Todo sobre O3 y O4-mini, los nuevos modelos de OpenAI

¿Qué son los modelos razonadores (serie O) de OpenAI?

Los nuevos O3 y O4-mini pertenecen a la serie “O” de modelos razonadores de OpenAI. A diferencia de la serie GPT tradicional, que prioriza respuestas rápidas y conversacionales, la serie O ha sido concebida para pensar durante más tiempo antes de responder​.

Esto significa que internamente realizan más pasos de razonamiento o “chain-of-thought” para desentrañar problemas complejos en matemáticas, programación, ciencias, etc. En otras palabras, sacrifican velocidad por profundidad, generando respuestas potencialmente más precisas y bien fundamentadas.

OpenAI introdujo el primer modelo de esta familia, OpenAI O1, a finales de 2024 como un experimento de razonamiento avanzado. O1 ya mostró de lo que era capaz: alcanzó el percentil 89 en problemas de programación competitiva (Codeforces) y quedó entre los 500 mejores en la clasificatoria de la Olimpiada de Matemáticas de EE. UU. (AIME)​.

En un benchmark científico (GPQA) logró incluso superar la precisión de expertos con doctorado​. Su truco estaba en “pensar” una cadena de pasos intermedios sin mostrarlos al usuario, lo que le permitía resolver acertijos donde GPT-4 estándar a veces se quedaba corto.

Ahora, OpenAI ha dado un salto generacional de O1 a O3 y O4-mini (han omitido un supuesto “O2” en la nomenclatura, quizás por motivos internos de nombre). O3 es el nuevo buque insignia de esta línea: el modelo más grande y deliberativo, entrenado para llevar el razonamiento al límite.

O4-mini, por su parte, es una versión más pequeña y veloz que busca democratizar ese poder de razonamiento haciéndolo más asequible y rápido. Y O4-mini High se refiere a usar O4-mini en un modo de esfuerzo de razonamiento alto, es decir, exigiéndole que piense un poco más durante la inferencia para exprimir su desempeño.

En resumen, cuando hablamos de modelos razonadores nos referimos a IAs diseñadas para dedicar más computación y pasos de deliberación en tiempo real a fin de resolver preguntas difíciles. Esto contrasta con modelos típicos que generan la respuesta “de un tirón”. Los razonadores como O3 y O4-mini básicamente simulan a un experto reflexionando internamente antes de darte una respuesta.

El nuevo paradigma: “test-time compute” (computación en el momento de test)

Un concepto clave detrás de estos modelos es el paradigma de “test-time compute” (computación en tiempo de prueba o de inferencia). ¿Qué significa esto? En pocas palabras, es la idea de que un modelo de IA puede mejorar su rendimiento si se le permite usar más poder de cómputo y más tiempo al momento de generar cada respuesta, no solo durante su entrenamiento.

En lugar de soltar una contestación inmediata, el modelo puede iterar, hacer cálculos intermedios, consultar herramientas, etc., hasta afinar la solución.

OpenAI descubrió que darle más tiempo para “pensar” a sus modelos durante la inferencia mejora notablemente sus resultados. Esto quedó demostrado con O1, cuya precisión en tareas difíciles aumentaba cuanto más larga podía ser su cadena de razonamiento interno​.

Este principio de “más computación = mejor rendimiento” en la fase de uso es relativamente novedoso en el mundo de las IA de lenguaje, donde tradicionalmente las mejoras venían de hacer modelos más grandes o entrenarlos con más datos (train-time compute).

Ahora se suma esta nueva dimensión de escalado en tiempo real: si la pregunta es compleja, la IA puede tomarse unos segundos extra para desentrañarla.

O3 y O4-mini fueron entrenados precisamente para aprovechar este paradigma. De hecho, en ChatGPT ahora existe la opción “Think” (pensar) para habilitar este modo en O4-mini aunque seas usuario gratuito​.

Al activarlo, permites que el modelo use su versión High (de mayor esfuerzo computacional) y así entregue respuestas más razonadas, aunque tarden un poco más. Es casi como pasar de tener una conversación casual con la IA a pedirle que se siente a pensar con calma antes de hablar.

Esta capacidad se complementa con otra novedad: el uso agente IA de herramientas. Por primera vez, los modelos razonadores de OpenAI pueden utilizar todas las herramientas integradas en ChatGPT de forma autónoma (navegar por la web, ejecutar código Python, analizar imágenes, etc.)​.

Es decir, O3 y O4-mini no solo piensan más, sino que también deciden cuándo buscar información adicional o hacer cálculos para resolver tu petición.

Esto es importantísimo, porque significa que en plena respuesta pueden parar, hacer una búsqueda web o un script, y luego seguir con la solución. La combinación de razonamiento profundo + herramientas externas hace que se acerquen más a un asistente verdaderamente inteligente y útil.

