{"id":23,"date":"2026-03-05T12:23:59","date_gmt":"2026-03-05T12:23:59","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/claude-vs-gpt-4o-vs-gemini-20-qu-modelo-de-ia-usar\/"},"modified":"2026-03-18T22:00:26","modified_gmt":"2026-03-18T22:00:26","slug":"claude-vs-gpt-4o-vs-gemini-20-qu-modelo-de-ia-usar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/claude-vs-gpt-4o-vs-gemini-20-qu-modelo-de-ia-usar\/","title":{"rendered":"Claude vs GPT-4o vs Gemini 2.0: Qu\u00e9 Modelo de IA Usar en el Trabajo en 2026"},"content":{"rendered":"<p><script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"BlogPosting\",\n  \"headline\": \"Claude vs GPT-4o vs Gemini 2.0: Qu\u00e9 Modelo <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/construyendo-pipelines-de-ia-en-produccin-leccione\/\" title=\"de IA\">de IA<\/a> Usar en el Trabajo en 2026\",\n  \"description\": \"Hace tres semanas tuve que elegir un modelo <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/construyendo-pipelines-de-ia-en-produccin-leccione\/\" title=\"de IA\">de IA<\/a> para integrar en el pipeline de revisi\u00f3n <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/github-copilot-vs-cursor-vs-codeium-el-mejor-asist\/\" title=\"de C\u00f3digo\">de c\u00f3digo<\/a> de mi equipo.\",\n  \"url\": \"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/claude-vs-gpt-4o-vs-gemini-20-qu-modelo-de-ia-usar\/\",\n  \"datePublished\": \"2026-03-05T12:23:59\",\n  \"dateModified\": \"2026-03-05T17:39:40\",\n  \"inLanguage\": \"es_ES\",\n  \"author\": {\n    \"@type\": \"Organization\",\n    \"name\": \"RebalAI\",\n    \"url\": \"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/\"\n  },\n  \"publisher\": {\n    \"@type\": \"Organization\",\n    \"name\": \"RebalAI\",\n    \"logo\": {\n      \"@type\": \"ImageObject\",\n      \"url\": \"https:\/\/blog.rebalai.com\/wp-content\/uploads\/logo.png\"\n    }\n  },\n  \"mainEntityOfPage\": {\n    \"@type\": \"WebPage\",\n    \"@id\": \"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/claude-vs-gpt-4o-vs-gemini-20-qu-modelo-de-ia-usar\/\"\n  }\n}\n<\/script><\/p>\n<hr \/>\n<p>Hace tres semanas tuve que elegir un modelo <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/construyendo-pipelines-de-ia-en-produccin-leccione\/\" title=\"de IA\">de IA<\/a> para integrar en el pipeline de revisi\u00f3n <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/benchmarks-de-asistentes-de-cdigo-ia-pruebas-de-re\/\" title=\"de c\u00f3digo\">de c\u00f3digo<\/a> de mi equipo. Somos cuatro ingenieros, tenemos <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/09\/postgresql-performance-tuning-what-i-learned-optim\/\" title=\"una Base\">una base<\/a> <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/benchmarks-de-asistentes-de-cdigo-ia-pruebas-de-re\/\" title=\"de c\u00f3digo\">de c\u00f3digo<\/a> TypeScript de tama\u00f1o mediano, y necesit\u00e1bamos algo que analizara PRs, detectara bugs sutiles y generara comentarios \u00fatiles \u2014 no esa basura gen\u00e9rica de &#8220;considera a\u00f1adir manejo de errores aqu\u00ed&#8221;.<\/p>\n<p>Termin\u00e9 probando Claude 3.7 Sonnet, GPT-4o (el de marzo 2026), y Gemini 2.0 Flash\/Pro en paralelo durante <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/tcnicas-avanzadas-de-prompt-engineering-chain-of-t\/\" title=\"dos semanas\">dos semanas<\/a>. No fue un benchmark formal con m\u00e9tricas perfectas \u2014 fue yo usando cada modelo en tareas reales, midiendo resultados concretos y pagando de mi propio bolsillo a veces. <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/benchmarks-de-asistentes-de-cdigo-ia-pruebas-de-re\/\" title=\"esto es lo que\">Esto es lo que<\/a> encontr\u00e9.<\/p>\n<hr \/>\n<h2>Mi Setup de Prueba (Para Que Sepas de D\u00f3nde Hablo)<\/h2>\n<p>Stack: Next.js 15, TypeScript estricto, Prisma, tests con Vitest. El proyecto principal es una plataforma SaaS B2B con unos 180k tokens de contexto activo si cargas todos los archivos relevantes \u2014 lo cual, ya ver\u00e1s, importa bastante.