Cómo elegir el modelo de IA adecuado en mayo de 2025

Escoger el modelo de IA correcto no es un mero detalle técnico: afecta a la velocidad de entrega, al coste por token, a la calidad de las sugerencias.

Igual que no asignarías la automatización de un proceso crítico a un becario novato, tampoco deberías delegar un análisis jurídico en un modelo diseñado solo para tareas rápidas de autocompletado.

Dimensiones que diferencian a los modelos

Los modelos líderes de 2025 se comportan de maneras muy distintas porque han sido entrenados con objetivos, datasets y estrategias de alineamiento diferentes. Las variables principales son:

Dimensión	Qué significa	Ejemplos altos	Ejemplos bajos
Assertividad	Tendencia a tomar decisiones sin pedir confirmación	gemini‑2.5‑pro, claude‑3.7‑sonnet	gpt‑4.1, claude‑3.5‑sonnet
Curiosidad	Capacidad de hacer preguntas aclaratorias antes de actuar	o3, claude‑3.5‑sonnet	gemini‑2.5‑pro
Ventana de contexto	Tokens que puede “ver” de una sola vez	1 M (Gemini 1.5 Pro)	32 k (GPT‑4.1)
Latencia/coste	Tiempo y $/M tokens de entrada/salida	o4‑mini (bajo coste)	o3 (alto)

Modelos que “piensan” vs. modelos que “obedecen”

Una forma práctica de clasificar a los LLM es según la iniciativa que toman:

Modelos pensantes

Infieren tu intención, planifican y ejecutan con poca guía.

• Ideales para brainstorming, refactorizaciones grandes, exploración de código.
• Pueden ser más opinados y consumir más tokens.

Ejemplos: claude‑3.7‑sonnet, gemini‑2.5‑pro, o3.

Modelos no pensantes

Esperan instrucciones explícitas y siguen el guion al pie de la letra.

• Perfectos para cambios precisos o tareas donde el control fino es vital.
• Requieren más prompting pero son predecibles.

Ejemplos: claude‑3.5‑sonnet, gpt‑4.1.

Modelos líderes (mayo 2025)

Modelo	Tipo	Ventana de contexto	Punto fuerte	Mejores casos de uso
GPT‑4o	Multimodal “omni”	128 k	Visión + voz + texto en tiempo real	UX conversacional, traducción en tiempo real, dashboards con gráficos
GPT‑4.5	LLM creativo	128 k	Estilo conversacional reflexivo	Redacción profesional, co‑creación de contenidos
GPT‑4.1	LLM clásico	32 k	Estabilidad	Cambios de código pequeños, chat‑bots con reglas estrictas
o3	Razonamiento profundo	200 k	Razonamiento simulado, pensamiento visual	Bugs complejos, planificación estratégica, ciencia de datos
o4‑mini	Razonamiento rápido	200 k	Eficiencia	Alto volumen, respuestas STEM rápidas
Claude 3.7 Sonnet	“Pensante”	200 k	Iniciativa elevada, multilingüe	Refactors amplios, diseño de APIs
Claude 3.5 Sonnet	“Obediente”	200 k	Seguimiento exacto, bajo error	Reescritura puntual de funciones
Claude 3 Opus	Multimodal	200 k	Razonamiento & lenguaje no‑inglés	Tareas multilingües complejas, análisis de diagramas
Gemini 1.5 Pro	Multimodal	1 M	Contexto ultra‑largo, analítica de video	Chat corporativo con histórico extenso, análisis multimedia
Gemini 1.5 Flash	Multimodal rápido	1 M	Baja latencia	Notifications, asistentes en móviles

Criterios para elegir modelo paso a paso

Estilo de interacción

• Necesitas control absoluto? Elige gpt‑4.1 o claude‑3.5‑sonnet.
• Prefieres que la IA tome la iniciativa? Prueba gemini‑2.5‑pro o claude‑3.7‑sonnet o o3.

Tipo de tarea

• Cambios pequeños → modelos obedientes.
• Cambios amplios o exploración → modelos pensantes.
• Problemas abiertos con ambigüedad → o3 u o4‑mini (esfuerzo alto).

Tarea	Modelos
Cambios pequeños y acotados	claude-3.5-sonnet
Refactorizaciones más grandes	claude-3.7-sonnet, gemini-2.5-pro
Navegación/búsqueda en la base de código	gemini-2.5-pro, claude-3.7-sonnet, o3
Planificación o resolución de problemas	claude-3.7-sonnet, gemini-2.5-pro
Errores complejos o razonamiento profundo	o3

¿Necesitas multimodalidad (imagen/audio)?

Utiliza gpt‑4o, gemini 1.5, o claude 3 Opus.

Presupuesto

Para alto volumen, arranca con o4‑mini o gemini 1.5 Flash; escala a o3 o GPT‑4o solo cuando aporte valor claro.

Árbol de decisión rápido

¿Tu prioridad es la velocidad? ──► Sí ─► ¿Multimodal? ─► Sí ─► Gemini 1.5 Flash
                           │             │
                           │             └─► o4‑mini
                           │
                           └─► No ──────► gpt‑4.1

¿Necesitas razonamiento profundo? ──► Sí ─► o3
                             │
                             └─► No ──────► ¿Control o iniciativa?
                                              ├─ Control ─► Claude 3.5
                                              └─ Iniciativa ─► Claude 3.7 / Gemini 2.5

Buenas prácticas

1. Itera: prueba el mismo prompt en 2‑3 modelos y compara.
2. Optimiza coste: resume documentos antes de enviarlos, ajusta max_completion_tokens.
3. Cuida la seguridad: revisa las políticas de deliberative alignment en o3/o4‑mini.
4. Documenta lo que funciona: crea un catálogo interno de prompts + modelos.

Conclusiones

No existe un “mejor modelo” universal; todo depende de tu tarea, estilo y presupuesto.

• Modelos “pensantes” aportan valor cuando la exploración y la creatividad son clave.
• Modelos “obedientes” brillan cuando la precisión y la repetibilidad son esenciales.
• Las nuevas familias de razonamiento (o‑series) elevan el listón en problemas complejos, pero requieren más tokens y paciencia.
• Prueba, mide y aprende: la verdadera ventaja competitiva está en tu pipeline y en cómo integras estos modelos en tus procesos.

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Información basada en la publicación de Cursor.com «Selecting Models«.