- Claude Opus 4.1 mejora en precisión de codificación y tareas de razonamiento.
- Supera a versiones anteriores en benchmark SWE-bench Verified y en refactorización de código.
- Disponible en la suscripción de pago, API de Anthropic, Amazon Bedrock y Google Vertex AI.
- Empresas tecnológicas han comprobado mejoras prácticas en entornos reales con la nueva versión.
Claude Opus 4.1 ya está disponible y supone una evolución significativa dentro de los modelos de inteligencia artificial avanzados, especialmente en aquellas tareas que requieren no solo generación de texto, sino análisis profundo y precisión en la programación. Anthropic, la empresa detrás de Claude, mantiene así su apuesta por refinar y fortalecer la utilidad de su IA para desarrolladores, empresas y analistas técnicos.
Con esta actualización, Anthropic responde a la creciente demanda de modelos capaces de resolver problemas complejos y depurar código de manera eficiente, consolidando su competencia frente a opciones populares como ChatGPT o Gemini de Google. El lanzamiento de Claude Opus 4.1 viene en un contexto de intensa rivalidad en el sector de IA generativa y pone de manifiesto el enfoque de la compañía en la fiabilidad y el rendimiento para usuarios profesionales.
Mejoras técnicas y nuevos resultados
Uno de los aspectos más destacados de esta nueva versión es la mejora en los benchmarks. Claude Opus 4.1 ha alcanzado un 74,5% en el test SWE-bench Verified, un estándar que mide la habilidad de las IA para solucionar tareas reales de ingeniería de software extraídas de proyectos como los de GitHub. Este dato supone un incremento respecto a la versión anterior y posiciona a Claude Opus 4.1 como una alternativa sólida para quienes buscan fiabilidad en la escritura y depuración de código.
Adicionalmente, la IA ha demostrado avances en refactorización de proyectos compuestos por múltiples archivos, tarea especialmente compleja para los modelos de lenguaje actuales. Empresas tecnológicas como GitHub y Rakuten han reportado que la nueva versión reduce la posibilidad de errores colaterales durante el proceso de corrección y adaptación de grandes bases de código.
Disponibilidad y acceso a Claude Opus 4.1
El modelo Opus 4.1 sustituye por completo a su predecesor, por lo que todos los usuarios de pago de Claude ya pueden acceder a la nueva versión sin coste adicional. Está disponible a través de los siguientes canales:
- Suscripción de pago de Claude y Claude Code
- API propia, accesible mediante el endpoint específico de Opus 4.1
- Amazon Bedrock y Google Cloud Vertex AI en ubicaciones seleccionadas
- Integración en plataformas como GitHub Copilot (Enterprise y Pro+) y entornos de desarrollo como Visual Studio Code
El modelo mantiene la política de precios de su predecesor, por lo que no se han introducido cambios para desarrolladores ni empresas que ya lo utilizaban previamente. Anthropic ha comunicado que se retirará la versión Opus 4 en un plazo de 15 días, dejando únicamente disponible la actualización.
Prestaciones, contexto y comparación frente a rivales
Uno de los puntos críticos del nuevo Claude Opus 4.1 sigue siendo su capacidad de contexto: admite hasta 200.000 tokens de entrada y 32.000 de salida. Aunque esta cifra es considerable, se encuentra por debajo de otras alternativas del mercado como GPT-4.1 y Gemini 2.5 Pro, que permiten trabajar con volúmenes de texto mucho mayores. Para analizar un documento técnico de unas 100 páginas, empleando esta IA, el coste aproximado sería de 0,60 dólares.
El precio por cada millón de tokens también varía; Claude resulta menos competitivo en generación de texto en comparación con Google Gemini o GPT-4.1, aunque mantiene su liderazgo en tareas de programación y análisis de datos en profundidad. El coste por millón de tokens de entrada es de 15 dólares y de salida 75 dólares para Claude, frente a precios más bajos en otras soluciones de IA.
Aplicaciones prácticas y valor añadido
Empresas como Rakuten y Windsurf ya han implementado la versión 4.1 en sus flujos de trabajo con resultados positivos, especialmente en la corrección de errores específicos y en reducir modificaciones innecesarias en grandes proyectos. Además, el modelo ha sido probado en entornos donde la precisión y el análisis detallado son prioritarios, como en investigación tecnológica y manejo de grandes volúmenes de información.
Su capacidad en tareas de programación se combina con mejoras en búsqueda agéntica, que permite que el sistema actúe de forma autónoma para identificar y organizar datos relevantes sin intervención humana continua. Estas características lo convierten en un aliado útil para desarrolladores, analistas y científicos de datos.
Anthropic ha puesto a disposición recursos de soporte, documentación detallada y materiales informativos sobre el funcionamiento y límites del modelo, fomentando una adopción responsable y un intercambio de retroalimentación en la comunidad tecnológica.
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