馃殌 GPT5: Nuevo salto o tropiezo de OpenAI?
Descubre cómo funciona GPT-5, sus mejoras reales frente a versiones anteriores, sus puntos débiles y por qué es clave para programadores y empresas en 2025.
La llegada de GPT-5 marca un punto clave en la carrera por dominar el mundo de la inteligencia artificial generativa.
En iartificial.blog hemos realizado un análisis exhaustivo de este modelo, que llega con una propuesta de unificación de arquitecturas, un enrutador inteligente para decidir cómo responder y un foco claro en optimización de coste y velocidad.
Pero este lanzamiento no está exento de polémica: hay avances indiscutibles y también decisiones que han generado debate. La comunidad esperaba un salto similar al que vimos con GPT-4, y aunque en algunos aspectos GPT-5 cumple, en otros se queda corto.
Aquí encontrarás una guía completa y crítica, con comparativas, trucos, datos de rendimiento y análisis de mercado para entender si GPT-5 es el aliado que necesitas o un paso más en una evolución que se ha vuelto más gradual.
- 📜 De GPT-2 a GPT-5: una breve historia de saltos y ajustes
- 🧠 GPT-5 y su arquitectura híbrida: dos modelos en uno
- ⚠️ El talón de Aquiles: fallos del enrutador
- 💡 Trucos para forzar Thinking sin gastar tu cuota
- Benchmarks: GPT-5 frente a GPT-4, Anthropic, Google y xAI
- GPT-5 en la programación: un asistente cada vez más serio
- Lo que hemos perdido con GPT-5
- Estrategia de mercado: OpenAI frente a sus rivales
- Ejemplos creativos para sacarle jugo a GPT-5
- Preguntas frecuentes (FAQ)
📜 De GPT-2 a GPT-5: una breve historia de saltos y ajustes
Para entender por qué GPT-5 ha generado opiniones encontradas, conviene repasar la evolución de la saga:
| Versión | Año | Características clave |
|---|---|---|
| GPT-2 | 2019 | Primer gran modelo de OpenAI en demostrar que los transformers podían generar texto coherente y contextual. |
| GPT-3 | 2020 | Gran salto en tamaño y calidad. Se acercó notablemente al lenguaje humano. |
| GPT-3.5 / ChatGPT | 2022 | Popularización masiva. ChatGPT llegó al público general. |
| GPT-4 | 2023 | Aumento drástico en razonamiento y manejo de contexto largo. |
| Modelos O (O1, O3, O4) | 2024 | Llegada de los razonadores, capaces de dedicar más tiempo de cálculo a problemas complejos. |
| GPT-5 | 2025 | Unificación de modelos, enrutador inteligente y optimización de costes. |
El cambio de GPT-4 a GPT-5 no supone un salto tan disruptivo como del 3.5 al 4, pero introduce algo nuevo: la idea de que el usuario no tenga que elegir entre velocidad y razonamiento… al menos en teoría.
🧠 GPT-5 y su arquitectura híbrida: dos modelos en uno
GPT-5 no es simplemente “un modelo más grande”. Es un sistema que combina:
- GPT-5 estándar → Responde de forma inmediata. Ideal para tareas simples.
- GPT-5 Thinking → Usa más tiempo y recursos para pensar, analizar y resolver problemas complejos.
El enrutador es quien decide cuál usar. Si la pregunta parece sencilla, usa el rápido; si detecta complejidad, envía la consulta al razonador.
En teoría, esto debería ofrecer lo mejor de ambos mundos: rapidez cuando la necesitas y profundidad cuando es importante.
En la práctica, el enrutador aún comete errores que limitan el potencial del sistema.
⚠️ El talón de Aquiles: fallos del enrutador
En nuestras pruebas, encontramos varios casos en los que el enrutador no supo identificar consultas que claramente requerían razonamiento profundo:
- Problemas lógicos con trampa: Ejemplo clásico de 20 kilos de plumas vs 20 kilos de hierro. El modelo rápido falló.
- Comparaciones numéricas engañosas: Decimales que confunden visualmente, como 9,11 vs 9,9.
- Problemas matemáticos con varios pasos: El razonador hubiera acertado, pero el rápido dio una respuesta errónea.
Esto significa que, en su estado actual, el usuario avanzado debe intervenir para forzar Thinking cuando sospecha que la pregunta lo requiere.
💡 Trucos para forzar Thinking sin gastar tu cuota
En chatgpt Plus, tienes un límite semanal para el uso manual de GPT-5 Thinking (200 consultas).
Sin embargo, cuando el enrutador decide usar Thinking, no cuenta para ese límite.
Para “convencer” al enrutador, puedes añadir al prompt frases como:
- "Analiza esto paso a paso antes de responder"
- "Dedica más tiempo a pensar la solución"
- "Razonamiento profundo, por favor"
Esto aumenta la probabilidad de que el sistema active Thinking automáticamente.
Benchmarks: GPT-5 frente a GPT-4, Anthropic, Google y xAI
Para medir la capacidad real de GPT-5, hemos revisado los benchmarks más relevantes en razonamiento, programación y coste por token.
