Tutorial

Cuándo cambiar de modelo (y cuándo no)

Opus, Sonnet o Haiku: cómo elegir el escalón justo para cada tarea con la prueba del descenso, sin pagar de más ni quedarte corto.

PrincipianteCuenta y tokens4 min de lectura

En este tutorial vas a aprender a elegir el modelo de Claude correcto para cada tarea, sin pagar de más ni quedarte corto de potencia. Es para vos si ya usás la IA seguido y sospechás que estás usando un martillo neumático para colgar un cuadro. Definición rápida: un modelo es el "cerebro" concreto que responde tus mensajes, y dentro de Claude hay varios con distinta potencia, velocidad y costo.

Antes de empezar

  • Una cuenta de Claude donde puedas elegir modelo (está en el selector del chat o en la configuración; en el plan gratis las opciones son más limitadas).
  • Tener claro que las versiones cambian de nombre seguido, pero la escalera se mantiene: siempre hay un modelo grande, uno intermedio y uno chico.
  • Haber leído el tutorial de ahorro de tokens ayuda, pero no es obligatorio.

Paso 1 — Conocé la escalera

La familia de Claude, de más potente a más liviana:

  • Opus: el grande. Razonamiento profundo, código complejo, tareas largas de muchos pasos. Es el más caro y el que más rápido consume tu cuota.
  • Sonnet: el del medio. Equilibrio entre inteligencia, velocidad y costo. Para la mayoría del trabajo diario alcanza y sobra.
  • Haiku: el chico. Rapidísimo y económico. Para tareas simples y repetitivas.

En la API (la conexión para programadores), la diferencia de precio entre el grande y el chico es de varias veces por token. En los planes de suscripción no ves el precio directo, pero sí el efecto: con el modelo grande el límite llega mucho antes.

Paso 2 — Clasificá la tarea antes de elegir

Preguntate: ¿esta tarea necesita pensar o necesita ejecutar?

  • Ejecutar (clasificar, resumir corto, traducir, corregir, extraer datos de un texto): modelo chico.
  • Trabajo estándar (redactar, analizar un documento, código de dificultad normal, planificar contenido): modelo del medio.
  • Pensar en serio (la arquitectura de un sistema, un bug que nadie encuentra, un análisis con muchas variables cruzadas, una decisión cara): modelo grande.

Paso 3 — Hacé la prueba del descenso

¿Dudás entre dos escalones? Probá primero con el más chico. Si la respuesta te sirve, encontraste tu modelo para esa tarea y de paso te sale más barato para siempre. Si falla dos veces seguidas con un buen prompt (la instrucción que le das a la IA), subí un escalón. Es más barato probar hacia arriba que pagar de más por costumbre.

Paso 4 — Sabé cuándo NO cambiar

  • No cambies a mitad de una tarea larga. El modelo nuevo no "hereda" el estilo del anterior aunque lea el mismo chat, y en la API cambiar de modelo invalida el caché (la memoria temporal que abarata el contenido repetido), así que encima pagás más.
  • No cambies para arreglar un mal prompt. Si la instrucción es vaga, el modelo grande te da una respuesta vaga más cara. Primero mejorá el pedido.
  • No bajes de modelo en tareas críticas que ya funcionan. Si el modelo del medio te entrega el reporte mensual perfecto, ahorrarte centavos con el chico y después revisar a mano dos horas es mal negocio.

Paso 5 — Medí resultado, no sensación

Durante una semana anotá qué modelo usaste para cada tipo de tarea y si tuviste que rehacer algo. Vas a descubrir tu propio mapa. En mi caso, casi todo el trabajo diario vive en el modelo del medio, y el grande queda para dos o tres momentos por semana que de verdad lo valen. Tu mapa puede ser distinto: lo importante es que salga de tus resultados, no de la publicidad.

Errores comunes

  • "Uso el más potente para todo, por si acaso." Pagás potencia que no usás y quemás tu límite al mediodía. Arreglo: la prueba del descenso del Paso 3.
  • Cambiar de modelo como ruleta. Respuesta mala, cambio de modelo, otra mala, cambio otra vez. Arreglo: primero arreglá el prompt; recién después evaluá el modelo.
  • Elegir por nombre y no por tarea. "El nuevo seguro es mejor para todo" no siempre aplica a TU caso. Arreglo: probalo con una tarea real tuya antes de mudarte.

Siguiente paso

Con la elección de modelo dominada, lo que sigue es armar una rutina completa: hábitos de ahorro de tokens, modelo correcto por tipo de tarea y prompts reutilizables para lo que hacés todas las semanas. Cuando esas tres piezas se juntan, la misma cuenta rinde muchísimo más sin pagar un peso más.

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Seguí aprendiendo

En esta guía
  1. Antes de empezar
  2. Paso 1 — Conocé la escalera
  3. Paso 2 — Clasificá la tarea antes de elegir
  4. Paso 3 — Hacé la prueba del descenso
  5. Paso 4 — Sabé cuándo NO cambiar
  6. Paso 5 — Medí resultado, no sensación
  7. Errores comunes
  8. Siguiente paso