Qué ha lanzado Anthropic
El 24 de julio de 2026 Anthropic lanzó Claude Opus 5. En una línea: el modelo estrella se acerca a Fable 5 en bastantes tareas, pero a la mitad del coste por tarea, y sin subir el precio de lista.
Los números que importan, de entrada. Precio idéntico a Opus 4.8: 5$ por millón de tokens de entrada, 25$ de salida. State-of-the-art en Frontier-Bench y en GDPval-AA. En ARC-AGI 3 — el test sobre problemas nunca vistos antes — marca alrededor de tres veces el modelo que le sigue. Ya es el predeterminado en Claude Max y el modelo más potente disponible en Pro.
Pero la noticia que de verdad mueve la aguja es otra, y es una función, no un benchmark. Se llama effort dial. Abajo tienes qué significa en la práctica, cuándo aún necesitas un modelo más grande y cómo revisar tu configuración.
El effort dial: la verdadera novedad
Hasta ahora, con un modelo estrella pagabas siempre lo mismo: potencia máxima en cada petición, incluso cuando la petición era trivial. Opus 5 introduce un dial. Tú decides cuánto hacer "pensar" al modelo: effort alto cuando la tarea es compleja, effort bajo cuando solo necesitas una respuesta rápida.
A effort reducido Opus 5 mantiene gran parte de la calidad consumiendo muchos menos tokens, así que cuesta y tarda menos. Traducido para quien pone la IA en producción: ya no pagas el Ferrari para ir a comprar el pan. Es una palanca de coste directa, no un detalle de nerds. En la comparación Opus 5 vs Opus 4.8 es el punto que más pesa.
Precio y Fast mode
El precio de lista no cambia: 5$/25$ por millón de tokens, como Opus 4.8. Lo que cambia es el coste efectivo por tarea, que baja gracias al effort dial y a un modelo que desperdicia menos para llegar al resultado.
También hay un Fast mode: corre a unas 2,5 veces la velocidad predeterminada, al doble del precio base. Sirve cuando la latencia importa más que el coste — piensa en un copiloto dentro de un flujo donde el usuario espera la respuesta en pantalla. Si quieres estimar el gasto real con tus volúmenes, el simulador de precios Claude te da un orden de magnitud en dos minutos.
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Cuánto es mejor (y dónde no)
El salto se ve en el terreno que hoy más pesa, el agéntico: planificar, usar herramientas, completar tareas de forma autónoma. En CursorBench 3.2, a effort máximo, Opus 5 llega a medio punto de Fable 5 pagando la mitad del coste por tarea. En OSWorld 2.0 supera a todos los modelos a igualdad de coste. En Zapier AutomationBench llega a alrededor de 1,5 veces la tasa de éxito del segundo mejor.
Anthropic también lo describe como "el Opus más alineado": la puntuación más baja en su auditoría de comportamiento, el más difícil de empujar hacia usos indebidos. Honestidad intelectual, eso sí: sigue por detrás de Mythos 5 en investigación biológica y ciberseguridad ofensiva. No es el modelo para todo. Es el modelo estrella para el trabajo de empresa.
Las dos betas para quien desarrolla
Junto al modelo, Anthropic ha enviado dos funciones beta en la API que interesan a quien construye agentes. La primera: puedes cambiar las herramientas disponibles para Claude a mitad de conversación sin invalidar la caché del prompt. En la práctica un agente puede ganar o perder capacidades sobre la marcha sin volver a pagar el contexto — un ahorro concreto en los flujos largos.
La segunda: los fallbacks automáticos. Si una petición es bloqueada por los clasificadores de seguridad, en lugar de fallar en seco se enruta a otro modelo disponible. Menos interrupciones en producción. Son detalles, pero son los detalles que marcan la diferencia entre una demo y un agente que corre de verdad. Hablamos de ello más a fondo en la guía Opus 5 para el coding.
Qué cambia en la práctica para tu empresa
Si ya haces correr Opus 4.8, el paso es casi obligado: mismo precio, más capacidad, más control sobre el coste. Vale la pena revisar dos cosas.
Primero, el enrutamiento de los modelos: con el effort dial puedes mantener Opus 5 en más tareas que antes, bajando el effort donde antes habrías usado un modelo más pequeño. Segundo, tus agentes: si tienes alguno en producción, Opus 5 a effort alto cierra tareas que antes fallaban, y a effort bajo te hace ahorrar en las tareas simples. En ambos casos conviene volver a medir, no dar por sentada la configuración de hace dos meses. Si quieres entender dónde Opus 5 mueve de verdad la ecuación coste/calidad, hemos escrito una guía dedicada sobre Opus 5 para las empresas.
En Maverick AI trabajamos justo en esto: elegir el modelo adecuado para cada tarea y poner los agentes en producción sin quemar presupuesto. Si estás valorando cómo integrar Opus 5 en tus procesos, hablemos.