LLM Parámetros: GPT-5 High, Medio, Bajo y Mínimo

Algunos LLM, como la familia GPT-5 de OpenAI, vienen en diferentes versiones (por ejemplo, GPT-5, GPT-5-mini y GPT-5-nano) y con varios ajustes de parámetros, incluyendo alto, medio, bajo y mínimo.

A continuación, exploramos las diferencias entre estas versiones de modelo comparando su rendimiento en benchmarks y los costos para ejecutar dichos benchmarks.

Precio vs. éxito: Conclusiones clave

Utilizamos la familia GPT-5 en nuestro análisis. Usamos seis benchmarks en diversas áreas, incluyendo razonamiento, codificación, seguimiento de instrucciones y matemáticas.

Nuestro análisis reveló:

• En promedio entre benchmarks, GPT-5 (high) y GPT-5 (medium) ofrecen tasas de éxito casi idénticas (65% vs. 64%), sin embargo GPT-5 (high) cuesta casi el doble ($511 vs. $280). Les siguen GPT-5-mini (high), GPT-5 (low) y GPT-5-mini (medium), con tasas de éxito de 62%, 61% y 60%, respectivamente, a precios mucho más bajos de $105, $90 y $28. Esto muestra que al aceptar solo una caída de ~5% en la tasa de éxito, las tareas pueden completarse a un costo hasta 18 veces menor al cambiar de GPT-5 (high) a GPT-5-mini (medium).
• GPT-5-mini (high) supera a GPT-5 (low) en casi todos los benchmarks, y lo hace al mismo o menor costo. En IFBench, las tasas de éxito son 75% vs. 67%; en AIME 2025, 97% vs. 83%; en Humanity's Last Exam, 20% vs. 18%; y en GPQA Diamond, 83% vs. 81%. Empatan en SciCode con 39%, pero GPT-5-mini (high) sigue teniendo un costo menor.
• El modelo más caro, GPT-5 (high), supera al segundo mejor en solo tres benchmarks, e incluso entonces, el margen no supera el 3%. En todos los demás benchmarks, es superado por alternativas más económicas.

Configuraciones de parámetros alto-medio-bajo-mínimo

Aunque los parámetros de LLM a menudo se describen en términos de ajustes numéricos, también pueden expresarse como rangos cualitativos como alto, medio y bajo. Estos rangos no son estándares fijos; en cambio, son categorías conceptuales que describen cuánta influencia ejerce un parámetro sobre la salida del modelo.

Usar estos tres niveles ayuda a seleccionar rápidamente configuraciones para diferentes tareas, según el nivel deseado de creatividad, determinismo o longitud. Estos niveles son beneficiosos al ajustar top-P, max tokens y parámetros de penalización.

El parámetro medio se refiere a la versión regular (no parametrizada) de un modelo.

Configuración mínima:

• Top-p / Top-k: Muy bajo (top-p ≈ 0.1–0.2, top-k = 1–5)
• Max tokens: Límite corto
• Penalizaciones: Muy bajas o ninguna
• Efectos:
  • Altamente determinista, resultados casi idénticos cada vez.
  • Muy conciso, factual y rígido.
  • Ideal para código, matemáticas, consultas de bases de datos o respuestas de cumplimiento estricto.
  • Muy restringido, con baja aleatoriedad, favoreciendo la previsibilidad y precisión.

Configuración baja:

• Top-p / Top-k: Bajo (top-p ≈ 0.3–0.5, top-k = 5–10)
• Max tokens: Corto a medio
• Penalizaciones: Bajas a moderadas
• Efectos:
  • Mayormente determinista pero permite variaciones menores.
  • Reduce la repetición robótica en comparación con la configuración mínima.
  • Adecuado para resúmenes, explicaciones estructuradas o escritura profesional con un estilo consistente.

Configuración media:

• Top-p / Top-k: Moderado (top-p ≈ 0.7–0.9, top-k = 20–50)
• Max tokens: Longitud media
• Penalizaciones: Moderadas, para evitar la repetición pero permitir cierta creatividad
• Efectos:
  • Equilibrado entre precisión y creatividad.
  • Produce respuestas naturales que varían ligeramente entre ejecuciones.
  • Adecuado para preguntas y respuestas generales, redacción y lluvia de ideas.

