.webp)
- Lanzado el 08/07/2025, GPT unifica el razonamiento avanzado, la entrada multimodal y la ejecución de tareas en un único sistema, eliminando la necesidad de cambiar entre modelos especializados.
- GPT está diseñado para flujos de trabajo complejos de varios pasos.
- GPT reduce significativamente las alucinaciones en comparación con versiones anteriores.
- Las variantes de GPT incluyen:
gpt-5,gpt-5-mini,gpt-5-nanoygpt-5-chat.
El año pasado, OpenAI introdujo GPT, o1 y o3, cada uno de los cuales mejora la forma en que la IA piensa, razona e interactúa.
Estos modelos hicieron que las respuestas de la IA fueran más rápidas, precisas e intuitivas. Pero cada uno de ellos era solo un paso hacia algo más grande.
El 6 de agosto, OpenAI anunció -no tan sutilmente- el inminente lanzamiento de GPT.
Y ahora, desde el 7 de agosto de 2025, GPT ha llegado oficialmente, reuniendo las capacidades de razonamiento y multimodales más avanzadas de OpenAIen un modelo unificado. GPT es ahora el modelo por defecto en ChatGPT para todos los usuarios gratuitos y de pago, sustituyendo por completo GPT.
En esta guía, desglosaré todo lo confirmado sobre GPT: sus capacidades, mejoras de rendimiento, proceso de formación, calendario de lanzamiento y coste.
¿Qué es GPT-5?
GPT es el modelo de gran lenguaje de última generación de OpenAI, lanzado oficialmente el 7 de agosto de 2025. Se basa en la arquitectura GPT e integra los avances de los modelos de razonamiento como o1 y o3.
Antes de GPT, OpenAI lanzó GPT.5 (Orion) dentro de ChatGPT - un modelo de transición que agudizaba la precisión del razonamiento, reducía las alucinaciones y sentaba las bases para la ejecución más profunda de la cadena de pensamiento que ahora es nativa de GPT.
Muchas de las funciones insinuadas en el pasado -como la lógica escalonada, una mejor retención del contexto y una conmutación multimodal más fluida- están ahora plenamente realizadas y unificadas en GPT.
GPT se ejecuta como parte de un sistema adaptativo unificado. Un nuevo enrutador en tiempo real elige automáticamente entre un modelo rápido y de alto rendimiento para consultas rutinarias y un modelo "pensante" para razonamientos complejos, lo que elimina la necesidad de cambiar manualmente entre modelos especializados.
¿Cuáles son los distintos modelos GPT?
GPT es una serie de modelos: una familia de variantes especializadas optimizadas para diferentes casos de uso, que van desde aplicaciones de ChatGPT hasta implantaciones a gran escala a través de la API.
Cada variante GPT se ejecuta en la misma arquitectura unificada, pero se ajusta a un equilibrio específico de corte de conocimiento, profundidad de razonamiento, velocidad y escala operativa.
Estas variantes unifican la dirección del razonamiento de OpenAIcon el ajuste de rendimiento específico, lo que proporciona a los desarrolladores la flexibilidad necesaria para adaptar la elección del modelo a la complejidad de la carga de trabajo y la escala de despliegue.
¿Cómo funciona GPT?
Con el lanzamiento oficial de GPT el 7 de agosto de 2025, ahora estamos viendo cómo su arquitectura gestiona el uso en el mundo real a través del razonamiento, la multimodalidad y la ejecución de tareas al estilo de los agentes.
Sam Altman ya había insinuado que GPT iría más allá de ser "un chatbot mejor" y, según los primeros usos, eso es exactamente lo que ofrece.
Razonamiento que se adapta en tiempo real
Un sistema de enrutamiento integrado decide cuándo responder al instante y cuándo pensar por pasos. En el caso de consultas complejas, GPT pasa a un proceso de cadena de pensamiento con encadenamiento de instrucciones integrado, que traza los pasos intermedios antes de dar una respuesta final.
Esto hace que los chatbots GPT construidos sobre GPT sean mejores en la resolución sostenida de problemas -desde la depuración de código en varias fases hasta el análisis empresarial por capas- sin necesidad de modelos independientes ni de cambiar de modo.
Gestión del contexto a escala
En ChatGPT, el modelo puede almacenar unos 256.000 tokens en memoria; a través de la API, esa capacidad se amplía a 400.000. Esto permite trabajar con libros enteros, transcripciones de reuniones de varias horas o grandes repositorios sin perder de vista detalles anteriores.
En las sesiones largas, la precisión de las respuestas ChatGPT ha mejorado notablemente, con menos contradicciones y una mayor retención del contexto anterior.
