Cheatsheet: Modelos de OpenAI — Cuál usar y cuándo

Guía de Modelos OpenAI

Referencia actualizada de todos los modelos de OpenAI con sus capacidades, precios y casos de uso. Saber cuál usar te ahorra dinero y mejora resultados.

Modelos principales

Cuándo usar cada uno (con código)

gpt-4o-mini — El 80% de tus casos

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# Clasificación, extracción, resumen, traducción
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",  # Barato y rápido
    messages=[{"role": "user", "content": "Clasifica este ticket: 'No puedo acceder a mi cuenta'"}],
    max_tokens=50,
)
# Costo estimado: $0.0001 por request

• Clasificación de texto y sentimiento
• Extracción de datos de textos
• Chatbots con respuestas simples
• Summarización de documentos
• Traducción

gpt-4o — Cuando necesitas calidad

# Análisis de imágenes, código complejo, tareas multimodales
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",  # Más inteligente, multimodal
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "¿Qué ves en esta captura de error?"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}
        ]
    }],
)
# Costo estimado: $0.01-0.03 por request con imagen

• Análisis de imágenes y screenshots
• Generación de código complejo y refactoring
• Cuando gpt-4o-mini no da buenos resultados
• Tareas que requieren creatividad o matices

o1 / o3-mini — Razonamiento profundo

# Problemas que requieren "pensar paso a paso"
response = client.chat.completions.create(
    model="o3-mini",  # Razonamiento a buen precio
    messages=[{"role": "user", "content": """
        Tengo una app Django con 50,000 usuarios. Las queries a la tabla orders
        tardan 3 segundos. La tabla tiene 2M de filas. ¿Qué índices necesito
        y cómo debería reestructurar las queries?
    """}],
)

• Problemas matemáticos o algorítmicos
• Debugging de código complejo
• Planificación de arquitectura multi-paso
• Análisis legal o científico

Tips de optimización de costos

• Empieza SIEMPRE con gpt-4o-mini y sube solo si la calidad no alcanza
• Usa max_tokens para limitar respuestas y no pagar de más
• Cachea respuestas idénticas con Redis (ej: clasificaciones repetitivas)
• Batch API: Para procesamiento masivo, usa la Batch API (50% descuento, resultados en 24h)
• Structured outputs: Usa response_format={"type": "json_object"} para parseo más fácil