Introducción

OpenAI acaba de presentar la familia GPT‑5.1, ampliando su portafolio con modelos de chat, razonamiento y codificación mejorados. El anuncio posiciona a GPT‑5.1 como un sucesor versátil de versiones anteriores y, curiosamente, como un posible rival de la popular plataforma Opus para desarrolladores. Este artículo desglosa la nueva línea, precios, rendimiento en benchmarks y resultados de pruebas en el mundo real para ayudarte a decidir si GPT‑5.1 Codex merece un lugar en tu caja de herramientas.

La línea GPT‑5.1

Dos variantes principales

• Instant – Básicamente una versión renombrada del modelo de chat existente. Sobresale en interacciones rápidas y conversacionales y es la opción predeterminada para la mayoría de aplicaciones orientadas al usuario.
• Thinking – Un modelo de propósito general diseñado para acceso vía API y tareas de resolución de problemas más complejas. OpenAI destaca un aumento sustancial en la capacidad de seguir instrucciones para esta variante.

Extensiones Codex

OpenAI también renovó su serie Codex, centrada en la generación de código y asistencia de programación:

• Codex Mini – Una oferta ligera que sacrifica potencia bruta a cambio de menor latencia. En pruebas, tuvo dificultades con muchas tareas y se ubicó cerca del fondo de las tablas de rendimiento.
• Codex (tamaño completo) – El modelo insignia de codificación ofrece resultados sólidos en una amplia gama de desafíos de programación, superando a muchos competidores en la mayoría de los benchmarks.

Precios y retención de tokens

La estructura de precios se mantiene sin cambios respecto a la generación anterior:

• Modelos grandes – $1,50 por 1 M de tokens de entrada, $10 por 1 M de tokens de salida.
• Codex Mini – Mismo costo de entrada, pero $6 por 1 M de tokens de salida.

Una mejora notable es la API de Respuestas, que ahora conserva el contenido generado durante 24 horas, reduciendo el coste de tareas de larga duración que requieren acceso repetido a salidas previas.

Resumen de benchmarks

OpenAI presentó benchmarks de GPT‑5.1 junto con resultados de Codex, aunque los datos parecen selectivos. Las pruebas independientes mostraron un panorama mixto:

• Generación de planos – Distribución aceptable, pero nada revolucionario.
• Panda SVG comiendo una hamburguesa – Calidad visual pobre; la imagen no cumplió las expectativas.
• Pokéball en Three.js – Fidelidad excepcional, comparable a la salida de Google Gemini 3.
• Renderizado de tablero de ajedrez – Tablero funcional, pero las funciones de autoplay estaban rotas.
• Mapa estilo Minecraft (Kandinsky) – Imagen de mapa decente, aunque lejos de ser un juego jugable.
• Simulación de mariposa – La animación funcionó, pero las proporciones de las alas eran poco realistas.
• Herramienta CLI en Rust – Código generado que compiló, aunque con pequeños problemas.
• Script de Blender – No se ejecutó, lo que indica lagunas en el manejo de herramientas 3D.
• Pruebas de matemáticas y acertijos – No superó, lo que sugiere limitaciones en razonamiento lógico.

Al compararse con otros modelos de gran tamaño, el Codex de tamaño completo obtuvo el 9.º lugar, superando a GLM‑4.6 pero quedando detrás de Claude. La variante Thinking se ubicó en el 16.º puesto, mientras que Codex Mini tuvo dificultades, quedando en el 32.º.

Rendimiento en tareas agente con Kyro Code

Para evaluar la utilidad práctica, los modelos se integraron en Kyro Code, un entorno de desarrollo popular para programación asistida por IA. Se evaluaron las siguientes tareas:

• Aplicación de seguimiento de películas – Completa todos los pasos, pero el diseño UI sufre de una disposición de una sola página, reduciendo la usabilidad.
• Juego Godo – Se bloqueó con múltiples errores; el modelo no pudo producir una implementación funcional.
• Calculadora Goi – Entregó una calculadora totalmente funcional en el primer intento, con todas las teclas operando correctamente.
• Consulta a repositorio de código abierto – No logró recuperar ni parsear los datos del repositorio.
• Aplicación Spelt – Se ejecutó con errores, limitando su uso práctico.
• Aplicaciones Nux y Rust – Ambas fallaron al compilar o ejecutar.

En conjunto, las capacidades agente del Codex de tamaño completo lo situaron justo por encima de la línea base GPT‑5.1 Codeex, confirmando mejoras modestas en tareas de planificación y depuración.

Consideraciones prácticas

Fortalezas

• Planificación y depuración – El modelo sobresale en generar esquemas estructurados e identificar problemas de código.
• Retención estable de tokens – El almacenamiento de 24 horas simplifica flujos de trabajo de varios pasos.
• Precio competitivo – Los costos son similares a generaciones anteriores, lo que hace que la experimentación sea asequible.

Debilidades

• Velocidad – El procesamiento promedia ~18 tokens / segundo, notablemente más lento que alternativas como Sonnet, que alcanza ~80 tokens / segundo.
• Codificación creativa – El modelo sigue muy de cerca los prompts, limitando su capacidad de improvisar o producir fragmentos de código novedosos.
• Manejo inconsistente de herramientas – Entornos específicos (p. ej., Blender, motores de juego complejos) siguen presentando desafíos.

Dada la latencia, el modelo es más adecuado para planificación offline, revisión de código y generación determinista que para programación en pareja en tiempo real.

Conclusión

GPT‑5.1 Codex de OpenAI representa una mejora incremental sólida. Su variante de tamaño completo ofrece un rendimiento respetable en muchas tareas de codificación, superando a modelos más antiguos como GLM‑4.6 aunque todavía queda detrás de competidores de primer nivel como Claude. La versión Mini, sin embargo, se queda corta y solo podría ser útil en escenarios de bajo riesgo.

Para desarrolladores que buscan un asistente fiable para planificación, depuración y generación de código determinista, GPT‑5.1 Codex es una opción viable—especialmente cuando se integra mediante herramientas como Kyro Code. No obstante, su lenta velocidad de inferencia y los fallos ocasionales en contextos creativos o con herramientas pesadas significan que aún no es un sustituto universal para modelos más rápidos y versátiles.

En resumen, GPT‑5.1 Codex es una alternativa práctica a Opus para flujos de trabajo de desarrollo estructurados, siempre que puedas acomodar sus limitaciones de rendimiento.