La filtración de Claude Mythos de Anthropic: Qué significa Capabra

La filtracion de Claude Mythos de Anthropic: Que significa Capabra

Estaba a mitad de un prompt en un proyecto de cliente el miercoles por la noche — Opus 4.6 funcionando sin problemas, refactorizando un servicio de pagos — cuando un amigo solto un enlace de Fortune en nuestro chat grupal sin ningun contexto. Solo la URL y un unico emoji de fuego.

Hice clic. Lo lei dos veces. Luego cerre mi laptop y me quede sentado un minuto.

Anthropic — la empresa en la que confio mi flujo de trabajo diario de programacion, la empresa cuyo modelo esta literalmente ejecutandose mientras escribo esto — filtro accidentalmente casi 3.000 documentos internos no publicados a la web abierta. Entre ellos: un borrador de publicacion de blog describiendo un nuevo modelo de AI llamado Claude Mythos, con nombre en clave Capabra, que los propios documentos internos de Anthropic describen como "el mas capaz que hemos construido jamas" y "muy por delante de cualquier otro modelo de AI en capacidades ciberneticas."

Esa ultima parte es la que me mantuvo despierto hasta pasada la medianoche.

Esto no es un rumor. No es especulacion de una "persona familiarizada con el asunto" anonima. Son las propias palabras de Anthropic, de su propio borrador, almacenado en su propio cache de datos accesible publicamente porque alguien olvido cambiar una configuracion. La ironia de que una empresa de AI enfocada en seguridad filtre detalles sobre un modelo que considera demasiado peligroso para lanzar ampliamente — a traves de un fallo basico de seguridad operativa — es casi poetica.

Aqui esta lo que realmente sabemos, lo que significa para cualquiera que construya con Claude, y por que este momento importa mas de lo que la mayoria de la gente se da cuenta.

Como 3.000 documentos terminaron en la web abierta

La filtracion no provino de un ataque sofisticado. Ningun zero-day exploit. Ninguna amenaza interna. Un ser humano configuro mal el sistema de gestion de contenido de Anthropic, y aproximadamente 3.000 activos no publicados — borradores de blog, datos internos de rendimiento, documentos de planificacion de eventos, graficos, materiales de investigacion — se volvieron publicamente buscables.

Segun el reportaje exclusivo de Fortune, el CMS estaba configurado para que todos los activos cargados fueran publicos por defecto a menos que alguien los marcara explicitamente como privados. Eso es lo opuesto a como cualquier organizacion consciente de la seguridad deberia manejar contenido no publicado. Y Anthropic, de todas las empresas, lo sabe.

El cache de datos estuvo ahi, abierto e indexado, hasta que los periodistas lo encontraron. No hackers. No competidores. Periodistas haciendo investigacion estandar.

He pasado anos trabajando con infraestructura en la nube y configuraciones de seguridad. El patron de "publico por defecto" es una de las misconfiguraciones mas comunes — y mas devastadoras — de la industria. AWS S3 buckets, GCP storage, Azure blob containers — el mismo error ha afectado a miles de organizaciones. Verlo suceder en Anthropic, una empresa que publica papers sobre seguridad de AI y despliegue responsable, se siente diferente.

Aqui esta el detalle especifico que se me quedo grabado: no eran solo documentos tecnicos. La filtracion incluia un PDF sobre un retiro de dos dias solo por invitacion para CEOs europeos en una mansion inglesa del siglo XVIII. Dario Amodei — CEO de Anthropic — estaba programado para asistir. Los asistentes "escucharian a legisladores y responsables politicos" y "experimentarian capacidades no publicadas de Claude." La lista de invitados no fue publicada, pero el documento los describia como "los lideres empresariales mas influyentes de Europa."

Ese PDF por si solo te dice algo sobre hacia donde se dirige Anthropic como empresa. Pero la verdadera historia es el borrador del blog sobre Mythos.

Y lo que ese borrador revela sobre la proxima generacion de AI es a la vez emocionante y genuinamente inquietante.

Que es Claude Mythos — y que significa Capabra para la linea de modelos?

Si has seguido los lanzamientos de modelos de Anthropic — y si estas leyendo mi blog, probablemente si — conoces el sistema de tiers: Haiku (rapido, barato, bueno para tareas simples), Sonnet (el punto ideal para la mayoria de los flujos de trabajo), y Opus (el peso pesado para razonamiento complejo y trabajo agentico).

