Para construir con Claude, elige el modelo correcto, basa en tus datos y devuelve salidas estructuradas. Utiliza herramientas (y MCP) para acciones, caching de prompts para velocidad/costo, y agrega uso de computadora para tareas de escritorio. Envuélvelo con evaluaciones, guardas y un plan de implementación para que los pilotos se conviertan en valor de producción.

Por qué esto importa ahora

Los modelos más recientes de Claude (Opus/Sonnet 4.5) traen codificación más fuerte, flujos de trabajo de agentes y razonamiento de largo contexto. Agrega salidas estructuradas, caching de prompts, uso de herramientas & uso de computadora, además del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), y puedes mover de demostraciones elegantes a sistemas confiables que generan valor.

Selección de modelo

• Opus 4.5: mejor para codificación compleja, agentes, investigación, planes de múltiples pasos. Usa cuando la calidad supera el costo.

• Sonnet 4.5: rendimiento/precio equilibrado para la mayoría de aplicaciones y APIs.

• Haiku (si está disponible en tu región): más rápido/coste más bajo para clasificación simple, extracción o enrutamiento.

Ventana de contexto: hasta 200k tokens en la familia 4.5 actual. Aun así, no solo "pegues todo"—basa y obtén lo que sea relevante.

Reglas de oro (que ahorran semanas después)

1. Devuelve estructura, no prosa. Pide salidas estructuradas (Esquema JSON) para que tu código maneje resultados de manera determinística.

2. Mantén los prompts modulares. Usa un prompt de sistema corto y estable + instrucciones de tarea + ejemplos.

3. Cachea prefijos pesados. Habilita caching de prompts para políticas, ejemplos y largos antecedentes para reducir latencia/costo.

4. Conecta herramientas de manera ordenada. Usa uso de herramientas y estandariza conexiones mediante MCP.

5. Diseña puntos de control. Humano en el circuito para pasos de alto riesgo; automático en bajo riesgo.

6. Mide e itera. Rastrea precisión, latencia, costo y resultado de negocios (tiempo ahorrado, calidad, riesgo, ingresos).

Inicio rápido (10–15 minutos)

1) Elige un modelo & define el prompt del sistema
Describe el rol, la audiencia, las restricciones y el comportamiento de fracaso (por ejemplo, "di No lo sé cuando estés inseguro"). Mantenlo breve.

2) Haz el esquema de salida
Crea un Esquema JSON que capture exactamente lo que necesitas (tipos, enumeraciones, campos requeridos). Evita características sobre‑complejas al principio.

3) Agrega herramientas (opcional ahora, esencial después)
Comienza con una herramienta simple de "búsqueda" o "getCustomer". Mueve a MCP cuando estés listo para estandarizar conexiones.

4) Activa el caching de prompts
Cachea el prefijo estático (políticas, ejemplos) para reducir latencia/costo en cada llamada.

5) Escribe una evaluación pequeña
10–20 casos que reflejen entradas reales. Puntúa para campos de coincidencia exacta y reglas de negocios.

6) Lanza a un grupo piloto
Instrumenta logs y tableros. Decide escalar/iterar/detener basado en los datos.

Ejemplo: API de Mensajes TypeScript con JSON estructurado

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY! });

const schema = {
  type: "object",
  additionalProperties: false,
  properties: {
    intent: { type: "string", enum: ["support", "sales", "other"] },
    priority: { type: "integer", minimum: 1, maximum: 5 },
    summary: { type: "string", maxLength: 240 }
  },
  required: ["intent", "priority", "summary"]
} as const;

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4.5",
  max_tokens: 800,
  system: "You are a helpful triage assistant. If uncertain, say you are uncertain.",
  messages: [{ role: "user", content: "My checkout fails at payment step" }],
  output_format: { type: "json_schema", json_schema: schema }
});

const result = JSON.parse(msg.content[0].text);

Caching de prompts (TypeScript)

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4.5",
  max_tokens: 800,
  system: {
    type: "text",
    text: "Global policies and examples...",
    cache_control: { type: "ephemeral" } // cache this heavy prefix
  },
  messages: [{ role: "user", content: "New request text..." }]
});

Herramientas, MCP y uso de computadora (cuando estés listo para actuar)

Uso de herramientas permite a Claude llamar a funciones que defines (con parámetros de esquema JSON). Genial para: búsquedas de base de datos, búsquedas, enviar correos, publicaciones a CRM.
MCP estandariza cómo los modelos se conectan a herramientas y datos—piensa en USB‑C para IA. Adóptalo para evitar adaptadores personalizados y habilitar un ecosistema creciente de servidores listos para usar.
Uso de computadora (beta) permite interacciones de escritorio controladas (mouse/teclado/pantalla) para tareas que aún existen en aplicaciones solo GUI.

