Claude
Según la propia guía de selección de Anthropic: arrancá por Opus 4.8 para código agéntico complejo y trabajo enterprise; si necesitás la capacidad más alta disponible sin importar el costo, Fable 5. Toda la familia actual soporta texto e imagen de entrada, salida de texto, multilingüe y visión.
Capacidades transversales
Razonamiento adaptativo
Opus 4.8 y Sonnet 5 usan thinking:{type:"adaptive"} + output_config.effort. En Opus 4.8 y Sonnet 5, effort viene en high por defecto en la API y en Claude Code — bajalo explícitamente si querés respuestas más rápidas/baratas.
Tool use
Tool calls en paralelo por default (desactivable con disable_parallel_tool_use), strict: true para forzar conformidad exacta al schema, y herramientas server-side (búsqueda web, ejecución de código) que corren en la infraestructura de Anthropic sin que vos las implementes.
Visión de alta resolución
Fable 5, Opus 4.8 y Sonnet 5 procesan imágenes en el tier "high-resolution" (hasta 2576px de lado largo, ~4784 tokens visuales) — el resto de los modelos usa el tier estándar (1568px, 1568 tokens). Formatos: JPEG, PNG, GIF (sin animación), WebP.
Prompt caching
Soporta cache de lectura y de escritura (5 min) — es el único proveedor del catálogo que factura la escritura de caché como un concepto aparte.
Claude nunca identifica personas en imágenes (rechaza la tarea por política), puede alucinar en imágenes de baja calidad, rotadas o menores a 200px, y sus conteos de objetos son aproximados. No confíes en él para diagnóstico médico a partir de imágenes (CT/MRI).
Claude Fable 5
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flagship · lentoDescripto por Anthropic como "inteligencia de próxima generación para agentes de larga duración". Razonamiento adaptativo siempre activo (no se puede apagar, no hay modo enabled/disabled clásico) y no expone la cadena de pensamiento en la respuesta. Requiere retención de datos de 30 días (no funciona con Zero Data Retention) y puede devolver stop_reason: "refusal" en temas de ciberseguridad/biología sensibles.
Claude Opus 4.8
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flagship · estándarLa recomendación por defecto de Anthropic cuando no sabés cuál elegir: "para código agéntico complejo y trabajo enterprise". Razonamiento adaptativo con niveles low/medium/high/xhigh, default high. Tier de visión alta resolución. El tool-use system prompt agrega ~290 tokens (tool_choice auto/none) o ~410 tokens (any/tool) por request, además de tus propios schemas.
Claude Sonnet 5
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balanced · rápido"La mejor combinación de velocidad e inteligencia" según Anthropic. Comparte tier de visión de alta resolución con Opus 4.8 y Fable 5 — a diferencia de Haiku, que usa el tier estándar.
Claude Haiku 4.5
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fast_economical · el más rápido"El modelo más rápido con inteligencia cercana a la de frontera", según Anthropic. Sin razonamiento adaptativo ni output_config.effort — solo el modo clásico thinking:{type:"enabled", budget_tokens:N} en las variantes que lo soportan. Contexto y salida más chicos que el resto de la familia (200K / 64K vs 1M / 128K).
Ejemplo: tool use con Claude
Claude responde con un bloque tool_use y vos le devolvés el resultado en un bloque tool_result en el siguiente turno:
{
"model": "claude-opus-4-8",
"tools": [{
"name": "get_weather",
"description": "Clima actual de una ciudad",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {"location": {"type": "string"}},
"required": ["location"]
}
}],
"messages": [{"role": "user", "content": "¿Qué clima hace en Bogotá?"}]
}Claude devuelve stop_reason: "tool_use" con el nombre y los argumentos; tu código ejecuta la función real y la respuesta se manda de vuelta como tool_result para que Claude arme la respuesta final.