Claude Code: cómo funciona y cuándo usar Chat, Cowork y Code

---

Llevo un tiempo usando Claude casi a diario, primero como extensión dentro de Kiro y VS Code, y más tarde probando la app de escritorio completa. He notado que mucha gente lo sigue viendo como “un chat con IA para programar”. Y sí, empezó por ahí, pero se ha convertido en algo bastante más amplio.

Antes de entrar en el detalle técnico, voy a responder dos preguntas previas: qué es Claude exactamente, y de cuántas formas distintas se puede usar. Con eso claro, el resto del artículo tiene mucho más sentido.

1. Qué es Claude

Claude es el nombre que usa Anthropic tanto para sus modelos de lenguaje como para los productos que construye alrededor de ellos: no son dos cosas separadas, sino dos capas de lo mismo.

Los modelos cambian de nombre, de versiones y de nivel de potencia con cada generación, así que no merece la pena memorizar cuál es el más nuevo hoy. Para lo que importa en este artículo, quédate solo con esto: sea cual sea el modelo del momento, hablas con él a través de distintos productos (el chat web de claude.ai, los plugins de editor, la app de escritorio, la API…). Todos usan, por debajo, la misma familia de modelos; lo que cambia es la interfaz y lo que cada una le deja tocar (solo texto, tus archivos, tu repositorio…).

2. De cuántas formas se puede usar Claude

Aquí es donde muchos nos perdemos un poco, porque no hay una única puerta de entrada. Estas son las principales:

• Vía web o app móvil, en claude.ai: gratuito para empezar (con límites de uso diarios), no requiere tarjeta, y es lo que la mayoría entiende por “Claude Chat”. Es el equivalente a usar ChatGPT desde el navegador.
• Como extensión o plugin dentro de tu editor: existe una extensión oficial de Claude Code para VS Code y un plugin para JetBrains. Y como Kiro está construido sobre VS Code, la misma extensión se puede instalar ahí también, que es justo lo que yo he estado usando.
• Desde la terminal, instalando la CLI de Claude Code (npm install -g @anthropic-ai/claude-code).
• Desde la app de escritorio de Claude: una aplicación independiente (macOS, Windows y Linux) que reúne, en un mismo sitio, los tres modos de trabajo de los que habla el resto de este artículo: Chat, Cowork y Code.
• Vía API, para quien quiera integrar Claude en sus propias herramientas o automatizaciones, con un modelo de pago por tokens.

Dicho esto, el resto del artículo se centra en los tres modos (Chat, Cowork y Code), que es la forma más clara de entender qué puede hacer Claude por ti. Da igual si los usas desde la app de escritorio o si accedes a piezas sueltas desde tu editor o la web.

La app de escritorio: los tres modos (Chat, Cowork, Code) se cambian desde el selector superior izquierdo

3. CLI vs. extensión de editor

¿Son lo mismo? Casi, pero no exactamente. Por debajo usan el mismo motor (misma cuenta, mismos límites de uso, misma capacidad de leer y editar archivos, ejecutar comandos y correr tests) y solo cambia la interfaz:

• Ejecutando claude en una terminal (la tuya, o la integrada de tu editor) tienes una interfaz de texto, tipo línea de comandos.

La CLI en su propia ventana de terminal: mismo motor, sin panel gráfico

• La extensión de VS Code o el plugin de JetBrains añaden encima un panel gráfico nativo: diffs visuales, menciones de archivos y revisión de planes antes de aplicarlos. La extensión trae su propia copia interna de la CLI; si además quieres usar el comando claude en la terminal integrada del editor, necesitas instalar la CLI por separado.

La extensión oficial de Claude Code recién instalada en VS Code. El mismo motor que la CLI, con panel gráfico

En la práctica: si vives en la terminal, usa la CLI; si prefieres ver los cambios como un diff sin salir del editor, usa la extensión.

4. Modo Chat: la conversación de toda la vida

El modo Chat es, ni más ni menos, lo que conocemos como “un ChatGPT pero de Anthropic”: escribes, Claude responde, y la conversación se queda ahí. No toca tus archivos ni ejecuta nada por sí solo; si al final quieres hacer algo con la respuesta, lo copias y lo aplicas tú.

