¿Cuáles son las diferencias entre Chat GPT-4 y Chat GPT-5?
Entre los dos hay dos años y medio: GPT-4 salió el 14 de marzo de 2023 y GPT-5 el 7 de agosto de 2025. Y la diferencia principal no es la de siempre —«razona mejor»—, sino un cambio de concepto: GPT-5 dejó de ser un modelo que eliges para convertirse en un sistema que decide cuánto tiene que pensar en cada pregunta. GPT-4 frente a GPT-5, en lo que cambia para quien trabaja con ChatGPT Aspecto GPT-4 GPT-5 Lanzamiento 14 de marzo de 2023 7 de agosto de 2025 Cómo se elige el modelo Lo eliges tú en el selector de ChatGPT. Un enrutador decide en cada consulta si responde rápido o razona más; puedes pedirle que piense más. Contexto (API) 8.192 tokens. La variante de 32.768 fue de acceso limitado y se retiró en junio de 2025. 400.000 tokens: hasta 272.000 de entrada y 128.000 de salida. En qué pone el foco OpenAI Modelo multimodal: acepta texto e imágenes y mejora la fiabilidad frente a GPT-3.5. Un solo sistema que une respuesta rápida y razonamiento, con menos alucinaciones y mejor rendimiento en programación y tareas con herramientas. Disponibilidad OpenAI lo apagó el 23 de octubre de 2026. Modelo vigente, con revisiones posteriores. Fuente: anuncios, documentación de modelos y página de bajas de OpenAI, consultada el 11 de octubre de 2026. Sin cifras de benchmark: consúltalas en la fuente original. Ya no eliges modelo Con GPT-4 y los modelos que vinieron después, en ChatGPT había un desplegable: elegías entre el rápido, el que razonaba, el que veía imágenes. En la práctica casi nadie sabía cuál tocaba, y mucha gente usaba el peor modelo para su tarea sin enterarse. GPT-5 quitó esa decisión de en medio. Es un sistema con un enrutador que, según lo que le pidas, contesta rápido o se para a razonar antes de responder. Para quien usa ChatGPT en su trabajo, ese es el cambio que más se nota en el día a día, bastante más que cualquier porcentaje de un informe técnico. Qué cambia en la práctica Textos mucho más largos de una sentada. GPT-4 empezó con una ventana de contexto pequeña y la fue ampliando con GPT-4 Turbo. GPT-5 trabaja en un orden de magnitud superior: caben documentos enteros, no fragmentos. Código y tareas encadenadas. Es donde OpenAI puso el foco de esta versión, y donde la diferencia es más visible: seguir una instrucción larga con varios pasos, usar herramientas externas y no perderse por el camino. Menos invenciones. GPT-5 se inventa datos con menos frecuencia que GPT-4 y que los modelos intermedios. Menos, no cero: sigue haciendo falta comprobar cualquier cifra, fecha o cita antes de publicarla. Más control desde la API. Se puede regular cuánto esfuerzo dedica a razonar y cuánto se extiende al responder, y hay versiones más pequeñas y baratas para tareas que no necesitan al modelo grande. Qué no cambió Las dos versiones entienden texto e imágenes. Las dos pueden equivocarse con seguridad absoluta. Y las dos dependen de lo que les pidas: un encargo mal escrito sigue dando un resultado mediocre con el mejor modelo del mercado. Tampoco cambió una cosa incómoda: cuando OpenAI puso GPT-5 por defecto y retiró el desplegable, hubo suficiente queja de los usuarios como para que acabara devolviendo el acceso a los modelos anteriores en los planes de pago. Conviene recordarlo antes de montar un proceso de empresa encima de un modelo concreto. Las cifras, en la fuente No damos aquí porcentajes de pruebas comparativas a propósito. Los modelos se revisan cada pocos meses y esas cifras envejecen enseguida; además, los resultados de laboratorio no se parecen mucho a lo que notas trabajando. Si necesitas los números del día, están en la presentación de GPT-5 y en la documentación de modelos de OpenAI. GPT-4 se apagó el 23 de octubre de 2026 No es una comparativa teórica: OpenAI retiró el modelo gpt-4 de su API el 23 de octubre de 2026, igual que ya había retirado la variante de 32k en junio de 2025. Si tu empresa tenía algo en producción llamando a ese modelo por su nombre, dejó de funcionar ese día. Es el argumento práctico para no atar un proceso a un modelo concreto. Lo que hay que fijar es la tarea y cómo se comprueba su resultado; el modelo que haya debajo tiene que poder cambiarse sin rehacer el trabajo, porque cambia, y ya hemos visto que con fecha. Y si tienes que decidir qué usar en tu empresa La pregunta útil casi nunca es cuál es el mejor modelo. Es qué tarea quieres quitarte de encima y si su resultado se puede comprobar. Una tarea repetitiva cuyo acierto nadie sabe puntuar no se automatiza con garantías, por bueno que sea el modelo; y una que sí se puede puntuar se resuelve muchas veces con un modelo pequeño y barato. Eso es lo que hacemos cuando montamos agentes de IA conectados a los sistemas de un cliente o cuando automatizamos procesos internos: empezar por la tarea y por cómo se mide, no por el modelo. Nota de actualización, octubre de 2026: esta entrada se publicó en junio de 2023 y afirmaba que GPT-5 se había lanzado el 28 de mayo de 2023, con varias cifras de rendimiento atribuidas a esa versión. Era incorrecto: en aquella fecha GPT-5 no existía y los datos correspondían a GPT-4. Hemos reescrito el artículo entero con la información real.
