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Claude Sonnet 4.6 frente a Claude Haiku 4.5: especificaciones, precios y cuál elegir (2026)

Claude Sonnet 4.6 vs Claude Haiku 4.5 — La categoría intermedia de Anthropic frente a su categoría pequeña y económica. A continuación se muestra una comparación detallada: especificaciones, precios de la API, ventana de contexto, requisitos de hardware local y una recomendación clara y basada en datos sobre cuál elegir.

EspecificacionesClaude Sonnet 4.6Claude Haiku 4.5
DesarrolladorAnthropicAnthropic
TipoLLMLLM
ParámetrosNo reveladoNo revelado
Ventana de contexto1 millón200 000
ModalidadTexto y visión → textoTexto y visión → texto
LicenciaPropietarioPropietario
Pesos abiertos❌ No❌ No
Precio de entrada (USD/millón)$3.00$1.00
Precio de salida (USD/millón)$15.00$5.00
VRAM (4 bits)
GPU mínima (local)
Lanzado20252025

Diferencias clave

  • Coste: Claude Haiku 4.5 es un 200 % más económico que Claude Sonnet 4.6 en términos de coste promedio por token.
  • Contexto: Claude Sonnet 4.6 destaca en la ventana de contexto (1 millón frente a 200 000), lo que lo hace más adecuado para documentos largos, grandes bases de código y entradas extensas de RAG.
  • Grado de apertura: ambos son modelos propietarios únicamente disponibles mediante API; ninguno permite alojamiento propio.

¿Cuál deberías elegir?

Elige Claude Sonnet 4.6 si necesitas una ventana de contexto más amplia.

Elige Claude Haiku 4.5 si buscas un menor coste por token en cargas de trabajo de alto volumen.

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Todas las especificaciones y precios se obtienen en tiempo real de nuestra Base de datos de modelos de IA y se mantienen actualizados. Compara cualquiera de estos modelos con otros, o estima tu gasto mensual con las calculadoras gratuitas anteriores.

Escrito por Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan es el fundador y editor de Convly.ai. Desarrolló y mantiene la base de datos en vivo de modelos de IA del sitio, su índice de relación precio-rendimiento y sus calculadoras gratuitas para requisitos de VRAM, costos de API y economía del alojamiento propio. Escribe sobre precios de modelos, resultados de pruebas comparativas y el hardware necesario para ejecutar modelos de IA localmente, y siempre prefiere cifras medibles a las afirmaciones de los fabricantes.

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