Eligiendo el modelo adecuado
Seleccionar el modelo Claude óptimo para tu aplicación implica equilibrar tres consideraciones clave: capacidades, velocidad y costo. Esta guía te ayuda a tomar una decisión informada basada en tus requisitos específicos.
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.
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.
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:
- Comienza la implementación con Claude 3.5 Haiku
- Prueba tu caso de uso exhaustivamente
- Evalúa si el rendimiento cumple con tus requisitos
- 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
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:
- Implementa con Claude Opus 4 o Claude Sonnet 4
- Optimiza tus prompts para estos modelos
- Evalúa si el rendimiento cumple con tus requisitos
- 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
Matriz de selección de modelos
Cuando necesitas… | Recomendamos comenzar con… | Ejemplos de casos de uso |
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La mayor inteligencia y razonamiento, capacidades superiores para las tareas más complejas, como programación multiagente | Claude Opus 4 | - Frameworks multiagente |
- 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 |
Decide si actualizar o cambiar de modelos
Para determinar si necesitas actualizar o cambiar de modelos, deberías:
- Crear pruebas de referencia específicas para tu caso de uso - tener un buen conjunto de evaluación es el paso más importante en el proceso
- Probar con tus prompts y datos reales
- Comparar el rendimiento entre modelos para:
- Precisión de las respuestas
- Calidad de las respuestas
- Manejo de casos extremos
- Sopesar el rendimiento y las compensaciones de costo