Ā”Hola cracks! š
Hace unos dĆas OpenAI lanzó GPT-5 y cambió para siempre la forma en que usamos ChatGPT. Un modelo unificado, capaz de alternar en tiempo real entre velocidad y razonamiento profundo, con resultados que superan rĆ©cords en programación, matemĆ”ticas y comprensión multimodal.
Sin embargo, tambiĆ©n ha generado polĆ©micas por la retirada de modelos clĆ”sicos como GPT-4o. En esta edición te traigo la guĆa completa para entender su arquitectura, rendimiento, precios, ventajas, crĆticas y lo que significa para tu negocio.
š Tiempo de lectura: 5 minutos
1. CronologĆa
OpenAI anunció GPTā5 el 7 de agosto pasado y comenzó a desplegarlo a todos los usuarios de ChatGPT ese mismo dĆa.
El objetivo era sustituir una lĆnea de modelos cada vez mĆ”s desordenad: GPTā4.1, o4āmini, o3 y muchos otros por un sistema unificado. A diferencia de versiones anteriores en las que los usuarios elegĆan un modelo especĆfico, GPTā5 selecciona automĆ”ticamente entre un modelo rĆ”pido y un modelo de razonamiento mĆ”s profundo mediante un enrutador en tiempo real.
El anuncio prometĆa un rendimiento increĆble en tareas de redacción, programación y consultas de salud, con menos alucinaciones y una seguridad reforzada. SamĀ Altman describió el modelo como de nivel PhD.
Durante el lanzamiento, OpenAI retiró simultĆ”neamente muchos modelos antiguos de la aplicación de consumo de ChatGPT sin aviso. La eliminación repentina de GPTā4o y otros modelos provocó un fuerte rechazo en Reddit y otros foros. En menos de 24 horas la empresa prometió restablecer GPTā4o para los suscriptores Plus y duplicar los lĆmites de uso del modo de razonamiento de GPTā5.
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2. Arquitectura y variantes del modelo
En ChatGPT, GPTā5 no es un Ćŗnico modelo, sino un sistema compuesto por varios modelos subyacentes: un modelo āinteligente y rĆ”pidoā para la mayorĆa de las solicitudes y un āmodelo de razonamiento profundoā para los problemas difĆciles.
Un enrutador en tiempo real decide entre ellos segĆŗn la complejidad de la pregunta, la necesidad de herramientas y la intención explĆcita del usuario. Si un usuario agota su cuota del modelo de alta capacidad, el enrutador recurre a una versión mini. Este diseƱo intenta eliminar la selección manual de modelos manteniendo las respuestas rĆ”pidas en consultas sencillas y habilitando un mayor razonamiento cuando es necesario.
GPTā5 reemplaza a una larga lista de modelos de OpenAI. La tarjeta del sistema explica cómo se asignan las conversaciones de modelos antiguos a los equivalentes de GPTā5. En resumen:
En resumen:
GPTā4o ā gptā5āmain (modelo predeterminado)
GPTā4oāmini ā gptā5āmaināmini (versión mĆ”s pequeƱa)
o3 ā gptā5āthinking (modelo de razonamiento profundo)
o4āmini ā gptā5āthinkingāmini (versión de razonamiento reducida)
GPTā4.1ānano ā gptā5āthinkingānano (modelo mĆ”s pequeƱo)
o3Ā Pro ā gptā5āthinkingāpro (solo para suscriptores Pro)
3. Performance de GPT-5

Analistas independientes midieron la inteligencia de GPTā5 en distintos niveles de razonamiento. Su Ćndice de Inteligencia, basado en tareas como MMLUāPro, GPQA y LiveCodeBench muestra que el nivel de razonamiento alto obtiene 68 puntos, el medio y el bajo logran 67 y 64, respectivamente, y el nivel mĆnimo cae bruscamente a 44.
Las diferencias se deben a la cantidad de tokens utilizados. Las ejecuciones de alto razonamiento usaron alrededor de 82Ā millones de tokens, las de nivel medio unos 50Ā millones y el nivel mĆnimo solo 3.5Ā millones. Por tanto, los desarrolladores deben equilibrar coste, latencia y profundidad de razonamiento al seleccionar el nivel.
Resultados de GPT-5 hasta ahora:
MatemƔtica (AIME 2025): 94.6%
Programación (SWE-bench Verified): 74.9%
Programación multilenguaje (Aider Polyglot): 88.0%
Multimodal understanding (MMMU): 84.2%
Razonamiento mƩdico (HealthBench Hard): 46.2%
Graduate-level logic (GPQA, con GPT-Thinking Pro): 88.4%

