Extrae estos registros sintéticos a JSON con id, owner, deadline y evidence: [R1] Incidencia 41: Ana es responsable de corregir la exportación; sin plazo acordado. [R2] Incidencia 42: revisión para el 15 de octubre; sin responsable ni año indicado. Usa null para valores faltantes y conserva fechas parciales. Cita la fuente en evidence. No inventes año ni responsable. Comprueba cada campo contra su registro; es formato de texto, no una operación de base de datos.
API de Claude Sonnet 5: precios, área de pruebas y ejemplos
Consulta precios por token de la API, guía de razonamiento y ejemplos de integración de Claude Sonnet 5 para programación y flujos profesionales, con comprobaciones de acceso.
Precios y facturación de la API de Claude Sonnet 5
Precio oficial
- Entrada
- $2.0000 /M
- Salida
- $10.0000 /M
- Entrada en caché
- $0.2000 /M
- Escritura en caché (5 min)
- $2.5000 /M
- Escritura en caché (1 h)
- $4.0000 /M
Precio de API Hop Ahorro 45%
- Entrada
- $1.1000 /M
- Salida
- $5.5000 /M
- Entrada en caché
- $0.1100 /M
- Escritura en caché (5 min)
- $1.3750 /M
- Escritura en caché (1 h)
- $2.2000 /M
Precio de referencia no verificado de forma independiente. Consulta las tarifas actuales, unidades de facturación y condiciones aplicables del proveedor antes de comparar costes.
Herramienta de chat en línea de Claude Sonnet 5
Ajustes del modelo
¿Qué hace la memoria?
Incluye los turnos completados y reutilizables de esta conversación en la siguiente solicitud, para hacer preguntas de seguimiento sin repetir el contexto.
¿Qué ocurre al desactivarla?Solo se envían el mensaje nuevo y el prompt del sistema, si lo hay. Los mensajes existentes siguen visibles; al reactivar la memoria se incluyen de nuevo los turnos anteriores válidos.
¿Es memoria a largo plazo?No. Es el contexto de esta conversación, no una memoria entre conversaciones distintas. Se excluyen las respuestas fallidas, detenidas, truncadas o no reutilizables. Más historial puede consumir más tokens de entrada y aumentar el coste.
Parámetros avanzados
0 o más caracteres(0/Sin límite fijo)
Sin límite fijo de caracteres; la solicitud completa está sujeta a los límites de tamaño y de contexto del modelo. No es un recuento de tokens. Conversación
¿En qué puedo ayudarte hoy?
Aún no hay datos de respuesta Listo
Ejemplos de prompts para Claude Sonnet 5
Estos son prompts de evaluación para Claude Sonnet 5, no salidas registradas. Solo analizan el texto proporcionado; no ejecutan código, inspeccionan sistemas de producción ni demuestran rendimiento con contextos largos. Comprueba las citas y los criterios de aceptación, y revisa los metadatos y el uso antes de utilizar el resultado en producción.
Usa solo este documento: [P1] La corrección de exportación pasó las comprobaciones de preproducción. [P2] Se propuso publicar el viernes, sin aprobación. [P3] Mei revisará los mensajes de error el martes. [P4] La documentación no tiene responsable. Devuelve una tabla de afirmación, cita exacta de apoyo, ID de párrafo e incertidumbre. ¿Está aprobado publicar en producción? ¿Quién lleva la documentación? Marca los hechos faltantes como desconocidos. Toda cita debe coincidir con el ejemplo; no deduzcas éxito en producción por preproducción. Este pequeño ejemplo no prueba la longitud máxima de contexto.
Revisa esta política ficticia de webhook de pago: cada POST fallido se reintenta tres veces, no se guarda clave de idempotencia y se descuenta el saldo antes de responder. Identifica riesgos de cobro duplicado, propón cambios mínimos y tres pruebas de aceptación. Usa solo estos hechos; no supongas acceso a código, herramientas ni sistemas de producción.
