Tanto OpenAI GPT-5.1 y de Google Géminis 3 Pro representan pasos incrementales pero significativos en la actual carrera armamentista por la IA multimodal de propósito general. GPT-5.1 es una mejora de la línea GPT-5, centrada en razonamiento adaptativo, menor latencia para tareas sencillas y controles estilísticos/de personalidad Para un tono conversacional más natural, el Gemini 3 Pro de Google amplía los límites de la multimodalidad, los modos de razonamiento profundo y las herramientas precisas para flujos de trabajo automatizados.
GPT-5.1 (OpenAI) y Gemini 3 Pro Preview (Google/DeepMind) buscan compensaciones superpuestas pero distintas: GPT-5.1 se centra en un razonamiento adaptativo más rápido, flujos de trabajo para desarrolladores y confiabilidad de codificación con nuevas herramientas de agente/codificación y optimizaciones de token/costo; Gemini 3 Pro intensifica su enfoque en la escala multimodal extrema (video/audio/imágenes + ventanas de contexto muy grandes) y la profunda integración en los productos y la pila de desarrolladores de Google.
La opción "mejor" depende de su caso de uso: cargas de trabajo de agentes con documentos largos/multimodales → Géminis 3 ProFlujos de trabajo de agentes centrados en el código y las herramientas, con controles de desarrollador precisos → GPT-5.1A continuación, justifico esto con cifras, puntos de referencia, costes y ejemplos prácticos.
¿Qué es GPT-5.1 y cuáles son sus características principales?
Descripción general y posicionamiento
GPT-5.1 es la actualización incremental de OpenAI para la familia GPT-5, lanzada en noviembre de 2025. Se presenta como una evolución "más rápida y conversacional" de GPT-5 con dos variantes destacadas (Instantánea y Pensamiento) y adiciones orientadas a desarrolladores, como el almacenamiento en caché extendido de las indicaciones, nuevas herramientas de codificación (apply_patch, shell), y un razonamiento adaptativo mejorado que ajusta dinámicamente el esfuerzo de "pensamiento" a la complejidad de la tarea. Estas características están diseñadas para hacer que los flujos de trabajo de agentes y de codificación sean más eficientes y predecibles.
Características clave (afirmaciones del proveedor)
- Dos variantes: GPT-5.1 Instant (más conversacional, más rápido para las indicaciones habituales) y Pensamiento GPT-5.1 (asigna más tiempo de “pensamiento” interno para tareas complejas de varios pasos).
- Razonamiento adaptativo: El modelo decide dinámicamente cuánto "procesamiento" dedicar a una consulta; la API expone
reasoning_effort(valores como'none','low','medium','high'De esta forma, los desarrolladores pueden elegir entre latencia y fiabilidad. GPT-5.1 tiene como valor predeterminado'none'(Rápido), pero se le puede pedir que aumente el esfuerzo para tareas complejas. Ejemplo: una respuesta simple anpm listpasó de unos 10 segundos (GPT-5) a unos 2 segundos (GPT-5.1) en los ejemplos de OpenAI. - Multimodales: GPT-5.1 mantiene las amplias capacidades multimodales de GPT-5 (texto + imágenes + audio + vídeo en los flujos de trabajo de ChatGPT) con una integración más estrecha en agentes basados en herramientas (por ejemplo, navegación, llamadas a funciones).
- Mejoras en la codificación — OpenAI informa que SWE-bench ha sido verificado: 76.3% (GPT-5.1 alto) vs 72.8% (GPT-5 alto), y otras victorias en pruebas comparativas de edición de código.
- Nuevas herramientas para un trabajo seguro con agentes -
apply_patch(diferencias estructuradas para ediciones de código) y unashellHerramienta (propone comandos; la integración los ejecuta y devuelve los resultados). Estas herramientas permiten la edición iterativa y programática del código y la interrogación controlada del sistema por parte del modelo.
¿Qué es la vista previa del Gemini 3 Pro y cuáles son sus características principales?
Gemini 3 Pro Preview es el modelo de vanguardia más reciente de Google/DeepMind (lanzamiento de la versión preliminar en noviembre de 2025). Google lo presenta como un modelo de razonamiento multimodal ultracapaz con una enorme capacidad de contexto, una profunda integración con productos (Búsqueda, aplicación Gemini, Google Workspace) y un enfoque en flujos de trabajo "agenciales" (IDE Antigravity, artefactos de agentes, etc.). El modelo está diseñado específicamente para gestionar texto, imágenes, audio, vídeo y repositorios de código completos a gran escala.
