¿Qué nivel de razonamiento y qué modelo gastan menos tokens?
Usa el nivel predeterminado para el trabajo diario (Medium en Codex, high en Claude Code) y súbelo solo para problemas difíciles. Cuando vayas justo de tokens, baja un nivel y un tamaño de modelo. Un nivel más alto es más lento, gasta más tokens y no garantiza un resultado mejor.
Codex
Empieza por el nivel más bajo que dé el resultado. Quédate en el predeterminado, Medium, para el trabajo diario, y apaga Fast mode cuando vayas justo de tokens.
Escribe /model en la CLI para cambiar a la vez el modelo y el nivel: Low, Medium (predeterminado), High, Extra high, Max, Ultra. OpenAI dice que uses el nivel más bajo que produzca el resultado que necesitas; los niveles más altos tardan más y gastan más tokens, y Ultra además lanza subagentes, lo que cuesta más que un solo agente. Fast mode solo compra velocidad: alrededor de 1,5 veces más rápido, a 2,5 veces el uso en los modelos principales actuales. OpenAI también propone un modelo más pequeño para las tareas rutinarias, con lo que el mismo límite da para más.
Qué dice la documentación oficial
Use the lowest reasoning effort that produces the result you need. Increase it for tasks that need more planning, analysis, or checking.Higher reasoning effort can improve results for complex tasks, but it takes longer and uses more tokens.Higher effort can use more of your allowance and does not always produce a better result.Different models can use different amounts of your allowance for the same task. Larger inputs and outputs, higher reasoning settings, Fast mode and tasks with multiple steps can also increase usage.Switch to a smaller model for routine tasks. Using GPT-5.6 Terra or GPT-5.6 Luna can extend your local-message usage limits, depending on the model you switch from.For GPT-5.6, GPT-5.5, and GPT-5.4, Fast mode increases model speed by 1.5x. GPT-5.6 and GPT-5.5 consume credits at 2.5x the Standard rate; GPT-5.4 consumes credits at 2x the Standard rate.Speed configurations increase credit consumption for all applicable models, so they also use included limits faster.Claude
El predeterminado, high, basta para el trabajo diario. Para ahorrar tokens, pon /effort medium, usa Sonnet en el día a día y deja Opus o Fable para problemas difíciles.
Claude Code tiene cinco niveles de effort: low, medium, high, xhigh y max. El predeterminado es high. La documentación describe medium como cambiar algo de inteligencia por menos tokens, y max como propenso a pensar de más, con rendimientos decrecientes. Los tokens de thinking se facturan como tokens de salida, incluida la parte contraída que nunca ves. Anthropic propone Sonnet para la mayor parte de la programación y Opus para arquitectura compleja o razonamiento en varios pasos; los modelos Fable no pueden desactivar el thinking y gastan el límite semanal más rápido que otros modelos.
Qué dice la documentación oficial
The effort level controls how much thinking Claude applies to a response. Higher effort means more thorough responses, but they take longer and use more tokens, so you'll reach your usage limits faster.Reduces token usage for cost-sensitive work that can trade off some intelligenceCan improve performance on demanding tasks but may show diminishing returns and is prone to overthinking.Sonnet handles most coding tasks well and costs less than Opus. Reserve Opus for complex architectural decisions or multi-step reasoning.Thinking tokens are billed as output tokens, and the default budget can be tens of thousands of tokens per request depending on the model.You are charged for all thinking tokens generated, even when collapsed or redacted.You can use up to 50% of your weekly usage limits on Fable models at no extra cost. They draw from your plan's regular weekly usage limits and use them faster than other Claude models.For Claude Code users on subscription plans (Pro/Max/Team/Enterprise), fast mode is available via usage credits only and not included in the subscription rate limits.Cambiar de modelo a mitad de sesión reinicia la caché
En Claude Code, cada modelo tiene su propia caché. Después de cambiar con /model, el siguiente mensaje vuelve a leer toda la conversación sin ningún acierto de caché, así que un cambio en plena sesión larga sale caro. En la mayoría de los modelos, cambiar el nivel de effort hace lo mismo, y Claude Code te pide confirmación antes. El modelo Fable más reciente con suscripción es la excepción: cambiar el effort conserva la caché.
Elige el modelo y el effort al principio de una sesión, o justo después de /clear. opusplan cambia de modelo cada vez que entras o sales de plan mode, así que con cada cambio la caché empieza de cero.
OpenAI no documenta si cambiar de modelo a mitad de sesión afecta a la caché de Codex.
Qué dice la documentación oficial
Each model has its own cache. Switching with /model means the next request reads the entire conversation history with no cache hits, even though the content is identical.On most models, changing the effort level mid-session means the next request reads the entire conversation history with no cache hits. While the cache is still warm, Claude Code asks you to confirm the change first.Errores frecuentes
- El nivel más alto da el mejor resultado
No necesariamente. OpenAI dice que un nivel más alto puede gastar más límite y no siempre produce un resultado mejor. Anthropic describe max con rendimientos decrecientes y propenso a pensar de más. Usa el predeterminado para el trabajo diario y súbelo solo para problemas difíciles.
- El thinking contraído no cuenta
Sí cuenta. Claude factura los tokens de thinking como tokens de salida, incluidos los contraídos u ocultos. OpenAI incluye los ajustes de razonamiento más altos entre lo que aumenta el uso de Codex.
- Fast mode solo es más rápido, no más caro
No. Fast mode de Codex es alrededor de 1,5 veces más rápido, y los modelos principales actuales gastan tu límite a 2,5 veces el ritmo normal. Con una suscripción de Claude, /fast no entra en absoluto en los límites de tu plan: se cobra de los créditos de uso.
Consejos
- Codex: escribe /model y deja el nivel en Medium. Pasa a High o más solo para tareas que necesiten planificación en varios pasos y comprobaciones repetidas.
- Codex: para fijar el valor predeterminado, añade model_reasoning_effort = "medium" a ~/.codex/config.toml.
- Codex: escribe /fast status para ver si Fast mode está activado. Si vas justo de tokens, escribe /fast off.
- Claude Code: escribe /effort y elige medium. Intro lo guarda como predeterminado; s lo aplica solo a esta sesión. Escribir /effort medium equivale a Intro.
- Claude Code: cuando un solo prompt necesite un razonamiento más profundo, escribe ultrathink en ese prompt en vez de subir el effort de toda la sesión.
- Claude Code: usa /model sonnet en el día a día, y cambia de modelo al principio de una sesión o después de /clear.
- Los dos: da a los subagentes sencillos un modelo más pequeño propio.
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