Es el modo adecuado cuando lo que necesitas es pensar sobre algo, no que se ejecute algo:

• “Explícame las diferencias entre estas dos arquitecturas antes de decidir cuál usar.”
• “Revisa este fragmento de código y dime si ves algún problema.”
• “Ayúdame a redactar la respuesta a este cliente.”

Por qué usar Claude Chat y no ChatGPT

En el día a día se parecen mucho: ambos son un chat con apps móviles, plan gratuito y plan de pago desde unos 20 $/mes, y funciones cada vez más equivalentes (los “Artifacts” de Claude y el “Canvas” de ChatGPT son la misma idea; ambos generan imágenes dentro de la conversación).

Siendo honesto: no hay una respuesta objetiva de “cuál es mejor”. Las diferencias que vas a notar tienen más que ver con el estilo al redactar y razonar, y con qué ecosistema ya usas, que con funciones exclusivas. Prueba los dos con tus tareas reales y saca tus propias conclusiones. Cualquier lista de “ventajas” estará desactualizada en unos meses, incluida la mía.

5. Modo Cowork: Claude trabajando en tu escritorio

Cowork da un salto respecto a Chat: en lugar de responder pregunta a pregunta, le das a Claude una carpeta y un objetivo, y Claude planifica y ejecuta los pasos que hagan falta hasta entregarte un resultado terminado.

La diferencia con Chat está en el acceso: en Cowork, Claude puede leer, editar y crear archivos en las carpetas que tú le indiques, abrir aplicaciones y navegar por el sistema. No te describe los pasos, los ejecuta. Y te va enseñando el plan y el progreso para que puedas intervenir si algo no va como esperabas.

Ejemplos típicos donde Cowork resulta útil:

• Ordenar una carpeta de descargas llena de facturas y capturas de pantalla, y convertirlas en una hoja de gastos.
• Coger varios documentos sueltos y generar un informe o una presentación a partir de ellos.
• Leer un montón de contratos o notas y devolver un resumen estructurado.

Fíjate que ninguno de estos ejemplos habla de “programar”: Cowork está pensado para gente que trabaja con documentos, hojas de cálculo y aplicaciones del día a día, sin necesidad de saber lo que es un repositorio.

Cowork en la app de escritorio: una tarea activa ejecutándose y otra programada, sin abrir un editor de código

Tareas programadas: necesitas el ordenador encendido

Dentro de Cowork puedes convertir una tarea puntual en algo recurrente, por ejemplo: “cada lunes por la mañana, revisa esta carpeta compartida y avísame si hay algo nuevo que requiera mi atención”. Muy útil, pero tiene una limitación que hay que tener clara antes de depender de ella: la tarea se ejecuta en tu propia máquina, así que tu ordenador tiene que estar encendido y despierto en el momento en que toca ejecutarla. Si el equipo está apagado o en reposo, esa ejecución se salta directamente.

Así que las tareas programadas de Cowork encajan bien en cosas del tipo “mientras trabajo, que Claude vaya revisando esto en segundo plano”, pero no son la herramienta adecuada si necesitas que algo se ejecute sí o sí a una hora concreta, tengas o no el portátil abierto.

Una de mis tareas programadas reales: revisión semanal de errores de CloudWatch. Fíjate en el historial: las ejecuciones marcadas como “Skipped” son días en que el portátil estaba apagado

Routines: lo mismo, pero en los servidores de Anthropic

Para ese segundo caso existen las Routines. Conceptualmente son parecidas a las tareas programadas: defines un prompt, una programación y, opcionalmente, conectores como Slack o GitHub. La diferencia clave es que se ejecutan en la infraestructura de Anthropic, no en tu ordenador. Eso significa que se disparan aunque tengas el portátil cerrado o apagado, y también pueden lanzarse por una llamada a una API o por un evento de GitHub, no solo por un horario.

