Kit gratis · Claude Code
¿Fable u Opus? Paga el esfuerzo justo
Descubre con qué modelo y esfuerzo funciona cada parte de tu proyecto en Claude Code, mira qué cuesta de más y mide antes de cambiar.
Descubre con qué modelo y esfuerzo funciona cada parte de tu proyecto en Claude Code, mira qué cuesta de más y mide antes de cambiar.
Esfuerzo justo es un kit gratuito para quienes usan Claude Code en proyectos y robots. Lee la configuración, los agentes y los scripts de tu proyecto y muestra con qué modelo (Fable, Opus, Sonnet, Haiku) y esfuerzo funciona cada cosa. El esfuerzo es cuánto piensa el modelo antes de responder, en una escala de cinco niveles: low < medium < high < xhigh < max. Señala lo que cuesta de más, incluye una regla lista para pegar en tu CLAUDE.md y una prueba que ejecuta el mismo trabajo con dos esfuerzos, usando tu suscripción, para que compares. Necesitas Python 3 y, para la prueba, Claude Code; la auditoría no usa internet ni API.
La propia Anthropic, al lanzar Fable 5.2 (9/11/2026), recomienda empezar con Opus 5.5 y pasar a Fable solo para el trabajo más difícil. El kit convierte ese consejo en algo que puedes aplicar y comprobar.
auditar.py revisa la configuración, los agentes, las skills, los scripts, los timers y el código que llama a la API; muestra qué partes fijan el modelo y el esfuerzo. Advierte si Max está fijo, si Xhigh está como predeterminado o si Fable está como predeterminado.
politica/CLAUDE-esforco.md es el bloque para pegar en CLAUDE.md. En agentes/ vienen tres agentes listos: uso diario (Opus, medium), trabajo largo (Fable, high) y tareas mecánicas (Haiku, low).
ab.sh ejecuta la misma solicitud con dos o más combinaciones de modelo y esfuerzo, y arma un cuadro con el tiempo, los tokens, el costo equivalente, el modelo que se usó de verdad y si la prueba pasó.
FrontierCode 2.0 mide si quienes mantienen proyectos abiertos aceptarían el código del modelo. Valores leídos en la gráfica de costo por tarea de la página de Anthropic (pruebas de la propia empresa).
45,3% por ~US$ 7 por tarea. Empata con el mejor resultado de Opus 5.5 por cerca de la mitad del costo.
45,5% por ~US$ 13 por tarea: la mejor nota de Opus, con el esfuerzo más alto. (Para el uso diario, Anthropic recomienda Opus; la regla del kit usa medium.)
49,1% por ~US$ 15. La nota más alta entre los modelos lanzados que Anthropic probó.
~45,7% por ~US$ 45: menos que xhigh, con cerca de 3× el costo. Por eso Max no es el predeterminado.
Dos cosas a tener en cuenta. Con esfuerzo medium, Fable queda unos 3 puntos por encima de Opus por el mismo costo; y en otra prueba (diseño de hardware) el mejor resultado salió con Max. La regla no es "nunca Max", sino "Max solo después de medir". Además, toda la tabla de resultados corresponde al esfuerzo más alto disponible, mientras que Claude Code viene con medium: esos resultados no reflejan lo que tú usas.
Nada cambia automáticamente: el kit lee y sugiere; tú decides si cambias el modelo o el esfuerzo.
Linux, macOS o WSL. La auditoría funciona por sí sola; la prueba A/B usa Claude Code con tu suscripción iniciada.
Para auditar.py (solo usa la biblioteca estándar).
# comprobar python3 --version
Para ab.sh: el comando claude en el PATH y la sesión iniciada con tu suscripción.
# comprobar claude --version
Para descargar el kit y para el modo --editar de la prueba (una copia del proyecto por combinación).
# comprobar git --version
Reemplaza ~/meu-projeto por la carpeta de tu proyecto.
