Anthropic: Claude Sonnet 5.5

Claude Sonnet 5.5 es un modelo de texto de Anthropic, lanzado el 28 de septiembre de 2026 como una actualización directa de Claude Sonnet 5. Se sitúa en la clase Sonnet de Anthropic, que el proveedor describe como orientada al trabajo cotidiano bien delimitado en lugar de las tareas de frontera más pesadas. En api14 aparece bajo el id de modelo anthropic/claude-sonnet-5.5 y su categoría principal es texto.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y devuelve únicamente texto. Su ventana de contexto es de 1.000.000 de tokens, lo suficientemente grande como para contener bases de código completas, conjuntos largos de documentos o historiales de conversación extensos en una sola solicitud. La salida máxima es de 128.000 tokens, por lo que las respuestas pueden alcanzar una longitud considerable cuando una tarea lo requiere. Anthropic destaca la creación de funcionalidades y la corrección de errores como fortalezas particulares, junto con la producción de texto escrito.

Esas capacidades apuntan a un conjunto de usos bastante específico. La combinación de una ventana de contexto muy grande con entrada de imágenes y archivos se adapta a la asistencia de código sobre repositorios reales, donde un desarrollador quiere que el modelo lea muchos archivos a la vez y proponga cambios o rastree un error entre ellos. La misma combinación de entradas sirve para el análisis de documentos, como resumir o extraer datos estructurados de informes largos, PDFs o material escaneado. Dado que la salida puede alcanzar los 128.000 tokens, el modelo también puede encargarse de tareas de generación que necesitan respuestas largas y continuas en lugar de respuestas breves. El uso de herramientas y las salidas estructuradas lo convierten en una opción razonable para flujos de trabajo de tipo agente y para canalizaciones que necesitan resultados legibles por máquina.

Se invoca a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo anthropic/claude-sonnet-5.5. 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, esto significa que se puede limitar la longitud de la salida, controlar cuánto esfuerzo de razonamiento aplica el modelo y si el razonamiento se muestra, restringir las respuestas a un esquema mediante response_format o structured_outputs, definir herramientas y cómo puede elegir entre ellas el modelo, establecer secuencias de parada y ajustar la verbosidad. El código escrito para el formato de chat completions de OpenAI debería funcionar cambiando solo la URL base y el id de modelo.

Lo principal que hay que sopesar es el alcance. Anthropic posiciona esto como un modelo de clase Sonnet para trabajo cotidiano bien delimitado, así que si tu tarea está en el extremo de dificultad más alto o necesita salidas más allá del texto, otro modelo podría encajar mejor. La salida es únicamente texto, por lo que la generación de imágenes o audio queda fuera de alcance aquí. Dentro del trabajo con texto, sin embargo, el contexto de un millón de tokens y el techo de salida de 128.000 tokens cubren una amplia gama de tareas de desarrollo y de documentos.