<\/p>\n<p>Para cada modelo us\u00e9 las APIs directamente, no las interfaces web. Quer\u00eda medir <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/09\/configuracin-de-github-actions-para-aplicaciones-p\/\" title=\"lo que\">lo que<\/a> importa <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/ai-pipeline-lessons\/\" title=\"en Producci\u00f3n:\">en producci\u00f3n:<\/a> latencia, coste por tarea, calidad de respuesta en contextos largos, <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/09\/deno-20-in-production-2026-migration-from-nodejs-a\/\" title=\"y Qu\u00e9\">y qu\u00e9<\/a> tan bien siguen instrucciones del sistema complejas. Us\u00e9 la misma bater\u00eda de tareas para los tres: debugging, refactoring, generaci\u00f3n de documentaci\u00f3n, revisi\u00f3n <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/benchmarks-de-asistentes-de-cdigo-ia-pruebas-de-re\/\" title=\"de c\u00f3digo\">de c\u00f3digo<\/a>, y algo que llamo &#8220;preguntas de arquitectura inc\u00f3modas&#8221; \u2014 esas donde le preguntas a la IA si tu dise\u00f1o es bueno y esperas una respuesta honesta.<\/p>\n<hr \/>\n<h2>Generaci\u00f3n <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/benchmarks-de-asistentes-de-cdigo-ia-pruebas-de-re\/\" title=\"de c\u00f3digo\">de C\u00f3digo<\/a>: Donde Cada Uno Brilla (y Donde No)<\/h2>\n<p>Aqu\u00ed es donde m\u00e1s tiempo pas\u00e9, porque <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/benchmarks-de-asistentes-de-cdigo-ia-pruebas-de-re\/\" title=\"es lo que\">es lo que<\/a> m\u00e1s me importa.<\/p>\n<p><strong>Claude<\/strong> fue el que m\u00e1s me sorprendi\u00f3. Con TypeScript estricto, maneja el sistema de tipos de una forma que se siente&#8230; correcta. No estoy inventando \u2014 en varias ocasiones detect\u00f3 que yo estaba haciendo un cast innecesario que t\u00e9cnicamente funcionaba pero ocultaba un bug potencial. GPT-4o tambi\u00e9n lo habr\u00eda detectado eventualmente, pero Claude lo se\u00f1alaba de primeras y explicaba el razonamiento de forma que ten\u00eda sentido.<\/p>\n<p>Un ejemplo concreto. Ten\u00eda este c\u00f3digo:<\/p>\n<pre><code class=\"language-typescript\">\/\/ Antes \u2014 esto pasaba el build pero ten\u00eda un problema sutil\nasync function getUserPermissions(userId: string) {\n  const user = await db.user.findUnique({ where: { id: userId } });\n  \/\/ \u274c Claude detect\u00f3 que user podr\u00eda ser null aqu\u00ed\n  \/\/ y que el ! operator ocultaba un caso real que fallaba <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/autogen-vs-langgraph-vs-crewai-el-mejor-framework\/\" title=\"en producci\u00f3n\">en producci\u00f3n<\/a>\n  return user!.permissions.map(p =&gt; p.name);\n}\n\n\/\/ <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/autogen-vs-langgraph-vs-crewai-el-mejor-framework\/\" title=\"despu\u00e9s de\">Despu\u00e9s de<\/a> la sugerencia de Claude\nasync function getUserPermissions(userId: string): Promise&lt;string[]&gt; {\n  const user = await db.user.findUnique({\n    where: { id: userId },\n    select: { permissions: { select: { name: true } } }\n  });\n\n  if (!user) {\n    \/\/ Claude sugiri\u00f3 este error espec\u00edfico, no un gen\u00e9rico\n    throw new UserNotFoundError(`User ${userId} not found`);\n  }\n\n  return user.permissions.map(p =&gt; p.name);\n}\n<\/code><\/pre>\n<p>GPT-4o, cuando le pas\u00e9 el mismo c\u00f3digo, gener\u00f3 una soluci\u00f3n funcional pero m\u00e1s verbosa. A\u00f1adi\u00f3 logging que yo no ped\u00ed, comentarios que explicaban cosas obvias, y us\u00f3 un patr\u00f3n try\/catch donde no hac\u00eda falta. No est\u00e1 mal, solo es diferente \u2014 GPT-4o tiende a ser m\u00e1s defensivo en sus sugerencias, como si tuviera miedo de que el c\u00f3digo falle de alguna forma inesperada.