Visión general
GPT-5.1 es una actualización incremental de la familia GPT-5 de OpenAI, lanzada en noviembre de 2025. Este modelo se presenta como una evolución "más rápida y conversacional" de GPT-5 e incluye características adicionales centradas en el desarrollador, como dos variantes principales (Instant y Thinking), almacenamiento en caché de prompts ampliado, nuevas herramientas de codificación y un razonamiento adaptativo mejorado que ajusta dinámicamente el esfuerzo de "pensamiento" según la complejidad de la tarea.
Estas características están diseñadas para hacer que los flujos de trabajo de agentes y codificación sean más eficientes y predecibles.
Gemini 3 Pro de Google es la instancia de nivel superior de la familia de modelos multimodales Gemini desarrollada por Google DeepMind, presentada como el "modelo más inteligente" con capacidades de razonamiento y uso de herramientas de vanguardia. Aunque la arquitectura detallada no es pública, los tres modelos son sistemas basados en transformadores a gran escala con parámetros en la escala de billones, reforzados por una amplia formación y optimización (por ejemplo, aprendizaje por refuerzo a través de retroalimentación humana).
Experiencia de uso con Chat GPT 5.1 y Gemini 3 Pro
He estado utilizando Chat GPT como mi IA principal durante el último año. Desde su capacidad de traducción que entiende el contexto mejor que DeepL, hasta la mejora sofisticada de frases y su habilidad para escribir código que da en el clavo, Chat GPT ha sido un socio confiable en mi trabajo. Especialmente después de la versión Claude Sonnet 4.5, cuando el código se volvió inflado y los errores eran frecuentes, Chat GPT seguía proporcionando código limpio y sin superfluidades, por lo que lo utilicé sin quejas.
Sin embargo, la situación cambió recientemente al encontrarme con Gemini 3 Pro.
Para decir la conclusión primero, después de unos días de uso comparativo, decidí utilizar Chat GPT como una herramienta auxiliar en lugar de la principal.
Aquí están las tres razones decisivas.
1. Velocidad de traducción abrumadora y capacidad de "procesamiento simultáneo"
El aspecto más sorprendente fue su capacidad de procesamiento multilingüe de gran volumen.
- Chat GPT: Al solicitar la traducción simultánea de un texto original largo a 7 idiomas, incluidos coreano, inglés y japonés, la salida a menudo se detiene a mitad de camino o pregunta "¿Debo continuar?". Esta fue la causa principal de la interrupción del flujo y el aumento del tiempo de trabajo.
- Gemini 3 Pro: No importa cuán largo sea el texto original, genera todos los idiomas hasta el final, de una sola vez, con un solo prompt. La velocidad es asombrosa, pero la calidad de la traducción que enriquece el contenido mientras preserva el matiz del texto original no tiene rival.
2. "Control preciso" para SEO (límite de caracteres)
Para los operadores de sitios web, escribir metaetiquetas (Title, Description) es muy importante.
- Chat GPT: Incluso cuando se le daban restricciones como "Título dentro de 60 caracteres, descripción dentro de 160 caracteres", violaba esto y escribía más tiempo en 7-8 de cada 10 veces.
- Gemini 3 Pro: Cumple estrictamente con el límite de caracteres. Debido a que genera longitudes precisas y consistentes de acuerdo con las directrices de SEO, se puede usar inmediatamente sin procesamiento posterior, aumentando drásticamente la eficiencia del trabajo.
3. El 'Detalle' de la generación multimedia (NanoBanana2)
- Chat GPT: Al generar imágenes, a menudo ignoraba la relación de aspecto o el tamaño solicitados y los generaba en sus propias especificaciones patentadas. La calidad también fluctuó significativamente incluso después de las actualizaciones.
- Gemini 3 Pro: El modelo de imagen equipado (NanoBanana2) implementa con precisión el tamaño, la relación de aspecto y la resolución especificados por el usuario. No solo la imagen, sino también la calidad de generación de video abruma a GPT, eliminando el estrés de crear materiales visuales.
