Modelos

Modelos disponibles y sus características

OpenAI ofrece dos familias principales de modelos para generación de texto, cada una diseñada para diferentes tipos de tareas y necesidades computacionales. Comprender las características específicas de cada modelo te permitirá optimizar tanto el rendimiento como los costes de tus aplicaciones.

Serie GPT: Modelos de propósito general

La serie GPT representa los modelos de uso general de OpenAI, optimizados para una amplia variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural con diferentes balances entre capacidad y eficiencia.

GPT-4.1 es el modelo más avanzado de la serie, diseñado para tareas que requieren máxima calidad y comprensión contextual. 

Ofrece el mejor rendimiento en tareas complejas como análisis de documentos extensos, generación de código sofisticado y razonamiento sobre problemas multifacéticos:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

# Ejemplo de uso para análisis complejo
response = client.responses.create(
    model="gpt-4.1",
    input="Analiza las implicaciones económicas de la implementación de IA en el sector financiero, considerando regulaciones, costes operativos y ventajas competitivas."
)

print(response.output_text)

GPT-4.1-mini mantiene gran parte de las capacidades del modelo principal pero con mayor velocidad de respuesta y menor coste. Es ideal para aplicaciones que necesitan un equilibrio entre calidad y eficiencia:

# Perfecto para chatbots y asistentes virtuales
response = client.responses.create(
    model="gpt-4.1-mini",
    input="Explica brevemente qué es el machine learning y menciona tres aplicaciones prácticas."
)

print(response.output_text)

GPT-4.1-nano es la versión más ligera de la serie, optimizada para tareas simples que requieren respuestas rápidas y costes mínimos. Resulta especialmente útil para clasificación de texto, resúmenes básicos y respuestas directas:

# Ideal para tareas de clasificación rápida
response = client.responses.create(
    model="gpt-4.1-nano",
    input="Clasifica el siguiente comentario como positivo, negativo o neutral: 'El producto llegó rápido pero la calidad podría mejorar'"
)

print(response.output_text)

GPT-4o y GPT-4o-mini representan versiones optimizadas de la serie GPT-4, donde la "o" indica optimización específica para ciertas tareas. GPT-4o ofrece rendimiento mejorado en tareas multimodales y comprensión contextual avanzada, mientras que GPT-4o-mini proporciona una alternativa más eficiente para casos de uso específicos.

Serie O: Modelos de razonamiento avanzado

La serie O introduce una nueva generación de modelos especializados en razonamiento complejo y resolución de problemas que requieren múltiples pasos de análisis. Estos modelos emplean técnicas avanzadas de procesamiento interno para abordar tareas que tradicionalmente han sido desafiantes para los modelos de lenguaje.

O3 representa el modelo más sofisticado de esta serie, diseñado para problemas que requieren razonamiento profundo, análisis matemático complejo y resolución de problemas multi-etapa:

# Ejemplo de problema complejo que requiere razonamiento
response = client.responses.create(
    model="o3",
    input="Una empresa tiene tres departamentos. El departamento A produce 150 unidades/día, B produce 200 unidades/día, y C produce 175 unidades/día. Si cada unidad requiere 2.5 horas de trabajo y los empleados trabajan 8 horas/día, ¿cuántos empleados necesita cada departamento? Además, si el coste por empleado es 50€/día, calcula el coste total de producción diario."
)

print(response.output_text)

O3-pro está optimizado para entornos profesionales que demandan la máxima precisión en razonamiento y análisis. Es especialmente útil para aplicaciones empresariales críticas, análisis financiero complejo y toma de decisiones estratégicas.

O4-mini, O3-mini y O1 ofrecen capacidades de razonamiento en versiones más eficientes, permitiendo acceso a estas funcionalidades avanzadas con menores requisitos computacionales y costes reducidos:

# O4-mini para razonamiento eficiente
response = client.responses.create(
    model="o4-mini",
    input="Dado que tengo 100€ de presupuesto y quiero comprar libros que cuestan 15€, 22€ y 8€ cada uno, ¿cuáles son todas las combinaciones posibles que puedo comprar sin exceder mi presupuesto?"
)

print(response.output_text)

Características técnicas distintivas

Cada modelo presenta especificaciones técnicas específicas que afectan directamente su rendimiento y aplicabilidad. Los modelos de la serie GPT se caracterizan por su versatilidad y capacidad de adaptación a múltiples dominios, mientras que la serie O destaca por su capacidad de razonamiento estructurado.

La velocidad de respuesta varía significativamente entre modelos. Los modelos "nano" y "mini" proporcionan respuestas en milisegundos, ideales para aplicaciones en tiempo real, mientras que los modelos completos pueden requerir varios segundos para generar respuestas más elaboradas.

El contexto máximo también difiere entre modelos. Los modelos más avanzados pueden procesar documentos extensos y mantener coherencia a lo largo de conversaciones largas, mientras que las versiones optimizadas trabajan mejor con contextos más limitados pero procesan la información más eficientemente.

La precisión en tareas específicas varía según el modelo elegido. Los modelos de la serie O sobresalen en problemas que requieren cálculos precisos y razonamiento lógico, mientras que la serie GPT ofrece mejor rendimiento en tareas creativas y de comprensión general del lenguaje.

Criterios para seleccionar modelos

La selección adecuada de un modelo OpenAI requiere evaluar múltiples factores que impactan directamente en el rendimiento, coste y experiencia del usuario final. Una decisión informada puede significar la diferencia entre una aplicación eficiente y una que consume recursos innecesarios o no cumple con las expectativas de calidad.

