Caso · código abierto · cognitive-claude

Tres modelos de IA trabajando como un equipo. Y la cuenta de cada tarea.

Creé una capa de reglas para Claude Code que decide qué modelo hace cada tarea, delega el trabajo a subagentes y lo mide todo. Este es el replay de 90 días de uso real.

Licencia MIT · v0.1.1 · Python, solo biblioteca estándarVer en GitHub

Opus · el más capaz106.092 · 52,5%Haiku · el más ligero55.709 · 27,6%Sonnet · intermedio40.109 · 19,9%cognitive-claudereglas + división

Cada punto ≈ 1.000 respuestas · cada placa = 5.000

201.910
respuestas del modelo
987
sesiones
19,46 mil M
tokens procesados
144.881
respuestas dentro de subagentes

subagentes 71,76%conversación principal 28,24%

Opus, el más capaz, hizo el 52,5% del trabajo. Haiku, el más ligero, hizo el 27,6% por el 1,6% del costo. Es la división funcionando.

Totales reales del período (29/01 al 28/04/2026, 74 días activos). La animación distribuye el ritmo de forma uniforme.

Escala: un uso que costaría US$ 42.358 a precio de API, corriendo en un plan de US$ 500 por tres meses. Por qué esto no es ahorro del framework

turno 16mismo contexto, cobrado de nuevoConstitución, el manual del equipo~100 líneas · 9 leyes6 hooksaplican las reglasClaude Codetus sesiones y logs

Cada capa es el mismo contexto, cobrado de nuevo en cada turno.

01 · Restricción

Cada respuesta de la IA pagaba de nuevo por el mismo contexto.

En cada respuesta, Claude Code relee las instrucciones y los archivos del proyecto. Es como pagar la entrada de nuevo en cada pregunta.

Quien lo usa todo el día no veía ese costo, ni sabía si el modelo correcto hacía cada tarea.

02 · Decisión

Un director para tres modelos, con reglas que se aplican solas.

La regla de oro: la tarea simple va al modelo más ligero y rápido, la difícil al más capaz. Cada tipo de agente tiene su modelo.

03 · Costo aceptado

Lo que quedó fuera, a propósito.

  • Los hooks avisan, pero no bloquean. Quien decide sigue siendo la persona.
  • La instalación tiene tres fases. La última solo corre después de que confirmas que leíste toda la constitución.
  • No sirve para todos. Para quien lo usa menos de una hora al día, mantenerlo cuesta más de lo que devuelve.

04 · Resultado

90 días de uso real, medidos respuesta por respuesta.

987
sesiones
201.910
respuestas del modelo
71,76%
del trabajo hecho por subagentes
91,63%
de acierto de caché
Ver por
Opus
52,5%
Sonnet
19,9%
Haiku
27,6%

La mitad de las respuestas viene de Opus. Más de un cuarto va a Haiku, el modelo más ligero.

Un operador, ventana de 90 días, 29/01 al 28/04/2026. Fuente: salida de cost-audit.py y EVIDENCE.json en el repositorio. Tus números serán distintos.

Por dentro

Para quien quiere ir más allá de los números.

Nada aquí es inventado. Caché, delegación y división por modelo están en la documentación de Anthropic. La contribución es juntar las piezas, medir y mostrar la cuenta.

Lo que el número no prueba

01

Precio de API no es ahorro.

En 90 días, el uso equivalió a US$ 42.358 a precio de API, con US$ 500 pagados en el plan. Esa diferencia viene del precio fijo del plan y existiría para cualquier usuario intensivo. El framework entrega el instrumento que hace medible esa cuenta.

02

Caché alta no siempre es buena señal.

En un incidente de la plataforma confirmado por Anthropic, en marzo y abril de 2026, el acierto de caché subió de 85% a 95% mientras el costo por turno se triplicó. Por eso el indicador principal es el costo por turno.

El ciclo de cada sesión

01 / 05

Un hook restaura las reglas y estabiliza el inicio de la sesión, la parte que la caché reaprovecha.

Un ciclo cerrado: cada sesión corrige la estimación de la siguiente.

Instalación en tres fases

10 min · Riesgo cero

Instala solo la telemetría. Ves tus números reales, sin cambiar nada del comportamiento.

Altura = tiempo de cada fase. Puedes parar en cualquiera.

Siete principios

  1. 01El contexto fijo se cobra en cada turno.
  2. 02Mantener la caché estable pesa más que gastar menos tokens.
  3. 03Gana el recurso más barato que resuelve: hook, luego regla, luego skill, luego agente.
  4. 04Si la respuesta se puede calcular, el código gana al modelo.
  5. 05Delegar a subagentes preserva la caché de la conversación principal.
  6. 06Cada tipo de agente tiene un modelo definido.
  7. 07Sin medición, no hay optimización.

Pruébalo con tus datos

Sin instalar nada. El comando lee tus sesiones y muestra tus números en unos 60 segundos.

python3 tools/cost-audit.py --window 90 --verbose
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