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Anthropic lanza Claude Opus 5 a la mitad de precio que Fable

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Claude Opus 5

Anthropic ha anunciado el lanzamiento de su nuevo modelo de IA, Claude Opus 5, afirmando que «se acerca a la inteligencia artificial de vanguardia de Fable 5 a la mitad de precio». Esta es una buena noticia para las empresas afectadas por el aumento de los costes de los tokens.

Más allá de las aplicaciones de consumo gratuitas, hay que decir que la inteligencia artificial no es barata y los servicios empresariales se han venido encareciendo progresivamente. Los costes por uso de los modelos es otra de las preocupaciones de la IA y de ahí que sea noticiable que lleguen al mercado modelos más económicos. Fable 5 valora los tokens a 10 $/MTok de entrada y 50 $/MTok de salida, mientras que Opus 5 los valora a 5 $/MTok y 25 $/MTok. Otras alternativas como el GPT-5.6 Sol de OpenAI se vende a 5 $/MTok de entrada y 30 $/MTok de salida.

Opus 5 y los costes de la IA

Como la cantidad de tokens necesarios para completar una tarea puede variar de un modelo a otro, resulta útil evaluar cuánto cuesta completar la misma tarea en cada modelo. Según Artificial Analysis, el costo promedio ponderado (USD) por tarea del Índice de Inteligencia es de $2.75 para Fable, $2.03 para Opus 5 (máx.), $1.04 para GPT-5.6 Sol (máx.) y $0.95 para Kimi K3.

Opus 5 lidera el Índice de Inteligencia Artificial con 61 puntos, uno más que Fable, algo que ha recogido Anthropic en su presentación: «Claude Opus 5 ofrece un rendimiento muy superior al de su predecesor, Opus 4.8». Opus 5 debería ofrecer a los clientes más información para completar, ya que Anthropic ha simplificado el mensaje del sistema del modelo, hasta en un 80% sobre los precedentes.

Como resultado, las directrices de la empresa para la creación de indicaciones, habilidades y archivos CLAUDE.md han cambiado. «Es posible que necesites simplificar los archivos de configuración del sistema, las habilidades y CLAUDE.md, tal como lo hicimos nosotros», explican desde el equipo de ingeniería de Claude Code.

Los usuarios del Claude Opus 5 podrían encontrar las respuestas del modelo más extensas, lo cual les supondrá un coste adicional. Anthropic advierte que «las respuestas predeterminadas de Opus 5 son más largas que las de los modelos Opus anteriores». A los clientes que no deseen esta mayor verbosidad se les recomienda que «para controlar la longitud de la respuesta, solicítela explícitamente».

Resultados

Opus 5 obtiene una puntuación similar a la de Mythos en la detección de vulnerabilidades en código abierto (80 por ciento en la prueba comparativa OSS-Fuzz frente al 79,4 por ciento), pero se mostró significativamente más débil a la hora de explotar esos hallazgos: tuvo éxito en 4 de 14 intentos de explotación, frente a los 13 de 14 de Mythos.

La ficha técnica del modelo indica que «Claude Opus 5 es sustancialmente más potente que Claude Opus 4.8 en todos los aspectos, con las mayores mejoras en codificación de agentes, uso de ordenadores y trabajo de conocimiento a largo plazo». Y es comparable (o superior en algunos casos) a Fable 5 y Mythos 5.

Es probable que el modelo sea significativamente más útil para tareas de ciberseguridad y biología. Según Anthropic, «los clasificadores cibernéticos de Opus 5 son proporcionalmente menos restrictivos que los de Fable 5. Permiten que Opus 5 encuentre vulnerabilidades en el código fuente, pero bloquean el escaneo de vulnerabilidades ‘basado en binarios’ (un método más propenso a estar asociado con actores maliciosos), las pruebas de penetración y la generación de exploits».

Anthropic también está facilitando la vida a quienes se sienten frustrados por el rechazo de los modelos. Está implementando una función de reserva automatizada en su API para que las solicitudes consideradas demasiado peligrosas para confiarlas a Opus 5 o Fable 5 puedan ser redirigidas a un modelo menos capaz en lugar de ser bloqueadas directamente. Otro argumento de venta más convincente para las empresas probablemente sea la ausencia de un requisito de retención de datos.

Colaboro en medios profesionales y de consumo de TPNET: MCPRO, MuySeguridad, MuyCanal y MuyComputer

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