Módulo 01 — Panorama de modelos & CLI

En este módulo

Sabrás elegir el modelo correcto para la tarea correcta (Claude, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro, open-source), conocerás las fortalezas y los límites de cada CLI agentic del mercado, y entenderás por qué Claude Code ofrece el harness engineering más profundo.

Contenido

1.1 — La familia Claude: razonamiento y contexto largo Los tres tiers Elegir el modelo en Claude Code Puntos clave

1.2 — La familia GPT: el gigante polivalente La gama actual El ecosistema Puntos clave 1.3 — La familia Gemini: el multimodal nativo Los modelos clave Integración Google Puntos clave 1.4 — Los modelos open-source: libertad y self-hosting Los actores principales Ventajas y límites Puntos clave 1.5 — Comparativa de modelos: matriz de elección Tabla sintética Árbol de decisión Puntos clave 1.6 — Claude Code: la herramienta agentic terminal-first Arquitectura del harness Lanzar Claude Code Puntos clave 1.7 — Codex CLI: la respuesta de OpenAI Los tres niveles de autonomía Fortalezas y límites Puntos clave 1.8 — Gemini CLI: la entrada gratuita de Google Uso Puntos clave 1.9 — Aider, Cline, Continue: las alternativas model-agnostic Comparativa rápida Puntos clave 1.10 — GitHub Copilot: el pionero del autocompletado Los modos de Copilot Multimodelo e integración GitHub Puntos clave 1.11 — Cursor: el IDE IA-first Las features clave Multimodelo Puntos clave 1.12 — Windsurf, Augment y los demás: el ecosistema en expansión Panorama Puntos clave 1.13 — Por qué esta formación se centra en Claude Code Las cinco razones Puntos clave

Contenido

1.1 — La familia Claude: razonamiento y contexto largo Los tres tiers Elegir el modelo en Claude Code Puntos clave

1.1 — La familia Claude: razonamiento y contexto largo

Anthropic ofrece tres modelos en la familia Claude 4.6. Cada uno apunta a un segmento preciso del workflow de desarrollo, y los encontrarás directamente en Claude Code mediante el flag --model o el comando /model.

Los tres tiers

Modelo	Enfocado en	Contexto	Caso de uso típico
Opus 4.6	Razonamiento profundo	1M tokens	Arquitectura, refactoring multiarchivo, decisiones complejas
Sonnet 4.6	Relación rendimiento/costo	1M tokens	Desarrollo cotidiano, code review, generación de tests
Haiku 4.5	Velocidad y costo mínimo	200K tokens	Clasificación, reformateo, tareas ligeras de subagente

Elegir el modelo en Claude Code

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