Qué es Claude Sonnet 5
Un modelo Claude para programación continua y trabajo intelectual diario
Situamos Claude Sonnet 5 como modelo generalista para desarrollo diario y trabajo intelectual: escribir código, organizar información y realizar tareas con varias llamadas a herramientas. Anthropic publicó esta versión el 30 de junio de 2026, destacando mejoras en planificación, programación continua, uso de herramientas y seguimiento de los pasos posteriores. Anuncio oficial de Anthropic
Un modelo multimodal con contexto de un millón de tokens y entrada de imágenes
La API oficial de Claude Sonnet 5 ofrece un contexto de 1M tokens y una salida máxima estándar de 128K tokens. Acepta texto e imágenes y genera texto. Especificaciones oficiales
Como modelo multimodal tiene muchas más aplicaciones que uno no multimodal: OCR, pruebas de frontend, VQA y análisis de documentos multimodales.
Pensamiento adaptativo activado por defecto, con cinco niveles de razonamiento
Claude Sonnet 5 activa el pensamiento adaptativo por defecto. effort admite cinco niveles: low, medium, high, xhigh y max; la API oficial usa high por defecto. El parámetro regula el esfuerzo de razonamiento, afectando calidad, consumo de tokens y espera. Documentación oficial de Effort · Ajustes de pensamiento de Sonnet 5
Recomendamos comparar primero medium y high en tareas reales. Para formato o extracción de textos breves, pruebe niveles menores; para código con varios módulos y restricciones, empiece por high. Antes de ampliar el uso de xhigh y max, compruebe si reducen retrabajo o resuelven problemas antes inalcanzables.
Herramientas en línea y API de Claude Sonnet 5 en API Hop
Esperamos que pruebe primero Claude Sonnet 5 en API Hop para comprobar si resuelve su tarea. Inicie sesión, cree una clave API y añada algo de saldo para usar la herramienta sin escribir antes la integración. Una evaluación breve no requiere suscripción fija y evita registrar y mantener cuentas separadas en varias plataformas.
Capacidades principales y puntos fuertes de Claude Sonnet 5
Programación de proyectos: funciones y cambios concretos con un plan claro
Creemos que, con un plan claro, Claude Sonnet 5 puede implementar funciones, refactorizar de forma concreta y corregir problemas. Un cliente nos contó que usaba Sonnet para coordinación e implementación y Opus para arquitectura y problemas difíciles. Terminó el proyecto, aunque tuvo que cambiar a Opus dos veces para avanzar.
Esta división merece considerarse: aclare interfaces, alcance del impacto y criterios de aceptación antes de empezar con Sonnet 5. Si hace falta cambiar la arquitectura o las pruebas siguen fallando tras varias revisiones, revise el plan y considere otro modelo. Un precio unitario menor no garantiza un coste menor tras varios intentos. Es solo el proyecto de un cliente; recomendamos probar sus escenarios reales antes de cambiar a Sonnet 5.
Colaboración con herramientas: recuperarse de errores y continuar
Un cliente compartió su experiencia integrando un agente: Sonnet 5 resolvía ediciones complejas en una pasada. Ante un error poco claro, volvía a usar herramientas para inspeccionar la estructura de datos, buscar problemas de entrada e intentar recuperarse. Sin embargo, también omitió una entrada que no podía procesar sin avisar al usuario.
Al usar Sonnet 5 hay que comprobar tanto su respuesta como los datos finalmente escritos. Ser rápido no significa cumplir sus requisitos.
Análisis de documentos largos: especificaciones, código y materiales empresariales
Usamos el contexto largo de Sonnet 5 para cruzar fuentes: comparar versiones de requisitos, verificar contratos de interfaz en el código o encontrar condiciones empresariales dispersas. En AA-LCR v1.1 de Artificial Analysis, Sonnet 5 Max obtiene cerca del 82%. La evaluación usa documentos de unos 10,000–100,000 tokens para medir extracción entre pasajes, razonamiento y síntesis. Resultados en documentos largos · Metodología AA-LCR
Defina primero la pregunta, organice los materiales y conserve nombres de archivo, secciones y citas clave en la respuesta para comprobarla. Cerca de un millón de tokens, revise las omisiones por separado. El 82% corresponde al rango documental indicado. En tareas empresariales reales no recomendamos entradas próximas a un millón de tokens: nuestra experiencia muestra un efecto claro en la calidad.