Conclusión: No tenía grandes quejas sobre Chat GPT. Era solo que no había una alternativa más poderosa. Pero ahora es diferente. Después de usar Gemini 3 Pro durante unos días, elegí sin dudarlo a Gemini como mi IA principal. Siento que Google realmente se propuso hacerlo esta vez.
Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 — Tabla de comparación rápida
Característica | GPT-5.1 (Open AI) | Gemini 3 Pro Preview |
| Familia/Variante del modelo | Familia Gemini 3 — gemini-3-pro-preview y modo "Deep Think" (modo de razonamiento avanzado). | Serie GPT-5: GPT-5.1 Instant (conversacional), GPT-5.1 Thinking (razonamiento avanzado); Nombres de API: gpt-5.1-chat-latest y gpt-5.1 |
| Ventana de contexto (Entrada) | 128,000 tokens. (Se informa un máximo de hasta ~196k para algunas variantes de ChatGPT Thinking). | 1,048,576 tokens. (≈1,048,576 / "1M") |
| Salida / Tokens de respuesta máximos | Máximo 16,834 salidas. | Máximo 65,536 salidas. |
| Multimodalidad (Métodos de entrada admitidos) | Texto, imagen, audio, video admitidos en ChatGPT y API, ofreciendo una estrecha integración con el ecosistema de herramientas de OpenAI para tareas de agentes programáticos. (Características clave: Herramientas + Razonamiento adaptativo) | Multimodalidad nativa: trata texto, imagen, audio, video, PDF/archivos grandes como modalidades nativas, diseñado para el razonamiento multimodal simultáneo en contextos largos. |
| Capacidades de herramienta/agente de API | API de respuesta con soporte de agente/herramienta (por ejemplo, apply_patch, shell), parámetro reasoning_effort, opciones de almacenamiento en caché de prompts ampliadas. Excelente conveniencia para el desarrollador para agentes de edición de código. | Gemini a través de Gemini API/Vertex AI: Llamada a funciones, búsqueda de archivos, almacenamiento en caché, ejecución de código, integración geográfica (Mapas/Búsqueda) y herramientas de Vertex para flujos de trabajo de contexto largo. API por lotes y soporte de almacenamiento en caché. |
| Precios — Prompt/Entrada (por 1M de tokens) | $1.25 / 1M de tokens de entrada (gpt-5.1). Se aplican descuentos para entradas almacenadas en caché (consulte los niveles de almacenamiento en caché). | Los ejemplos de vista previa pública/precios muestran ~$2.00 / 1M (≤200k de contexto) y $4.00 / 1M (>200k de contexto) para entradas en algunas tablas publicadas. |
Tabla de comparación de referencia por IA
Dado que mis pruebas fueron bastante limitadas en alcance, sería mejor confiar en los resultados de referencia para ver cómo se comparan los modelos entre sí en varias cargas de trabajo.
Gemini 3 parece ser el ganador abrumador en todas las áreas. Teniendo en cuenta que este modelo se ofrece de forma gratuita mientras que GPT 5.1 aún no está disponible para los no suscriptores, dice mucho sobre la dirección en la que se dirige Gemini.
Puntos de referencia multimodales y de percepción
En pruebas multimodales (visión + lenguaje, medios mixtos, incluidos exámenes con imágenes):
- GPT-5.1 es muy capaz de manejar imágenes y gráficos, pero las últimas pilas muestran que se queda ligeramente atrás de Gemini 3 en las tablas de clasificación multimodales más difíciles y nuevas.
- Gemini 3 Pro lidera en varios conjuntos de datos multimodales de matemáticas/visión como MMMU-Pro y MathArena Apex, lo que sugiere fuertes capacidades de percepción y razonamiento simbólico.
Puntos de referencia de codificación y agentes
Al pasar del razonamiento puro a la codificación y los agentes, GPT-5.1 no solo cierra la brecha, sino que a menudo toma la delantera:
- Según los propios datos de OpenAI y las evaluaciones externas, GPT-5.1 y GPT-5.1-Codex manejan tareas de codificación a largo plazo con menos reintentos, especialmente cuando se combinan con herramientas CLI e IDE.
- Gemini 3 Pro funciona muy bien en los puntos de referencia de generación de código, pero su mayor fortaleza sigue estando en la longitud del contexto + comprensión del código multimodal (por ejemplo, repositorios + capturas de pantalla + registros).
