Guías, comparativas y novedades sobre herramientas de IA

Cambiaste el modelo de tus llamadas a la API de Claude por uno más reciente y ahora aparece AttributeError: 'ThinkingBlock' object has no attribute 'text', o el texto de la respuesta llega vacío. La causa es que los modelos Claude 5 y posteriores razonan cuando lo necesitan aunque no indiques thinking, así que el primer bloque de la respuesta pasa a ser un bloque de razonamiento. Los modelos Claude 4 no razonaban si no lo indicabas, por lo que cambiar solo el nombre del modelo cambia la forma de la respuesta. Con entradas sencillas el primer bloque sigue siendo texto, así que las pruebas con entradas ligeras pasan. A partir de la documentación de Anthropic y de mis propias pruebas con cuatro modelos (1 de noviembre de 2026), este artículo explica la causa, cómo solucionarlo buscando los bloques de texto por tipo (Python y TypeScript), qué hacer cuando max_tokens te deja sin texto, qué modelos permiten desactivar el razonamiento y cuáles no, y cómo no pasarlo por alto en las pruebas.

Si metes varios sitios en un repositorio y colocas un CLAUDE.md o un AGENTS.md en la carpeta de cada sitio, no hay garantía de que esas reglas se lean antes de empezar a trabajar. Claude Code carga un CLAUDE.md situado por debajo de la carpeta de inicio cuando Claude lee, escribe o edita un archivo de esa carpeta, mientras que Codex lee solo los AGENTS.md desde la raíz del proyecto hasta la carpeta de inicio, una vez al comienzo de cada ejecución. Este artículo compara, punto por punto, cómo cargan estos archivos ambas herramientas y cómo comprobar si se cargaron (/context muestra solo lo cargado al iniciar), y después explica una comprobación que detiene el despliegue si cambia algo fuera de la carpeta asignada y los ajustes de las herramientas que bloquean la escritura. También muestra cómo distinguir repositorios de nombre parecido por la URL remota y el commit raíz, y comandos que muestran solo los nombres de las variables de entorno (consultado el 1 de noviembre de 2026).

GPT-6.1 Terra es la tercera de las cuatro gamas de OpenAI (Astra, Sol, Terra y Luna) y se lanzó el 26 de octubre de 2026. Sus precios en la API son de 1 $ de entrada, 0,05 $ de entrada en caché y 5 $ de salida por millón de tokens, la mitad que GPT-6.1 Sol y GPT-5.6 Terra, y su fecha de corte de conocimiento es el 1 de junio de 2026. En las pruebas de OpenAI obtuvo un 60,0 % en Agents' Last Exam, que simula trabajo profesional, a la par de 6.1 Sol y 6 Astra, mientras que 6.1 Sol y 6 Astra puntuaron más alto en programación en terminal (Terminal-Bench 4.0), donde Terra obtuvo un 50,3 %. Con los valores de los gráficos del anuncio de OpenAI y la página del modelo (consultados el 28 de octubre de 2026), este artículo repasa el precio, el rendimiento, cómo funciona en ChatGPT y Codex y la seguridad, y explica cómo elegir entre Terra, Sol, Astra y Claude (Opus 5.5 y Sonnet 5.5).

El plan Max de Claude incluye 100 $ en créditos de API al mes, Ultra 200 $ y Team hasta 500 $ en total, mientras que Free y Pro no reciben nada. Gemini incluye créditos de Google Cloud de 10 $ al mes con Google AI Pro, 40 $ con Ultra 5x y 100 $ con Ultra 20x, y ninguno con Plus. Desde el 28 de octubre de 2026, ChatGPT incluye 100 $, 200 $ y 500 $ al mes con Pro 100, 200 y 500, y créditos por puesto con Business (hasta 500 $ en total), mientras que Go y Plus no reciben nada. A partir de las páginas oficiales de precios, los artículos de ayuda y la documentación para desarrolladores de las tres empresas (consultados el 27 de octubre de 2026; ChatGPT, el 30 de octubre), este artículo compara, en el mismo orden, dónde se pueden usar los créditos y dónde no (tus límites de uso de Claude Code no cambian), cómo solicitarlos (Gemini exige un prepago de 5 $), cuándo caducan (los créditos de Claude y ChatGPT caducan cada mes, mientras que los de Gemini son válidos durante 12 meses y se acumulan), qué puedes usar gratis sin un plan (el crédito de prueba de Claude, el nivel gratuito de Gemini y los tokens gratuitos de OpenAI por compartir datos) y si el contenido que envías se usa para entrenar, y luego resume los factores decisivos para elegir.

El 26 de octubre de 2026 (hora de EE. UU.), Anthropic presentó ante la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC) un formulario S-1 para una oferta pública inicial (OPI) y solicitó cotizar en el Nasdaq Global Select Market con el símbolo «ANT». No se han fijado la fecha de salida a bolsa, el número de acciones, el rango de precios ni el importe que se captará. A partir del S-1 original, este artículo repasa los ingresos (4.585 millones de dólares en 2025 y 16.286 millones en el primer semestre de 2026) y qué hay detrás de las pérdidas, las cinco clases de acciones (A, N, T, F y E) y sus derechos de voto, cómo funcionan el Long-Term Benefit Trust (LTBT) y la estructura de corporación de beneficio público (PBC), las participaciones de Amazon y Google, el destino de los fondos y los factores de riesgo. Después explica los pasos hasta la salida a bolsa según la guía de la SEC, si se pueden comprar las acciones y cómo (comprobado el 27 de octubre de 2026) y qué supone para quienes usan Claude. No es asesoramiento de inversión, y se actualiza cada vez que aparece información nueva.