Capacidades clave
- Ventana de contexto ultragrande: Gemini 3 Pro admite hasta Tokens 1,000,000 de contexto (entrada) y hasta 64 tokens de salida de texto en muchos documentos publicados; esto supone un salto cualitativo para casos de uso como la ingesta de transcripciones de vídeo de varias horas, bases de código o documentos legales extensos.
- Profundidad multimodal: Rendimiento de última generación en pruebas comparativas multimodales (comprensión de imágenes/vídeos, MMMU-Pro, por ejemplo, 81% MMMU-Pro, 87.6% Vídeo-MMMU, altas puntuaciones en GPQA y razonamiento científico), con manejo especializado para la tokenización de fotogramas de imagen/video y presupuestos de fotogramas de video en la documentación de la API; entradas de primera clase: texto, imágenes, audio, video en una sola solicitud.
- Herramientas y agentes para desarrolladores: Google lanzó Antigravity (un IDE centrado en agentes), actualizaciones de Gemini CLI e integración con Vertex AI, la versión preliminar de GitHub Copilot y AI Studio, lo que demuestra un fuerte apoyo a los flujos de trabajo de desarrollo basados en agentes. Los artefactos, los agentes orquestados y las funciones de registro de agentes son novedades exclusivas del producto.
Gemini 3 Pro vs GPT-5.1: tabla comparativa rápida
| Atributo | GPT-5.1 (OpenAI) | Vista previa de Gemini 3 Pro (Google / DeepMind) |
|---|---|---|
| Familia de modelos / variantes | Familia Géminis 3 — gemini-3-pro-preview más el modo “Pensamiento Profundo” (modo de razonamiento superior). | 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 (documentación del modelo de API para gpt-5.1-chat-latest)(Los informes mencionan hasta ~196k para algunas variantes de ChatGPT Thinking). | 1,048,576 tokens (≈1,048,576 / “1M”) entrada |
| Salida / tokens de respuesta máxima | Hasta 16834 tokens de salida | Máximo de salida de 65,536 tokens |
| Multimodalidad (entradas admitidas) | ChatGPT y su API admiten texto, imágenes, audio y vídeo; estrecha integración con el ecosistema de herramientas de OpenAI para el trabajo programático automatizado. (Características destacadas: herramientas + razonamiento adaptativo). | Multimodalidad nativa: ingesta de texto, imagen, audio, vídeo, PDF/archivos grandes como modalidades de primera clase; diseñada para el razonamiento multimodal simultáneo en contextos largos. |
| Herramientas de API / funciones de agente | API de respuestas con soporte para agentes/herramientas (por ejemplo, apply_patch, shell), reasoning_effort Parámetro, opciones de almacenamiento en caché de avisos ampliadas. Buena ergonomía para desarrolladores en agentes de edición de código. | Gemini mediante la API de Gemini / Vertex AI: llamadas a funciones, búsqueda de archivos, almacenamiento en caché, ejecución de código, integraciones de base (Mapas/Búsqueda) y herramientas de Vertex para flujos de trabajo de contexto extenso. Se admiten la API por lotes y el almacenamiento en caché. |
| Precios — solicitud/entrada (por cada millón de tokens) | $1.25 / 1 millón de tokens de entrada (gpt-5.1). Entrada almacenada en caché con descuento (ver niveles de almacenamiento en caché). | Los ejemplos de precios y vistas previas publicados muestran ~2.00 / 1M (≤200k contexto)** y **4.00 / 1M (contexto >200k) para su inclusión en algunas tablas publicadas; |
| Precios — producción (por cada millón de tokens) | $10.00 / 1 millón de tokens de salida (tabla oficial gpt-5.1). | Ejemplos de niveles publicados: 12.00 / 1M (≤200k)** y **18.00 / 1M (>200k) en algunas referencias de precios de vista previa. |
¿Cómo se comparan: arquitectura y capacidades?
Arquitectura: razonamiento denso frente a MoE disperso
OpenAI (GPT-5.1): OpenAI hace hincapié en los cambios de entrenamiento que permiten razonamiento adaptativo (gastar más o menos recursos computacionales por token según la dificultad) en lugar de publicar los valores numéricos de los parámetros sin procesar. OpenAI se centra en política de razonamiento y herramientas que permitan que el modelo actúe de forma autónoma y fiable.
Géminis 3 Pro: MoE disperso Las técnicas y la ingeniería de modelos que permiten una gran capacidad con activación dispersa durante la inferencia explican cómo Gemini 3 Pro puede escalar para manejar un contexto de 1 millón de tokens sin perder practicidad. El modelo MoE disperso destaca cuando se necesita una gran capacidad para diversas tareas, pero se desea reducir el coste medio de inferencia.
