Modelos de ChatGPT y GPT: cuál usas y dónde está disponible

Para elegir entre los modelos de ChatGPT y GPT, hay que tener en cuenta tanto la tarea como el producto que se va a usar: GPT-6.1 Sol, de OpenAI, es un punto de partida para trabajos complejos en Work y Codex; GPT-6 Luna encaja en tareas acotadas y repetitivas, y GPT-6 Astra es el modelo insignia para los problemas más exigentes. El ChatGPT habitual sigue otra lógica: Free y Go usan GPT-5.6 Luna por defecto, mientras que GPT-6 se está desplegando en las cuentas de pago que reúnen los requisitos. El nombre del modelo, por sí solo, no dice a cuáles tiene acceso una cuenta.

Información contrastada con las fichas de modelos, la página de retiradas y el Centro de ayuda de OpenAI el 25 de octubre de 2026. Las recomendaciones que siguen se basan en el análisis de esas fuentes, no en pruebas directas de los modelos.

Comparativa de modelos GPT: identificadores, contexto y disponibilidad

La oferta actual de modelos insignia de la API de OpenAI incluye GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol y GPT-6 Luna. GPT-6 Sol sigue teniendo documentación propia; GPT-6 Pro es una opción de ChatGPT que funciona con Astra, y gpt-oss es la rama descargable. Conviene distinguirlos cuando un fundador le pide a un desarrollador que reproduzca dentro de una aplicación una respuesta obtenida en ChatGPT. Catálogo de modelos de OpenAI.

La columna de usos recoge las descripciones breves de OpenAI; en la fila de Pro, se utiliza la descripción de esa opción. Las ventanas de contexto son las cantidades exactas de tokens que figuran en las fichas de cada modelo, no límites garantizados para las conversaciones de ChatGPT. El ID de la API es el identificador que envía el software para seleccionar un modelo. Work es la experiencia de ChatGPT para tareas más largas y entregables terminados; Codex es su agente de desarrollo de software.

Fuentes sobre disponibilidad: lanzamiento de Sol y Luna, lanzamiento de GPT-6.1 Sol, lanzamiento de Astra, ChatGPT Work y Codex y socios de despliegue de gpt-oss.

Azure: sin confirmar significa que las páginas de OpenAI consultadas no permiten establecer la disponibilidad de ese modelo en Azure. No significa que Microsoft no pueda ofrecerlo. Que un canal de despliegue aparezca mencionado tampoco confirma el acceso desde una región o suscripción concreta. Si la contratación se hace a través de Azure, el responsable de operaciones debe pedir al desarrollador que confirme qué modelo exacto se puede desplegar antes de prometer su uso al equipo.

Las descripciones de OpenAI expresan el posicionamiento previsto de los modelos; no garantizan que el orden de rendimiento se mantenga en todas las tareas. Para conocer el contexto de la familia, consulta la guía de GPT-6.

Modelos de ChatGPT: cuál viene por defecto en cada plan

El plan de Chat determina el modelo predeterminado y los niveles de razonamiento disponibles. Que el despliegue anunciado tenga un destino concreto no demuestra que todas las conversaciones existentes ya hayan cambiado de modelo. Disponibilidad de modelos en ChatGPT.

Fuentes: tabla general de planes de Chat, modelos de Business, modelos de Enterprise.

Modelos de ChatGPT gratis: Chat y la aplicación de escritorio tienen accesos distintos

Una cuenta Free o Go puede encontrarse con generaciones distintas de Luna según la experiencia que use. El anuncio de Sol y Luna de OpenAI da a esos usuarios acceso a GPT-6 Luna en la aplicación de escritorio. Eso no sustituye a GPT-5.6 Luna como modelo predeterminado del Chat habitual, según el Centro de ayuda. Antes de comparar respuestas, comprueba en qué experiencia se han generado. Acceso desde la aplicación de escritorio.

Para un fundador que redacta en Chat una comunicación para sus clientes, la elección práctica es el modelo y el nivel de razonamiento que aparecen en esa conversación. Si un desarrollador abre Codex con la misma cuenta, debe revisar su selección por separado. La suscripción da acceso a productos con controles propios; no asigna un único modelo de forma permanente al usuario.