Redacción empresarial: explicar hechos establecidos de forma comprensible
Un cliente usa Sonnet 5 en una automatización API para escribir correos y mensajes a clientes y convertir diferencias de Git en resúmenes comprensibles para lectores no técnicos. Valoró estas aplicaciones positivamente, destacando la legibilidad, el tono humano y el cumplimiento del prompt de sistema.
Cada escenario exige distintos estándares de legibilidad. Actualizaciones de producto, respuestas de soporte y ayuda suelen exigir menos. Los artículos generales o reflexiones personales pueden necesitar que las personas realicen la mayor parte de la edición.
Desarrollo de interfaces: frontends editables con capturas y especificaciones
Priorizaríamos Sonnet 5 para modificar interfaces existentes o crear páginas con diseño bien definido. La guía de Anthropic advierte que solicitudes demasiado abiertas pueden repetir estilos visuales predeterminados similares. Para otro resultado, aporte restricciones concretas que limiten la improvisación. Guía oficial de prompts frontend
Las opiniones de clientes también varían: algunos reconstruyeron con Sonnet 5 interfaces hechas con Sonnet 4.6 y no obtuvieron el resultado visual esperado. Otros consideraron que Sonnet 5 funcionó bastante bien.
Aporte capturas, especificaciones de componentes, tipografías y diseño conjuntamente. Al terminar, revise por separado funcionalidad, fidelidad y visualización en distintas pantallas. Si ya hay un sistema de diseño maduro, reutilice componentes y detalle cambios en vez de dejar que el modelo improvise desde cero.
Evaluaciones y rendimiento de Claude Sonnet 5
Los datos de Artificial Analysis usan el marco actual v4.3.2; los porcentajes enteros se registran tal como aparecen. Los costes por tarea siguen la metodología del evaluador y no son cargos reales de API Hop, que dependen del servicio elegido y del uso de la solicitud.
Tareas de terminal: aproximadamente 14% en Terminal-Bench 4.0 independiente
- Sonnet 5 Max~14%
- Sonnet 4.6 Max~3%
En la comparación equivalente de Artificial Analysis, Sonnet 5 Max logra aproximadamente 14% en Terminal-Bench 4.0, frente a 3% de Sonnet 4.6 Max. Se evalúan 66 tareas de terminal con mini-swe-agent, repetidas tres veces, calculando la tasa media de éxito por intento. Solo cuenta como éxito si pasan todas las pruebas. Comparación de puntuaciones · Metodología Terminal-Bench 4.0
Sonnet 5 mejora a la generación anterior aquí, pero aún no completa muchas tareas difíciles de terminal. No lo recomendamos para trabajos especialmente complejos. Sí puede convenir cuando la tarea está clara y dividida en unidades pequeñas.
Programación: CursorBench 4.0 sube 3.3 puntos porcentuales de High a Max
- Sonnet 5 Medium28.0%
- Sonnet 5 High30.8%
- Sonnet 5 Max34.1%
- Sonnet 5 Medium$2.31
- Sonnet 5 High$3.48
- Sonnet 5 Max$7.17
CursorBench 4.0 usa tareas de proyectos reales de desarrollo. Abajo figuran algunos resultados de Sonnet 5 publicados por el organizador, con costes calculados según tokens y precios públicos. Clasificación original CursorBench 4.0
| Nivel de pensamiento | Puntuación | Coste medio por tarea |
|---|---|---|
| Medio | 28.0% | US$2.31 |
| Alto | 30.8% | US$3.48 |
| Máximo | 34.1% | US$7.17 |
Nos fijamos especialmente en el coste de high frente a max: gana 3.3 puntos porcentuales, pero el coste medio más que se duplica. Para desarrollo diario compare primero medium y high. Si un problema se atasca repetidamente, recomendamos Opus 5.5 u Opus 5 en lugar de elevar más el pensamiento.