Filosofía y “pensamiento” del modelo
OpenAI (GPT-5.1): Destaca razonamiento adaptativo El modelo decide de forma autónoma cuándo invertir más recursos computacionales para analizar la información con mayor profundidad antes de responder. Esta versión también divide los modelos en variantes conversacionales y analíticas para que el sistema se adapte automáticamente a las necesidades del usuario. Se trata de un enfoque dual: agilizar las tareas comunes y dedicar mayor esfuerzo a las tareas complejas.
Google (Gemini 3 Pro): Destaca razonamiento profundo + fundamentación multimodal Con soporte explícito para procesos de razonamiento dentro del modelo y un ecosistema de herramientas que incluye resultados estructurados, búsquedas fundamentadas y ejecución de código, Google afirma que tanto el modelo como las herramientas están diseñados para generar soluciones confiables paso a paso a gran escala.
Para llevar: Filosóficamente convergen —ambas ofrecen un comportamiento de “pensamiento”— pero OpenAI enfatiza la UX basada en variantes + el almacenamiento en caché para flujos de trabajo de múltiples turnos, mientras que Google enfatiza una pila multimodal + agentiva estrechamente integrada y muestra cifras de referencia para respaldar su afirmación.
Ventanas de contexto y límites de E/S (efecto práctico)
- Géminis 3 Pro: Entrada: 1,048,576 tokens, Generación de 65,536 tokens (Tarjeta del modelo Vertex AI). Esta es la ventaja más clara al trabajar con documentos muy grandes.
- **GPT-5.1:**GPT-5.1 Ideas ChatGPT tiene un límite de contexto de 196k fichas (notas de lanzamiento) para esa variante; otras variantes de GPT-5 pueden tener límites diferentes; OpenAI hace hincapié en el almacenamiento en caché y el “esfuerzo de razonamiento” en lugar de intentar alcanzar 1 millón de tokens en este momento.
Para llevar: Si necesitas cargar un repositorio grande o un libro extenso en una sola sesión, la ventana de 1 MB publicada por Gemini 3 Pro supone una clara ventaja en la versión preliminar. El almacenamiento en caché extendido de las sesiones de OpenAI garantiza la continuidad entre sesiones, en lugar de gestionar un único contexto de gran tamaño.
Herramientas, marcos de agentes y ecosistema
- IA abierta:
apply_patch+shell+ otras herramientas centradas en la edición de código y la iteración segura; sólidas integraciones con el ecosistema (asistentes de codificación de terceros, extensiones de VS Code, etc.). - google: Los SDK de Gemini, las salidas estructuradas, la integración con la Búsqueda de Google, la ejecución de código y Antigravity (un IDE y gestor para múltiples agentes) dan como resultado una orquestación multiagente altamente centrada en agentes. Google también ofrece búsqueda integrada y herramientas de verificación para garantizar la transparencia entre agentes.
Para llevar: Ambas plataformas ofrecen soporte de primera clase para agentes. El enfoque de Google integra la orquestación de agentes en las funcionalidades del producto (Antigravity, Search Grounding) de forma más visible; OpenAI se centra en las herramientas básicas para desarrolladores y el almacenamiento en caché para permitir flujos similares.
¿Qué indican las pruebas de rendimiento? ¿Quién es más rápido, más preciso?
Indicadores de rendimiento y desempeño
Géminis 3 Pro conduce en razonamiento multimodal, visual y de largo contexto, mientras GPT-5.1 sigue siendo extremadamente competitivo en Programación (SWE-bench) y hace hincapié en un razonamiento más rápido y adaptativo para tareas textuales simples.
| Prueba de referencia (test) | Gemini 3 Pro (según informes) | GPT-5.1 (informado) |
|---|---|---|
| El último examen de la humanidad (sin herramientas) | 37.5% (con búsqueda+ejecución: 45.8%) | 26.5% |
| ARC-AGI-2 (razonamiento visual, Premio ARC verificado) | 31.1% | 17.6% |
| GPQA Diamante (control de calidad científico) | 91.9% | 88.1% |
| AIME 2025 (matemáticas, sin herramientas / con ejecución de código) | 95.0% (100% con ejecutor) | 94.0% |
| LiveCodeBench Pro (codificación algorítmica Elo) | 2,439 | 2,243 |
| SWE-Bench verificado (corrección de errores del repositorio) | 76.2% | 76.3% (GPT-5.1 reportado 76.3%) |
| MMMU-Pro (comprensión multimodal) | 81.0% | 76.0% |
| MMMLU (Preguntas y respuestas multilingües) | 91.8% | 91.0% |
| MRCR v2 (recuperación de contexto largo) — 128k promedio | 77.0% | 61.6% |
Ventajas del Gemini 3 Pro:
- Grandes ganancias en multimodal y razonamiento visual Pruebas (ARC-AGI-2, MMMU-Pro). Esto coincide con el énfasis de Google en la multimodalidad nativa y una ventana de contexto muy amplia.
