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Marzo 3, 2025
10
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Claude 3.7 Sonnet vs. Google Gemini: precisión y creatividad en la automatización de la IA

George Miloradovich
Investigador, redactor y entrevistador de casos prácticos
Tabla de contenidos.

Claude 3.7 Sonnet y Google Gemini son dos herramientas de inteligencia artificial líderes, cada una de ellas excelente en diferentes áreas de automatización. A continuación, se incluye un breve resumen para ayudarlo a decidir:

  • Soneto de Claudio 3.7: Ideal para tareas que requieren razonamiento profundo y resolución de problemas híbridos. Ofrece una gran precisión en flujos de trabajo complejos como la codificación y las operaciones minoristas, con una Ventana de contexto de token de 200KPrecios: $3 por millón de tokens de entrada, $15 por millón de tokens de salida.
  • Google Géminis:Ideal para tareas multimodales (texto, código, voz, video) y manejo de operaciones a gran escala con su Ventana de contexto de token 2MMás rentable para tareas que requieren un alto rendimiento: $3.50 por millón de tokens de entrada, $10.50 por millón de tokens de salida.

Comparacion rapida

Feature Soneto de Claudio 3.7 Google Géminis
Ventana de contexto 200 mil fichas 2 millones de fichas
Soporte multimodal Texto, código Texto, código, voz, vídeo.
Costo de entrada 3.00 dólares por millón de tokens 3.50 dólares por millón de tokens
Costo de producción 15.00 dólares por millón de tokens 10.50 dólares por millón de tokens
Precisión de las tareas minoristas 81.2% No disponible
Precisión de codificación 62.3% Depende de la plataforma

Para llevar claveElija a Claude para razonamiento preciso y tareas empresariales, y a Gemini para capacidades multimodales y operaciones a gran escala.

Profundicemos en sus características, precisión y aplicaciones en el mundo real.

Análisis de precisión: Claude 3.7 Sonnet vs. Google Gemini

Claude

Métricas clave para evaluar la precisión de la IA

Al evaluar el rendimiento de la IA, es fundamental tener en cuenta tanto la precisión de sus resultados como el impacto más amplio en las operaciones comerciales. Si bien las métricas convencionales funcionan para tareas bien definidas, la IA generativa requiere un enfoque más refinado. Los criterios de evaluación clave incluyen:

  • Calidad del modelo:En qué medida el resultado se alinea con los resultados esperados.
  • Rendimiento de sistema:Fiabilidad y eficiencia durante la operación.
  • Impacto en el negocio:Mejoras mensurables en procesos y resultados.
  • Índice de adopción:Éxito en la integración y uso entre equipos.

Estas métricas forman la base para evaluar la precisión de Claude 3.7 Sonnet y Google Gemini.

Soneto Claude 3.7: Perspectivas de interpretación

El soneto Claude 3.7 demuestra una gran precisión, particularmente con su 'Modo de pensamiento', lo que mejora su capacidad para gestionar tareas complejas. Así es como funciona en las áreas clave:

Tipo de tarea Modo estandar Modo de pensamiento extendido
Razonamiento a nivel de posgrado 68.0% 84.8%
Resolución de problemas matemáticos 82.2% 96.2%
Ingeniería de Software 62.3% 70.3%
Uso de herramientas en el comercio minorista 81.2%

Además, el modelo es eficaz para bloquear inyecciones inmediatas en el 88% de los casos, con una baja tasa de falsos positivos de solo el 0.5%.

Google Gemini: información sobre el rendimiento

Google Gemini 2.0 Pro también ofrece buenos resultados y destaca en pruebas comparativas específicas:

  • Punto de referencia de MATEMÁTICAS: 91.8% de precisión
  • Punto de referencia de la MMMU: 72.7% de precisión
  • Diamante GPQA: 64.7% de precisión

Una característica destacada de Gemini es su Ventana de contexto de 2 millones de tokens, lo que le permite gestionar tareas mucho más complejas que el límite de 200,000 tokens de Claude.

Comparación de precisión y costos

Métricos Soneto de Claudio 3.7 Géminis 2.0 Pro Impacto en la automatización
Puntuación MMMU 71.8% 72.7% Comprensión del contenido
Procesamiento de contexto 200 mil fichas 2 millones de fichas Maneja tareas complejas
Precisión de las tareas minoristas 81.2% No disponible Operaciones de negocios
Coste por millón de tokens (entrada) $3.00 $0.10 Menores gastos operativos
Coste por millón de tokens (salida) $15.00 $0.40 Procesamiento económico

Esta comparación lado a lado resalta las fortalezas de cada modelo para abordar diferentes desafíos de automatización, desde la precisión hasta la rentabilidad.

