Prompts para Claude: guía 2026 para Opus 5, Sonnet 5 y Fable 5

El 24 de julio de 2026 Anthropic lanzó Claude Opus 5, y con él se cierra un verano que ha movido todas las piezas de la gama Claude. Sonnet 5 llegó el 30 de junio, Fable 5 volvió a estar disponible en todo el mundo el 1 de julio tras un mes bloqueado por los controles de exportación de EE. UU., y Opus 5 aterriza ahora con una promesa concreta, inteligencia de frontera cercana a la de Fable 5 por la mitad de precio. Si trabajas con prompts para Claude, merece la pena revisar tu biblioteca, porque los modelos de la familia 5 se comportan distinto de sus predecesores y Opus 5 trae cambios de comportamiento propios.

Esta guía sustituye a nuestra biblioteca de prompts para Claude Sonnet 4.5. Las técnicas clásicas siguen funcionando; las etiquetas XML, los ejemplos multishot y la definición de rol y contexto no han caducado. Lo que cambia es cómo se combinan con modelos que siguen instrucciones de forma más literal, razonan de forma adaptativa y rinden peor con prompts sobrecargados de reglas. Aquí encontrarás el panorama de modelos tras el lanzamiento de Opus 5, lo que la documentación oficial de Anthropic recomienda hoy y una biblioteca de prompts en español e inglés lista para copiar.

Los modelos Claude tras el lanzamiento de Opus 5

Antes de escribir un solo prompt conviene saber a qué modelo se lo vas a dar. Esta es la gama Claude tal y como queda el 24 de julio de 2026.

Modelo	Posición en la gama	Acceso y planes	Precio API (por millón de tokens)	Para qué usarlo
Claude Fable 5	Tope de gama (clase Mythos, por encima de Opus)	Incluido en Max y Team Premium con tope del 50% del límite semanal; en Pro y Team Standard, mediante créditos de uso	10 $ entrada · 50 $ salida	Problemas largos, ambiguos y de altísimo valor; trabajo que a una persona le llevaría días
Claude Opus 5	Gama alta, inteligencia de frontera a mitad de precio que Fable 5	Modelo por defecto en Max y el más capaz de Pro; Claude Code y API (`claude-opus-5`)	5 $ entrada · 25 $ salida	Programación agéntica, tareas de horizonte largo, revisión de código y trabajo de oficina complejo
Claude Opus 4.8	Gama alta de la generación anterior	API (`claude-opus-4-8`)	5 $ entrada · 25 $ salida	Sigue disponible; es además el modelo de respaldo que Anthropic recomienda configurar para las peticiones que Fable 5 u Opus 5 rechazan
Claude Sonnet 5	Gama media-alta, se acerca a Opus a menor coste	Modelo por defecto en los planes Free y Pro; API (`claude-sonnet-5`)	2 $ entrada · 10 $ salida hasta el 31 de agosto de 2026; después, 3 $ y 15 $	La opción por defecto para casi todo, con especial fuerza en tareas agénticas y de código
Claude Haiku 4.5	Gama de entrada	API (`claude-haiku-4-5`)	1 $ entrada · 5 $ salida	Volumen, coste bajo y tareas rápidas y repetitivas

Precios comprobados a 24 de julio de 2026 en las notas y la documentación oficiales de Anthropic; para cifras al día, consulta la página de precios. Hay un detalle que afecta al coste real de Sonnet 5. Su nuevo tokenizador genera en torno a un 30% más de tokens para el mismo texto, de acuerdo con la documentación de Anthropic, así que el precio por token no se compara directamente con el de modelos anteriores.

Fable 5 arrancó con sobresaltos. El 12 de junio el gobierno de EE. UU. le aplicó controles de exportación que exigían verificar la nacionalidad de cada usuario, y Anthropic optó por suspender el acceso para todo el mundo; lo contamos en detalle en nuestro análisis del bloqueo. Los controles se levantaron el 30 de junio y el modelo volvió a estar disponible globalmente el 1 de julio.

Después vino el baile de fechas sobre hasta cuándo seguiría incluido en las suscripciones, con una ventana que Anthropic amplió varias veces. El reparto quedó fijado el 20 de julio. Max y Team Premium conservan Fable 5 incluido con tope del 50% del límite semanal, mientras que Pro y Team Standard pierden el acceso incluido y pasan a créditos de uso, con un crédito inicial de 100 dólares y, agotado ese saldo, tarifas de API a 10 y 50 dólares por millón de tokens.