He escrito extensamente sobre Opus 4.6 y Sonnet 4.6. Opus 4.6 es el modelo que uso a diario para trabajo de desarrollo serio. Es la mejor AI para programar que he probado personalmente — y las he probado todas.

Claude Mythos, bajo el nombre en clave de producto Capabra (a veces referenciado como Capybara en reportajes tempranos), se situa en un tier completamente nuevo por encima de Opus. No es una actualizacion incremental de Opus. No es Opus 4.7. Un nivel de clasificacion completamente nuevo.

Asi se ve ahora el sistema de tiers:

El borrador filtrado de Anthropic describe a Mythos como entregando "puntuaciones dramaticamente mas altas en pruebas de programacion de software, razonamiento academico y ciberseguridad" comparado con Opus 4.6. No marginalmente mas altas. Dramaticamente.

El modelo esta actualmente en pruebas externas limitadas con un pequeno grupo de usuarios de acceso anticipado. Segun reportes de WinBuzzer y The Decoder, esos primeros testers son principalmente organizaciones enfocadas en defensa de ciberseguridad — no desarrolladores generales, no startups construyendo chatbots.

Esa eleccion de testers tempranos te dice todo sobre lo que preocupa a Anthropic.

Llegare al angulo de ciberseguridad en un momento. Pero primero, quiero hablar sobre lo que "puntuaciones de programacion dramaticamente mas altas" significa en terminos practicos — porque esa es la parte que afecta directamente mi trabajo diario y probablemente el tuyo.

Por que "mejor en programacion" de Mythos es mas importante de lo que parece

Cuando se lanzo Opus 4.6, escribi sobre verlo depurar independientemente un juego que estaba construyendo — probando multiples estrategias de solucion por su cuenta antes de pedir mi opinion. Eso fue un salto respecto a Sonnet. El modelo no solo generaba codigo; razonaba sobre codigo como un ingeniero de nivel medio que realmente entendia la base de codigo.

Si Mythos obtiene puntuaciones "dramaticamente mas altas" que Opus 4.6 en benchmarks de programacion, estamos hablando de un modelo que no solo razona como un ingeniero de nivel medio — razona como uno senior. Uno que mantiene arquitecturas de sistemas enteras en la memoria de trabajo, entiende las implicaciones posteriores de un cambio tres archivos de profundidad, y detecta bugs sutiles que incluso los desarrolladores experimentados pasan por alto durante la revision de codigo.

No tengo acceso directo a Mythos todavia. Nadie fuera del grupo de acceso anticipado de Anthropic lo tiene. Pero basandome en la trayectoria de Sonnet a Opus — y el lenguaje especifico que Anthropic uso en su borrador — esto es lo que espero:

Refactorizacion multi-archivo con conciencia arquitectonica. Opus 4.6 ya es bueno en esto. Mythos deberia poder manejar refactorizaciones que tocan docenas de archivos manteniendo la consistencia a lo largo de toda la cadena de dependencias. El tipo de trabajo que le toma a un ingeniero senior un dia completo de cambios cuidadosos, archivo por archivo.

Deteccion de bugs mas profunda. No solo errores de sintaxis o fallas logicas obvias. Hablo de race conditions, fugas de memoria en contextos de ejecucion especificos, vulnerabilidades de seguridad enterradas en cadenas de dependencias. El tipo de bugs que solo aparecen bajo carga o en casos limite que nunca pensaste en probar.

Comportamiento de agente autonomo mas sofisticado. Si has usado Claude Code con agent teams o el Anthropic Agent SDK, sabes que la capacidad del modelo es el cuello de botella para la confiabilidad del agente. Un modelo base dramaticamente mas capaz significa agentes que pueden manejar cadenas de tareas mas largas y complejas sin perder el hilo.

El precio no ha sido anunciado, pero el borrador de Anthropic describe a Mythos como "costoso de ejecutar." Dado que Opus 4.6 ya esta en $5/$25 por millon de tokens, esperaria que los precios del tier Capabra caigan en algun lugar del rango de $10-15/$50-75. Eso es especulacion de mi parte, pero se alinea con el patron de Anthropic de aproximadamente duplicar el costo entre tiers.

Para desarrolladores individuales y equipos pequenos, ese punto de precio importara. Para empresas que envian AI en produccion — donde un solo agente autonomo puede reemplazar horas de trabajo humano — es un error de redondeo.

