Llega la serie Claude 4 - Los últimos modelos de IA de Anthropic y Claude Code

La serie Claude 4, anunciada por Anthropic, está abriendo nuevas posibilidades para los asistentes de IA. En particular, Claude Opus 4.5 ha logrado avances significativos en capacidades de codificación y razonamiento. Este artículo explica en detalle las nuevas funciones especialmente importantes para desarrolladores y cómo utilizarlas.

Visión general de la serie Claude 4

Línea de modelos

Principales puntos de evolución

flowchart TB
    subgraph Claude4["Principales evoluciones de la serie Claude 4"]
        subgraph Thinking["Extended Thinking (Pensamiento extendido)"]
            T1["Razonamiento profundo para problemas complejos"]
            T2["Visualización del proceso de pensamiento paso a paso"]
        end

        subgraph Coding["Mejora de capacidades de codificación"]
            C1["Puntuación más alta de la industria en SWE-bench"]
            C2["Comprensión de cambios en múltiples archivos"]
        end

        subgraph Tools["Mejora en uso de herramientas"]
            TO1["Computer Use (operación de GUI)"]
            TO2["MCP (Model Context Protocol)"]
        end

        Context["Ventana de contexto: 200K tokens (aproximadamente 150,000 palabras)"]
    end

Claude Code - Herramienta de desarrollo nativa de IA

Qué es Claude Code

Claude Code es un asistente de codificación de IA que funciona en la terminal. Comprende todo el código base y puede realizar cambios reales en el código.

# Instalación
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# Inicio
claude

# O en un directorio específico
claude /path/to/project

Funciones principales

// Ejemplos de funciones de Claude Code

// 1. Comprensión y explicación de código
// > Explica qué hace esta función
// Claude: Esta función...

// 2. Corrección de bugs
// > Identifica la causa del fallo del test y corrígela
// Claude: [Analiza archivo] → [Identifica causa] → [Propone corrección] → [Implementa]

// 3. Refactorización
// > Refactoriza esta clase para que sea más mantenible
// Claude: [Analiza código] → [Propone diseño] → [Cambios graduales]

// 4. Implementación de nuevas funciones
// > Añade función de autenticación de usuarios
// Claude: [Confirma requisitos] → [Diseña] → [Implementa] → [Prueba]

Flujo de trabajo

Flujo de trabajo de Claude Code:

1. Entrada de pregunta/tarea
   ↓
2. Análisis del código base
   ├── Comprensión de estructura de archivos
   ├── Comprensión de dependencias
   └── Aprendizaje de patrones existentes
   ↓
3. Presentación del plan
   ├── Explicación de los cambios
   ├── Identificación del alcance del impacto
   └── Evaluación de riesgos
   ↓
4. Aprobación del usuario
   ↓
5. Ejecución de cambios
   ├── Edición de archivos
   ├── Ejecución de comandos
   └── Ejecución de tests
   ↓
6. Confirmación de resultados

Archivo de configuración

// .claude/settings.json
{
  "model": "claude-opus-4-5-20251101",
  "permissions": {
    "allowFileEdit": true,
    "allowBashExec": true,
    "allowWebSearch": false
  },
  "context": {
    "includePatterns": ["src/**/*", "tests/**/*"],
    "excludePatterns": ["node_modules", "dist", ".git"]
  },
  "hooks": {
    "preCommit": "npm run lint && npm test",
    "postEdit": "npm run format"
  }
}

Extended Thinking (Pensamiento extendido)

Manejo de problemas complejos

Extended Thinking es una función disponible en Claude Opus 4.5 que realiza un razonamiento más profundo para problemas complejos.

# Uso de Extended Thinking con el SDK de Python
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000  # Número de tokens usados para pensar
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Analiza la complejidad temporal de este algoritmo y propón optimizaciones"
    }]
)

# Mostrar proceso de pensamiento y respuesta
for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        print("【Proceso de pensamiento】")
        print(block.thinking)
    elif block.type == "text":
        print("【Respuesta】")
        print(block.text)

Visualización del proceso de pensamiento

Ejemplo de Extended Thinking:

Usuario: Optimiza esta implementación de merge sort

【Proceso de pensamiento】
Primero, necesito analizar la implementación actual...
- Profundidad de recursión: O(log n)
- Merge en cada nivel: O(n)
- Complejidad temporal total: O(n log n)

Considerando posibilidades de optimización...
1. Merge in-place → Reduce memoria pero aumenta complejidad
2. Cambio a insertion sort para arrays pequeños → Mejora de término constante
3. Aprovechamiento de runs naturales → Enfoque tipo Timsort

Predicción de resultados de benchmark...
- La opción 2 es la más fácil de implementar y efectiva
- El umbral típico es de 32-64 elementos

【Respuesta】
Propongo las siguientes optimizaciones...

