Elegir la API del modelo de lenguaje grande (LLM) adecuada para tu proyecto se siente como un compromiso enorme, porque, bueno, lo es. La API sobre la que decidas construir afectará directamente el rendimiento de tu producto, tu factura mensual y lo que tus usuarios piensen de él.
Ahora mismo, los dos nombres que todos tienen en mente son OpenAI y Anthropic. Ambos están en la cima de su juego, pero abordan la IA desde ángulos bastante diferentes, cada uno con sus propias fortalezas técnicas y filosofías.
Esta guía está aquí para ayudarte a analizar las opciones. Te daremos una comparación directa de la API de OpenAI vs. la API de Anthropic, analizando todo, desde la experiencia del desarrollador hasta el rendimiento y, por supuesto, los precios. También exploraremos por qué para muchas empresas, especialmente las de servicio al cliente, la pregunta está cambiando de qué API usar para construir a cuál es la forma más rápida de hacer que esto funcione.
¿Qué es la API de OpenAI?
OpenAI es la empresa que realmente dio inicio a toda la fiesta de la IA generativa. Son famosos por crear modelos potentes y versátiles que han captado la atención de todos.
Un vistazo a la interfaz de la Plataforma OpenAI, donde los desarrolladores pueden acceder a modelos como GPT-4o. En el debate entre la API de OpenAI y la API de Anthropic, entender la interfaz de cada plataforma es clave.Sus modelos de alta gama, como la serie GPT (incluido el último GPT-4o), son conocidos por ser excelentes en todos los aspectos. Son sólidos en el razonamiento general, la escritura creativa y están mejorando en el manejo de texto, imágenes y audio, todo a la vez. La API de OpenAI está diseñada para que la mayor cantidad de personas posible pueda adoptarla y usarla, brindando a los desarrolladores las herramientas para construir desde simples herramientas de contenido hasta agentes complejos que realmente pueden hacer cosas. Para muchos, es la opción predeterminada para una base flexible, potente y probada en el campo.
¿Qué es la API de Anthropic?
Anthropic apareció en 2021, fundada por un grupo de exinvestigadores de OpenAI que querían centrarse intensamente en la seguridad de la IA. Su misión es construir sistemas de IA que sean fiables, predecibles y más fáciles de guiar, lo cual es un objetivo ligeramente diferente a simplemente perseguir la potencia bruta.
Su principal familia de modelos es Claude, siendo Claude 3.5 Sonnet la estrella actual. Es conocido por tener una ventana de contexto masiva (lo que significa que puede leer y recordar documentos muy largos), por su buen rendimiento en tareas centradas en los negocios y por tener la seguridad integrada desde el principio. Utilizan un método que llaman "IA Constitucional", donde el modelo se entrena para adherirse a un conjunto de principios éticos. Esto hace que la API de Anthropic sea una opción sólida para empresas en campos regulados o cualquier situación en la que necesites absolutamente que la IA se comporte de manera predecible.
Una comparación detallada entre la API de OpenAI y la API de Anthropic
Aunque ambas plataformas tienen modelos de primer nivel, la experiencia real de construir con sus API puede ser completamente diferente. Entremos en los detalles que realmente notarás como desarrollador o líder de equipo.
Experiencia del desarrollador y características de la API
Pasa un poco de tiempo en los foros de desarrolladores y verás un panorama claro: ambas API son potentes, pero tienen sus peculiaridades que pueden hacer o deshacer un proyecto. Los pequeños detalles en su diseño realmente importan.
Cómo estructuran los mensajes
-
OpenAI: La API es conocida por ser súper flexible. Puedes agregar mensajes del sistema en cualquier parte de una conversación e incluso tener mensajes consecutivos de la misma "persona" (como dos mensajes de usuario seguidos). Esto puede sonar insignificante, pero es una gran ayuda para simular chats complejos o construir flujos de trabajo donde una IA necesita usar varias herramientas antes de dar su respuesta final.
-
Anthropic: Aquí las cosas son mucho más estrictas. Impone un patrón "usuario" -> "asistente" -> "usuario" y solo te permite poner un único mensaje de sistema al principio. Esto hace que la API sea predecible, claro, pero puede ser un verdadero fastidio si estás tratando de construir aplicaciones más dinámicas, como una que necesite retomar una conversación con nueva información.
Cómo manejan las herramientas (llamada de funciones)
-
OpenAI: Este es un verdadero punto fuerte de OpenAI. Su API tiene una sólida llamada de funciones, incluida la capacidad de llamar a múltiples herramientas a la vez. Esto permite que la IA decida que necesita hacer varias cosas, como buscar un pedido y consultar un artículo de ayuda, y solicitarlas todas de una vez. Es simplemente más eficiente y se siente menos robótico.
-
Anthropic: El uso de herramientas se siente un poco más torpe y de una en una. Los desarrolladores han descubierto que si necesitas que el modelo use múltiples herramientas, tienes que guiarlo a través de una conversación rígida de ida y vuelta. Esto agrega retrasos, cuesta más en tokens y complica el desarrollo. También hay una sorprendente cantidad de sobrecarga de tokens solo para activar la función.