Pero aqui esta lo que me sigue inquietando. Programar mejor no se trata solo de construir cosas mas rapido. Un modelo que es dramaticamente mejor en entender codigo tambien es dramaticamente mejor en encontrar las grietas en el. Y Anthropic lo sabe.

El problema de ciberseguridad que Anthropic no puede resolver con un calendario de lanzamientos

Esta es la parte de la filtracion que asusto a los mercados — las acciones de ciberseguridad cayeron de manera medible despues de que se conocio la noticia, segun Investing.com y CoinDesk. Y por una vez, la reaccion del mercado no es exagerada.

El propio borrador filtrado de Anthropic contiene esta advertencia especifica: Claude Mythos puede identificar y explotar vulnerabilidades de software a una escala sin precedentes. Su evaluacion interna establece que el modelo esta "actualmente muy por delante de cualquier otro modelo de AI en capacidades ciberneticas" y que "presagia una ola inminente de modelos que pueden explotar vulnerabilidades de maneras que superan con creces los esfuerzos de los defensores."

Lee eso de nuevo. Anthropic — la empresa que construyo este modelo — esta diciendo que su propia creacion inclina la balanza entre la ofensiva y la defensa cibernetica a favor de la ofensiva. Eso no es un competidor hablando mal. Es el constructor dando la alarma.

El problema de doble uso aqui es obvio. La misma capacidad que permite a Mythos encontrar una vulnerabilidad zero-day en tu base de codigo en produccion (uso defensivo) tambien le permite encontrar esa vulnerabilidad para alguien que quiere explotarla (uso ofensivo). La unica diferencia es la intencion — y los modelos de AI no tienen intencion. La persona que los solicita si.

Esto no es hipotetico. Ya hemos visto lo que sucede cuando modelos de AI capaces se convierten en armas.

A finales de 2025, Anthropic revelo y desbarato lo que llamaron la primera campana documentada de ciberespionaje orquestada por AI. Un grupo patrocinado por el estado chino manipulo Claude Code — la misma herramienta que uso a diario para desarrollo — para intentar infiltrar aproximadamente 30 organizaciones. Empresas tecnologicas. Instituciones financieras. Agencias gubernamentales. Segun el propio informe de Anthropic, la AI realizo el 80-90% de la campana de forma autonoma, con operadores humanos interviniendo solo en 4-6 puntos de decision criticos por objetivo.

Cuatro a seis decisiones humanas. La AI manejo todo lo demas — reconocimiento, escaneo de vulnerabilidades, intentos de explotacion, movimiento lateral. En su pico, el sistema realizaba miles de solicitudes por segundo. Un ritmo que ningun equipo humano podria igualar.

Y eso fue con modelos actuales. Modelos que la propia evaluacion interna de Anthropic dice que Mythos supera dramaticamente en capacidades ciberneticas.

Ahora imagina ese mismo patron de ataque ejecutandose en Mythos.

No escribo esto para ser alarmista. Lo escribo porque creo que todo desarrollador que construye con Claude — yo incluido — necesita sentarse con la realidad incomoda de que las herramientas que nos hacen mas productivos estan simultaneamente haciendo a los atacantes mas productivos. Y la proxima generacion de estas herramientas amplia esa brecha.

Si eres responsable de la seguridad de cualquier sistema en produccion, la filtracion de Mythos deberia cambiar tu modelado de amenazas. La pregunta no es si los ataques impulsados por AI estan llegando — llegaron en 2025. La pregunta es que tan rapido se acelera la curva de capacidad desde aqui. Anthropic acaba de decirnos: dramaticamente.

Para equipos que necesitan una evaluacion de seguridad profesional de sus sistemas en produccion, xCyberSecurity — parte de la familia de marcas con la que trabajo — proporciona exactamente este tipo de modelado de amenazas y pruebas de penetracion. La superficie de ataque esta evolucionando mas rapido de lo que la mayoria de las organizaciones se dan cuenta.

Lo que la respuesta de Anthropic nos dice sobre su pensamiento interno

La respuesta publica de Anthropic ha sido mesurada — lo cual en si mismo es revelador. Un portavoz de Anthropic confirmo a Fortune que Mythos representa "un cambio radical" en rendimiento y es "lo mas capaz que hemos construido hasta la fecha." Reconocieron la misconfiguracion del CMS y la atribuyeron a error humano.

