El OpenAI DevDay 2025 fue una exhibición dinámica para desarrolladores (celebrada a principios de octubre de 2025) donde OpenAI presentó una amplia gama de productos, kits de herramientas, SDK y versiones de modelos diseñados para que la empresa pase de ser proveedora de modelos a operadora de plataformas: aplicaciones que se ejecutan dentro de ChatGPT, un generador de agentes de arrastrar y soltar (AgentKit), el lanzamiento general de Codex para flujos de trabajo de desarrolladores y un nuevo conjunto de niveles de modelo (incluyendo GPT-5 Pro y Sora 2 para vídeo) orientados específicamente a integraciones de nivel de producción. Ahora, veamos lo que OpenAI presentó en esta conferencia y analicemos los avances que aportará a la industria actual de la IA. Esta también es una guía para desarrolladores.
¿Por qué es importante OpenAI DevDay 2025?
El DevDay 2025 es importante porque redefine dónde y cómo se crearán y distribuirán las aplicaciones en un mundo nativo de IA. En lugar de tratar los modelos como una capacidad de backend que los desarrolladores llaman mediante API, OpenAI está integrando una capa de experiencia —ChatGPT— como host para aplicaciones interactivas. Este cambio tiene tres implicaciones:
- Distribución: Los desarrolladores pueden llegar a la enorme audiencia de ChatGPT directamente dentro de la experiencia de chat, en lugar de depender únicamente de las tiendas de aplicaciones tradicionales o los canales web.
- Composición: Las aplicaciones, los agentes y los modelos se convierten en bloques de construcción componibles. Puedes combinar un modelo especializado en el dominio, un agente que encadena pasos de tareas y una interfaz de usuario conversacional en una única experiencia de producto.
- Reescribiendo el paradigma de la ingeniería: Desde “escribir código para crear funciones” hasta “orquestar agentes inteligentes + evaluación automatizada”, el proceso de ingeniería se ha vuelto granular, visualizado y estandarizado.
¿Qué es el nuevo SDK de aplicaciones y qué permite?
¿Qué es el SDK de aplicaciones?
El SDK de aplicaciones es el kit de herramientas para desarrolladores de OpenAI para crear Aplicaciones interactivas que residen dentro de ChatGPTEn lugar de enlazar a páginas web o devolver datos estáticos, las aplicaciones creadas con el SDK pueden invocarse desde una conversación, generar una interfaz de usuario interactiva dentro de ChatGPT, aceptar solicitudes de seguimiento y, fundamentalmente, preservar el contexto durante la sesión de chat para que la aplicación y el modelo de lenguaje puedan colaborar sin problemas.
Características:
- Incorporación de aplicaciones en el chat: Las aplicaciones se procesan dentro de ChatGPT, lo que permite a los usuarios realizar tareas de varios pasos (por ejemplo, diseñar un póster en Canva y luego convertirlo en una presentación) sin abandonar la conversación.
- Continuidad contextual: Las aplicaciones reciben un contexto estructurado (a través del Protocolo de Contexto de Modelo o MCP) para que se comporten como participantes de chat de primera clase en lugar de integraciones únicas.
- Modo de desarrollador y vista previa: Los desarrolladores pueden probar aplicaciones en un modo de desarrollador, iterar rápidamente y enviarlas para revisión cuando estén listas.
- Plomería de comercio y monetización (próximamente): OpenAI señaló ganchos comerciales para que las aplicaciones puedan vender bienes/servicios dentro de la experiencia de chat y los desarrolladores puedan eventualmente monetizar sus aplicaciones.
- Herramientas para datos y permisos: El SDK define patrones para solicitar al usuario que conecte cuentas y otorgue acceso a datos cuando una aplicación de terceros necesita actuar o leer datos, con flujos integrados para el consentimiento y el intercambio de tokens.
