GPT-5.1 llega en un momento raro, casi a contrapié. GPT-5 había puesto el listón altísimo en benchmarks y razonamiento, pero una parte de la comunidad quedó fría con su estilo y con la sensación de que el modelo “pensaba menos” en muchas respuestas reales. GPT-5.1 intenta cerrar esa brecha, no solo subiendo el nivel técnico, sino ajustando cómo la IA habla, cuánto se toma su tiempo para pensar y cuánta libertad te da para definir su personalidad. Yo mismo he sido muy crítico con la versión 5, a la que en algún momento he llamado “lobotomizada”, pero bueno, esa es mi humilde opinión.
En este artículo te explico qué cambia con GPT-5.1, cómo se compara con GPT-4 y GPT-5, y qué implica en la práctica para cualquiera que use ChatGPT de forma profesional, ya sea para marketing, programación, análisis de negocio o creación de contenidos. Por cierto si quieres leer más sobre Inteligencia Artificial tengo unos cuantos artículos :)
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GPT-5.1 no es un modelo completamente nuevo entrenado desde cero, sino una iteración directa sobre la familia GPT-5. OpenAI lo presentó el 12 de noviembre de 2025 como una actualización de la serie, formada por dos variantes principales: GPT-5.1 Instant y GPT-5.1 Thinking. Ambas se sitúan por encima de GPT-5 en calidad de razonamiento, estilo conversacional y control de tono, y se integran en ChatGPT con un sistema de enrutado automático que decide qué versión usar en cada caso.
GPT-5.1 Instant es el modelo de uso general, el que verás casi siempre por defecto en ChatGPT. Está pensado para ser más cálido, más conversacional y más fiable siguiendo instrucciones, sin perder rapidez. GPT-5.1 Thinking es la versión orientada a razonamiento profundo: adapta el tiempo de “pensar” en función de la dificultad de la tarea, acelera en las consultas sencillas y se detiene más en las complejas, con explicaciones más claras y menos jerga técnica.
Para entender por qué GPT-5.1 es relevante, hay que mirar primero el recorrido desde GPT-4. GPT-4 fue el gran salto inicial: un modelo multimodal que aceptaba texto e imágenes, y que alcanzó rendimiento de nivel humano en exámenes profesionales como el bar exam, con resultados muy superiores a GPT-3.5.
En la práctica, fue el modelo que convirtió a ChatGPT en una herramienta viable para escritura seria, apoyo técnico y análisis complejo.
Con GPT-5, OpenAI dio otro brinco, pero con matices. GPT-5 añadió un contexto de hasta 400.000 tokens en varias variantes, mejor razonamiento, mejor uso de herramientas y un enfoque explícito en tareas “económicamente importantes” como programación avanzada, salud, derecho o logística.
También redujo el coste por token respecto a GPT-4 Turbo de forma muy agresiva, hasta el punto de que GPT-4 Turbo resulta varias veces más caro por millón de tokens que GPT-5.
El problema es que una parte de los usuarios percibió GPT-5 como más rápido pero menos profundo en su razonamiento en algunos contextos, con respuestas más planas y algo más “corporativas”. Hubo críticas públicas, hasta el punto de que OpenAI tuvo que mantener modelos anteriores como GPT-4o o GPT-4.5 en paralelo durante un tiempo y ajustar el enrutado.
Ese contexto es clave: GPT-5.1 nace, en buena medida, para resolver esta tensión entre velocidad, calidad de razonamiento y experiencia de conversación.
Aunque OpenAI presenta GPT-5.1 sobre todo como una mejora de experiencia, debajo hay cambios técnicos relevantes en cómo decide pensar, cómo se expresa y cómo sigue tus instrucciones.
GPT-5 ya incorporaba razonamiento explícito, con modos en los que el modelo podía “pensar más” internamente antes de responder, usando más tokens de proceso para mejorar la calidad. Esto se manifestaba sobre todo en GPT-5 Thinking y GPT-5 Pro, con saltos claros en benchmarks de matemáticas, código y ciencia cuando se activaba este razonamiento extendido.
GPT-5.1 introduce un razonamiento adaptativo más fino. Según la documentación y el system card, GPT-5.1 Instant puede decidir por sí mismo cuándo merece la pena detenerse a pensar más, incluso sin que tú se lo pidas, y GPT-5.1 Thinking ajusta con más precisión ese esfuerzo según la complejidad de cada pregunta.
En la práctica significa que, para una pregunta trivial, responde muy rápido con una solución correcta, mientras que en problemas de probabilidad, planificación compleja o análisis multietapa, el modelo se toma más tiempo y genera cadenas de razonamiento internas más largas.
GPT-5 ya era considerablemente más eficiente que GPT-4 Turbo en precio por millón de tokens, con un contexto mucho mayor y mejor rendimiento en benchmarks de razonamiento.
Con GPT-5.1, el foco no está tanto en abaratar más, sino en usar mejor los recursos: gastar menos “pensamiento” en tareas sencillas y concentrarlo en las consultas que realmente lo necesitan.