Trabajo intelectual: 1465 Elo en GDPval-AA v2.1
- Sonnet 5 Max1465
- Sonnet 4.6 Max1234
En GDPval-AA v2.1 de Artificial Analysis, Sonnet 5 Max logra 1465 Elo frente a 1234 Elo de Sonnet 4.6 Max. Son 220 tareas de 44 profesiones y 9 sectores. Los modelos producen documentos, hojas de cálculo y presentaciones con herramientas, evaluados mediante comparaciones anónimas por parejas. Sonnet 5 y generación anterior · Metodología GDPval-AA v2.1
El resultado ayuda a valorar si crea documentos, hojas y archivos utilizables por otras personas. Para informes, análisis o asistentes de oficina, asigne una tarea completa: ¿usó los materiales necesarios, son correctos los números, se abren los archivos y pueden usarlos los destinatarios?
Automatización empresarial: aproximadamente 37% de objetivos en AutomationBench-AA
- Sonnet 5 Max~37%
- Sonnet 4.6 Max~20%
En Artificial Analysis, Sonnet 5 Max logra cerca del 37% en AutomationBench-AA frente al 20% de Sonnet 4.6 Max. Son 657 tareas en aplicaciones empresariales simuladas, como correo, hojas de cálculo y CRM. Comparación de puntuaciones
Se mide primero la proporción de objetivos cumplidos por tarea y después se promedia; infringir restricciones recibe cero. El 37% no significa que “el 37% de flujos empresariales se completó de principio a fin”. También difiere de la tasa de tareas completas de Zapier; no deben mezclarse ambas medidas. Puntuación AutomationBench-AA
Recomendamos Sonnet 5 para pasos de automatización simples, bien delimitados y rápidos. Para problemas más complejos, como tomar decisiones, no recomendamos Sonnet; puede usar Opus 5.5 u Opus 5.
Índice global y velocidad: 38 puntos y unos 80.5 tokens por segundo
- Sonnet 5 Max38
- Sonnet 5 Max~80.5
- Sonnet 5 Max$5.09
La página actual de Artificial Analysis da a Sonnet 5 Max 38 en Intelligence Index v4.3.2 y mide unos 80.5 tokens por segundo en la API Anthropic. El coste medio ponderado por tarea del mismo índice es US$5.09. Evaluación Artificial Analysis
Para funciones interactivas frecuentes pruebe niveles menores y compare espera y calidad. Si la salida medium/high encaja en su escenario, recomiendo Sonnet 5.
Claude Sonnet 5 frente a Sonnet 4.6, GPT-6 Astra y DeepSeek V4 Pro
Frente a Claude Sonnet 4.6: más capacidad, pero mayor coste por tarea en Max
- Sonnet 5 Max38
- Sonnet 4.6 Max30
- Sonnet 5 Max$5.09
- Sonnet 4.6 Max$2.49
En la comparación Max de Artificial Analysis, Sonnet 5 y Sonnet 4.6 logran 38 y 30 en el índice global, con costes medios ponderados por tarea de US$5.09 y US$2.49. Sus precios públicos de entrada/salida por millón de tokens son US$2/US$10 y US$3/US$15, respectivamente. Sonnet 5 es más barato por token, pero más caro por tarea en esta evaluación. Sonnet 5 frente a Sonnet 4.6
Los equipos con Sonnet 4.6 deberían comprobar si la actualización mejora herramientas y ejecución, reajustando pensamiento y presupuesto de salida. Si Sonnet 5 completa tareas con fiabilidad en medium o high, no vemos necesario mantener el nivel máximo.
Frente a GPT-6 Astra: reevaluar ingeniería compleja según el consumo real
- Sonnet 5 Max38
- GPT-6 Astra Max53
- Sonnet 5 Max~14%
- GPT-6 Astra Max~59%
- Sonnet 5 Max$5.09
- GPT-6 Astra Max$3.26
En la comparación Max de Artificial Analysis, GPT-6 Astra y Sonnet 5 logran 53 y 38 en el índice global, y 59% y 14% en Terminal-Bench 4.0 tras el redondeo mostrado. Aunque Astra cuesta más por token, su coste medio ponderado por tarea es US$3.26, inferior a US$5.09 de Sonnet 5; también produce menos salida media por tarea. GPT-6 Astra frente a Sonnet 5
Para cambios complejos de código, terminal o tareas de ingeniería con verificación repetida, compare detenidamente GPT-6 Astra. Según nuestra experiencia, es mejor opción que Sonnet 5 para ingeniería compleja.
