Tu stack de IA caduca el 30 de noviembre

Esta semana no ha habido un lanzamiento que cambie la conversación. Ha habido algo menos vistoso y bastante más urgente: los calendarios de retirada de tres proveedores se cruzan en la misma quincena. Si mantienes un producto con IA en producción, es la única noticia que te afecta de verdad.

El 30 de noviembre Anthropic retira Sonnet 4.5

El modelo claude-sonnet-4-5-20250929 se apaga el 30 de noviembre de 2026 y el sustituto es claude-sonnet-5-5. Retirado significa que las peticiones fallan. No hay alias ni fallback.

Cambiar el identificador es la parte fácil. La difícil es que 4.5 acepta formas de petición que 5.5 rechaza con un 400: prefill de mensajes de asistente (la conversación tiene que acabar en un mensaje de usuario), budget_tokens para el thinking (ahora se controla con thinking.type.adaptive y output_config.effort), y temperature, top_p o top_k con valores distintos de los de por defecto. También desaparece el output_format antiguo si no mandas la cabecera beta de structured outputs.

Dos cosas no se ven en el diff y sí en la factura. El tokenizador nuevo gasta alrededor de un 30% más de tokens con el mismo texto. Y las imágenes pasan de 1.568 píxeles y 1.568 tokens a 2.576 píxeles y 4.784 tokens: una foto de 2000x1500 cuesta unas 2,5 veces más. Si tu producto manda capturas de pantalla o documentos escaneados, haz ese cálculo antes de migrar, no después.

El mismo día OpenAI apaga tres productos

El 30 de noviembre de 2026 desaparecen Agent Builder, el dashboard y la API de Evals, y la API v1/prompts con los objetos de prompt reutilizables. Se anunció el 3 de junio, pero el aviso que importa ya pasó: los evals existentes son de solo lectura desde el 31 de octubre. Si no exportaste tus casos de prueba, ahora puedes leerlos y nada más.

Los destinos que marca OpenAI: Agent Builder se exporta a Agents SDK, o a un agente de workspace de ChatGPT si tienes Business, Enterprise o Edu. Los evals se recrean en Promptfoo, que OpenAI recomienda como ruta de migración. Y los prompts vuelven al código de la aplicación, pasados como input de la Responses API.

Ojo con un detalle del propio export: no convierte el grafo del workflow ni garantiza que el comportamiento se mantenga. Control de flujo, herramientas, autenticación y permisos se revisan a mano. Un agente que funcionaba el 29 de noviembre puede contestar distinto el 1 de diciembre sin un solo error en los logs.

Y el 1 de diciembre cambia el precio

Gemini 4 Argon sale de tarifa introductoria: pasa de 2 y 10 dólares por millón de tokens de entrada y salida a 4 y 20, y la entrada cacheada de 0,10 a 0,20. Además, el 11 de diciembre se apagan los snapshots de GPT-5, o3 y o3-pro.

Qué hago con esto en un proyecto

Cuatro cosas, ninguna heroica:

• Una tabla de modelos por repositorio. El identificador vive en un solo sitio, con la versión fijada y la fecha de retirada anotada al lado.
• Una batería de 20 o 30 casos reales en el repo, con la salida esperada, que se pasa al modelo nuevo antes de tocar producción. No es un benchmark: son tus casos.
• Coste por tarea, no por token. El tokenizador de Sonnet 5.5 y el precio de Argon se miden con la misma suite, antes y después.
• Un cron mensual que lea las páginas de deprecaciones de los tres proveedores y avise. Cinco minutos de script que evitan el incidente.

Lo que esto dice de tu arquitectura

Si dependes de un modelo, tienes una dependencia externa con fecha de caducidad, igual que una librería o un servicio de pago. Merece el mismo trato: versión fijada, tests que la defiendan y un plan B que no sea rezar.

Cambiar tres identificadores en una tarde cuesta cero. Descubrirlo la mañana del 1 de diciembre, con clientes dentro, cuesta un incidente.