🚀 GPT-5: La guía completa de lo bueno, lo malo y lo que cambia para ti

¡Hola cracks! 👋 

Hace unos días 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 récords en programación, matemáticas y comprensión multimodal.

Sin embargo, también ha generado polémicas por la retirada de modelos clásicos como GPT-4o. En esta edición te traigo la guía completa para entender su arquitectura, rendimiento, precios, ventajas, críticas y lo que significa para tu negocio.

🕑 Tiempo de lectura: 5 minutos

1. Cronología

OpenAI anunció GPT‑5 el 7 de agosto pasado y comenzó a desplegarlo a todos los usuarios de ChatGPT ese mismo día.

El objetivo era sustituir una línea de modelos cada vez más desordenad: GPT‑4.1, o4‑mini, o3 y muchos otros por un sistema unificado. A diferencia de versiones anteriores en las que los usuarios elegían un modelo específico, GPT‑5 selecciona automáticamente entre un modelo rápido y un modelo de razonamiento más profundo mediante un enrutador en tiempo real.

El anuncio prometía un rendimiento increíble en tareas de redacción, programación y consultas de salud, con menos alucinaciones y una seguridad reforzada. Sam Altman describió el modelo como de nivel PhD.

Durante el lanzamiento, OpenAI retiró simultáneamente muchos modelos antiguos de la aplicación de consumo de ChatGPT sin aviso. La eliminación repentina de GPT‑4o y otros modelos provocó un fuerte rechazo en Reddit y otros foros. En menos de 24 horas la empresa prometió restablecer GPT‑4o para los suscriptores Plus y duplicar los límites de uso del modo de razonamiento de GPT‑5.

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2. Arquitectura y variantes del modelo

En ChatGPT, GPT‑5 no es un único modelo, sino un sistema compuesto por varios modelos subyacentes: un modelo “inteligente y rápido” para la mayoría de las solicitudes y un “modelo de razonamiento profundo” para los problemas difíciles.

Un enrutador en tiempo real decide entre ellos según la complejidad de la pregunta, la necesidad de herramientas y la intención explícita del usuario. Si un usuario agota su cuota del modelo de alta capacidad, el enrutador recurre a una versión mini. Este diseño intenta eliminar la selección manual de modelos manteniendo las respuestas rápidas en consultas sencillas y habilitando un mayor razonamiento cuando es necesario.

GPT‑5 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 GPT‑5. En resumen:

En resumen:

• GPT‑4o → gpt‑5‑main (modelo predeterminado)

• GPT‑4o‑mini → gpt‑5‑main‑mini (versión más pequeña)

• o3 → gpt‑5‑thinking (modelo de razonamiento profundo)

• o4‑mini → gpt‑5‑thinking‑mini (versión de razonamiento reducida)

• GPT‑4.1‑nano → gpt‑5‑thinking‑nano (modelo más pequeño)

• o3 Pro → gpt‑5‑thinking‑pro (solo para suscriptores Pro)

3. Performance de GPT-5

Analistas independientes midieron la inteligencia de GPT‑5 en distintos niveles de razonamiento. Su Índice de Inteligencia, basado en tareas como MMLU‑Pro, 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 mínimo cae bruscamente a 44.

Las diferencias se deben a la cantidad de tokens utilizados. Las ejecuciones de alto razonamiento usaron alrededor de 82 millones de tokens, las de nivel medio unos 50 millones y el nivel mínimo solo 3.5 millones. Por tanto, los desarrolladores deben equilibrar coste, latencia y profundidad de razonamiento al seleccionar el nivel.

Resultados de GPT-5 hasta ahora:

• Matemática (AIME 2025): 94.6%

• Programación (SWE-bench Verified): 74.9%

• Programación multilenguaje (Aider Polyglot): 88.0%

• Multimodal understanding (MMMU): 84.2%

• Razonamiento médico (HealthBench Hard): 46.2%

• Graduate-level logic (GPQA, con GPT-Thinking Pro): 88.4%

GPT‑5 aumenta drásticamente la capacidad de contexto. Acepta hasta 272.000 tokens de entrada y produce hasta 128.000 tokens de salida, suficientes para procesar cientos de páginas de texto. El modelo admite texto e imágenes como entrada y utiliza la misma arquitectura unificada para texto y visión. Las entradas de vídeo y audio aún no están disponibles pero se esperan en futuras actualizaciones.

4. Precios

OpenAI ha fijado precios agresivos frente a la competencia: El modelo base cuesta $1.25  por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida, mientras que GPT‑5 Mini cuesta $0.25 USD de entrada / $2 de salida y GPT‑5 Nano solo $0.05 de entrada / $0.40 de salida.

Aquí una comparativa de precios con otros modelos actuales:

Los tokens generados durante el razonamiento se cuentan como tokens de salida, así que las consultas de alto razonamiento son más caras. En comparación, Claude Opus 4.1 cobra $15 por millón de tokens de entrada y $75 por millón de tokens de salida, y otros modelos como Grok 4 y Gemini 2.5 Pro son más costosos. La gráfica en el informe muestra que GPT‑5 reduce significativamente los precios frente a estos competidores.

5. Menos alucinaciones

Según diversas pruebas, GPT‑5 Thinking tiene la vulnerabilidad más baja entre los modelos probados, con un 56.8 % de éxito a 10 consultas, inferior al de modelos como Llama 3, Gemini 2.5 Pro y versiones anteriores de OpenAI. En HealthBench Hard, GPT‑5 Thinking alucina solo el 1.6 % de las veces frente al 12.9 % de GPT‑4o y al 15.8 % de o3.

6. Controversias

La decisión de OpenAI de retirar GPT‑4o y otros modelos sin previo aviso generó críticas. Simon Willison comentó que muchos usuarios de Reddit echaban de menos GPT‑4o para colaboración creativa, matices emocionales y juegos de rol, consideran que el estilo más factual de GPT‑5 reduce esas capacidades.

Un comentario citado señalaba que, aunque GPT‑5 sobresale en razonamiento complejo y programación, “afecta a mi capacidad de trabajar y crear como estoy acostumbrado”. También generó frustración no poder elegir modelos de forma directa, el enrutamiento automático hace que las respuestas sean impredecibles.

Business Insider informó que la sesión AMA de Sam Altman en Reddit se llenó de peticiones para recuperar GPT‑4o. Algunos usuarios calificaron a GPT‑5 de “poco creativo” y “lobotomizado”, e incluso admitieron haber llorado cuando OpenAI eliminó a su “amigo” AI. Un usuario dijo que la eliminación se sentía como una “bofetada”, y muchos amenazaron con cancelar sus suscripciones. Altman respondió que planeaban reactivar GPT‑4o para los suscriptores Plus y prometió mejorar el enrutamiento automático.

TechRadar con un artículo titulado “GPT‑5 es horrible” acumuló miles de votos y comentarios. Los suscriptores Plus se molestaron al saber que el nuevo GPT‑5 Thinking está limitado a 200 mensajes por semana y que ya no tienen acceso a o4‑mini y otros modelos. Varios analistas consideraron que GPT‑5 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 mayoría de competidores en SWE‑bench y GPQA y acercándose al estado del arte en exámenes médicos.

• Comprensión de contextos largos: La ventana de 272k tokens permite a GPT‑5 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: GPT‑5 es más económico que rivales como Claude Opus y Grok 4 en costos de entrada y salida.

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