tienes la lista de categorías entre las que elegir: {{CATEGORY_LIST}} Este es el contenido del ticket de soporte: {{TICKET_CONTENT}}
Eres un asistente de IA especializado en clasificar tickets de atención al cliente. Tu tarea es analizar el contenido de un ticket determinado y asignarlo a la categoría más adecuada de una lista predefinida. También proporcionarás una justificación para la decisión de clasificación.
Primero, veamos las categorías disponibles:
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
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.
Utiliza la siguiente estructura para tu respuesta:
<classification_analysis>
En esta sección, desglosa 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 elegida va aquí</category>
<reasoning>Un resumen conciso de las razones por las que elegiste esta categoría</reasoning>
</classification>
No olvides que el análisis tiene que ser minucioso y la explicación clara. Tu objetivo es proporcionar una clasificación precisa con un razonamiento bien fundamentado.
Crea
Crea prototipos de prompts, carga skills y archivos, y configura tus agentes.
Despliega
Ejecutar agentes en entornos alojados con Bóvedas y Memoria.
Monitoriza
Realiza un seguimiento del uso, costes, almacenamiento en caché y límites de velocidad por modelo y clave API.
Gestiona
Controla las claves de API, los miembros, los límites de tokens y la seguridad por espacio de trabajo.
“Los desarrolladores quieren agentes que puedan asumir trabajo de software real y terminarlo. En nuestras pruebas con GitHub Copilot CLI y VS Code, Claude Opus 5.5 utilizó una de las menores cantidades de tokens y pasos medidas. En VS Code, resolvió más tareas de terminal que Opus 5 en menos de la mitad de pasos. Más que hacer más eficientes las tareas individuales, hace que los proyectos más grandes de los desarrolladores sean más factibles.”
“Para los creadores de Lovable, Opus 5.5 significa compilaciones más rápidas con la misma calidad, tanto si se empieza desde cero como si se trabaja en una aplicación activa. Recopila contexto una vez, hace menos ediciones y más completas, y no se queda atascado reintentando; termina en un tercio o la mitad de pasos menos y usa muchos menos tokens en el proceso.”
“Con Claude Opus 5.5, hemos visto una clara mejora en la eficiencia de tokens en nuestras evaluaciones internas, ya que hemos podido completar las mismas tareas de forma más económica y rápida.”
“Las empresas financieras necesitan resultados sistemáticamente correctos. En la configuración de mínimo esfuerzo de Claude Opus 5.5, superó a Opus 5 con esfuerzo alto en nuestro BigFinance Bench con aproximadamente un 60 % menos de tokens de salida. Las respuestas de Claude Opus 5.5 son más cortas y mejor estructuradas y las diapositivas resultan más densas y acordes con los estándares del sector.”
“Claude Opus 5.5 es el primer modelo que usaríamos de forma predeterminada con un nivel de esfuerzo medio. En nuestras pruebas, igualó a Opus 5 con esfuerzo alto, con un 20 a 25 % menos de tokens de salida. En investigaciones largas y complicadas, siempre proporcionaba una respuesta clara y práctica. Esto significa que nuestros clientes hacen más por menos.”
“Nuestros clientes usan Box AI en ingentes cantidades de contenido, por lo que la velocidad y el coste son una de las mayores prioridades. En nuestras evaluaciones, Claude Opus 5.5 usó un tercio de los tokens de Opus 5 y las respuestas fueron un 40 % más concisas sin perder precisión. Esperamos que eso sea muy importante para los equipos que ejecutan agentes en todo su contenido en áreas como los servicios financieros y el sector público.”

“En las primeras pruebas de Epic, Claude Sonnet 5.5 alcanzó el mismo nivel de calidad que se esperaría de un modelo de nivel superior, superó con éxito una auditoría de diseño del sistema y una revisión del flujo de datos. El nuevo modelo gestionaba decenas de miles de líneas de código para la arquitectura del sistema de juego, respondía con rapidez, gestionaba tareas de varias horas y ofrecía resultados con prompts menos rígidos.”
“Sin cambiar ninguno de nuestros prompts, Claude Sonnet 5.5 obtuvo mejores resultados que Sonnet 5 en casi todas nuestras evaluaciones offline de Slackbot, en menos pasos y con aproximadamente un 14 % menos de tokens de salida. Cuando alguien asigna una tarea a Slackbot, lo que más importa es la calidad y la velocidad y Sonnet 5.5 permite que Slackbot ofrezca mejores resultados a los usuarios con mayor rapidez.”
“Ofrecimos a Claude Sonnet 5.5 cientos de casos de uso reales de soporte en respuestas y solicitudes de escalada. Claude Sonnet 5.5 tomó menos decisiones incorrectas y resolvió tickets más rápido que los modelos de Claude que usamos en producción hoy. Los tickets se procesaron un 20 % más rápido, con lo que nuestros clientes obtuvieron la ayuda que necesitaban sin tener que esperar.”
“Claude Fable 5.1 es un modelo líder para nuestras evaluaciones de investigación de incidentes, que utilizan incidentes de producción reales para evaluar la eficacia con la que nuestro agente, Bits Investigation, puede realizar análisis de causas raíz. Evaluamos el resultado de nuestro agente frente a las causas raíz identificadas por nuestros ingenieros. En estas evaluaciones, Claude Fable 5.1 ha demostrado un razonamiento más sólido que Opus 5 y ha diagnosticado con éxito los incidentes de producción más complejos que hemos probado.”
“Vamos a migrar el tráfico de Opus 5 en Devin a Claude Fable 5.1 el día del lanzamiento. Igualó o superó a Fable 5 en nuestras pruebas, por un coste por tarea inferior y, con el nuevo precio de lectura en caché, un modelo similar a Fable por fin es asequible para las cargas de trabajo que habíamos mantenido en Opus, empezando por la revisión de código.”
“Le pedimos a Claude Fable 5.1 que revisara un proyecto de investigación clínica para Rakuten Medical que otros tres modelos de vanguardia habían aprobado. Encontró una brecha que ninguno de los otros había visto e insistió en probarlo más a fondo. Luego, propuso una hipótesis completamente nueva, convirtiendo un conjunto de datos que habíamos descartado en una nueva rama de investigación en una sola tarde. Es la primera vez que un modelo de vanguardia como Claude nos permite explorar nuevos campos de investigación de esta manera.”
“Lo que destaca en Claude Fable 5.1 es la escritura: es más comprensible, tiene más significado y se adapta mejor a nuestras directrices de escritura. En pruebas a ciegas contra Fable 5, preferí la escritura y los resultados de este modelo. Y en Canva Code creó un juego de ritmos con música real y jugabilidad sincronizada con el ritmo, acorde con el nivel generado, algo que ningún otro modelo que probamos ofreció.”
“En nuestra suite de investigación, Claude Fable 5.1 estableció nuevas puntuaciones récord. En una tarea encontró una solución novedosa en un eje completamente diferente al que habíamos visto con otros modelos o con investigadores humanos en el pasado, lo que elevó los resultados muy por encima del techo anterior. Es mejor en resolución creativa de problemas y para obtener ese destello de perspicacia necesario para resolver un problema difícil.”
“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.”
“La asociación con Anthropic ha sido excepcional: su orientación y apoyo han ayudado a nuestros equipos de ingeniería a aprovechar al máximo los modelos.”