Por qué es importante el SDK de aplicaciones
Al convertir ChatGPT en un entorno de alojamiento para aplicaciones de terceros, OpenAI está redefiniendo el producto desde un asistente conversacional a tiempo de ejecución — un "sistema operativo" para interacciones conversacionales. Para los desarrolladores, esto reduce la fricción: en lugar de crear una interfaz de usuario y un embudo de distribución independientes, pueden escribir una lógica de aplicación ligera y beneficiarse del descubrimiento y la experiencia de usuario conversacional de ChatGPT. Para los equipos de producto y las empresas, cambia la forma en que se diseñan las funciones: en lugar de integrar un modelo en un sitio web, se puede integrar el producto dentro de una estructura conversacional que admite seguimientos, aclaraciones y resultados multimodales.
OpenAI intenta transformar el lenguaje natural en una nueva capa de interfaz de usuario universal. Dentro de esta capa, una aplicación no se define como un conjunto de páginas, sino como un conjunto de capacidades + contexto + capacidades transaccionales. Esto equivale a unificar navegador + tienda de aplicaciones + pago + SDK en una conversación. No pretende reemplazar las aplicaciones nativas, sino reestructurar la cadena: colocando el primer contacto en ChatGPT y reservando el uso intensivo para aplicaciones externas (pantalla completa, redirecciones).
¿Qué es AgentKit y cómo cambia el desarrollo de agentes?
¿Qué es AgentKit?
AgentKit es el nuevo kit de herramientas de OpenAI para crear, implementar y optimizar aplicaciones agénticas: agentes de software que pueden planificar, actuar e interactuar de forma autónoma en nombre de los usuarios. AgentKit integra primitivas de desarrollador para la descomposición de tareas, el uso de herramientas y la evaluación del comportamiento de los agentes. OpenAI posicionó a AgentKit como la "infraestructura para agentes", permitiendo a los desarrolladores ensamblar agentes fiables, auditables y fáciles de iterar.
¿Cuáles son las principales funciones de AgentKit?
- Generador de agentes visuales: un lienzo para conectar nodos lógicos, definir flujos y orquestar múltiples agentes sin codificar manualmente cada detalle de coordinación.
- Conectores de herramientas y API: Adaptadores prediseñados para vincular agentes a servicios externos (API, bases de datos, webhooks) que permiten acciones en el mundo real.
- Evaluación y barandillas: Las evaluaciones y el seguimiento integrados permiten a los equipos calificar los seguimientos de los agentes, detectar regresiones y ajustar el comportamiento de los mensajes y las cadenas.
- Implementación y observabilidad: primitivas de implementación integradas y telemetría para monitorear el rendimiento del agente y las fallas en producción.
¿Por qué es importante AgentKit?
La fricción práctica con los agentes ha sido la confiabilidad y la seguridad: cómo permitir que un agente actúe en el mundo sin efectos secundarios inesperados. AgentKit busca priorizar estas preocupaciones en la ingeniería: al proporcionar patrones estandarizados para el acceso a herramientas, la gestión del contexto y la evaluación, se reduce la imprevisibilidad y se acortan los ciclos de desarrollo. Para las organizaciones que desarrollan flujos de trabajo de automatización, asistentes de atención al cliente o sistemas de soporte a la toma de decisiones, AgentKit es el andamiaje que convierte los frágiles prototipos de agentes en servicios de producción.
¿Qué es Codex y qué cambió en DevDay?
¿Qué es el Codex?
Codex es el asistente de codificación de OpenAI dedicado a los flujos de trabajo de los desarrolladores: un conjunto de capacidades de modelo, herramientas CLI e integraciones (complementos de edición, ganchos de integración continua) diseñadas para acelerar la creación, revisión y mantenimiento de código. En DevDay, OpenAI anunció El Codex está generalmente disponible, pasando de una vista previa/uso interno a un nivel de soporte de producción para equipos de ingeniería.
¿Cuáles son las principales funciones del Codex después de la actualización?
- Generación de código sensible al contexto: Codex puede generar código basado en el contexto completo del repositorio (no solo en una breve ventana de solicitud) y seguir restricciones de estilo y arquitectura.
- Edición en vivo y bucles de retroalimentación para desarrolladores: Los desarrolladores pueden iterar diciéndole a Codex que refactorice, agregue pruebas o implemente funciones con demostraciones de recarga en vivo en entornos de desarrollo.
