La pregunta que más me hacen es cuál es el mejor modelo. Es la pregunta equivocada y cuesta dinero y tiempo real: gente corriendo su clasificación de correos en el modelo más caro, y gente peleándose con el más barato para un análisis que necesitaba cabeza.
Elegir modelo se parece más a elegir herramienta que a elegir marca. Nadie pregunta cuál es el mejor destornillador.
Abajo está la hoja de referencia con la que trabajo, y los tres atajos que aplico todos los días sin pensarlo.
Los Claudes, en una frase cada uno
- Claude Fable 5 — el más capaz que hay disponible de forma general. Para razonamiento exigente y trabajo de horas sin supervisión. Piensa siempre, y una sola petición difícil puede tardar varios minutos.
- Claude Opus 5 — el caballo de batalla para trabajo agéntico complejo y trabajo de empresa. Un salto real sobre la generación anterior, y en la API cuesta la mitad por token que Fable 5.
- Claude Sonnet 5 — la mejor combinación de velocidad e inteligencia. En codificación y trabajo con herramientas queda cerca del nivel Opus, a costo de Sonnet.
- Claude Haiku 4.5 — el más rápido y barato. Para tareas simples y de volumen donde lo que importa es el tiempo de respuesta.
Referencia de precio de API por millón de tokens, para tener la proporción en la cabeza: Fable 5 está en 10 de entrada y 50 de salida; Opus 5 en 5 y 25; Sonnet 5 en 3 y 15; Haiku 4.5 en 1 y 5. En los planes de suscripción no pagas por token, pero la proporción sí explica cuánto de tu límite semanal te come cada uno.
La hoja de referencia
Por tipo de trabajo, no por qué tan importante te parece la tarea:
Usa Haiku 4.5 cuando…
Clasificar, etiquetar, extraer un dato de un texto, decidir a qué categoría va algo, responder algo que ya está escrito en el material. Todo lo que hagas cien veces y donde la respuesta correcta sea evidente al verla.
Usa Sonnet 5 cuando…
Es tu opción por defecto para el día. Redactar, resumir, revisar, programar cosas acotadas, correr flujos con herramientas. Si no tienes una razón concreta para subir, quédate aquí: la mayoría del trabajo de oficina cabe en Sonnet y la diferencia de velocidad se nota mucho más que la de calidad.
Usa Opus 5 cuando…
El trabajo es multi-archivo, multi-paso o tiene consecuencias. Un cambio grande de código, un análisis donde una conclusión mal sacada cuesta caro, un agente que va a tocar sistemas reales, una revisión de código donde quieres que encuentre lo que se te pasó. También cuando el problema requiere sostener contexto largo sin perder el hilo.
Usa Fable 5 cuando…
Es un problema que sabes que está en el límite. Trabajo autónomo de horas, la implementación completa de algo bien especificado a la primera, análisis profundo con muchas fuentes, coordinación de varios agentes trabajando en paralelo.
Y algo que vale más que la lista: los mejores resultados que he visto con Fable 5 salieron de darle el problema más difícil que había sobre la mesa, no de darle tareas normales para "aprovecharlo". En una tarea normal no vas a ver la diferencia y sí vas a ver la tardanza.
El paso que todo mundo se salta: ajustar el prompt al modelo. Los prompts escritos para modelos anteriores suelen ser demasiado prescriptivos para Fable 5 y le bajan la calidad al resultado. Si le pasas tu guion de diez pasos, lo va a seguir en vez de resolver el problema mejor de lo que tú lo planeaste. Dale el objetivo, las restricciones y cómo se verifica; quítale la coreografía. Eso solo cambia más el resultado que cambiar de modelo.
El esfuerzo importa más que el modelo
Esta es la parte que casi nadie usa y que mueve más la aguja que la elección de modelo.
Los modelos actuales tienen un nivel de esfuerzo configurable —bajo, medio, alto, muy alto y máximo— que controla qué tanto piensan y qué tanto trabajo hacen antes de responder. En la API se configura explícitamente; en los productos se refleja en cómo y cuánto delibera.
Lo que aprendí probándolo: en Opus 5, los niveles bajo y medio rinden sorprendentemente bien. Muchas tareas que uno correría en alto por costumbre salen igual de bien en medio, en menos tiempo y con menos consumo. Y al revés: si ves razonamiento superficial en un problema complejo, la solución es subir el esfuerzo, no escribir tres párrafos más de instrucciones pidiéndole que piense mejor.
La regla práctica: para codificar y para trabajo agéntico, empieza alto. Para todo lo demás, empieza en medio y sube solo si el resultado se queda corto.
Los tres atajos que uso a diario
Atajo 1: empieza abajo y sube, nunca al revés
Arranca en el modelo rápido. Si el resultado sirve, terminaste. Si no, subes un escalón con el mismo prompt. Cuesta un intento extra y evita el hábito caro de correr todo en el modelo grande "por si acaso". La mayoría de las veces el modelo rápido bastaba.
Atajo 2: modelo grande para pensar, modelo rápido para producir
Este es el que más rinde. El trabajo casi nunca es uniforme: hay una parte de criterio —el plan, la estructura, qué enfoque tomar— y una parte de ejecución repetitiva. Usa el modelo caro para la primera y bájate para la segunda.
En la práctica: le pides a Opus 5 el plan y el criterio de qué es un buen resultado, guardas eso como documento, y corres las veinte piezas con Sonnet contra ese documento. Sale mejor y más barato que hacer las veinte con el modelo grande sin plan.
Atajo 3: dale la razón, no solo la petición
Los modelos de esta generación trabajan claramente mejor cuando entienden para qué es lo que piden. La diferencia entre "resume esto" y "resume esto porque se lo voy a presentar al comité de crédito, que va a decidir si aprueba la línea" es enorme, y no cuesta nada escribirla.
La fórmula que uso: "Estoy trabajando en [el objetivo grande] para [quién]. Lo que necesitan de esto es [qué decisión habilita]. Con eso en mente: [la petición]."
Cómo notas que elegiste mal
Señal de que te quedaste corto: tienes que corregir la misma cosa tres veces, o la respuesta suena razonable pero se cae cuando la verificas. Sube de modelo o sube el esfuerzo.
Señal de que te fuiste largo: esperas medio minuto para que te clasifique un correo, o la respuesta trae tres párrafos de matices para una pregunta de sí o no. Baja.
Señal de que el problema no era el modelo: cambiaste al más caro y el resultado sigue mal. Casi siempre significa que falta contexto, no capacidad. Ningún modelo adivina cómo funciona tu empresa.
Lo que de verdad decide el resultado
Después de bastante tiempo montando esto en empresas, el orden de impacto es este, y no está ni cerca de ser parejo: primero, qué contexto le diste; segundo, si definiste cómo se ve un buen resultado; tercero, el nivel de esfuerzo; y muy al final, cuál modelo elegiste.
La gente pasa el 80% de su energía en la cuarta variable. Si vas a mover una sola cosa esta semana, mueve la primera.
Si quieres el detalle de cada modelo por separado, la hoja de referencia de modelos de IA lo tiene completo, y cómo usar de verdad el modelo más potente de Claude entra en cómo se le habla a Fable 5 sin desperdiciarlo.