- Fuerte recuperación/recuerdo de contexto largo (MRCR v2 / 128k) y puntuaciones máximas en algunos benchmarks Elo de codificación algorítmica.
Ventajas del GPT-5.1"
- Flujos de trabajo de codificación/ingenieríaGPT-5.1 anuncia mejoras en el razonamiento adaptativo y la velocidad (más rápido para tareas sencillas y con un procesamiento más metódico para tareas complejas) y, en cuanto a resultados publicados (76.3%), se sitúa prácticamente a la par o ligeramente por delante de SWE-Bench Verified. OpenAI, por su parte, destaca las mejoras en la latencia y la eficiencia (razonamiento adaptativo y almacenamiento en caché de las solicitudes).
- GPT-5.1 está diseñado para ofrecer menor latencia y una mejor ergonomía para los desarrolladores en muchos flujos de trabajo de chat y código (la documentación de OpenAI destaca el almacenamiento en caché extendido de las indicaciones y el razonamiento adaptativo).
Compensaciones entre latencia y rendimiento
- GPT-5.1 está optimizado para a latencia de la página En tareas sencillas (Instantáneas), mientras se incrementan los presupuestos de pensamiento en tareas difíciles; esto puede reducir los costos de tokens y la latencia percibida para muchas aplicaciones.
- Géminis 3 Pro está optimizado para rendimiento y contexto multimodal — Puede que esté menos enfocado en mejoras de micro-latencia para consultas triviales cuando se usa en tamaños de contexto extremos, pero está diseñado para manejar entradas masivas de una sola vez.
Para llevar: Según las cifras publicadas por el proveedor y los primeros informes de terceros, **Gemini 3 Pro actualmente afirma obtener puntuaciones de referencia brutas superiores en muchas tareas multimodales estandarizadas**, mientras que *GPT-5.1 se centra en un comportamiento refinado, herramientas para desarrolladores y continuidad de sesión.* — Están optimizados para flujos de trabajo de desarrolladores superpuestos pero ligeramente diferentes.
¿Cómo se comparan sus capacidades multimodales?
Tipos de entrada compatibles
- GPT-5.1: Admite entradas de texto, imágenes, audio y vídeo en los flujos de trabajo de ChatGPT y API. La innovación de GPT-5.1 radica en cómo combina el razonamiento adaptativo y el uso de herramientas con entradas multimodales (por ejemplo, una mejor semántica de parcheo/aplicación al editar código vinculado a una captura de pantalla o un vídeo). Esto convierte a GPT-5.1 en una opción atractiva donde se requieren razonamiento, autonomía de herramientas y multimodalidad.
- Géminis 3 Pro: Diseñado como un motor de razonamiento multimodal capaz de procesar texto, imágenes, vídeo, audio, archivos PDF y repositorios de código, Google publica datos de referencia de Video-MMMU y otros parámetros multimodales para respaldar esta afirmación. Google hace hincapié en las mejoras en la comprensión de vídeo y pantalla (ScreenSpot-Pro).
Diferencias practicas
- Comprensión de vídeo: Google publicó cifras explícitas de Video-MMMU y muestra mejoras notables; si su producto ingiere videos largos o grabaciones de pantalla para razonamiento/agentes, Gemini enfatiza esa capacidad.
- Multimodalidad agentiva (pantalla + herramientas): Las mejoras de ScreenSpot-Pro de Gemini y la orquestación de agentes de Antigravity están diseñadas para flujos de trabajo donde múltiples agentes interactúan con un IDE en tiempo real, un navegador y herramientas locales. OpenAI aborda los flujos de trabajo con agentes principalmente mediante herramientas (apply_patch, shell) y almacenamiento en caché, pero sin un IDE multiagente integrado.
Para llevar: Ambos son modelos multimodales sólidos; **Los datos publicados del Gemini 3 Pro lo sitúan como líder en varias pruebas comparativas multimodales.**especialmente en lo que respecta a la comprensión de vídeo y pantalla. GPT-5.1 sigue siendo un modelo ampliamente multimodal que hace hincapié en la integración de desarrolladores, la seguridad y los flujos de agentes interactivos.