<\/p>\n<p><strong>Gemini 2.0<\/strong> \u2014 mira, aqu\u00ed tengo que ser honesto. Flash es muy r\u00e1pido y para tareas simples es perfectamente competente. Pero cuando le pas\u00e9 contextos largos con m\u00faltiples archivos relacionados, empezaba a perder el hilo. Generaba c\u00f3digo que funcionaba de forma aislada pero ignoraba convenciones del proyecto que estaban claramente en el contexto. Pro tiene menos ese problema, pero tambi\u00e9n cuesta m\u00e1s y la latencia en Europa no es la mejor que he visto.<\/p>\n<p>Takeaway pr\u00e1ctico: Para generaci\u00f3n <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/benchmarks-de-asistentes-de-cdigo-ia-pruebas-de-re\/\" title=\"de c\u00f3digo\">de c\u00f3digo<\/a> TypeScript con tipos complejos, Claude tiene una ventaja real. Para Python y c\u00f3digo m\u00e1s general, la diferencia se achica.<\/p>\n<hr \/>\n<h2>El Problema de los Contextos Largos (Donde Comet\u00ed un Error Caro)<\/h2>\n<p>Aqu\u00ed est\u00e1 mi momento de &#8220;met\u00ed la pata&#8221;: asum\u00ed que todos los modelos manejan el contexto largo igual de bien porque todos anuncian ventanas de 128k+ tokens. Falso.<\/p>\n<p>Pas\u00e9 dos d\u00edas de pruebas antes de darme cuenta de que hay una diferencia enorme entre &#8220;caber en el contexto&#8221; y &#8220;usar el contexto bien&#8221;. Gemini 2.0 Pro tiene una ventana de contexto enorme \u2014 t\u00e9cnicamente mayor que la de Claude \u2014 pero en mis pruebas con documentaci\u00f3n larga + c\u00f3digo, perd\u00eda detalles de la primera mitad del contexto cuando razonaba sobre cosas al final. No siempre. Pero lo suficiente como para que yo no conf\u00ede en \u00e9l para tareas donde la coherencia a lo largo de todo el documento importa.<\/p>\n<p>Claude fue el m\u00e1s consistente aqu\u00ed. Le pas\u00e9 nuestra especificaci\u00f3n t\u00e9cnica completa (unas 45 p\u00e1ginas en Markdown) m\u00e1s el c\u00f3digo del m\u00f3dulo relevante, y las preguntas que le hice sobre inconsistencias entre spec y c\u00f3digo fueron respondidas correctamente incluso cuando implicaban conectar informaci\u00f3n de secciones muy separadas.<\/p>\n<p>GPT-4o estuvo bien pero tuve un caso concreto donde olvid\u00f3 una restricci\u00f3n que hab\u00eda mencionado al principio del contexto. Una vez. No s\u00e9 si es reproducible \u2014 tu experiencia puede variar.<\/p>\n<p>Una cosa que not\u00e9: si necesitas trabajar con contextos largos de forma regular en la API, Claude tiene una feature de caching de prompts que reduce costes significativamente cuando reutilizas el mismo contexto base. Para nuestro caso de revisi\u00f3n de PRs, donde el contexto del repo no cambia mucho entre llamadas, <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/09\/event-driven-architecture-in-2026-why-microservice\/\" title=\"esto fue\">esto fue<\/a> relevante econ\u00f3micamente.<\/p>\n<hr \/>\n<h2>Costes Reales y C\u00f3mo Afectan las Decisiones de Arquitectura<\/h2>\n<p>No voy a mentirte con que &#8220;el coste no importa&#8221; \u2014 importa, especialmente si est\u00e1s construyendo algo que escala o si eres un freelance pagando de tu propio bolsillo.<\/p>\n<p>Durante mis <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/tcnicas-avanzadas-de-prompt-engineering-chain-of-t\/\" title=\"dos semanas\">dos semanas<\/a> de pruebas, para el mismo volumen de tareas aproximado:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Claude 3.7 Sonnet<\/strong>: Fue mi gasto m\u00e1s eficiente en relaci\u00f3n calidad\/coste. El caching de prompts ayuda mucho si tienes contextos que se repiten.<\/li>\n<li><strong>GPT-4o<\/strong>: Similar en coste, pero sin el caching nativo de contexto largo. Para tareas cortas y variadas, compiten directamente.