Lo que no hicieron: negar ninguna de las afirmaciones filtradas. Ni las evaluaciones de capacidad. Ni las advertencias de ciberseguridad. Ni la descripcion del modelo como muy por delante de todo lo demas en capacidades ciberneticas.

Ese silencio es significativo. Cuando las empresas se adelantan a una filtracion con spin agresivo ("estos eran borradores tempranos que no reflejan nuestra evaluacion actual"), generalmente significa que la informacion filtrada esta desactualizada o es enganosa. Anthropic no hizo eso. Confirmaron que el modelo existe, confirmaron que sus capacidades son un cambio radical, y callaron sobre las evaluaciones de riesgo especificas.

La eleccion de restringir el acceso anticipado a organizaciones de defensa de ciberseguridad refuerza esta lectura. Anthropic no esta tratando a Mythos como un lanzamiento de producto normal con lista de espera y vista previa para desarrolladores. Lo estan tratando como un sistema de armas que necesita un despliegue controlado.

He sido usuario de Anthropic desde Claude 2. He visto a esta empresa navegar la tension entre enviar productos competitivos y mantener su reputacion de seguridad primero. Cada lanzamiento ha sido un acto de equilibrio. Mythos parece la primera vez que el equilibrio podria haberse desplazado genuinamente — donde el salto de capacidad es lo suficientemente grande como para que incluso Anthropic no este seguro de que las barandillas existentes sean suficientes.

La cumbre de CEOs en la mansion inglesa tiene mas sentido en este contexto. Anthropic no solo esta vendiendo acceso a la API. Estan construyendo relaciones con el tipo de tomadores de decisiones que pueden influir en la politica de gobernanza de AI. No invitas a CEOs europeos y responsables politicos a un retiro de lujo para demostrar un chatbot. Lo haces cuando tienes algo lo suficientemente poderoso como para requerir una conversacion sobre como la sociedad lo maneja.

Si ves eso como compromiso responsable o maniobra estrategica depende de tu nivel de cinismo. Yo caigo en algun lugar del medio.

La ironia que nadie deberia ignorar

He guardado esto para aqui porque creo que la ironia merece su propio espacio, no una linea casual.

Anthropic es la empresa que publica extensamente sobre el despliegue responsable de AI. Su investigacion sobre constitutional AI, sobre metodologias de red-teaming, sobre politicas de escalamiento responsable — es trabajo genuino y riguroso. He leido sus papers. He construido sistemas informados por sus directrices de seguridad.

Y filtraron su modelo no publicado mas sensible a traves de una misconfiguracion de CMS.

No un ataque sofisticado a la cadena de suministro. No un empleado comprometido. Un sistema de gestion de contenido donde las cargas eran publicas por defecto, y alguien no cambio la configuracion.

Futurism capturo la ironia perfectamente: "Anthropic acaba de filtrar un proximo modelo con 'riesgos de ciberseguridad sin precedentes' de la manera mas ironica posible."

Esta es una empresa que emplea a algunos de los investigadores de seguridad de AI mas brillantes del planeta — y la brecha no fue un problema de AI. Fue un problema humano. Una casilla de verificacion. Una configuracion predeterminada que nadie verifico.

Si has trabajado en seguridad en absoluto, conoces este patron intimamente. Las brechas mas devastadoras raramente provienen de vectores de ataque exoticos. Provienen de las cosas aburridas. El S3 bucket dejado abierto. La API key commiteada en un repositorio publico. El entorno de staging con credenciales de produccion. La carga del CMS configurada como publica por defecto.

Lo he visto suceder a clientes. Lo he detectado en mis propias configuraciones antes de que se convirtiera en un problema. La diferencia es que cuando yo configuro algo mal, no expone detalles sobre el modelo de AI mas poderoso del planeta.

La leccion aqui no es que Anthropic sea incompetente. Claramente no lo son. La leccion es que el error humano no se reduce a medida que tu tecnologia escala. Cuanto mas poderosas son tus capacidades, mas dano puede causar un simple error. Anthropic acaba de demostrar este principio con dolorosa claridad.

Y si lo piensas — esa es exactamente la misma leccion que su evaluacion de ciberseguridad de Mythos esta advirtiendo. Las herramientas poderosas amplifican todo, incluyendo los errores.

