Crear una sección web con inteligencia artificial puede dar resultados muy buenos. Pero hay una diferencia enorme entre conseguir un diseño interesante y tener una herramienta que puedas usar todos los días sin quedarte sin cuota. Después de probar Claude Opus y Sonnet en Antigravity, esa diferencia fue lo que más me hizo replantear el valor del plan.
Mi objetivo era sencillo: generar secciones para mi web, dejar bastante libertad creativa a los modelos y comprobar qué podían resolver por su cuenta. Quería ver diseño, imágenes, composición y comportamiento en móvil. No buscaba imponer una maqueta tan detallada que la IA solo tuviera que reproducirla.
Hubo resultados que me gustaron mucho, otros que no usaría y alguno que mejoró bastante después de seguir probando. También hubo una sorpresa menos agradable: agoté la cuota disponible para los modelos de Claude y GPT y me quedé cuatro días sin poder utilizarlos.
Así que mi respuesta tiene dos partes. Sí, Opus y Sonnet pueden aportar valor dentro de Antigravity. No, yo no pagaría Google AI Pro únicamente para acceder a Claude desde ahí. La calidad del resultado importa, pero la disponibilidad para seguir trabajando importa igual.
Tabla de contenidos
- 🧪 Una prueba de creatividad, no una competición definitiva
- ✍️ Por qué empecé con instrucciones muy simples
- 🎬 Opus: una sección de edición de vídeo con una idea acertada
- 🖼️ Generar imágenes dentro de Antigravity cambia la experiencia
- 🔧 Los ajustes pequeños también hay que comprobarlos
- 🎧 Sonnet: un primer intento flojo y una mejora importante
- ✨ Las siguientes propuestas de Opus tampoco fueron todas iguales
- 📱 En móvil, adaptar no significa mostrarlo todo
- 🧭 Una buena referencia reduce la incertidumbre
- 💳 La cuota fue el límite real de la prueba
- 🛠️ Cómo aprovechar estas pruebas en tus propios proyectos
- ✅ Mi conclusión: sí al conjunto, no a pagar solo por Claude
🧪 Una prueba de creatividad, no una competición definitiva
Lo primero que quería comprobar era cómo se comportaban estos modelos ante una tarea visual relativamente abierta. Una sección principal, o hero, es un buen terreno para eso: concentra el mensaje del producto, la identidad visual y la primera impresión de una web.
La prueba empezó con Opus y una aplicación de edición de vídeo. Después abrí otro proyecto para probar Sonnet con un estudio de fotografía. Más adelante continué trabajando y aparecieron nuevas propuestas, entre ellas una sección de lanzamiento para unos auriculares inalámbricos de gama alta llamados Pulse.
Esto es importante para interpretar los resultados: no hice una comparación controlada con exactamente el mismo encargo en ambos modelos. Los productos y las propuestas variaban. Lo que estaba evaluando era mi experiencia práctica al pedirles secciones web, no un ranking universal de cuál es mejor.
Tampoco quería quedarme con la primera impresión. El primer resultado de Sonnet no me convenció, pero seguí probando durante aproximadamente un día. Y esa continuación cambió bastante mi valoración. Si hubiera cerrado la prueba justo después del primer intento, habría contado una historia incompleta.
Mis preguntas eran estas:
- ¿Puede el modelo elegir una dirección visual sin que yo defina todos los detalles?
- ¿Las imágenes que genera tienen sentido para el producto?
- ¿La sección resulta usable o solo llamativa?
- ¿Funciona también en una pantalla estrecha?
- ¿La cuota permite repetir este proceso con cierta continuidad?
Ese último punto terminó siendo tan relevante como los diseños. Una herramienta puede sorprenderte en un proyecto pequeño y, aun así, no encajar como tu entorno principal de trabajo.
✍️ Por qué empecé con instrucciones muy simples
Para la primera sección eliminé varias restricciones del encargo. Podría haber especificado colores, textos, tipografías, distribución o una composición concreta. No lo hice porque quería que el modelo tomara esas decisiones.
La petición esencial era crear una sección principal para una aplicación de edición de vídeo e implementarla como web. Esa distinción sí la mantuve: quería una sección real, no una imagen de cómo podría ser la página.
Puede parecer un detalle pequeño, pero cambia lo que estás pidiendo. Una representación visual permite valorar la estética. Una implementación permite comprobar además la distribución real, la interacción y lo que sucede al cambiar el tamaño de la ventana.
También quité indicaciones que, para esta prueba, me parecían redundantes. No porque el diseño adaptable a móvil no fuera importante, sino porque quería comprobar qué resolvía el modelo sin recordarle cada requisito básico.
