Claude Haiku 4.5 cayó 78 minutos el 28 de abril

Actualizado el 07/05/2026: Anthropic registró errores elevados en Claude Opus 4.7 el 7 de mayo de 2026 entre las 12:23 y las 13:37 UTC, con una duración aproximada de 55 minutos. El incidente suma al patrón de inestabilidad que Anthropic viene atravesando desde mediados de abril.

El 28 de abril de 2026 a las 17:34 UTC, Anthropic registró errores elevados en Claude Haiku 4.5 que afectaron el chatbot de Claude.ai, la API y el acceso a Claude Code durante aproximadamente 78 minutos. El problema fue identificado por el equipo de operaciones de Anthropic, que implementó un fix antes de las 19:00 UTC. Más de 12.000 usuarios reportaron problemas en el pico del incidente.

Claude es un modelo de lenguaje grande desarrollado por Anthropic que genera texto, responde preguntas y asiste en tareas de análisis y programación. Disponible en múltiples versiones (Claude 3.5 Sonnet, Opus 4.7, Haiku), se accede mediante API y aplicaciones web.

Claude es un modelo de lenguaje grande desarrollado por Anthropic para generar texto, responder preguntas y asistir en programación, análisis y escritura. Se ofrece en versiones de diferentes capacidades: Opus, Sonnet y Haiku.

Incidente del 7 de mayo: qué pasó exactamente con Claude Opus 4.7

A las 12:23 UTC del 7 de mayo de 2026, el historial de status de Anthropic comenzó a registrar errores elevados específicamente en Claude Opus 4.7. No fue un problema generalizado de infraestructura como el del 28 de abril: este incidente apuntó directo al modelo más avanzado de la familia Claude 4.

El impacto duró 55 minutos. A las 13:37 UTC, Anthropic confirmó que el servicio había vuelto a la normalidad. La tasa de errores durante ese período fue lo suficientemente alta como para activar el sistema de alertas públicas de la empresa, aunque no se publicó un número específico de usuarios afectados al momento del cierre.

Lo que distingue este incidente del anterior es el modelo involucrado. Haiku 4.5 es el modelo que usa la mayoría de los equipos en producción por su precio. Opus 4.7, en cambio, es el que usan equipos que necesitan razonamiento complejo, tareas de investigación larga, o integración con Claude Code en modo avanzado. El perfil de usuario afectado es distinto, y también lo es el impacto económico: una llamada a Opus 4.7 cuesta entre 15 y 75 veces más que a Haiku.

Anthropic no publicó causa raíz al momento de escribir esto. El patrón de los últimos incidentes sugiere problemas de infraestructura durante períodos de alta carga, aunque eso es especulación basada en lo disponible públicamente. Tomalo con pinzas hasta que salga un postmortem oficial.

Impacto real: quién se vio afectado el 7 de mayo

Los 55 minutos de errores elevados en Opus 4.7 no pegaron igual en todos los casos. Hay una distinción importante entre quién usa este modelo y cómo.

Los usuarios de Claude.ai que acceden al chatbot web fueron los menos afectados en términos de frustración inmediata, porque la interfaz muestra un mensaje de error y el usuario simplemente espera. El impacto real está en las aplicaciones que llaman a la API de Anthropic en modo automatizado, sin intervención humana. Si tu pipeline de research, tu agente de análisis de contratos, o tu sistema de generación de reportes usa Opus 4.7, entre las 12:23 y las 13:37 UTC esas llamadas fallaron.

Claude Code también usa Opus 4.7 en sus modos más avanzados. Las sesiones remotas de Claude Code ya venían teniendo problemas separados relacionados con cambios de IP de salida hacia GitHub, un incidente técnico distinto que afectó a quienes tienen repositorios privados en GitHub y usan Claude Code para interactuar con ellos.

No hay información pública sobre impacto diferencial por región geográfica. Los incidentes anteriores de Anthropic tampoco discriminaron por zona, lo que sugiere que el problema estaba en capa de servicio global y no en un datacenter específico. Lo explicamos a fondo en cuando comparas con Gemini.

Los cambios de diseño en Opus 4.7 que parecen errores pero no lo son

Acá viene algo que vale aclarar bien, porque confunde a mucha gente: parte de lo que los desarrolladores experimentan como “errores” en Opus 4.7 no tiene nada que ver con el incidente del 7 de mayo. Son restricciones de diseño intencionales que Anthropic introdujo con este modelo.

