Modelos de pago de ChatGPT: qué ofrece cada opción
La inteligencia artificial (IA) atraviesa un periodo de madurez acelerada. Herramientas que hace apenas dos años parecían experimentales hoy se integran en procesos de negocio, educación y creación de contenidos. Una de las empresas que lidera y a la vez impulsa esta transformación es OpenAI, responsable de ChatGPT.
Aunque la mayoría ha probado alguna versión gratuita, pocos conocen las diferencias entre los modelos de pago que ofrece la plataforma. Cada modelo responde a necesidades concretas, desde escribir un correo hasta depurar código complejo y se actualiza con frecuencia para mejorar la calidad, velocidad y precio. Este artículo detalla los modelos vigentes, y cuándo conviene elegir uno u otro.
Modelos disponibles actualmente y su uso
A continuación los modelos activos en la suscripción de pago, así como su propósito principal. Después encontrarás los modelos que ya no están disponibles de forma oficial.
GPT-4o
Finalidad principal: tareas generales con buen equilibrio entre rapidez y profundidad.
GPT-4o es hoy el estándar de la plataforma. Maneja texto, imágenes y audio dentro de las funciones que lo permiten, redacta documentos extensos, resuelve problemas de lógica y entrega respuestas en un tiempo corto. Consume menos créditos que su antecesor GPT-4 y es la opción recomendada para usuarios que buscan un rendimiento sólido en la mayoría de escenarios: redacción, análisis de datos ligeros, lluvia de ideas y programación básica.
GPT-4.5 (vista previa)
Finalidad principal: análisis profundo y manejo de contexto amplio.
Esta versión preliminar amplía el límite de contexto, lo que le permite comprender conversaciones más largas y generar textos extensos con mayor coherencia. Ideal para informes técnicos, investigaciones, guiones o proyectos donde la precisión y la continuidad pesan más que la velocidad. Requiere unos segundos extra de procesamiento frente a GPT-4o.
o3
Finalidad principal: razonamiento avanzado.
o3 corresponde a una evolución optimizada del antiguo GPT-3.5. Está pensado para quienes necesitan respuestas concisas en tareas cotidianas sin sacrificar calidad. Buena opción para correos, resúmenes, traducciones y consultas técnicas moderadas cuando el tiempo de respuesta es prioritario.
o4-mini
Finalidad principal: asistencia veloz en tareas sencillas.
Esta variante “mini” de la familia 4 reduce recursos para ofrecer la mayor velocidad de todo el catálogo. Es útil en chats interactivos, generación de ideas rápidas, esquemas cortos o soporte básico donde importa más la agilidad que la profundidad.
o4-mini-high
Finalidad principal: programación y razonamiento visual.
Aunque parte del mismo núcleo que o4-mini, está ajustado para problemas lógicos, depuración de código, análisis de algoritmos y manipulación de estructuras visuales (por ejemplo, diagramas o maquetas simples). Entrega respuestas muy precisas en lenguajes de programación y ayuda a entender segmentos de código con claridad.
Modelos recientemente retirados
| Modelo | Motivo de salida |
| GPT-4 (estándar) | Reemplazado por GPT-4o, que ofrece menor latencia y coste por token. |
| GPT-3.5 Turbo | Absorbido en la optimización que dio lugar a o3; se mantendrá solo para compatibilidad histórica en ciertas API. |
¿Qué son los tokens y cómo medirlos?
En los modelos de lenguaje de OpenAI cada pieza de texto se divide en tokens (pequeños fragmentos que, según el idioma, pueden representar una sílaba, una palabra corta o parte de una palabra).
La plataforma cuenta todos los tokens que envías (entrada o prompt) y los que el modelo genera (salida o completion). La suma no puede superar la ventana de contexto del modelo. Además, cada modelo impone un tope independiente al número de tokens que puede producir en una sola respuesta.
Para estimar cuántos tokens usas:
- Regla rápida: ≈ 3–4 caracteres ≃ 1 token, son unas 75 palabras ≃ 100 tokens, todo esto es un aproximado.
- Contador automático: en la API la respuesta incluye
usage.total_tokens; en ChatGPT Plus (versio nde pago) puedes activar la opción “Mostrar recuento de tokens”. - Herramientas externas: bibliotecas como tiktoken permiten calcular los tokens exactos antes de enviar la petición.
Nota
El límite de salida indica cuántos tokens puede generar el modelo en una respuesta. Si necesitas más, pide al modelo que continúe.
Buenas prácticas para optimizar tokens
- Resume o elimina: las partes irrelevantes del prompt antes de enviarlo.
- Agrupa instrucciones: un único mensaje bien estructurado gasta menos tokens que varios intercambios breves.
- Controla la longitud de la salida: con parámetros como
max_tokenso instrucciones tipo “responde en 200 palabras” podras controlar los tokens de salida.
Nota
Conocer la capacidad de cada modelo te ayudará a evitar errores por exceso de contexto y a reducir costes. Si aún no estás seguro de qué plan necesitas, prueba primero la versión gratuita: verás el recuento de tokens en tiempo real y podrás decidir si las ventajas de los modelos de pago justifican el salto.
¿Cuál elegir?
Todo dependerá de lo que necesites por ejemplo:
| Necesidad principal | Modelo recomendado |
| Respuestas todo terreno sin ajustar parámetros | GPT-4o |
| Informes extensos, investigaciones y contexto grande | GPT-4.5 |
| Correos rápidos, resúmenes o traducciones breves | o3 |
| Chat inmediato y bocetos de texto muy cortos | o4-mini |
| Depurar código o resolver lógica compleja | o4-mini-high |
Conclusión
OpenAI mantiene una estrategia de mejora continua: retira versiones cuando otra alternativa entrega igual o mejor rendimiento con menor coste. Para el usuario de pago, esto se traduce en un catálogo dinámico donde cada modelo cubre un rango de casos de uso específico.
Si aún no trabajas con la versión de pago, la modalidad gratuita resulta un punto de partida valioso: permite familiarizarte con la interfaz, evaluar la calidad de las respuestas y decidir si necesitas más velocidad, contexto o precisión. A partir de ahí, bastará con identificar tu flujo de trabajo para escoger el modelo que aporte el mejor equilibrio entre coste y beneficio.