Esta forma de trabajar tiene una ventaja evidente: deja espacio para propuestas que a mí no se me habrían ocurrido. Pero también tiene un coste. Si no defines la estética, puedes recibir una que no te guste nada. El modelo debe elegir una dirección entre muchas posibles y no conoce automáticamente tus preferencias.
Por eso conviene separar dos objetivos:
- Explorar: dar libertad para descubrir ideas y evaluar la iniciativa del modelo.
- Producir: orientar el resultado hacia una estética y unas necesidades concretas.
Yo estaba empezando por el primero. Para un proyecto donde ya sabes qué quieres, no tendría sentido convertir esa misma libertad en una regla obligatoria. Una referencia clara suele ser mucho más útil que pedir algo abierto y esperar que coincida con tu gusto.
El nivel medio como punto de partida
Utilicé el nivel medio de esfuerzo. Mi impresión es que suele ofrecer un equilibrio razonable entre rendimiento y consumo. El nivel alto podría dar una respuesta mejor, pero también aumenta el gasto, y no siempre me parece necesario empezar por ahí.
El nivel bajo lo reservaría para tareas muy sencillas. Esto no es una medición que demuestre que el nivel medio sea siempre el más eficiente. Es mi criterio práctico para estas pruebas: antes de gastar más, quiero comprobar si el resultado ya es suficientemente bueno.
🎬 Opus: una sección de edición de vídeo con una idea acertada
La primera propuesta de Opus me dejó una impresión bastante positiva. Durante el proceso empezó a generar imágenes con una estética cinematográfica, algo que encajaba bien con una aplicación de edición de vídeo.
Había escenas con tratamientos visuales distintos: una ciudad, una ola, un paisaje de tonos cálidos y una figura iluminada con luces de color. No eran simplemente imágenes para rellenar espacio. Ayudaban a situar el producto dentro del universo de la creación audiovisual.
Lo que más me gustó fue la idea de incorporar una comparación de antes y después. El diseño mostraba una misma escena con un tratamiento apagado y otro más intenso, separados por un control deslizante. Era una forma visual de explicar la corrección de color sin depender únicamente de un párrafo.
Yo no había pedido ese recurso. Y precisamente por eso fue un buen ejemplo de lo que buscaba al dejar libertad: que el modelo propusiera algo relacionado con el valor del producto, no solo una composición bonita.
Una aplicación de edición necesita comunicar transformación. Mostrar la diferencia entre una imagen sin tratar y otra con un acabado más trabajado aporta una explicación inmediata. La elección visual estaba conectada con la función de la herramienta.
La sección también incluía un titular centrado, una llamada a la acción y una representación de la interfaz del editor. En conjunto, me pareció una base aprovechable. No estaba diciendo que toda la web estuviera terminada ni que hubiera revisado cada detalle técnico. Mi valoración era más concreta: como sección principal generada a partir de una petición simple, estaba bastante bien.
Ese es el tipo de resultado que sí me interesa conseguir con IA. No necesito que la primera versión sea intocable. Necesito que tenga una dirección suficientemente buena para que las correcciones posteriores sean ajustes, no una reconstrucción completa.
🖼️ Generar imágenes dentro de Antigravity cambia la experiencia
Otro punto interesante fue que Claude pudo apoyarse en las herramientas de generación de imágenes disponibles en Antigravity. El modelo de Claude no estaba generando esas imágenes con un modelo visual propio: el entorno le daba acceso a capacidades de Gemini.
La diferencia importa porque, al valorar el resultado, no estás evaluando solamente la respuesta de un modelo de lenguaje. Estás evaluando lo que puede hacer ese modelo con las herramientas que tiene a su alcance.
En este caso, la integración permitió avanzar con imágenes creadas para el concepto de la sección. Eso hizo que el proceso fuera más completo: la composición no dependía únicamente de espacios vacíos o de recursos que yo tuviera que aportar después.
También me permitió comprobar si las decisiones visuales tenían coherencia. Para un editor de vídeo, la estética cinematográfica y el antes y después eran elecciones razonables. La generación de imágenes aportó valor porque acompañaba la idea del producto.
No conviene confundir, entonces, estas dos preguntas:
- ¿Qué puede hacer Claude por sí mismo?
- ¿Qué puede hacer Claude dentro de Antigravity con las herramientas disponibles?
Mi experiencia aquí responde sobre todo a la segunda. La combinación me resultó atractiva, aunque eso no elimina la necesidad de revisar el resultado ni resuelve el problema de los límites de uso.