Prueba Claude Opus 5 sin montar nada

Claude Opus 5 ya está disponible en los planes Starter y Pro de ilisai, junto a Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 y modelos de otros proveedores, sin configurar ninguna API.

Usar Opus 5 en ilisai →

Claude Opus 5, disponible desde el 24 de julio de 2026

Anthropic presenta Opus 5 como un salto respecto a Opus 4.8, no como una revisión incremental. Las mayores ganancias están en razonamiento profundo, programación agéntica y tareas de horizonte largo, y en la capacidad de convertir más cómputo en tiempo de inferencia en mejores resultados. Estas son las cifras y los cambios que importan si vas a trabajar con él.

Mismo precio que Opus 4.8. Cinco dólares por millón de tokens de entrada y 25 por millón de salida. Para quien ya usaba Opus 4.8, es una actualización sin coste añadido.
Ventana de contexto de un millón de tokens, que además es el valor por defecto y el máximo, sin variante de contexto reducido. El límite de salida es de 128.000 tokens.
El razonamiento viene activado por defecto. En Opus 4.8 había que pedirlo de forma explícita; en Opus 5 se activa solo. Como max_tokens limita el total de salida (razonamiento más respuesta), conviene revisar ese valor si vienes de flujos que corrían sin thinking.
Desactivar el razonamiento solo se permite hasta el nivel de esfuerzo high. Combinarlo con xhigh o max devuelve un error 400. Es el único cambio que rompe código al migrar desde Opus 4.8.
Escala completa de esfuerzo, incluido max. Anthropic recomienda empezar en xhigh para programación y trabajo agéntico y en high para el resto. La novedad práctica es que low y medium rinden bastante mejor que en Opus anteriores, así que son la palanca principal para bajar coste y latencia.
Modo rápido a 2,5 veces la velocidad de salida por 10 y 50 dólares por millón de tokens, solo en la API de Claude.
Caché de prompts desde 512 tokens, la mitad que en Opus 4.8. Prompts que antes eran demasiado cortos para cachearse ahora sí lo hacen sin tocar nada.

Opus 5 está en Claude.ai, Claude Code y la API con el identificador claude-opus-5, además de Amazon Bedrock, Google Cloud y Microsoft Foundry. Es el modelo por defecto de los planes Max y el más capaz de Pro, y Opus 4.8 sigue disponible en todas esas plataformas.

La system card publicada el mismo día lo describe como el modelo más alineado de Anthropic hasta la fecha, con las puntuaciones de desalineación más bajas medidas, y concluye que no cruza el umbral de capacidad de I+D en IA autónoma que fija su Responsible Scaling Policy. En seguridad ofensiva y en biología queda por debajo de Mythos 5, y mantiene salvaguardas de ciberseguridad equivalentes a las de Opus 4.8 con restricciones adicionales en tareas concretas.

En ilisai Opus 5 ya está disponible en los planes Starter y Pro desde el día del lanzamiento, junto a Sonnet 5, Opus 4.8 y Haiku 4.5.

Cómo escribir prompts para Claude en 2026

No hace falta empezar de cero. Los fundamentos que ya funcionaban con Sonnet 4.5 siguen vigentes, y Anthropic los mantiene en sus guías de buenas prácticas. La novedad es que la compañía publica ya documentación de prompting específica por modelo, una para Opus 5, otra para Sonnet 5 y otra para Fable 5, y las tres apuntan en la misma dirección. Menos andamiaje y más claridad sobre el alcance y la intención.

La estructura de un prompt para Claude

La estructura de un prompt para Claude que mejor funciona combina cinco piezas. Un rol relevante para la tarea, el contexto que la enmarca, la instrucción concreta con su alcance, ejemplos cuando el formato importa y el formato de salida esperado. Las etiquetas XML siguen siendo la forma más fiable de separar esas piezas, porque Claude las interpreta como delimitadores semánticos.

TEXT

Actúa como [rol relevante para la tarea].

<contexto>
[Para quién es el resultado, qué objetivo tiene y qué restricciones existen]
</contexto>

<instrucciones>
[Qué debe hacer exactamente, con el alcance explícito]
</instrucciones>

<ejemplos>
[1-3 ejemplos del resultado que esperas, si el formato importa]
</ejemplos>

<formato_salida>
[Estructura exacta de la respuesta]
</formato_salida>

Los mejores prompts para Claude en 2026 no son los más largos, sino los que dejan claro qué se pide, hasta dónde llega la tarea y para qué sirve el resultado. Todo lo demás de esta sección desarrolla esa idea.