Opus 4.7 no acepta los parámetros temperature, top_p ni top_k. Si tu código los incluye en el payload de la llamada a la API, obtenés un error 400. Eso no es un bug del incidente: es una decisión de Anthropic de no exponer esos controles en este modelo. Según la documentación oficial de Claude 4.7, el modelo maneja internamente su propio comportamiento de muestreo y no permite sobrescribirlo desde fuera.

Lo mismo aplica a los presupuestos de pensamiento extendido. Opus 4.7 usa un sistema de “pensamiento adaptativo” donde el modelo decide cuántos tokens de razonamiento necesita, en lugar de recibir un budget_tokens fijo desde el cliente. Si venías usando Opus 4.6 con un presupuesto de pensamiento específico, esa lógica cambia en 4.7.

Las llamadas a herramientas (tool use) también tienen diferencias. Opus 4.7 es más selectivo sobre cuándo ejecuta una herramienta y puede devolver una respuesta textual donde antes ejecutaba el tool. Esto no es un error: es un cambio en el comportamiento del modelo que puede requerir ajustes en los prompts de sistema.

El tema es que estos cambios se superpusieron temporalmente con el incidente de errores elevados, y muchos equipos no sabían si sus fallas eran por el outage o por incompatibilidades de migración. La respuesta corta: si el error es 400, es de diseño. Si es 500 o 529, era el incidente.

Guía paso a paso: migrar de Opus 4.6 a Opus 4.7 sin romper nada

Si todavía estás en Opus 4.6 y planeás migrar, este es el momento de hacerlo con criterio. La migración no es plug-and-play: hay tres áreas donde casi todos encuentran problemas.

Primero, auditá los parámetros de tus llamadas a la API. Buscá en tu código cualquier uso de temperature, top_p, top_k o budget_tokens como parámetros directos de la llamada. En Opus 4.7, esos parámetros generan error 400 directamente. Eliminá los tres primeros. Para el cuarto, revisá si tu flujo realmente necesita control sobre el presupuesto de pensamiento o si podés confiar en el modo adaptativo.

Segundo, revisá tus system prompts. Opus 4.7 responde de manera diferente a instrucciones que antes funcionaban bien en 4.6. En particular, instrucciones muy prescriptivas sobre el formato de respuesta pueden generar respuestas más cortas de lo esperado. Esto no es un bug: el modelo interpreta las instrucciones de manera más literal. Si pedís “respuesta de 500 palabras”, te da 500 palabras, no 700.

Tercero, hacé testing antes de pasar a producción. La diferencia de precio entre 4.6 y 4.7 es significativa (USD 15 vs el precio de 4.6), así que el costo de testing es real. Usá el playground de Anthropic o configurá un ambiente de staging con un subconjunto de casos representativos. Probá específicamente los flujos donde usás tool use, porque el comportamiento de Opus 4.7 al decidir cuándo ejecutar herramientas puede sorprenderte.

Errores comunes al usar Claude Opus 4.7 y cómo solucionarlos

Esta es la sección práctica. Los errores que más reportan equipos que migraron a Opus 4.7, con sus causas y soluciones concretas. Para más detalles técnicos, mirá frente a otras soluciones de IA.

Error 400 por parámetros no permitidos. La causa es siempre la misma: el payload incluye temperature, top_p o top_k. La solución es eliminarlos. No hay workaround: Opus 4.7 no los acepta. Si tu código los construye dinámicamente, agregá una validación que los omita cuando el modelo target es claude-opus-4-7.

Respuestas más cortas que en Opus 4.6. Esto confunde mucho porque parece un degradado de calidad. No es un bug. Opus 4.7 es más conciso por diseño. Si necesitás respuestas más largas, especificalo explícitamente en el system prompt con instrucciones directas sobre extensión. Evitá confiar en que el modelo “infiera” que querés una respuesta larga.

Herramientas que no se ejecutan. Opus 4.7 decide con más autonomía cuándo una herramienta es necesaria. Si tu prompt espera que el modelo siempre ejecute una herramienta disponible, puede que ahora recibas una respuesta textual en su lugar. La solución es usar tool_choice con type: "any" o type: "tool" si necesitás forzar la ejecución.

Comportamiento diferente en pensamiento extendido. Si antes usabas budget_tokens para controlar cuánto razonaba el modelo, en Opus 4.7 ese control desapareció. El modo adaptativo del modelo decide el presupuesto internamente. El resultado puede ser más o menos razonamiento del que esperabas, dependiendo del caso. Habría que ver caso a caso si el output final sigue siendo útil para tu caso de uso.