Configuración alta:

• Top-p / Top-k: Alto (top-p ≈ 0.95–1.0, top-k = 50–100)
• Max tokens: Límite amplio para salidas más largas
• Penalizaciones: Medias a altas, fomentando variedad y novedad
• Efectos:
  • Salidas altamente creativas y diversas.
  • Menos predecible, con mayor riesgo de alucinaciones.
  • Ideal para narración, ideación, juegos de rol y escritura creativa.

Para decidir qué nivel usar, considere:

• Tipo/propósito de la tarea: Si necesita precisión (legal, médico, código, factual), elija mínimo o medio. Si necesita creatividad, voz, novedad, alto puede ser mejor.
• Tolerancia a errores: ¿Qué tan graves son las peculiaridades o errores ocasionales? Si es baja, evite la aleatoriedad alta.
• Restricciones computacionales: Las longitudes de salida altas y la aleatoriedad alta a menudo requieren más cómputo y memoria.
• Tamaño del modelo: Los modelos más grandes tienden a manejar mejor la aleatoriedad alta, mientras que los modelos más pequeños pueden degradarse significativamente bajo configuraciones altas.
• Longitud de salida deseada: El texto generado más largo puede divagar, por lo que la aleatoriedad alta más una longitud larga es más riesgosa.

GPT-5

GPT-5 equilibra una mayor capacidad de razonamiento con velocidad media, lo que lo hace adecuado para tareas complejas de múltiples pasos donde la precisión y la adaptabilidad son cruciales.

• Ventana de contexto: 400,000
• Max tokens de salida: 128,000
• Corte de conocimiento: 30 de septiembre de 2024
• Razonamiento: Superior, con soporte de tokens de razonamiento

Precios (por 1M tokens)

• Entrada: $1.25
• Entrada en caché: $0.125
• Salida: $10.00

Modalidades

• Texto: entrada y salida
• Imagen: solo entrada
• Audio: no soportado

GPT-5 mini

GPT-5 mini es una versión más pequeña, rápida y asequible de GPT-5. Mantiene una sólida capacidad de razonamiento siendo más adecuado para tareas bien definidas.

• Ventana de contexto: 400,000
• Max tokens de salida: 128,000
• Corte de conocimiento: 31 de mayo de 2024
• Funcionalidades: Soporta búsqueda web, búsqueda de archivos e intérprete de código.

Precios por 1M tokens:

• Entrada: $0.25
• Entrada en caché: $0.025
• Salida: $2.00

GPT-5 nano

GPT-5 nano es la opción más rápida y económica, diseñada para tareas ligeras como clasificación y resumen.

• Ventana de contexto: 400,000
• Max tokens de salida: 128,000
• Corte de conocimiento: 31 de mayo de 2024
• Funcionalidades: Soporta búsqueda de archivos, generación de imágenes e intérprete de código (pero no búsqueda web).

Precios por 1M tokens:

• Entrada: $0.05
• Entrada en caché: $0.005
• Salida: $0.40

Funcionalidades de la serie GPT-5

La serie GPT-5 introduce varias capacidades que mejoran el control, el formato y la eficiencia. Estas funcionalidades se aplican a GPT-5, GPT-5 Mini y GPT-5 Nano.

Parámetro de verbosidad

El parámetro de verbosidad permite a los desarrolladores influir en el nivel de detalle de las salidas del modelo sin modificar el prompt.
Acepta tres valores:

• Bajo: resultados cortos y concisos
• Medio: resultados equilibrados (predeterminado)
• Alto: salidas detalladas adecuadas para explicación, documentación o revisión

Una verbosidad más alta conduce a respuestas más largas y un mayor uso de tokens de salida.

Llamada de funciones de forma libre

La serie GPT-5 soporta llamadas a herramientas personalizadas que aceptan salida de texto sin formato en lugar de JSON estructurado. Esto permite generar código, consultas SQL o texto de configuración que se pasa directamente a entornos de ejecución externos como:

• Sandboxes de código
• Motores SQL
• Entornos de shell
• Sistemas de configuración

El tipo de herramienta personalizada no soporta llamadas a herramientas paralelas. Está diseñado para situaciones donde el texto natural es preferible a un esquema JSON estricto.