Lo que recomienda Anthropic para Claude Opus 5

La guía oficial de prompting para Claude Opus 5 parte de una idea tranquilizadora, los prompts que ya funcionaban con Opus 4.8 funcionan bien tal cual. Lo que documenta son los comportamientos que casi siempre conviene ajustar.

Pide concisión de forma explícita. Las respuestas por defecto son más largas que en Opus anteriores, y el nivel de esfuerzo no acorta de forma fiable el texto visible, solo el razonamiento. La instrucción que propone la documentación es sencilla. "Mantén las respuestas centradas, breves y concisas. Deja cortos los avisos y matices y dedica la mayor parte de la respuesta a lo que se pregunta. Cuando te pidan explicar algo, da un resumen de alto nivel salvo que se pida expresamente en profundidad".
Quita las instrucciones de verificación. Opus 5 revisa su propio trabajo sin que se lo pidas. Las instrucciones heredadas del tipo "incluye un paso final de verificación" o "comprueba tu respuesta dos veces" provocan sobre-verificación y gastan tokens sin mejorar el resultado. Es el consejo que invierte una buena práctica clásica, así que conviene repasar los prompts antiguos con esto en mente.
Acota el alcance. El modelo puede ampliar la tarea por iniciativa propia, añadiendo pasos que nadie pidió. Para trabajos delimitados, dilo de forma expresa. "Entrega lo que te pido, con el alcance que te pido. Toma tú las decisiones menores y pregunta solo cuando dos lecturas razonables del encargo llevarían a trabajos distintos".
Calibra la longitud de lo que escribe en disco. Al margen de la verbosidad conversacional, los informes y documentos que genera salen más largos que en modelos anteriores. Pide que la extensión se ajuste a lo que la tarea necesita, sin secciones de relleno ni resúmenes redundantes.
Define la cadencia de los avisos de progreso. En tareas agénticas narra mucho lo que va a hacer. Describir la cadencia que quieres funciona mejor que prohibir. Por ejemplo, una frase antes de la primera herramienta, avisos solo cuando encuentre algo relevante o cambie de rumbo, y un cierre que empiece por el resultado.
Limita los subagentes. Delega más que los modelos anteriores, y eso multiplica coste y tiempo cuando la tarea no lo justifica. Reserva la delegación para trabajos grandes y de verdad paralelizables, y no la uses para verificar.
Recorta la narración de correcciones. Comenta sus propios errores más de lo deseable en producto. Pídele que solo corrija en voz alta cuando el error cambie el código, las conclusiones o las decisiones de quien lee.

Un aviso si piensas desactivar el razonamiento para ahorrar. Con thinking desactivado, Opus 5 puede escribir una llamada a herramienta como texto plano, con lo que la llamada nunca se ejecuta y el turno termina como si todo hubiera ido bien, o filtrar etiquetas <thinking> en la respuesta visible. La mitigación que recomienda Anthropic es dejar el razonamiento activado y controlar el gasto bajando el nivel de esfuerzo.

Lo que recomienda ahora Anthropic para Sonnet 5

La guía oficial de prompting para Claude Sonnet 5 documenta varios cambios de comportamiento respecto a versiones anteriores.

Calibra la longitud con ejemplos, no con prohibiciones. Sonnet 5 ajusta solo la extensión de la respuesta a la complejidad de la tarea. Si necesitas un estilo o una extensión concretos, la documentación indica que los ejemplos positivos de cómo comunicar funcionan mejor que las listas de "no hagas esto".
Sé literal con el alcance. Sonnet 5 interpreta las instrucciones al pie de la letra y no generaliza en silencio de un elemento a otro. Si quieres que aplique una regla a todo el documento, dilo de forma expresa, por ejemplo "aplica este formato a todas las secciones, no solo a la primera".
Olvida el "usa extended thinking" en el prompt. El razonamiento ahora es adaptativo y viene activado por defecto; en la API, los presupuestos manuales de thinking han desaparecido y el control pasa por el parámetro de esfuerzo (effort). Si notas razonamiento superficial en una tarea compleja, sube ese nivel de esfuerzo o añade una indicación del tipo "esta tarea requiere razonamiento en varios pasos, piénsala con cuidado antes de responder".
Deja que verifique su propio trabajo. Sonnet 5 es el Sonnet más agéntico hasta la fecha, usa herramientas con más iniciativa y ejecuta bucles de autoverificación antes de dar una tarea por terminada. Si tenías andamiaje del tipo "resume el progreso cada tres pasos", prueba a quitarlo.
El estilo se dirige por escrito. Sonnet 5 no acepta parámetros de muestreo como la temperatura en la API; el tono y la variedad se piden en el propio prompt o en las instrucciones de sistema.

