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Claude

Familia de modelos de lenguaje desarrollada por Anthropic, conocida por su enfoque en seguridad, razonamiento y manejo de contextos largos. Se usa tanto vía chat como por API y en herramientas de programación.

Familia de modelos de lenguaje desarrollada por Anthropic, conocida por su enfoque en seguridad, razonamiento y manejo de contextos largos. Se usa tanto vía chat como por API y en herramientas de programación.

Actualizado: 3 de junio de 2026.

Claude es la propuesta de Anthropic en la primera línea de los LLM, con énfasis en respuestas útiles, honestas e inofensivas y en grandes ventanas de contexto.

Rasgos destacados

Buen razonamiento, escritura cuidada y capacidades de programación. Anthropic también impulsó el MCP, un estándar abierto para conectar modelos con herramientas y datos.

En el ecosistema

Compite con GPT y Gemini, y se integra mediante API de IA en asistentes, copilotos y agentes de IA.

Términos relacionados

GPTFamilia de modelos de lenguaje de OpenAI basados en la arquitectura transformer. Sus siglas significan 'Generative Pre-trained Transformer' y dieron nombre a productos como ChatGPT.GeminiFamilia de modelos multimodales de Google DeepMind capaz de procesar texto, imágenes, audio y vídeo. Se integra en los productos de Google y se ofrece por API.LLM (Large Language Model / Modelo de Lenguaje Grande)Un LLM es un modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes cantidades de texto que aprende a predecir la siguiente palabra y, gracias a ello, es capaz de comprender, generar y razonar sobre lenguaje natural.MCP (Model Context Protocol)El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto, creado por Anthropic, que define una forma única y universal de conectar modelos de IA con herramientas, datos y aplicaciones externas mediante un protocolo cliente-servidor.Ventana de contextoLa ventana de contexto es la cantidad máxima de tokens (texto, código, imágenes o audio convertidos a unidades) que un modelo de lenguaje puede procesar a la vez, sumando la entrada del usuario y la respuesta generada.

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02 / LLEVAR A LA PRÁCTICA

Después de leer

Convierte una idea útil en una habilidad repetible.

Elige una ruta breve, aplícala a una tarea real y termina con algo que puedas revisar, usar o compartir.

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