Antes de contratar un plan por un modelo concreto, revisaría la documentación de modelos disponibles en Antigravity. El selector que encuentras en un momento determinado no debería convertirse en una promesa permanente sobre lo que estará disponible después.
🔧 Los ajustes pequeños también hay que comprobarlos
Aunque la propuesta inicial me gustó, había detalles que quería cambiar. El principal era la separación entre las líneas del titular. Me parecía que podía verse más compacto. También pedí retirar un elemento que no me aportaba suficiente valor.
Son correcciones bastante normales en diseño web. Una sección puede tener buena dirección visual y aun así necesitar ajustes de ritmo, espacio y jerarquía. No todo se resuelve cambiando imágenes o rehaciendo la estructura completa.
Mi petición fue concreta: compactar el título y eliminar esa parte. Después el agente indicó que había terminado, pero al abrir la página no percibí claramente el cambio que esperaba.
Esto deja una lección sencilla: que el agente confirme una modificación no sustituye la comprobación del resultado. Hay que volver a la página y verificar si lo que pediste se refleja realmente como querías.
No hace falta dramatizarlo. La sección seguía pareciéndome buena. Pero tampoco sería correcto dar por resuelto un detalle solo porque apareció un mensaje de finalización.
Interrumpir la revisión tiene una contrapartida
Antes de abrir la primera versión, detuve al agente mientras seguía revisando y le pedí que me entregara el enlace para comprobarla yo. Quería evitar que dedicara demasiado tiempo a esa fase.
La respuesta fue interesante: no se limitó a pasarme el enlace. Avisó de que todavía quedaba un pequeño error pendiente, porque yo había interrumpido el proceso antes de que terminara.
Eso me pareció una buena señal de transparencia. Pero también recuerda que, si decides asumir parte de la revisión, debes asumirla de verdad. Detener al agente no convierte una implementación incompleta en una implementación terminada.
En una prueba visual puede tener sentido abrir pronto el resultado para decidir si merece la pena continuar. Lo importante es no mezclar esa decisión con una validación técnica completa que todavía no has hecho.
🎧 Sonnet: un primer intento flojo y una mejora importante
Para probar Sonnet creé un proyecto nuevo. No quería cambiar de modelo dentro del mismo trabajo y arrastrar decisiones de la propuesta anterior. Prefería empezar desde cero.
El primer encargo fue una sección para un estudio de fotografía. El resultado tenía una estética editorial, con fondo claro, retratos y tipografía grande. A mí no me convenció. Para lo que buscaba, ese intento fue un fallo.
Eso es una valoración de diseño, no una demostración de que Sonnet sea incapaz de crear buenas secciones. Una composición puede tener una estética reconocible y no encajar con tu criterio o con la dirección que necesitas.
Después seguí trabajando. Aproximadamente un día más tarde, la experiencia ya era distinta. Le pedí una sección de lanzamiento para Pulse, unos auriculares inalámbricos de gama alta, y le di libertad para crear imágenes y resolver la propuesta.
Ese resultado me pareció mucho más usable. Los auriculares tenían protagonismo, el fondo oscuro y los acentos verdes construían una identidad clara, y la composición comunicaba mejor la idea de un lanzamiento de producto.
La diferencia respecto al primer intento era considerable. Ya no estaba pensando en descartar todo. Estaba evaluando una propuesta que podía servir como base.
Por eso no me quedaría con la conclusión de que necesitas Opus para cualquier tarea visual. Sonnet también puede producir resultados aprovechables. Lo que esta prueba no permite afirmar es cuánto más consistente sería cada uno si repitiéramos exactamente el mismo encargo muchas veces.
Mi duda inicial era si Sonnet podía ser suficiente para este tipo de trabajo. La propuesta de Pulse me dio motivos para pensar que sí, al menos en determinados casos. Pero la calidad de una sección no depende únicamente del nombre del modelo: también cuentan el encargo, la dirección visual elegida y las iteraciones.
✨ Las siguientes propuestas de Opus tampoco fueron todas iguales
Mientras continuaba con Sonnet, también había generado otras secciones en la conversación con Opus. Y ahí apareció otro matiz importante: usar el modelo que te gustó más al principio no garantiza que cada propuesta posterior vaya a destacar.
Una de las nuevas versiones se veía bien, pero no me pareció especialmente memorable. Era correcta, sin llegar a entusiasmarme. Después apareció una propuesta que sí me gustó bastante más: una sección de alojamiento con una gran imagen de paisaje y una composición centrada.
La escena ocupaba gran parte de la pantalla y cambiaba entre un ambiente de atardecer y otro nocturno. Esa variación visual reforzaba el carácter del lugar. El conjunto me pareció de mejor calidad que la propuesta anterior.
