GPT-5 Pro, Core y Nano: guía para elegir el modelo para tu proyecto
Elegir entre GPT-5 Pro, Core y Nano puede marcar la diferencia entre un flujo de trabajo eficiente y una factura inesperada. Esta guía práctica resume cuándo usar cada variante, un flujo sugerido para equipos de desarrollo y las métricas técnicas que debes medir.
Resumen rápido
- Pro: máximo razonamiento y contexto extendido. Ideal para refactors grandes, diseño de arquitectura y auditorías de seguridad. Mayor costo, pero menos alucinaciones y respuestas más consistentes.
- Core: equilibrio entre costo y latencia. Perfecto para el día a día: tickets de bug, documentación, pruebas unitarias, generación de endpoints y SQL.
- Nano: latencia mínima y muy económico. Mejor para tiempo real: autocompletado en IDE, validaciones en formularios y bots con alta concurrencia.
Comparativa por dimensiones
- Latencia: Nano > Core > Pro (Nano es el más rápido).
- Costo: Nano (más barato) < Core < Pro (más caro).
- Ventana de contexto: Pro (más amplia) > Core > Nano.
- Calidad de razonamiento: Pro (mejor) > Core > Nano.
- Casos reales: Debug/auto‑completado (Nano), RAG/CI (Core), agentes/planes de cambio (Pro).
Flujo sugerido por etapa
- IDE: usa Nano para refactors pequeños, inline docs y autocompletado.
- CI/CD: usa Core para generación y ejecución de tests, linting y migraciones automatizadas.
- Revisiones complejas: usa Pro para diagnósticos profundos, auditorías y planes de refactor.
Pistas técnicas y prácticas recomendadas
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): reduce tokens y mejora precisión cuando necesitas contexto externo (código, docs).
- Function calling: encapsula acciones sensibles (DB, despliegues) para mayor seguridad y trazabilidad.
- Caching: guarda respuestas y prompts frecuentes para reducir costos y latencia.
- Evaluaciones continuas: incluye tests de calidad estilo SWE en tu CI para medir regresiones del modelo.
KPI técnicos a monitorear
- Tokens I/O por petición.
- Latencia P95.
- Costo por issue/ticket resuelto.
- % de alucinaciones (evaluación interna).
- Reducción en llamadas a herramientas/external APIs.
Prompt kit rápido (copiar/pegar)
- Rol: “Sé mi pair programmer con foco en seguridad.”
- Contexto: resumen del repo, convenciones y librerías relevantes.
- Criterios: minimizar tokens, justificar cambios y referenciar archivos.
- Salida: patch unificado + notas de migración y tests sugeridos.
Checklist final para elegir modelo por proyecto
- ¿Necesitas diagnóstico profundo o contexto muy largo? → Pro.
- ¿Tarea recurrente con balance costo/latencia? → Core.
- ¿Requiere tiempo real y alta concurrencia? → Nano.
- ¿Puedes reducir tokens con RAG y cache? Priorízalo para Core o Nano.
Flujo ejemplo: IDE (Nano) → CI/CD (Core) → Revisiones complejas (Pro).
CTA: Comenta tu stack y te propongo un plan Pro/Core/Nano ajustado a tu caso. Guarda el artículo si te sirve y compártelo con tu equipo.
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