Computer Use (Uso del computador)

Automatización de operaciones GUI

La serie Claude 4 soporta experimentalmente la función de operar directamente la GUI del computador.

# Ejemplo de Computer Use
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=4096,
    tools=[{
        "type": "computer_20241022",
        "name": "computer",
        "display_width_px": 1920,
        "display_height_px": 1080
    }],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Abre el navegador y crea un nuevo repositorio en GitHub"
    }]
)

Acciones soportadas

MCP (Model Context Protocol)

Qué es MCP

MCP es un protocolo estándar para que Claude se integre con sistemas externos y fuentes de datos.

flowchart TB
    Claude["Claude"]
    Protocol["MCP Protocol"]
    GitHub["GitHub Server"]
    Slack["Slack Server"]
    Database["Database Server"]

    Claude --> Protocol
    Protocol --> GitHub
    Protocol --> Slack
    Protocol --> Database

Configuración del servidor MCP

// claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-token"
      }
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-server-filesystem"],
      "env": {
        "ALLOWED_DIRECTORIES": "/Users/you/projects"
      }
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-server-postgres"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgres://localhost/mydb"
      }
    }
  }
}

Creación de servidor MCP personalizado

// my-mcp-server.ts
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";

const server = new Server(
  {
    name: "my-custom-server",
    version: "1.0.0",
  },
  {
    capabilities: {
      tools: {},
      resources: {},
    },
  }
);

// Definición de herramientas
server.setRequestHandler("tools/list", async () => ({
  tools: [
    {
      name: "get_weather",
      description: "Obtiene el clima de una ciudad especificada",
      inputSchema: {
        type: "object",
        properties: {
          city: { type: "string", description: "Nombre de la ciudad" }
        },
        required: ["city"]
      }
    }
  ]
}));

// Ejecución de herramientas
server.setRequestHandler("tools/call", async (request) => {
  if (request.params.name === "get_weather") {
    const city = request.params.arguments.city;
    const weather = await fetchWeather(city);
    return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(weather) }] };
  }
});

// Inicio del servidor
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

Cómo usar la API

SDK de Python

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# Mensaje básico
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Implementa quicksort en Python"}
    ]
)
print(message.content[0].text)

# Streaming
with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Por favor, dame una explicación larga"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

# Uso de herramientas
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    tools=[{
        "name": "get_stock_price",
        "description": "Obtener precio de acciones",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "symbol": {"type": "string"}
            },
            "required": ["symbol"]
        }
    }],
    messages=[{"role": "user", "content": "Dime el precio de las acciones de Apple"}]
)

SDK de TypeScript

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic();

// Mensaje básico
const message = await client.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-20250514',
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Crea un cliente API en TypeScript' }
  ]
});

console.log(message.content[0].text);

// Streaming
const stream = await client.messages.stream({
  model: 'claude-sonnet-4-20250514',
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Escribe código' }]
});

for await (const event of stream) {
  if (event.type === 'content_block_delta' && event.delta.type === 'text_delta') {
    process.stdout.write(event.delta.text);
  }
}

Estructura de precios

Precios por token (a enero de 2025)

Consejos para optimización de costos

// 1. Selección apropiada del modelo
const model = taskComplexity === 'high'
  ? 'claude-opus-4-5-20251101'  // Tareas complejas
  : 'claude-haiku-20250314';    // Tareas simples

// 2. Aprovechamiento de caché de prompts
const response = await client.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-20250514',
  max_tokens: 1024,
  system: [{
    type: 'text',
    text: longSystemPrompt,
    cache_control: { type: 'ephemeral' }  // Habilitar caché
  }],
  messages: [{ role: 'user', content: userMessage }]
});

// 3. Procesamiento por lotes
const batch = await client.batches.create({
  requests: messages.map((msg, i) => ({
    custom_id: `request-${i}`,
    params: {
      model: 'claude-haiku-20250314',
      max_tokens: 1024,
      messages: [{ role: 'user', content: msg }]
    }
  }))
});

Resumen

La serie Claude 4 se convierte en una herramienta poderosa para los desarrolladores.

Funciones principales

1. Extended Thinking: Razonamiento profundo para problemas complejos
2. Claude Code: Entorno de desarrollo nativo de IA
3. Computer Use: Automatización de operaciones GUI
4. MCP: Integración con sistemas externos

Puntos clave para el uso

• Tareas de codificación complejas → Claude Opus 4.5
• Trabajo de desarrollo diario → Claude Sonnet 4
• Procesamiento masivo/tiempo real → Claude Haiku

Utilizando la serie Claude 4, se puede esperar una mejora significativa en la eficiencia del proceso de desarrollo.

Enlaces de referencia

• Documentación de Anthropic
• Claude Code GitHub
• Especificación MCP
• Referencia de API de Anthropic