Según los análisis iniciales, GPT-5.1 Thinking consigue mantener o mejorar el rendimiento de GPT-5 en tareas complejas usando menos tokens de razonamiento medio en muchas consultas, porque evita sobreactuar cuando la tarea es simple.
Si trabajas con la API, esto se traduce en menos gasto inesperado por preguntas tontas que accidentalmente disparan el modo de razonamiento profundo, y en una gestión más predecible del coste.
Uno de los cambios más visibles en GPT-5.1 es el énfasis en la “calidez” de la conversación. OpenAI reconoce de forma explícita que una buena IA debe ser inteligente y agradable de tratar, y que GPT-5.1 mejora en esas dos dimensiones a la vez.
Junto a esto, aparecen nuevas opciones de personalidad dentro de ChatGPT. Ahora puedes elegir estilos como “por defecto”, “profesional”, “amigable”, “eficiente”, “cándido”, “friki”, “cínico” y alguno más, manteniendo la misma capacidad del modelo pero cambiando el registro: más formal o más coloquial, más directo o más juguetón, con más o menos jerga. Para quien trabaja en marketing o comunicación, esto permite acercar la voz del asistente al tono de la marca sin tener que reconfigurar cada prompt.
Otra de las críticas recurrentes a modelos anteriores era su tendencia a ignorar detalles concretos de las instrucciones, especialmente cuando se pedían formatos muy estrictos (longitudes concretas, listas muy definidas, estilos marcados). OpenAI asegura que GPT-5.1 mejora de forma notable el seguimiento de instrucciones, algo que se está viendo en ejemplos públicos donde el modelo respeta límites de palabras o formatos con mucha más consistencia.
El system card de GPT-5.1 confirma que se han reforzado tanto las métricas de seguridad como las de adherencia al prompt, manteniendo la base de mitigaciones de GPT-5 pero ampliando las pruebas en conversaciones sensibles, salud mental y dependencia emocional del usuario.
Esto es importante porque el modelo es ahora más expresivo y cercano, y era necesario asegurarse de que no empuja hacia relaciones de dependencia poco sanas.
Más allá de los comunicados de prensa, la pregunta clave es cómo se nota el salto si usas estos modelos para trabajar. La comparación puede hacerse desde varios ángulos: capacidad de contexto, profundidad de razonamiento, estilo de escritura y experiencia de uso en ChatGPT.
En capacidad de contexto, GPT-4 “clásico” arrancó con ventanas de 8K y 32K tokens, mientras que GPT-4 Turbo llegó a los 128K.
GPT-5 amplía el contexto hasta unos 400K tokens en varias de sus variantes, lo que permite trabajar con proyectos de código extensos, grandes lotes de documentos o análisis largos sin trocear tanto la información. GPT-5.1 hereda esta capacidad, así que la diferencia con GPT-4 aquí ya es estructural.
En razonamiento, GPT-4 ya superaba de forma clara a GPT-3.5 en exámenes y pruebas de lenguaje y lógica.
GPT-5 elevó aún más el listón, con resultados de estado del arte en matemáticas (AIME 2025), codificación real (SWE-bench) y salud (HealthBench), sobre todo cuando se activaba el modo “thinking”.
GPT-5.1 no cambia el techo de capacidad de manera dramática, pero distribuye mejor ese razonamiento: responde más deprisa en lo sencillo y de forma más sólida y explicativa en lo complejo, con menos verborrea técnica.
En estilo, GPT-4 tendía a ser formal y algo neutro; GPT-5 ya incorporó mejoras para reducir la adulación excesiva, afinar el tono y hacer la escritura más rica. GPT-5.1 se centra de lleno en esto: por defecto es más cálido y natural, y puedes elegir personalidades con matices fuertes, desde un tono profesional seco hasta un estilo más irónico o friki sin perder precisión técnica.
Si tu relación con estos modelos es diaria, los matices importan mucho. Una cosa es lo que dice el paper y otra cómo cambia tu jornada cuando redactas, programas o analizas datos con ellos. GPT-5.1 afecta sobre todo a tres frentes: cómo diseñas los prompts, cuánto tienes que vigilar la salida y cómo integras el modelo en tus flujos de trabajo.
En diseño de prompts, GPT-5 ya había reducido la necesidad de “prompt engineering” teatral, porque seguía mejor instrucciones complejas. GPT-5.1 da un paso más: con un modelo que entiende mejor tu intención y ajusta su razonamiento automáticamente, puedes concentrarte en definir con claridad el objetivo y las restricciones, sin necesidad de indicarle continuamente cuánto debe “pensar”.
En supervisión, el salto está en la confianza práctica. GPT-5 ya generaba menos alucinaciones que GPT-4o en pruebas internas, sobre todo en modo razonamiento, con una caída significativa de errores factuales en consultas abiertas.