Un repositorio pequeño: dos scripts, la regla, tres agentes y el plan de resets de Fable (qué es un reset: paso 8).
git clone \ https://github.com/inematds/esforco-certo.git cd esforco-certo
Primero, haz una prueba sin riesgo en el proyecto de ejemplo que viene con el kit (muestra 8 alertas a propósito). Después, revisa tu proyecto: la lista muestra cada lugar donde se fija el modelo o el esfuerzo, con archivo y línea. --home incluye tu ~/.claude (configuración, agentes y skills globales) y los timers de systemd del usuario.
python3 auditar.py tests/fixture # ejemplo del kit python3 auditar.py ~/meu-projeto \ --home # tu proyecto python3 auditar.py ~/meu-projeto \ --json > aud.json # para que lo lea otro script
MAX: esfuerzo max fijo; cámbialo por high (o xhigh si al medir ves una mejora). PADRAO_ALTO: xhigh como predeterminado global o para un modelo; cada solicitud paga el costo más alto. FABLE_PADRAO: Fable como modelo predeterminado; consume el límite más rápido. Las sugerencias muestran robots con claude -p sin --model (heredan el predeterminado de la cuenta); una sugerencia no es una alerta y no hace que falle --estrito.
# dónde cambiar el modelo predeterminado de Claude Code (ejemplo) # solo en esta sesión: claude --model opus --effort medium # o en .claude/settings.json: "model": "opus", "effortLevel": "medium"
Opus medium para el uso diario, Fable high para el trabajo largo, xhigh solo después de medir, nunca Max como predeterminado, robots siempre con --model y --effort.
cat politica/CLAUDE-esforco.md \
>> ~/meu-projeto/CLAUDE.md
Claude Code elige el agente según la descripción; cada uno ya incluye el modelo y el esfuerzo en el encabezado.
mkdir -p ~/meu-projeto/.claude/agents cp agentes/*.md ~/meu-projeto/.claude/agents/ # guarda la regla y los agentes en un commit (el paso 6 usa el último commit) cd ~/meu-projeto && git add CLAUDE.md .claude/agents \ && git commit -m "modelo e esforço: regra e agentes" cd -
Sin -c, ejecuta tres combinaciones: opus:high, fable:medium y fable:high (dos con Fable, que consume el límite más rápido). Sin --editar, cada ronda solo lee el proyecto. Con --editar, cada combinación trabaja en una copia propia del último commit (git worktree); por eso el proyecto debe estar limpio, sin cambios pendientes. --checar ejecuta tu prueba dentro de cada copia. La copia no incluye carpetas fuera de git (node_modules, .venv): instala las dependencias dentro de --checar. El cuadro muestra el tiempo, los tokens, el modelo que se usó de verdad y el costo equivalente: el precio según la tabla de la API; con tu suscripción pagas con el límite, no en dólares. Empieza con una tarea pequeña y real.
./ab.sh "Revisa src/ y enumera los 5 riesgos más graves" \ --dir ~/meu-projeto ./ab.sh "Corrige la prueba rota en tests/" \ --dir ~/meu-projeto --editar \ --checar "npm ci && npm test" \ -c opus:high -c fable:high # resultado: ~/meu-projeto/.ab/resultado-<data>/RESULTADO.md # (agrega .ab/ al .gitignore del proyecto)
Con --estrito, el auditor termina con código 1 si encuentra alguna alerta y falla el paso de CI. Así nadie deja Max o Fable como predeterminado por accidente. Copia auditar.py (un solo archivo, sin dependencias) a tu proyecto y ejecútalo en CI desde la raíz del proyecto; no se audita a sí mismo. Funciona en Linux y macOS (en macOS, ab.sh usa gtimeout de brew install coreutils, si está disponible).
mkdir -p ~/meu-projeto/tools cp auditar.py ~/meu-projeto/tools/ # en el CI del proyecto (por ejemplo, un paso de GitHub Actions): python3 tools/auditar.py . --estrito
En la promoción de lanzamiento, válida hasta el 16/11/2026, quienes tienen una suscripción recibieron de 1 a 3 resets de Fable: cada reset vuelve a cero el contador de uso de Fable para que puedas seguir usándolo durante la misma semana. En los planes Pro y Team estándar, el uso de Fable puede ocupar hasta la mitad del límite semanal del plan. resets.md es la guía: elige un trabajo largo, prepáralo con Opus, ejecútalo con Fable high y ciérralo con Opus. Después del 16/11, la misma guía sirve para cualquier trabajo largo con Fable.
