o1-preview: el modelo de OpenAI que piensa antes de responder

Actualizado: 2026-05-03

OpenAI presentó o1-preview y o1-mini el 12 de septiembre de 2024 como una nueva familia de modelos con una diferencia filosófica respecto a GPT-4o: razonan internamente antes de emitir la respuesta final. No es solo cadena de pensamiento visible (chain-of-thought); es un proceso oculto donde el modelo elabora, reconsidera, explora caminos, y recién entonces responde. Los resultados en matemáticas y código son dramáticos. Para otras tareas, el trade-off en latencia y coste no siempre merece la pena.

Puntos clave

• o1 introduce una fase de “pensamiento” oculto donde el modelo elabora antes de responder — los reasoning tokens se facturan pero no se muestran.
• En AIME saca 83% frente al 13% de GPT-4o; en competencias de programación (Codeforces) está en el percentil 89 frente al 11 de GPT-4o.
• o1-preview cuesta 15 $/M tokens de entrada y 60 $/M de salida; o1-mini es más barato pero más limitado.
• En la versión preview no soporta function calling, streaming ni visión multimodal.
• Para chatbots, resúmenes y preguntas rápidas, GPT-4o o Claude 3.5 Sonnet siguen siendo más eficientes.

Qué hace distinto

Los modelos tradicionales (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet) generan tokens de respuesta secuencialmente desde el primer token. o1 introduce una fase previa de “pensamiento” no visible al usuario donde el modelo puede reformular el problema, explorar abordajes, descartar enfoques, antes de elaborar la respuesta. Este razonamiento interno consume tokens adicionales — los llamados reasoning tokens, que se facturan pero no se muestran al usuario.

El enfoque está inspirado parcialmente en técnicas como Tree of Thoughts y MCTS pero integrado a nivel de entrenamiento, no prompt. OpenAI no detalla exactamente la arquitectura; sabemos que hay una fase de aprendizaje por refuerzo que enseña al modelo a razonar eficientemente sobre problemas complejos.

Dónde sobresale

Los benchmarks cuentan una historia clara:

• En problemas matemáticos como AIME (American Invitational Mathematics Examination), o1-preview saca un 83% frente al 13% de GPT-4o.
• En problemas de física tipo PhD, o1 alcanza 78% frente al 57% de expertos humanos.
• En competencias de programación como Codeforces, o1-preview se sitúa en el percentil 89 frente al 11 de GPT-4o.

Para tareas que requieren cadenas largas de razonamiento — matemáticas de olimpiada, demostraciones, depuración compleja, análisis causal profundo — el salto cualitativo es real y no solo estadístico. Usuarios reportan que o1 resuelve problemas donde GPT-4o daba vueltas sin llegar a ningún lado.

Dónde no aporta tanto

Para tareas conversacionales, escritura creativa, resúmenes simples o preguntas factuales directas, o1 no aporta ventaja significativa sobre GPT-4o, y sí añade latencia y coste. Una respuesta que GPT-4o genera en un segundo puede tardar diez o veinte en o1 mientras “piensa”. Para una conversación fluida, eso rompe la experiencia.

Además, o1 tiene limitaciones arquitectónicas en la versión preview:

• No soporta function calling en la misma forma que GPT-4o.
• No hace streaming.
• No es multimodal.

Para workflows que dependen de esas capacidades, no es reemplazo directo. Esta distinción de casos de uso conecta con el análisis de routing multi-modelo que desarrollamos en MCP y la capa de herramientas.

El factor coste

o1-preview cuesta 15 dólares por millón de tokens de entrada y 60 dólares por millón de salida. o1-mini es más barato — 3 dólares entrada, 12 dólares salida — y suele ser el sweet spot para la mayoría de usos que se benefician del razonamiento. Para comparar, GPT-4o cuesta 2.50 y 10 dólares respectivamente.

El coste real es más alto que el nominal porque los reasoning tokens ocultos consumen output billing. Una respuesta aparentemente corta puede haber consumido internamente diez veces los tokens visibles. Para aplicaciones con alto volumen, esto suma de forma significativa en la factura mensual.

Cuándo usarlo y cuándo no

La regla pragmática que emerge tras semanas de uso: para problemas donde la respuesta requiere varios pasos de razonamiento encadenados y donde la corrección importa más que la velocidad, o1 vale la pena:

• Investigación técnica compleja con múltiples variables interdependientes.
• Análisis jurídicos con múltiples premisas y excepciones.
• Problemas matemáticos o de programación con estructura rica.
• Planificación estratégica con decisiones con consecuencias encadenadas.

Para chatbots, generación de contenido, resúmenes, traducciones, preguntas rápidas o function calling, o1 introduce coste y latencia sin beneficio proporcional. GPT-4o o Claude 3.5 Sonnet son mejores elecciones en esos contextos.

El efecto en la industria

o1 marcó un giro conceptual. Antes, el progreso venía principalmente de escalar parámetros y datos (GPT-3 → GPT-4). o1 muestra que escalar cómputo en tiempo de inferencia — dar al modelo más tokens para pensar — también produce saltos cualitativos. Esto abre una nueva dimensión de escalado que no requiere modelos más grandes.

Poco después Anthropic anunció capacidades similares en versiones posteriores de Claude. Google prepara su respuesta en la familia Gemini. La competencia en modelos de razonamiento es ya campo de batalla activo. Para que los modelos de razonamiento funcionen bien, el contexto que reciben debe ser de calidad — algo que sistemas como evaluación de RAG ayudan a garantizar.

Limitaciones y críticas

Hay que ser honesto sobre los problemas:

• El razonamiento interno no es transparente — OpenAI explícitamente esconde los reasoning tokens al usuario. Esto genera dudas legítimas sobre auditoría y debugging.
• Los benchmarks publicados son cherry-picked en cierta medida. o1 no es universalmente superior; en muchas tareas cotidianas iguala o pierde frente a GPT-4o cuando se normaliza por coste.
• Hay cuestiones abiertas sobre la sostenibilidad del approach: si cada generación de modelo requiere diez veces más tokens inferenciales, la huella de carbono y el coste económico escalan exponencialmente.

Integración práctica

Para equipos que quieren incorporar o1 a su stack, la aproximación pragmática es el routing multi-modelo: usar GPT-4o o Claude para la mayoría de queries y escalar a o1 solo cuando la tarea lo justifica. Herramientas como LiteLLM facilitan este patrón con un proxy unificado que enruta según complejidad o tipo de tarea.

Otro patrón útil es el modo “revisor”: o1 revisa respuestas producidas por modelos más baratos y señala errores de razonamiento. El coste por revisión es bajo porque son respuestas ya estructuradas; el beneficio en calidad puede ser alto para tareas críticas.

Conclusión

o1 representa un punto de inflexión en cómo pensamos sobre modelos de lenguaje. No es un reemplazo universal de GPT-4o sino un complemento especializado para razonamiento profundo. Para problemas donde importa más la corrección que la velocidad, vale cada céntimo adicional. Para la mayoría de usos cotidianos, los modelos tradicionales siguen siendo más eficientes. La dirección que marca — escalar cómputo en inferencia para razonamiento — es probablemente el próximo paradigma dominante. Conocer cuándo aplicarlo forma parte del repertorio técnico esencial para cualquier ingeniero que integre LLMs en producción.