La contrapartida: al correr en la nube, una Routine no tiene acceso a tu entorno local ni a herramientas que solo existan en tu red. Trabaja con lo que le indiques (un repositorio, unos conectores) y nada más. Y como se ejecuta de forma totalmente autónoma, sin que nadie confirme cada paso, mejor reservarla para tareas bien definidas donde el resultado esperado sea claro: un informe, un pull request, un aviso.

Una Routine real: cada mañana a las 9:00 comprueba webs oficiales en busca de una convocatoria de ayudas y mantiene un fichero de estado. Se ejecute o no mi portátil

6. Modo Code: para cuando el trabajo es programar

El modo Code es la cara más técnica: trabaja directamente sobre un repositorio, entiende la base de código completa, puede editar varios archivos a la vez, ejecutar comandos, correr tests y abrir pull requests. Es el mismo motor que usas cuando instalas la extensión de Claude Code en VS Code, JetBrains o Kiro, solo que integrado en el editor en lugar de en la app de escritorio.

Aquí encajan tareas como:

• “Investiga por qué falla este test y corrígelo.”
• “Añade este endpoint siguiendo el mismo patrón que los que ya existen.”
• “Revisa los cambios de esta rama antes de hacer merge.”

El modo Code trabajando sobre uno de mis repositorios: contexto de la rama, diff acumulado y botón de crear el pull request

En qué se diferencia realmente de Cowork

Por debajo comparten la misma arquitectura de agente: ambos planifican, ejecutan varios pasos y trabajan con herramientas de forma autónoma. La diferencia no está en la capacidad, sino en para qué contexto está pensado cada uno:

	Cowork	Code
Unidad de trabajo	Una carpeta con archivos y aplicaciones	Un repositorio de código
Conceptos que maneja	Documentos, hojas de cálculo, apps	Ramas, commits, pull requests, tests
Usuario típico	Perfiles no técnicos: análisis, operaciones, legal, marketing…	Desarrolladores
Entorno de ejecución	Tu propio equipo	Local, remoto o por SSH, según elijas

En la práctica, si tu tarea gira en torno a un repositorio, usa Code. Si gira en torno a archivos y aplicaciones sin que haya código de por medio, usa Cowork. Y si el trabajo mezcla ambas cosas, nada te impide usar los dos: por ejemplo, generar en Cowork un informe a partir de datos exportados, y usar Code para automatizar ese mismo proceso dentro de un repositorio.

7. Usar cualquier modo como un chat (y los límites de uso)

Sí, técnicamente puedes hacerle una pregunta puramente conceptual estando en Cowork o en Code. Nada te lo impide. Pero hay que entender por qué no suele merecer la pena.

Los tres modos comparten el mismo cupo de uso de tu suscripción (una ventana móvil de 5 horas más un límite semanal). No es que Chat tenga su propio cupo y Cowork otro distinto: es un único presupuesto para todo. La diferencia es que Cowork y Code son agentes que planifican, leen archivos, ejecutan herramientas y a veces reintentan pasos, así que una misma pregunta consume ese presupuesto mucho más rápido en Cowork o Code que en Chat, aunque al final Claude no necesite tocar ningún archivo para responderte. Por eso lo más práctico es reservar el modo con más autonomía para cuando realmente lo necesitas, y usar Chat para todo lo que sea solo pensar o redactar: rinde más tu cuota y, de paso, no le das acceso a tus archivos o tu repositorio sin necesidad.

Lo mejor es que no hace falta adivinar nada de esto: en Settings > Usage tienes el desglose en tiempo real. Esta es mi cuenta un día normal de trabajo:

El consumo de la sesión actual (ventana de 5 horas) y los límites semanales, en Settings > Usage

Hay tres detalles en esa pantalla que vale la pena mirar:

• Dos relojes distintos: la barra de “Current session” (la ventana móvil de 5 horas) y las barras de “Weekly limits” se resetean por separado. Puedes agotar una sesión y seguir teniendo semana por delante, o al revés.
• Los modelos del nivel superior tienen su propia barra: en la captura, “All models” va por el 46% pero “Fable” (el nivel Mythos) ya va por el 72%. Los modelos más potentes consumen su propio límite mucho más rápido. Una razón más para no usar el modelo más caro para preguntas triviales.
• Usage credits: el interruptor de abajo permite seguir usando Claude pagando aparte cuando tocas techo, en vez de esperar al reset. Útil como válvula de escape puntual; si lo activas a menudo, probablemente te compense subir de plan.

