Desarrollo con IA y Programación: Crea Apps con 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.

«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.

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.

Con /goal de Claude Code escribes «cuándo se considera terminado» y, en cada turno, un modelo pequeño distinto comprueba si se cumple, de modo que Claude sigue trabajando hasta entonces. Según la documentación oficial, este artículo explica cómo configurar, comprobar y cancelar el comando, cómo funciona la evaluación y cuándo se detiene por error, cómo escribir buenas condiciones y en qué se diferencia de /loop y del /goal de Codex. También recoge lo que ocurrió al usarlo dos veces para unificar los puntos finales de las frases de artículos de este sitio (con una petición normal como referencia): 321 casos terminaron en un solo turno, el coste extra fue el de una evaluación, y los resultados que no aparecen en los números no pueden comprobarse con el evaluador.

Esta guía explica qué hacer cuando la aplicación de escritorio de Codex muestra «No se pudo cargar la configuración de la organización» (Organization settings could not be loaded) y no te deja avanzar. El mensaje apunta a la red o a un proxy, pero los reportes de error en GitHub muestran que la causa no siempre es esa. Incluye un caso real resuelto con un solo reintento, los cuatro patrones que describen los usuarios, dónde está el registro de la aplicación, qué conviene no hacer todavía y qué datos reportar si el problema persiste, además de cómo distinguirlo de «Couldn't load workspace settings».

Distinguimos el navegador integrado, Chrome y la búsqueda web. Qué recuperó la conexión y cuándo bastó recargar una página de error.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 (DeepSeek-V4.1-Flash-1017) es la versión revisada de V4.1 Flash que DeepSeek publicó el 17 de octubre de 2026; en la API sigue llamándose deepseek-flash, pero el modelo cambió. Este artículo revisa el anuncio, la ficha del modelo, la página de precios y las evaluaciones de terceros, explica las especificaciones y los precios, y señala qué falta por evaluar en seguridad y dónde se almacenan los datos.

Claude Code funciona con modelos de DeepSeek, GLM (Z.ai) y Kimi (Moonshot AI) si se configuran ANTHROPIC_BASE_URL, la clave de API de cada empresa y las variables de entorno con los nombres de los modelos. La ventaja es conservar la interfaz, las herramientas y la configuración de Claude Code cambiando solo el modelo que responde, lo que ayuda a bajar costes o a seguir trabajando al llegar al límite de uso de Claude; Anthropic, sin embargo, no da soporte a este uso. Con los textos originales de la documentación oficial de cada empresa y de Anthropic (comprobados el 19 de octubre de 2026), este artículo explica las ventajas y los inconvenientes, los ejemplos oficiales de configuración de las tres empresas para settings.json, el precio por millón de tokens de 9 modelos, una estimación por sesión con el mismo uso (2 millones de tokens de entrada, 90 % en caché y 50.000 de salida), los cuatro factores que mueven la factura (caché, llamadas en segundo plano y subagentes, franja horaria y búsqueda web), el cobro de búsquedas y lecturas de DeepSeek desde el 1 de noviembre de 2026 (0,75 $ por cada 1.000 solicitudes correctas), cómo compararlo con planes de tarifa plana como GLM Coding Plan, las precauciones de configuración y la seguridad de enviar el código a otro destino, como el almacenamiento de datos de DeepSeek en China y las informaciones sobre la prohibición de su uso en organismos del Gobierno de EE. UU.

Claude Haiku 5.5 (claude-haiku-5-5) es el modelo ligero que Anthropic publicó el 7 de octubre de 2026. En prompts de hasta 100.000 tokens cuesta $0,10 de entrada y $0,50 de salida por millón de tokens, la décima parte que Haiku 4.5. Por encima de ese límite pasa a $0,50 de entrada y $2,50 de salida, y los tokens leídos de la caché también cuentan para la longitud. Tiene un contexto de 1M de tokens, una salida máxima de 128K y conocimientos hasta junio de 2026, y es el primer Haiku que permite elegir el effort (medium por defecto). Con la documentación oficial y los anuncios comprobados en su versión original el 15 de octubre de 2026, este artículo explica el coste estimado de cuatro modelos corregido por el ~30% más de tokens que se cuentan para el mismo texto, cómo leer los benchmarks que publicó Anthropic, cómo elegir entre Sonnet 5.5 y Opus 5.5, cómo ajustar el razonamiento y el effort, las formas de escribir que dan error 400 al migrar desde Haiku 4.5 y lo que cambia sin error, a qué apunta haiku en Claude Code (Haiku 5.5 con la API de Anthropic desde la v2.1.293) y la disponibilidad en las apps, GitHub Copilot y la nube.