Comparativa detallada: O3 vs O4-mini vs O4-mini High (y frente a O1, GPT-4, GPT-4.1, Gemini)

Pasemos al análisis comparativo de estos modelos. ¿En qué se diferencian entre sí y con respecto a sus predecesores y otros modelos punteros?

A continuación, desglosamos las características clave, ventajas y desventajas de O3, O4-mini y el modo O4-mini-High, e incluimos comparaciones con O1 (modelo anterior), GPT-4/GPT-4.1 de OpenAI y Gemini 2.5 Pro de Google.

O3: El nuevo gigante del razonamiento de OpenAI

OpenAI O3 es el modelo estrella de esta generación. Se trata del modelo más grande y capaz en términos de razonamiento complejo y uso de herramientas. Algunas de sus características destacadas:

• Máximo rendimiento en tareas difíciles: O3 ha logrado récords de rendimiento (SOTA) en múltiples benchmarks. Por ejemplo, estableció un nuevo tope en pruebas de programación competitiva como Codeforces y en evaluación de conocimientos médicos/científicos (MMMU)​.

En programación y matemáticas es particularmente fuerte: en el benchmark Codeforces, O3 superó incluso a modelos previos especializados, y en problemas abiertos de consultoría de negocios o ideación creativa comete un 20% menos de errores graves que O1​. Esto último implica respuestas más precisas y confiables en escenarios del mundo real, donde O1 aún fallaba en ciertos detalles.

• Multimodalidad avanzada: O3 maneja imágenes de forma nativa dentro de su razonamiento. Puede analizar gráficos, fotos o diagramas incorporándolos a su chain-of-thought (“pensando con imágenes”)​.

Esto le da ventaja en tareas visuales complejas, donde ha demostrado un desempeño sobresaliente analizando figuras científicas, diseños o datos visuales. OpenAI señala que O3 destaca especialmente en entender y generar contenido visual, más allá de texto​.

• Uso inteligente de herramientas: es capaz de decidir por sí mismo cuándo conviene hacer una búsqueda web, ejecutar código, o incluso generar una imagen, para cumplir una tarea​. Este comportamiento agente reduce la necesidad de que el usuario brinde instrucciones paso a paso. Con O3, en muchos casos basta con pedirle “Haz X” y, si para lograrlo necesita código o datos externos, él solo los obtendrá.

Por ejemplo, si la pregunta requiere cálculos, accederá al intérprete de Python, lo hará y seguirá con la respuesta. Esto lo acerca a un asistente autónomo capaz de resolver tareas de múltiples pasos por su cuenta.

• Tamaño, velocidad y costo: la potencia de O3 viene acompañada de mayores requerimientos. Es un modelo más lento y costoso de ejecutar que los demás.

Según datos preliminares, su uso vía API cuesta en el rango de $10 por 1M tokens de entrada y $40 por 1M tokens de salida​, colocándose como un producto premium. En ChatGPT, solo los suscriptores de pago (Plus, Pro, Team) tienen acceso directo a O3 en el selector de modelos​.

No está disponible de forma gratuita debido a su alto coste computacional. En cuanto a velocidad, responde más lento que un GPT-4 normal dado que piensa más. Aun así, OpenAI ha optimizado su inferencia para que normalmente entregue respuestas en menos de un minuto​, incluso realizando análisis profundos.

• Ventana de contexto y memoria: O3 soporta ventanas de contexto amplias (hasta ~200k tokens)​, equivalentes a cientos de páginas de texto. Esto significa que puede analizar documentos extensos o largas conversaciones sin perder detalle.

No llega al millón de tokens como algunos competidores, pero 200k ya es enorme comparado con los 32k tokens que manejaba GPT-4 original en 2023. Además, O3 mejora en referenciar el historial de la conversación para dar respuestas más personalizadas y contextuales​.

En comparación con GPT-4, podríamos decir que O3 es más lento pero más listo para ciertos desafíos. GPT-4 (versión original, llamada a veces GPT-4o) fue un salto increíble en generación de texto y creatividad, pero O3 lo supera en tareas que requieren lógica, código y pensamiento estratégico​.

Mientras GPT-4 puede dar gran variedad de respuestas rápidamente, O3 se toma su tiempo para dar una respuesta más meditada. Respecto a GPT-4.1 (la versión mejorada de GPT-4 lanzada en 2025), O3 compite cabeza a cabeza: GPT-4.1 trajo mejoras en código e instrucciones y un contexto de 1 millón de tokens​, pero sigue siendo un modelo orientado a respuestas inmediatas.

O3 conserva la corona en razonamiento paso a paso y uso de herramientas. Podríamos pensar que GPT-4.1 es ideal para manejar muchísima información a la vez (por ejemplo, leer un libro entero)​, mientras que O3 es ideal para resolver un problema difícil que requiere varias etapas de pensamiento.