Razonamiento matemático (Frontier Math)
| Modelo | Puntuación (%) |
|---|---|
| Grok-4 (xAI) | 36 |
| GPT-5 Thinking | 35 |
| GPT-4.1 | 33 |
| Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) | 32 |
GPT-5 Thinking roza el rendimiento de Grok-4 en este benchmark, pero el modelo rápido se queda atrás.
Programación (HumanEval y CodeBench)
| Modelo | HumanEval (%) | CodeBench (%) |
|---|---|---|
| GPT-5 Thinking | 85 | 81 |
| Claude 3.5 Sonnet | 82 | 78 |
| Grok-4 | 80 | 77 |
| GPT-4.1 | 79 | 75 |
Aquí GPT-5 destaca claramente. Es más consistente en mantener código funcional y modular.
Coste por millón de tokens procesados
| Modelo | Precio Input ($) | Precio Output ($) |
|---|---|---|
| GPT-4.5 | 0,0075 | 0,015 |
| Claude 3.5 Sonnet | 0,006 | 0,012 |
| GPT-5 | 0,00125 | 0,0025 |
Este es uno de los mayores logros de GPT-5: un coste hasta 6 veces menor que GPT-4.5, lo que lo hace extremadamente competitivo en entornos de API.
GPT-5 en la programación: un asistente cada vez más serio
En pruebas con entornos reales como Cursor o usando la API de OpenAI, GPT-5 Thinking ha mostrado:
- Mejor manejo de dependencias.
- Capacidad para refactorizar código existente sin romper funcionalidades.
- Respuestas más rápidas en debugging.
Un ejemplo: pedimos la implementación de un algoritmo de optimización de rutas para entregas con múltiples restricciones.
GPT-5 Thinking tardó 1 minuto y medio en generar un prototipo funcional, mientras que GPT-4.1 necesitó más de 4 minutos y entregó una versión incompleta.
Lo que hemos perdido con GPT-5
El cambio a GPT-5 ha eliminado el acceso directo a modelos antiguos. Esto significa que:
- Si agotas tu límite de GPT-5 en Plus, solo puedes usar GPT-5 Mini o Nano.
- Ya no puedes cambiar manualmente a GPT-4.1 o 3.5.
Esto ha generado críticas porque los límites de uso se sienten más estrictos que antes.
Estrategia de mercado: OpenAI frente a sus rivales
La jugada de OpenAI con GPT-5 es clara:
- Bajar precios para ganar cuota de mercado frente a Anthropic, Google y xAI.
- Optimizar recursos evitando modelos sobredimensionados como GPT-4.5.
- Unificar la experiencia de usuario para que no tenga que elegir entre velocidad y precisión.
Sin embargo, en rendimiento puro, no supera claramente a Grok-4 ni a Claude 3.5 Sonnet, lo que indica que la guerra de modelos está más reñida que nunca.
Ejemplos creativos para sacarle jugo a GPT-5
- Desarrollo de prototipos de software con iteraciones rápidas.
- Creación de chatbots internos con razonamiento flexible.
- Análisis y limpieza de datos masivos con explicaciones paso a paso.
- Diseño de algoritmos personalizados para optimización logística.
- Asesoría en estrategias de machine learning, desde la arquitectura de red hasta el preprocesamiento de datos.
En definitiva, GPT-5 es un paso sólido, pero no un salto cuántico.
Su precio agresivo y su rendimiento en programación lo convierten en una herramienta muy atractiva para empresas y desarrolladores.
Sin embargo, el enrutador necesita mejoras urgentes para que Thinking se active siempre que sea necesario.
Para usuarios nuevos, GPT-5 será una grata sorpresa.
Para veteranos, un recordatorio de que la era de los saltos masivos podría haber quedado atrás, y ahora entramos en una fase de evolución incremental.
Preguntas frecuentes (FAQ)
1. ¿Qué es GPT-5 y en qué se diferencia de GPT-4?
GPT-5 es la nueva versión del modelo de lenguaje de OpenAI que unifica velocidad y razonamiento mediante un sistema de enrutamiento automático. A diferencia de GPT-4, incluye un modo rápido y un modo razonador (Thinking) en un solo flujo de trabajo.
2. ¿El modo Thinking de GPT-5 está siempre activo?
No. El enrutador decide si usar Thinking según la complejidad de la pregunta. Puedes forzarlo con prompts que pidan “razonamiento paso a paso” para aumentar la probabilidad de activarlo.
3. ¿GPT-5 es mejor que Claude 3.5 o Grok-4?
Depende del caso de uso. En programación y coste por token, GPT-5 es muy competitivo. Sin embargo, en razonamiento puro, modelos como Grok-4 aún pueden superarlo ligeramente.
4. ¿Qué límites de uso tiene GPT-5 en ChatGPT Plus?
Los usuarios de Plus disponen de 80 mensajes cada 3 horas en GPT-5 estándar y 200 consultas semanales en modo Thinking (si se activa manualmente).
5. ¿Para qué es más recomendable usar GPT-5?
Es especialmente útil para desarrollo de software, depuración de código, análisis de datos y creación de asistentes internos que combinen rapidez y razonamiento avanzado.
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