Artículo de información
José Carlos Botto Cayo y Abel Marcial Oruna Rodríguez
2 de junio del 2025
La aparición de nuevos modelos de lenguaje siempre genera expectativas, pero Claude 4, desarrollado por Anthropic, ha superado incluso las más altas. Con su doble propuesta —Opus 4 y Sonnet 4— esta nueva generación de inteligencia artificial ha sido diseñada no solo para entender lenguaje natural, sino también para ofrecer una interacción más precisa y prolongada en tareas complejas como la codificación, la gestión de agentes y el razonamiento extendido. A diferencia de otras propuestas recientes, Claude 4 ha conseguido destacar en ámbitos técnicos muy específicos, convirtiéndose en una herramienta de preferencia para desarrolladores, ingenieros y arquitectos de software. La comunidad ha recibido su lanzamiento como una redefinición de lo que se espera de una IA de propósito profesional.
Claude 4 no compite simplemente por velocidad o por capacidad de conversación. Lo hace por profundidad, por exactitud, por su habilidad de mantenerse consistente en procesos largos y su capacidad de integrar herramientas externas en tiempo real. Esta orientación hacia flujos de trabajo más realistas ha impulsado su reconocimiento en benchmarks internacionales y lo ha posicionado como un aliado clave para el desarrollo de aplicaciones complejas, donde la coherencia y la integración resultan esenciales. No se trata solo de responder bien a un prompt, sino de sostener un proyecto desde su inicio hasta su despliegue, interpretando errores, ajustando decisiones técnicas y manteniendo una memoria activa de cada paso del proceso (Estévez, 2025).
Codificación avanzada y eficiencia contextual
La familia Claude 4 ha sido diseñada para tareas de programación exigente, y su versión Opus ha demostrado ser especialmente poderosa al enfrentar desafíos largos, como la creación de interfaces completas o sistemas interactivos desde un solo prompt. Este modelo ha sorprendido al mantener coherencia en proyectos extensos que requieren múltiples componentes, como páginas web con diseño responsivo, animaciones, y flujos de interacción de usuario. Su rendimiento en estos casos ha sido notable, incluso si no siempre supera en velocidad a sus competidores (Fernández, 2025).
Además de escribir código, Claude 4 ha sido dotado de la capacidad para comprender entornos de desarrollo reales. Puede integrarse con herramientas como GitHub, ejecutar comandos, reconocer problemas de configuración y corregir errores específicos como fallos en estilos CSS o librerías mal referenciadas. Este tipo de trabajo no solo es técnico, sino también interpretativo: el modelo “piensa” en etapas, investiga la documentación y aplica soluciones escalables. Esto representa un paso más allá en la automatización de tareas de ingeniería de software (Estévez, 2025).
Otro elemento que diferencia a Claude 4 es su habilidad para generar código optimizado y estructurado. Frente a modelos anteriores que producían bloques monolíticos difíciles de mantener, Opus 4 y Sonnet 4 tienden a separar responsabilidades en componentes, utilizar buenas prácticas como el versionado semántico y seguir convenciones modernas de desarrollo. Esto facilita no solo el despliegue inicial de un proyecto, sino también su mantenimiento a largo plazo, uno de los grandes desafíos en software real (Fernández, 2025).
Finalmente, la capacidad de estos modelos para identificar, recordar y mejorar procesos ha sido fortalecida. Claude 4 permite realizar tareas donde se requiere memoria activa de largo plazo, como la evolución de una misma aplicación a lo largo de múltiples sesiones. Esto permite, por ejemplo, que un desarrollador reciba sugerencias basadas en decisiones anteriores o que se mantenga un historial coherente del diseño de interfaces sin repetir instrucciones (Estévez, 2025).
Pensamiento extendido y tareas prolongadas
Uno de los avances más destacados de Claude 4 es su capacidad para aplicar pensamiento extendido, es decir, mantener un hilo lógico en procesos prolongados sin perder precisión ni caer en bucles. Esto se ha logrado mediante el uso de tokens de razonamiento que permiten al modelo «reflexionar» antes de responder, procesar instrucciones más allá de la literalidad, y prever consecuencias a mediano plazo. Esta arquitectura lo hace ideal para flujos de trabajo complejos donde cada decisión debe ser parte de un plan coherente (Estévez, 2025).