Que significa esto si estas construyendo con Claude ahora mismo

Bien, seamos practicos. He dedicado 2.000 palabras a las implicaciones. Aqui esta lo que realmente estoy haciendo diferente como alguien que envia codigo con Claude todos los dias.

Primero: nada cambia en mi flujo de trabajo actual. Opus 4.6 sigue siendo la mejor AI para programar que he probado, y la filtracion de Mythos no afecta los modelos actualmente disponibles. Mi configuracion de Claude Code, mis configuraciones de agentes, mis archivos CLAUDE.md — todo se queda exactamente igual por ahora.

Segundo: estoy vigilando de cerca el programa de acceso anticipado. Cuando Mythos pase de pruebas restringidas a disponibilidad mas amplia, la ruta de actualizacion importa. Si los precios del tier Capabra caen donde espero ($10-15 por millon de tokens de entrada), necesitare decidir que flujos de trabajo justifican la prima de costo sobre Opus. Para tareas intensivas de agentes — desarrollo autonomo de multiples pasos, refactorizacion compleja, revision profunda de codigo — el salto dramatico de capacidad probablemente lo justificara. Para asistencia de programacion rutinaria, Opus 4.6 y Sonnet 4.6 seguiran siendo las opciones inteligentes.

Tercero: estoy reevaluando mi postura de seguridad. No por Mythos especificamente, sino porque la tendencia que representa es clara. Modelos de AI que son dramaticamente mejores encontrando vulnerabilidades significan que cada dependencia sin parchear, cada servicio mal configurado, cada endpoint expuesto es ahora un riesgo de mayor prioridad que la semana pasada. La ventana entre el descubrimiento y la explotacion de vulnerabilidades se va a reducir. Para cualquiera que ejecute sistemas en produccion, eso significa ciclos de parcheo mas rapidos, escaneo de dependencias mas agresivo, y pruebas de penetracion reales — no solo escaneos automatizados de vulnerabilidades.

Cuarto: estoy prestando atencion a la gobernanza. La filtracion de Mythos ya ha desencadenado conversaciones entre legisladores estadounidenses — las senadoras Hassan y Ernst plantearon publicamente preocupaciones sobre amenazas ciberneticas habilitadas por AI. Si las nuevas regulaciones ayudan o dificultan a los desarrolladores depende de como vaya la conversacion. Si te importa poder usar herramientas de AI poderosas para desarrollo legitimo, prestar atencion a la conversacion politica ya no es opcional.

Quinto: estoy siguiendo la respuesta competitiva. OpenAI, Google y Meta estan todos desarrollando sus propios modelos de frontera. Cuando un laboratorio logra un cambio radical, los otros tipicamente cierran la brecha en 6-12 meses. Que Mythos este "muy por delante de cualquier otro modelo de AI en capacidades ciberneticas" puede ser cierto hoy. No sera cierto para siempre. El problema de doble uso no es un problema de Anthropic — es un problema de la industria.

La linea de tiempo: Cuando se lanza realmente Mythos?

Basandome en los reportes disponibles y los patrones historicos de lanzamiento de Anthropic, aqui esta mi mejor lectura de la linea de tiempo.

El modelo esta en pruebas tempranas restringidas ahora — marzo de 2026. Los clientes de acceso anticipado son principalmente organizaciones de defensa de ciberseguridad, no desarrolladores generales.

Multiples fuentes sugieren que la disponibilidad general podria llegar a finales de 2026, potencialmente alrededor de octubre. Ese momento se alinearia con la ventana esperada del IPO de Anthropic — lanzar tu modelo mas impresionante junto con una oferta publica es exactamente el tipo de movimiento que haria una empresa optimizando para valoracion.

Entre ahora y la disponibilidad general, espera:

• Q2 2026: Acceso anticipado expandido, probablemente incluyendo clientes empresariales selectos e instituciones de investigacion. Los resultados de benchmark comenzaran a aparecer de evaluadores independientes.
• Q3 2026: Acceso beta mas amplio, potencialmente con lista de espera. Precios anunciados. Documentacion para desarrolladores publicada. La integracion de Claude Code para modelos del tier Capabra probablemente requerira un opt-in explicito, similar a como se desplego inicialmente extended thinking.
• Q4 2026: Disponibilidad general, probablemente junto con un anuncio de producto mas amplio. La cumbre de CEOs y el compromiso con responsables politicos sugieren que Anthropic esta construyendo apoyo institucional antes del lanzamiento publico.