Naturaleza y complejidad de la tarea

El tipo de tarea constituye el criterio fundamental para la selección de modelos. Para tareas que requieren análisis profundo como investigación académica, redacción de informes técnicos o desarrollo de estrategias empresariales, los modelos GPT-4.1 u O3 proporcionan la profundidad necesaria:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

# Para análisis estratégico complejo
response = client.responses.create(
    model="gpt-4.1",
    input="Desarrolla una estrategia de marketing digital para una startup de tecnología educativa, incluyendo segmentación de audiencia, canales de distribución y métricas de éxito."
)

Las tareas rutinarias como clasificación de emails, generación de respuestas automáticas o resúmenes básicos se benefician más de modelos eficientes como GPT-4.1-nano o GPT-4.1-mini:

# Para clasificación rápida y eficiente
response = client.responses.create(
    model="gpt-4.1-nano",
    input="Clasifica este email como: urgente, importante, spam o informativo: 'Recordatorio: Tu suscripción vence en 3 días'"
)

Requisitos de velocidad y latencia

La velocidad de respuesta determina la viabilidad de diferentes modelos según el contexto de uso. Las aplicaciones en tiempo real como chatbots de atención al cliente o asistentes virtuales interactivos requieren respuestas inmediatas, haciendo que los modelos mini y nano sean opciones preferibles:

# Para respuestas inmediatas en chatbots
def respuesta_rapida(consulta_usuario):
    response = client.responses.create(
        model="gpt-4.1-mini",
        input=f"Responde brevemente a esta consulta de soporte: {consulta_usuario}"
    )
    return response.output_text

# Tiempo de respuesta típico: 200-500ms

Las aplicaciones que pueden tolerar latencia mayor, como generación de contenido para blogs o análisis de documentos, pueden aprovechar la mayor capacidad de los modelos completos sin comprometer la experiencia del usuario.

Consideraciones económicas y escalabilidad

El coste por token varía significativamente entre modelos y debe evaluarse en relación con el volumen esperado de uso. Para aplicaciones con alto volumen de consultas simples, los modelos nano ofrecen el mejor retorno de inversión:

# Ejemplo de optimización de costes para alto volumen
def procesar_feedback_masivo(lista_comentarios):
    resultados = []
    
    for comentario in lista_comentarios:
        # Usar modelo económico para clasificación masiva
        response = client.responses.create(
            model="gpt-4.1-nano",
            input=f"Sentiment: {comentario}"
        )
        resultados.append(response.output_text)
    
    return resultados

Para aplicaciones premium donde la calidad justifica el coste superior, los modelos avanzados como O3-pro proporcionan valor agregado que puede traducirse en mayor satisfacción del cliente y diferenciación competitiva.

Precisión y calidad requerida

La tolerancia al error de tu aplicación influye directamente en la selección del modelo. Aplicaciones críticas como análisis médico, asesoramiento financiero o generación de código para sistemas de producción requieren la máxima precisión disponible:

# Para análisis crítico que requiere máxima precisión
response = client.responses.create(
    model="o3",
    input="Analiza los riesgos financieros de esta inversión considerando volatilidad del mercado, liquidez y correlaciones sectoriales: [datos de inversión]"
)

Las aplicaciones donde los errores menores son aceptables, como generación de ideas creativas o borradores iniciales, pueden utilizar modelos más eficientes sin comprometer significativamente los resultados.

Capacidades de razonamiento específicas

Cuando tu aplicación requiere razonamiento matemático, resolución de problemas lógicos o análisis multi-etapa, la serie O ofrece ventajas distintivas. Evalúa si tu caso de uso se beneficia de estas capacidades especializadas:

# Para problemas que requieren razonamiento estructurado
response = client.responses.create(
    model="o4-mini",
    input="Optimiza la ruta de entrega para 8 destinos minimizando distancia total. Coordenadas: [(0,0), (2,3), (5,1), (3,4), (7,2), (1,6), (4,5), (6,3)]"
)

Contexto y longitud de entrada

La cantidad de información que necesitas procesar simultáneamente afecta la selección del modelo. Para documentos extensos o conversaciones largas, los modelos completos mantienen mejor coherencia y comprensión contextual:

# Para procesamiento de documentos largos
def analizar_documento_extenso(documento):
    response = client.responses.create(
        model="gpt-4.1",
        input=f"Analiza este documento completo y extrae los puntos clave, conclusiones y recomendaciones: {documento}"
    )
    return response.output_text

Estrategia de selección práctica

Una aproximación híbrida puede optimizar tanto rendimiento como costes. Utiliza modelos eficientes para filtrado inicial y modelos avanzados para procesamiento detallado:

def sistema_hibrido_analisis(consulta):
    # Paso 1: Clasificación rápida con modelo eficiente
    clasificacion = client.responses.create(
        model="gpt-4.1-nano",
        input=f"Clasifica la complejidad de esta consulta como: simple, media, compleja: {consulta}"
    )
    
    # Paso 2: Selección de modelo según complejidad
    if "compleja" in clasificacion.output_text.lower():
        modelo_seleccionado = "gpt-4.1"
    elif "media" in clasificacion.output_text.lower():
        modelo_seleccionado = "gpt-4.1-mini"
    else:
        modelo_seleccionado = "gpt-4.1-nano"
    
    # Paso 3: Procesamiento con modelo apropiado
    response = client.responses.create(
        model=modelo_seleccionado,
        input=consulta
    )
    
    return response.output_text

Esta estrategia permite optimizar recursos automáticamente según las características específicas de cada solicitud, maximizando la eficiencia operativa mientras mantienes la calidad necesaria para cada tipo de tarea.

TIP: usando librerías como langchain puedes desde un mismo sdk utilizar diferentes modelos de diferentes proveedores según tus necesidades, sin necesidad de tener que trabajar con sdks diferentes.