En comparación con Gemini 2.5 Pro de Google, O3 también tiene fortalezas y debilidades relativas. Gemini (versión Pro 2.5) es reconocido por su conocimiento general amplio y su gigantesca ventana de contexto de 1M de tokens​. En pruebas de cultura general y QA (por ejemplo GPQA), Gemini ha liderado ligeramente a O3​. Sin embargo, O3 tomó la delantera en otros benchmarks de razonamiento especializado como HLE (Humanities Law & Ethics) y MMMU​, y brilla más en programación y matemáticas avanzadas​.

Eso sugiere que Gemini es más “erudito” mientras O3 es más “pensador estratégico”. Un punto importante es que Gemini es más accesible (Google lo ofrece incluso gratis con limitaciones), mientras O3 requiere pago, lo que posiciona a Gemini como la opción value y a O3 como la opción pro para quien necesite el máximo poder de razonamiento sin importar el coste​.

En resumen, O3 es el modelo a elegir si necesitas la máxima capacidad de análisis, pensamiento crítico y solución de problemas complejos (por ejemplo, para investigación científica, programación muy avanzada, consultoría técnica, etc.), siempre que dispongas de los recursos para usarlo. Es la élite de la IA razonadora de OpenAI en 2025.

O4-mini: Razonamiento rápido y asequible (el “pequeño gran” modelo)

OpenAI O4-mini es el hermano menor de O3, pero no debemos subestimarlo. OpenAI lo describe como un modelo más pequeño optimizado para rapidez y costo-eficiencia en razonamiento. Esto lo hace muy atractivo para usos más cotidianos o a gran escala donde O3 sería inviable. Veamos sus puntos clave:

• Rendimiento sorprendente para su tamaño: O4-mini logra resultados extraordinarios en matemáticas y código dada su menor envergadura. De hecho, es el modelo con mejor desempeño en los exámenes AIME 2024 y 2025 (pruebas de matemática olímpica) entre todos los evaluados​.

Con acceso a herramientas, alcanzó un 99.5% de aciertos en AIME 2025 usando Python para calcular las soluciones​, incluso sin compararse directamente con modelos que no usan herramientas, esto demuestra que aprovecha al máximo sus capacidades.

En benchmarks de matemáticas, se ha visto que O4-mini a veces supera incluso a O3 y a Gemini 2.5 Pro, pese a ser más pequeño​. Es el clásico ejemplo del “pequeño pero matón”: una arquitectura optimizada que rinde más de lo que cabría esperar.

• Dominio en ámbitos técnico-científicos: Fue entrenado con especial atención en tareas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería, matemáticas). En programación competitiva y desafíos de código, O4-mini se desempeña muy bien, quedando no muy lejos de O3 y frecuentemente por encima de modelos competidores de mayor tamaño.

Por ejemplo, en un benchmark de coding (SWE-Bench) sin trucos, O3 ganó, pero O4-mini quedó cerca y a menudo supera a Gemini 2.5 Pro en código​. Además, evaluadores externos notaron mejoras de O4-mini sobre su predecesor (O3-mini) en tareas no-STEM como análisis de datos y razonamiento general​.

Es decir, no solo sabe de números, también entiende contextos de negocio, lenguaje natural, etc. mejor que versiones previas.

• Eficiencia y costo: La gran ventaja de O4-mini es que es mucho más barato y rápido. Según cifras de OpenAI, su costo API ronda $1.1 por 1M tokens de entrada y $4.4 por 1M tokens de salida, comparado con $1.25/$10 de Gemini 2.5 Pro y los $10/$40 de O3​.

¡Una diferencia notable, especialmente en tokens de salida que suelen ser la mayor parte en modelos razonadores! OpenAI está pricing agresivamente O4-mini para que sea la opción de mejor relación calidad-precio. Además, su velocidad de generación es mayor que la de O3 (por ser más pequeño, requiere menos computación por token).

Esto lo hace ideal para aplicaciones de alto volumen: por ejemplo, si tu empresa quiere hacer decenas de miles de análisis al día, O4-mini es económicamente viable donde O3 no lo sería.

• Accesibilidad: O4-mini está disponible para todos los usuarios de ChatGPT (incluso gratis) de cierta manera. En ChatGPT Plus/Pro aparece directamente como modelo seleccionable, y para usuarios gratuitos OpenAI añadió la opción “Think” que básicamente ejecuta O4-mini en su modo razonador para quienes no pagan​.

En otras palabras, cualquier persona puede probar O4-mini (aunque con límites de tasa) simplemente habilitando ese modo de pensamiento en la interfaz gratuita. Esto es un movimiento importante de OpenAI para difundir la tecnología.

Además, desarrolladores pueden acceder a O4-mini vía la API de chat completions desde el día de lanzamiento​ (algunos con verificación requerida). Así que integrarlo en proyectos es relativamente sencillo comparado con O3, que tiene más restricciones iniciales.

• Límites: Si bien O4-mini es excelente para su tamaño, no deja de ser menos potente que O3. En tareas extremadamente complejas o con múltiples dependencias, es posible que O3 encuentre soluciones que O4-mini pasa por alto.

