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Anthropic lanzó Claude Opus 5 el 24 de julio de 2026. Es el nuevo modelo por defecto en el plan Max y el más potente disponible en el plan Pro, y mantiene exactamente el mismo precio que Opus 4.8.

Esta es la ficha técnica: qué trae, qué cambia y qué no. Si lo que buscas es si merece la pena en el día a día, eso lo cuento aparte, con un proyecto real por delante.

Ficha rápida

Parámetro

Valor

Identificador

claude-opus-5

Fecha de lanzamiento

24 de julio de 2026

Ventana de contexto

1M tokens

Output máximo

128K tokens (300K en Batch API con cabecera beta)

Precio input

5 $ por millón de tokens

Precio output

25 $ por millón de tokens

Fast Mode

El doble del precio base, en torno a 2,5 veces la velocidad

Tipo de razonamiento

Adaptativo

Extended thinking con presupuesto de tokens

No soportado

Niveles de effort

low, medium, high (por defecto), xhigh, max

Corte de conocimiento fiable

Mayo de 2026

Retención de datos obligatoria

No

Qué cambia respecto a Opus 4.8

Opus 4.8

Opus 5

Precio

5 $ / 25 $

5 $ / 25 $ (igual)

Corte de conocimiento

Enero 2026

Mayo 2026

Thinking en xhigh y max

Desactivable

No desactivable

Cambio de herramientas en conversación

No

Sí (beta)

Fallbacks automáticos por clasificador

No

Sí (beta)

Los cuatro meses extra de corte de conocimiento son el cambio más práctico si trabajas con librerías que se mueven rápido.

El detalle del thinking merece un aviso: si mandas thinking desactivado con effort en xhigh o max, la API devuelve un 400. Es un cambio de comportamiento que puede romperte código que ya funcionaba.

Qué no cambia

  • El precio base.

  • La ventana de contexto: 1M tokens.

  • El output máximo: 128K.

  • Sigue sin soportar extended thinking con presupuesto de tokens.

  • Fast Mode funciona igual que en 4.8.

Si tu integración ya corre sobre Opus 4.8, cambiar el identificador del modelo es prácticamente todo lo que necesitas.

Niveles de effort

Opus 5 acepta los cinco niveles. El valor por defecto, tanto en la API como en Claude Code, es high.

Nivel

Cuándo usarlo

low

Alto volumen o latencia crítica.

medium

Escalón de ahorro. Anthropic lo sitúa en el rendimiento de un Sonnet 4.6 a effort alto.

high

Por defecto. Punto de partida recomendado.

xhigh

Coding y trabajo agéntico exigente.

max

Solo cuando la tarea justifique gasto sin límite.

Tres cosas que conviene tener claras antes de tocar este parámetro:

  • No reutilices la calibración de otro modelo. Si venías afinando el effort sobre Opus 4.8, repite el barrido sobre tus propias evaluaciones. Los niveles no se corresponden uno a uno.

  • El effort controla el volumen de razonamiento, no la longitud de la respuesta. Bajarlo no acorta lo que escribe de forma fiable. Si quieres respuestas más cortas, pídelo en el prompt.

  • Cambiar de nivel entre peticiones invalida el prefijo cacheado. Si dependes del prompt caching en sesiones largas, fija un nivel al principio y déjalo quieto. El porqué está en cómo funciona Claude Code por dentro.

Un apunte para la API: en xhigh y max el modelo necesita espacio para razonar y encadenar llamadas a herramientas. La recomendación es fijar un límite de tokens alto, arrancando en 64K.

Rendimiento declarado

Estas son las cifras que publica Anthropic. Como siempre con los benchmarks propios, sirven para hacerse una idea del orden de magnitud, no para tomar decisiones.

  • En Frontier-Bench v0.1 más que duplica la puntuación de Opus 4.8, con menor coste por tarea.

  • En CursorBench 3.2 a effort max se queda a medio punto porcentual del mejor resultado de Fable 5, a la mitad de coste.

  • En OSWorld 2.0 supera a cualquier otro modelo con independencia del coste.

  • En química orgánica mejora 10,2 puntos porcentuales sobre Opus 4.8; en tareas sobre proteínas, 7,7.

De los datos de terceros, los que más se repiten van por el lado de la eficiencia y no de la capacidad bruta: menos tokens de razonamiento para el mismo resultado, menos turnos y menos llamadas a herramientas. Lovable reporta un 22% de mejora sobre Opus 4.7 en sus tareas agénticas más duras, y Box un 8% global sobre 4.8.

Safeguards y disponibilidad

Ciberseguridad. Los clasificadores permiten buscar vulnerabilidades sobre código fuente, pero bloquean escaneo de binarios, pentesting y generación de exploits. Cuando saltan, la petición cae a Opus 4.8. Anthropic estima que intervienen un 85% menos que con Fable 5. Para seguridad ofensiva legítima existe un programa de verificación que da acceso a una versión con menos restricciones.

Biología. Opus 5 pasa a ser el modelo más capaz disponible al público para investigación científica, y las peticiones de biología bloqueadas en Fable 5 se enrutan ahora aquí en lugar de a Opus 4.8.

Retención de datos. A diferencia de Fable 5 y de los modelos Mythos, que exigen retención de 30 días, Opus 5 no impone requisitos de retención en acceso general. Si descartaste Fable por política de datos, este punto queda resuelto.

Novedades de API

Cambio de herramientas a mitad de conversación. Ya se puede modificar qué herramientas tiene disponibles el modelo dentro de una conversación sin invalidar el prompt cache. Va en la misma línea que los mensajes de sistema a mitad de conversación que llegaron con Opus 4.8.

Fallbacks automáticos. Se puede configurar que las peticiones marcadas por los clasificadores de seguridad se enruten a otro modelo en vez de bloquearse, de forma que la API siempre responda.

¿Merece la pena migrar?

A igualdad de precio, migrar no tiene contraindicación técnica: cambias el identificador y listo. Lo único que revisaría antes es la calibración del effort, si la tenías afinada sobre 4.8, y cualquier lógica que desactive el thinking en niveles altos.

Otra cosa distinta es si vas a notar la diferencia. Estuve un mes usándolo a diario y grabé un curso entero con él, y mi conclusión es menos entusiasta que los benchmarks: lo cuento con el reparto de tareas concreto en ¿necesitas Opus para programar en Laravel?.

El resto de la familia

Y si quieres montar un entorno de trabajo serio con estos modelos, el recorrido completo está en la ruta Desarrollo Laravel asistido por IA: del setup al Spec-Driven Development.

Rutas de aprendizaje