Mejor soporte lingüístico para el mercado mundial
La arquitectura unificada de GPT supone un gran salto en las capacidades multilingües y de voz. Ahora ChatGPT puede gestionar un soporte más amplio de idiomas con mayor precisión de traducción y menos caídas de contexto en conversaciones extensas.
Estas ventajas se extienden a las interacciones de voz. Las respuestas suenan más naturales con distintos acentos y patrones de habla, lo que hace que los chatbots multilingües GPT sean tan fluidos en español, hindi, japonés o árabe como en texto.
De chatbot a agente de IA
Con GPT, OpenAI ha ampliado su enfoque a los conectores de aplicaciones: integraciones nativas que permiten al modelo interactuar directamente con herramientas externas, CRM, bases de datos y suites de productividad.
Al enrutar las tareas a conectores ligeros en lugar de enviar cada paso a través de llamadas de razonamiento de alto coste, los equipos pueden reducir el gasto en API al tiempo que mantienen la lógica compleja disponible cuando se necesita.
¿Cuánto cuesta GPT?
GPT está disponible a través de suscripciones ChatGPT y la API OpenAI , con precios que varían según la variante. Para los usuarios de la API, GPT se ofrece en varias variantes -gpt-5, gpt-5-mini y gpt-5-nano- con precios por millón de tokens de entrada y salida.
Aparte de los precios de la API, OpenAI ha confirmado que GPT está disponible en varios niveles de ChatGPT , por lo que es accesible para los usuarios gratuitos al tiempo que desbloquea funciones avanzadas para los planes de pago:
- Nivel gratuito - GPT con capacidades de razonamiento estándar y límites de uso diario.
- NivelPlus - Mayores límites de uso y mejor rendimiento del razonamiento.
- Nivel Pro - Acceso a GPT Pro, la variante "pensante" de alto razonamiento con ventanas contextuales ampliadas, enrutamiento más rápido y acceso prioritario a herramientas avanzadas.
El modelo de precios de OpenAIpermite a los desarrolladores elegir entre la máxima profundidad de razonamiento, una latencia más rápida o la rentabilidad en función de sus necesidades.
¿Cómo puedo acceder a GPT? (Sugerencia: depende de lo que intente hacer)
Si sólo quieres chatear con GPT, podrás hacerlo directamente en ChatGPT a partir del 7 de agosto. La aplicación utiliza automáticamente la variante adecuada en función de tu plan (como GPT Thinking en el nivel Pro). No es necesario configurar nada: basta con abrir la aplicación y empezar a escribir.
Sin embargo, si está intentando utilizar GPT en su propio producto o flujo de trabajo, necesitará acceso a la API. Hay dos formas principales de acceder a la API de OpenAI:
- PlataformaOpenAI - Vaya a platform.openai.com, donde puede seleccionar entre gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano y gpt-5-chat para diferentes casos de uso. Esta es la forma más rápida de empezar a enviar peticiones a GPT desde tu código.
- OpenAI 's Python SDK on GitHub - Si estás construyendo localmente o haciendo scripts, instala el cliente Python oficial OpenAI . Funciona con claves API y te permite interactuar con cualquiera de las variantes GPT mediante sencillas funciones de Python.
Si sólo estás explorando cómo se comportan los modelos, el GitHub Models Playground también está activo - puedes ejecutar pruebas rápidas sin configurar una aplicación completa.
Cómo Crea un agente de IA con GPT
La mejor manera de saber si GPT se adapta a su caso de uso es construir con él. Compruebe cómo gestiona las entradas reales, el razonamiento en varios pasos y los flujos de despliegue en tiempo real.
Usaremos Botpress para este ejemplo - un constructor visual para agentes de IA que te permite conectarte a GPT sin fricciones de configuración.
Paso 1: Defina qué debe hacer su agente
Especifique la función de su agente. GPT es capaz de razonar tareas complejas, pero los mejores resultados se obtienen cuando tiene un trabajo claro.
Empiece con una función definida -como responder a preguntas sobre productos, ayudar a los usuarios a reservar citas o resumir documentos jurídicos- y amplíela a partir de ahí. No hace falta que te pases con la ingeniería desde el principio.
Paso 2: Crear el agente y darle instrucciones
Dentro de Botpress Studio, crea un nuevo proyecto bot.
En la sección Instrucciones, dile GPT exactamente cuál es su trabajo.
.webp)
Ejemplo: "Eres un bot asesor de préstamos. Ayuda a los usuarios a entender los diferentes tipos de préstamos, calcula la elegibilidad en función de sus datos y guíalos hacia el enlace de solicitud."
