Haz esta auditoría antes de que tu tarea de Claude del fin de semana falle el 30 de noviembre
Localiza la cadena del modelo Claude Sonnet 4.5 fijada, vuelve a verificar los límites de tokens y prueba el reemplazo antes de que tu tarea del fin de semana deje de funcionar.
Si un pequeño script, cuaderno o asistente de fin de semana sigue enviando prompts a Claude Sonnet 4.5, el próximo fallo ya tiene fecha. Anthropic envió el 30 de septiembre de 2026 un aviso a los desarrolladores de que Claude Sonnet 4.5 dejaría la Claude API. Claude Sonnet 4.5 está programado para retirarse de la Claude API el 30 de noviembre de 2026, con claude-sonnet-5-5 designado como reemplazo. Tras la fecha de retiro, las solicitudes a Claude Sonnet 4.5 en plataformas operadas por Anthropic fallarán.
La mayoría de las tareas de fin de semana seguirán siéndolo, y está bien. La auditoría existe porque un modelo fijado puede mantener vivo un pequeño script durante meses y luego detenerlo en una fecha que tú no elegiste. Trata la deprecación como una auditoría breve, no como una sola edición: localiza el pin, migra la tarea al reemplazo y demuestra que la solicitud sigue funcionando antes de que pase la fecha.
El reemplazo cambia la solicitud, no solo el nombre. Sonnet 5.5 tokeniza el mismo texto en aproximadamente un 30 % más de tokens, con el aumento exacto variando según el contenido. También activa el adaptive thinking de forma predeterminada, y los tokens generados por el thinking se cuentan como tokens de salida. Una solicitud a Sonnet 5.5 que usa budget_tokens thinking falla con HTTP 400; la ruta soportada es adaptive thinking y output_config.effort.
El calendario de deprecación de Anthropic cubre la Claude API, Claude Platform on AWS y Microsoft Foundry, mientras que Amazon Bedrock y Google Cloud usan calendarios de retiro separados. Si tu tarea se ejecuta a través de una plataforma de un socio, verifica esa plataforma antes de fiarte de la fecha principal.
La auditoría es la parte que puedes terminar en un bloque corto
Guarda la siguiente lista. Cada elemento es lo suficientemente pequeño para terminarlo rápido, y cada uno elimina un modo de fallo diferente.
- Exporta el uso reciente y filtra por el ID del modelo que estás retirando.
- Localiza la cadena del modelo fijada en el script, cuaderno o archivo de configuración.
- Sustitúyela por el nombre del modelo de reemplazo.
- Vuelve a verificar el límite de salida y los tamaños de chunk que asumían el recuento de tokens anterior.
- Estima el aumento de tokens para tus prompts reales.
- Elimina cualquier parámetro de thinking rechazado y sustitúyelo por el control soportado.
- Envía una solicitud real y confirma que la respuesta sigue siendo útil.
El primer elemento importa porque una tarea pequeña puede tener más pins de los que recuerdas. La cadena del modelo suele estar en un lugar que no revisas: una variable de entorno, un valor predeterminado de un asistente, una plantilla de prompt copiada o una tarea programada que llama a un wrapper.
El cambio es aburrido, y esa es la buena noticia. Los problemas empiezan después de cambiar el nombre del modelo, porque la solicitud puede seguir cargando suposiciones del modelo anterior. Corrige eso antes de la fecha límite.
El cálculo de tokens es el cambio de presupuesto
Aunque la tarea se ejecute el mismo número de veces, el mismo prompt puede consumir más del presupuesto de salida y cambiar el gasto mensual. Vuelve a verificar el límite y estima el aumento para tus prompts reales, no solo cambies el nombre del modelo.
El thinking también cambia la forma de la respuesta. Si la tarea estaba ajustada para un presupuesto de salida fijo, el nuevo valor predeterminado puede hacer que la misma tarea sea más larga y más cara. Si el código anterior establece un presupuesto de thinking, espera el error antes de la fecha límite.
La última prueba es la de verdad
No te quedes en un código de estado exitoso. Una tarea pequeña puede devolver una respuesta técnicamente válida y aun así inútil para la tarea. Lee la salida como lo haría tu usuario y luego decide si necesita un prompt más corto, un límite de salida mayor o un tamaño de chunk diferente.
Si la tarea es un asistente personal, la prueba es si aún te ahorra tiempo. Si es un pequeño producto, la prueba es si la salida sigue siendo lo suficientemente buena para retener a un usuario. La auditoría está terminada cuando la nueva solicitud funciona, el pin anterior ha desaparecido y sabes qué hará el cambio de tokens a tu presupuesto. Guarda la nueva configuración antes de cerrar el portátil.