Capacidades de resolución de problemas

Resolución de problemas de IA en la automatización

Para gestionar una automatización compleja se necesitan herramientas de IA que puedan abordar los desafíos de forma dinámica y ofrecer soluciones efectivas. Analicemos cómo funcionan estas herramientas en situaciones del mundo real.

Soneto Claude 3.7: Generación de soluciones

Claude utiliza dos modos de procesamiento distintos para generar soluciones de manera eficiente:

Modo de procesamiento Capacidades Mejores casos de uso
Modo estandar Respuestas rápidas para tareas rutinarias Automatización cotidiana y flujos de trabajo sencillos
Pensamiento extendido Análisis en profundidad Modelado matemático e ingeniería

Por ejemplo, un fabricante de Fortune 500 utilizó Claude para automatizar el 73 % de las evaluaciones de riesgo de su cadena de suministro, lo que le permitió ahorrar 12 millones de dólares. También redujo los tiempos de revisión de código de 45 minutos a menos de 5 minutos.

Google Gemini: Generación de soluciones

Gemini 2.0 Pro se destaca por su capacidad de integrar múltiples tipos de entrada (texto, imágenes y audio) gracias a su ventana de contexto de 2 millones de tokens. Esto lo hace ideal para analizar escenarios complejos. En diciembre de 2024, Gemini revisó un video de operaciones de restaurantes de cinco minutos, brindando información sobre eficiencia, seguridad y gestión de inventario.

Comparación de funciones para la resolución de problemas

A continuación se muestra un análisis comparativo de las funciones de resolución de problemas de estas herramientas:

Feature Soneto de Claudio 3.7 Géminis 2.0 Pro Impacto en la automatización
Enfoque de razonamiento Híbrido con modos de procesamiento dual Integración multimodal Ofrece variados métodos de optimización.
Resolución de problemas matemáticos Resuelve el 78% de los problemas de la OMI Excelente desempeño en el punto de referencia MATH Maneja cálculos avanzados
Procesamiento de contexto 128,000 tokens para razonar Ventana de 2 millones de tokens Permite un análisis más amplio y profundo

Estas herramientas se destacan de diferentes maneras, con estilos de procesamiento únicos y capacidades de contexto que dan forma a sus roles en la automatización empresarial.

"Gemini 2.0 mejora los sistemas de IA anteriores al avanzar en las capacidades de toma de decisiones autónoma mediante la integración de agentes de IA más sofisticados que aprovechan el procesamiento de datos en tiempo real y modelos de aprendizaje adaptativo".

Además, Claude 3.7 Sonnet ha mejorado su capacidad para gestionar solicitudes ambiguas entre un 31 y un 45 % en comparación con versiones anteriores.

Compatibilidad con plataformas de código bajo

Ventajas de la integración de código bajo

Las plataformas de bajo código desempeñan un papel clave en la automatización de la IA: más del 75 % de los desarrolladores incorporan IA en sus tareas diarias. Nodo tardíoEl generador de flujo de trabajo visual de simplifica la creación de procesos complejos de IA mediante una interfaz de arrastrar y soltar. Su modelo de precios basado en el tiempo también ayuda a reducir los costos. Estas características facilitan la evaluación de cómo funcionan las diferentes herramientas de IA en entornos de poco código.

Claude 3.7 Sonnet: Integración de plataformas

El soneto Claude 3.7 conecta a través de la Antrópico API, lecho rocoso del amazonasy Google Cloud IA de vértice Ofrece dos modos para mejorar la funcionalidad de código bajo: un modo estándar para la automatización de rutinas y un modo de pensamiento extendido para abordar tareas complejas. El acceso a las funciones de pensamiento extendido requiere una suscripción premium, con un precio de $3 por millón de tokens de entrada y $15 por millón de tokens de salida.

Google Gemini: integración de plataformas

Gemini se integra perfectamente, en particular a través de Gemini Code Assist, que está disponible en un nivel gratuito o en una versión empresarial. A continuación, se detallan las opciones:

Feature Nivel gratuito Versión empresarial
Finalizaciones de código mensuales 180,000 Ilimitado
Guías de estilo personalizadas Basic Advanced
Integración IDE Código VS, JetBrains Conjunto completo
Precios $0 $45–$54 por usuario/mes

La integración de Géminis con HerramientaJet Admite aplicaciones de IA multimodales, lo que permite a los usuarios trabajar con texto, imágenes y código a través de una interfaz fácil de usar.