Patrón

• Comienza con 1–2 herramientas (por ejemplo, búsqueda de conocimiento, extracción de entidad).

• Añade llamadas a herramientas programáticas y un ejecutor de herramientas que reintente con errores claros.

• Registra cada llamada (entradas/salidas) para trazabilidad.

Patrones de prompts que consistentemente ayudan

• Rol + restricciones: "Eres un revisor de cumplimiento. Si no estás seguro, pide la página de política."

• Ejemplos (few‑shot): un buen ejemplo supera a diez reglas vagas.

• Contrato de salida: recuerda a Claude que JSON inválido = tarea inválida.

• Déjalo decir No lo sé: menos alucinaciones, mejor confianza.

• Descomponer tareas: pide un plan antes de actuar en flujos de alto riesgo.

Evaluaciones & calidad

Primero establece criterios de éxito (campos de coincidencia exacta, pass@k, precisión/recuerdo, latencia). Construye un pequeño harness de evaluación:

• 10–20 casos de prueba realistas con salidas esperadas.

• Puntuación automática para validez estructural + reglas de negocio.

• Un gráfico de tendencias semanal (precisión, costo, latencia, tasa de éxitos de caché).

Advertencias: formatos cambiados silenciosamente, latencia creciente, fallas en llamadas a herramientas, respuestas demasiado confiadas.

Lista de verificación de costo y rendimiento

• Caching de prompts para prefijos estáticos y bloques de ejemplo.

• Respuestas streaming para velocidad percibida en la interfaz de usuario.

• Mensajes más cortos: coloca contexto largo detrás de un paso de recuperación en lugar de en línea.

• Ajusta el tamaño del modelo: Haiku para extracción/enrutamiento; Sonnet/Opus para razonamiento complejo.

• Agrupamiento de trabajos no interactivos fuera de horario pico.

Seguridad, seguridad & gobierno

• Ámbitos de datos: claves de privilegio mínimo para herramientas y servidores MCP; evita acceso amplio.

• Manejo de PII: mascar en la ingestión; desmascarar solo donde esté autorizado.

• Puntos de control humano: aprobaciones para acciones de alto impacto (pagos, comunicaciones con el cliente).

• Auditoría & observabilidad: registra prompts, llamadas a herramientas y salidas con IDs; conserva para cumplir.

• Prompts de política: codifica reglas de "debes/nunca" en una capa de sistema breve; conserva versionado.

Recetas prácticas

1) Respuestas de conocimiento con citas

• Recupera los 5 mejores pasajes de tu herramienta de búsqueda/KB.

• Pide a Claude que responda con citas en línea y una etiqueta de confianza.

• Devuelve JSON: {respuesta, citas:[...], confianza: enum}.

2) Triaje de soporte

• Clasifica intención/prioridad, resume, propone el siguiente paso.

• Si es de alto riesgo o falta datos, redirige a un humano.

• Registra el razonamiento en un campo oculto para auditorías.

3) Asistente de investigación de ventas

• Llamadas a herramientas: consulta de empresa → enriquecimiento de CRM → borrador de correo electrónico.

• Salida JSON + texto de borrador separado para revisión.

4) Agente para operaciones de oficina trasera (uso de computadora)

• Leer pantalla → hacer clic en GUI heredada → exportar datos → cargar al sistema de registro.

• Protégete con límites de tiempo, listas blancas y un paso de aprobación manual.

Errores comunes (y soluciones amigables)

• Salidas en texto libre → cambiar a salidas estructuradas.

• Prompts masivas → basa mediante recuperación + caching de prompts.

• Sobre automatización → mantén a los humanos en el circuito para casos extremos primero.

• Una herramienta gigante → divídela en herramientas pequeñas y componibles con esquemas claros.

• Sin evaluaciones → incluso 20 casos de prueba superan a las suposiciones.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Es Claude apto para principiantes?
Sí. Comienza con la API de Mensajes y salidas estructuradas; agrega herramientas después.

¿Cómo detengo alucinaciones?
Pide incertidumbre, basa con contexto recuperado y requiere citas o salidas estructuradas.

¿Qué ventana de contexto debería esperar?
Planea alrededor de modelos de largo contexto (hasta ~200k tokens) pero solo obtén lo relevante.

¿Puede Claude actuar en mis sistemas?
Sí, mediante uso de herramientas y MCP; para aplicaciones de escritorio, considera uso de computadora (beta) con protecciones.

¿Cómo mido el ROI?
Rastrea precisión, tiempo ahorrado, reducción de errores, costo por tarea y, si es aplicable, incremento de ingresos.

Reserva un Taller de Construcción Claude—te ayudaremos a seleccionar el modelo adecuado, conectar herramientas mediante MCP, habilitar salidas estructuradas y caching, y establecer un harness de evaluación para que lances con confianza.