Esta capacidad ha sido especialmente útil en la creación de agentes virtuales autónomos, capaces de operar en entornos dinámicos y con múltiples capas de decisión. Claude 4 ha demostrado no solo comprender estructuras lógicas, sino también actuar de forma coherente dentro de plataformas como Visual Studio Code o servidores MCP, lo que amplía su campo de acción en programación asistida y desarrollo de herramientas personalizadas (Olteanu, 2025).
La comunidad de desarrolladores ha reaccionado positivamente a esta nueva forma de colaboración con la IA. El modelo no se limita a ofrecer una respuesta instantánea, sino que acompaña al usuario en un proceso progresivo, ayudando a corregir, refinar y mejorar sus ideas a lo largo del tiempo. Este comportamiento ha sido observado especialmente en tareas como la creación de simuladores, aplicaciones interactivas y sistemas de gestión de tareas tipo Kanban, donde se exige una respuesta continua, no puntual (Anthropic, 2025).
El valor de Claude 4 no se limita al aspecto técnico. También representa un cambio en la relación entre humano y máquina: deja de ser un asistente reactivo para convertirse en un colaborador creativo. Su memoria mejorada, su capacidad para mantenerse en contexto y su enfoque en resolver problemas de forma prolongada lo posicionan como una herramienta indispensable en entornos donde el tiempo y la precisión son fundamentales (Anthropic, 2025).
Costos, accesibilidad y perspectivas futuras
Uno de los temas más debatidos desde el lanzamiento de Claude 4 ha sido su costo, especialmente en la versión Opus. Si bien su potencia es innegable, su precio es significativamente superior al de otros modelos: entre $15 y $75 por millón de tokens, dependiendo de la entrada o salida, lo que lo convierte en una solución más adecuada para proyectos de alto valor o empresas con recursos técnicos sólidos (Anthropic, 2025).
Para quienes necesitan eficiencia sin sobrecostos, Sonnet 4 aparece como una alternativa más asequible y sorprendentemente potente. Con un precio similar a versiones anteriores, mantiene una precisión alta en benchmarks, incluso superior en algunos casos al propio Opus. Esto lo hace ideal para tareas de desarrollo cotidiano, donde la velocidad y la precisión se valoran tanto como la economía del uso (Fernández, 2025).
El futuro de Claude 4 se perfila hacia la integración con plataformas de desarrollo y despliegue continuo. Su conexión con sistemas como GitHub Actions, su capacidad para modificar directamente archivos desde el editor, y su uso paralelo de herramientas externas lo convierten en un entorno ideal para la automatización profesional. No es un producto cerrado, sino un ecosistema en expansión que invita a crear soluciones personalizadas (Olteanu, 2025).
En este contexto, Claude 4 no solo es un avance tecnológico: es una propuesta filosófica. Propone una IA que no solo responde, sino que acompaña, que no solo automatiza, sino que entiende. Para el desarrollador que busca más que una herramienta puntual, Claude 4 representa una nueva forma de construir, de colaborar y de imaginar lo que viene. En esa promesa, se juega su relevancia en los años por venir (Olteanu, 2025).
Referencias
Anthropic. (22 de Mayo de 2025). Anthropic. Obtenido de Introducing Claude 4: https://www.anthropic.com/news/claude-4
Estévez, A. (22 de Mayo de 2025). Adrià Estévez. Obtenido de Claude 4 Opus lo revoluciona TODO, es el MEJOR LLM para Vibe Coding.: https://www.youtube.com/watch?v=LyoGTDGRNtY
Fernández, Y. (23 de Mayo de 2025). Xataka. Obtenido de Claude 4: cuáles son las novedades de los nuevos modelos de Inteligencia Artificial de Anthropic : https://www.xataka.com/basics/claude-4-cuales-novedades-nuevos-modelos-inteligencia-artificial-anthropic
Olteanu, A. (23 de Mayo de 2025). Data camp. Obtenido de Claude 4: Pruebas, características, acceso, pruebas comparativas y más: https://www.datacamp.com/es/blog/claude-4
