GPT-5 ya está aquí: cambios reales en tu trabajo

GPT‑5 aterriza con una promesa clara: pensar mejor cuando hace falta y responder rápido cuando no. Menos alucinaciones, más control para el usuario y, sobre todo, resultados útiles en tareas reales: escribir, programar, analizar datos. Aquí va un análisis práctico.

Lo nuevo que sí notarás desde el primer día

Un sistema unificado en ChatGPT. GPT‑5 combina un modelo rápido, otro de razonamiento («Thinking») y un router (encaminador) que decide cuándo “pensar más”. Puedes forzarlo con indicaciones del tipo piensa a fondo en esto o eligiendo GPT‑5 Thinking en el selector.

Más contexto y salidas largas. Hasta 400.000 tokens de contexto y 128.000 tokens de salida máxima (texto y visión). Traducción: documentos largos, archivos PDF complejos o repositorios extensos caben en una sola conversación sin trocear tanto.

Mejor en lo que más usamos:

Código. Frontend con gusto por el diseño (espacios, tipografías, ritmo visual) y menos errores al depurar.
Escritura. Mayor control de tono y estructura; mantiene un hilo largo sin perder el norte.
Salud y temas técnicos. Respuestas más honestas y cautas, con mejor manejo de la duda.

Seguridad con cerebro: safe‑completions. En vez de “permitir o negar” en bloque, GPT‑5 prioriza respuestas útiles y seguras, ofreciendo alternativas de alto nivel cuando el detalle sería arriesgado.

Qué no cambia (y conviene recordar)

Sigue sin ser infalible. Puede equivocarse o sobreconfiar si el contexto es pobre.
Datos sensibles: no es un médico ni un abogado; úsalo como apoyo, valida lo crítico.
Conexión a herramientas: cuando no navega o no llama a herramientas externas, su conocimiento puede quedarse corto; para temas recientes, activa la navegación o aporta fuentes.

Casos prácticos para trabajo real

1) Redacción y edición

Encargo típico: “Resume estas 12 entrevistas y construye un brief con citas clave y un calendario editorial”.
Cómo pedirlo:
1. “Piensa a fondo: identifica 5 patrones y 3 contradicciones entre entrevistados.”
2. “Devuélvelo en dos formatos: (a) resumen ejecutivo de 200 palabras; (b) tabla con cita, persona y hallazgo.”
3. “Separa hechos de interpretación.”
Resultado esperado: síntesis más fiable y menos “relleno”. Si hay duda, lo declara.

2) Frontend “de 0 a demo”

Encargo típico: “Crea una landing con héroe, secciones de features y pricing, que sea responsive y añade tests de accesibilidad.”
Cómo pedirlo (truco GPT‑5): “Usa razonamiento mínimo para rapidez, pero valida accesibilidad con test IDs.”
Qué cambia: mejor estructura del código, componentes más limpios y maquetación cuidada. Si algo no compila, explica por qué y sugiere la corrección.

3) Análisis de datos sin morir en Excel

Encargo típico: “Carga este CSV de ventas (200.000 filas), detecta estacionalidad y anomalías por región, y crea un memo de 1 página.”
Cómo pedirlo: “Piensa a fondo y justifica el método. Entrega: (a) gráfico con estacionalidad, (b) tabla de outliers con umbral IQR, (c) recomendaciones priorizadas.”
Qué cambia: menos pasos sueltos; más criterio en el porqué de cada cálculo.

API y desarrollo: control fino para equipos técnicos

Si trabajas con la API, GPT‑5 trae tres tamaños: gpt-5, gpt-5-mini y gpt-5-nano. Además existe gpt-5-chat-latest para el modo sin razonamiento.

Parámetros nuevos útiles:

reasoning_effort: incluye minimal para latencia baja cuando no te hace falta “pensamiento largo”.
verbosity (low/medium/high): controla si quieres respuestas concisas o desarrolladas.
Herramientas personalizadas (custom tools) con gramáticas CFG: llamadas de herramienta en texto libre y salidas forzadas a un formato.

Contexto: hasta 400.000 tokens (entrada) y 128.000 tokens (razonamiento + salida). Ideal para recuperación de contexto y preguntas y respuestas de largo recorrido.