GPTā5 aumenta drĆ”sticamente la capacidad de contexto. Acepta hasta 272.000 tokens de entrada y produce hasta 128.000 tokens de salida, suficientes para procesar cientos de pĆ”ginas de texto. El modelo admite texto e imĆ”genes como entrada y utiliza la misma arquitectura unificada para texto y visión. Las entradas de vĆdeo y audio aĆŗn no estĆ”n disponibles pero se esperan en futuras actualizaciones.
4. Precios
OpenAI ha fijado precios agresivos frente a la competencia: El modelo base cuesta $1.25Ā por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida, mientras que GPTā5Ā Mini cuesta $0.25Ā USD de entrada / $2 de salida y GPTā5Ā Nano solo $0.05 de entrada / $0.40 de salida.
AquĆ una comparativa de precios con otros modelos actuales:
Model | Input priceĀ ($/M tokens) | Output priceĀ ($/M tokens) |
|---|---|---|
GPTā5 | 1.25 | 10.00 |
GPTā5Ā Mini | 0.25 | 2.00 |
GPTā5Ā Nano | 0.05 | 0.40 |
ClaudeĀ OpusĀ 4.1 | 15.00 | 75.00 |
ClaudeĀ SonnetĀ 4 | 3.00 | 15.00 |
GrokĀ 4 | 3.00 | 15.00 |
GeminiĀ 2.5Ā Pro (<200Ā k ctx) | 2.50 | 15.00 |
GPTā4o | 2.50 | 10.00 |
GPTā4.1 / o3 | 2.00 | 8.00 |
ClaudeĀ 3.5Ā Haiku | 0.80 | 4.00 |
GrokĀ 3Ā Mini | 0.30 | 0.50 |
GPTā5Ā Mini | 0.25 | 2.00 |
GPTā4oĀ Mini | 0.15 | 0.60 |
GPTā5Ā Nano | 0.05 | 0.40 |
Los tokens generados durante el razonamiento se cuentan como tokens de salida, asĆ que las consultas de alto razonamiento son mĆ”s caras. En comparación, ClaudeĀ OpusĀ 4.1 cobra $15 por millón de tokens de entrada y $75 por millón de tokens de salida, y otros modelos como GrokĀ 4 y GeminiĀ 2.5Ā Pro son mĆ”s costosos. La grĆ”fica en el informe muestra que GPTā5 reduce significativamente los precios frente a estos competidores.

5. Menos alucinaciones

SegĆŗn diversas pruebas, GPTā5Ā Thinking tiene la vulnerabilidad mĆ”s baja entre los modelos probados, con un 56.8Ā % de Ć©xito a 10 consultas, inferior al de modelos como LlamaĀ 3, GeminiĀ 2.5Ā Pro y versiones anteriores de OpenAI. En HealthBenchĀ Hard, GPTā5Ā Thinking alucina solo el 1.6Ā % de las veces frente al 12.9Ā % de GPTā4o y al 15.8Ā % de o3.

6. Controversias

La decisión de OpenAI de retirar GPTā4o y otros modelos sin previo aviso generó crĆticas. SimonĀ Willison comentó que muchos usuarios de Reddit echaban de menos GPTā4o para colaboración creativa, matices emocionales y juegos de rol, consideran que el estilo mĆ”s factual de GPTā5 reduce esas capacidades.
Un comentario citado seƱalaba que, aunque GPTā5 sobresale en razonamiento complejo y programación, āafecta a mi capacidad de trabajar y crear como estoy acostumbradoā. TambiĆ©n generó frustración no poder elegir modelos de forma directa, el enrutamiento automĆ”tico hace que las respuestas sean impredecibles.
BusinessĀ Insider informó que la sesión AMA de SamĀ Altman en Reddit se llenó de peticiones para recuperar GPTā4o. Algunos usuarios calificaron a GPTā5 de āpoco creativoā y ālobotomizadoā, e incluso admitieron haber llorado cuando OpenAI eliminó a su āamigoā AI. Un usuario dijo que la eliminación se sentĆa como una ābofetadaā, y muchos amenazaron con cancelar sus suscripciones. Altman respondió que planeaban reactivar GPTā4o para los suscriptores Plus y prometió mejorar el enrutamiento automĆ”tico.
TechRadar con un artĆculo titulado āGPTā5 es horribleā acumuló miles de votos y comentarios. Los suscriptores Plus se molestaron al saber que el nuevo GPTā5Ā Thinking estĆ” limitado a 200 mensajes por semana y que ya no tienen acceso a o4āmini y otros modelos. Varios analistas consideraron que GPTā5 era una mejora incremental y que el marketing excesivo generó expectativas poco realistas.
7. Lo bueno de GPT-5

Razonamiento estructurado y programación: Los niveles altos de razonamiento ofrecen un rendimiento excelente en tareas complejas, superando a la mayorĆa de competidores en SWEābench y GPQA y acercĆ”ndose al estado del arte en exĆ”menes mĆ©dicos.
Comprensión de contextos largos: La ventana de 272k tokens permite a GPTā5 procesar documentos o bases de código muy extensos.
Flexibilidad en razonamiento: Se pueden ajustar los niveles de razonamiento para equilibrar costes y capacidad.
Precios competitivos: GPTā5 es mĆ”s económico que rivales como ClaudeĀ Opus y GrokĀ 4 en costos de entrada y salida.
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