OpenAI Presenta una Nueva Versión de Codex Mejorada con el Modelo de GPT-5

¿Te imaginas un asistente que programa contigo y decide, por sí solo, cuánto tiempo necesita para clavar la solución? Eso es justo lo que trae la nueva generación del agente de código de OpenAI.

Con un enfoque práctico en proyectos reales y una mejora notable en pruebas técnicas, vas a poder entender qué cambia, dónde lo usas y cómo puede impactar tu trabajo diario sin adelantarnos todavía las claves más jugosas.

Qué es GPT-5-Codex y por qué esta versión puede cambiar tu forma de programar

GPT-5-Codex es la versión más reciente del agente de programación de OpenAI integrado en el ecosistema Codex. Su idea central es sencilla: darte ayuda útil mientras escribes código en tu IDE, en la terminal o en un servicio web, y hacerlo con margen para tareas largas. Con todo, su mayor novedad está en cómo decide el tiempo que dedica a cada problema.

Abre tu editor y piensa en tareas como refactorizar un módulo grande, escribir tests o revisar pull requests. Con GPT-5-Codex vas a poder pedir desde cambios puntuales hasta soluciones completas y dejar que el propio modelo ajuste su “ritmo”. El verdadero salto no es solo la asistencia en línea, sino la gestión dinámica del esfuerzo para alcanzar resultados más sólidos.

Cómo funciona el “tiempo de pensamiento” dinámico en GPT-5-Codex

La clave de GPT-5-Codex es que maneja su tiempo de “pensamiento” de forma flexible. Puede dedicar desde unos segundos hasta siete horas a una tarea de programación, y decide sobre la marcha si continuar o parar. Este enfoque le permite profundizar cuando el problema lo exige y no gastar más de la cuenta en casos simples.

Imagina que empiezas con un bug que parece fácil. A los cinco minutos, el modelo puede determinar que necesita una hora adicional para revisar efectos colaterales y actualizar tests. Si la solución es directa, GPT-5-Codex cierra en minutos. Esta adaptación es especialmente útil en programación autónoma, donde el contexto cambia según vas avanzando.

Diferencia frente al router de GPT-5 en ChatGPT

En ChatGPT, el “router” de GPT-5 envía tu consulta a distintos modelos según la complejidad inicial. GPT-5-Codex no usa ese sistema de enrutado fijo y ajusta el tiempo en tiempo real. Esta diferencia evita decisiones tempranas que luego se quedan cortas o sobran, y permite replanificar cuando aparece un caso borde.

Alexander Embiricos, responsable de producto de Codex, atribuye gran parte de la mejora a esta capacidad de ajuste continuo. Conviene recordar que dedicar horas a un problema implica más cómputo y, por tanto, mayor coste en ciertos entornos de uso.

Resultados en benchmarks: qué gana GPT-5-Codex y qué significa para ti

OpenAI indica que GPT-5-Codex mejora los resultados frente a GPT-5 en pruebas exigentes de programación autónoma. En particular, destaca su rendimiento en SWE-bench Verified, un benchmark que mide la capacidad de resolver issues reales end-to-end sin asistencia humana, y en tareas de refactorización a partir de repositorios grandes y consolidados.

Estos avances se traducen en menos pasos en falso y soluciones más estables cuando el código es amplio y con dependencias complejas. No siempre hay comparativas públicas, línea a línea, frente a cada competidor, por lo que conviene mirar estos datos como señales de progreso técnico sostenido de GPT-5-Codex.

Rendimiento en SWE-bench Verified y refactorización de grandes repositorios

En SWE-bench Verified, GPT-5-Codex demuestra que puede navegar repos, aplicar parches y validar cambios con menos regresiones. En refactorización, la combinación de contexto amplio y tiempo de procesamiento ajustable ayuda a deshacer “entramados” en monolitos y librerías internas. El éxito sigue dependiendo de cómo formules la tarea y del acceso al repo correcto.

Si lo comparamos con la app móvil de un asistente genérico, aquí la ventaja está en el “modo taller”: GPT-5-Codex entiende proyectos con historia y toma decisiones con más perspectiva, lo que acorta iteraciones en tareas repetitivas y tediosas.

Revisiones de código con GPT-5-Codex: menos ruido, más comentarios útiles

OpenAI ha entrenado GPT-5-Codex para revisar código y han pedido a ingenieros expertos que evalúen sus comentarios. Según estas evaluaciones, el modelo emite menos observaciones incorrectas y aporta más comentarios con impacto directo en la calidad del PR. Esto ayuda a reducir discusiones estériles y a centrarte en cambios que realmente mejoran el diseño.

Úsalo como “una especie de ‘ping’” extra antes de pedir revisión al equipo: vas a poder detectar nits repetidos, incoherencias de estilos y riesgos comunes. No delegues por completo la responsabilidad; la revisión humana final sigue siendo necesaria, sobre todo en cambios sensibles.

Dónde puedes usar GPT-5-Codex hoy: terminal, IDE, GitHub y ChatGPT

GPT-5-Codex ya se está desplegando en los productos Codex accesibles desde terminal, IDE, GitHub y ChatGPT. Si trabajas en versión de escritorio con tu editor habitual o en un cliente en línea, vas a poder integrarlo en tu flujo de trabajo sin grandes cambios, y sin abandonar tus repos y pipelines.