Lo que cambia con Claude Fable 5

La guía de prompting para Claude Fable 5 describe un modelo pensado para tareas que antes eran demasiado largas o ambiguas, y eso cambia cómo conviene hablarle.

Una instrucción breve vale más que una lista exhaustiva. El seguimiento de instrucciones ha mejorado lo suficiente como para dirigir un comportamiento con una frase, sin enumerar cada caso. Anthropic avisa además de que los prompts y skills escritos para modelos anteriores suelen resultar demasiado prescriptivos para Fable 5 y pueden degradar el resultado. Revisa lo heredado antes de reutilizarlo.
Da el porqué, no solo la petición. Fable 5 rinde mejor cuando entiende la intención. La plantilla que propone la documentación es sencilla. "Estoy trabajando en [la tarea mayor] para [destinatario]. Necesitan [lo que el resultado habilita]. Con eso en mente: [petición]".
Delimita lo que no debe hacer. Fable 5 puede tomar iniciativas que nadie pidió, como redactar un email que no encargaste. Fija límites explícitos; por ejemplo, "cuando te describo un problema, tu entregable es el diagnóstico; no apliques cambios hasta que te lo pida".
Pídele evidencia de sus avances. En tareas largas, instrúyelo para auditar cada afirmación de progreso contra resultados reales de la sesión. Según Anthropic, esta instrucción prácticamente eliminó los informes de estado inventados en sus pruebas internas.
Cuenta con turnos más largos. En problemas difíciles, una sola petición puede trabajar durante varios minutos. Si se queda planificando de más, la documentación sugiere indicarle que actúe en cuanto tenga información suficiente, sin repasar opciones que no va a seguir.
No le pidas que transcriba su razonamiento. Fable 5 incorpora clasificadores de seguridad que pueden rechazar peticiones de reproducir su razonamiento interno en la respuesta. Pide conclusiones y justificación, no el monólogo completo.

Guardrails: menos alucinaciones, más consistencia

Los modelos de la familia 5 alucinan menos que sus predecesores; Anthropic destaca en el anuncio de Sonnet 5 tasas más bajas de alucinación y de complacencia con el usuario. Menos no es cero, así que las técnicas de verificación siguen siendo parte del trabajo, sobre todo si publicas contenido con datos o tomas decisiones con los resultados.

Para reducir alucinaciones

Estas técnicas salen de la guía de Anthropic para reducir alucinaciones.

Dale permiso para no saber. Añadir al prompt algo tan simple como "si no tienes información suficiente, di que no puedes evaluarlo con seguridad" reduce de forma drástica las respuestas inventadas.
Citas literales primero. En documentos largos (a partir de unos 20.000 tokens), pide que extraiga citas textuales relevantes antes de analizar nada, y que base el análisis solo en esas citas.
Verificación con retirada. Tras generar un texto con datos, pide que busque una cita que respalde cada afirmación y que retire las que no pueda respaldar, marcando el hueco.
Técnicas de refuerzo. Pedir el razonamiento paso a paso antes de la respuesta final destapa lógica defectuosa; generar varias respuestas al mismo prompt y compararlas delata alucinaciones en las inconsistencias; y restringir de forma explícita al material aportado ("no uses tu conocimiento general") corta las mezclas indeseadas.

Ninguna de estas técnicas elimina las alucinaciones del todo. Valida siempre la información crítica antes de publicarla o de decidir con ella.

Para aumentar la consistencia

De la guía de Anthropic para aumentar la consistencia hay cuatro ideas directamente aplicables al trabajo diario.

Define el formato exacto. Una plantilla, un esquema JSON o etiquetas concretas eliminan la variabilidad estructural entre ejecuciones.
Los ejemplos enseñan mejor que las descripciones. Un ejemplo completo del resultado deseado fija estructura, tono y nivel de detalle con más precisión que cualquier instrucción abstracta.
Ancla las respuestas en una base fija. Para chatbots o flujos repetidos, pasa la información de referencia en el prompt y obliga a responder desde ella.
Trocea las tareas complejas. Encadenar prompts pequeños y consistentes rinde más que un megaprompt que lo pide todo a la vez.