Esto es especulacion informada, no conocimiento interno. Anthropic no ha publicado una linea de tiempo oficial, y la propia filtracion podria acelerar o retrasar sus planes dependiendo de como se desarrollen las conversaciones de seguridad y gobernanza.

Una pregunta que vale la pena considerar

Hace tres dias, estaba escribiendo codigo con una herramienta construida por una empresa en la que confio. Eso no ha cambiado — Opus 4.6 sigue siendo excelente, y sigo enviando codigo en produccion con el todos los dias.

Lo que cambio es el marco que lo rodea. La misma organizacion que construye la herramienta en la que confio esta simultaneamente construyendo algo que describen como "muy por delante de cualquier otro modelo de AI en capacidades ciberneticas." Son lo suficientemente cautelosos como para restringir las pruebas a organizaciones enfocadas en defensa. Y filtraron todo porque alguien no marco una casilla en un CMS.

La empresa de seguridad de AI mas avanzada del mundo tropezo con una configuracion predeterminada. El modelo de AI mas poderoso del mundo fue expuesto por un error humano que un ingeniero DevOps junior detectaria en una revision de codigo.

Esa es la tension en el centro de este momento en la AI. La tecnologia sigue escalando. Los humanos que la operan siguen siendo humanos. Los errores no se hacen mas pequenos a medida que los sistemas se hacen mas grandes — se hacen mas consecuentes.

No tengo una conclusion limpia aqui. Cualquiera que te diga que la tiene te esta vendiendo algo. Lo que tengo es una conciencia agudizada: las herramientas con las que construyo se estan volviendo mas poderosas mas rapido de lo que los marcos para gestionar ese poder estan madurando. Eso no es razon para dejar de construir. Pero es razon para construir con los ojos abiertos.

Mythos esta llegando. La pregunta es si estamos listos para lo que viene con el.

Preguntas frecuentes

Que es Claude Mythos y el tier Capabra?

Claude Mythos es el modelo de AI no publicado de Anthropic que se situa en un nuevo tier "Capabra" por encima de Opus. Documentos internos filtrados lo describen como un cambio radical en capacidades de programacion, razonamiento academico y ciberseguridad mas alla de cualquier modelo anterior de Anthropic. Actualmente se encuentra en pruebas tempranas restringidas con organizaciones de defensa de ciberseguridad.

Como ocurrio la filtracion de datos de Anthropic?

Un error de configuracion en el sistema de gestion de contenido de Anthropic dejo aproximadamente 3.000 activos no publicados accesibles publicamente. El CMS configuraba las cargas con visibilidad publica por defecto a menos que se establecieran explicitamente como privadas — un fallo basico de seguridad operativa que expuso borradores de blog, datos internos de rendimiento y documentos de planificacion de eventos. Fortune reporto primero la brecha.

Cuando estara disponible Claude Mythos para desarrolladores?

No se ha anunciado una fecha oficial de lanzamiento. Basandose en los patrones de pruebas de Anthropic y los reportes de multiples medios, se espera la disponibilidad general a finales de 2026 — potencialmente octubre, alineado con la linea de tiempo anticipada del IPO de Anthropic. El acceso anticipado expandido para clientes empresariales podria comenzar en Q2-Q3 2026.

Por que estan preocupados los expertos en ciberseguridad por Claude Mythos?

La propia evaluacion interna de Anthropic establece que Mythos esta "muy por delante de cualquier otro modelo de AI en capacidades ciberneticas" y puede identificar y explotar vulnerabilidades de software a una escala sin precedentes. Combinado con el incidente documentado de 2025 donde los atacantes usaron Claude Code como arma para atacar autonomamente 30 organizaciones, los profesionales de seguridad estan preocupados por la aceleracion de las capacidades ciberneticas ofensivas.

Como se compara Claude Mythos con Opus 4.6?

Segun documentos internos filtrados, Mythos logra "puntuaciones dramaticamente mas altas" que Opus 4.6 en programacion de software, razonamiento academico y tareas de ciberseguridad. Representa un tier de clasificacion completamente nuevo — no una actualizacion incremental de Opus. Se espera que el precio sea significativamente mayor que los actuales $5/$25 por millon de tokens de Opus 4.6.

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