Soporte de gramática Context-gratis (CFG)

Los modelos pueden producir texto restringido por una gramática definida con sintaxis Lark o regex. Esto asegura que el texto generado siga reglas estructurales estrictas. Los casos de uso comunes incluyen:

• Forzar dialectos SQL específicos
• Restringir marcas de tiempo o identificadores
• Validar formatos de configuración

Al usar CFGs, los desarrolladores definen terminales y reglas que describen el conjunto de cadenas aceptables. El modelo produce solo salidas que coinciden con estas reglas.

Modo de razonamiento mínimo

El modo de razonamiento mínimo reduce o elimina los tokens de razonamiento. Esto reduce la latencia y mejora el tiempo hasta el primer token.
Es adecuado para tareas como:

• Clasificación
• Reescrituras cortas
• Extracción estructurada
• Operaciones básicas de formato

Cuando no se proporciona una configuración de razonamiento, el nivel de esfuerzo predeterminado es medio.

Diferencias clave

Los tres modelos difieren principalmente en profundidad de razonamiento, velocidad y costo. Las nuevas funcionalidades pueden usarse en todos los modelos, pero su impacto varía según el modelo.

Razonamiento

• GPT-5 ofrece la capacidad de razonamiento más potente. Es apropiado para problemas complejos de múltiples pasos en codificación, análisis científico o apoyo a la toma de decisiones.
• GPT-5 mini ofrece un razonamiento sólido para prompts estructurados con límites de tarea predecibles.
• GPT-5 nano tiene un rendimiento de razonamiento moderado y funciona mejor en tareas que no requieren análisis profundo.
• El modo de razonamiento mínimo puede usarse con todos los modelos y proporciona el beneficio más significativo para GPT-5 nano y GPT-5 mini, dada su ventaja de velocidad.

Velocidad

• GPT-5 nano es la opción más rápida y es eficaz para cargas de trabajo en tiempo real o a gran escala.
• GPT-5 mini equilibra velocidad con razonamiento, haciéndolo adecuado para cargas de trabajo de producción regulares.
• GPT-5 es más lento porque realiza más razonamiento interno, pero esto resulta en una salida más precisa.
• El modo de razonamiento mínimo puede reducir aún más la latencia, particularmente para nano.

Costo

• GPT-5 nano tiene el costo más bajo por token. Es preferido para tareas de alto volumen como clasificación por lotes o resumen.
• GPT-5 mini se sitúa en el rango medio, ofreciendo un equilibrio entre capacidad y costo.
• GPT-5 es el modelo más caro y se utiliza típicamente cuando la precisión y la consistencia son prioritarias.
• Las configuraciones de verbosidad influyen en el costo porque una mayor verbosidad produce más tokens de salida.

¿Qué son los parámetros de LLM?

Los parámetros de LLM son configuraciones que influyen en cómo los modelos de lenguaje grandes (LLMs) generan texto durante la inferencia. Estos controles de parámetros no modifican los pesos aprendidos de un modelo pre-entrenado. En cambio, moldean cómo el modelo de lenguaje muestrea de una distribución de probabilidad sobre tokens probables al generar respuestas.

Los modelos de lenguaje grandes son sistemas de redes neuronales, típicamente construidos sobre la arquitectura de modelo transformer. Durante el entrenamiento, el modelo aprende valores numéricos llamados pesos y sesgos. Los pesos representan la importancia asignada a diferentes entradas, permitiendo al modelo capturar relaciones entre palabras, conceptos y contexto. Los sesgos son valores constantes añadidos dentro de las capas que ayudan a activar neuronas bajo ciertas condiciones. Together, estos valores definen la capacidad del modelo para reconocer patrones complejos en el lenguaje.