Un aviso para quien venía del truco del prefill (rellenar el inicio del turno del asistente para forzar el formato). La documentación indica que los modelos recientes, entre ellos Opus 5, Fable 5, Sonnet 5 y Opus 4.8, ya no lo soportan y devuelven un error 400; en su lugar, usa instrucciones de sistema o las salidas estructuradas de la API.

Claude en español

La documentación de soporte multilingüe sitúa el rendimiento de Claude en español muy cerca del inglés. En la tabla oficial, construida sobre MMLU traducido por traductores humanos profesionales, Sonnet 4.5 alcanza un 98,2% de su rendimiento en inglés y Haiku 4.5 un 96,4%. En la práctica, puedes trabajar en español sin penalización apreciable.

Dos consejos concretos de esa misma guía. Declara el idioma de salida de forma explícita en las instrucciones ("responde siempre en español de España, con tú y vosotros") en lugar de dejar que lo infiera, y pídele expresión idiomática de hablante nativo cuando el texto vaya a publicarse. Si el cumplimiento del RGPD condiciona qué plataforma puedes usar con datos de clientes, tenemos una guía de alternativas europeas a ChatGPT que aborda ese ángulo.

Biblioteca de prompts para Claude

Ocho prompts listos para copiar, cada uno con su versión en español e inglés. Todos aplican técnicas de las dos secciones anteriores y funcionan tal cual en la app de Claude (claude.ai), en la API y en ilisai. Quien busca la biblioteca de prompts de Anthropic suele encontrar ejemplos genéricos en inglés; esta selección está pensada para casos de negocio reales, del prompt de marketing para Claude al de verificación de datos. Si trabajas también con modelos de Google, compárala con nuestra biblioteca de prompts para Gemini.

1. Estrategia de contenidos SEO con prioridades de negocio

Actúa como responsable de contenidos senior especializado en SEO.

<contexto>
Estoy preparando el plan editorial del próximo trimestre para [web o negocio].
El objetivo de negocio es [captar registros / generar leads / vender X], no el tráfico por sí mismo.
Audiencia: [describe a quién escribes].
Ya tenemos publicado: [lista de URLs o temas existentes].
</contexto>

<instrucciones>
Propón 10 ideas de artículo priorizadas. Aplica estos criterios a las 10 ideas, no solo a las primeras:
1. Intención de búsqueda que ataca cada idea (informacional, comparativa o transaccional).
2. Conexión con el objetivo de negocio (alta, media o baja, con una frase de justificación).
3. Qué debería cubrir el artículo para superar a lo que ya posiciona.
Si no tienes información suficiente para justificar una idea, dilo en lugar de rellenar con generalidades.
</instrucciones>

<formato_salida>
Tabla con columnas: idea | keyword principal | intención | conexión con negocio | ángulo diferencial.
Después de la tabla, indica las 3 ideas que atacarías primero y por qué.
</formato_salida>

Por qué funciona. Da el porqué de la petición (el objetivo de negocio), fija el alcance de forma literal ("a las 10 ideas, no solo a las primeras") y deja permiso explícito para no inventar.

2. Análisis de datos de campaña sin inventos

Actúa como analista de marketing digital.

<datos>
[Pega aquí las métricas exportadas: canal, inversión, impresiones, clics, conversiones, ingresos, periodo]
</datos>

<contexto>
Campaña de [producto o servicio] en [mercado]. Objetivo: [CPA máximo, ROAS objetivo u otro umbral].
Necesito decidir si redistribuyo presupuesto la próxima semana.
</contexto>

<instrucciones>
1. Evalúa cada canal contra el objetivo definido usando solo los datos del bloque <datos>. No uses benchmarks de tu conocimiento general salvo que los marques como "referencia externa, verificar".
2. Señala anomalías o datos incompletos antes de sacar conclusiones. Si falta información para responder algo, di exactamente qué falta.
3. Propón una redistribución de presupuesto con cifras concretas y el razonamiento en dos frases por canal.
</instrucciones>

<formato_salida>
1. Resumen en 3 frases.
2. Tabla canal a canal.
3. Redistribución propuesta.
4. Datos que faltan para decidir mejor.
</formato_salida>

Por qué funciona. Restringe el análisis al material aportado (técnica anti-alucinaciones), separa lo que se sabe de lo que falta y define el formato exacto de salida para obtener resultados comparables semana a semana.

3. Edición de textos con criterio de marca

Actúa como editor senior de [marca].

