Eligiendo el modelo adecuado

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Establece criterios clave

Al elegir un modelo Claude, recomendamos evaluar primero estos factores:

• Capacidades: ¿Qué características o capacidades específicas necesitará tener el modelo para satisfacer tus necesidades?
• Velocidad: ¿Con qué rapidez necesita responder el modelo en tu aplicación?
• Costo: ¿Cuál es tu presupuesto tanto para el desarrollo como para el uso en producción?

Conocer estas respuestas de antemano facilitará mucho la selección y decisión sobre qué modelo usar.

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Elige el mejor modelo para comenzar

Hay dos enfoques generales que puedes utilizar para comenzar a probar qué modelo Claude funciona mejor para tus necesidades.

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Opción 1: Comienza con un modelo rápido y rentable

Para muchas aplicaciones, comenzar con un modelo más rápido y rentable como Claude 3.5 Haiku puede ser el enfoque óptimo:

1. Comienza la implementación con Claude 3.5 Haiku
2. Prueba tu caso de uso exhaustivamente
3. Evalúa si el rendimiento cumple con tus requisitos
4. Actualiza solo si es necesario para cubrir brechas específicas de capacidad

Este enfoque permite una iteración rápida, costos de desarrollo más bajos y a menudo es suficiente para muchas aplicaciones comunes. Este enfoque es mejor para:

• Prototipado inicial y desarrollo
• Aplicaciones con requisitos estrictos de latencia
• Implementaciones sensibles al costo
• Tareas sencillas de alto volumen

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Opción 2: Comienza con el modelo más capaz

Para tareas complejas donde la inteligencia y las capacidades avanzadas son primordiales, es posible que desees comenzar con el modelo más capaz y luego considerar la optimización a modelos más eficientes más adelante:

1. Implementa con Claude Opus 4 o Claude Sonnet 4
2. Optimiza tus prompts para estos modelos
3. Evalúa si el rendimiento cumple con tus requisitos
4. Considera aumentar la eficiencia reduciendo la inteligencia con el tiempo mediante una mayor optimización del flujo de trabajo

Este enfoque es mejor para:

• Tareas de razonamiento complejo
• Aplicaciones científicas o matemáticas
• Tareas que requieren comprensión matizada
• Aplicaciones donde la precisión supera las consideraciones de costo
• Programación avanzada

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Matriz de selección de modelos

• Refactorización compleja de código base
• Escritura creativa matizada
• Análisis financiero o científico complejo | | Equilibrio entre inteligencia y velocidad, rendimiento sólido pero con tiempos de respuesta más rápidos | Claude Sonnet 4 | Consultas complejas de chatbot para clientes, generación de código complejo, bucles agénticos sencillos, análisis de datos | | Respuestas rápidas a menor costo, optimizadas para aplicaciones sencillas de alto volumen sin necesidad de pensamiento extendido | Claude 3.5 Haiku | soporte básico al cliente, generación de contenido formulaico de alto volumen, extracción de datos sencilla |

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Decide si actualizar o cambiar de modelos

Para determinar si necesitas actualizar o cambiar de modelos, deberías:

1. Crear pruebas de referencia específicas para tu caso de uso - tener un buen conjunto de evaluación es el paso más importante en el proceso
2. Probar con tus prompts y datos reales
3. Comparar el rendimiento entre modelos para:
   • Precisión de las respuestas
   • Calidad de las respuestas
   • Manejo de casos extremos
4. Sopesar el rendimiento y las compensaciones de costo

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Próximos pasos