Descripción general de las funciones de integración

Feature Soneto de Claudio 3.7 Gemini
Accesibilidad de API Soporte multiplataforma Integración directa
Diseño de flujo de trabajo Soporte de constructor visual Herramientas de flujo de trabajo personalizadas
Herramientas de desarrollo Centrado en la automatización Características específicas del código
Modelo de integración basado en API Nativo de la plataforma

"2025 es el año en que la IA pasará de ser un complemento a una IA integrada en todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). Como proveedor de plataformas de desarrollo, las empresas como Google tienen una ventaja sobre la competencia, ya que tienen un conocimiento más profundo de los desarrolladores, los flujos de trabajo y las plataformas de DevOps. Cabe destacar las guías de estilo personalizadas de Gemini Code Assist, que permiten a las empresas y los equipos estandarizar el uso de Gemini Code Assist. El nivel gratuito tiene mucho margen de maniobra, lo que permite a los nuevos usuarios experimentar el poder del desarrollo mejorado con IA y DevOps".
– Mitch Ashley, vicepresidente y director de prácticas, DevOps y desarrollo de aplicaciones, The Futurum Group

Gemini Code Assist se destaca por su sólido nivel gratuito y opciones de personalización, mientras que Claude 3.7 Sonnet ofrece flexibilidad en múltiples plataformas en la nube.

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¿Qué IA en 2025? ChatGPT, Gemini, Claude o Llama

Ejemplos de implementación

Así es como las empresas están poniendo en funcionamiento las plataformas de IA y transformando sus operaciones.

Claude 3.7 Soneto: Aplicaciones empresariales

Claude 3.7 Sonnet está impulsando flujos de trabajo más rápidos en varias industrias. Por ejemplo, AES, una empresa energética global, mejoró drásticamente sus auditorías de salud y seguridad. Lo que antes llevaba 14 días ahora se hace en solo una hora, gracias a los agentes con tecnología de Claude.

Palo Alto Networks experimentó un aumento del 20 al 30 % en el desarrollo de funciones y la velocidad de implementación de código después de integrar Claude 3.7 Sonnet.

"Ejecutar Claude en Vertex AI de Google Cloud no solo acelera los proyectos de desarrollo, sino que también nos permite integrar la seguridad al código antes de su envío".

QuoraLa plataforma de chat de inteligencia artificial de 's, Poe, también utiliza Claude para gestionar millones de interacciones diariamente.

"Nuestros usuarios nos dicen constantemente lo mucho que disfrutan de la inteligencia, la adaptabilidad y las habilidades conversacionales naturales de los modelos Claude de Anthropic. Confían en estas cualidades para una amplia variedad de tareas, desde las complejas hasta las creativas. Al aprovechar Claude con la plataforma segura y escalable de Vertex AI, podemos facilitar millones de interacciones diarias, lo que garantiza velocidad y confiabilidad".

Estos ejemplos muestran cómo se utiliza Claude 3.7 Sonnet para abordar desafíos en distintas industrias.

Google Gemini: aplicaciones empresariales

Sports Basement Utiliza Gemini para mejorar el servicio al cliente. Al integrar Gemini para Google Workspace, redujeron el tiempo dedicado a redactar mensajes entre un 30 y un 35 %. También reemplazaron más de 100 plantillas de correo electrónico con respuestas generadas por IA que parecen más naturales.

En la documentación técnica, Consulta financiera ha descubierto que Géminis cambia las reglas del juego.

"Gemini para Google Workspace se está convirtiendo en parte de nuestra forma de vida. Personalmente, utilicé Gemini en Google Docs para crear un resumen de una página de herramientas de observación y monitoreo".

Esta herramienta ayudó a crear un resumen pulido y de alto nivel, liberando tiempo para tareas más críticas.

enrejado Utiliza Gemini en Google Meet para tomar notas de forma automática y hacer un seguimiento de las acciones a realizar. La integración con Google Docs les permite transcribir y organizar las actas de las reuniones al instante.

Estos casos de uso demuestran la capacidad de Gemini para simplificar las tareas de comunicación y documentación empresarial.

