Cómo se comporta un LLM antes de que escribas código - Claude Developer (CCDV-F)
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Cómo se comporta un LLM antes de que escribas código - Claude Developer (CCDV-F)
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Antes de escribir una línea contra Claude, puedes predecir qué va a hacer: cuánto cuesta un texto, cuándo se rompe una conversación larga y por qué la misma pregunta da dos respuestas.
Cuatro piezas (tokens, ventana de contexto, muestreo y configuración) y cinco apuestas contra la API real: tú predices primero, después ves el resultado medido.
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⏱️ Capítulos
00:00 Predecir antes de programar
00:27 El bug que no es un bug
00:58 Cuatro piezas
01:18 Cuánto pesa en el examen
01:40 El token
02:11 El tokenizador cambia
02:39 La ventana de contexto
03:09 Los dos bordes de la ventana
03:41 Nadie recorta por ti
04:07 Muestreo y no determinismo
04:35 La perilla de temperature ya no está
04:59 Afirma propiedades, no texto
05:21 La familia de modelos
05:53 El razonamiento es otra palanca
06:21 Ejemplos en el prompt
06:47 Cómo llega tu código a la API
07:15 Cinco apuestas
07:35 Apuesta 1: cuántos tokens
07:59 Resultado 1: el español cuesta más
08:34 Apuesta 2: temperature en cero
09:03 Apuesta 3: la misma pregunta cinco veces
09:27 Resultado 3: varía donde puede
10:09 Apuesta 4: ¿dos ejemplos lo arreglan?
10:35 Resultado 4: no hacían falta
11:12 Apuesta 5: llenar la ventana
11:53 El marcador
12:27 Trampa: una ventana más grande
12:58 Trampa: en desarrollo pasó todo
13:30 Recap: cuatro piezas en cuatro frases
14:02 Siguiente: el 103
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🔗 Enlaces
Modelos de Claude: https://platform.claude.com/docs/en/a...
Ventana de contexto: https://platform.claude.com/docs/en/b...
Stop reasons: https://platform.claude.com/docs/en/b...
Conteo de tokens (gratis): https://platform.claude.com/docs/en/b...
Guía de migración a Opus 5.5 (parámetros de muestreo): https://platform.claude.com/docs/en/m...
Effort: https://platform.claude.com/docs/en/b...
Buenas prácticas de prompting (ejemplos): https://platform.claude.com/docs/en/b...
SDK de Python: https://github.com/anthropics/anthrop...
Los cinco experimentos se corrieron contra la API real el 10 de octubre de 2026. Los conteos de tokens, los errores y los costos son de ese día y de esos modelos; cambian entre generaciones, así que mide con tu texto, tu idioma y tu modelo antes de presupuestar.
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