Trabajar con imágenes y audio
Ambas empresas están haciendo grandes avances en visión, permitiendo que sus modelos entiendan imágenes. Dicho esto, el ecosistema de OpenAI se siente un poco más completo en este momento. Con herramientas como Whisper para la conversión de voz a texto y DALL·E para la generación de imágenes, todo bajo un mismo techo, simplemente ofrece un conjunto de herramientas multimedia más completo de fábrica.
La conclusión para el desarrollador
Construir directamente sobre cualquiera de estas API significa que te estás comprometiendo a lidiar con sus peculiaridades específicas. Para algo como el servicio al cliente, esto puede sentirse como si estuvieras construyendo lo mismo que todos los demás ya han construido. Una plataforma como eesel AI se encarga de todo ese asunto complicado por ti. No tienes que pelear con las estructuras de mensajes o los límites de uso de herramientas; simplemente conectas tus documentos de conocimiento, describes lo que quieres que haga el agente en lenguaje sencillo y dejas que la plataforma se encargue de los detalles de implementación engorrosos.
Rendimiento, casos de uso y seguridad
El "mejor" modelo realmente depende de lo que intentes hacer.
Para qué son buenos
-
OpenAI: Su flexibilidad y capacidad creativa lo hacen ideal para aplicaciones amplias orientadas al consumidor, creación de contenido y cualquier cosa que necesite una inteligencia general de primer nivel. Si estás construyendo algo nuevo y quieres probar ideas rápidamente, la API de OpenAI suele ser la forma más rápida de llegar allí.
-
Anthropic: Claude realmente funciona bien en un contexto empresarial. Es perfecto para tareas que implican examinar documentos largos, como revisar contratos legales, resumir informes financieros o gestionar tickets de soporte al cliente detallados donde no puedes permitirte equivocarte.
Su enfoque de la ética y el control
-
OpenAI: La empresa se apoya mucho en una técnica llamada Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF, por sus siglas en inglés). Básicamente, esto significa que tienen revisores humanos que califican las respuestas del modelo, lo que le enseña con el tiempo a ser más útil y menos perjudicial. Funciona, pero a veces puede captar los sesgos sutiles de sus entrenadores humanos.
-
Anthropic: Su "IA Constitucional" es lo que los distingue. El modelo se entrena con un conjunto de principios fundamentales (su "constitución"), y aprende a juzgar sus propias respuestas en función de esos principios. La idea es crear un modelo que sea naturalmente más predecible y menos propenso a decir algo fuera de lugar, sin necesidad de supervisión humana constante.
Para las empresas, a menudo se reduce a esto: ¿necesitas la potencia bruta y flexible de OpenAI, o la seguridad estable y predecible de Anthropic?
Plataformas como eesel AI ofrecen otro camino. Al utilizar modelos potentes bajo el capó, eesel AI te ofrece lo mejor de ambos mundos. Obtienes la inteligencia de un modelo de primer nivel pero con un control completo a través de una interfaz sencilla. Puedes establecer una personalidad de IA personalizada, limitar su conocimiento solo a tus documentos aprobados y usar un potente modo de simulación para asegurarte de que se comporte exactamente como esperas antes de que un cliente hable con él.
Precios y modelos de negocio
Tanto OpenAI como Anthropic tienen una configuración de precios similar. Ofrecen suscripciones mensuales para sus chatbots (ChatGPT Plus y Claude Pro) y luego un modelo de pago por uso para sus API.
Este precio de la API se basa en "tokens", que son solo pequeñas porciones de palabras (un token es aproximadamente tres cuartas partes de una palabra). Pagas por los tokens que envías (entrada) y los tokens que recibes (salida). Esto está bien para empezar, pero puede hacer que tus costos sean realmente difíciles de predecir. Si tu equipo de soporte se ve abrumado con tickets un mes, tu factura de la API podría dispararse sin previo aviso.
Aquí tienes un vistazo rápido a cómo se comparan los precios de sus API para algunos de sus modelos populares.
| Modelo | Proveedor | Precio de Entrada (por 1M de tokens) | Precio de Salida (por 1M de tokens) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | OpenAI | $2.50 | $10.00 |
| Claude 3.5 Sonnet | Anthropic | $3.00 | $15.00 |
| Claude 3 Opus | Anthropic | $15.00 | $75.00 |
| Claude 3 Haiku | Anthropic | $0.25 | $1.25 |
Los precios se basan en información pública de finales de 2024 y pueden cambiar.
El mayor dolor de cabeza con los precios basados en tokens es tratar de presupuestarlos. ¿Cómo pronosticas tus costos cuando están directamente ligados a cuántos clientes te contactan? Aquí es donde un enfoque diferente puede tener mucho más sentido. En contraste, los precios de eesel AI son claros y predecibles. Los planes se basan en un número fijo de conversaciones de IA por mes, sin tarifas adicionales por ticket resuelto. Esto te permite escalar la automatización de tu soporte sin preocuparte por una factura sorpresa a fin de mes.
