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Anthropic lanza Claude Haiku 5.5, reduciendo los costos de los modelos pequeños en un 75% y permitiendo a los usuarios ajustar la intensidad de inferencia

Anthropic lanza Claude Haiku 5.5, reduciendo los costos de los modelos pequeños en un 75% y permitiendo a los usuarios ajustar la intensidad de inferencia

21 de octubre de 2026
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Anthropic lanza Claude Haiku 5.5, reduciendo los costos de los modelos pequeños en un 75% y permitiendo a los usuarios ajustar la intensidad de inferencia

El 8 de octubre, Anthropic presentó su modelo más eficiente y capaz hasta la fecha: Claude Haiku 5.5. Posicionado como el modelo pequeño más rápido y capaz de la gama de Anthropic, está diseñado para aplicaciones de alta frecuencia y sensibles al costo, como la resumización de artículos, la categorización de contenido, las consultas a bases de datos, las respuestas de atención al cliente, la automatización de navegadores y las subtareas delegadas por agentes de IA más grandes.

Haiku 5.5 adopta una estrategia altamente competitiva, reduciendo los costos operativos promedio en aproximadamente un 75 % en comparación con su predecesor, Haiku 4.5. Para solicitudes de menos de 100 000 tokens, los costos de entrada y salida son de solo $0,1 y $0,5 por millón de tokens, respectivamente, lo que reduce significativamente los gastos en tareas ligeras. Cabe destacar que la serie Haiku ahora ofrece una intensidad de razonamiento ajustable, lo que permite a los usuarios controlar la profundidad del pensamiento según la complejidad de la tarea. Esta característica permite que el modelo asequible realice un razonamiento más profundo cuando sea necesario, sin incurrir en costos computacionales completos para cada solicitud.

Anthropic también ajustó los precios de su modelo vecino, Sonnet 5.5, reduciendo a la mitad el precio de lectura en caché a $0,1 por millón de tokens. Según la empresa, este cambio reduce los costos operativos de la mayoría de las tareas de agentes en aproximadamente un 20 %. La lectura en caché, utilizada con frecuencia cuando los agentes procesan repetidamente contextos largos, ahora es más asequible, lo que reduce eficazmente el costo de ejecutar agentes autónomos en segundo plano durante todo el día.

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