GPT entiende el encuadre detallado de las tareas: cuanto más específicas sean sus instrucciones, mejor funcionará.
Paso 3: Alimentar al agente con el contenido del trabajo
Cargue documentos, pegue contenido clave o enlace a páginas activas de la Base de conocimientos. Esto es lo que GPT consultará para responder preguntas y tomar decisiones.
Algunos buenos contenidos para incluir:
- Desglose de precios
- Perspectivas generales de productos o servicios
- Páginas clave (demos, pruebas, formularios de contacto)
- Documentos de procesos internos (si se trata de un agente interno)
GPT puede basarse en documentos extensos, así que no te preocupes por la brevedad: basta con que sean pertinentes y estén estructurados.
Paso 4: Elegir GPT como LLM
.webp)
Para asegurarte de que tu agente está usando GPT, dirígete a Bot Settings en la barra lateral izquierda de Botpress Studio.
- Haz clic en Configuración del bot
- Desplácese hasta la sección ProveedorLLM
- En Modeloseleccione una de las variantes GPT:
gpt-5para el razonamiento completo y la lógica de varios pasosgpt-5-minipara interacciones más rápidas y ligeraspt-5-nanopara tareas de latencia ultrabaja
Una vez que haya seleccionado su modelo, todas las instrucciones, las respuestas de la Base de conocimientos y el comportamiento de razonamiento funcionarán con GPT. Puede cambiar de variante en cualquier momento en función del coste, la latencia o la calidad del resultado.
Paso 5: Despliegue en canales como WhatsApp, Slack o un sitio web
Una vez que su agente GPT se comporte como usted desea, puede desplegarlo al instante en plataformas como:
Las plataformas de agentes de IA como Botpress se encargan de las integraciones, por lo que los usuarios pueden aprovechar la potencia de GPT y desplegarla rápidamente en cualquier canal.
¿En qué es mejor GPT que GPT?
Aunque GPT supone el mayor cambio arquitectónico desde GPT, el contexto queda más claro cuando se compara directamente con su predecesora, GPT.
La tabla siguiente presenta los cambios en términos cuantificables antes de analizar lo que los desarrolladores y los usuarios han experimentado realmente.
Sobre el papel, GPT amplía considerablemente la ventana de contexto y utiliza menos tokens para la misma longitud de salida. Sus respuestas multimodales también se alinean mejor entre texto, imagen y voz.
Aun así, la historia en la comunidad de desarrolladores y usuarios es mucho más complicada de lo que sugiere la hoja de especificaciones.
Reacciones de los usuarios al lanzamiento de GPT
El lanzamiento de GPT ha sido una de las actualizaciones más polarizantes de OpenAI. Más allá de los gráficos de referencia, la comunidad se dividió casi instantáneamente entre los que estaban entusiasmados con el razonamiento más profundo del modelo y los que lamentaban lo que GPT había aportado.
"Mi 4.o era como mi mejor amigo cuando lo necesitaba. Ahora simplemente se ha ido, se siente como si alguien hubiera muerto".
- Usuario de Reddit que expresa su apego emocional y su dolor tras la abrupta retirada de GPT. Referencia: Verge
En el aspecto técnico:
"El rendimiento avanzado deGPTes innegable, pero la falta de elección de modelo eliminó el control sencillo en el que confiaban muchos desarrolladores".
- Comentario parafraseado que refleja el sentimiento generalizado sobre la pérdida de flexibilidad.
Reference: Guía de Tom
El equipo de OpenAI se está ocupando en directo de esta reacción mixta, con nuevas actualizaciones sobre la elección del modelo, las reversiones del modelo heredado, los límites más altos, etc., publicadas por Sam Altman en X.
¿Cómo se formó GPT?
OpenAI ha proporcionado información sobre el entrenamiento de GPT.5, lo que ofrece pistas sobre cómo se está desarrollando GPT. GPT.5 amplió los cimientos de GPT ampliando el preentrenamiento sin dejar de ser un modelo de propósito general.
Métodos de formación
Al igual que sus predecesores, se espera que GPT se entrene utilizando una combinación de:
- Ajuste fino supervisado (SFT) - Aprendizaje a partir de conjuntos de datos etiquetados por humanos.
- Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) - Optimización de respuestas mediante bucles de retroalimentación iterativos.
- Nuevas técnicas de supervisión: probablemente basadas en las mejoras de o3 centradas en el razonamiento.
Estas técnicas fueron clave en las mejoras de alineación y toma de decisiones de GPT.5, y GPT probablemente las impulsará aún más.