Los parámetros de inferencia, en cambio, operan después del entrenamiento. Moldean cómo se utiliza el conocimiento aprendido del modelo, sin cambiar los pesos subyacentes. Ajustar los parámetros de LLM permite a los usuarios influir en la diversidad de salida, previsibilidad, repetición y longitud de salida, lo cual es esencial para optimizar el rendimiento del modelo en tareas específicas como escritura creativa, generación estructurada o explicaciones técnicas.

Los parámetros clave incluyen muestreo top-p de núcleo, max tokens, penalización de frecuencia, penalización de presencia y secuencias de parada. Together, estos parámetros de muestreo controlan la salida generada mientras equilibran la calidad de salida, el costo computacional y la eficiencia de inferencia.

Tamaño del modelo, parámetros y fundamentos de entrenamiento

El número de parámetros en los modelos de lenguaje grandes puede alcanzar miles de millones. Los modelos más grandes típicamente tienen una mayor capacidad para manejar lenguaje matizado, dependencias de largo alcance y razonamiento complejo. Este rendimiento mejorado del modelo tiene el costo de mayores requisitos de potencia computacional tanto durante el entrenamiento como en la inferencia.

Los modelos más pequeños requieren menos recursos computacionales y ofrecen mejor eficiencia computacional, pero pueden tener dificultades con patrones más complejos o ventanas de contexto más largas. Elegir entre modelos más grandes y modelos más pequeños depende de la tarea, la latencia aceptable y la infraestructura disponible. Consulte las leyes de escalado de LLM para aprender cómo los investigadores de IA evalúan el efecto del tamaño del modelo, la calidad de los datos y la estrategia de entrenamiento.

Varios parámetros de entrenamiento moldean cómo aprende un modelo antes de la inferencia:

• Tamaño de lote se refiere al número de muestras de entrenamiento procesadas antes de que el modelo actualice sus pesos. Tamaños de lote más grandes mejoran la eficiencia del entrenamiento pero aumentan el uso de memoria.
• Tasa de aprendizaje controla qué tan rápido el modelo ajusta sus pesos y sesgos. Valores más altos aceleran el aprendizaje pero arriesgan inestabilidad, mientras que valores más bajos promueven una convergencia estable.
• Hiperparámetros definen configuraciones externas como el tamaño del modelo, el tamaño de lote y la tasa de aprendizaje, moldeando el proceso de entrenamiento general.

Después del pre-entrenamiento, el fine-tuning y la alineación son esenciales. El fine-tuning adapta un modelo pre-entrenado a datos o tareas específicas del dominio, mientras que la alineación asegura que el texto generado refleje la intención humana.

El fine-tuning eficiente en parámetros (PEFT) mejora la eficiencia computacional al congelar la mayoría de los parámetros y actualizar solo un pequeño subconjunto de parámetros relevantes para la tarea.

Muestreo top-p

El muestreo top-p, también conocido como muestreo de núcleo, limita la selección de tokens al grupo más pequeño cuya probabilidad acumulada excede un umbral dado p. En lugar de seleccionar de un número fijo de tokens, el modelo elige dinámicamente entre tokens probables que juntos representan la masa de probabilidad especificada.

• Valores más bajos (por ejemplo, p = 0.5) restringen el muestreo a un conjunto estrecho de los tokens de mayor probabilidad, resultando en texto coherente pero menos variado.
• Valores más altos (por ejemplo, p = 0.9) permiten muestrear de un grupo más amplio, aumentando la diversidad de salida pero también el riesgo de desviarse del tema.

Muestreo top-k

El muestreo top-k restringe la elección del modelo a los k tokens de mayor probabilidad para el siguiente paso en la generación de texto. Al reducir el conjunto de candidatos, este parámetro afecta directamente la previsibilidad y la variedad.

• Valores top-k más bajos limitan la selección a un pequeño conjunto de tokens altamente probables, produciendo salidas más predecibles y enfocadas.
• Valores más altos amplían el grupo de candidatos, aumentando la variabilidad y apoyando un lenguaje más diverso.

Mientras que el muestreo top-p se adapta dinámicamente según la masa de probabilidad, el muestreo top-k utiliza un corte fijo. Ambos se comparan a menudo durante la evaluación de modelos para determinar configuraciones óptimas para tareas específicas.