<\/li>\n<li><strong>Gemini 2.0 Flash<\/strong>: Considerablemente m\u00e1s barato para tareas simples. Si necesitas volumen y la calidad de Flash es suficiente, es dif\u00edcil ignorarlo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>So, la decisi\u00f3n de arquitectura que tom\u00e9 fue: Flash para tareas de clasificaci\u00f3n y extracci\u00f3n simple (alto volumen, baja complejidad), Claude para an\u00e1lisis <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/benchmarks-de-asistentes-de-cdigo-ia-pruebas-de-re\/\" title=\"de c\u00f3digo\">de c\u00f3digo<\/a> y razonamiento complejo. GPT-4o qued\u00f3 fuera no porque sea peor \u2014 es muy bueno \u2014 sino porque en mi caso espec\u00edfico no ofrec\u00eda algo que los otros dos no cubrieran.<\/p>\n<p>Look, si tienes una app que hace miles de llamadas al d\u00eda a tareas simples, Gemini Flash es dif\u00edcilmente superable en coste. Pero si el error cuesta caro (decisiones <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/benchmarks-de-asistentes-de-cdigo-ia-pruebas-de-re\/\" title=\"de c\u00f3digo\">de c\u00f3digo<\/a>, an\u00e1lisis de seguridad, documentaci\u00f3n t\u00e9cnica que alguien va a confiar), pagar m\u00e1s por Claude <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/copilot-vs-cursor-vs-codeium\/\" title=\"Vale la Pena\">vale la pena<\/a>.<\/p>\n<hr \/>\n<h2>Instrucciones de Sistema y Comportamiento en Producci\u00f3n<\/h2>\n<p>Esto es algo de <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/09\/configuracin-de-github-actions-para-aplicaciones-p\/\" title=\"lo que\">lo que<\/a> no se habla suficiente: c\u00f3mo se comporta cada modelo cuando le das un system prompt complejo y luego el usuario hace algo que est\u00e1 fuera del happy path.<\/p>\n<p>Le di a los tres el mismo system prompt con unas 800 palabras de instrucciones espec\u00edficas sobre c\u00f3mo debe comportarse el <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/github-copilot-vs-cursor-vs-codeium-el-mejor-asist\/\" title=\"Asistente de\">asistente de<\/a> revisi\u00f3n <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/benchmarks-de-asistentes-de-cdigo-ia-pruebas-de-re\/\" title=\"de c\u00f3digo\">de c\u00f3digo<\/a>: tono, formato de respuesta, qu\u00e9 debe y no debe comentar, c\u00f3mo priorizar issues, etc.<\/p>\n<p><strong>Claude<\/strong> sigui\u00f3 las instrucciones de forma muy consistente, incluso en edge cases. Una vez intent\u00e9 &#8220;romperlo&#8221; pidi\u00e9ndole algo que contradec\u00eda el system prompt directamente. Respondi\u00f3 con algo como &#8220;seg\u00fan mi configuraci\u00f3n no puedo hacer X, pero puedo ayudarte con Y&#8221; \u2014 exactamente <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/09\/configuracin-de-github-actions-para-aplicaciones-p\/\" title=\"lo que\">lo que<\/a> quer\u00eda que hiciera.<\/p>\n<p><strong>GPT-4o<\/strong> tambi\u00e9n se port\u00f3 bien, pero not\u00e9 que con instrucciones muy largas a veces priorizaba instrucciones del final sobre las del principio. No es un fallo grave, pero hay que tenerlo en cuenta cuando dise\u00f1as prompts de sistema.<\/p>\n<p><strong>Gemini<\/strong> fue el m\u00e1s variable aqu\u00ed. A veces segu\u00eda las instrucciones perfectamente, otras veces parec\u00eda&#8230; reinterpretarlas. No s\u00e9 si es reproducible de forma consistente \u2014 en mis pruebas pas\u00f3 suficientes veces como para hacerme dudar <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/05\/autogen-vs-langgraph-vs-crewai-el-mejor-framework\/\" title=\"en producci\u00f3n\">en producci\u00f3n<\/a>.<\/p>\n<p>Un gotcha <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/alternativas-a-github-copilot-en-2026-cursor-codei\/\" title=\"que descubr\u00ed\">que descubr\u00ed<\/a> con Claude: si tu system prompt tiene muchas instrucciones en formato lista, Claude las sigue casi a pie de la letra. <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/benchmarks-de-asistentes-de-cdigo-ia-pruebas-de-re\/\" title=\"esto es\">Esto es<\/a> bueno. Pero tambi\u00e9n significa que si hay una instrucci\u00f3n que no <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/09\/webassembly-in-2026-where-it-actually-makes-sense\/\" title=\"Tiene Sentido\">tiene sentido<\/a> o es contradictoria, te la va a se\u00f1alar en lugar de ignorarla silenciosamente como hacen los otros. Al principio me pareci\u00f3 molesto. Luego me di cuenta de que era exactamente <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/09\/configuracin-de-github-actions-para-aplicaciones-p\/\" title=\"lo que\">lo que<\/a> necesitaba para limpiar mi prompt.