Las herramientas de inteligencia artificial avanzan rápidamente, y una de las preguntas recurrentes de los ingenieros, gerentes de producto y compradores técnicos es simple: ¿Puede Claude —y específicamente la herramienta de línea de comandos de Anthropic “Claude Code”— realmente... ver ¿Imágenes y utilizarlas de manera significativa en los flujos de trabajo de codificación? En este artículo extenso, sintetizaré los últimos lanzamientos oficiales, documentos de productos e informes del mundo real (incluido el lanzamiento de Opus 2025 de Anthropic en agosto de 4.1 y la pila de visión Claude 3/4 existente) para brindarle una respuesta clara y práctica, además de ejemplos, advertencias y flujos de trabajo sugeridos.
¿Qué es la “visión” en Claude y qué modelos de Claude apoyan las imágenes?
¿Qué modelos de Claude admiten imágenes?
Varias familias de modelos Claude ahora incluyen visión Capacidades de entrada de imágenes. La documentación pública de Anthropic y los anuncios de modelos describen explícitamente que Claude 3.x y Claude 4 admiten la entrada de imágenes y el razonamiento visual: los modelos pueden aceptar archivos de imagen, realizar OCR, interpretar gráficos/diagramas e incorporar información visual en las salidas de texto y código.
¿Qué es “visión” en Claude?
Cuando Anthropic afirma que un modelo tiene "visión", significa que acepta una imagen como parte de una solicitud del usuario y devuelve texto (o código) que referencia o extrae información de esa imagen. Las tareas típicas en las que la visión es útil incluyen:
- Lectura de texto dentro de capturas de pantalla (OCR) y devolución de texto extraído o datos estructurados.
- Interpretar gráficos, tablas o diagramas y resumir tendencias o producir código para reproducir el gráfico.
- Examinar maquetas de interfaz de usuario o capturas de pantalla de errores y sugerir cambios de código, ajustes de CSS o pasos de depuración.
Estas no son capacidades puramente hipotéticas: las tarjetas modelo y los documentos de productos de Anthropic evalúan y resaltan explícitamente estos casos de uso para sus familias Sonnet/Opus.
Cómo se representan las imágenes dentro de Claude
Claude convierte imágenes en tokens (representaciones numéricas que el modelo puede procesar) y luego las combina con tokens de texto dentro de una gran ventana de contexto. Anthropic ofrece orientación sobre cómo calcular las estimaciones de tokens de imagen (una simple heurística divide el área del píxel entre una constante para estimar el costo del token) y enfatiza el redimensionamiento y el preprocesamiento como buenas prácticas para controlar el costo y el rendimiento. En otras palabras, una imagen se convierte en un fragmento de entrada del modelo, al igual que las palabras, con implicaciones predecibles en el costo y el contexto.
¿Puede Claude? Código (la CLI) ¿aceptar y razonar sobre imágenes?
Sí, Claude Code se puede utilizar con modelos que aceptan imágenes
Código de Claude Es la herramienta de codificación de línea de comandos y agente de Anthropic que ofrece a los desarrolladores flujos de trabajo rápidos y basados en modelos en la terminal. Al ser un cliente para la familia Claude, si se selecciona una variante de modelo compatible con visión (p. ej., Sonnet/Opus con visión habilitada), se pueden incorporar imágenes en las interacciones, ya sea subiendo archivos o haciendo referencia a imágenes en las llamadas API, y el modelo responderá utilizando contexto tanto textual como visual. La descripción oficial de Anthropic de Claude Code documenta la herramienta y muestra su compatibilidad con la familia de modelos Claude.
Cómo se suministran las imágenes en Claude Code
Hay dos formas prácticas en las que las imágenes llegan a Claude en un flujo de trabajo de Claude Code:
- Archivos adjuntos (archivos locales o arrastrar y soltar en envoltorios GUI): En la consola web o la interfaz de usuario de claude.ai puedes arrastrar y soltar; los usuarios informan experiencias similares de colocación de archivos cuando se integran con herramientas locales o integraciones IDE para Claude Code.
- Imágenes codificadas API/CLI: Los ejemplos de mensajes/API de Anthropic muestran cómo se pueden proporcionar imágenes en base64 o mediante URL en las solicitudes. Así es precisamente como una CLI puede pasar bytes de imagen al modelo mediante programación. En otras palabras, Claude Code puede enviar el contenido en base64 de un archivo de imagen junto con una solicitud para que el modelo la reciba para su razonamiento.
Consejo práctico: cuando planea introducir imágenes en Claude Code desde scripts, la mayoría de los equipos convierten la imagen a base64 y la incluyen en la carga útil de la solicitud o apuntan a una URL accesible y dejan que el modelo la obtenga.