Modelos GPT-5.6: una selección existente puede mantenerse

Si una conversación ya tenía GPT-5.6 Sol seleccionado de forma explícita, se mantiene en GPT-5.6. El despliegue cambia la antigua selección Latest a GPT-6 y conserva su nivel de esfuerzo. Qué ocurre con las selecciones existentes.

Por eso dos compañeros con el mismo plan pueden ver modelos diferentes. Antes de atribuir la diferencia a una respuesta defectuosa o a un problema de la cuenta, revisa los ajustes de sus conversaciones y el acceso de su espacio de trabajo. Los permisos de modelos de Business y Enterprise también pueden limitar las opciones que puede seleccionar cada usuario.

Comparar modelos de OpenAI: distingue modelo, producto y esfuerzo

Cuando un resultado sea importante, registra juntos el modelo, el producto y el esfuerzo de razonamiento. El modelo es el motor; el producto, el vehículo; y el esfuerzo, la cantidad de trabajo que se le pide al motor. El vehículo determina los controles y las herramientas disponibles. La ficha técnica del motor, por sí sola, no describe todo el viaje.

En una revisión semanal de operaciones, «esto lo escribió ChatGPT» es demasiado impreciso para reproducir el resultado. Anota el modelo seleccionado, si la tarea se ejecutó en Chat, Work, Codex o una aplicación que usa la API, y el nivel de razonamiento. Conserva también los documentos de referencia y las instrucciones. Así, quien retome el trabajo tendrá un procedimiento concreto que repetir si cambia la respuesta.

Aumentar el esfuerzo no selecciona automáticamente otro modelo. En Chat con Plus o Pro, pedirle a una conversación en Instant que piense más no la lleva automáticamente a un nivel superior de razonamiento. Hay que usar el control correspondiente. Business puede añadir razonamiento automáticamente mediante el ajuste Higher intelligence, de modo que el comportamiento puede variar según el espacio de trabajo. Comportamiento en planes personales, controles de Business.

Si estás revisando un plan de lanzamiento, aumenta el esfuerzo cuando haya que conciliar restricciones. Si lo que falta es un documento de referencia, aporta primero ese documento. Más razonamiento no sustituye los datos que necesita la tarea.

¿Qué modelo GPT está usando Codex?

Codex no tiene un modelo predeterminado universal que pueda darse por hecho en todos los planes, clientes y espacios de trabajo. OpenAI recomienda GPT-6.1 Sol para programación compleja y flujos de trabajo con agentes, cuando está disponible, y Luna para tareas acotadas y repetibles. La disponibilidad varía según el método de inicio de sesión y el cliente. Modelos de Work y Codex.

Codex conserva el modelo que hayas seleccionado manualmente. Los administradores del espacio de trabajo pueden configurar los modelos y niveles de razonamiento iniciales de Work y Codex por separado de los de Chat. Si un CTO quiere una base común para las revisiones de código, debe configurarla y documentarla, en lugar de suponer que todos los ingenieros la han heredado. Configuración inicial.

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   Revisa la selección actual

   En Work o Codex, consulta el selector de modelo situado debajo del cuadro de entrada. En una sesión interactiva de Codex CLI, usa /model para consultar y cambiar el modelo o el esfuerzo.

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   Selecciona el modelo de forma explícita para repetir el trabajo

   Para iniciar una nueva sesión de CLI, OpenAI documenta el comando codex --model gpt-6.1-sol. Usa un modelo que tu cuenta y tu cliente tengan disponible: que su nombre aparezca en una guía no concede acceso.

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   Comprueba el cliente y el espacio de trabajo

   Astra requiere Codex CLI 0.153.0 o una versión posterior. En Enterprise, además de actualizar el cliente, confirma con el administrador que tienes acceso al modelo.

Fuentes: controles de modelos de Codex, requisito de cliente para Astra.

