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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Claude Haiku 5.5 ya está aquí: el modelo de IA más rápido y barato lanzado por Anthropic

Imagen conceptual de Claude Cowork, con una mano humana y una robótica y el logotipo de la IA.
Claude Cowork puede revolucionar la forma en la que trabajamos con la IA. Foto: Pixabay / Montaje de SoftZone
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Anthropic ha presentado Claude Haiku 5.5, su modelo de IA ligero más rápido y barato hasta la fecha. La nueva versión llega simultáneamente a Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure con un recorte drástico en el precio por token y mejoras notables en razonamiento, trabajo de conocimiento y programación agéntica, un terreno donde su predecesor, Haiku 4.5, ni siquiera puntuaba.

El anuncio llega solo un día después de que la compañía presentara un plugin para Google Workspace que permite invocar Claude desde una barra lateral sin salir del documento. Con Haiku 5.5, Anthropic refuerza su gama más económica justo cuando la demanda de modelos ligeros para tareas masivas no deja de crecer. Repasamos qué cambia frente a Haiku 4.5, cuánto cuesta por millón de tokens y en qué casos conviene preferirlo frente a Sonnet 5.5.

Qué es Claude Haiku 5.5 y su posición en la familia Claude

Haiku ocupa el escalón más ligero de la familia Claude, por debajo de Sonnet y Opus, los modelos reservados para tareas de mayor complejidad cognitiva. Anthropic presenta la versión 5.5 como el modelo pequeño más capaz que ha lanzado hasta ahora, con una diferencia de rendimiento frente a sus hermanos mayores que se reduce de forma notable en varias categorías.

El cambio más llamativo no es solo de grado, sino de naturaleza: Haiku 4.5 carecía de una puntuación propia en programación agéntica, mientras que la 5.5 sí la tiene. Eso significa que el modelo puede ejecutar código, detectar un fallo y corregirlo en varios pasos con una fiabilidad que antes quedaba reservada a Sonnet y Opus, lo que abre la puerta a usar la versión barata también para asistentes de código y no solo para clasificación o resúmenes.

Esta evolución sitúa a Haiku 5.5 como el primer modelo de la gama ligera de Anthropic capaz de encadenar varios pasos de razonamiento sin degradar la precisión, algo que hasta la versión 4.4 solo lograban los modelos de gama media y alta de la compañía.

Precios de Claude Haiku 5.5 por millón de tokens

Anthropic ha fijado la entrada de Haiku 5.5 en 0,10 dólares por millón de tokens para prompts de hasta 100.000 tokens, frente al dólar que cobraba Haiku 4.5: una caída del 90 %. La salida sigue el mismo patrón y baja de 5 dólares a 0,50 por millón de tokens.

El recorte es igual de agresivo en la caché. La lectura de contexto ya procesado pasa de 0,10 dólares a solo 0,01 por millón de tokens, y la escritura cae de 1,25 dólares a 0,125 . Para aplicaciones que reutilizan el mismo contexto en miles de llamadas, como atención al cliente, moderación o extracción de datos, esa diferencia se nota de inmediato en la factura mensual: Haiku 4.5 ya no ofrece ninguna ventaja que justifique mantenerlo en producción frente a una versión más barata y, según los propios benchmarks de Anthropic, más capaz.

Mejoras de rendimiento y disponibilidad de la IA

Anthropic ha publicado comparativas donde Haiku 5.5 supera a su antecesor en trabajo de conocimiento, uso de PC y razonamiento visual, tres áreas donde los modelos ligeros solían quedarse cortos frente a los de gama alta. La diferencia es mayor precisamente en las tareas que antes obligaban a usar Sonnet, aunque solo fuera por necesidad de precisión.

El añadido más relevante para quienes programan es la puntuación en codificación agéntica, inexistente en Haiku 4.5. Eso implica que Haiku 5.5 puede encargarse de tareas que requieren varios pasos (escribir una función, ejecutarla, detectar el fallo y corregirlo) sin necesidad de escalar a un modelo más caro, algo que hasta ahora era terreno casi exclusivo de Sonnet y Opus.

Interfaz principal de la IA Claude Design
Interfaz principal de la IA de Claude Design para diseñadores y creadores de contenidos.

El modelo ya está disponible en Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure, las tres plataformas donde Anthropic distribuye su familia Claude. El anuncio no detalla a través de qué servicios concretos de cada proveedor se accede a Haiku 5.5, por lo que conviene confirmarlo en la documentación de cada nube antes de integrarlo en un proyecto.

Para quienes ya usan Haiku 4.5 en alguna de estas plataformas, el cambio de versión debería ser sencillo, aunque Anthropic no ha precisado si basta con actualizar el identificador del modelo en las llamadas a la API o si existe algún paso adicional de configuración.

Comparativa frente a Sonnet 5.5 y qué falta por confirmar

La pregunta que se hacen muchos equipos es si compensa seguir pagando por Sonnet 5.5. Haiku 5.5 cuesta 20 veces menos en tokens de entrada (0,10 $ frente a 2,00 $ por millón) y también 20 veces menos en salida (0,50 $ frente a 10,00 $) cuando los prompts no superan los 100.000 tokens.

Esa diferencia hace de Haiku 5.5 la opción lógica para clasificación de texto, resúmenes, atención al cliente o cualquier tarea que se repita miles o millones de veces al día. Sonnet 5.5 mantiene su sentido en los casos donde el contexto es más amplio o la tarea exige un razonamiento más profundo y los matices pesan más que el coste por llamada.

Las cifras que ha publicado Anthropic proceden de sus propios benchmarks internos, así que conviene esperar a que desarrolladores externos las pongan a prueba con sus propios prompts antes de dar por hecho que la mejora en programación agéntica se traduce igual en proyectos de software reales y no solo en pruebas controladas.

Preguntas frecuentes sobre Claude Haiku 5.5

¿Qué es Claude Haiku 5.5 y para qué tareas está pensado?
Es el modelo más ligero, rápido y económico de la familia Claude de Anthropic. Está pensado para tareas de alto volumen y baja latencia, como clasificación de texto, resúmenes, atención al cliente automatizada o programación asistida.
¿Cuánto más barato es Claude Haiku 5.5 respecto a Sonnet 5.5?
Para prompts de hasta 100.000 tokens, Haiku 5.5 cuesta 20 veces menos tanto en tokens de entrada (0,10 $ frente a 2,00 $ por millón) como en tokens de salida (0,50 $ frente a 10,00 $ por millón).
¿Qué diferencia hay entre el coste de lectura y escritura de caché en la API de Claude?
La caché permite reutilizar partes del contexto, como instrucciones del sistema, sin reprocesarlas. La lectura de ese contexto ya guardado es muy barata, mientras que la escritura (guardarlo por primera vez) tiene un coste algo mayor, aunque en ambos casos muy por debajo del procesamiento normal.
¿Está disponible Claude Haiku 5.5 en la API directa de Anthropic?
El anuncio confirma su disponibilidad en Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure, las tres plataformas de nube donde Anthropic distribuye la familia Claude. No se detalla si también está disponible desde el primer momento en la API directa de Anthropic al margen de estas tres nubes, ni los servicios concretos de cada proveedor necesarios para acceder a él.