La solución: pensar más allá del debate de las API
Entonces, aquí está la verdadera pregunta: si tu objetivo es automatizar el soporte al cliente, ¿realmente tiene sentido que tus ingenieros pasen meses construyendo y manteniendo una solución personalizada sobre una API en bruto? Para la mayoría de las empresas, la respuesta es probablemente no.
Una plataforma de integración de IA es la forma más inteligente y rápida de proceder.
-
Empieza en minutos, no en meses: Con una herramienta como eesel AI, puedes conectar tu mesa de ayuda, como Zendesk o Freshdesk, y todas tus fuentes de conocimiento, Confluence, Google Docs, o incluso tickets de soporte anteriores, con solo unos pocos clics. Es una plataforma de autoservicio que está a años luz del largo y arduo desarrollo de construir desde cero.
-
Reúne todo tu conocimiento: En lugar de empezar con una IA genérica, eesel AI aprende instantáneamente del conocimiento real de tu empresa. Lee tus tickets anteriores, wikis internas y documentos del centro de ayuda para dar respuestas que son precisas, específicas para ti y con la voz de tu marca.
-
Prueba sin riesgos: Esto es algo muy importante. El motor de simulación de eesel AI te permite probar tu agente de IA en miles de tus tickets anteriores en un entorno seguro. Obtienes un pronóstico preciso de qué tan bien funcionará antes de que lo actives para clientes reales, lo que elimina gran parte del riesgo de la ecuación.
Tomar la decisión correcta para tu objetivo
Cuando estás decidiendo entre OpenAI y Anthropic, la elección correcta realmente depende de a dónde quieres llegar.
-
Elige la API de OpenAI si necesitas máxima flexibilidad, las últimas funciones multimedia y una base para construir todo tipo de aplicaciones de propósito general.
-
Elige la API de Anthropic si necesitas fiabilidad de nivel empresarial, seguridad de primera categoría y un modelo que es una bestia analizando documentos largos y complejos.
Pero para la mayoría de las empresas que intentan resolver un problema específico como la automatización del soporte al cliente, la pregunta de "construir vs. comprar" es mucho más importante que la de "OpenAI vs. Anthropic". Construir desde cero es un camino largo, costoso y arriesgado.
Plataformas como eesel AI te dan una ruta directa a los resultados. Ofrecen la forma más rápida, fiable y rentable de usar una IA potente en un entorno empresarial, permitiéndote concentrarte en hacer felices a tus clientes en lugar de gestionar la infraestructura de la API.
¿Listo para ver lo fácil que puede ser el soporte impulsado por IA? Empieza con eesel AI en minutos y descubre cómo puede cambiar tus operaciones de servicio al cliente.
Preguntas frecuentes
OpenAI se enfoca en crear modelos potentes y versátiles de propósito general como GPT-4o, enfatizando una amplia aplicabilidad y flexibilidad para diversas tareas. Anthropic, con sus modelos Claude, prioriza la seguridad de la IA, la previsibilidad y la adherencia a principios éticos desde su entrenamiento con "IA Constitucional".
La API de OpenAI ofrece más flexibilidad en la estructura de mensajes y una sólida llamada a múltiples herramientas para flujos de trabajo complejos. La API de Anthropic es más estricta con sus patrones de mensajes "usuario" -> "asistente" y el uso de sus herramientas puede sentirse más rígido e intensivo en tokens, requiriendo a menudo una guía más secuencial.
Aunque OpenAI es muy versátil, los modelos Claude de Anthropic destacan especialmente en contextos empresariales. Son ideales para tareas que involucran análisis extensivo de documentos o soporte al cliente detallado donde la previsibilidad, una gran ventana de contexto y características de seguridad integradas son cruciales.
Ambas plataformas utilizan principalmente una estructura de precios de API basada en tokens de pago por uso, cobrando tanto por los tokens de entrada como por los de salida. Este modelo, aunque común, puede dificultar la presupuestación, ya que los costos fluctúan directamente con el volumen de uso, lo que puede llevar a facturas mensuales potencialmente impredecibles.
Para las empresas que buscan automatizar funciones específicas como el soporte al cliente, una plataforma de integración como eesel AI puede ser una opción más rápida y rentable. Se encarga de las complejidades de la API, integra diversas fuentes de conocimiento y ofrece precios predecibles, permitiéndote concentrarte en los resultados del negocio en lugar de la infraestructura.
OpenAI utiliza el Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF) para alinear los modelos con los valores humanos, lo que a veces puede reflejar sesgos sutiles de los entrenadores humanos. Anthropic emplea la "IA Constitucional", entrenando modelos con principios éticos explícitos para lograr un comportamiento más predecible e inherentemente más seguro sin una intervención humana constante.
