Agentes de IA que se ejecutan en los flujos de trabajo empresariales de clientes cada mes
más rápido para crear agentes de producción
Modelos de vanguardia, herramientas, gestión contextual e infraestructura diseñados para funcionar juntos.
Para cargas de trabajo que deben ejecutarse en EE. UU., la inferencia solo para EE. UU. está disponible a un precio de 1,1x para tokens de entrada y salida. Más información.
Consigue velocidades hasta 2,5 veces más rápidas con el modo rápido para Opus 5 al doble del precio estándar. Más información.
El precio del caché de prompts refleja el TTL de 5 minutos. Obtén más información sobre caché de prompts ampliado.
Accede a los modelos de vanguardia de Claude a través de la API Messages para crear con control y personalización total.
Ejecución de código
Ejecuta código Python, crea visualizaciones y analiza datos en llamadas API.
Salidas estructuradas
Garantizan que las respuestas de Claude se ajusten a tu esquema JSON.
Uso de herramientas
Permite a Claude interactuar con cientos de herramientas externas y API para que pueda realizar una gama más amplia de tareas.
Uso del ordenador
Deja que Claude vea y opere un navegador o escritorio para automatizar el trabajo en aplicaciones que no tienen API.
Referencias
Aterriza respuestas en documentos fuente.
Archivos
Sube y consulta documentos en distintas conversaciones.
Ventana de contexto
Ejecuta casos de uso más completos e intensivos en datos con hasta 1 millón de tokens de contexto.
Compactación
Resume automáticamente el contexto anterior cuando te acerques a los límites de tokens.
Edición de contexto
Borra automáticamente las llamadas a herramientas y los resultados.
Búsqueda y recuperación en la web
Incorpora los datos actuales de la web a Claude.
Agentes de IA que se ejecutan en los flujos de trabajo empresariales de clientes cada mes
más rápido para crear agentes de producción
Crea e implementa agentes de larga ejecución a escala.

Las credenciales permanecen fuera del sandbox, el cifrado está integrado y el estado persiste automáticamente.
El rastreo de sesiones registra lo que cada agente hizo y por qué, con análisis integrados para mejorar el rendimiento de los agentes.
La infraestructura subyacente está optimizada para Claude. A medida que el modelo mejora, tus agentes mejoran con él.
Amplía y personaliza las capacidades de Claude.
Conecta Claude a tus herramientas y datos a través del estándar abierto para integraciones de IA.
Enseña a Claude tu experiencia, procedimientos y mejores prácticas a través de skills predefinidas o personalizables.
Los agentes recuerdan entre sesiones, manteniendo archivos de Memoria en tu infraestructura.




Usa tu compromiso actual con Anthropic para pagar las soluciones basadas en Claude de nuestros socios.
Controles y salvaguardas para tus datos.
Ofrece a los clientes elegibles la privacidad de la retención cero de datos (ZDR) junto con salvaguardas de vanguardia para detectar el uso indebido.
En tu proveedor de cloud, elige dónde se almacenan tus datos y dónde se procesan las solicitudes, con regiones en Asia-Pacífico, Canadá, Europa y Estados Unidos.
Por defecto, Anthropic no utiliza datos de clientes procedentes de implementaciones comerciales para entrenar Claude.
Crea directamente en Claude Platform, con seguridad empresarial y soporte integrados. O usa Claude en la nube que ya utilizas, incluidas Amazon Web Services, Google Cloud o Microsoft Foundry.
Procesa grandes volúmenes de solicitudes de forma asincrónica y ahorra un 50 % en costes.
Proporciona a Claude conocimientos básicos y ejemplos para reducir costes hasta en un 90 %.
Elige el esfuerzo que Claude pone en una tarea.
Los modelos más rápidos y asequibles llaman a modelos más inteligentes para evaluar planes o trabajar para mejorar el rendimiento.
Para Quora, el procesamiento por lotes ofrece ahorro de costes y también reduce la complejidad de ejecutar una gran cantidad de consultas que no necesitan procesarse en tiempo real.
Tu centro de comando, con análisis y controles integrados.
Eres un asistente de IA especializado en clasificar tickets de atención al cliente. Tu tarea es analizar el contenido de un ticket determinado y asignarlo a la categoría más adecuada de una lista predefinida. También proporcionarás una justificación para la decisión de clasificación.
Primero, veamos las categorías disponibles:
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
Aquí está el contenido del ticket de atención al cliente que tienes que clasificar:
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
Sigue estos pasos para completar la tarea:
– Lee y analiza detenidamente el contenido del ticket.
– Considera cómo el contenido se relaciona con cada una de las categorías disponibles.
– Elige la categoría más adecuada para el ticket.
– Proporciona una explicación detallada de tu proceso de razonamiento.
Utiliza la siguiente estructura para tu respuesta:
<classification_analysis>
En esta sección, desglosa tu proceso de pensamiento:
– Cita las partes más relevantes del contenido del ticket.
– Enumera cada categoría y observa cómo se relaciona con el contenido del ticket.
– Para cada categoría, proporciona argumentos a favor y en contra de clasificar el ticket en esa categoría.
– Ordena las 3 categorías más probables.
</classification_analysis>
<classification>
<category>La categoría que has elegido va aquí</category>
<reasoning>Un resumen conciso de tu razonamiento para elegir esta categoría</reasoning>
</classification>
No olvides que el análisis tiene que ser minucioso y la explicación clara. Tu objetivo es proporcionar una clasificación precisa con un razonamiento bien fundamentado.
Crea prototipos de prompts, carga skills y archivos, y configura tus agentes.
Ejecutar agentes en entornos alojados con Bóvedas y Memoria.
Realiza un seguimiento del uso, costes, almacenamiento en caché y límites de velocidad por modelo y clave API.
Controla las claves de API, los miembros, los límites de tokens y la seguridad por espacio de trabajo.
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