A finales de 2025, Anthropic sacudió su propia estructura de precios con el lanzamiento de Claude Opus 4.5, reduciendo drásticamente el coste frente a su predecesor, Claude Opus 4. Este artículo ofrece un análisis en profundidad de la estructura de costes de Claude Opus 4, la contrasta con la revolucionaria tarificación de Opus 4.5 y propone estrategias prácticas —incluido código en Python— para optimizar tu gasto en IA.
CometAPI actualmente integra la API de Claude 4.5 Opus; con CometAPI, puedes usar la API con un precio un 20% inferior al de la API de Anthropic y sin la suscripción costosa.
¿Cuál es el precio exacto de la API de Claude Opus 4?
Para entender el mercado actual, primero debemos anclarnos en los precios del modelo insignia que definió buena parte de 2025: Claude Opus 4.
A pesar del lanzamiento de modelos más nuevos, Claude Opus 4 sigue disponible a través de la API para sistemas heredados y flujos de trabajo de reproducibilidad específicos. Sin embargo, conlleva una “prima de legado” de la que los desarrolladores deben ser plenamente conscientes.
La estructura de costes heredada (Opus 4 / 4.1)
A enero de 2026, el precio estándar de pago por uso para Claude Opus 4 (y la actualización menor 4.1) es:
- Tokens de entrada: 15,00 $ por millón de tokens (MTok)
- Tokens de salida: 75,00 $ por millón de tokens (MTok)
Esta estructura refleja el enorme coste computacional requerido por la arquitectura de Opus 4 cuando se lanzó inicialmente en mayo de 2025. En ese momento, era el único modelo capaz de razonamiento complejo “Nivel 3” de forma fiable, lo que justificaba la prima.
El nuevo estándar: precios de Claude Opus 4.5
El 24 de noviembre de 2025, Anthropic lanzó Claude Opus 4.5, ofreciendo una gran reducción de precio junto con mejoras de rendimiento (80,9% en SWE-bench Verified).
- Tokens de entrada: 5,00 $ por millón de tokens
- Tokens de salida: 25,00 $ por millón de tokens
Conclusión clave: El modelo más nuevo y más inteligente es un 66% más barato que su predecesor. Para cualquier nueva integración en tu plataforma de agregación, Opus 4.5 es el valor por defecto lógico, mientras que Opus 4 sirve principalmente como referencia para compatibilidad heredada.
¿Cómo se compara Claude Opus 4 con Opus 4.5 y con la competencia?
Para los responsables de decisión, los números en bruto necesitan contexto. A continuación se muestra un análisis tabular detallado que compara la familia Opus con otros modelos de frontera disponibles a inicios de 2026, incluyendo la serie Sonnet, que ofrece un “término medio” en eficiencia de costes.
Tabla 1: Comparación de precios de modelos de frontera (ene 2026)
| Nombre del modelo | Costo de entrada / MTok | Costo de salida / MTok | Ventana de contexto | Mejor caso de uso |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4 (Legacy) | 15,00 $ | 75,00 $ | 200K | Mantenimiento legado, reproducibilidad de comportamiento. |
| Claude Opus 4.5 | 5,00 $ | 25,00 $ | 200K | Agentes de codificación complejos, investigación, “extended thinking”. |
| Claude Sonnet 4.5 | 3,00 $ | 15,00 $ | 200K | Apps de producción de alto rendimiento, canalizaciones RAG. |
| Claude Haiku 4.5 | 1,00 $ | 5,00 $ | 200K | Chat en tiempo real, clasificación, orquestación de subagentes. |
| GPT-5 (Standard) | 1,25 $ | 10,00 $ | 128K | Tareas de propósito general (referencia de la competencia). |
Análisis de los datos
- El “impuesto Opus 4”: Usar Opus 4 en 2026 equivale a una subida del 300% frente a Opus 4.5. Una única tarea compleja de programación que consuma 10k tokens de entrada y 2k de salida costaría aproximadamente 0,30 $ en Opus 4, pero solo 0,10 $ en Opus 4.5.
- Asimetría en salida: Observa la relación 5:1 entre los costes de salida y entrada para Opus 4.5 (25 $ vs 5 $). Es una mejora frente a la relación 5:1 de Opus 4 (75 $ vs 15 $), pero los ahorros absolutos son enormes. Las aplicaciones que generan contenido extenso (informes, archivos de código) obtienen el mayor beneficio al migrar a 4.5.
¿Por qué era tan caro Claude Opus 4?
Comprender el coste de Opus 4 requiere observar la “Curva de Coste de Inteligencia”. Cuando Opus 4 se lanzó, llevó al límite las arquitecturas de Mixture-of-Experts (MoE).