<\/p>\n<hr \/>\n<h2>Lo Que Uso Yo (Sin Rodeos)<\/h2>\n<p>Para nuestro pipeline de revisi\u00f3n <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/benchmarks-de-asistentes-de-cdigo-ia-pruebas-de-re\/\" title=\"de c\u00f3digo\">de c\u00f3digo<\/a>: <strong>Claude 3.7 Sonnet<\/strong>. La consistencia con instrucciones complejas y el manejo del contexto largo fueron los factores decisivos. El caching de prompts redujo los costes de API en aproximadamente un 40% comparado con mi estimaci\u00f3n inicial, lo cual fue una sorpresa agradable.<\/p>\n<p>Para tareas de clasificaci\u00f3n y extracci\u00f3n <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/08\/rag-profundo-estrategias-de-chunking-bases-de-dato\/\" title=\"de Datos\">de datos<\/a> a volumen: <strong>Gemini 2.0 Flash<\/strong>. No <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/09\/webassembly-in-2026-where-it-actually-makes-sense\/\" title=\"Tiene Sentido\">tiene sentido<\/a> pagar m\u00e1s cuando la tarea no lo requiere.<\/p>\n<p>GPT-4o lo uso principalmente cuando necesito algo con el ecosystem de OpenAI (hay librer\u00edas y herramientas que est\u00e1n mucho m\u00e1s maduras ah\u00ed) o cuando trabajo con clientes que ya tienen contratos enterprise con Microsoft. En esos casos es perfectamente capaz \u2014 no me ha fallado en nada cr\u00edtico.<\/p>\n<p>No estoy 100% seguro de que esta configuraci\u00f3n escale si el proyecto crece a 10x el volumen actual \u2014 ah\u00ed probablemente habr\u00eda que reconsiderar la arquitectura de qu\u00e9-modelo-hace-qu\u00e9. Pero para un equipo de cuatro personas con un SaaS B2B en crecimiento moderado, est\u00e1 funcionando bien.<\/p>\n<p>Una \u00faltima cosa: los tres modelos est\u00e1n mejorando constantemente y <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/09\/configuracin-de-github-actions-para-aplicaciones-p\/\" title=\"lo que\">lo que<\/a> escribo hoy puede quedar obsoleto en unos meses. Pero los patrones que describo \u2014 consistencia con instrucciones, manejo <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/09\/kubernetes-vs-docker-swarm-vs-nomad-comparacin-de\/\" title=\"Real de\">real de<\/a> contexto largo, relaci\u00f3n coste-calidad seg\u00fan complejidad de tarea \u2014 esos criterios seguir\u00e1n siendo v\u00e1lidos para comparar <a href=\"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/2026\/03\/09\/configuracin-de-github-actions-para-aplicaciones-p\/\" title=\"lo que\">lo que<\/a> salga despu\u00e9s. Esa es la forma correcta de evaluar modelos para trabajo real, no los benchmarks de marketing.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>{ &#8220;@context&#8221;: &#8220;https:\/\/schema.org&#8221;, &#8220;@type&#8221;: &#8220;BlogPosting&#8221;, &#8220;headline&#8221;: &#8220;Claude vs GPT-4o vs Gemini 2.0: Qu\u00e9 Modelo de IA Usar en el Trabajo en 2026&#8221;, &#8220;des<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-23","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=23"}],"version-history":[{"count":19,"href":"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":598,"href":"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23\/revisions\/598"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=23"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=23"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.rebalai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=23"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}