¿Cómo afectan las últimas actualizaciones (como Opus 4.1) al soporte de imágenes en Claude Code?
¿Está el modelo más nuevo de Opus en Claude Code?
La actualización de agosto de 2025 de Anthropic (Opus 4.1) establece explícitamente que la versión está disponible para usuarios pagos y en Código de ClaudeOpus 4.1 mejora las tareas de agencia y el rendimiento de la codificación, lo que beneficia los flujos de trabajo que combinan la generación de código y la comprensión de imágenes. Si ejecuta Claude Code con Opus 4.1 seleccionado, estará utilizando un modelo que destaca en la codificación y hereda las capacidades de visión de la familia Claude 3/4.
¿Por qué eso importa?
La comprensión de imágenes combinada con un modelo de codificación de primera clase supone un cambio práctico para tareas como:
- Traducir una maqueta de UI (PNG/SVG) en componentes React o fragmentos CSS.
- Tomar una captura de pantalla con un error del navegador + seguimiento de la pila y producir una prueba reproducible o un parche de código.
- Analizar un diagrama de arquitectura complejo y generar automáticamente manifiestos de implementación o código de andamiaje.
Debido a que Opus 4.x prioriza los flujos de trabajo de agentes de larga duración y las ediciones de código complejas, la alimentación de imágenes en Claude Code ahora produce resultados de múltiples pasos más sólidos que las versiones de modelos anteriores con menos capacidad.
¿Qué formatos de imagen, tamaños y límites deben esperar los desarrolladores?
Formatos admitidos y tamaños recomendados
La documentación de soporte de Anthropic enumera los formatos de imagen estándar (jpeg, png, gif, webp) y sus límites prácticos (tamaño y resolución del archivo). Para obtener los mejores resultados, se recomienda que las imágenes tengan un tamaño adecuado (p. ej., ≥1000×1000 píxeles para tareas visuales detalladas) y que no superen los límites de la plataforma (existen límites superiores, como 30 MB y dimensiones máximas en píxeles, en la interfaz de usuario). Si se integra mediante la API o la CLI, la codificación en base64 y la garantía de que la carga útil se encuentre dentro de los límites de la cuenta o de la API son la mejor opción.
Advertencias operativas y cuotas por producto
- Cuotas de carga y límites por conversación: Los informes de la comunidad y los hilos de soporte indican que existen límites prácticos de carga de imágenes por conversación o por cuenta (estos límites pueden cambiar con el tiempo y variar según el nivel de suscripción). Si prevé un alto rendimiento de imágenes, pruebe los límites de su cuenta y considere agrupar las imágenes mediante una API de archivos o un almacenamiento externo.
- Las imágenes grandes pueden ser rechazadas o necesitar preprocesamiento: Algunas comparaciones de terceros e informes de usuarios indican que Claude Code no redimensiona ni preprocesa automáticamente imágenes muy grandes; puede ser necesario reducir el tamaño antes de enviarlas. Esto es importante en la automatización y los procesos de integración continua.
¿Cómo se representa la entrada de imagen en las solicitudes API/CLI (ejemplo práctico)?
Flujo básico
- Lea el archivo de imagen en su script o CLI.
- Conviértalo a base64 o cárguelo en un almacenamiento accesible y pase la URL.
- Incluya la carga de la imagen en el cuerpo del mensaje junto con el mensaje que explica la tarea (por ejemplo, "Aquí hay una captura de pantalla de mi aplicación; sugiera una diferencia de código mínima para arreglar el botón desalineado").
- El modelo devuelve texto (explicaciones, diferencias, código) y puede incluir salidas estructuradas que puedes analizar.
Ejemplo (use la URL base y la clave de cometapi):
sh# encode local image to base64 (POSIX shell)
IMAGE_PATH="./screenshots/login.png"
IMAGE_BASE64=$(base64 -w 0 "$IMAGE_PATH") # on macOS use base64 without -w or use pv to format
API_KEY="YOUR_CometAPI_API_KEY"
API_URL="https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" # placeholder endpoint
cat <<EOF > payload.json
{
"model": "claude-opus-4-1-20250805", "messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "image/png",
"data": "$IMAGE_BASE64"
}
},
{
"type": "text",
"text": "Here's a screenshot of a misaligned login button. Provide a minimal CSS diff that fixes it."
}
]
}
]
}
EOF
curl -s -X POST "$API_URL" \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data-binary @payload.json
Notas: utilice el patrón de API de mensajes que se muestra en los documentos de Anthropic; el bloque de imagen source.type puede ser base64 or url.
¿Qué tan confiable es la comprensión de imágenes de Claude para las tareas de codificación?