También su ventana de contexto es de ~200k tokens al igual que O3​, suficiente para la mayoría de casos pero menor que la de GPT-4.1 o Gemini (que alcanzan 1M).

En conocimiento general extenso, O4-mini puede quedarse un poco detrás de los modelos gigantes. Digamos que O4-mini cubre el 90% de las necesidades con un 10% del costo, pero ese 10% restante de problemas super-difíciles seguirán requiriendo a “los grandes”.

En comparación con GPT-4 estándar, O4-mini puede ser visto como un nuevo competidor ligero. GPT-4 sigue siendo más creativo en algunos ámbitos y tiene más parámetros (no sabemos las cifras exactas, pero se intuye que GPT-4 es más grande).

Sin embargo, O4-mini lo desafía en campos lógicos y además responde más rápido y barato, lo que es muy atractivo.

Respecto a GPT-4.1 mini (una versión más pequeña de GPT-4.1 lanzada por OpenAI junto a GPT-4.1), habría que ver comparativas, pero O4-mini está específicamente optimizado para razonamiento, por lo que es probable que O4-mini supere a GPT-4.1 mini en matemáticas y programación, mientras que GPT-4.1 mini quizá sea más generalista.

Con Gemini 2.5 Pro, la comparativa es muy interesante: O4-mini cuesta menos y a veces rinde más en técnico, Gemini rinde mejor en cultura general y tiene el plus de imágenes (sí acepta imágenes de entrada, cosa que O4-mini aparentemente no soporta de momento​).

Así que quien busca análisis de imagen o contexto larguísimo quizá prefiera Gemini, pero quien quiera resolución de problemas focalizada optará por O4-mini.

En definitiva, O4-mini es el modelo que democratiza el razonamiento avanzado. Es la opción para desarrolladores, estudiantes, empresas emergentes y entusiastas que quieran potencia de IA en sus proyectos sin arruinarse.

Te dará gran parte de la inteligencia de O3 a una fracción del coste, y con una velocidad que permite interacciones más fluidas. No es casualidad que muchos lo consideren “el pequeño gran modelo” de esta generación.

O4-mini High: Exprimiendo el mini modelo al máximo

O4-mini High no es un modelo distinto, sino un modo de operación de O4-mini. Básicamente, significa ejecutar O4-mini con su configuración de “alto esfuerzo de razonamiento”, permitiéndole usar más pasos de pensamiento interno antes de dar la respuesta.

En la práctica, es como pedirle a O4-mini que piense un poco más lento pero más a fondo, acercándolo en comportamiento (que no en tamaño) a O3.

En ChatGPT, al seleccionar el modelo o4-mini-high obtenemos este efecto. ¿Qué implica?

• Mejoras de rendimiento: En muchos casos, O4-mini-high puede obtener respuestas de mayor calidad que O4-mini normal, resolviendo problemas donde la versión rápida podría fallar. Por ejemplo, en código complejo o en acertijos lógicos difíciles, ese esfuerzo extra puede marcar la diferencia.

Usuarios han reportado que a veces O4-mini-high incluso se siente más competente que O3-mini-high (su predecesor) en la generación de código correcto, aunque en algunas pruebas muy avanzadas O3 completo siga siendo superior​.

Es decir, activando el modo “High” sacas el jugo extra que O4-mini tiene disponible.

• Costo de velocidad: Evidentemente, este modo es más lento y consume ligeramente más tokens (porque parte del “razonamiento” extra se come en tokens de pensamiento ocultos que igual cuentan en cómputo).

No obstante, sigue siendo más rápido que O3. Es un compromiso: tardará más segundos que O4-mini estándar, pero menos que O3, logrando una calidad intermedia-alta. Ideal cuando necesitas un empujón extra de calidad sin llegar al costo de O3.

• ¿Cuándo usarlo? Cuando estés usando O4-mini y veas que no logra resolver algo complejo, podrías intentar en modo High. En ChatGPT libre, como mencionamos, el botón “Think” básicamente activa O4-mini-high​. OpenAI ha hecho esto genial para que incluso sin pagar, cualquiera pueda experimentar ese nivel de razonamiento intensivo (aunque limitado por tiempos y usos diarios).

En la API, uno podría ajustar parámetros que logren efecto similar (como temperature, top_p bajos para enfoque, o quizá pronto parámetros específicos de profundidad si los exponen).

En comparación con O3, O4-mini-high no siempre alcanza el nivel de O3, pero puede acercarse en ciertos ámbitos concretos dado su entrenamiento optimizado. Por ejemplo, en el benchmark GPA Diamond (preguntas científicas de altísima dificultad), un test que mide nivel doctorado, O3 obtuvo ~87.7% de aciertos frente a ~78% de O1​.

No tenemos el número exacto de O4-mini-high en ese benchmark público, pero sabiendo su rendimiento top en AIME, es plausible que también alcance resultados notablemente altos, quizás compitiendo con O3 en matemáticas de competencia.