GPT-5.1 refina esto sin prometer milagros: sigue habiendo errores, pero el equilibrio entre velocidad y calidad mejora, y el modelo tiende a ser más explícito cuando duda, algo clave para decidir cuándo revisar más a fondo una respuesta.
Durante un tiempo, muchos usuarios han jugado con una combinación de modelos: GPT-4 o 4.1 para tareas generales, GPT-4o para voz y multimodal, GPT-5 para razonamiento duro y modelos más pequeños para tareas masivas baratas. Con GPT-5 como nuevo modelo por defecto en ChatGPT y con GPT-5.1 encima, la foto cambia otra vez.
En ChatGPT, la idea de OpenAI es que no tengas que elegir tanto: GPT-5 Auto ya decidía cuándo usar GPT-5 “rápido” y cuándo tirar de GPT-5 Thinking; ahora GPT-5.1 Auto hace algo similar con las nuevas variantes Instant y Thinking, que heredan ese enrutador y lo afinan.
Esto implica que, para el usuario medio, será razonable dejar el modelo por defecto y confiar en que gestione la mayoría de escenarios. Solo tiene sentido forzar GPT-5.1 Thinking cuando sabes que necesitas un esfuerzo de razonamiento máximo en una tarea concreta.
En la API, la elección sigue dependiendo de tu caso de uso y presupuesto. Si necesitas razonamiento muy avanzado y puedes pagar por ello, GPT-5 con modos de razonamiento alto y GPT-5.1 Thinking son candidatos claros. Para pipelines automáticos masivos, modelos como GPT-5 mini o nano siguen siendo más atractivos por coste, y GPT-4.1 mini continúa teniendo sentido para tareas generales donde no compensa activar razonamiento profundo.
Para perfiles que viven de escribir, diseñar estrategias y analizar datos, la actualización es algo más que un cambio de número. GPT-5 ya supuso una ventaja por su capacidad para coordinar herramientas, seguir instrucciones largas y trabajar con contextos enormes (campañas completas, webs enteras, históricos de rendimiento).
GPT-5.1 mejora sobre todo en dos puntos que se notan enseguida en este tipo de trabajo. Primero, la combinación de razonamiento adaptativo y mejor seguimiento de instrucciones reduce retrabajos tontos: menos respuestas que se salen de formato, menos necesidad de recordar al modelo que no invente datos o que respete un esquema determinado. Segundo, la personalización de tono y personalidad permite acercar más la voz del asistente a la imagen de marca sin sacrificar precisión analítica, lo que resulta útil para guiones de vídeo, copies, argumentarios comerciales o correos complejos.
Es importante subrayar que GPT-5.1 no rompe los límites fundamentales del modelo. Sigue siendo un sistema estadístico que predice texto a partir de datos, no una mente consciente ni una fuente infalible de verdad. Mantiene las mismas barreras de seguridad generales de GPT-5, con mitigaciones frente a usos peligrosos en biología, seguridad, desinformación, etcétera, y amplía las evaluaciones en temas sensibles como salud mental o dependencia emocional del usuario.
En términos de transparencia, OpenAI sigue la línea de las system cards de GPT-4, GPT-4o, GPT-4.5 y GPT-5, describiendo los riesgos y las pruebas realizadas, pero sin revelar detalles técnicos exhaustivos del modelo ni de los datos de entrenamiento.
Para quien usa estas herramientas profesionalmente, lo sensato sigue siendo tratarlas como asistentes potentes con los que trabajas en equipo, no como oráculos.
GPT-5.1 es, en la práctica, un “segundo intento” sobre GPT-5 en cuanto a relación con el usuario, más que un salto radical en capacidades brutas. Corrige la sensación de modelo frío y algo plano que muchos usuarios reportaron tras el lanzamiento de GPT-5, refuerza la parte de razonamiento adaptativo y ofrece un control más fino sobre la personalidad de ChatGPT.
Mirando hacia adelante, todo apunta a que veremos más integración entre estos modelos de razonamiento y los agentes que ejecutan acciones en webs, sistemas internos o flujos de trabajo completos. GPT-5 ya se posicionaba como núcleo para tareas complejas de alto valor económico, y GPT-5.1 hace que esa inteligencia sea más utilizable en la práctica diaria.
En ese sentido, la actualización no es solo un refinamiento: es un paso necesario para que la IA deje de ser una demo brillante y se convierta en infraestructura de trabajo para profesionales y empresas.
Si quieres leer el anuncio oficial y los detalles técnicos, puedes consultar el anuncio oficial de GPT-5.1 en OpenAI. Y si te interesa profundizar en cómo uso estas herramientas en mi trabajo diario, puedes seguir explorando los contenidos de mi web, donde iré analizando su impacto real en marketing, comunicación y estrategia de negocio.
Si necesitas contactar conmigo, puedes hacerlo a través demi sitio en Google Maps o de esta misma web ya que trabajo en Inteligencia Artificial Aplicada a los negocios desde 2022
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