Ventajas
- Razonamiento visual de alto nivel: Claude destaca en la interpretación de gráficos, la extracción de texto de capturas de pantalla y la explicación de diseños visuales en términos útiles para la generación de código. La serie Sonnet de Anthropic se evaluó explícitamente en tareas visuales como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y la interpretación de gráficos.
- Flujos de trabajo de agentes de extremo a extremo: Con Opus 4.x y Claude Code, puedes ejecutar pipelines de varios pasos donde el modelo inspecciona una imagen, propone código, ejecuta pruebas e itera. Esto es especialmente eficaz para flujos de trabajo de interfaz de usuario o de documentación a código.
Limitaciones y modos de fallo
- Detalles alucinados. Cuando faltan señales visuales, el modelo puede inventar etiquetas o códigos plausibles pero incorrectos.
- Restricciones de token y contexto. Las imágenes muy grandes o de alta resolución en gran cantidad pueden agotar los presupuestos prácticos; cambiar su tamaño y recortarlo ayuda.
- Ambigüedad en las imágenes. El bajo contraste, la oclusión o las vistas parciales crean una ambigüedad que el modelo resuelve de manera imperfecta.
- Cambio de dominio. Los modelos entrenados con imágenes generales pueden tener un rendimiento inferior al de las imágenes de un dominio específico (exploraciones médicas, esquemas de ingeniería especializados) sin ajustes finos ni adaptadores de dominio.
¿Cuáles son las mejores prácticas para integrar flujos de trabajo de Claude Code basados en imágenes?
Incitación y contexto
- Proporcione instrucciones concisas y explícitas junto con las imágenes: por ejemplo, "Devolver un parche mínimo que solucione el problema de alineación visible en las coordenadas X-Y".
- Proporcione contexto textual cuando sea posible: incluya los nombres de los archivos de origen relacionados, el entorno (navegador, sistema operativo) y el formato de salida deseado (diff, prueba, bloque de código).
Patrones de herramientas y tuberías
- Preprocesar imágenes a un tamaño razonable y recortarlo a la región relevante antes de enviarlo: esto reduce el costo de la API y aumenta la precisión.
- Utilice la API de archivos cuando se necesitan múltiples imágenes en todos los pasos, cárguelas una vez y haga referencia a ellas, en lugar de volver a cargarlas repetidamente.
- Automatizar la verificación: Para el código generado, ejecute pruebas unitarias y verificaciones de regresión visual automáticamente en CI.
UX y ergonomía del desarrollador
- Combine Claude Code con extensiones IDE o flujos de trabajo de multiplexor de terminal que facilitan pegar imágenes, anotar capturas de pantalla y aceptar o rechazar parches. Los informes de los primeros usuarios indican que los flujos de trabajo de arrastrar y soltar y pegar en el portapapeles ya son comunes en la práctica.
Conclusión: ¿Cuándo y cómo deberían los equipos utilizar el código Claude habilitado para imágenes?
En breve: Úselo cuando las entradas visuales ayuden materialmente a la tarea de codificación. Para la ingeniería inversa de la interfaz de usuario, la depuración de capturas de pantalla, la extracción de datos de gráficos o la conversión de diseños visuales a código, Claude Code, combinado con los modelos Claude compatibles con visión (familias Sonnet/Opus, que ahora incluyen las actualizaciones de Opus 4.1), ofrece una solución práctica y lista para producción. La integración se realiza mediante la API (base64 o imágenes URL), la interfaz de usuario de claude.ai y la CLI de Claude Code, lo que permite crear prototipos en la terminal y escalar con la API de archivos y las canalizaciones de integración continua (CI).
Primeros Pasos
CometAPI es una plataforma API unificada que integra más de 500 modelos de IA de proveedores líderes, como la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Midjourney, Suno y más, en una única interfaz intuitiva para desarrolladores. Al ofrecer autenticación, formato de solicitudes y gestión de respuestas consistentes, CometAPI simplifica drásticamente la integración de las capacidades de IA en sus aplicaciones. Ya sea que esté desarrollando chatbots, generadores de imágenes, compositores musicales o canales de análisis basados en datos, CometAPI le permite iterar más rápido, controlar costos y mantenerse independiente del proveedor, todo mientras aprovecha los últimos avances del ecosistema de IA.
Los desarrolladores pueden acceder Soneto de Claude 4, Claude Opus 4 y Claude Opus 4.1 atravesar CometAPILas últimas versiones de los modelos mencionados corresponden a la fecha de publicación del artículo. Para comenzar, explore las capacidades del modelo en... Playground y consultar el Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.
CometAPI también proporciona un proxy de código Claude. Vea también Cómo instalar y ejecutar Claude Code a través de CometAPI