- Integración con aplicaciones y agentes: Los agentes o las aplicaciones pueden invocar Codex para escribir código de unión, responder a errores de tiempo de ejecución o sintetizar clientes API automáticamente.
- Modelos especializados: Ejecutarse en GPT5-CÓDIGO, se destacan en la refactorización y la revisión de código, y pueden ajustar el “tiempo de reflexión” en función de la complejidad de la tarea.
- Tareas de larga duración: Capaz de ejecutar tareas de forma continua durante más de diez minutos o más.
- Colaboración entre múltiples terminales: IDE unificado, terminal, GitHub y nube; integración con Slack recientemente agregada y SDK de Codex (que se conecta a CI/CD, operaciones y mantenimiento, y canalizaciones de datos).
¿Por qué es importante la evolución del Codex?
Esto es significativo porque aborda las dos mayores brechas de productividad en el desarrollo de software con LLM: mantener la precisión contextual en grandes bases de código y cerrar el ciclo desde la sugerencia hasta la implementación del cambio. Cuando un modelo puede razonar sobre un repositorio completo y aplicar modificaciones in situ, y cuando dicho modelo se integra en las herramientas de implementación, los desarrolladores pueden pasar de escribir código de andamiaje a orquestar decisiones de producto de alto nivel.
El lanzamiento oficial de Codex para GA no se limita a potenciar la finalización. Lo más interesante de la demo no fue la gran cantidad de código escrito, sino cómo Codex gestionó protocolos, leyó documentación, configuró un servidor MCP, modificó el frontend, conectó periféricos y avanzó continuamente en tareas a largo plazo en la nube.
¿Qué actualizaciones de modelos y API anunció OpenAI?
¿Qué actualizaciones de modelo se anunciaron en DevDay?
En DevDay, OpenAI enfatizó una actualización y extensión de su línea de modelos que equilibra mayor fidelidad y rentable variantes:
- GPT-5 Pro — una oferta de mayor capacidad de la familia GPT-5 optimizada para razonamiento profundo, contextos largos y cargas de trabajo de producción (documentadas en las páginas del modelo de plataforma).
- sora 2 — un modelo insignia de generación de video y audio que impulsa videos cortos y realistas con diálogos sincronizados y un realismo físico mejorado. OpenAI posicionó a Sora 2 como su siguiente paso en video generativo.
- Modelos de voz/tiempo real más pequeños y económicos — variantes “mini” (por ejemplo, modelos mini de audio o en tiempo real) diseñadas para permitir interacciones de voz o en tiempo real asequibles y de baja latencia.
GPT-5 Pro: qué es, qué hace, por qué es importante
Qué es: GPT-5 Pro es una configuración de alta fidelidad de la familia GPT-5, diseñada para cargas de trabajo empresariales y de misión crítica. Ofrece ventanas de contexto ampliadas, mejor seguimiento de instrucciones y menores tasas de alucinación para tareas de razonamiento complejas. El nivel Pro se posiciona como el modelo ideal para tareas de alta precisión donde la latencia y el coste son un equilibrio aceptable para el rendimiento.
Por qué es importante: Para aplicaciones como el análisis legal, los resúmenes científicos o la toma de decisiones en varios pasos, que requieren precisión y un contexto amplio, un nivel Pro optimiza la economía de la creación con LLM: en lugar de simplificar las tareas a sistemas de reglas limitados, los equipos pueden confiar en un modelo diseñado para el razonamiento integral y una mayor confianza. La disponibilidad de un nivel Pro de pago en la API también facilita la toma de decisiones de compras y arquitectura para las empresas.
Sora 2: qué es, qué hace
Qué es: Sora 2 es el modelo de texto a video de segunda generación de OpenAI que produce clips cortos y realistas con sonido y diálogos sincronizados, mayor verosimilitud física y botones de control para creadores. OpenAI lanzó Sora 2 con una aplicación de Sora para el consumidor y API para desarrolladores para su integración.
Lo que hace: Sora 2 produce videos cortos a partir de indicaciones de texto, puede ampliar clips cortos existentes e integra audio que se adapta al movimiento de los labios y la acústica de la escena. Está diseñado para producción creativa, creación rápida de prototipos y nuevos formatos sociales que se centran en clips cortos generados por IA.
