ChatGPT: Nueva opción para acceder a modelos IA antiguos

OpenAI ha cambiado discretamente la experiencia predeterminada para los usuarios de ChatGPT, dirigiendo automáticamente las consultas a su último modelo GPT-5. Si bien este enfoque simplificado puede facilitar las interacciones para los nuevos usuarios, introduce una capa de opacidad para aquellos individuos más avanzados que prefieren un mayor control sobre sus herramientas de IA.

El nuevo valor predeterminado significa que ChatGPT seleccionará independientemente el modelo más adecuado para cada tarea, con el objetivo de optimizar el rendimiento sin requerir la intervención del usuario. Sin embargo, para aquellos que valoran la previsibilidad o tienen casos de uso específicos para iteraciones anteriores, OpenAI ha conservado una opción para acceder a modelos “legados”, incluidos o3 y GPT-4o. Esta configuración, una vez habilitada, permite a los usuarios elegir manualmente estos modelos más antiguos desde un menú de “Otros modelos”, otorgando un grado de control que el nuevo predeterminado automatizado omite.

No obstante, esta capacidad de selección manual es exclusiva para modelos anteriores. Para los suscriptores de ChatGPT Pro, el panorama ofrece opciones adicionales. Estos usuarios premium conservan la capacidad de seleccionar manualmente versiones específicas de GPT-5, a saber, las iteraciones “Thinking” y “Pro”. Este acceso por niveles subraya la estrategia de OpenAI de equilibrar la experiencia del usuario con la diferenciación de características, ofreciendo capacidades avanzadas como parte de su servicio de suscripción.

La decisión de hacer de GPT-5 el modelo predeterminado probablemente se debe al deseo de mostrar los últimos avances y asegurar que todos los usuarios se beneficien del modelo más potente disponible. Sin embargo, la provisión para acceder a modelos legados reconoce una base de usuarios diversa, algunos de los cuales pueden encontrar modelos más antiguos más adecuados para flujos de trabajo particulares, quizás debido a características de rendimiento específicas, eficiencia de costos (para usuarios de API, aunque no se menciona directamente aquí para ChatGPT), o simplemente una preferencia por una interfaz familiar o un estilo de respuesta. Este movimiento destaca una tensión sutil pero significativa en el desarrollo de productos de IA: el impulso hacia la automatización y el rendimiento de vanguardia frente a la demanda de autonomía del usuario y continuidad histórica.