Last Updated on septiembre 30, 2025 12:47 pm by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on septiembre 30, 2025 by Laszlo Szabo / NowadAIs
Claude 4.5 Sonnet acaba de convertirse en la mejor IA de codificación del mundo (y esto es lo que importa) – Notas clave
- Funcionamiento autónomo durante periodos prolongados: Claude 4.5 Sonnet puede mantener la concentración y el rendimiento durante más de 30 horas en tareas complejas de varios pasos, frente a las siete horas de Claude Opus 4. Esta capacidad ampliada permite al modelo gestionar proyectos enteros de principio a fin sin intervención humana constante. La mejora abre posibilidades para el procesamiento nocturno de análisis complejos, proyectos de codificación de varios días y tareas de investigación que requieran una atención sostenida.
- Codificación y uso del ordenador de última generación: el modelo ha alcanzado una puntuación del 77,2% en SWE-bench Verified y lidera las referencias de uso del ordenador de OSWorld con un 61,4%, frente al 42,2% de sólo cuatro meses antes. Estas mejoras de rendimiento se traducen en beneficios prácticos, ya que el modelo puede reconstruir aplicaciones web enteras de forma autónoma y navegar por interfaces complejas. Las capacidades de uso del ordenador van más allá de la codificación e incluyen la introducción de datos, la compilación de investigaciones y la navegación por interfaces.
- Funciones mejoradas de seguridad y alineación: Claude 4.5 Sonnet representa el modelo de frontera más alineado de Anthropic hasta la fecha, con reducciones sustanciales en los comportamientos preocupantes mientras opera bajo las protecciones del Nivel de Seguridad 3 de AI. Las mejoras de seguridad permiten un despliegue más amplio en entornos empresariales sensibles donde los modelos anteriores se enfrentaban a barreras de adopción. Desde su introducción, Anthropic ha multiplicado por diez los falsos positivos en los clasificadores de seguridad.
El nuevo rey de la IA de codificación
Cuando Anthropic lanzó Claude 4.5 Sonnet el 29 de septiembre de 2025, hizo una afirmación audaz: es “el mejor modelo de codificación del mundo” Palabras audaces en un sector en el que todas las empresas afirman ser superiores. Pero los puntos de referencia cuentan una historia convincente que respalda la fanfarronería. El modelo obtuvo un 77,2% en SWE-bench Verified, una prueba que mide las capacidades de ingeniería de software del mundo real utilizando problemas reales de GitHub. Esa cifra por sí sola representa un salto sustancial con respecto a su predecesor, pero la verdadera magia reside en lo que Claude 4.5 Sonnet puede hacer cuando se le deja trabajar de forma independiente durante horas y horas.
Según las pruebas publicadas por The New Stack, el modelo puede mantener la concentración y el rendimiento durante más de 30 horas en tareas complejas de varios pasos, frente a las siete horas de Claude Opus 4. No se trata sólo de inteligencia bruta, sino de resistencia, constancia y capacidad para llevar a término un proyecto complicado sin intervención humana en cada momento. Para los desarrolladores que hacen malabarismos con múltiples prioridades, esto representa un cambio fundamental en la forma en que los asistentes de IA pueden contribuir a los flujos de trabajo reales en lugar de limitarse a generar fragmentos de código.
El rendimiento del modelo ya ha llamado la atención de las principales plataformas. GitHub ha anunciado que Claude 4.5 Sonnet ya está disponible en vista previa pública para los usuarios de Copilot Pro, Pro , Business y Enterprise. Las primeras pruebas realizadas por GitHub revelaron importantes mejoras en la orquestación de herramientas, la edición contextual y las capacidades específicas de dominio. La integración significa que millones de desarrolladores pueden ahora acceder a este razonamiento mejorado directamente dentro de sus flujos de trabajo existentes, haciendo que la tecnología de IA sea inmediatamente práctica en lugar de una aspiración.
El uso del ordenador recibe una importante actualización
Aunque la codificación domina los titulares, las mejoras de Claude 4.5 Sonnet en el uso del ordenador podrían ser incluso más transformadoras para los usuarios cotidianos. En OSWorld, una prueba comparativa que evalúa los modelos de IA en tareas informáticas reales, el nuevo modelo lidera con una puntuación del 61,4%. Sólo cuatro meses antes, Claude Sonnet 4 ocupaba el primer puesto con un 42,2%. Es un salto de casi 20 puntos porcentuales en menos de medio año, una aceleración que sugiere que aún estamos en la parte empinada de la curva de capacidad.
