Cómo elegir el modelo de OpenAI adecuado según Ted Sanders
Elegir un modelo de inteligencia artificial no depende únicamente de cuál ofrece el mayor rendimiento. El precio, el tamaño y las capacidades específicas también influyen en la decisión. Ted Sanders, de OpenAI, compartió una regla práctica para orientar la elección entre los modelos Astra, Sol, Terra y Luna.
Según informó The Decoder el 27 de octubre de 2026, Sanders explicó las diferencias entre los modelos de OpenAI al categorizar el nuevo GPT-6.1 Terra y detallar los factores que intervienen en el rendimiento de sus sistemas.
Su planteamiento distingue entre quienes buscan la máxima calidad y quienes necesitan equilibrar el rendimiento con el costo.
La regla práctica para elegir entre Astra, Sol, Terra y Luna
Sanders resumió su criterio de selección en tres escenarios relacionados con la importancia que tiene el precio para cada usuario.
| Prioridad del usuario | Modelo recomendado por Sanders |
|---|---|
| Buscar únicamente la máxima calidad | Astra |
| Tener cierta sensibilidad al precio | Sol |
| Dar mucha importancia al precio | Terra o Luna |
Esta clasificación constituye una orientación general basada en el equilibrio entre calidad y costo.
Sanders también señala que las diferencias entre modelos abarcan varias dimensiones, por lo que el rendimiento puede cambiar dependiendo de la tarea que se quiera realizar.
GPT-6.1 Terra frente a Astra: dónde destaca cada modelo
Una de las comparaciones que presenta Sanders es la del nuevo GPT-6.1 Terra con Astra, un modelo de mayor tamaño.
Según su explicación, GPT-6.1 Terra probablemente supera a Astra en comunicación técnica. Además, ofrece un rendimiento aproximadamente equivalente en procesamiento de imágenes y uso del ordenador, pero a un precio considerablemente menor.
Sin embargo, Sanders indica que Terra queda por detrás de Astra en la mayoría de las demás áreas.
Esta comparación muestra que un modelo más pequeño puede competir con otro de mayor tamaño en determinadas capacidades, aunque las diferencias de rendimiento sigan siendo importantes en otros ámbitos.
Por qué el tamaño influye en el rendimiento, pero no lo explica todo
Sanders considera que el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial es multidimensional.
Un sistema que obtiene excelentes resultados en matemáticas, por ejemplo, no necesariamente tendrá la misma capacidad para generar bromas. Las habilidades pueden variar de manera independiente.
Aunque Sanders atribuye gran parte de las diferencias de rendimiento al tamaño de los modelos, también destaca que este factor no determina por completo sus capacidades.
Los modelos más recientes y pequeños pueden superar a versiones anteriores de mayor tamaño gracias a mejoras en los datos de entrenamiento o en sus arquitecturas.
Por ese motivo, comparar únicamente el tamaño no permite establecer una clasificación definitiva de calidad entre diferentes generaciones de modelos.
Por qué no basta con una única puntuación de inteligencia
Sanders también explicó por qué resulta complicado simplificar los nombres y las categorías de los modelos de OpenAI.
La dificultad radica en que existen distintas dimensiones técnicas que deben considerarse por separado:
- Tamaño del modelo: uno de los factores principales que explican las diferencias generales de rendimiento.
- Esfuerzo de razonamiento: una dimensión distinta del tamaño que influye en la caracterización de los sistemas.
- Sistemas multiagente: otra dimensión independiente que dificulta reducir las comparaciones a una única escala.
Según Sanders, combinar estos elementos en una sola puntuación de inteligencia, similar a un «IQ score», ocultaría diferencias relevantes entre los modelos.
En lugar de representar todas sus capacidades mediante un único número, su explicación pone de relieve la necesidad de distinguir las características técnicas y los resultados específicos de cada sistema.
OpenAI en contexto
Ted Sanders, de OpenAI, compartió esta clasificación al explicar las características del nuevo GPT-6.1 Terra y la lógica detrás de los nombres de los modelos de la compañía.
Su regla práctica organiza la elección entre Astra, Sol, Terra y Luna según la prioridad que se otorgue a la calidad y al precio, mientras que su explicación técnica destaca el tamaño, el esfuerzo de razonamiento y los sistemas multiagente como dimensiones diferentes.
Calidad y precio como criterios de elección
La orientación de Sanders establece una distinción sencilla: Astra es la opción para quienes priorizan exclusivamente la calidad, Sol representa la alternativa para quienes tienen cierta sensibilidad al precio y Terra o Luna son las opciones para quienes conceden mayor importancia al costo.
Al mismo tiempo, el caso de GPT-6.1 Terra muestra que esta clasificación general admite diferencias según la capacidad analizada. Un modelo de menor tamaño puede ofrecer resultados comparables o superiores en determinadas tareas, incluso cuando otro mantiene una ventaja global.
La elección entre modelos, por tanto, responde tanto a las prioridades de precio y calidad como a las diferencias específicas de rendimiento que Sanders describe.