less resets.md claude --model fable --effort high # en la sesión del trabajo largo
Depende de quién vaya a ejecutarlo. Pedirlo en la conversación no cambia el nivel de esfuerzo de la sesión en la que estás hablando; cambia el nivel de esfuerzo del trabajo que delegas.
Escribir "usa esfuerzo alto" en la conversación no cambia nada: el modelo no cambia su propio nivel de esfuerzo. Usa el comando /effort (o /model para cambiar el modelo), o inicia la sesión directamente con ese nivel de esfuerzo.
/effort high # o, al iniciar la sesión: claude --model opus --effort high
Para el trabajo delegado, pedirlo en la conversación funciona. Claude pasa el modelo y el nivel de esfuerzo al subagente, y solo fija el nivel de esfuerzo cuando lo pides explícitamente; si no lo pides, se aplica el valor predeterminado del agente.
"haz la revisión con un subagente Opus en esfuerzo alto" "ejecuta esta búsqueda en Haiku, esfuerzo bajo"
Si lo escribes en CLAUDE.md, cuenta como una solicitud explícita en cada sesión, sin necesidad de repetirla. Los agentes con model: y effort: en el encabezado, como los tres del kit, ya se inician con el nivel de esfuerzo correcto.
# en CLAUDE.md
- revisiones: Opus en high
- tareas mecánicas: Haiku en lowEn claude -p, el nivel de esfuerzo se especifica únicamente con la opción --effort. Si no la incluyes, el robot hereda el valor predeterminado de la cuenta y auditar.py lo señala.
claude -p --model opus --effort medium \ "resume el registro de hoy"
Ejecutado el 9/11/2026: el proyecto de ejemplo del kit, una máquina de producción de INEMA y la propia prueba A/B. La última tarjeta muestra uno de los agentes listos.
tests/fixture)# cd tests/fixture && python3 ../../auditar.py .
17 lugares fixam modelo ou esforço · 8 alertas · 3 dicas
Modelos: fable 6 · opus 5 · herda 2 · codex 2 · variavel 1 · haiku 1
- MAX ./scripts/api.py:4
- MAX ./scripts/rodar.sh:3
- FABLE_PADRAO ./.claude/settings.json:2
- PADRAO_ALTO ./.claude/settings.json:3
… e mais 4 alertas
Informe completo en exemplos/auditoria-exemplo.md (en portugués).
38 lugares fixam modelo ou esforço · 3 alertas - FABLE_PADRAO ~/.claude/settings.json (modelo padrão = fable) - PADRAO_ALTO ~/.claude/settings.json (Opus 5.5 em xhigh por padrão) - PADRAO_ALTO ~/.claude/settings.json (Fable 5.1 em xhigh por padrão)
Justo lo que la página de Anthropic recomienda evitar: el nivel más alto como predeterminado. 13 robots reciben el modelo mediante una variable, leída de un archivo central de modelos (bien: se cambia en un solo lugar).
| haiku-low | ok (claude-haiku-5-5) | 12 s | 434 tokens | | sonnet-low | ok (claude-sonnet-5-5) | 16 s | 539 tokens |
En la primera versión, la prueba de solo lectura usaba el modo plan, y Claude Code cambió Haiku por Sonnet sin avisar. Por eso ab.sh muestra el modelo usado y marca "⚠ pidió X, ejecutó Y" cuando son diferentes.
--- name: trabalho-longo model: fable effort: high ---
Antes de empezar, escribe el objetivo, el criterio para darlo por terminado y qué no debe hacer; prueba cada etapa y no sube a max por su cuenta.
El kit es pequeño a propósito. Las próximas ideas solo se incluirán si ayudan a decidir mejor.