La llegada de GPT-5 ha traído consigo tanto expectación como controversia. Si bien los avances tecnológicos prometen mejoras notables en las capacidades de la inteligencia artificial, esta nueva versión de ChatGPT despertó críticas al eliminar modelos anteriores que muchos usuarios consideraban esenciales. Ante este panorama, OpenAI ha tenido que dar un paso atrás y reestructurar su propuesta para ofrecer mayor claridad y personalización a quienes utilizan su herramienta diariamente.
El regreso de los modelos legados
Una de las principales quejas tras el lanzamiento de GPT-5 fue la eliminación de modelos previos como GPT-4o, que destacaban por su rendimiento y estilo particular. Muchos usuarios, tanto profesionales como aficionados, habían adaptado sus flujos de trabajo a estas versiones específicas. La reacción no se hizo esperar, y la presión llevó a OpenAI a restablecer estos modelos para los suscriptores pagos, incluyendo:
- GPT-4o
- GPT-4.1
- o3
- o4-mini
Esta decisión no solo apunta a calmar a la comunidad, sino también a ofrecer una mayor flexibilidad en el uso de la plataforma, permitiendo elegir el modelo más adecuado según el tipo de tarea.
Los nuevos modos de «pensamiento» de GPT-5
La principal novedad de GPT-5 está en la forma en que gestiona el tiempo de procesamiento o «tiempo de pensamiento» antes de entregar una respuesta. Ahora los usuarios pueden elegir entre distintos modos que modifican el comportamiento del modelo según el nivel de profundidad deseado. Esta función, accesible desde el selector de modelo, permite personalizar la experiencia en función del tipo de consulta.
Auto: decisión automática del modelo
El modo Auto es el predeterminado y representa la propuesta original de GPT-5: el modelo determina cuánto tiempo debe «pensar» en función de la complejidad del prompt. Esto permite una experiencia más fluida y sin necesidad de ajustes manuales, aunque puede generar frustración si el usuario esperaba una respuesta más elaborada de la que se entrega.
Fast: velocidad ante todo
En el modo Fast, el modelo prioriza la rapidez. Aunque no es instantáneo, reduce al mínimo el tiempo de espera y entrega respuestas casi al momento. Es ideal para preguntas simples, tareas repetitivas o momentos en los que se busca eficiencia por encima de profundidad. Sin embargo, no es el más recomendable para temas complejos o que requieran un análisis detallado.
Thinking mini: equilibrio entre rapidez y razonamiento
Este modo se describe como un razonamiento veloz. GPT-5 se toma algunos segundos para procesar la información y entrega una respuesta más pensada que en el modo Fast. Es una buena opción intermedia para usuarios que necesitan cierto nivel de análisis sin comprometer la eficiencia.
Un ejemplo de uso práctico: al pedir una explicación sencilla sobre conceptos como los agujeros negros o la mecánica cuántica, Thinking mini proporciona respuestas claras sin tardar demasiado, demostrando su utilidad para divulgación o aprendizaje.
Thinking: el modo más reflexivo
Thinking es el modo más potente y el que más tiempo invierte en cada respuesta. Ideal para quienes buscan una elaboración profunda, análisis crítico o redacción compleja. En pruebas realizadas con preguntas científicas, GPT-5 ha llegado a «pensar» durante más de 20 segundos antes de responder.
Este tipo de funcionamiento se asemeja a pedirle a alguien que escriba un ensayo sobre un tema difícil: tomarse el tiempo necesario permite mejores resultados, pero también implica un mayor consumo de recursos y paciencia por parte del usuario.
Límites de uso y gestión inteligente
Una decisión importante de OpenAI fue incluir límites de uso por cada modo, especialmente en el más demandante. El modo Thinking tiene una restricción de 3.000 mensajes por semana, lo cual podría parecer generoso, pero se vuelve relevante en usos intensivos o profesionales. Al alcanzar ese límite, los usuarios obtendrán capacidad adicional en el modo Thinking mini.
Esta estrategia apunta a equilibrar la carga computacional de los servidores y ofrecer alternativas sin dejar de atender a los usuarios más exigentes. Además, permite que quienes no quieren preocuparse por estos detalles sigan utilizando el modo Auto sin restricciones aparentes.
¿Qué implica para los usuarios?
La posibilidad de controlar el tiempo de procesamiento representa una ventaja clara en personalización. No todos los usuarios de GPT buscan lo mismo: mientras unos necesitan respuestas rápidas para tareas cotidianas, otros prefieren un modelo más reflexivo para trabajos complejos. Ahora, cada quien puede elegir el enfoque que mejor se adapte a su situación.
Pero también plantea una nueva responsabilidad: entender cómo y cuándo usar cada modo. Por ejemplo, si el modelo en modo Auto interpreta que una pregunta es simple cuando en realidad se espera una respuesta con matices, el resultado podría decepcionar. Aquí entra en juego la importancia de saber usar la herramienta, como quien ajusta la marcha de un coche según el tipo de camino.
¿Un cambio acertado?
A pesar de la confusión inicial y las críticas, los ajustes realizados por OpenAI muestran una respuesta activa a la comunidad. Volver a incluir los modelos legados y ofrecer opciones de personalización mejora la confianza y la utilidad del sistema.
GPT-5, con estos nuevos modos de pensamiento, representa una evolución que pone el control en manos del usuario, siempre y cuando este esté dispuesto a familiarizarse con las herramientas que tiene a su disposición.