Frente a DeepSeek V4 Pro: comparar costes de tareas de texto por lotes
- Sonnet 5 Max38
- DeepSeek V4 Pro 0813 Max36
- Sonnet 5 Max~82%
- DeepSeek V4 Pro 0813 Max~80%
- Sonnet 5 Max$5.09
- DeepSeek V4 Pro 0813 Max$0.67
En la comparación Max de Artificial Analysis, DeepSeek V4 Pro 0813 y Sonnet 5 logran 36 y 38 en el índice global, y cerca de 80% y 82% en documentos largos AA-LCR v1.1; sus costes medios ponderados son US$0.67 y US$5.09 por tarea. La entrada difiere: DeepSeek V4 Pro evaluado acepta texto, Sonnet 5 texto e imágenes. DeepSeek V4 Pro frente a Sonnet 5
Para organizar información, extraer texto y redactar por lotes, incluya DeepSeek V4 Pro en las pruebas de coste. Si quiere probar capacidades multimodales de DeepSeek V4 PRO y Sonnet 5, recomendamos usar escenarios reales de su negocio. Algunos clientes encontraron insuficiente la multimodalidad de Sonnet 5; otros consideraron que DeepSeek V4 PRO no podía resolver su trabajo.
¿Por qué usar Claude Sonnet 5 mediante API Hop?
Facturación por uso y optimización del coste del modelo
Los cargos siguen las tarifas actuales de API Hop y el uso real. Recarga cuando lo necesites.
Modelos de IA y API de datos unificados, con acceso a varios modelos en un solo lugar
Una clave API conecta varios modelos de IA y servicios de datos, reduce los costes de integración y permite cambiar con un clic. Las aplicaciones empresariales necesitan tanto IA como datos.
Registros de llamadas y controles de acceso, con claridad en cada llamada
Cada llamada API se registra en tu panel. Crea claves API distintas para diferentes aplicaciones.
Evalúa las salidas según tu tarea
Usa el ID del modelo documentado y los parámetros admitidos mediante API Hop. Evalúa las salidas según tus criterios de aceptación y revisa los registros de uso y metadatos antes de producción. Un nombre de modelo o un ejemplo no garantiza cada resultado.
Cómo usar Claude Sonnet 5 en API Hop
Tras crear una clave API en la consola, sigue la documentación para empezar con Claude Sonnet 5.
Prepara tu cuenta y prueba en línea
Inicia sesión, confirma tu saldo y crea una clave API.
Pruébalo en el área de pruebas
Explora las capacidades del modelo en el área de pruebas para encontrar la mejor forma de usarlo.
Integra Claude Sonnet 5 en tu negocio
Sigue nuestra documentación para desarrolladores para integrar Claude Sonnet 5 en tu negocio.
Futuras actualizaciones del modelo
Para cambiar a un modelo nuevo, confirma primero que su ID exacto aparece en el catálogo de tu clave API. Si admite el mismo endpoint y campos, actualiza el ID y prueba los formatos de respuesta, streaming, límites de salida y facturación antes de enviar tráfico de producción. Para tareas asíncronas de imagen o vídeo, verifica también el envío, el sondeo de estado y la obtención del resultado.
Preguntas frecuentes sobre la API de Claude Sonnet 5
¿Cómo llamar a la API de Claude Sonnet 5 mediante API Hop?
We recommend first signing in to API Hop and creating an API Key, then reading our documentation or asking AI to help you configure the connection.
Haga primero una prueba mínima en la herramienta en línea y luego integre según la documentación actual de Claude Sonnet 5 API en API Hop. Así comprueba su utilidad antes de integrar y evita trasladar por error rutas y parámetros de otros proveedores.
No. El nombre API de Claude Sonnet 5 es claude-sonnet-5; el de Claude Sonnet 4.6 es claude-sonnet-4-6. Son modelos distintos; no confundas sus parámetros model.
OpenAI Responses no es compatible. Claude tiene su propio formato Claude Messages; consulta la documentación para más detalles.
¿Por qué los parámetros antiguos de pensamiento o muestreo devuelven 400 tras migrar de Sonnet 4.6?