Cómo verificar el estado de Claude en tiempo real

Durante el incidente del 7 de mayo, bastante gente se enteró del problema por redes sociales antes de ir a la fuente oficial. Eso es ineficiente si tenés sistemas en producción.

La fuente definitiva es status.claude.com. La página muestra el estado actual de todos los servicios de Anthropic: API, Claude.ai, Claude Code, y modelos específicos. Tiene historial de los últimos 90 días. Si el incidente ya se resolvió pero tenés dudas de si afectó tu ventana horaria, el historial te dice exactamente cuándo empezó y cuándo terminó.

Para monitoreo en tus aplicaciones, la práctica estándar es agregar health checks que detecten tasas de error superiores al umbral normal y activen alertas antes de que el problema escale. Si usás un sistema de observabilidad como Datadog, Grafana o similar, configurá una alerta específica para errores 500 y 529 en las llamadas a la API de Anthropic.

Anthropic publica postmortems para incidentes mayores. El de abril de 2026 está disponible en el blog de ingeniería de Anthropic y detalla la causa raíz y las medidas tomadas. Leerlos es útil no solo para entender qué pasó, sino para evaluar si las medidas anunciadas efectivamente redujeron la frecuencia de incidentes posteriores.

Infraestructura y problemas secundarios: Claude Code y GitHub

Paralelo al incidente del 7 de mayo con Opus 4.7, hay un problema de infraestructura separado que afectó a usuarios de Claude Code en sesiones remotas: un cambio en las IPs de salida (outbound) de los servidores de Anthropic hacia GitHub.

Claude Code, cuando corre en modo remoto, necesita acceder a repositorios de GitHub para clonar código, hacer commits y push. Ese tráfico sale desde IPs específicas de los servidores de Anthropic. Cuando Anthropic cambió esas IPs sin suficiente aviso, los equipos que tenían allowlists de IPs configuradas en sus organizaciones de GitHub comenzaron a recibir errores de autenticación o denegación de acceso. No era un problema de tokens ni permisos de GitHub: era que las nuevas IPs de salida no estaban en la lista blanca.

El cambio fue revertido después de que varios equipos reportaron el problema. La lección de ingeniería es doble: por un lado, Anthropic debería comunicar con anticipación los cambios de IPs de infraestructura que afectan a integraciones externas. Por otro lado, los equipos que usan Claude Code en producción con acceso a repos privados deberían tener un mecanismo de alerta que detecte este tipo de falla antes de que un humano lo note manualmente. Cubrimos ese tema en detalle en en cuestiones de confiabilidad.

No queda del todo claro si este cambio de IPs fue intencional y planificado, o si fue consecuencia de algún rebalanceo de infraestructura. Anthropic no publicó comunicación específica sobre este punto.

Qué pasó: el incidente de Claude Haiku 4.5 del 28 de abril

Claude Haiku 4.5 es el modelo más rápido y económico de la familia Claude 4. Con un precio de USD 1 por millón de tokens de entrada y USD 5 por millón de tokens de salida, es la opción que usan la mayoría de los desarrolladores en producción para tareas donde el costo importa.

Ese martes a las 17:34 UTC, la página de estado de Anthropic empezó a marcar incidente activo. Los errores se acumularon rápido: en menos de 20 minutos, plataformas de monitoreo ya registraban miles de reportes. El pico llegó cerca de las 18:10 UTC, con más de 12.000 usuarios reportando problemas. A las 19:00 UTC, el equipo de Anthropic confirmó que el fix estaba desplegado.

El problema estaba en la capa de infraestructura, no en el modelo. Anthropic no publicó postmortem específico para este incidente.

Servicios afectados en el incidente de Haiku 4.5: Claude.ai, Claude Code y la API

El incidente del 28 de abril no pegó parejo en todos los servicios. Hay una distinción que vale la pena marcar:

• Claude.ai (chatbot web): muchos usuarios no podían iniciar sesión o recibían errores 500 al enviar mensajes.
• API de Anthropic: las llamadas devolvían errores 529 (servicio sobrecargado) y en algunos casos 500. Cualquier aplicación que usara Haiku 4.5 en producción quedó afectada.
• Claude Code: el login estaba caído. Quien ya tenía sesión activa podía seguir usando la herramienta sin problemas.

Los errores 401 y 403 aparecieron en una porción menor de usuarios, probablemente relacionados con el sistema de autenticación que compartía carga con la infraestructura afectada. No fue un problema de credenciales inválidas.