¿Cómo se comparan el acceso a la API y los precios?
Modelos y nombres de API
- IA abierta:
gpt-5.1,gpt-5.1-chat-latest,gpt-5.1-codex,gpt-5.1-codex-miniLas herramientas y los parámetros de razonamiento están disponibles en la API de respuestas (matriz de herramientas, esfuerzo de razonamiento, retención de caché de mensajes). - Google/Géminis: accesible a través de API de Gemini / Vertex AI (
gemini-3-pro-previewen la página de modelos Gemini) y a través de los nuevos SDK de Google Gen AI (Python/JS) y Firebase AI Logic.
Precios
- GPT-5.1 (Oficial de OpenAI): Entrada 1.25 dólares / 1 millón de tokens; Entrada en caché
0.125 / 1M; *Salida*10.00 / 1M tokens. (Tabla de precios de Frontier). - Vista previa del Gemini 3 Pro (Google): Nivel de pago estándar ejemplo: Entrada
2.00 / 1M tokens (≤200k) o4.00 / 1M tokens (>200k); Salida12.00 / 1M tokens (≤200k) o18.00 / 1M tokens (>200k).
CometAPI es una plataforma de terceros que agrega modelos de varios proveedores y ahora se ha integrado API de vista previa de Gemini 3 Pro y API GPT-5.1Además, la API integrada tiene un precio del 20% del precio oficial:
| Vista previa de Gemini 3 Pro | GPT-5.1 | |
| Tokens de entrada | $1.60 | $1.00 |
| Fichas de salida | $9.60 | $8.00 |
Implicaciones de costes: Para cargas de trabajo con gran volumen de tokens y contexto reducido (solicitudes breves, respuestas cortas), GPT-5.1 de OpenAI suele ser más económico por token de salida que Gemini 3 Pro Preview. Para cargas de trabajo con contexto muy amplio (que procesan muchos tokens), la economía de Gemini (procesamiento por lotes, nivel gratuito, contexto extenso) y sus integraciones de productos pueden ser convenientes; sin embargo, conviene calcular el volumen de tokens y las llamadas de conexión a tierra.
¿Cuál es mejor para cada caso de uso?
Elija GPT-5.1 si:
- tu valoras Primitivas de herramientas de desarrollo (apply_patch/shell) y una estrecha integración con los flujos de trabajo de agentes OpenAI existentes (ChatGPT, navegador Atlas, modo agente). Las variantes y el razonamiento adaptativo de GPT-5.1 están optimizados para la experiencia de usuario conversacional y la productividad de los desarrolladores.
- Quieres una extensión almacenamiento en caché rápido a lo largo de las sesiones para reducir el coste/latencia en agentes de múltiples turnos.
- Necesitas el ecosistema de OpenAI (modelos perfeccionados existentes, integraciones de ChatGPT, colaboraciones con Azure/OpenAI).
Elige la vista previa de Gemini 3 Pro si:
- Necesita contexto de una sola indicación muy grande Manejo de (1 millón de tokens) para cargar bases de código completas, documentos legales o conjuntos de datos de varios archivos en una sola sesión.
- Su carga de trabajo es vídeo + pantalla + multimodal pesado (comprensión de vídeo / análisis de pantalla / interacciones con el IDE de agentes) y quieres el modelo que pruebas de proveedores Actualmente muestran estar a la cabeza de esos índices de referencia.
- Prefieres Integración centrada en Google (Vertex AI, Google Search Grounding, Antigravity Agent IDE).
Conclusión
Tanto GPT-5.1 como Gemini 3 Pro son de última generación, pero hacen hincapié en diferentes compensaciones: GPT-5.1 Se centra en el razonamiento adaptativo, la fiabilidad de la codificación, las herramientas para desarrolladores y los resultados rentables; Géminis 3 Pro se centra en escala (Contexto de 1 millón de tokens), multimodalidad nativa y sólida integración con el producto. Decida según sus fortalezas y necesidades: ingesta multimodal, extensa y de una sola vez → Gemini; flujos de trabajo iterativos de código/agente, generación de tokens más económica para las salidas → GPT-5.1.
Los desarrolladores pueden acceder API de vista previa de Gemini 3 Pro y API GPT-5.1 a través de CometAPI. Para comenzar, explore las capacidades del modelo de CometAPI en el Playground y consultar el Continuar Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". ComoeAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.
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