Qué verás en ChatGPT vs en la API

En ChatGPT (web/móvil) verás GPT‑5, GPT‑5 Thinking y, si tu plan lo incluye, GPT‑5 Pro. No aparecen mini ni nano como opciones del selector.
El sistema puede conmutar automáticamente entre modos o reducir temporalmente la capacidad cuando agotas cupo (especialmente en Free). Ocurre “bajo el capó” y no cambia la etiqueta del modelo.
En la API/Playground, eliges explícitamente gpt‑5, gpt‑5‑mini o gpt‑5‑nano, con sus precios y límites.
Consejo: si no programas, ignora mini/nano. Si desarrollas, úsalo para lotes y sube a GPT‑5 en los pasos críticos.

Costes y límites (en claro)

Precios aproximados por 1M tokens (API):

GPT‑5: input $1.25 / output $10.00
GPT‑5 mini: input $0.25 / output $2.00
GPT‑5 nano: input $0.05 / output $0.40

Nota sobre precios: OpenAI factura la API en USD. No incluimos equivalencias en EUR porque el tipo de cambio varía; si necesitas un cálculo puntual, conviértelo al cambio vigente.

ChatGPT (planes): despliegue escalonado para Free, Plus, Pro y Team; Enterprise/Edu llega a continuación. En Free, hay límites y el sistema puede reducir temporalmente la capacidad cuando se agota el cupo. Pro/Team pueden activar GPT‑5 Thinking Pro para razonamiento extendido.

Consejo de ahorro: en tareas muchas y cortas (tickets y lotes de ediciones), si usas la API, usa mini o nano y sube a GPT‑5 solo en pasos críticos (validación, generación final).

Cómo adoptarlo sin comerte el hype (checklist rápido)

Define tu “caso estrella”. Un flujo donde 1 punto de calidad extra paga el coste (p. ej., control de calidad editorial, demos de frontend, resúmenes 10/10 para dirección).
Elige preset de razonamiento. minimal por defecto; sube a standard solo para tareas complejas.
Fija formatos de salida. Usa gramáticas o plantillas estrictas para evitar retrabajos.
Mide con verdad. Tasa de correcciones humanas, latencia por tarea y coste por entrega útil.
Política de datos. Define qué entra (y qué no). Redacta un playbook de prompts seguros.

Limitaciones y buenas prácticas

Transparencia sobre límites. Si el dato es incierto o falta contexto, pide aclaración o navega (en ChatGPT) antes de concluir.
No delegues verificación. Para cifras, fechas y citas: valida en origen.
Prompts escalonados. Divide tareas largas en etapas con checkpoints y criterios de aceptación.

Plantillas útiles (copia y pega)

Brief de redacción investigativa

Piensa a fondo y detecta contradicciones. Resume estas 8 fuentes en 6 bullets verificables, con enlace entre paréntesis. Separa: Hechos (con citas) / Interpretaciones (sin cita). Entrega un resumen ejecutivo (150–200 palabras) y una lista de riesgos (máx. 5).

Sprint frontend

Genera una landing responsive con sección héroe, 3 features y CTA. No uses librerías externas. Añade tests de accesibilidad básicos. Explica decisiones de diseño en 5 bullets. Si hay error de compilación, para y justifica antes de continuar.

Análisis de ventas

Carga el CSV. Razonamiento estándar. Detecta estacionalidad (método y por qué), outliers (IQR) y correlación precio‑volumen. Entrega: gráfico, tabla de outliers y recomendaciones con impacto estimado en %, más un memo de 1 página.

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre GPT‑5 y GPT‑5 Thinking?
GPT‑5 es el modelo por defecto; Thinking activa razonamiento más profundo para tareas complejas. Tarda algo más, pero reduce errores y explica mejor decisiones.

¿Necesito siempre el modo de razonamiento?
No. Para tareas cortas o mecánicas, usa el modo normal. Si trabajas con la API, puedes optar por el tamaño mini/nano. Activa razonamiento solo cuando aporta calidad real.

¿Cuánta información “cabe” en una conversación?
Hasta 400.000 tokens de contexto y 128.000 tokens de salida. En la práctica: decenas de páginas, varios artículos o un repositorio mediano.

¿Cómo controlo la longitud de las respuestas en la API?
Con verbosity (low/medium/high) y reasoning_effort. También puedes forzar formato con gramáticas CFG.

¿Qué pasa con modelos anteriores (o3, 4.x)?
En ChatGPT, GPT‑5 es el nuevo por defecto y se retiran varios modelos previos. Puedes activar equivalentes de legado en ajustes si tu plan lo permite.

GPT-5 ya está aquí: lo que sí cambia en tu trabajo (y lo que no)