Las implicaciones prácticas van más allá de los números en una tabla de clasificación. El modelo ya puede navegar por páginas web, rellenar hojas de cálculo y completar tareas de varios pasos directamente en un navegador con una orientación mínima. Anthropic demostró esta capacidad a través de su extensión Claude para Chrome, mostrando a la IA trabajando de forma autónoma para lograr objetivos reales que antes requerían una supervisión humana constante. Como informó CNBC, el modelo es “más un colega” que una herramienta, una descripción que capta el cambio de asistente pasivo a colaborador activo.
Esta capacidad de uso del ordenador abre puertas a una automatización que antes no era factible. Tareas que requerían una cuidadosa atención humana -como la introducción de datos, la compilación de investigaciones o la navegación por complejas interfaces web- ahora pueden delegarse con confianza. El modelo no se limita a seguir instrucciones de memoria, sino que se adapta a situaciones inesperadas, resuelve problemas y encuentra enfoques alternativos cuando las estrategias iniciales fallan. Esa flexibilidad es lo que separa la IA verdaderamente útil de la automatización sofisticada pero frágil.
Creación de agentes complejos que realmente funcionan
Quizá el avance más significativo de Claude 4.5 Sonnet radique en su capacidad para impulsar aplicaciones complejas de agentes. Según el anuncio de AWS, el modelo presenta mejoras sustanciales en el manejo de herramientas, la gestión de la memoria y el procesamiento del contexto, los tres pilares del comportamiento eficaz de los agentes. No se trata de funciones vistosas que sirvan para hacer buenas demostraciones, sino de la infraestructura que determina si un agente de IA puede realizar un trabajo real o se pierde en la maleza.
El modelo consiguió algo que antes se consideraba extremadamente difícil: reconstruir toda la aplicación web Claude.ai de forma autónoma. Según The New Stack, el proceso duró unas cinco horas y media e implicó más de 3.000 llamadas a herramientas. Piénsalo por un momento: una IA reconstruyendo una aplicación web de producción desde cero, gestionando dependencias, manejando casos extremos y produciendo código funcional sin guía humana paso a paso. Eso no es aumento, es delegación de proyectos enteros.
Anthropic también ha lanzado el SDK Claude Agent junto con el modelo, ofreciendo a los desarrolladores la misma infraestructura que Claude Code. El SDK incluye soluciones para la gestión de memoria en tareas de larga duración, sistemas de permisos que equilibran la autonomía con el control del usuario y mecanismos de coordinación para múltiples subagentes que trabajan con objetivos compartidos. Como se describe en el anuncio de Anthropic, esto representa seis meses de conocimientos de ingeniería obtenidos con gran esfuerzo, que ahora están a disposición de cualquiera que cree aplicaciones agenticas.
Aumento del rendimiento en el mundo real
La prueba de cualquier modelo de IA no está en los puntos de referencia controlados, sino en cómo lo utilizan los clientes reales. Los primeros usuarios de diversos sectores informan de mejoras significativas. Cursor, un popular editor de código basado en IA, registró un rendimiento de codificación de vanguardia, con especial fuerza en las tareas de más largo plazo. Según los comentarios publicados por Anthropic, muchos desarrolladores que utilizan Cursor ahora eligen Claude 4.5 Sonnet específicamente para sus problemas más complejos, los que requieren razonamiento sostenido y pensamiento arquitectónico en lugar de soluciones rápidas.
Para Devin, un ingeniero de software de IA, Claude 4.5 Sonnet aumentó el rendimiento de planificación en un 18% y las puntuaciones de evaluación de extremo a extremo en un 12%. Esas cifras representan “el mayor salto que hemos visto desde el lanzamiento de Claude Sonnet 3.6”, según la evaluación del equipo de Devin. El modelo destaca en las pruebas de su propio código, lo que permite a Devin funcionar durante más tiempo, gestionar tareas más difíciles y ofrecer resultados listos para la producción. Esa capacidad de autocorrección reduce los ciclos de iteración que suelen atascar los flujos de trabajo de desarrollo.