Modelos en tiempo real y mini: experiencias en tiempo real asequibles
OpenAI también enfatizó variantes de modelos más económicas y de menor latencia (familia de tiempo real/mini), diseñadas para ofrecer experiencias de voz e interactivas a un costo mucho menor que el anterior. Estas permiten a los equipos de producto agregar asistentes de voz en vivo, chatbots de bajo costo y funciones integradas de estilo offline sin un costo prohibitivo por token, ampliando así el conjunto de casos de uso viables.
API de GPT-image-1-mini
imagen-gpt-1-mini es un modelo de imagen multimodal optimizado en costos de OpenAI que acepta entradas de texto e imagen y produce salidas de imagenSe posiciona como un hermano menor y más económico de la familia completa GPT-Image-1 de OpenAI, diseñado para producción de alto rendimiento donde el costo y la latencia son limitaciones importantes. El modelo está diseñado para tareas como generación de texto a imagen, Edición de imágenes / restauración de imágenesy flujos de trabajo que incorporan imágenes de referencia.
¿Cómo puedo acceder a la API de Sora 2 y GPT-5 Pro a un precio asequible?
CometAPI es una plataforma API unificada que integra más de 500 modelos de IA de proveedores líderes, como la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Midjourney, Suno y más, en una única interfaz intuitiva para desarrolladores. Al ofrecer autenticación, formato de solicitudes y gestión de respuestas consistentes, CometAPI simplifica drásticamente la integración de las capacidades de IA en sus aplicaciones. Ya sea que esté desarrollando chatbots, generadores de imágenes, compositores musicales o canales de análisis basados en datos, CometAPI le permite iterar más rápido, controlar costos y mantenerse independiente del proveedor, todo mientras aprovecha los últimos avances del ecosistema de IA.
Los desarrolladores pueden acceder a la API gpt-5-codex (gpt-5-codex), GPT-5 Pro(gpt-5-pro-2025-10-06; gpt-5-pro) y API de Sora 2(sora-2-hd; sora-2) a través de CometAPI, la última versión del modelo Se actualiza constantemente con el sitio web oficial. Para empezar, explora las capacidades del modelo en el Playground y consultar el 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". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.
¿Cómo se combinan estas actualizaciones? ¿Cuál es el patrón estratégico?
En conjunto, los anuncios demuestran tres movimientos deliberados:
- Platformización de ChatGPT: Aplicaciones dentro de ChatGPT + un directorio de aplicaciones = una nueva capa de distribución y comercio para desarrolladores externos. Esto eleva ChatGPT de producto a plataforma.
- Agente como primitivo de producto de primera clase: AgentKit hace que sea más fácil crear, probar y monitorear agentes que utilizan herramientas de varios pasos, lo que cataliza automatizaciones prácticas en todas las industrias.
- De demostraciones a modelos de producción: Los niveles de modelo Codex GA y Pro (GPT-5 Pro, Sora 2) muestran un impulso para resolver las necesidades empresariales: confiabilidad, escala, herramientas de seguridad y variadas compensaciones entre precio y rendimiento.
Este patrón no es accidental: OpenAI está creando un volante para desarrolladores donde los modelos impulsan las aplicaciones y los agentes, las aplicaciones proporcionan distribución y monetización, y los agentes brindan comportamientos programables que dependen tanto de los modelos como de las integraciones de las aplicaciones.
Conclusión: ¿Es DevDay 2025 el comienzo de una nueva era de plataformas?
El OpenAI DevDay 2025 se centró menos en funciones aisladas y más en integrarlas en una plataforma coherente: aplicaciones distribuidas dentro de un sistema operativo conversacional, agentes autónomos con una ruta de producción clara, un Codex evolucionado para flujos de trabajo reales de desarrollo y actualizaciones de modelos que amplían las capacidades multimedia. Para los desarrolladores, la conclusión es práctica: las nuevas primitivas reducen el coste de integración y aceleran el tiempo de comercialización, pero también elevan el nivel de gobernanza y disciplina operativa.