Familia de modelos 4.x y cómo elegir

Objetivo

Al terminar sabrás cuándo usar Haiku 4.5, Sonnet 4.6 u Opus 4.6, cómo comparar su costo por token, por qué conviene pasar siempre el alias estable en vez del snapshot con fecha, y cómo validar tu decisión con una prueba directa contra la API.

Concepto

Los tres modelos vivos de la familia 4.x

En la generación actual (4.x) hay tres modelos que vas a usar en el día a día, y cada uno está optimizado para un punto distinto del triángulo inteligencia/velocidad/costo:

Hay modelos previos (4.5, 4.1, 4.0, 3.7, 3.5, etc.) todavía disponibles por compatibilidad, pero no los vas a elegir para proyectos nuevos salvo razón específica de reproducibilidad. Son los 4.6/4.5 los que debés tener en la cabeza.

Precios reales (por millón de tokens)

Los precios actuales del Claude API (1P, global routing) según platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing:

Modelo	Input	Output	Cache write 5m	Cache read
`claude-haiku-4-5`	$1 / MTok	$5 / MTok	$1.25 / MTok	$0.10 / MTok
`claude-sonnet-4-6`	$3 / MTok	$15 / MTok	$3.75 / MTok	$0.30 / MTok
`claude-opus-4-6`	$5 / MTok	$25 / MTok	$6.25 / MTok	$0.50 / MTok

Dos observaciones cruciales:

Output es siempre 5x más caro que input. Esto es casi constante en toda la familia 4.x y es la razón principal por la que max_tokens importa: cada token que Claude genera cuesta cinco veces más que cada token que vos pasaste.
Los saltos no son lineales. Pasar de Haiku a Sonnet es 3x; pasar de Haiku a Opus es 5x. Antes (Opus 4.1 y anteriores) Opus era 15x más caro — 4.6 cerró mucho esa brecha, pero sigue siendo 5x y eso suma rápido en volumen.

Ventanas de contexto

Los tres modelos 4.x de la generación actual soportan 1M tokens de contexto (Opus 4.6 y Sonnet 4.6 lo exponen vía Claude Mythos Preview al mismo precio; Haiku 4.5 lo ofrece también). La práctica: casi nunca es el límite. Si un prompt no entra en 1M tokens, el problema no es el modelo, es el diseño.

Aliases vs snapshots con fecha

Cada modelo tiene dos nombres que podés pasar en el campo model del request:

Alias estable: claude-haiku-4-5, claude-sonnet-4-6, claude-opus-4-6. Apuntan siempre a la versión "current" de esa familia.
Snapshot con fecha: claude-haiku-4-5-20251001, claude-opus-4-5-20251101, etc. Congelan la versión exacta.

Regla operativa del curso: en código de aplicación, pasá siempre el alias. Si Anthropic publica una versión nueva de Haiku 4.5, tu código se beneficia automáticamente, y como el modelo es API-compatible, no te rompe nada. Reservá los snapshots con fecha para:

Evaluaciones offline donde necesitás resultados reproducibles exactos.
Cuando detectaste una regresión en la versión nueva y querés pinear temporalmente la anterior mientras reportás el bug.
La lección específica del curso donde se explica versioning (esta).

Nota importante: cuando pasás un alias, la respuesta de la API puede devolverte o el mismo alias o el snapshot al que resolvió, dependiendo del modelo. Lo vas a ver en la ejecución real de abajo: en nuestra prueba, Haiku devolvió claude-haiku-4-5-20251001 (resolvió al snapshot), mientras que Sonnet y Opus devolvieron el alias sin expandir. No te confíes en que el campo model de la respuesta siempre sea el alias ni siempre el snapshot — es información, no contrato.

El modelo mental del arquitecto

La decisión de modelo no es "cuál es el más inteligente" — eso siempre sería Opus. La decisión es:

¿Cuál es el modelo más barato que resuelve bien mi tarea a mi tolerancia de latencia?

Regla mental que va a aparecer en todo el curso:

Empezá siempre con Haiku. Si el resultado es aceptable, ganaste: tenés lo mismo a 1/3 del precio de Sonnet y 1/5 de Opus.
Subí a Sonnet cuando Haiku falla en razonamiento de varios pasos, seguir instrucciones complejas, o precisión en generación de código.
Subí a Opus solo con justificación explícita: tareas de código muy complejas, agentes largos donde la calidad del razonamiento compone a lo largo de muchos turnos, o evaluaciones donde necesitás el techo.

Subir sin justificar es el error más caro que vas a cometer construyendo con la API.

Ejecución real

Mandemos exactamente el mismo prompt a los tres modelos y comparemos output y usage. Esto es lo único que te va a curar del "en teoría Opus es mejor".

El prompt neutro:

Explica en 2 frases qué es TCP y en qué se diferencia de UDP. Responde en español.

Paso 1 — Correr el mismo curl contra los tres modelos

bash

PROMPT='Explica en 2 frases qué es TCP y en qué se diferencia de UDP. Responde en español.'
for MODEL in claude-haiku-4-5 claude-sonnet-4-6 claude-opus-4-6; do
  echo "=== $MODEL ==="
  curl -s https://api.anthropic.com/v1/messages \
    -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
    -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
    -H "content-type: application/json" \
    -d "{\"model\":\"$MODEL\",\"max_tokens\":256,\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"$PROMPT\"}]}"
  echo
done

Paso 2 — Lee las respuestas reales

Cuando lo corrí al escribir esta lección obtuve (resumido, id y algunos campos omitidos por brevedad):

=== claude-haiku-4-5 ===
model: claude-haiku-4-5-20251001
usage: input_tokens=36, output_tokens=131, inference_geo=not_available
text (primeras líneas):
  **TCP (Transmission Control Protocol)** es un protocolo de comunicación
  que garantiza la entrega ordenada y completa de datos mediante una
  conexión establecida entre dos dispositivos...