Análisis de rendimiento y costos

Así es como se comparan Claude 3.7 Sonnet y Gemini 1.5 Pro en términos de costo y rendimiento:

Métricos Soneto de Claudio 3.7 Géminis 1.5 Pro
Costo del token de entrada $ 3.00 por millón $ 3.50 por millón
Costo del token de salida $ 15.00 por millón $ 10.50 por millón
Ventana de contexto 200 mil fichas 2 millones de fichas
Precisión específica de la tarea 81.2% en tareas de venta minorista Varía según la aplicación
Precisión en ingeniería de software 62.3 % (verificado por SWE-bench) Depende de la plataforma

Para los flujos de trabajo que implican una gran cantidad de resultados, Gemini ofrece mejores precios. Sin embargo, Claude 3.7 Sonnet sigue siendo rentable para tareas que requieren una gran cantidad de datos. En lo que respecta al rendimiento, Claude logra una precisión del 81.2 % en tareas de venta minorista y del 58.4 % en operaciones relacionadas con aerolíneas.

"Antes, nuestros auditores tardaban 14 días en completar cada proceso de auditoría. Ahora, con nuestros agentes con tecnología Claude en Vertex AI, el mismo trabajo se completa en solo una hora. Me encanta la precisión de los modelos Claude de Anthropic y la seguridad y las herramientas de inteligencia artificial avanzadas que ofrece Google Cloud para utilizar estos modelos".

Estos ejemplos subrayan cómo las empresas se centran tanto en la precisión como en la seguridad en sus esfuerzos de automatización de la IA.

Conclusión: Guía de selección de herramientas

Principales diferencias entre herramientas

Claude 3.7 Sonnet alcanza una precisión de codificación del 62.3 %, que puede mejorar hasta el 70.3 % cuando se utiliza un andamiaje personalizado. También tiene un buen rendimiento en tareas centradas en el comercio minorista, con una precisión del 81.2 %.

Por otro lado, Gemini 1.5 Pro ofrece una ventana de contexto mucho más grande de 2 millones de tokens en comparación con los 200 tokens de Claude. También incluye capacidades de procesamiento de voz y video, de las que carece Claude.

Resumen de diferencias clave

Feature Soneto de Claudio 3.7 Géminis 1.5 Pro
Ventana de contexto 200 mil fichas 2 millones de fichas
Costo de entrada 3.00 dólares por millón de tokens 3.50 dólares por millón de tokens
Costo de producción 15.00 dólares por millón de tokens 10.50 dólares por millón de tokens
Soporte multimodal Solo texto Texto, voz, video
Opciones de integración Claude.ai, API, Bedrock, Vertex AI Estudio de IA, Vertex AI

Los mejores usos para cada herramienta

Las diferencias entre estas herramientas las hacen adecuadas para distintos tipos de tareas y flujos de trabajo.

Soneto de Claudio 3.7 brilla en:

  • Abordar desafíos de codificación complejos
  • Aplicaciones que requieren razonamiento híbrido
  • Operaciones minoristas de alta precisión
  • Integración perfecta en los sistemas empresariales

"Así como los humanos utilizan un solo cerebro tanto para respuestas rápidas como para una reflexión profunda, creemos que el razonamiento debería ser una capacidad integrada de modelos de vanguardia en lugar de un modelo completamente separado". – Anthropic

Géminis 1.5 Pro Está mejor equipado para:

  • Manejo de tareas que requieren un gran procesamiento de contexto
  • Casos de uso multimodales, incluidos voz y video
  • Operaciones a gran escala y de alto rendimiento
  • Integración en el ecosistema de Google

Estas fortalezas facilitan que las organizaciones alineen cada herramienta con sus objetivos de automatización únicos.

Las tendencias recientes destacan las fortalezas complementarias de estas herramientas. Las capacidades de razonamiento híbrido de Claude y el procesamiento multimodal de Gemini representan avances importantes en la automatización de la IA.

"Cada uno de estos modelos destaca en diferentes áreas, lo que refleja las diversas estrategias empleadas por sus desarrolladores. La elección entre estos modelos debe basarse en las necesidades específicas y el tipo de tareas previstas para ellas".

Además, el auge de las plataformas de código bajo como Latenode permite que más usuarios aprovechen la IA sin necesidad de tener conocimientos técnicos profundos. A medida que la automatización continúa evolucionando, elegir la herramienta adecuada se vuelve crucial para crear flujos de trabajo eficientes y escalables.

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