«Codex no trabaja en paralelo si no se lo dices» es cierto, con matices: la app, la CLI y la extensión para IDE de Codex lanzan subagentes cuando se lo pides directamente o cuando AGENTS.md o una skill indican delegar (Ultra en ChatGPT Work también delega por iniciativa propia). Claude Code delega por su cuenta según la petición y la descripción de cada subagente. A partir de la documentación oficial de OpenAI y Anthropic (consultada el 26 de octubre de 2026), este artículo compara qué activa el trabajo en paralelo, cinco cosas que incluir en tus instrucciones, prompts de ejemplo listos para usar, [agents] en el config.toml de Codex y los archivos TOML de .codex/agents/, .claude/agents/ y las variables de entorno de Claude Code, comandos como /subagents, /tasks, /subtask, /batch y /worktree, las tareas que encajan con el trabajo en paralelo y las que no, y el impacto en los límites de uso, y además comparte las lecciones que este sitio ha aprendido ejecutando subagentes en paralelo.

«Your credit balance is too low to access the Anthropic API» (en Claude Code aparece como «Credit balance is too low») significa que tu organización de la Claude Console no tiene suficientes créditos de prepago. Hay dos causas: tu saldo de verdad es insuficiente, o querías usar un plan como Pro o Max pero Claude Code está funcionando con una clave de API de la variable de entorno ANTHROPIC_API_KEY y facturando la API. Se distinguen con /status. A partir de la documentación oficial y del Centro de ayuda de Anthropic (consultados el 26 de octubre de 2026), este artículo explica cómo aparece el error, tres preguntas para encontrar la causa, cómo comprar créditos en Billing de la Console y configurar la recarga automática, cómo eliminar la clave de API en macOS, Linux y Windows y comprobarla en VS Code, en qué se diferencia de los créditos mensuales de API de Max y Team y de los créditos de uso, y errores parecidos pero distintos.

Hay dos formas de usar Claude sin salir de tu facturación de Google Cloud: la versión gestionada por Google, que Google opera como parte de Agent Platform (antes Vertex AI), y la versión gestionada por Anthropic, disponible de forma general desde el 22 de octubre de 2026. Claude Code funciona con la versión gestionada por Google y se configura con CLAUDE_CODE_USE_VERTEX y ajustes relacionados (si lo despliegas para varias personas, se recomienda fijar los modelos). Si necesitas la Files API, Agent Skills, Managed Agents, el modo rápido y funciones similares, elige la versión gestionada por Anthropic. En el endpoint global de la versión gestionada por Google, Opus 5.5, Sonnet 5.5 y Haiku 5.5 cuestan lo mismo que en la API de Claude, mientras que las multirregiones us y eu cuestan 1,1 veces. La versión gestionada por Anthropic se mide en CCU, y la documentación oficial no incluye una lista de precios por token. A partir de la documentación oficial (consultada el 26 de octubre de 2026), este artículo explica las diferencias y cómo elegir, los precios, las regiones, los primeros pasos, los SDK, la configuración de Claude Code y cómo afrontar las cuotas y los errores 429.

Si la API de Claude muestra «`temperature` is deprecated for this model.», la causa es enviar valores distintos al predeterminado en temperature, top_p o top_k a un modelo Claude 4.7 o posterior; basta con quitar los tres de la solicitud. Con la nueva versión de API 2026-10-21, cualquier modelo devuelve un error 400 si se envían estos parámetros, incluso con sus valores predeterminados. Este artículo explica cómo encontrar el código afectado, qué versiones del SDK de Python (por ejemplo, anthropic 2.0.0) envían 2026-10-21 automáticamente y cómo corregir el error relacionado «anthropic-version: header is required», según la documentación oficial de Anthropic consultada el 26 de octubre de 2026.

Resumimos las causas y soluciones de la lentitud de Codex según el síntoma. Si tarda en responder, revisa incidencias y saturación, baja el esfuerzo de razonamiento (reasoning effort) según la tarea, usa un modelo más ligero o el modo rápido (Fast consume 2,5 veces más cuota) y abre un hilo nuevo para cada tarea, como recomienda el equipo de OpenAI. Si tarda en iniciarse, desactiva los servidores MCP que no uses con enabled = false y actualiza la CLI; si la app va pesada o se bloquea, actualízala, reiníciala (uno de los fallos de Windows se corrigió en v26.825.32147) y archiva las tareas programadas que ya no necesites, porque acumulan worktrees. Si los comandos van lentos en WSL, guarda los archivos en el sistema Linux. Todo se basa en la documentación oficial de OpenAI y en las respuestas de su equipo en GitHub (consultadas el 25 de octubre de 2026).

La NPU (Neural Processing Unit) es el componente del PC que ejecuta cálculos de IA con poco consumo de energía. ChatGPT, Claude y Gemini funcionan en servidores, así que tener o no una NPU no cambia su velocidad, pero sí algunas funciones locales de Copilot+ PC (NPU de 40 TOPS o más, 16 GB de memoria y SSD de 256 GB). El artículo explica las diferencias con la CPU y la GPU, las funciones que usan NPU, el rendimiento de las NPU de Intel, AMD, Qualcomm y Apple, y cómo elegir equipo; el LLM local sigue dependiendo sobre todo de la GPU y la memoria.

Para usar Claude Code y Codex no hace falta un PC de alta gama. Como el modelo corre en servidores, cambiar de equipo no reduce el tiempo que la IA tarda en pensar y escribir. Lo que sí depende de tu PC es el tiempo de los comandos que se ejecutan en local, como compilar, probar o buscar, y el artículo repasa los requisitos, el modo rápido, el sandbox de cada sistema operativo y cómo aliviar un equipo lento.