Incluso en esa versión había algo que ajustaría: el bloque de texto podía ser más compacto. Otra vez, el resultado no era perfecto, pero sí tenía una dirección que me gustaba.
Lo interesante es que las pruebas no dibujaron una línea simple de “Opus siempre acierta y Sonnet siempre falla”. Con Opus también encontré propuestas más normales. Con Sonnet encontré una mejora clara.
Para mí, esa variabilidad es una razón para mantener criterio propio. El modelo aporta propuestas; tú decides cuáles merecen desarrollo. No conviene aceptar una sección solo porque viene de una opción más avanzada, ni descartar todas las siguientes porque un primer intento salió flojo.
También hay que distinguir una sección vistosa de una solución completa. Estas pruebas estaban centradas en bloques principales. Una web real tendrá más contenido, y eso cambia cómo deben distribuirse la información y el espacio.
📱 En móvil, adaptar no significa mostrarlo todo
Después revisé las propuestas en ventanas estrechas. Este paso cambió mi impresión de algunas secciones y confirmó que no basta con valorar el escritorio.
La sección de Pulse funcionaba bastante bien. Era un bloque grande, con una imagen de producto dominante, y al reorganizarse seguía llenando el espacio de una manera razonable. La sección del editor de vídeo también me pareció bien resuelta en ese formato.
En cambio, la propuesta clara con el retrato de una mujer y tipografía grande se volvió más desordenada. Al trasladar todos los elementos a una columna estrecha, la distribución perdía parte de su sentido.
Mi crítica no era simplemente que hiciera falta reducir tamaños. El problema era de selección: no todo lo que aparece en escritorio necesita conservar el mismo protagonismo en móvil.
Cuando generas una única sección aislada, el modelo puede intentar incluirlo todo dentro de ella. Pero una web normalmente tendrá más bloques. Parte de esa información puede aparecer después, y algunos elementos secundarios pueden simplificarse u ocultarse en pantallas pequeñas.
Eso exige pensar en jerarquía, no solo en encajar piezas. Si el título, el retrato, los detalles decorativos y los elementos adicionales compiten entre sí, la adaptación puede caber técnicamente y seguir siendo poco clara.
También ocurrió algo curioso: la sección de fotografía que menos me había gustado en escritorio parecía un poco mejor en móvil. No cambió por completo mi valoración, pero sí mostró que una composición puede ganar o perder fuerza según el formato.
Al revisar una sección generada con IA, me fijaría especialmente en esto:
- Si el elemento principal sigue siendo reconocible.
- Si el titular mantiene una lectura clara.
- Si los elementos secundarios ocupan demasiado espacio.
- Si la llamada a la acción conserva su importancia.
- Si el bloque tiene sentido como parte de una página más larga.
🧭 Una buena referencia reduce la incertidumbre
Después de experimentar con tanta libertad, mi recomendación sigue siendo la misma: si quieres acercarte a un resultado concreto, dale una referencia a la inteligencia artificial.
No hay contradicción. Dejar libertad me ayudó a comprobar la creatividad del modelo. Pero para conseguir una estética determinada, una referencia facilita mucho el camino.
Cuando pides una sección sin orientar su aspecto, delegas decisiones de tipografía, imágenes, proporciones y composición. La posibilidad de recibir algo que no te guste es bastante alta, aunque la implementación funcione.
Una referencia permite comunicar varias de esas decisiones juntas. Puedes identificar un tratamiento de imágenes, una relación entre texto y espacio o una combinación tipográfica que te sirva como punto de partida.
Para eso utilizo Dínamo Sites, mi web de secciones y referencias visuales. Es mi producto, así que prefiero decirlo claramente. Su utilidad en este contexto es ayudarte a encontrar una dirección antes de pedirle al modelo que la interprete.
La referencia no tiene que anular la creatividad. Puedes señalar qué te interesa de ella y dejar margen en lo demás. Quizá te gusta la jerarquía del titular, pero no sus colores. Quizá te interesa la distribución, pero necesitas otras imágenes.
Dar dirección no es lo mismo que imponer cada detalle. Esa es la combinación que me parece más útil para trabajar: aclarar el destino y permitir que la IA proponga cómo llegar.
Además, con una cuota limitada, merece la pena reducir intentos que nacen demasiado lejos de lo que buscas. No medí cuánto consumo ahorra una referencia, pero sí vi que empezar sin orientación podía llevarme a resultados que descartaba.
💳 La cuota fue el límite real de la prueba
Aquí está la parte que no quiero maquillar: con las pruebas y el trabajo adicional agoté la cuota disponible para Claude y GPT. No sentía que hubiera hecho una cantidad enorme de trabajo, y aun así tuve que esperar cuatro días para volver a usar esos modelos.
