Anthropic: Claude Sonnet 5

Claude Sonnet 5 es un modelo de texto de Anthropic, listado en api14 como anthropic/claude-sonnet-5. Anthropic lo describe como su modelo más capaz de la clase Sonnet, con rendimiento de frontera en programación, agentes y trabajo profesional. Se sitúa en la categoría de texto y fue lanzado por el proveedor el 2026-06-30.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y devuelve texto. Su ventana de contexto es de 1.000.000 de tokens, y la salida máxima es de 128.000 tokens. Esa combinación de un contexto muy grande y un presupuesto de salida amplio significa que puedes introducir documentos largos o repositorios completos de material y aún dejar espacio para una respuesta generada sustancial. Anthropic también describe pensamiento adaptativo con niveles de esfuerzo de razonamiento seleccionables, incluidos low, medium, high y max, lo que te permite intercambiar velocidad por profundidad de razonamiento en cada solicitud.

Esas capacidades apuntan a varios usos prácticos. El trabajo de programación encaja de forma natural: leer archivos grandes o proyectos completos, explicar código, redactar cambios y dirigir bucles de agentes que llaman a herramientas. Como se aceptan imágenes y archivos como entrada, las tareas con muchos documentos, como resumir informes, extraer datos estructurados de PDFs o responder preguntas sobre un conjunto mixto de adjuntos, también son razonables. Los controles de esfuerzo de razonamiento se adaptan a flujos de trabajo agénticos y de varios pasos en los que quieres un pensamiento más deliberado en los pasos difíciles y respuestas más baratas y rápidas en los rutinarios. Las salidas estructuradas y el llamamiento a herramientas hacen que sea utilizable como el núcleo de razonamiento detrás de una aplicación, no solo como un endpoint de chat.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo anthropic/claude-sonnet-5, por lo que los clientes y SDKs existentes de estilo OpenAI funcionan con un cambio de URL base y nombre de modelo. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools y verbosity. En la práctica, tools y tool_choice cubren el llamamiento a funciones, response_format y structured_outputs cubren formas de salida restringidas, y reasoning, reasoning_effort e include_reasoning controlan el comportamiento de pensamiento. Usa max_tokens o max_completion_tokens para limitar la generación, y stop para terminar la salida en secuencias dadas.

Merece la pena señalar dos límites cuando planificas una integración. La salida es solo texto, así que si necesitas imágenes o audio generados, este modelo no es la opción adecuada. Las entradas son texto, imágenes y archivos, así que otras modalidades en el lado de la entrada también quedan fuera de alcance. Si tu carga de trabajo es pequeña y sencilla, los ajustes de esfuerzo de razonamiento te permiten bajar la intensidad del modelo en lugar de cambiar a otro, pero para tareas fuera de la generación de texto necesitarás un modelo diferente.