Comparativa de modelos Claude 4: precios, velocidad y confiabilidad

Modelo	Precio entrada (por M tokens)	Precio salida (por M tokens)	Velocidad relativa	Parámetros permitidos	Incidentes mayo 2026
Claude Haiku 4.5	USD 1	USD 5	4-5x más rápido que Sonnet	temperature, top_p, top_k	28/04 (78 min)
Claude Sonnet 4.6	USD 3	USD 15	Base	temperature, top_p, top_k	Sin incidentes recientes
Claude Opus 4.7	USD 15	USD 75	Más lento, razonamiento profundo	NO acepta temperature/top_p/top_k	07/05 (55 min)

Contexto: cinco incidentes en tres semanas

Mirando el historial de status.claude.com desde mediados de abril, el patrón es difícil de ignorar:

• 15 de abril: errores elevados generales en Claude.ai y API.
• 20 de abril: problemas con carga de archivos en el chatbot.
• 22-23 de abril: incidente con structured outputs que afectó uso de la API con JSON forzado.
• 28 de abril: errores elevados en Claude Haiku 4.5 (78 minutos).
• 7 de mayo: errores elevados en Claude Opus 4.7 (55 minutos).

Cinco incidentes en 22 días. Lo más razonable es asumir que Anthropic está atravesando un período de crecimiento de infraestructura acelerado con dolores de escala típicos. No es excusa, pero es el contexto más plausible dado lo que se sabe públicamente. Lo que sí es preocupante es que los incidentes ahora cubren distintos modelos en distintos momentos, lo que sugiere que la causa raíz puede ser más sistémica que puntual.

Qué está confirmado y qué todavía no está confirmado

• CONFIRMADO: Errores elevados en Opus 4.7 entre 12:23 y 13:37 UTC del 7 de mayo de 2026 (55 minutos).
• CONFIRMADO: Opus 4.7 no acepta los parámetros temperature, top_p ni top_k por diseño. Error 400 si se incluyen.
• CONFIRMADO: Claude Code tuvo problemas de acceso a GitHub por cambio de IPs de salida de Anthropic.
• CONFIRMADO: El incidente del 7 de mayo se resolvió a las 13:37 UTC según el historial oficial.
• NO CONFIRMADO: Causa raíz del incidente del 7 de mayo (Anthropic no publicó postmortem al cierre de esta actualización).
• NO CONFIRMADO: Si el cambio de IPs de salida hacia GitHub fue intencional o un efecto secundario de otro cambio de infraestructura.
• NO CONFIRMADO: Número total de usuarios afectados por el incidente de Opus 4.7.
• NO CONFIRMADO: Si Anthropic tomó medidas estructurales para reducir la frecuencia de incidentes o si el patrón continúa.

Lecciones para desarrolladores que usan Claude en producción

Si tenés sistemas que dependen de modelos de Anthropic, este mes te dio cinco oportunidades de aprender algo. Acá van los puntos concretos:

Retry logic con backoff exponencial

Para errores 429, 500 y 529, implementá reintentos automáticos con espera creciente entre intentos. Un error 529 de Anthropic significa explícitamente “reintentá más tarde”. Sin retry logic, esas peticiones simplemente fallan sin posibilidad de recuperación automática.

Fallback a modelos alternativos

Si tu aplicación puede tolerar un modelo menos potente durante un incidente, configurá un fallback automático: si Opus 4.7 devuelve error, intentá con Sonnet 4.6. Esto requiere que tu arquitectura pueda cambiar el modelo target en tiempo de ejecución, pero es una de las mejores protecciones contra outages de modelos específicos. Sobre eso hablamos en considerando el costo de los fallos.

Monitoreá status.claude.com de forma programática

En lugar de enterarte del problema cuando ya explotó en producción, configurá un monitor que consulte el estado de la API de Anthropic periódicamente. Si la tasa de errores en tus llamadas sube por encima de un umbral, que te llegue una alerta antes de que el problema se propague.

Si te interesa seguir de cerca estos cambios, mirá Claude Status Update : Elevated errors on Claude Opus 4.7 on donde lo explicamos en detalle.

Mirá el detalle completo en este artículo sobre Claude Status Update : Elevated errors on Claude Opus 4.7 on.

Para entender mejor esto, revisá Claude Status Update : Elevated errors on Claude Opus 4.7 on.

Preguntas frecuentes sobre Claude Opus 4.7 errores solución

¿Qué pasó con Claude el 7 de mayo de 2026?