Una retirada ilustra bien la separación entre productos: GPT-5.5 se retiró de Codex con inicio de sesión de ChatGPT el 14 de octubre de 2026 a las 19:00 UTC. Según OpenAI, ese cambio no afectó al acceso por API ni a las sesiones de Codex que usan una clave de API. Una retirada de Codex no equivale a una fecha de cierre de la API. Aviso de retirada de Codex.

Ventanas de contexto: qué permiten hacer esas cifras

La ficha de GPT-6.1 Sol para la API indica 1,050,000 tokens de contexto, mientras que Work y Codex usan 500,000 por defecto. Un token es una pequeña unidad de texto u otro tipo de entrada del modelo. El contexto es el espacio de trabajo disponible para una solicitud: no promete una cantidad concreta de documentos completos ni garantiza que todos los detalles se utilicen correctamente. Especificaciones de la API, límite de Work y Codex.

Al analizar un repositorio, un desarrollador no debe dar por hecho que una tarea de Codex dispone del límite máximo de la API. Conviene seleccionar los archivos relevantes y dejar espacio para las instrucciones, los resultados de las herramientas y la respuesta. Al comparar propuestas de proveedores, el responsable de operaciones debe organizar los documentos en torno a la decisión y pedir pruebas con sus referencias; acumular más documentos no mejora por sí solo el encargo.

Las fichas de los modelos GPT-6 también distinguen la ventana de contexto del máximo de 128,000 tokens de salida. La capacidad de entrada y la longitud de la respuesta tienen límites independientes. Las fichas de los modelos descargables gpt-oss indican 131,072 tokens de contexto. Usa las cifras correspondientes al despliegue exacto que estás preparando. Límites de Astra, límites de gpt-oss.

La comparativa GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol explica con detalle qué implica esa migración.

gpt-oss: los modelos que se pueden descargar

Elige gpt-oss cuando necesites controlar el despliegue. Que un modelo tenga pesos abiertos significa que los archivos aprendidos durante el entrenamiento están disponibles para descargarlos y ejecutarlos. OpenAI publica gpt-oss-120b y gpt-oss-20b bajo Apache 2.0, pero no los ofrece a través de su API ni de ChatGPT. Que un modelo tenga ficha en el catálogo no lo convierte en un endpoint alojado por OpenAI. Guía de modelos de pesos abiertos.

Según OpenAI, gpt-oss-120b cabe en 80 GB de memoria, mientras que gpt-oss-20b requiere 16 GB. Estas cifras ayudan a distinguir los despliegues de escala de servidor de las pruebas locales más pequeñas. No garantizan una velocidad útil en cualquier dispositivo que tenga esa cantidad de memoria. Orientaciones de despliegue de OpenAI.

Si un CTO necesita ejecutar el modelo dentro de una infraestructura controlada, merece la pena evaluar esta rama. Para un fundador que solo necesita un asistente alojado, descargar los pesos añade otra responsabilidad: operar el servicio de inferencia, proteger el acceso y mantener la aplicación que lo rodea. Asigna un responsable a ese trabajo antes de elegir el modelo.

Según sus fichas, los modelos gpt-oss solo admiten texto. Si el flujo de trabajo depende de interpretar capturas de pantalla, no des por hecho que estos pesos aceptan imágenes como GPT-6. Modalidades de gpt-oss-20b.

Modelos GPT anteriores: fechas de retirada que debes revisar

Audita los identificadores exactos de los modelos: una misma familia puede incluir versiones retiradas y otras todavía disponibles. Esta es una selección de cierres de la API para modelos generales de texto y razonamiento, tomada de la página de retiradas de OpenAI:

• 23 de octubre de 2026, ya retirados: los alias y versiones de GPT-3.5 Turbo, GPT-4 y GPT-4 Turbo que aparecen en el aviso; GPT-4.1 nano; gpt-4o-2024-05-13; y los modelos o1, o1-pro, o3-mini y o4-mini incluidos en la lista.
• 11 de diciembre de 2026: GPT-5, GPT-5 mini, GPT-5 nano, GPT-5 pro, o3 y o3-pro, incluidas las versiones identificadas en el aviso.
• 14 de enero de 2027: gpt-4o-2024-08-06, gpt-4o-2024-11-20, gpt-4o-mini-2024-07-18, gpt-4.1-2025-04-14 y gpt-4.1-mini-2025-04-14. OpenAI señala gpt-6-luna como sustituto.
• 1 de abril de 2027: gpt-5.3-codex, gpt-5.1, gpt-5.1-2025-11-13, gpt-5.4-nano y gpt-5.4-nano-2026-03-17.