Las ventajas van mucho más allá del mero desarrollo de software. Cognition AI informó de que el modelo pasó de una tasa de error del 9% en Sonnet 4 al 0% en su referencia interna de edición de código. HackerOne vio cómo el tiempo medio de admisión de vulnerabilidades para sus agentes de seguridad se reducía en un 44%, mientras que la precisión mejoraba en un 25%. Según Axios, estas mejoras de rendimiento en ciberseguridad son muy importantes porque ayudan a las organizaciones a reducir riesgos con mayor confianza. En campos como las finanzas, el trabajo jurídico y la medicina, los expertos en la materia descubrieron que Claude 4.5 Sonnet demuestra unos conocimientos especializados y un razonamiento mucho mejores en comparación con los modelos más antiguos, incluido el Opus 4.1, de mayor tamaño.
Mejoras en seguridad y alineación
Según Engadget, Claude 4.5 Sonnet no es sólo el mejor modelo de codificación de Anthropic, sino también su sistema de IA más seguro hasta la fecha. La empresa ha hecho progresos sustanciales en la reducción de comportamientos preocupantes como la adulación, el engaño, la búsqueda de poder y el fomento del pensamiento delirante. En lo que respecta a las capacidades de uso del ordenador y de los agentes, Anthropic también reforzó las defensas contra los ataques de inyección puntual, uno de los riesgos de seguridad más graves para estos sistemas.
El modelo funciona bajo las protecciones del Nivel 3 de Seguridad de la IA (ASL-3) de Anthropic, que equipara las capacidades con las salvaguardas adecuadas. Esto incluye clasificadores diseñados para detectar entradas y salidas potencialmente peligrosas, en particular las relacionadas con armas químicas, biológicas, radiológicas y nucleares. Como señala la CNBC, Jared Kaplan, de Anthropic, lo calificó como “el mayor salto en seguridad que creo que hemos visto probablemente en el último año, año y medio” La empresa redujo los falsos positivos de los clasificadores de seguridad en un factor de diez desde que se introdujeron por primera vez y en un factor de dos desde que Claude Opus 4 se lanzó en mayo.
Estas mejoras de la seguridad son importantes porque permiten un despliegue más amplio. Cuando las organizaciones confían en que un modelo de IA no producirá resultados perjudiciales ni será víctima de manipulaciones, están más dispuestas a integrarlo en flujos de trabajo sensibles. El trabajo de alineación también hace que el modelo sea más agradable de usar: reducir los comportamientos inútiles significa pasar menos tiempo corrigiendo o trabajando en torno a las peculiaridades de la IA y más tiempo cumpliendo los objetivos reales.
Precios y accesibilidad
Anthropic mantiene la misma estructura de precios que Claude Sonnet 4: 3 dólares por millón de tokens de entrada y 15 dólares por millón de tokens de salida. Para las organizaciones que utilizan el caché rápido, los costes pueden bajar hasta un 90%, mientras que el procesamiento por lotes ofrece un ahorro del 50%. Esta estabilidad de precios, al tiempo que ofrece mejoras sustanciales de capacidad, representa un gran valor, especialmente para los equipos que ya han optimizado sus avisos y flujos de trabajo en torno al ecosistema Claude.
El modelo está disponible a través de múltiples canales. Los desarrolladores pueden acceder a él a través de la API de Claude utilizando la cadena de modelo “claude-sonnet-4-5-20250929” También está disponible a través de Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI y otras plataformas en la nube. Esta amplia disponibilidad significa que los equipos pueden integrar Claude 4.5 Sonnet en su infraestructura existente sin grandes cambios arquitectónicos. El modelo funciona como un reemplazo directo para versiones anteriores, haciendo que las actualizaciones sean sencillas para las aplicaciones que ya utilizan Claude.
Para los usuarios de consumo, Claude 4.5 Sonnet está disponible a través de la interfaz web de Claude, aplicaciones móviles y aplicaciones de escritorio. Los planes de pago incluyen acceso a funciones de ejecución de código y creación de archivos directamente en las conversaciones, lo que permite a los usuarios generar hojas de cálculo, presentaciones y documentos sin salir de la interfaz de chat. Los suscriptores de Max tienen acceso a “Imagina con Claude”, una vista previa temporal de investigación en la que Claude genera software funcional sobre la marcha sin funcionalidad predeterminada ni código preescrito, sólo creación en tiempo real que responde a las peticiones de los usuarios.