Una matización sobre planes: el plan gratuito de claude.ai solo incluye Chat, con límites bastante bajos. Cowork y Code requieren un plan de pago (Pro o superior); a partir de ahí, todos los planes de pago tienen acceso a los tres modos con las mismas funciones, y lo único que cambia entre Pro, Max y Team/Enterprise es cuánto presupuesto compartido tienes antes de tener que esperar a que se renueve.

8. Cuál uso en cada caso

Resumiendo en una frase por modo:

• Chat, cuando necesitas pensar en voz alta, comparar opciones o redactar algo puntual, y el resultado se queda en la conversación.
• Cowork, cuando quieres delegar una tarea completa sobre tus archivos o aplicaciones y recibir un entregable terminado, sea puntual o recurrente.
• Code, cuando el trabajo es sobre un repositorio: escribir, revisar o mantener código.

Y dentro de lo recurrente: tareas programadas de Cowork si necesita tocar cosas de tu máquina y basta con que se ejecute mientras trabajas; Routines si necesita ejecutarse pase lo que pase con tu portátil, o dispararse por API o por eventos de GitHub.

9. Un ejemplo aplicado a AWS: informe diario de errores en tus logs

Ya que este es un blog de AWS, vamos a bajarlo a tierra con un caso real: quiero un informe diario con los errores relevantes de mis logs de CloudWatch del día anterior.

Esto es trabajo de infraestructura, así que encaja en el modo Code (o en su extensión dentro del editor), apoyándote en un servidor MCP que le dé a Claude acceso de lectura a CloudWatch. Anthropic y AWS mantienen varios servidores MCP oficiales para esto, por ejemplo cloudwatch-mcp-server, que expone herramientas para listar grupos de logs y consultarlos.

Lo importante a la hora de montarlo:

• Usa un usuario o rol técnico con permisos mínimos, de solo lectura sobre CloudWatch Logs (nada de credenciales de administrador). Configúralo como un perfil de AWS (AWS_PROFILE) y pásaselo al servidor MCP por variables de entorno.
• Dale instrucciones generales, no una lista exacta de grupos de logs. Es tentador escribir un prompt hiperespecífico (“consulta el log group X, filtra por Y”), pero eso es frágil: en cuanto añadas un servicio nuevo, tendrás que acordarte de actualizar el prompt. Funciona mejor algo como: “Revisa los grupos de logs de producción de las últimas 24 horas, identifica los errores más relevantes agrupándolos por causa, y genera un resumen breve con el grupo de logs, el número de ocurrencias y un ejemplo de cada tipo de error.” Claude usa las herramientas del MCP para descubrir qué grupos existen y decide cómo consultarlos.
• Si quieres acotar el alcance (por ejemplo, que no toque logs de entornos de test), eso sí díselo explícitamente en el prompt o limítalo con los propios permisos del usuario técnico.

Mi implementación real de este ejemplo: la revisión de errores de CloudWatch ejecutada vía el AWS API MCP Server. 80 log groups analizados y los errores agrupados por causa raíz

Y aquí entra la pregunta de routine vs. tarea programada: como quieres que el informe se genere todos los días pase lo que pase con tu portátil, la respuesta es Routine, con un disparador programado (por ejemplo, todas las mañanas a las 7:00) que publique el resultado en Slack o por email.

Si en cambio lo que quieres es poder lanzarlo tú, en el momento que decidas, sin depender de un horario, la mejor opción es una Routine con disparador de API: le asocias un endpoint propio, y cuando quieras el informe, haces una llamada HTTP a ese endpoint (desde un script, un botón, o incluso a mano). Como corre en la infraestructura de Anthropic, no depende de que tu equipo esté encendido, y no tienes que esperar a que llegue la hora programada.