Donde O3 aún llevaría ventaja es en la diversidad de situaciones donde su mayor capacidad se nota (y porque O3 también puede ejecutarse en modos High aún más intensivos si se le permitiera).

Contra Gemini 2.5 Pro (Flash o Pro), o4-mini-high probablemente recorta distancias donde la pura potencia bruta de Gemini le ganaría a O4-mini normal.

Sin embargo, hay quien opina que actualmente o4-mini-high se siente similar al rendimiento de un hipotético “o3.1-mini” – es decir, una mejora incremental sobre la generación anterior, pero no un salto milagroso frente a los modelos mucho más grandes​. En todo caso, es una gran opción cuando quieres exprimir al límite a O4-mini para casos puntuales.

En resumen, O4-mini-high es tu modo “turbo inteligente” de O4-mini. Te da un plus de calidad de respuesta a cambio de un poco más de tiempo.

Gracias a él, OpenAI logra que su modelo económico siga siendo competitivo incluso frente a modelos mayores en tareas complicadas, cubriendo así un espectro amplio: rapidez cuando la necesitas, profundidad cuando la requieres.

GPT-4, GPT-4.1 y Gemini 2.5 Pro: ¿Cómo encajan en esta historia?

Hemos ido mencionando a los otros modelos importantes durante la comparativa, pero hagamos un breve resumen de cómo se posicionan GPT-4, GPT-4.1 y Gemini 2.5 Pro respecto a O3/O4-mini:

• GPT-4 (2023): Fue el estándar de oro en lenguaje natural. Muy versátil, creativo y con alta calidad general.

Sin embargo, no estaba específicamente entrenado para razonamiento prolongado ni tenía uso agente de herramientas integrado en su génesis (aunque GPT-4 puede llamar funciones, no “decide solo” usarlas del mismo modo que O3).

En benchmarks especializados, GPT-4 original es superado por O-series (O1 ya lo superaba en AIME y GPQA​). No obstante, GPT-4 es excelente en tareas conversacionales, generación de texto elegante, y su tiempo de respuesta es menor.

Piensa en GPT-4 como el generalista brillante y en O3 como el especialista profundo.

• GPT-4.1 (2024/2025): Es la evolución de GPT-4. Trajo mejoras en programación y seguimiento de instrucciones, y algo revolucionario: hasta 1 millón de tokens de contexto​.

Esto permite darle cantidades masivas de información de una sola vez (por ejemplo, alimentar la IA con una biblioteca entera de documentos). GPT-4.1 cerró parte de la brecha en código, acercándose al nivel de modelos O en generación de código limpio y funcional.

Sin embargo, GPT-4.1 sigue respondiendo de forma inmediata, sin cadenas de pensamiento deliberadas largas.

En problemas difíciles, probablemente O3 todavía tenga la ventaja por su entrenamiento RL especializado. Una forma fácil de verlo: Si tu problema es “tengo 500 páginas de datos, resúmelos y encuentra patrones”, GPT-4.1 es la elección (por contexto enorme).

Si tu problema es “resuelve este puzzle lógico ultra difícil”, O3 será más adecuado.

• Gemini 2.5 Pro (Google, 2025): Representa la respuesta de Google en la carrera de las IAs de gran tamaño. Gemini 2.5 Pro es multimodal (texto+imagen) y maneja 1M de tokens, con gran base de conocimiento general.

Se ha destacado en cultura general y preguntas abiertas (lideró en benchmark GPQA, de preguntas generales). También es muy útil para largas conversaciones o análisis de documentos extensos, gracias a su contexto. En precio, su API era más cara que O4-mini pero más barata que O3, posicionándose en un punto intermedio​. Google además lo ofrecía vía una interfaz gratuita (AI Studio) con ciertas limitaciones, dándole ventaja de accesibilidad​.

La competencia directa entre Gemini y los O-series se vio en que Gemini dominaba en amplitud de conocimiento, mientras O3 dominaba en profundidad de razonamiento en ciertas áreas técnicas​.

Por ejemplo, Gemini es excelente si le das un manual entero y le preguntas cosas; O3 es excelente si le pides resolver un problema que requiere varios pasos y búsquedas internas. En definitiva, Gemini 2.5 Pro es un rival formidable y obligó a OpenAI a moverse rápido.

La buena noticia es que esta competencia nos beneficia con mejores modelos de ambos lados 😃.

Para ti como usuario, saber esto te ayuda a elegir: ¿Necesitas contexto gigantesco? GPT-4.1 o Gemini. ¿Necesitas razonamiento profundo? O3/O4-mini. ¿Quieres algo intermedio o coste eficiente? O4-mini o GPT-4.1 mini.

No hay un modelo “mejor absoluto” en todo; cada uno tiene su nicho donde brilla.