<voz_de_marca>
Así escribimos (ejemplos reales):
- "[Frase 1 representativa de la marca]"
- "[Frase 2]"
- "[Frase 3]"
Así no escribimos:
- "[Ejemplo de frase que la marca nunca publicaría]"
</voz_de_marca>

<instrucciones>
Edita el texto de <borrador> para alinearlo con la voz de marca. Aplica los cambios a todo el texto, no solo a los primeros párrafos.
Mantén los datos y afirmaciones tal cual; si alguna afirmación te parece dudosa, márcala con [REVISAR] en lugar de reescribirla o eliminarla.
Sé selectivo: cambia lo que aleja el texto de la voz de marca y deja intacto lo que ya funciona.
</instrucciones>

<borrador>
[Pega aquí el texto a editar]
</borrador>

<formato_salida>
1. Texto editado completo.
2. Lista breve de los cambios de fondo y su motivo.
</formato_salida>

Por qué funciona. Los ejemplos positivos de voz pesan más que las prohibiciones abstractas, y el alcance explícito ("todo el texto, no solo los primeros párrafos") evita que el seguimiento literal de Sonnet 5 se quede corto.

4. Análisis de documentos largos con citas literales

Actúa como consultor que prepara un resumen ejecutivo para dirección.

<documento>
[Pega aquí el informe, contrato o transcripción completos]
</documento>

<instrucciones>
Trabaja en dos fases.

Fase 1. Extrae las citas textuales del documento más relevantes para responder a esta pregunta: [tu pregunta de negocio]. Numéralas. Si no encuentras citas relevantes, escribe "No hay citas relevantes" y detente.

Fase 2. Responde a la pregunta basándote únicamente en las citas extraídas, referenciándolas por número. No añadas información que no esté en el documento. Si el documento no responde del todo a la pregunta, indica qué parte queda sin respaldo.
</instrucciones>

Por qué funciona. Es la técnica de anclaje con citas literales que la documentación de Anthropic recomienda para documentos de más de 20.000 tokens; obliga al modelo a demostrar de dónde sale cada conclusión.

5. Verificación anti-alucinaciones de un borrador

Actúa como verificador de datos escéptico.

<borrador>
[Pega aquí el texto que quieres verificar: artículo, nota de prensa, informe]
</borrador>

<fuentes>
[Pega aquí las fuentes en las que debería basarse el texto]
</fuentes>

<instrucciones>
1. Lista todas las afirmaciones verificables del borrador (cifras, fechas, nombres, hechos).
2. Para cada afirmación, busca una cita textual en <fuentes> que la respalde.
3. Clasifica cada afirmación como RESPALDADA (con la cita), NO RESPALDADA o CONTRADICHA (con la cita que la contradice).
4. Entrega el borrador corregido: marca con [SIN FUENTE] las afirmaciones no respaldadas y corrige las contradichas.
No des por buena ninguna afirmación por parecer plausible; solo cuentan las fuentes proporcionadas.
</instrucciones>

Por qué funciona. Aplica la verificación con citas y la retirada de afirmaciones sin respaldo, la técnica más directa contra las alucinaciones cuando vas a publicar contenido con datos.

6. Fichas de producto para ecommerce en serie

Actúa como copywriter de ecommerce especializado en [categoría].

<ejemplo_de_ficha>
[Pega aquí UNA ficha ya publicada que consideres perfecta: título, descripción, bullets, metadescripción]
</ejemplo_de_ficha>

<productos>
[Pega aquí los datos en bruto de los productos: nombre, atributos, materiales, medidas, precio]
</productos>

<instrucciones>
Redacta una ficha para cada producto de <productos> siguiendo la estructura, extensión y tono del ejemplo. Hazlo con todos los productos de la lista, no solo con el primero.
Usa únicamente los atributos proporcionados; si falta un dato relevante (material, medidas), escribe [DATO PENDIENTE] en su lugar. No inventes características.
</instrucciones>

<formato_salida>
Para cada producto: título, descripción de extensión similar al ejemplo, 4-5 bullets de beneficios y metadescripción de 150-160 caracteres.
</formato_salida>

Por qué funciona. Un ejemplo real fija la estructura mejor que cualquier descripción abstracta, y el marcador [DATO PENDIENTE] corta las alucinaciones de atributos, el error más caro en fichas de producto.

7. Investigación agéntica con Sonnet 5

Pensado para entornos donde Claude dispone de herramientas (búsqueda web, análisis de archivos, conectores). Aprovecha la mayor iniciativa agéntica de Sonnet 5 y le exige la disciplina de evidencia que Anthropic recomienda para las tareas largas.