- Densidad de parámetros: Opus 4 utilizaba un número masivo de parámetros activos durante la inferencia para lograr sus capacidades de razonamiento.
- Escasez de hardware: A mediados de 2025, la disponibilidad de GPU H100 y Blackwell era más limitada, elevando los costes de amortización trasladados a los usuarios de la API.
- Falta de optimización: Las funciones de “Extended Thinking” y asignación dinámica de cómputo introducidas en Opus 4.5 no estaban presentes en Opus 4. Opus 4 aplicaba el cómputo máximo a cada token, mientras que los modelos más nuevos son mejores redirigiendo tokens fáciles a expertos más baratos.
¿Está justificado el alto precio de Opus 4 en 2026?
Esta es una cuestión crítica para tus usuarios, que podrían ver “Opus 4” en tu sitio de agregación de APIs y asumir “más caro = mejor”.
La respuesta corta es: Casi nunca.
Existen escenarios extremadamente de nicho en los que podría preferirse Opus 4:
- Sensibilidad al prompt: Si un prompt muy complejo y frágil fue diseñado específicamente para los rasgos de Opus 4 y falla en Opus 4.5 (improbable, pero posible en flujos rígidos empresariales).
- Cumplimiento normativo: Si un sistema fue certificado sobre una instantánea de modelo específica (p. ej., bots de asesoramiento médico o legal bloqueados a una versión validada) y la recertificación es costosa.
Para el 99% de los desarrolladores, elegir Opus 4 sobre 4.5 es quemar capital.
¿Cuáles son los costes ocultos y ahorros en la API de Anthropic?
Un análisis profesional de costes no puede detenerse en las tarifas base por token. Anthropic ofrece potentes palancas para reducir tu coste efectivo por millón de tokens, principalmente mediante caché de prompts y procesamiento por lotes (Batch).
1. Caché de prompts: el factor decisivo
Para aplicaciones con contextos grandes (p. ej., chatear con un PDF de 100 páginas o con una gran base de código), el caché de prompts reduce los costes de entrada hasta un 90%.
- Escritura en caché (primer acceso): Recargo del 25% (p. ej., 6,25 $/MTok para Opus 4.5).
- Lectura de caché (accesos posteriores): Descuento del 90% (p. ej., 0,50 $/MTok para Opus 4.5).
2. Batch API
Para tareas no urgentes (informes generados durante la noche), la Batch API ofrece un 50% de descuento fijo en todos los costes por token.
Tabla 2: Cálculo de coste efectivo (Opus 4.5)
| Escenario | Costo de entrada (por 1M) | Costo de salida (por 1M) | Costo total (reparto 50/50) |
|---|---|---|---|
| Bajo demanda estándar | 5,00 $ | 25,00 $ | 15,00 $ |
| Procesamiento por lotes (50% dcto.) | 2,50 $ | 12,50 $ | 7,50 $ |
| Lectura en caché (90% dcto. entrada) | 0,50 $ | 25,00 $ | 12,75 $ |
Nota: La columna “Costo total” asume una tarea con 500k de entrada y 500k de salida a modo ilustrativo.
¿Cómo pueden los desarrolladores estimar y controlar costes?
Publicar un artículo en un sitio de agregación de APIs requiere sustancia técnica. A continuación se muestra una implementación en Python que ayuda a los usuarios a calcular el coste de una solicitud antes de escalar, incluyendo lógica para elegir entre Opus 4 y Opus 4.5.
Código en Python: estimador de costes inteligente y selector de modelo
Este script demuestra cómo calcular costes de forma dinámica y aplicar límites de seguridad de presupuesto.
import math
class ClaudePricing:
# Pricing Catalog (Jan 2026)
PRICING = {
"claude-3-opus-20240229": {"input": 15.00, "output": 75.00}, # [...](asc_slot://start-slot-21)Legacy
"claude-opus-4-20250522": {"input": 15.00, "output": 75.00}, # [...](asc_slot://start-slot-23)Legacy Expensive
"claude-opus-4.5-20251101": {"input": 5.00, "output": 25.00}, # [...](asc_slot://start-slot-25)Recommended
"claude-sonnet-4.5-20250929": {"input": 3.00, "output": 15.00},
}
[...](asc_slot://start-slot-27)@staticmethod
def calculate_cost(model_id, input_tokens, output_tokens, cached=False):
"""
Calculates the estimated cost of an API call.
