OpenAI acaba de lanzar su nuevo modelo de razonamiento GPT-5 y la expectaci?n es alta por su capacidad para tareas complejas y su potencial en desarrollo de software. En este art?culo traduzco y resumo una prueba real de uso por desarrolladores que hice usando la Responses API de OpenAI en un proyecto personal llamado mycaminoguide y en una aplicaci?n independiente que analiza datos de clientes extra?dos con Airbyte Embedded MCP.
Aviso importante: estas pruebas no son cient?ficas ni exhaustivas. Buscaba medir un uso real y medio por parte de un desarrollador en casos de uso concretos.
Prueba 1 end to end: la aplicaci?n est? escrita en Python con front end en Streamlit y usa Airbyte Embedded MCP para obtener facturas de Stripe en nombre de un cliente. El flujo consiste en obtener un token Bearer, llamar al MCP para traer los datos y luego pasar esos datos a la Responses API para que el modelo los analice. El c?digo principal tiene alrededor de 114 l?neas. Al ejecutar tres veces con GPT 4.1 los tiempos fueron 29.85 segundos, 15.38 segundos y 13.56 segundos. Al cambiar s?lo el modelo a GPT 5 los tiempos fueron 77.72 segundos, 57.72 segundos y 83.40 segundos. Estos resultados fueron sorprendentes porque GPT 5 fue mucho m?s lento en este escenario de encadenar MCP y an?lisis con el modelo.
Prueba 2 eliminando la varianza: para asegurar que el retardo no ven?a por llamadas a MCP o a Stripe, separ? la llamada a MCP y luego inyect? los datos directamente en el prompt. Mantuve temporizadores para la llamada proxy y para la llamada a OpenAI. Con GPT 4.1 las llamadas proxy tardaron 6.71, 6.74 y 6.93 segundos y la llamada a OpenAI tard? 9.87, 10.31 y 9.62 segundos. Con GPT 5 las llamadas proxy fueron 7.85, 7.01 y 7.11 segundos mientras que la llamada a OpenAI tard? 80.01, 46.05 y 48.06 segundos. En otras palabras la latencia atribuible al modelo usando la Responses API con GPT 5 fue dram?ticamente mayor y la llamada proxy mostr? poca variaci?n, lo que sugiere que el problema estaba durante la interacci?n con la API y el modelo.
Prueba 3 la Responses API introduce la variancia: para descartar que fuera un problema del flujo de la API us? la misma cadena de datos y prob? el mismo prompt directamente desde ChatGPT con GPT 4o y GPT 5. El prompt solicitaba un an?lisis de facturas y que el modelo informara exactamente cu?nto tiempo tard? en segundos con dos decimales. Con ChatGPT los tiempos reportados por GPT 4o fueron 4.92, 5.32 y 3.47 segundos. Con GPT 5 los tiempos fueron 38.82, 36.78 y 34.62 segundos. Observaci?n: ChatGPT pareciera medir el tiempo incluyendo la generaci?n de la respuesta en pantalla, por lo que los tiempos que imprime el propio modelo pueden incluir la fase de tipeo visual, pero la diferencia de magnitud entre 4o y 5 sigue siendo notable.
Conclusi?n provisional: en mis pruebas de desarrollador y en escenarios reales de integraci?n con datos de clientes, GPT 5 se comport? significativamente m?s lento que GPT 4.1 y GPT 4o a trav?s de la Responses API. No he comparado la calidad de salida en detalle; es posible que GPT 5 ofrezca razonamientos m?s profundos que requieran m?s tiempo. Otra hip?tesis es que GPT 5 est? sufriendo mayor carga de uso en el momento de las pruebas. Quedan pruebas abiertas como comparar GPT 5 con versiones open source o GPT 5 mini para filtrar cargas servidor y ver si el comportamiento se mantiene.
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Recomendaciones pr?cticas tras estas pruebas: 1) medir siempre latencia en escenarios reales de producci?n antes de elegir un modelo para la aplicaci?n, 2) considerar coste beneficio si la mejora en razonamiento compensa la mayor latencia, 3) probar modelos alternativos y arquitecturas que desacoplen fetch de datos y evaluaci?n del modelo para controlar variaci?n, y 4) monitorizar uso y latencia para detectar picos de carga que afecten el servicio.
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