Actúa como analista de investigación con acceso a herramientas.

<contexto>
Estoy evaluando [decisión de negocio, p. ej. entrar en un mercado o cambiar de proveedor].
El resultado se presentará a [quién] para decidir [qué].
</contexto>

<instrucciones>
Investiga [pregunta concreta] usando las herramientas disponibles. Cuando tengas información suficiente para avanzar, avanza; no pidas permiso en pasos intermedios reversibles.

Al terminar, verifica tu propio trabajo: comprueba que cada afirmación del informe esté respaldada por una fuente consultada en esta sesión. Señala de forma explícita lo que no hayas podido verificar en lugar de presentarlo como un hecho.
</instrucciones>

<formato_salida>
1. Respuesta directa a la pregunta en 3-4 frases.
2. Evidencia punto por punto, con la fuente de cada dato.
3. Lo que queda sin verificar y cómo verificarlo.
</formato_salida>

Por qué funciona. Combina la autonomía agéntica de Sonnet 5 (avanzar sin pedir permiso en pasos reversibles) con la auditoría de afirmaciones contra evidencia que la documentación de Fable 5 recomienda para tareas largas.

8. Encargo largo y autónomo para Opus 5

Pensado para el punto fuerte de Opus 5, las tareas de horizonte largo que se despachan de una sola vez. La clave está en dar el encargo completo desde el principio, acotar el alcance y no pedirle que se verifique, porque ya lo hace solo.

Actúa como [rol relevante para la tarea] con acceso a las herramientas disponibles.

<contexto>
Estoy trabajando en [la tarea mayor] para [destinatario].
Necesitan [lo que el resultado les permite hacer].
</contexto>

<encargo>
[Describe la tarea entera de una sola vez: entradas, criterios de aceptación y qué significa exactamente "terminado"]
</encargo>

<alcance>
Entrega lo que te pido, con el alcance que te pido. Toma tú las decisiones menores y pregunta solo cuando dos lecturas razonables del encargo llevarían a trabajos distintos.
Si crees que el planteamiento es equivocado o hay un enfoque mejor, dilo en una frase y sigue con la tarea tal y como está planteada.
Termina la tarea entera, no solo la parte fácil. Da algo por terminado solo cuando lo esté; si algo queda bloqueado, completa el resto y di con claridad qué falta y por qué.
</alcance>

<comunicacion>
Antes de la primera herramienta, di en una frase qué vas a hacer. Mientras trabajas, avisa solo cuando encuentres algo relevante o cambies de rumbo.
Al terminar, empieza por el resultado y deja el detalle después. Ajusta la extensión de lo que escribas a lo que la tarea necesita, sin secciones de relleno.
</comunicacion>

Por qué funciona. Da el porqué del encargo, acota el alcance (el comportamiento que la documentación de Opus 5 señala como el que más conviene ajustar) y define la cadencia de los avisos en lugar de prohibirlos. Y no incluye ninguna instrucción de verificación a propósito, porque en Opus 5 pedirla dispara la sobre-verificación.

¿Quieres que tu equipo trabaje así con IA?

Formamos a equipos de marketing y operaciones para integrar Claude y otros modelos en procesos reales, con biblioteca de prompts propia y criterios de verificación.

Formación e implementación de IA →

Sin compromiso · Respuesta en 24h

¿Qué modelo Claude elegir?

Claude Opus 5 para el trabajo exigente. Es el salto de capacidad del verano y cuesta lo mismo que Opus 4.8. Programación agéntica, refactores de varios ficheros, revisión de código, análisis largos y documentos complejos. Empieza en esfuerzo xhigh para código y en high para el resto, y baja a medium o low cuando midas que la calidad aguanta.
Claude Sonnet 5 como opción por defecto del día a día. Es el modelo estándar de los planes Free y Pro, se acerca a la gama Opus a menor coste y remata las tareas largas verificando su propio trabajo. Para prompts de marketing, análisis y contenido, empieza aquí.
Claude Fable 5 solo cuando el problema lo justifique. Sigue incluido en Max y Team Premium con tope del 50% del límite semanal; en Pro va por créditos a 10 y 50 dólares por millón de tokens. Con Opus 5 en la gama, resérvalo para lo que de verdad no resuelve nada más.
Claude Opus 4.8 como respaldo. Sigue disponible y es el modelo que Anthropic recomienda configurar como alternativa cuando los clasificadores de seguridad rechazan una petición.
Claude Haiku 4.5 para volumen. Clasificación, extracción, respuestas cortas y cualquier tarea repetitiva donde el coste por petición manda.