Resumen de referencia
Categoría | Ganador | Explicación |
| Razonamiento puro (HLE, ARC-AGI-2) | Gemini 3 Pro | Más fuerte en tareas de razonamiento de formato largo muy difíciles. |
| Pruebas multimodales (MMMU, capturas de pantalla, diagramas matemáticos) | Gemini 3 Pro | Mejor integración de Imagen + Texto + Contexto largo. |
| Puntos de referencia de codificación / Agentes | GPT-5.1 / Codex | Herramientas y ecosistema de codificación más maduros. |
| Calidad ajustada al costo | Depende de la tarea | GPT-5.1 es ligeramente más barato. Gemini 3 puede reducir los reintentos en tareas multimodales difíciles. |
¿Qué IA es más adecuada para mí?
Elija GPT-5.1 si:
- Valora la estrecha integración con las herramientas de desarrollador y los flujos de trabajo de agentes de OpenAI (ChatGPT, navegador Atlas, modo Agente); las variantes de GPT-5.1 y el razonamiento adaptativo están optimizados para experiencias de usuario interactivas y la productividad del desarrollador.
- Desea expandir el almacenamiento en caché de prompts entre sesiones para reducir los costos/latencia en agentes conversacionales de múltiples turnos.
- Necesita el ecosistema de OpenAI (modelos ajustados existentes, integración de ChatGPT, asociaciones de Azure/OpenAI).
Cuándo elegir Gemini 3 Pro Preview:
- Necesita procesar contextos de prompt único muy grandes (1 millón de tokens) para cargar bases de código completas, documentos legales o conjuntos de datos de múltiples archivos en una sola sesión.
- Su carga de trabajo se centra en Video + Pantalla + Multimodal (comprensión de video / análisis de pantalla / interacción de IDE de agente), y desea el modelo que actualmente lidera los puntos de referencia relevantes en las pruebas de proveedores.
- Prefiere la integración centrada en Google (Vertex AI, Google Search Grounding, Antigravity Agent IDE).
Escenarios: ¿Qué IA me conviene en tareas del mundo real?
En lugar de gráficos simples, veamos tres escenarios cotidianos y el rendimiento que puede esperar de forma realista de cada modelo. Esto se basa en comportamientos típicos observados en puntos de referencia públicos y entornos operativos del mundo real.
1. Productividad diaria, escritura y análisis
Tareas de ejemplo:
- Convertir hilos de correo electrónico complejos y archivos adjuntos en elementos de acción para el siguiente paso.
- Redactar publicaciones de blog o LinkedIn a partir de esquemas simples.
- Explicar conceptos científicos a un "nivel de 10 años" y un "nivel de doctorado".
Lo que Gemini 3 Pro hace bien
- Maneja entradas mixtas en un solo prompt (capturas de pantalla + PDF + viñetas) y retiene más del contexto original gracias a la ventana de 1 millón de palabras.
- Encuentra bien las conexiones entre hilos largos o documentos sin una ingeniería de búsqueda compleja.
Lo que GPT-5.1 hace bien
- Muy escritura y estilo pulidos. A menudo genera salidas más cortas y claras y requiere menos edición.
- Fuerte "seguimiento de instrucciones": Si indica "Usar viñetas, párrafos de 2 oraciones, tono amigable pero profesional", generalmente sigue esto de manera confiable.
Ventaja: En escritura y chat puros, GPT-5.1 tiene una ligera ventaja. Para entradas multimodales largas y complejas, Gemini 3 Pro suele ser más indulgente.
2. Codificación de características de grado de producción a pequeña escala
Tarea de ejemplo
“Cree un pequeño servicio REST que recopile archivos de registro, los almacene en una base de datos y exponga un punto final para consultar errores recientes. Use TypeScript, escriba pruebas e incluya un Dockerfile.”
Comportamiento típico de Gemini 3 Pro
- Lee cómodamente hojas de especificaciones largas o bases de código existentes a la vez gracias a la gran ventana de contexto.
- Excelente para comprender directamente capturas de pantalla de mensajes de error, diagramas de arquitectura y documentación de API.