El estado Deprecated significa que se ha anunciado el cierre, no que el acceso ya haya terminado. Legacy indica que el modelo ha dejado de recibir actualizaciones. OpenAI también expone un campo opcional shutdown_date en sus endpoints de listado y consulta de modelos. Definiciones de estado y seguimiento.

Si eres responsable de un flujo de procesamiento de documentos, pide al desarrollador el identificador configurado y cualquier identificador de respaldo. Asigna un calendario de migración a cada flujo afectado y comprueba el sustituto con documentos representativos. La migración termina cuando la aplicación sigue produciendo resultados aceptables, no cuando aparece un nombre más reciente en un archivo de configuración.

Qué modelo GPT conviene a fundadores, responsables de operaciones y desarrolladores

Empieza por el costo de un fallo y las restricciones de despliegue. El catálogo de la API de OpenAI orienta hacia Astra a quienes no tienen clara la elección; su guía de Work/Codex recomienda GPT-6.1 Sol para programación compleja y Luna para tareas acotadas. Las propuestas siguientes son puntos de partida prácticos para evaluar, no una clasificación basada en pruebas de rendimiento. Por dónde empezar con la API, guía de Work/Codex.

Para un fundador con financiación: usa el modelo más capaz que tengas disponible para un documento estratégico de peso en el que haya pruebas contradictorias, y después contrasta su razonamiento con las fuentes. Prueba Astra para esa tarea. No lo conviertas en un requisito para cambios rutinarios de redacción si un modelo más ligero ya cumple el encargo.

Para un responsable sénior de operaciones: empieza los procesos repetitivos de extracción o clasificación con Luna y un resultado esperado bien definido. Incluye en la evaluación ejemplos difíciles, campos ausentes y registros contradictorios. Pasa a un modelo más capaz cuando los fallos exijan interpretación, en lugar de instrucciones de entrada más claras.

Para un desarrollador que trabaja por su cuenta: empieza los cambios complejos de código con GPT-6.1 Sol, donde esté disponible. Conserva una configuración del Sol original que sepas que funciona mientras compruebas las llamadas a herramientas y los ajustes de esfuerzo. La comparativa Sol vs Luna profundiza en la diferencia entre el trabajo de ingeniería de alcance amplio y las tareas muy delimitadas.

Para el CTO de una empresa mediana: elige primero un despliegue que tu organización permita. Acceder a la API de OpenAI, desplegar en Azure y alojar gpt-oss en infraestructura propia son decisiones operativas diferentes. Después, compara los modelos disponibles con los mismos criterios de aceptación. Un modelo más capaz no es candidato si exige un despliegue que tu organización no puede usar.

Para consultar las tarifas actuales, acude a la guía de precios de la API de OpenAI.

Más allá de la novedad: el nombre del modelo no resuelve el despliegue

Un nombre más reciente no resuelve por sí solo el acceso, la integración ni la calidad. «Usa GPT-6» no aclara qué miembro de la familia utiliza. «Incluye Astra» deja sin resolver el producto y la cuota de uso. «Gran contexto» no concreta el límite de trabajo del producto. Pide la configuración completa antes de asumir un compromiso de negocio.

Las reglas prácticas para decidir son sencillas:

• Actúa ya si un modelo configurado se ha retirado o se acerca su fecha de cierre, o si un sustituto corrige un fallo que tu flujo de trabajo realmente tiene.
• Evalúa antes de cambiar cuando pasar de una generación de Sol a otra afecte a las llamadas a herramientas, los ajustes de razonamiento o los documentos que puede procesar la aplicación.
• Espera cuando el flujo ya cumpla sus criterios de aceptación y el único motivo para cambiar sea una etiqueta más reciente. Sigue revisando su fecha de retirada.
• Mantén la configuración cuando la retirada afecte a otro producto o método de autenticación, como ocurre con el cambio de GPT-5.5 en Codex y las sesiones con clave de API.