Aplicaciones prácticas en distintos campos

Más allá de las cifras y tecnicismos, lo más emocionante es imaginar ¿Qué podemos hacer con O3, O4-mini y compañía?. Estos modelos abren posibilidades nuevas en multitud de sectores.

Veamos algunas aplicaciones prácticas en áreas relevantes – incluyendo cómo podrían integrarse en la educación, por ejemplo en los másteres de Nuclio Digital School orientados a estas disciplinas.

• Programación y desarrollo de software: Los modelos O3/O4-mini destacan en generación y revisión de código. Un estudiante o profesional de programación puede usarlos como asistentes de codificación: desde autocompletar funciones complejas, hasta depurar errores o refactorizar código a mejores prácticas.

Imagina tener ChatGPT con O4-mini abierto mientras programas – podrías pegarle un trozo de código con bug y obtener sugerencias precisas para arreglarlo, o incluso pedirle «escribe tests unitarios para esta función».

En un entorno de aprendizaje (como un máster de desarrollo web), los alumnos tendrían una especie de coach 24/7 que explica algoritmos, optimiza código y propone soluciones alternativas.

O3, con su potencia, incluso puede ayudar en arquitectura de software: le describen un problema complejo y te sugiere cómo dividirlo en módulos, qué tecnologías usar, etc., basándose en razonamiento profundo y conocimiento actualizado​.

Para desafíos de programación competitiva, O4-mini-high puede ser ese compañero de equipo virtual que piensa contigo la solución.

• Data Science y análisis de datos: En el campo de la ciencia de datos, estas IAs pueden revolucionar la forma de trabajar. Pueden servir como asistentes analíticos que reciben tus datos y te ayudan a explorarlos.

Por ejemplo, como alumno del máster en Data Science de Nuclio, podrías darle a O3 un dataset (sí, ¡puedes subir archivos en ChatGPT con estos modelos!) y pedirle «analiza las tendencias y outliers»; O3 lo haría, quizás ejecutando Python internamente para generar estadísticas o gráficas​.

También pueden ayudar en Machine Learning AutoML: dada una descripción del problema, O4-mini podría sugerir qué tipo de modelo entrenar, qué features pueden ser importantes, o incluso generar código de entrenamiento y validación.

Su capacidad de razonamiento les permite explicar el porqué de ciertos patrones, no solo sacar métricas. Por ejemplo, con datos financieros, O3 podría razonar sobre causalidades económicas mientras analiza las series temporales (combinando su conocimiento general con los datos específicos).

Esto es un plus enorme para estudiantes y profesionales, porque no solo obtienen resultados, sino también interpretaciones. En marketing digital orientado a datos (analytics), de igual modo, estas IAs pueden segmentar audiencias, analizar KPI de campañas y recomendar optimizaciones basadas en insights que descubren en los números.

• Marketing digital y contenidos: En marketing, la creatividad y la estrategia van de la mano de los datos. Los nuevos modelos pueden ayudar en ambas facetas. Por un lado, generación de contenidos: GPT-4 ya era bueno escribiendo textos publicitarios o publicaciones para redes; O4-mini puede hacer esto también pero añadiendo un toque de razonamiento estratégico.

Por ejemplo, un alumno de un máster de Marketing Digital podría pedir “crea 5 propuestas de campaña para este producto, considerando tendencias actuales y público objetivo tal”. O4-mini buscará información actualizada en la web (porque tiene acceso a navegación)​ y te presentará ideas creativas pero también justificadas con datos o referencias a las tendencias.

Además, en SEO puede ayudarte a optimizar contenido identificando qué keywords o preguntas frecuentes incluir (incluso puede hacer análisis competitivo si le dejas buscar en Google).

Por otro lado, en la parte analítica, como mencionamos, pueden procesar los datos de una campaña y sugerirte decisiones: ¿qué segmento convertir mejor?, ¿a qué hora publicar?, etc., basándose en su razonamiento y quizá en comparativas con casos similares. Y no olvidemos el email marketing personalizado: con una buena base de clientes, O3 podría idear estrategias de segmentación muy finas e incluso escribir 10 versiones distintas de un email adaptadas a distintos perfiles psicológicos, todo sustentado en insights.

El resultado es un marketing más eficiente y posiblemente más original.

• Diseño UX/UI: En diseño de experiencia de usuario e interfaces, estas IAs son como co-diseñadores inteligentes. Obviamente no van a suplantar la creatividad humana, pero sí potenciarla. Un UX designer puede describirle a O4-mini «tengo este prototipo de app de finanzas, ¿cómo podría mejorarlo para que sea más intuitivo para usuarios mayores?».

El modelo podría analizar la descripción (e incluso imágenes del prototipo si se las das a O3, que entiende imágenes​) y luego sugerir cambios: quizás resaltar cierto botón, simplificar un flujo, usar tal paleta de colores accesible, etc., apoyándose en principios de UX conocidos que ha “leído”. También podría enumerar posibles pruebas A/B para validar hipótesis de diseño.