El acceso está disponible para usuarios de ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu y Enterprise. Si trabajas con integraciones propias, OpenAI planea ofrecer el modelo a clientes de API más adelante, algo interesante si ya usas un backend con servicios internos.

Disponibilidad por canal e inicio recomendado

¿Cuándo llegará GPT-5-Codex a la API de OpenAI?

OpenAI prevé abrir GPT-5-Codex a clientes de API en el futuro. Esto permitirá crear herramientas internas y microservicios que orquesten tareas largas con el modelo. No hay una fecha pública cerrada, por lo que conviene preparar la arquitectura y permisos de repos para una adopción gradual.

Cómo empezar con GPT-5-Codex: pasos rápidos para probarlo en tu proyecto

1. Abre ChatGPT con tu cuenta Plus, Pro, Business, Edu o Enterprise y comprueba si ves GPT-5-Codex entre los agentes orientados a código.
2. Prepara un repo de pruebas y describe la tarea con contexto: objetivo, rutas clave, lenguaje y restricciones de estilo.
3. Pide una solución mínima y solicita que justifique decisiones brevemente para entender su enfoque.
4. Ejecuta los cambios en una rama y lanza tests para validar que no hay regresiones.
5. Repite con un alcance mayor si la primera iteración sale bien, y mide tiempos para estimar el coste.

Consejos para aprovechar GPT-5-Codex sin disparar el coste

Define con claridad el alcance antes de pedir ayuda. Si acotas archivos, módulos y criterios de aceptación, GPT-5-Codex necesita menos tiempo para converger. Deja margen cuando pidas refactorizaciones amplias, porque pueden requerir análisis profundo del repositorio y pruebas cruzadas.

Usa una estrategia en tres pasos: pedir plan, revisar el plan y ejecutar solo cuando estés de acuerdo. Así evitas iteraciones largas innecesarias. Y cuando la tarea sea mecánica, solicita una solución “rápida” para que GPT-5-Codex no alargue el procesamiento sin motivo.

Un mercado cada vez más competido: dónde encaja GPT-5-Codex

El último año ha elevado la presión en herramientas de codificación con IA por la demanda real de los usuarios. OpenAI quiere que GPT-5-Codex compita mejor frente a alternativas como Claude Code, el editor Cursor de Anysphere o GitHub Copilot de Microsoft, tanto en velocidad como en calidad de resultados.

El panorama se mueve rápido: Cursor superó los 500 millones de dólares de ARR a inicios de 2025, una cifra que marca el apetito del mercado por asistentes que viven dentro del editor. No todo son métricas; la estabilidad del equipo y la visión del producto también cuentan.

Cursor marca el ritmo con ingresos y foco en el editor

El empuje de Cursor como editor de código con IA, con más de 500 millones de ARR, demuestra que la propuesta integrada en la versión de escritorio convence al usuario. GPT-5-Codex responde con capacidades de programación autónoma y revisiones de código más serias, sobre todo cuando hay que abordar repos grandes.

Si ya trabajas con plantillas y snippets, tiene sentido probar GPT-5-Codex en tareas de estructura, generación de tests y migraciones. Compara en tu stack concreto, porque cada equipo maneja lenguajes, frameworks y estándares distintos.

Windsurf y la reconfiguración del talento en el sector

Windsurf vivió un intento de compra controvertido que terminó con parte del equipo incorporándose a Google y a Cognition. Estos movimientos reflejan que el talento especializado se reordena continuamente. GPT-5-Codex llega en medio de esta carrera, con una apuesta clara por tareas más largas y autónomas.

Para ti, el mensaje es pragmático: prueba y mide. Evita casarte con una sola herramienta sin evaluar el rendimiento en tus repos y pipelines reales, donde la integración CI/CD y la calidad del código de entrada marcan gran parte del resultado.

¿Supera GPT-5-Codex a GitHub Copilot y Claude Code en pruebas reales?

La evidencia pública que aporta OpenAI habla de mejoras frente a GPT-5 en SWE-bench Verified y en refactorización de grandes repos. Esto sugiere una ventaja en escenarios de programación autónoma que, en muchos equipos, compite de tú a tú con GitHub Copilot y Claude Code. Sin comparativas oficiales cara a cara, lo sensato es ejecutar tus propios “bake-offs”.

Haz pruebas controladas en tu servicio web, microservicio o monolito y mira métricas claras: tiempo hasta PR, número de revisiones, defectos post-merge y coste de cómputo. Si GPT-5-Codex gana en tu contexto, tendrás una base sólida para el cambio.

Si buscas un asistente que programe contigo y que sepa dedicar desde segundos a siete horas cuando hace falta, GPT-5-Codex merece tu atención. Vas a poder abordar SWE-bench Verified, refactorizaciones grandes y revisiones de código con menos ruido, y usarlo ya en terminal, IDE, GitHub y ChatGPT si tienes Plus, Pro, Business, Edu o Enterprise, con la API prevista más adelante. En un mercado donde compiten GitHub Copilot, Claude Code y Cursor, probar GPT-5-Codex en tus repos reales es el paso lógico para decidir con datos.