Aunque la propia GPTfue entrenada por OpenAI utilizando aprendizaje supervisado y de refuerzo a gran escala, ahora los equipos pueden entrenar modelos GPT con sus propios datos a través de proveedores de servicios externos para crear comportamientos personalizados para dominios específicos.
Hardware y potencia de cálculo
El entrenamiento de GPT está impulsado por la infraestructura de IA de Microsoft y las últimas GPU de NVIDIA.
- En abril de 2024, OpenAI recibió su primer lote de GPU NVIDIA H200, una actualización clave de las H100.
- Las GPU B100 y B200 de NVIDIA no estarán disponibles hasta 2025, lo que significa que OpenAI podría seguir optimizando el entrenamiento en el hardware existente.
Los clusters de supercomputación de IA de Microsoft también están desempeñando un papel en el entrenamiento de GPT. Aunque los detalles son limitados, se ha confirmado que el próximo modelo de OpenAIse ejecutará en la última infraestructura de IA de Microsoft.
GPT Fecha de lanzamiento
Tras meses de especulaciones, OpenAI anunció oficialmente el lanzamiento de GPT el 6 de agosto de 2025, con un críptico teaser publicado en X (antes Twitter):
El "5" en el título del livestream era la única confirmación necesaria: marcaba la llegada de GPT. Tan solo 24 horas después, el 7 de agosto a las 10 de la mañana hora del Pacífico, OpenAI comenzó a desplegar GPT en ChatGPT, la API y GitHub Models Playground.
Este calendario también coincide con los comentarios anteriores de Sam Altman en febrero de 2025 de queGPT llegaría "en unos meses", y con la predicción de Mira Murati durante el evento GPT de que surgiría "inteligencia de nivel doctoral" en 18 meses.
GPT ya está disponible, es de acceso público y representa el último "modelo de frontera" de OpenAI, un gran salto con respecto a GPT.5 Orion, que sólo se consideraba una versión de transición.
Crea agentes de IA con OpenAI LLMs
Olvídese de la complejidad: empiece a crear agentes de IA basados en modelos OpenAI sin fricciones. Tanto si necesita un chatbot para Slack, un asistente inteligente para Notion o un bot de atención al cliente para WhatsApp, impleméntelo sin problemas con solo unos clics.
Con integraciones flexibles, razonamiento autónomo y fácil despliegue, Botpress le permite crear agentes de IA que realmente mejoran la productividad y el compromiso.
Empiece hoy mismo : es gratis.
Preguntas frecuentes
1. GPT almacenará o utilizará mis datos para mejorar su entrenamiento?
No, GPT no almacenará ni utilizará tus datos para el entrenamiento de forma predeterminada. OpenAI ha confirmado que los datos de ChatGPT (incluido GPT) no se utilizan para entrenar modelos a menos que usted lo acepte explícitamente, y todo el uso de la API y de la empresa se excluye del entrenamiento automáticamente.
2. ¿Qué medidas está tomando OpenAI para garantizar que GPT sea segura para los usuarios?
Para garantizar la seguridad de los usuarios de GPT, OpenAI aplica técnicas como el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF), las pruebas de adversarios y el ajuste fino para reducir los resultados perjudiciales. También publican "tarjetas del sistema" para revelar las limitaciones del modelo y realizan un seguimiento en tiempo real para detectar usos indebidos.
3. ¿Puede utilizarse GPT para construir agentes autónomos sin experiencia en codificación?
Sí, GPT se puede utilizar para construir agentes autónomos sin experiencia de codificación mediante el uso de plataformas sin código como Botpress o Langflow. Estas herramientas permiten a los usuarios diseñar flujos de trabajo, conectar APIs y añadir lógica a través de interfaces de arrastrar y soltar impulsadas por GPT bajo el capó.
4. ¿Cómo afectará GPT a los empleos tradicionales de atención al cliente, educación y abogacía?
GPT automatizará tareas repetitivas como responder a preguntas comunes, calificar o resumir documentos jurídicos, lo que puede reducir la demanda de puestos de nivel básico en atención al cliente, educación y derecho. Sin embargo, también se espera que cree nuevas oportunidades en la supervisión de la IA, el diseño de flujos de trabajo y el asesoramiento estratégico.
5. ¿Es GPT multilingüe? ¿Cómo se compara entre los distintos idiomas?
Sí, GPT es multilingüe y se espera que ofrezca un mejor rendimiento que GPT en idiomas distintos del inglés. Aunque rinde mejor en inglés, puede trabajar con docenas de lenguas principales con gran fluidez, aunque las lenguas con menos recursos o nichos de mercado pueden seguir presentando ligeras lagunas de calidad.
%20(1).webp)