=== claude-sonnet-4-6 ===
model: claude-sonnet-4-6
usage: input_tokens=36, output_tokens=149, inference_geo=global
text (primeras líneas):
  **TCP (Transmission Control Protocol)** es un protocolo de comunicación
  orientado a la conexión que garantiza la entrega ordenada y confiable
  de los datos, verificando que cada paquete llegue correctamente a su
  destino mediante acuses de recibo (acknowledgments)...

=== claude-opus-4-6 ===
model: claude-opus-4-6
usage: input_tokens=36, output_tokens=167, inference_geo=global
text (primeras líneas):
  **TCP (Transmission Control Protocol)** es un protocolo de comunicación
  orientado a conexión que garantiza la entrega fiable, ordenada y sin
  errores de los datos entre dos dispositivos, estableciendo una
  conexión previa mediante un proceso conocido como three-way handshake...

Paso 3 — Calcular el costo real de cada corrida

Modelo	Input	Output	Costo = input × rate_in + output × rate_out
Haiku 4.5	36	131	36 × $1 / 1M + 131 × $5 / 1M = $0.000691
Sonnet 4.6	36	149	36 × $3 / 1M + 149 × $15 / 1M = $0.002343
Opus 4.6	36	167	36 × $5 / 1M + 167 × $25 / 1M = $0.004355

Extrapolá esto: para esta tarea concreta el ratio de costo real entre los tres modelos fue aproximadamente 1 : 3.4 : 6.3. Opus salió 6x más caro que Haiku no porque sea 5x en tarifa, sino porque además generó más output tokens (167 vs 131). Esta es una lección general: modelos más capaces tienden a producir respuestas más elaboradas si no les ponés límites, y eso amplifica el ratio de costo.

Paso 4 — Leé las tres respuestas y hacete la pregunta de arquitecto

¿La respuesta de Haiku resuelve tu necesidad? En la gran mayoría de los casos prácticos (una explicación técnica de 2 frases), la respuesta es sí, de sobra. Opus usa vocabulario más preciso ("three-way handshake"), pero si tu usuario final es un alumno de redes, Haiku ya le respondió bien. Usar Opus ahí es pagar 6x por valor marginal.

Cuando sí conviene subir: si el prompt fuera "dame un análisis comparativo de 6 protocolos de transporte con pros/contras para un ambiente de IoT con packet loss", Opus te va a dar estructura y razonamiento que Haiku puede no cubrir. Esa es la pregunta que vale la pena hacerse, no "¿cuál es el mejor?".

Anti-patterns

❌ "Por las dudas uso Opus". El "por las dudas" te cuesta 5x en tarifa y más del 5x real por output más largo. Empezá con Haiku siempre.
❌ Hardcodear claude-haiku-4-5-20251001 en código de producción "para reproducibilidad". Reproducibilidad la querés en evaluaciones offline, no en la app viva. En producción, usá el alias y dejá que Anthropic te migre a la versión nueva cuando salga.
❌ Mezclar modelos por capricho en un mismo proyecto. Si tu pipeline usa 4 prompts, tener 2 en Haiku, 1 en Sonnet y 1 en Opus sin razón documentada es una deuda operativa: nadie va a saber por qué. Documentá la razón por prompt.
❌ Comparar modelos solo por el texto, sin mirar usage. La diferencia de costo real se manifiesta en output tokens, no en tarifas abstractas. Mirá usage.output_tokens en cada corrida que hagas para comparar.
❌ Saltar de Haiku directo a Opus sin probar Sonnet. Sonnet suele ser el sweet spot de producción (3x Haiku en tarifa pero diferencia de calidad sustancial). Opus es para cuando Sonnet tampoco alcanza.
❌ Asumir que la API te va a devolver el snapshot expandido siempre. Nuestra prueba mostró que Haiku devolvió el snapshot con fecha, pero Sonnet y Opus devolvieron el alias tal cual. No confíes en el campo model de la respuesta como fuente de verdad del snapshot — si necesitás pin exacto, pasálo vos en el request.

Recap

Tres modelos para la vida diaria: claude-haiku-4-5 ($1/$5 per MTok), claude-sonnet-4-6 ($3/$15) y claude-opus-4-6 ($5/$25). Output es siempre 5x el input.
Default mental: Haiku. Subí a Sonnet cuando Haiku falla, a Opus solo con justificación explícita. "Por las dudas" no es justificación.
Alias en producción, snapshot con fecha solo en evals reproducibles. La respuesta puede devolverte cualquiera de los dos en el campo model; no te confíes.
El costo real no es solo la tarifa, es tarifa × tokens. Modelos más grandes tienden a generar output más largo, amplificando el ratio. Medí con usage, no con intuición.

Ejercicio interactivo

Fuente oficial: platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing · platform.claude.com/docs/en/api/messagesEjercicio:

Familia de modelos 4.x y cómo elegir ​

Objetivo ​

Concepto ​

Los tres modelos vivos de la familia 4.x ​

Precios reales (por millón de tokens) ​

Ventanas de contexto ​

Aliases vs snapshots con fecha ​

El modelo mental del arquitecto ​

Ejecución real ​

Anti-patterns ​

Recap ​

Ejercicio interactivo ​