Claude Opus 4.7 experimentó errores elevados entre las 12:23 y las 13:37 UTC, con una duración de 55 minutos. El problema afectó principalmente a usuarios de la API y aplicaciones en producción que usaban ese modelo. Anthropic confirmó la resolución a las 13:37 UTC pero no publicó causa raíz al cierre de esta nota.

¿Por qué Claude Opus 4.7 no acepta el parámetro temperature?

Es una decisión de diseño intencional de Anthropic. Opus 4.7 maneja internamente su propio comportamiento de muestreo y no permite que el cliente lo sobrescriba. Si tu código incluye temperature, top_p o top_k en el payload, obtenés un error 400. La solución es eliminarlos del request. Este comportamiento no tiene relación con el incidente del 7 de mayo.

¿Fue afectada mi aplicación por el incidente de Claude?

Depende del modelo que uses y el horario de operación. Si tu aplicación usa Opus 4.7 y estuvo activa entre las 12:23 y las 13:37 UTC del 7 de mayo, es probable que hayas visto errores 500 o 529. Podés confirmar consultando el historial de status.claude.com. Para incidentes futuros, lo más útil es tener logs de tus llamadas a la API con timestamps para cruzar con el historial oficial.

¿Cómo diferencio un error del incidente de un problema de migración a Opus 4.7?

El código de error lo dice: si recibís un 400, el problema está en tu request (parámetros no permitidos, formato incorrecto). Si recibís un 500 o 529, el problema es de infraestructura del lado de Anthropic. Durante el incidente del 7 de mayo, los errores reportados fueron 500 y 529. Si seguís recibiendo 400 después del incidente, es un problema de migración que necesita ajuste en tu código.

Conclusión

El incidente del 7 de mayo con Claude Opus 4.7 suma un quinto punto a un patrón que ya no puede explicarse como eventos aislados. Cinco incidentes en 22 días, afectando distintos modelos y servicios, apuntan a una infraestructura bajo presión de crecimiento.

Lo que cambió respecto a los incidentes anteriores es el modelo involucrado: Opus 4.7 no es el modelo de volumen masivo, es el de mayor capacidad y mayor costo. Sus usuarios suelen ser equipos con pipelines críticos, no aplicaciones de bajo impacto. Eso eleva el costo de cada minuto de downtime.

La confusión adicional entre errores del incidente y restricciones de diseño del modelo hace que la situación sea más difícil de diagnosticar para equipos que están migrando de Opus 4.6. La regla práctica es simple: error 400 es problema tuyo, error 500 o 529 es problema de Anthropic. Tenerlo claro ahorra horas de debugging innecesario.

De acá en adelante, conviene suscribirse a las actualizaciones de status.claude.com para recibir notificaciones automáticas de incidentes, y revisar la documentación de modelos cada vez que migrés de versión, porque los cambios de diseño entre versiones de Claude ya no son menores.

¿Qué significa el error 529 en Claude API?

Error 529 (Service Unavailable) indica que los servidores de Anthropic están saturados o fuera de servicio. Pasó el 28 de abril durante 78 minutos. Diferente del 400 (parámetro rechazado en Opus 4.7) y 500 (error interno). Verificá status.claude.com para confirmar outages.

¿Cómo sé si Claude está caído o tengo un problema en mi código?

Entrá a status.claude.com en tiempo real. Si muestra verde pero vos tenés errores, el problema es tuyo. El historial de 90 días te dice exactamente cuándo pasaron los outages de Anthropic.

¿Debo migrar a Opus 4.7 aunque haya habido outages?

Sí. Los outages afectan igual a todos los modelos y no significan que Opus 4.7 sea inestable. Lo importante es revisar tu código: no uses temperature, top_p, ni top_k en 4.7 porque generan error 400 incluso con infraestructura estable.

¿Cómo accedo a Claude si no me puedo conectar?

Claude.ai es la interfaz web. Si no podés acceder, chequeá status.claude.com para ver si hay un incidente en curso. Si el servicio está caído, aguardá a que se recupere. Si no hay incidente, probá reiniciar sesión o limpiar cookies.

Fuentes

• Status oficial de Anthropic — status.claude.com
• Historial de incidentes de Anthropic (abril-mayo 2026)
• Documentación oficial de Claude 4.7 — Novedades y cambios de diseño
• Postmortem de ingeniería de Anthropic — Incidente del 23 de abril
• GitHub Changelog — Claude Opus 4.7 disponibilidad general