Aplica estos prompts hoy mismo

En ilisai puedes usar Claude Opus 5, Sonnet 5, Opus 4.8 y Haiku 4.5 desde el navegador. Empieza con el plan gratuito y pasa a Starter o Pro cuando necesites los modelos Claude.

Probar Claude gratis en ilisai →

Preguntas frecuentes

¿Cómo hacer un buen prompt para Claude?

Define un rol relevante, aporta contexto (para quién es el resultado y con qué objetivo), da la instrucción con el alcance explícito y especifica el formato de salida. Con los modelos de la familia 5, una instrucción breve y clara funciona mejor que una lista exhaustiva de reglas, y los ejemplos positivos dirigen el estilo mejor que las prohibiciones. Con Opus 5 hay un ajuste extra, pedir concisión de forma expresa y quitar las instrucciones de verificación que arrastres de modelos anteriores.

¿Qué estructura debe tener un prompt para Claude?

Rol, contexto, instrucciones, ejemplos y formato de salida, separados con etiquetas XML cuando el prompt crece. Es la estructura que usan las guías oficiales de Anthropic y la que aplican todos los prompts de esta biblioteca; tienes la plantilla completa en la sección de estructura.

¿Sigue Claude Fable 5 incluido en los planes de pago?

Depende del plan. Desde el 20 de julio de 2026, Max y Team Premium mantienen Fable 5 incluido con tope del 50% del límite semanal, mientras que Pro y Team Standard pierden el acceso incluido y pasan a créditos de uso, con un crédito inicial de 100 dólares y tarifas de API de 10 y 50 dólares por millón de tokens una vez agotado.

¿Cuándo sale Claude Opus 5?

Ya está disponible. Anthropic lo lanzó el 24 de julio de 2026 en Claude.ai, Claude Code y la API con el identificador claude-opus-5, además de Amazon Bedrock, Google Cloud y Microsoft Foundry. Es el modelo por defecto de los planes Max y el más capaz de Pro. En ilisai está disponible desde el mismo día en los planes Starter y Pro.

¿Cuánto cuesta Claude Opus 5?

Cinco dólares por millón de tokens de entrada y 25 por millón de salida, exactamente el mismo precio que Opus 4.8. El modo rápido, que multiplica por 2,5 la velocidad de salida, cuesta 10 y 50 dólares por millón y solo está en la API de Claude. En las suscripciones de Claude no se paga por token, sino que entra dentro de los límites del plan.

¿Qué diferencia hay entre Claude Opus 5 y Claude Fable 5?

Fable 5 sigue siendo el tope de gama, pensado para problemas largos, ambiguos y de altísimo valor, y cuesta 10 y 50 dólares por millón de tokens. Opus 5 se queda cerca en capacidad por la mitad de ese precio y es más práctico para el trabajo diario exigente, como programación agéntica, revisión de código o documentos complejos. Para la mayoría de equipos, Opus 5 es la elección razonable y Fable 5 la excepción.

¿Sirven todavía los prompts de Claude Sonnet 4.5?

En su mayoría, sí. Las técnicas de base (etiquetas XML, ejemplos, rol, contexto) siguen vigentes. Conviene revisar cuatro cosas. Los prompts muy prescriptivos pueden degradar el resultado en la familia 5, las peticiones de "extended thinking" en el prompt ya no son la palanca adecuada, el seguimiento más literal de instrucciones exige definir el alcance con precisión y, si vas a usar Opus 5, hay que eliminar las instrucciones de verificación. Nuestra guía anterior para Sonnet 4.5 queda disponible como referencia.

¿Claude funciona bien en español?

Sí. En la evaluación multilingüe que publica Anthropic, el rendimiento en español ronda el 98% del rendimiento en inglés (98,2% medido sobre Sonnet 4.5). Para mejores resultados, declara el idioma y la variante en las instrucciones ("responde siempre en español de España") y pídele expresión natural de hablante nativo.

¿Dónde puedo probar Claude sin API?

En la app oficial de Claude (Sonnet 5 es el modelo por defecto de los planes Free y Pro, y Opus 5 el más capaz de Pro) o en ilisai, donde los planes Starter y Pro incluyen Claude Opus 5 y Sonnet 5 junto a Opus 4.8, Haiku 4.5 y modelos de otros proveedores.