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El Model Context Protocol, propuesto por Anthropic a finales de 2024 y adoptado durante 2025-2026 por Anthropic, OpenAI, Google y la comunidad open source, ya tiene patrones operativos probados: separar servidores genéricos de los propios, políticas explícitas por herramienta, credenciales fuera del modelo, composición con prefijos y tests de contrato. Este es el estado del arte en 2026.
Opus 4.7 se lanzó como el modelo más capaz de Anthropic con énfasis en trabajo agéntico de horizonte largo. Tras dos meses de uso intensivo, estos son los cambios prácticos frente a Opus 4.6.
Casi nueve meses después del lanzamiento de Computer Use, algunos equipos lo han llevado a producción para tareas reales. Dónde funciona, dónde todavía no conviene, y qué patrones están emergiendo para que un agente que maneja ratón y teclado no acabe siendo más problema que solución.
Model Context Protocol (MCP) es el estándar abierto que Anthropic publicó el 25 de noviembre de 2024 para conectar modelos de lenguaje con datos y herramientas externas mediante JSON-RPC 2.0. No sustituye al function calling: estandariza el lado del servidor, aspirando a ser para el contexto lo que el Language Server Protocol es para los editores de código.
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic, junio de 2024) iguala la calidad de Claude 3 Opus al precio del tier Sonnet, con 200 k tokens de contexto y un 92 % en HumanEval. Destaca especialmente en coding y seguimiento de instrucciones largas, y fue el primer modelo en integrar la función Artifacts en Claude.ai.
Anthropic lanzó la familia Claude 3 el 4 de marzo de 2024 con tres modelos: Haiku, Sonnet y Opus, todos con 200k tokens de contexto. Haiku cuesta $0.25 por millón de tokens; Opus compite con GPT-4 Turbo en benchmarks. Esta comparativa explica cuándo elegir cada nivel y cómo combinarlos en producción para minimizar coste sin perder calidad donde importa.
Claude 2, lanzado por Anthropic en julio de 2023, ofrece una ventana de contexto de 100.000 tokens y seguridad basada en Constitutional AI. Frente a GPT-4, gana en analisis de documentos largos y codigo con contexto amplio; GPT-4 sigue adelante en razonamiento matematico complejo y en su ecosistema de herramientas.