No puedo convertir mi experiencia en una cifra exacta de cuántas secciones permite crear el plan. No hice una medición por tarea y había continuado trabajando entre las primeras pruebas y la revisión posterior.
Lo que sí puedo afirmar es que el acceso que tuve no me pareció suficiente para considerar este plan un sustituto de Claude Code. Si tu motivo principal para pagar Google AI Pro es trabajar intensivamente con Claude en Antigravity, yo sería bastante prudente.
La suscripción puede seguir teniendo valor por otras razones. En mi caso conservaba bastante acceso a los otros modelos, y eso me permitía continuar usando el entorno. Agotar aquella cuota no significaba quedarme sin todas las opciones.
Por eso separo la valoración del plan completo de la valoración del acceso a Claude. No son la misma compra desde el punto de vista práctico.
Antes de decidir, consulta los planes y límites de uso de Antigravity. Mi experiencia refleja las condiciones que encontré durante la prueba, no una garantía sobre las cuotas o los periodos de renovación que pueda tener cualquier cuenta.
El precio promocional tampoco es el precio para todo el mundo
Yo contraté desde Brasil y pagué en reales. Calculaba un coste promocional equivalente a unos diez dólares mensuales durante tres meses, seguido de unos veinte dólares al mes.
No asumiría que esa oferta esté disponible para todos. La región y las condiciones de contratación pueden cambiar el precio. Mi referencia sirve para entender por qué decidí probarlo, no para prometer una tarifa.
En torno a los veinte dólares, entra en una comparación con suscripciones como ChatGPT Plus y el plan de pago de Claude. Pero comparar solo el importe mensual se queda corto: también hay que comparar qué herramientas vas a usar y cuánto trabajo te permiten sostener.
🛠️ Cómo aprovechar estas pruebas en tus propios proyectos
Mi forma de trasladar esta experiencia a un proyecto real sería empezar por aclarar el objetivo. Si necesito ideas, puedo pedir una primera propuesta abierta. Si ya tengo una estética en mente, prefiero aportar una referencia desde el principio.
Después revisaría el resultado por partes. Primero, si la dirección visual merece continuar. Luego, los ajustes concretos: separación del titular, elementos que sobran y relación entre imágenes y mensaje. Por último, comprobaría el comportamiento en móvil.
No intentaría resolver cualquier problema cambiando inmediatamente de modelo. Sonnet mejoró mucho en una tarea posterior y Opus tampoco produjo siempre mi propuesta favorita. Conviene identificar qué falla antes de atribuirlo todo al modelo.
Para preparar mejor las instrucciones, también tienes Primera App, con prompts profesionales para crear tu aplicación. Es un recurso distinto de una referencia visual: uno ayuda a formular el encargo y el otro ayuda a comunicar la estética.
Si quieres seguir trabajando estos temas de creación de aplicaciones con IA, puedes sumarte a mi comunidad de vibe coding.
Y si además estás valorando alojamiento para tu web, dejo mi enlace de descuento de Hostinger. No formó parte de la comparación entre Opus y Sonnet, pero puede ser relevante para la etapa de publicación. Revisa las condiciones disponibles antes de contratar.
✅ Mi conclusión: sí al conjunto, no a pagar solo por Claude
Opus me dio una primera sección de edición de vídeo con una idea visual muy acertada. Sonnet empezó con un resultado que no me gustó y después produjo una propuesta de auriculares mucho más aprovechable. Las versiones móviles confirmaron que algunas composiciones funcionaban bien y otras necesitaban mejores decisiones de jerarquía.
También confirmé que una buena referencia sigue siendo una de las ayudas más útiles para orientar el diseño. La creatividad abierta sirve para explorar; la dirección clara sirve para acercarte a lo que realmente necesitas.
Yo seguiría usando Google AI Pro por el conjunto de acceso y herramientas. Durante la prueba también me interesaba la llegada de un nuevo modelo de Gemini, aunque eso era una expectativa, no algo que hubiera evaluado. Mientras tanto, mantenía mi suscripción a ChatGPT.
No lo contrataría únicamente para usar Claude en Antigravity. Quedarme cuatro días sin esos modelos fue una limitación demasiado importante para ignorarla.
La decisión no debería basarse solo en la sección más bonita que puedas generar. Debería basarse en si puedes repetir el proceso, corregir, probar en móvil y seguir trabajando cuando lo necesitas. Ahí es donde una herramienta deja de ser una buena demostración y empieza a encajar de verdad en tu flujo de trabajo.
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