En un máster de Diseño UX/UI, imaginar tener esta herramienta significa que los estudiantes pueden iterar más rápido: cada idea que tienen, la discuten con la IA, obtienen retroalimentación instantánea, la refinan… Un verdadero brainstorming continuo.

• Recursos Humanos (RRHH): En RRHH y gestión de talento, estas IAs pueden ser aliadas para agilizar y mejorar procesos. Por ejemplo, en reclutamiento, O4-mini puede cribar CVs a gran velocidad razonando sobre la adecuación de cada candidato según la descripción del puesto (evitando sesgos si se le instruye correctamente). Puede redactar descripciones de puesto atractivas a partir de unos cuantos bullets que le dé el equipo, ahorrando tiempo al departamento.

Para la formación interna, modelos como O3 podrían generar planes de capacitación personalizados: supongamos que analizas con la IA las evaluaciones de desempeño de los empleados, podría detectar brechas comunes y sugerir cursos o talleres específicos para cubrirlas, explicando por qué.

También en gestión del clima laboral: se le podría proporcionar resultados anónimos de encuestas internas, y que la IA saque conclusiones y propuestas (por ejemplo, detectando que los desarrolladores remotos se sienten menos valorados, podríais proponer a RH alguna iniciativa focalizada).

En un ámbito académico de gestión de personas, integrar un modelo así enseña a los alumnos cómo la IA puede mejorar la toma de decisiones de personal con datos y análisis que a veces a los humanos nos tomaría semanas realizar.

• Gestión de productos digitales y negocios: Para product managers y profesionales de negocio digital, el valor está en cómo estas IA sintetizan información y sugieren acciones. Por ejemplo, un PM puede preguntar a O3: “Analiza las reseñas de usuarios de la última versión de mi app y dime las 5 mejoras más solicitadas”.

O3 podría leer cientos de reseñas (gran contexto) y resumir: “muchos mencionan dificultad en el login, otros piden más opciones de personalización…”, etc., ahorrando horas de trabajo.

Luego podría incluso priorizar esas mejoras combinando con datos de uso (si se los das). En planificación, puedes pedir roadmaps tentativos: “¿Qué funcionalidades tendría sentido lanzar en los próximos 6 meses para superar a tal competidor?” – la IA buscará información del competidor, analizará tendencias del sector, y te dará ideas razonadas.

En másteres de Producto Digital esto es oro puro, porque los estudiantes pueden simular casos de negocio con la IA: jugar a ser consultores asistidos por O4-mini para resolver retos empresariales, recibiendo feedback inmediato de sus propuestas.

El modelo, al conocer buenas prácticas de negocio y tener capacidad analítica, te dirá cosas como “si priorizas esta función, cuidado con el impacto en soporte técnico según experiencias previas de empresas similares”, por dar un ejemplo. Así, se vuelve un mentor virtual en estrategia de producto.

Por supuesto, siempre habrá que usar estas herramientas con criterio: no están exentas de errores. Pueden generar código con bugs (aunque O3/O4-mini han reducido las alucinaciones, siguen sin ser infalibles al 100% en todo), o proponer algo que suena bien pero en la práctica no aplica a tu caso particular. La supervisión humana sigue siendo crucial, especialmente en ámbitos creativos y de decisiones empresariales.

Pero la diferencia ahora es que lo pesado, lo tedioso, lo abrumadoramente complejo, puede ser abordado junto con un copiloto de IA que hace más llevadero el trabajo y amplía nuestras capacidades.

Preguntas frecuentes (FAQs)

A continuación, abordamos algunas preguntas frecuentes que muchos usuarios en España pueden estar buscando en Google sobre estos nuevos modelos de OpenAI:

❓ ¿Cómo usar O3 gratis?

Lamentablemente, O3 no se puede usar gratis a día de hoy de forma directa. O3 es un modelo de uso premium disponible para suscriptores de ChatGPT Plus/Pro/Enterprise y ciertos desarrolladores vía API con acceso aprobado.

Sin embargo, OpenAI ofrece O4-mini gratis en ChatGPT (a través del modo “Think”)​. Si quieres probar las capacidades de razonamiento sin coste, entra a ChatGPT (versión gratuita) y activa el botón “Think” antes de enviar tu pregunta; esto ejecutará el modelo O4-mini en modo High para tu consulta. Podrás ver cómo la IA se toma unos segundos adicionales pero entrega una respuesta más elaborada.

En resumen, O3 en sí no está abierto gratuitamente, pero su “hermano pequeño” sí, y puede darte una idea bastante buena de lo que estos modelos pueden hacer. Otra vía de acceso gratuito indirecto podría ser aprovechar servicios de terceros o investigaciones abiertas que repliquen funciones similares, pero el modelo oficial O3 como tal está restringido a pago por ahora.

❓ ¿Cómo integrar la API de OpenAI con O4-mini?

