Una de las novedades que llegó con Claude Opus 4.8 es el nuevo control de esfuerzo. Si usabas la IA de Anthropic antes de esta implementación, seguramente estabas acostumbrado a trabajar con las respuestas que te daba el modo por defecto. Eso cambió hace unos días gracias a un nuevo control que permite a los usuarios elegir cuánto esfuerzo pone Claude en cada interacción.

El parámetro de esfuerzo (effort ) debutó oficialmente en diciembre de 2025, cuando Anthropic lo introdujo a la API de Opus 4.5 para que los desarrolladores pudieran equilibrar el tiempo de razonamiento, el coste y la capacidad del modelo. Este parámetro controla cuántos tokens invierte el modelo al procesar una solicitud y afecta al texto de la respuesta, las llamadas a herramientas y, si está activado, también al razonamiento extendido. La ventaja para el usuario final es que ahora puedes elegir el nivel de esfuerzo directamente desde el selector de modelos en la web de claude.ai y Cowork.

Claude Sonnet 4.6 ofrece cuatro niveles de esfuerzo, mientras que Opus 4.8 integra uno adicional que gasta un número similar de tokens al predeterminado de Opus 4.7. Cuáles son los niveles de esfuerzo en Claude Anthropic define cinco niveles: Bajo , Medio , Alto , Extra y Max . Cada uno corresponde a un perfil de uso distinto, y no todos están disponibles en todos los modelos. - Bajo es el más eficiente.

Claude omite el razonamiento en tareas simples, hace el mínimo de llamadas a herramientas y da respuestas más cortas. Si tienes cargas de trabajo de alto volumen o necesitas respuestas rápidas en casos no muy complejos, este es tu nivel. Eso sí, en este modo el modelo tiende a pausarse y pedir aclaraciones en lugar de avanzar solo. - Medio busca el equilibrio.

Piensa cuando la tarea lo justifica y omite el razonamiento cuando no hace falta. Funciona bien para código general, tareas autónomas y refactorizaciones pequeñas sin necesidad de gastar demasiado. - Alto es el valor por defecto y la opción recomendada para la mayoría de tareas que requieren calidad: razonamiento complejo, depuración, análisis detallado o cualquier trabajo donde el resultado importa más que la velocidad. - Extra está disponible solo en Claude Opus 4.7 y 4.8. Añade una capa extra de exploración: más llamadas a herramientas, más razonamiento antes de actuar, mayor persistencia en sesiones largas.

Anthropic lo recomienda como punto de partida para tareas de programación y trabajo con agentes de larga duración. - Max es el techo absoluto. Sin restricciones de tokens, máxima capacidad. Disponible en Opus 4.6, 4.7, 4.8, Claude Mythos Preview y Sonnet 4.6.

Anthropic advierte que en muchas tareas el salto de calidad respecto a xhigh es pequeño y el coste extra puede no justificarse. Está pensado para los problemas genuinamente más difíciles. Cómo elegir el nivel correcto de esfuerzo Debido a que el nivel de esfuerzo se puede cambiar en cualquier momento de una conversación, la recomendación siempre es ajustarlo dependiendo del tipo de tarea que le pidas a Claude.

Por ejemplo, si piensas renombrar archivos o ejecutar comandos de compilación simples, puedes optar por el nivel Bajo . El código general y sesiones interactivas encajan mejor con Medio , mientras que para una depuración compleja o análisis de calidad, el nivel Alto es tu mejor opción. Si trabajas con Opus y te apoyas en los agentes, puedes comenzar por la opción Extra .

Anthropic sugiere este nivel para tareas difíciles y flujos de trabajo asíncronos de larga duración. Por último, reserva Max para decisiones de arquitectura, bugs o revisiones de seguridad donde realmente necesitas que el modelo lo explore todo. El selector de esfuerzo está disponible para Claude Opus 4.8, Opus 4.7, Opus 4.6 y Sonnet 4.6.

Para cambiarlo, solo sigue estos pasos: - Haz clic en el nombre del modelo junto al botón de envío. - Haz clic en "Esfuerzo". - Elige un nivel. Recuerda que el esfuerzo no es inteligencia pura. Un modelo en nivel Bajo con contexto bien estructurado puede superar a uno en Max con un contexto mal armado.

Si sientes que necesitas subir el esfuerzo constantemente, a veces la solución está en mejorar las instrucciones o el contexto del proyecto, no en gastar más tokens.