¿Qué es?
Claude es la familia de modelos de inteligencia artificial desarrollada por Anthropic, una empresa fundada por ex-investigadores de OpenAI con un fuerte enfoque en seguridad y ética. Su modelo estrella actual, Claude 3.5 Sonnet, es considerado por muchos desarrolladores como el modelo más capaz para programación y documentación técnica, superando en varios benchmarks prácticos a modelos como GPT-4o.
Ventajas
- Excelente capacidad para programación: Claude 3.5 Sonnet entiende arquitecturas complejas de código y suele producir soluciones precisas en refactorización, depuración y diseño de funciones.
- Ventana de contexto grande (alrededor de 200k tokens) con buena precisión al trabajar con múltiples manuales, APIs y documentos largos sin perder coherencia.
- Función de "Artifacts" que permite ver y ejecutar código generado (por ejemplo, sitios web o componentes) en una vista lateral interactiva mientras se conversa.
- Estilo de redacción directo y claro, con menos relleno y más foco en la respuesta técnica, lo que lo hace muy cómodo para ingenieros.
- Disponible a través de grandes nubes como AWS Bedrock y Google Vertex AI, lo que facilita integrarlo en arquitecturas empresariales existentes.
Desventajas
- Límites de uso relativamente estrictos (rate limits), incluso en planes de pago, lo que puede ser un reto para aplicaciones con muchas consultas simultáneas.
- Ecosistema propio más limitado en comparación con Google o Microsoft; no viene acompañado de una suite de oficina o nube propietaria integrada.
- Históricamente ha sido muy conservador en temas de seguridad, pudiendo rechazar algunas preguntas inofensivas (aunque este problema se ha reducido en las versiones recientes).
- El coste y disponibilidad exactos dependen del proveedor a través del que se consuma (Anthropic directo, AWS Bedrock, Vertex AI, etc.), lo que puede añadir complejidad de negociación.
Funciona mejor para
- Responder preguntas técnicas complejas sobre APIs, arquitecturas de software y errores de código con alta precisión.
- Analizar, refactorizar y documentar bases de código de tamaño medio a grande usando su ventana de contexto amplia.
- Generar documentación técnica clara y concisa para desarrolladores, incluyendo guías, ejemplos y explicaciones paso a paso.
- Servir como modelo principal en aplicaciones donde la calidad de la respuesta técnica es más importante que el costo mínimo por token.
- Combinarlo con infraestructuras existentes en Google Vertex AI o AWS Bedrock para obtener lo mejor de su razonamiento dentro de una nube ya adoptada.