Excelencia en dominios específicos
Las mejoras de Claude 4.5 Sonnet se extienden a numerosos campos especializados. En finanzas, el modelo ofrece lo que los profesionales describen como “perspectivas de inversión que requieren menos revisión humana” para tareas complejas como el análisis de riesgos, los productos estructurados y la selección de carteras. Cuando la profundidad es más importante que la velocidad, la combinación de Claude 4.5 Sonnet con el pensamiento extendido proporciona análisis que pueden informar decisiones institucionales serias en lugar de una simple investigación preliminar.
Los profesionales del Derecho que utilizan el modelo consideran que es puntero en las tareas de litigación más complejas. Según los comentarios de los usuarios recopilados por Anthropic, esto incluye el análisis de ciclos completos de briefing, la realización de investigaciones jurídicas para sintetizar excelentes primeros borradores de opiniones judiciales y la interrogación de expedientes completos de litigios para crear análisis detallados de juicios sumarios. No se trata de simples resúmenes de documentos, sino de sofisticadas tareas de razonamiento jurídico que antes requerían la atención de abogados senior.
En el ámbito de la ciberseguridad, el modelo es muy prometedor para el trabajo en equipo, ya que genera escenarios de ataque creativos que aceleran el estudio de las técnicas de los atacantes. CrowdStrike señaló que estos conocimientos refuerzan las defensas en los puntos finales, los sistemas de identidad, la infraestructura en la nube, la protección de datos, las aplicaciones SaaS y las cargas de trabajo de IA. La capacidad de pensar como un atacante ayuda a los equipos de seguridad a anticiparse a las amenazas en evolución, en lugar de limitarse a reaccionar ante patrones conocidos.
La recepción mixta y las pruebas en el mundo real
Mientras que los puntos de referencia ofrecen una imagen impresionante, algunos usuarios expresan un entusiasmo más comedido. La brecha entre el rendimiento de los puntos de referencia y la experiencia subjetiva de los usuarios pone de manifiesto una realidad importante: los casos de uso en el mundo real suelen diferir de las pruebas estandarizadas. Algunos desarrolladores afirman que, aunque el modelo destaca en determinadas tareas, a veces tiene problemas en otras en las que las versiones anteriores funcionaban bien. Esta variabilidad es habitual durante los primeros días de un nuevo modelo, cuando los usuarios exploran sus capacidades y limitaciones.
La capacidad del modelo para trabajar de forma autónoma durante periodos prolongados obliga a los desarrolladores a replantearse la estructura de sus flujos de trabajo. En lugar de comprobar constantemente el progreso de la IA, los usuarios tienen que aprender a proporcionar una dirección inicial clara y luego dejar que el sistema trabaje. Esto supone un cambio mental con respecto a la programación por parejas tradicional o a las herramientas de generación de código. Para algunos, la adaptación es natural; para otros, resulta inquietante dar tanta autonomía a un sistema de IA, independientemente de sus capacidades medidas.
Simon Willison, en su blog, reconoce la audacia de estas afirmaciones, pero señala que “el mejor modelo de codificación del mundo” es una afirmación limitada en el tiempo. Los modelos evolucionan rápidamente y los competidores responden a los nuevos puntos de referencia con sus propias mejoras. Puede que el título se mantenga durante semanas o meses, pero el campo de la IA avanza demasiado rápido como para hacer afirmaciones permanentes de superioridad. Lo que importa más que ser “el mejor” es si el modelo aporta un valor significativo para casos de uso específicos y si se integra sin problemas en los flujos de trabajo existentes.
Implicaciones prácticas
El lanzamiento de Claude 4.5 Sonnet representa un momento específico del desarrollo de la IA en el que los modelos pasan de ser impresionantes demostraciones a herramientas prácticas. La capacidad de funcionamiento autónomo durante 30 horas, la mejora del uso del ordenador y la reducción de las tasas de error apuntan hacia sistemas de IA que pueden realmente quitar trabajo a los humanos en lugar de simplemente ayudarles. Esta distinción es importante porque cambia la forma en que las organizaciones presupuestan el tiempo y los recursos.
