GPT 5.4
GPT-5.4 combina razonamiento avanzado de múltiples pasos, generación de código de alta calidad, automatización con agentes de IA y capacidades entre aplicaciones, junto con procesamiento de contexto largo de hasta 1 millón de tokens y versiones Mini y Nano para diferentes necesidades de rendimiento y costo.
Añade automáticamente mensajes anteriores para mantener el contexto de la conversación. Puede aumentar el uso de tokens.
Define el contexto e instrucciones que guían el comportamiento de la IA durante la conversación
Controla la aleatoriedad: 0 = más preciso, 2 = más creativo
Longitud máxima de la respuesta
Número máximo de tokens de finalización (tiene prioridad sobre max_tokens)
Muestreo de núcleo: 0.1 = más preciso, 1.0 = más diverso
Reduce repeticiones: -2.0 a 2.0
Reduce repeticiones: de -2.0 a 2.0
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Un modelo pensado para tareas exigentes, con resultados más estables, mejor uso de herramientas y menos idas y vueltas.
Un modelo enfocado en completar trabajo complejo de verdad, no solo en sonar bien.
Maneja documentos, hojas de cálculo, presentaciones y otro trabajo que debe ser útil, no solo pulido.
GPT-5.4 Thinking puede mostrar un plan primero, para que puedas corregir el rumbo antes de que termine la tarea.
Mantiene mejor el hilo en tareas largas, lo que ayuda a no desviarse cuando el trabajo se complica.
Tiene uso nativo del ordenador: puede trabajar entre apps y sitios web usando capturas, clics y teclado.
La búsqueda de herramientas le ayuda a encontrar la adecuada en un ecosistema grande y mantener el flujo en marcha.
Es uno de los modelos de razonamiento más eficientes en tokens hasta ahora, así que muchas tareas consumen menos y se sienten más rápidas.
GPT-5.4 está pensado para tareas reales, desde documentos y uso de herramientas hasta flujos complejos. Se enfoca en ofrecer resultados útiles, consistentes y más cercanos a una versión final.
GPT-5.4 está pensado para tareas que no solo deben estar bien escritas, sino también bien presentadas. Rinde especialmente bien en documentos, hojas de cálculo y presentaciones, donde importan la estructura, la claridad y el pulido final. En lugar de entregar algo que todavía exige muchas correcciones, intenta acercarse más al resultado final desde el primer paso. Por eso encaja muy bien con equipos y profesionales que quieren avanzar rápido sin perder calidad.

Una de las mejoras más importantes de GPT-5.4 es su capacidad nativa de uso del ordenador. Puede leer lo que aparece en pantalla, razonar sobre capturas y actuar mediante el mouse y el teclado en sitios web y software. Eso lo hace especialmente útil en flujos que saltan entre pestañas del navegador, apps de escritorio y tareas de formularios. OpenAI también destaca una mejor comprensión visual, lo que ayuda a interpretar interfaces, capturas y documentos con más fiabilidad.

GPT-5.4 combina una gran capacidad de programación con mejor uso de herramientas y mejor soporte para trabajo complejo que no termina en un solo intento. Está pensado para tareas largas en las que el modelo debe iterar, verificar y seguir avanzando con menos intervención humana. En la práctica, encaja mejor en flujos de desarrollo, sistemas de agentes y tareas que dependen de usar herramientas varias veces. El resultado se siente menos como una respuesta aislada y más como una sesión de trabajo que sigue avanzando.

En lugar de preguntar “cuál es mejor”, es más útil entender para qué tipo de trabajo sirve cada modelo.
| Categoría | GPT-5.4 | Gemini 3.1 Pro | Claude Sonnet 4.6 |
|---|---|---|---|
Posicionamiento | Trabajo profesional | Razonamiento avanzado | Contexto largo y estabilidad |
Fortaleza clave | Herramientas + uso del ordenador | Razonamiento profundo + datos grandes | Contexto largo + estabilidad |
Mejor para | Documentos, hojas, automatización | Matemáticas, investigación | Documentos largos, escritura |
Uso de herramientas | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
Uso del ordenador | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
Programación | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
Contexto largo | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
Velocidad / eficiencia | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
Debilidad | Mayor costo por token | Menos orientado a workflows | Automatización más débil |