OpenAI: GPT-5 Pro

GPT-5 Pro es un modelo de generación de texto de OpenAI, listado en api14 bajo el id de modelo openai/gpt-5-pro. Se sitúa en la categoría de texto y OpenAI lo describe como su modelo más avanzado, con mejoras en razonamiento, calidad de código y experiencia de usuario. Fue lanzado por el proveedor el 2025-10-06, y su conocimiento de entrenamiento llega hasta un corte del 2024-09-30, por lo que cualquier cosa posterior a esa fecha queda fuera de lo que el modelo aprendió durante el entrenamiento.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y devuelve solo texto. Tiene una ventana de contexto de 400,000 tokens, lo suficientemente grande para contener documentos largos, conversaciones extensas o bases de código considerables en una sola solicitud, y puede producir hasta 128,000 tokens en una respuesta. Como acepta imágenes y archivos además de texto, puedes enviar una mezcla de formatos en la misma llamada en lugar de convertir todo a texto plano primero.

Esas capacidades apuntan a trabajos donde la entrada es larga y el razonamiento es de varios pasos. Los encajes típicos incluyen analizar contratos o informes extensos junto con sus archivos de apoyo, revisar cambios de código grandes y explicar qué hacen, responder preguntas sobre un conjunto de documentos que proporciones directamente en el prompt, y extraer datos estructurados de entradas mixtas de texto e imágenes. Los controles de razonamiento lo convierten en una opción razonable para tareas en las que quieres que el modelo trabaje un problema antes de responder, como planificación, depuración o seguimiento de instrucciones con múltiples restricciones.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo openai/gpt-5-pro, por lo que los SDKs y clientes de OpenAI existentes funcionan con solo cambiar la URL base y la clave. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools y verbosity. En la práctica, eso significa que puedes limitar la longitud de salida con max_tokens, ajustar cuánto esfuerzo de razonamiento emplea el modelo, solicitar salida con formato JSON a través de response_format o structured_outputs, y dar al modelo funciones invocables con tools y tool_choice. El parámetro seed permite un muestreo repetible donde importa el determinismo, y verbosity te permite dirigir cuán largas o cortas son las respuestas.

A continuación se presentan algunas notas prácticas derivadas de los hechos anteriores. La salida es solo texto, así que si necesitas imágenes o audio generados, este modelo no es el adecuado. El corte de conocimiento del 2024-09-30 significa que las preguntas sobre eventos posteriores dependen de lo que pongas en el prompt en lugar del conocimiento propio del modelo. Y con un contexto de 400,000 tokens y hasta 128,000 tokens de salida, son posibles solicitudes muy grandes, por lo que vale la pena revisar la tabla de precios en vivo en esta página antes de enviar tráfico de alto volumen a través de él.