Integrar O4-mini vía la API de OpenAI es muy similar a integrar GPT-3.5 o GPT-4, solo que debes especificar el modelo correspondiente. Primero, necesitas una clave de API de OpenAI (y posiblemente verificar tu cuenta/organización para acceso a los modelos O-series).

En tu llamada a la API, usarías el endpoint de Chat Completions (o el nuevo Responses API que ofrece funcionalidad especial para razonamiento) indicando el model= "openai-o4-mini" o similar (el nombre exacto del modelo lo proporciona la documentación oficial). A partir de ahí, envías tus mensajes como lo harías con ChatGPT: por ejemplo, un system prompt si lo deseas, y tu user prompt con la tarea. La respuesta vendrá con el razonamiento aplicado.

Consejos prácticos: si quieres emular el modo High, podrías ajustar algún parámetro como max_reasoning_steps (en el Responses API, OpenAI menciona que permiten preservar tokens de razonamiento e incluso pronto el uso de herramientas vía API​ en openai.com). También puedes usar function calling para que la IA ejecute funciones (¡útil para integrarla con tus propias herramientas!).

En resumen, integrar O4-mini es tan sencillo como indicar el modelo correcto en la API de OpenAI, y luego tratarlo como cualquier chat completions. Asegúrate de manejar bien el streaming de tokens si quieres ir recibiendo la respuesta poco a poco, dado que O4-mini puede generar respuestas largas al razonar. Y vigila tu uso de tokens: aunque es más barato que otros modelos, en modo intensivo puede consumir bastantes tokens respondiendo (especialmente si tu ventana de contexto es grande).

❓ ¿Qué modelo de OpenAI elegir según mi perfil y necesidades?

La elección del modelo óptimo dependerá de para qué lo necesitas y qué recursos tienes. Algunas recomendaciones generales:

• Si eres usuario general o estudiante con curiosidad y no puedes pagar, aprovecha ChatGPT con O4-mini (modo Think). Te permitirá resolver dudas complejas mejor que GPT-3.5 estándar.

Si necesitas escribir textos creativos o conversar, GPT-3.5/GPT-4 gratuito podría bastar; pero para problemas técnicos o lógicos difíciles, activa O4-mini.

• Si eres desarrollador o analista independiente y puedes costear algo, O4-mini vía API o ChatGPT Plus es seguramente tu mejor elección. Es económico y te da un rendimiento casi de nivel élite.

Úsalo para generar código, analizar datos o crear contenidos especializados. Te ahorrarás dinero en comparación con usar GPT-4 o O3, obteniendo resultados muy sólidos.

• Si eres investigador o profesional enfrentando desafíos realmente complejos (demostraciones matemáticas, proyectos de IA, consultorías especializadas) donde cada porción de calidad extra cuenta y el coste es secundario, entonces O3 vale la pena.

O3 brillará en tareas donde otros modelos flaquean, especialmente si implican varios pasos difíciles o integración intensiva de herramientas (por ejemplo, analizar simultáneamente texto, imágenes y código para un experimento científico). Ten en cuenta que necesitarás una suscripción o pagar su uso.

• Si tu prioridad es larga capacidad de contexto (procesar documentos enormes, largas conversaciones), quizás GPT-4.1 o Gemini 2.5 Pro sean mejores.

Por ejemplo, para aplicaciones legales de analizar contratos larguísimos, un modelo con 1M de tokens como GPT-4.1 o Gemini es más adecuado que los 200k de O-series. Así que, perfil de abogado o analista de información masiva: mira hacia GPT-4.1/Gemini.

• Si buscas balance entre conocimientos generales y costo: GPT-4 (original) sigue siendo muy bueno de forma generalista, pero a estas alturas quizás optaríamos por GPT-4.1 mini o O4-mini, que cubren mucha generalidad y encima son más baratas.

• Para equipos o empresas: probablemente usarán una combinación. Por ejemplo, servicio al cliente podría ir con O4-mini (muchas consultas rápidas con cierta inteligencia), y un departamento de I+D con O3 para proyectos punteros.

Siempre evalúa el ROI: ¿vale la pena pagar 10x más por O3 en tu caso de uso? Si la diferencia de calidad impacta a tu negocio fuertemente (p.ej., evitar un error crítico en código de producción), sí. Si es para algo más cotidiano, O4-mini o GPT-4.1 seguramente basten.

En conclusión, elige O4-mini para la mayoría de usos cotidianos o de volumen, elige O3 para tareas de máxima dificultad o precisión, y considera GPT-4.1/Gemini si tu caso exige contextos gigantes o comparativas de conocimiento muy abiertas.

Y no olvides que puedes combinar: quizá usar O4-mini para un primer borrador o análisis, y luego pasar la tarea refinada a O3 para asegurar el mejor resultado. ¡Tú tienes el control de tu “equipo” de IAs! Si quieres aprender a dominarlas como un profesional, nuestro Máster en Inteligencia Artificial es perfecto para ti.