Revise primero thinking, budget_tokens, temperature, top_p y top_k. Sonnet 5 ya no admite thinking: {"type":"enabled","budget_tokens":N}; los parámetros de muestreo no predeterminados también devuelven 400. Al migrar, elimine estos ajustes y use output_config.effort para controlar el razonamiento. Migración y parámetros Sonnet 5
Sin thinking, Sonnet 5 activa pensamiento adaptativo. Si necesita desactivarlo, use thinking: {"type":"disabled"}. Defina effort explícitamente según su negocio y controle tono, formato y alcance mediante prompts y ejemplos. Configuración oficial del pensamiento
¿Por qué una solicitud correcta no tiene texto de respuesta, pero aumenta los tokens de salida?
Revise stop_reason y los bloques devueltos. Sonnet 5 oculta el pensamiento por defecto: thinking puede estar vacío aunque sus tokens cuenten como salida. Extraiga text según el type de cada bloque, no siempre de content[0].text. Visualización y facturación del pensamiento
Revise el presupuesto: max_tokens limita pensamiento y respuesta juntos. Un effort alto con poco presupuesto puede agotar el límite antes de terminar. Ante stop_reason: "max_tokens", aumente el presupuesto o reduzca el pensamiento y compruebe la respuesta completa. Presupuesto de salida Sonnet 5
¿Por qué no continúa la tarea después de una llamada a herramienta?
Con herramientas del cliente, stop_reason: "tool_use" indica que espera a que la aplicación ejecute y devuelva el resultado. Añada primero el contenido original del asistente al historial y luego el resultado con tool_result. tool_use_id debe coincidir con la llamada anterior antes de solicitar de nuevo al modelo. Flujo oficial de herramientas
Conserve todos los bloques, especialmente bloques y firmas relevantes con pensamiento activado, no solo el texto visible. Pruebe primero el ciclo “solicitar herramienta, ejecutar, devolver resultado, generar respuesta” antes de ampliar a varias herramientas. Devuelva también errores de ejecución para que el modelo ajuste el siguiente paso. Conservación de bloques de pensamiento
Sonnet 5 nativo admite tipos forzados tool_choice any o tool con pensamiento adaptativo; sigue la documentación de la interfaz elegida. Ten cuidado al reproducir pensamiento guardado tras editar mensajes anteriores.
¿Cómo diagnostico errores de autenticación, saldo o acceso?
Sigue la documentación de errores de API para diagnosticar el problema.
¿La memoria de conversación es permanente?
No. La API no conserva automáticamente el contexto para solicitudes posteriores. Gestiona el historial e incluye el contexto necesario en cada solicitud. Tu aplicación debe implementar la memoria a largo plazo.
API de texto relacionadas
Ejemplos de API y parámetros admitidos de Claude Sonnet 5
Inicio rápido de la API de Claude Sonnet 5
claude-sonnet-5model es obligatorio; estos ejemplos usan el ID del modelo de esta página. Comprueba el acceso de tu clave API con GET /v1/models.
Chat CompletionsPOST /v1/chat-completions
curl -X POST "https://api.apihop.ai/v1/chat-completions" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"claude-sonnet-5","messages":[{"role":"user","content":"Hello, introduce yourself in one sentence."}],"stream":false}'MessagesPOST /anthropic/v1/messages
Messages requiere max_tokens. El presupuesto del ejemplo se puede editar; no es el valor predeterminado del proveedor ni un límite del modelo. El razonamiento puede agotarlo antes de responder; ajústalo a tu tarea y revisa los costes de salida.
curl -X POST "https://api.apihop.ai/anthropic/v1/messages" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H 'anthropic-version: 2023-06-01' \
-d '{"model":"claude-sonnet-5","max_tokens":4096,"messages":[{"role":"user","content":"Hello, introduce yourself in one sentence."}],"stream":false}'Referencia de la familia y el protocolo
Claude Messages
Documentación completa de la APIAPI nativa compatible con Claude Messages. Este endpoint usa los formatos de solicitud y respuesta de Anthropic Messages, incluidas las llamadas a herramientas y los eventos SSE de Anthropic.
POST
https://api.apihop.ai/anthropic/v1/messages