Para que veas un ejemplo de cada modo aplicado a AWS, y no solo el de Code:

• Chat: pegas un mensaje de error de CloudFormation o una política IAM que no te cuadra, y le pides que te explique qué está pasando y por qué. No necesita tocar tu cuenta, solo razonar sobre el texto que le das.
• Cowork: tienes una carpeta con los informes de AWS Cost and Usage Report descargados mes a mes, y le pides que los revise y te arme un resumen de gasto por servicio en una hoja de cálculo. Trabaja sobre archivos locales, sin necesidad de conectarse a tu cuenta de AWS.
• Code: el ejemplo del informe de logs de arriba, o pedirle que revise una plantilla de Terraform o CDK antes de aplicarla, apoyándose en los servidores MCP de AWS para IaC.

10. Las suscripciones

Los números cambian con cierta frecuencia, así que trátalos como una foto orientativa y confirma siempre en claude.com/pricing:

• Free: solo Chat en claude.ai, con un límite de uso bastante bajo y sin acceso a Cowork ni a Claude Code.
• Pro (unos 20 $/mes): desbloquea Cowork y Claude Code (CLI, extensiones de editor y app de escritorio), con un presupuesto de uso compartido entre los tres modos.
• Max (dos niveles, 5x y 20x): mismas funciones que Pro, pero con 5 o 20 veces más presupuesto de uso para sesiones intensivas.
• Team y Enterprise: pensados para organizaciones, con facturación centralizada, gestión de asientos y controles de administración.
• API: pago por tokens consumidos, pensado para integrarlo en tus propias herramientas o para automatizaciones a gran escala. Es un sistema de facturación totalmente aparte del de las suscripciones.

Por poner mi caso concreto encima de la mesa: llevo cinco meses pagando el plan Pro (18 €/mes en Europa) en el momento de publicar esto, y es el plan con el que trabajo a diario. La captura de límites de uso de arriba es de esa cuenta. Para un uso individual intenso pero no industrial (sesiones diarias de Code, Chat constante), Pro aguanta bien; los días de sesiones muy largas con el modelo grande es cuando el límite semanal aprieta.

Las Routines consumen del mismo presupuesto de uso de Claude Code de tu plan, así que si piensas automatizar mucho con ellas, es algo a vigilar.

11. Claude Code vs. ChatGPT (Codex) vs. Kiro

Para cerrar, la pregunta que probablemente te estés haciendo: si ya conoces Kiro (del que hablé en este artículo) y usas o has probado ChatGPT, ¿por qué elegir uno u otro? No hay una respuesta absoluta, y no voy a decir cuál es “el mejor”:

	Kiro	Claude Code	ChatGPT (Codex)
Quién lo construye	AWS	Anthropic	OpenAI
Pensado para	Desarrollo estructurado: specs, steering, hooks	Todo el espectro: chat, tareas no técnicas (Cowork) y código (Code)	Terreno similar a Claude Code: CLI, extensión de editor, tareas en la nube
Punto fuerte	Integración muy cuidada con AWS (CDK, Terraform, servicios propios) y trazabilidad de requisitos	Cubrir un espectro amplio con un mismo producto, con Routines para automatizar sin depender de tu máquina	Cómodo si ya vives a diario en el ecosistema de ChatGPT

Mi recomendación: si tienes acceso a los tres, pruébalos con una tarea real de tu día a día y compara el resultado, en lugar de fiarte de comparativas (incluida esta). Las herramientas cambian rápido, y lo que hoy es una ventaja de una puede dejar de serlo en unos meses.

12. Conclusión

Al principio de este artículo contaba que mucha gente sigue viendo a Claude como “un chat con IA para programar”. Espero que a estas alturas quede claro por qué esa idea se queda corta: el mismo Claude que te ayuda a redactar un email es el que te revisa un pull request o el que te ordena una carpeta de facturas. Lo que cambia es el modo, no la herramienta.

Si solo te llevas una cosa de este artículo: la próxima vez que abras Claude, antes de escribir el prompt, piensa un segundo en qué modo lo estás abriendo. Esa elección (más que el prompt en sí) es la que marca si sientes que te está ayudando de verdad o si solo estás teniendo una conversación más.