Para los equipos de desarrollo de software, la fortaleza del modelo en tareas de largo plazo significa que los proyectos que antes requerían días de trabajo de los desarrolladores ahora pueden requerir horas de supervisión. Las mejoras de calidad reducen la fase de edición y depuración que tradicionalmente sigue al código generado por IA. El mejor uso de las herramientas y la gestión de la memoria permiten a la IA mantener el contexto en bases de código complejas sin perder de vista las decisiones arquitectónicas o los requisitos del proyecto.
La ampliación del uso de los ordenadores más allá de la codificación abre oportunidades en campos que no implican en absoluto el desarrollo de software. El trabajo administrativo, el análisis de datos, la compilación de investigaciones y las tareas de atención al cliente implican navegar por interfaces informáticas y tomar decisiones contextuales. A medida que estos modelos se vuelven más fiables en estas tareas, la definición de “trabajo automatizable” se amplía para incluir actividades que antes parecían requerir el juicio humano.
Lo que esto significa para la industria
El lanzamiento de Claude 4.5 Sonnet llega en un momento en el que las capacidades de la IA avanzan más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones pueden adoptarlas. Cada pocos meses aparece un nuevo modelo de vanguardia, y las empresas se esfuerzan por seguir el ritmo de evaluación, prueba e integración de estas mejoras. La consistencia de la API de Anthropic significa que las aplicaciones existentes pueden actualizarse con cambios mínimos en el código, pero entender cómo utilizar mejor las nuevas capacidades requiere experimentación y aprendizaje.
Las mejoras del modelo en materia de seguridad y alineación abordan una de las principales preocupaciones que ha frenado la adopción por parte de las empresas. Las organizaciones preocupadas por la posibilidad de que los sistemas de IA produzcan resultados perjudiciales, sean víctimas de inyecciones rápidas o se comporten de forma impredecible, ahora tienen más confianza en su despliegue. Las pruebas exhaustivas documentadas en la tarjeta del sistema de Anthropic proporcionan el tipo de evaluación detallada que los equipos de gestión de riesgos necesitan para aprobar la nueva tecnología.
La publicación del SDK de Claude Agent junto con el propio modelo democratiza el desarrollo de la IA agéntica. Anteriormente, para crear agentes de IA eficaces era necesario resolver desde cero numerosos problemas de infraestructura: gestión de memoria, sistemas de permisos, coordinación de subagentes, etcétera. Al proporcionar soluciones probadas para estos problemas, Anthropic reduce la barrera de entrada para los equipos que quieren crear aplicaciones de IA sofisticadas pero no tienen meses para gastar en infraestructura básica.
Definiciones
SWE-bench Verified: Un marco de pruebas que mide las capacidades de ingeniería de software del mundo real de los modelos de IA mediante la evaluación de su rendimiento en problemas reales de GitHub de repositorios de código abierto. A diferencia de los puntos de referencia sintéticos, esta evaluación utiliza errores reales y solicitudes de funciones que los desarrolladores humanos han resuelto previamente, lo que hace que los resultados sean más indicativos de la capacidad práctica de codificación.
Aplicaciones antigénicas: Sistemas de software en los que los modelos de IA operan con cierto grado de autonomía para realizar tareas sin dirección humana constante, incluida la capacidad de utilizar herramientas, mantener el contexto entre operaciones y adaptar estrategias en función de los resultados. Estas aplicaciones van más allá de la simple respuesta a preguntas e incluyen flujos de trabajo complejos como la generación de código, el análisis de datos y la resolución de problemas en varios pasos.
Ataques de inyección de comandos: Vulnerabilidades de seguridad en las que usuarios malintencionados elaboran entradas diseñadas para manipular modelos de IA para que ignoren sus instrucciones originales y realicen acciones no deseadas, como exponer información sensible o ejecutar comandos dañinos. Estos ataques aprovechan el procesamiento del lenguaje natural del modelo para anular las directrices de seguridad o los controles de acceso.
Orquestación de herramientas: La capacidad de los modelos de IA para coordinar eficazmente el uso de múltiples herramientas, API o funciones externas para realizar tareas complejas, incluida la determinación de qué herramientas utilizar, en qué secuencia y cómo combinar sus resultados. Una orquestación eficaz requiere comprender las capacidades de las herramientas, gestionar las dependencias y gestionar los errores en procesos de varios pasos.