Antes de actualizar un modelo, conviene hacer una comparación pequeña y representativa con tus entradas, resultados esperados y proceso de revisión. El posicionamiento del proveedor ayuda a elegir candidatos; tus criterios de aceptación determinan si alguno puede hacerse cargo del trabajo.

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo utiliza OpenAI?

OpenAI usa distintos modelos según el producto. Su catálogo de modelos insignia de la API incluye GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol y GPT-6 Luna; en ChatGPT, la selección depende del plan y de la experiencia. Catálogo actual.

¿Qué tipos de modelos de IA existen?

Para esta decisión, distingue entre modelos generales de texto y razonamiento, modelos especializados en imagen o audio y modelos descargables de pesos abiertos. Primero importa qué exige la tarea; después, dónde puede ejecutarse el modelo. OpenAI separa estas categorías en su catálogo de modelos.

¿Qué es el modelo GPT-2?

GPT-2 es un modelo de lenguaje anterior de OpenAI, basado en la arquitectura transformer, anunciado en 2019 y entrenado para predecir la siguiente palabra. Es un antecedente histórico de esta oferta, no el nombre actual de una opción de los planes de ChatGPT. Anuncio de GPT-2 de OpenAI.

¿Qué limitaciones tienen los modelos GPT?

El contexto, la longitud de salida, los tipos de entrada admitidos y la compatibilidad con herramientas varían según el modelo y el producto. Una ventana de contexto grande tampoco garantiza una respuesta correcta. Si vas a usarlo en una aplicación, revisa la ficha del modelo y evalúa el flujo completo con ejemplos conocidos. Guía de GPT-6.

¿Qué información no deberías compartir con ChatGPT?

No pegues contraseñas ni material confidencial sin autorización y sin una configuración aprobada para el tratamiento de datos. OpenAI desaconseja introducir información sensible que no quieras que se revise o utilice; comprueba los controles de datos de tu cuenta y la política de tu organización. Guía sobre datos en servicios para consumidores.

¿Qué GPT no tiene límites?

Ninguna opción es ilimitada en todos los aspectos. Las cuotas de conversación cotidiana no eliminan los límites de contexto, de herramientas o de razonamiento, ni las salvaguardas. Business distingue expresamente entre el chat Instant prácticamente ilimitado y el uso de razonamiento, Pro, Work y Codex. Límites de Business.

¿Qué IA no tiene censura?

Los pesos abiertos describen el acceso a los archivos del modelo; no prometen un comportamiento sin restricciones. OpenAI afirma que gpt-oss recibió entrenamiento de seguridad. Si lo que necesitas es controlar el despliegue, evalúa esa capacidad directamente, sin depender de una etiqueta de «sin censura». Lanzamiento de gpt-oss.

¿Hay una IA mejor que ChatGPT?

Sin una tarea concreta, no hay una respuesta universal que resulte útil. ChatGPT es un producto, mientras que un modelo GPT es uno de sus componentes. Compara flujos completos con tus documentos, las herramientas necesarias, los errores aceptables y la carga de revisión.

¿Cuál es la IA más tonta que existe?

Ese no es un criterio útil para elegir. Un modelo pequeño puede resolver una tarea de extracción muy acotada, mientras que uno más capaz puede fallar si le falta contexto. Define el trabajo y examina los fallos, en lugar de clasificar sistemas con un insulto.

Por dónde empezar el lunes

Haz un inventario de modelos para los flujos de trabajo de los que depende tu empresa. En cada uno, anota el producto, la selección exacta de modelo, el esfuerzo, el responsable y cualquier fecha de cierre. Pide al responsable que identifique un ejemplo que cumpla los criterios y otro que falle. Prioriza las dependencias retiradas y, después, evalúa mejoras allí donde los fallos sean relevantes.

Ese inventario permite responder a «¿qué GPT estamos usando?» con información que alguien puede verificar y mantener al día.

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