Patrones de comportamiento de GPT-5.1 (típico)
- Muy fuerte en codificación iterativa: sugerir estructuras, ajustar después de fallas de prueba, aplicar pequeños parches.
- La interoperabilidad con herramientas de tipo agente (CLI de ejecución de pruebas, navegadores de repositorio, herramientas de edición de código, etc.) y especialmente las API de estilo Codex es excelente.
Ventaja: En agentes de codificación de estilo de producción, GPT-5.1 generalmente tiene la ventaja actualmente. En contextos de código + documentación multimodal a gran escala, Gemini 3 puede actuar como un mejor analista de "código + contexto".
3. RAG y asistentes de conocimiento (Políticas, Wikis, PDF)
Tareas de ejemplo
- Un copiloto de cumplimiento que responde preguntas de PDF de políticas, páginas wiki internas y archivos de correo electrónico.
- Pregunta de ejemplo: "¿Para los clientes alemanes, se pueden almacenar datos de telemetría fuera de la UE y qué excepciones existen?"
Consideraciones clave
- Fundamentación (respuestas fieles a los documentos proporcionados).
- Relevancia e integridad (sin cláusulas faltantes).
- Concisión (respuestas cortas y claras con citas).
Fortalezas de Gemini 3 Pro
- Puede procesar más contexto sin procesar por consulta (paquetes de políticas completos, actas de reuniones largas).
- La capacidad de integrar directamente tablas, imágenes y formato complejo a menudo es superior, reduciendo el volumen de preprocesamiento.
Fortalezas de GPT-5.1
- Muy bueno en salida estructurada, respuestas JSON, llamada a herramientas (por ejemplo, "Buscar de nuevo", "Traer esta parte") – adecuado para canalizaciones RAG de múltiples etapas.
- Excelente para resumir y comprimir cadenas largas de fragmentos recuperados en respuestas ordenadas.
Ventaja: Para RAG simple en texto estándar, ambos funcionan bien. En términos de utilización de herramientas, GPT-5.1 podría tener la ventaja. Para RAG multimodal que "pone todo en un solo prompt enorme", Gemini 3 Pro tiene una clara ventaja.
Cierre: ¿Qué debo elegir?
Mucha gente pregunta: "Entonces, ¿es Gemini 3 mejor que GPT-5.1?". Pero quiero cambiar un poco la pregunta. "¿Cuál es la herramienta adecuada para su proyecto y presupuesto actuales?"
Si necesita utilizar el vasto contexto de 1 millón de tokens para analizar documentos largos, o si el razonamiento visual complejo y la integración con el ecosistema de Google (Cloud, Workspace) son esenciales, la respuesta es Gemini 3 Pro. Por otro lado, si desea tareas de agente sofisticadas o flujos de trabajo de codificación, y un trabajo rentable dentro del rango de 400k tokens, Chat GPT 5.1 podría ser la mejor opción.
Honestamente hablando, es muy difícil señalar y recomendar solo uno. Ambos modelos tienen ventajas insustituibles.
Intente elegir según su situación.
- Elija Gemini 3 Pro: Cuando necesite un contexto largo que alcance 1 millón de tokens, una rica entrada multimodal y un razonamiento visual profundo. Especialmente si trabaja dentro del ecosistema de Google Cloud o Workspace, puede generar la mejor sinergia.
- Elija Chat GPT 5.1: Cuando la utilización de agentes, varias integraciones de herramientas y los flujos de trabajo de codificación son importantes. Si el trabajo rentable que se ejecuta dentro de un contexto de 400k tokens es principal, sigue siendo una herramienta poderosa.
Entonces, ¿cuál es la conclusión? De hecho, es difícil recomendar solo uno. Porque las fortalezas de cada modelo son muy distintas.
- ¿Eres estudiante? Si su presupuesto es limitado, consulte los criterios anteriores y elija cuidadosamente uno que se adapte a su propósito principal de uso.
- ¿Eres un profesional en activo? Si puede permitírselo económicamente, le recomiendo suscribirse a ambos modelos. Al utilizar dos herramientas complementarias juntas, la eficiencia y la productividad del trabajo se maximizarán.
Gracias.