Procesamiento del contexto: La forma en que los modelos de IA gestionan y utilizan la información proporcionada en las instrucciones, incluida la capacidad de mantener la atención en los detalles relevantes en conversaciones largas o documentos complejos, recordar información importante cuando sea necesario y evitar distraerse con contenido irrelevante. Un buen procesamiento del contexto permite a los modelos trabajar eficazmente en proyectos que implican grandes bases de código o una extensa documentación.
Gestión de la memoria: Sistemas que permiten a los modelos de IA retener y recuperar información importante a través de interacciones prolongadas o sesiones de trabajo separadas, de forma similar a cómo los humanos recuerdan detalles y decisiones clave de un proyecto. Una gestión eficaz de la memoria evita que los modelos pidan repetidamente la misma información y les permite mantener la coherencia en tareas de larga duración.
Protecciones ASL-3 (Nivel 3 de seguridad de la IA): El marco de Anthropic para combinar las capacidades de los modelos con las protecciones adecuadas, donde el Nivel 3 indica modelos capaces de ayudar de forma significativa en tareas que podrían causar daños catastróficos si se utilizan mal. Estas protecciones incluyen clasificadores especializados para detectar entradas y salidas peligrosas, en particular las relacionadas con el desarrollo de armas u otros ámbitos de alto riesgo.
Precios basados en tokens: La estructura de costes para el acceso de la API a los modelos de IA, medida en tokens (aproximadamente equivalentes a palabras o fragmentos de palabras), en la que los usuarios pagan por separado los tokens de entrada (texto enviado al modelo) y los tokens de salida (texto generado por el modelo). Este modelo de precios permite que los costes se escalen directamente con el uso en lugar de requerir cuotas de suscripción fijas.
Fichas de razonamiento: Tokens de razonamiento extendidos que algunos modelos de IA utilizan internamente para trabajar paso a paso en problemas complejos antes de producir resultados finales, de forma similar a mostrar tu trabajo en matemáticas. Estos procesos de pensamiento ayudan a los modelos a llegar a conclusiones más precisas en tareas difíciles que requieren un razonamiento de varios pasos o un análisis minucioso.
Almacenamiento en caché de instrucciones: una función de ahorro de costes que almacena las partes más utilizadas de las instrucciones para que no tengan que procesarse repetidamente, lo que reduce el consumo de tokens y los costes de API para aplicaciones que incluyen un contexto o instrucciones estándar importantes con cada solicitud. Las organizaciones que utilizan esta función pueden ver reducciones de costes de hasta el 90% en el contenido almacenado en caché.
Preguntas más frecuentes
P: ¿Qué diferencia a Claude 4.5 Sonnet de los modelos anteriores de Claude?
R: Claude 4.5 Sonnet representa mejoras sustanciales en múltiples dimensiones en comparación con sus predecesores, sobre todo en su capacidad para trabajar de forma autónoma durante más de 30 horas en tareas complejas, frente a las siete horas de Claude Opus 4. El modelo alcanzó un rendimiento puntero en el SWE-bench Verified con una puntuación del 77,2%, lo que demuestra unas capacidades de codificación en el mundo real que superan a los modelos de la competencia. Además, las capacidades de uso del ordenador aumentaron casi 20 puntos porcentuales en cuatro meses hasta alcanzar el 61,4% en las pruebas de referencia OSWorld. Y lo que es más importante, Claude 4.5 Sonnet incluye las funciones de seguridad y alineación más avanzadas de Anthropic hasta la fecha, reduciendo sustancialmente los comportamientos preocupantes y mejorando la resistencia a los ataques de inyección puntual, lo que lo hace más fiable para los despliegues de producción.
P: ¿Puede Claude 4.5 Sonnet sustituir realmente a los desarrolladores humanos en las tareas de codificación?