"""
if model_id not in ClaudePricing.PRICING:
raise ValueError(f"Model {model_id} not found in pricing catalog.")
rates = ClaudePricing.PRICING[model_id]
# Calculate Input Cost
if cached and "opus-4.5" in model_id:
# Approx 90% discount on input for cache hits
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * (rates["input"] * 0.10)
else:
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * rates["input"]
# [...](asc_slot://start-slot-29)Calculate Output Cost
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * rates["output"]
return round(input_cost + output_cost, 4)
@staticmethod
def recommend_model(budget_limit, input_tokens, estimated_output):
"""
Recommends the best model based on a strict budget constraint.
"""
print(f"--- Analyzing Model Options for Budget: ${budget_limit} ---")
# Check Opus 4 (The Expensive Option)
cost_opus4 = ClaudePricing.calculate_cost(
"claude-opus-4-20250522", input_tokens, estimated_output
)
# Check Opus 4.5 (The New Standard)
cost_opus45 = ClaudePricing.calculate_cost(
"claude-opus-4.5-20251101", input_tokens, estimated_output
)
print(f"Legacy Opus 4 Cost: ${cost_opus4}")
print(f"New Opus 4.5 Cost: ${cost_opus45}")
if cost_opus45 > budget_limit:
return "claude-sonnet-4.5-20250929", "Budget tight: Downgrade to Sonnet 4.5"
elif cost_opus4 > budget_limit >= cost_opus45:
return "claude-opus-4.5-20251101", "Optimal: Use Opus 4.5 (Opus 4 is too expensive)"
else:
return "claude-opus-4.5-20251101", "Budget allows Opus 4, but Opus 4.5 is cheaper & better."
# Example Usage
# Scenario: Processing a large 50k token document and expecting a 2k token summary
user_input_tokens = 50000
expected_output = 2000
user_budget = 0.50 # 50 cents
best_model, reason = ClaudePricing.recommend_model(user_budget, user_input_tokens, expected_output)
print(f"\nRecommendation: {best_model}")
print(f"Reason: {reason}")
Explicación del código
El código anterior pone de relieve la cruda realidad de los niveles de precios. Para una tarea con 50k tokens de entrada:
- Opus 4 costaría aproximadamente 0,90 $, superando el presupuesto de 0,50 $.
- Opus 4.5 costaría aproximadamente 0,30 $, encajando cómodamente en el presupuesto.
Esta lógica es esencial para los usuarios de tu sitio de agregación de APIs que puedan estar automatizando la selección de modelos.
¿Qué aporta el parámetro “Effort” al coste?
Una característica única introducida con Claude Opus 4.5 es el parámetro effort (Low, Medium, High). Esto permite que el modelo “piense” más antes de responder, similar al razonamiento tipo Chain-of-Thought pero interno.
Si bien la tarifa base (5/25 $) se mantiene, el modo High Effort aumenta significativamente el número de tokens de salida generados (ya que el modelo genera tokens de pensamiento internos).
- Solicitud estándar: 1.000 tokens de salida = 0,025 $
- Solicitud con High Effort: Podría generar 3.000 tokens de “pensamiento” + 1.000 tokens finales = 4.000 tokens de salida en total = 0,10 $.
Consejo profesional: Al calcular gastos para Opus 4.5, añade siempre un margen de 2x a 4x para tokens de salida si planeas usar effort=high en tareas de razonamiento complejo.
Conclusión: La era de la inteligencia asequible
La narrativa de “Claude es caro” está desfasada en 2026. Aunque Claude Opus 4 sigue siendo una de las APIs más caras del mercado con 15/75 $ por millón de tokens, es esencialmente un artefacto heredado.
Claude Opus 4.5 ha democratizado la inteligencia de alto nivel. A 5/25 $, rivaliza con los precios de modelos de gama media de 2024 y ofrece capacidades de programación y agentes de última generación.
Recomendaciones finales para tu estrategia de API:
- Desprioriza Opus 4: Márcalo como “Legacy” en tu panel para evitar usos costosos accidentales.
- Usa por defecto Opus 4.5: Establécelo como estándar para tareas de “Alta Inteligencia”.
- Implementa caché: Si tus usuarios envían contexto repetido (como bases de código), implementa caché de prompts para reducir los costes de entrada casi a cero (0,50 $/MTok).
Al pasar del caro Opus 4 al eficiente Opus 4.5, no solo les ahorras dinero, sino que también les ofreces una experiencia de IA más capaz, rápida e inteligente.
Los desarrolladores pueden acceder al modelo Claude 4.5 (Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5) a través de CometAPI. Para comenzar, explora las capacidades del modelo de CometAPI en el Playground y consulta la guía de la API para obtener instrucciones detalladas. Antes de acceder, asegúrate de haber iniciado sesión en CometAPI y obtenido la clave de API. CometAPI ofrece un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrar.
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