R: Claude 4.5 Sonnet funciona más como un colega altamente capacitado que como un sustituto completo de los desarrolladores humanos, destacando en la asunción de proyectos enteros y trabajando a través de complejas implementaciones de múltiples pasos sin supervisión constante. El modelo puede reconstruir aplicaciones web de forma autónoma, mantener la atención en miles de llamadas a herramientas y producir código listo para producción con tasas de error sustancialmente reducidas en comparación con versiones anteriores. Sin embargo, funciona mejor cuando los desarrolladores proporcionan una dirección inicial clara, restricciones apropiadas y orientación arquitectónica, y luego revisan los resultados para asegurarse de que cumplen los requisitos del proyecto. Las organizaciones que utilizan el modelo informan de importantes aumentos de productividad al delegar en Claude 4.5 Sonnet las tareas de implementación que consumen mucho tiempo, mientras los desarrolladores se centran en decisiones de diseño de más alto nivel, revisión de código y elecciones técnicas estratégicas.
P: ¿Cuánto cuesta utilizar Claude 4.5 Sonnet para mis proyectos?
R: Claude 4.5 Sonnet mantiene la misma estructura de precios que Claude Sonnet 4, cobrando 3 dólares por millón de tokens de entrada y 15 dólares por millón de tokens de salida a través de la API, lo que lo hace rentable para la mayoría de los proyectos de desarrollo y automatización. Las organizaciones pueden conseguir hasta un 90% de ahorro de costes implementando el almacenamiento en caché rápido para contextos e instrucciones de uso frecuente, o un 50% de ahorro mediante el procesamiento por lotes para tareas no sensibles al tiempo. A título comparativo, una tarea típica de ingeniería de software puede utilizar entre 50.000 y 200.000 tokens en total, lo que se traduce en unos 0,15-3,00 dólares por tarea compleja en función de la complejidad del problema y la longitud de la solución. Los usuarios particulares pueden acceder al modelo a través de la interfaz web de Claude, aplicaciones móviles y aplicaciones de escritorio, con planes de pago a partir de tarifas de suscripción mensuales razonables que incluyen funciones adicionales como la ejecución de código y la creación de archivos.
P: ¿Es seguro utilizar Claude 4.5 Sonnet para aplicaciones empresariales sensibles?
R: Claude 4.5 Sonnet opera bajo las protecciones del nivel 3 de seguridad de IA de Anthropic, lo que representa su modelo de frontera más alineado y seguro, con mejoras sustanciales en seguridad en comparación con versiones anteriores. El modelo incluye clasificadores especializados para detectar entradas y salidas potencialmente peligrosas, en particular las relacionadas con el desarrollo de armas u otros ámbitos de alto riesgo, aunque ocasionalmente marcan contenidos benignos como medida de precaución. Anthropic ha multiplicado por diez los falsos positivos en los sistemas de seguridad desde su introducción inicial y sigue mejorando su precisión. El modelo demuestra una mayor resistencia a los ataques de inyección de comandos, en los que usuarios malintencionados intentan manipular la IA para que ignore las directrices de seguridad o realice acciones no deseadas. Para las implantaciones empresariales sensibles, las organizaciones deben seguir aplicando controles de acceso adecuados, supervisar los patrones de uso y establecer una supervisión humana de las decisiones críticas, pero Claude 4.5 Sonnet proporciona una base sólida para el uso en producción.
P: ¿Qué es el SDK del Agente Claude y por qué es importante para Claude 4.5 Sonnet?
R: El SDK de Claude Agent proporciona la misma infraestructura que Anthropic utiliza para potenciar Claude Code, ofreciendo soluciones probadas en batalla para construir sofisticadas aplicaciones agenticas sin reinventar los sistemas fundacionales. El SDK incluye capacidades de gestión de memoria para mantener el contexto en tareas de larga duración, sistemas de permisos que equilibran la autonomía de la IA con un control humano adecuado y mecanismos de coordinación para múltiples subagentes que trabajan en pos de objetivos compartidos. Lanzado junto con Claude 4.5 Sonnet, este SDK democratiza el desarrollo de agentes avanzados al resolver los difíciles problemas de infraestructura que antes requerían meses de trabajo de ingeniería. Ahora, los desarrolladores pueden centrarse en crear comportamientos de agentes específicos del dominio en lugar de luchar con los retos técnicos subyacentes, como la gestión de estados, la recuperación de errores y la orquestación de herramientas. La combinación de las capacidades mejoradas de Claude 4.5 Sonnet con la sólida infraestructura del SDK de agentes permite a las organizaciones crear aplicaciones de agentes con calidad de producción mucho más rápido de lo que era posible anteriormente.