Max tokens (el número de tokens)

El parámetro max_tokens define el número máximo de tokens que el modelo puede generar en una sola respuesta. Determina directamente la longitud de salida e influye en el costo computacional.

• Valores máximos más bajos imponen respuestas concisas pero pueden cortar detalles importantes.
• Valores más altos permiten explicaciones más detalladas pero requieren más recursos computacionales y aumentan el tiempo de inferencia.

El número máximo de tokens está limitado por la ventana de contexto, que incluye tanto los datos de entrada como la salida generada. Si el número combinado de tokens excede el límite de tokens del modelo, la generación se detendrá independientemente de la configuración de max tokens.

Parámetro de penalización de frecuencia

La penalización de frecuencia ajusta la probabilidad de los tokens según la frecuencia con la que ya han aparecido en el texto generado.

• Valores positivos reducen la repetición, mejorando la calidad de salida en respuestas más largas.
• Valores negativos fomentan la reutilización, lo que puede ser útil para documentos que requieren terminología consistente.

Penalizaciones excesivamente altas pueden perjudicar la coherencia, ya que la repetición natural es a menudo necesaria para un texto similar al humano. Este parámetro es más eficaz al optimizar el rendimiento del modelo para la generación de texto de formato largo.

Penalización de presencia

La penalización de presencia reduce la probabilidad de tokens que han aparecido al menos una vez, independientemente de la frecuencia. Esto anima al modelo a introducir nuevas ideas.

• Valores positivos promueven la novedad y la exploración, útiles en lluvia de ideas y escritura creativa.
• Valores negativos refuerzan los términos existentes, lo que puede ayudar en salidas estructuradas o restringidas.

La penalización de presencia es un control valioso para guiar la diversidad de ideas, pero debe aplicarse con cuidado para evitar la evitación artificial de términos clave.

Secuencias de parada

Las secuencias de parada definen tokens o cadenas específicas que indican al modelo que detenga la generación. Se utilizan comúnmente en aplicaciones estructuradas.

• Útiles para imponer plantillas en sistemas de diálogo o generación de código.
• Ayudan a controlar la longitud de salida y prevenir continuaciones irrelevantes.

Las secuencias de parada mejoran la previsibilidad en las salidas de texto generado sin depender únicamente de los límites de tokens.

Semilla y determinismo

Algunos sistemas permiten a los usuarios especificar una semilla aleatoria, asegurando que los mismos datos de entrada y configuraciones de parámetros produzcan la misma salida generada.

• Útil para la evaluación y prueba de modelos.
• Ayuda a comparar diferentes configuraciones de parámetros sin que la variación aleatoria afecte los resultados.

La generación determinista apoya la reproducibilidad, aunque las salidas exactas pueden variar entre diferentes modelos de IA o entornos de implementación.

Descubre más de nuestros análisis comparativos e insights basados en datos en la Búsqueda de Google.

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Diferencias entre parámetros clave

Comprender cómo difieren los parámetros clave ayuda al ajustar los parámetros de LLM para obtener resultados óptimos.

• Penalización de frecuencia vs penalización de presencia: La penalización de frecuencia escala según la frecuencia con la que aparece un token, mientras que la penalización de presencia se aplica una vez después de que un token aparece por primera vez.
• Muestreo top-k vs top-p: Top-k limita la selección a un número fijo de tokens, mientras que top-p selecciona dinámicamente tokens basándose en la probabilidad acumulada.
• Max tokens vs ventana de contexto: Max tokens limita la longitud de salida, mientras que la ventana de contexto es un límite superior fijo que cubre tanto los tokens de entrada como de salida.

El ajuste cuidadoso de estos parámetros permite a los profesionales equilibrar la calidad de salida, la eficiencia computacional y el rendimiento de LLM en aplicaciones como generación aumentada por recuperación, tareas analíticas y generación de texto abierta.

Cita esta investigación

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Sıla Ermut

Analista de la industria

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Sıla Ermut es una analista de la industria en AIMultiple centrada en el marketing por correo electrónico y los vídeos de ventas. Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene un máster en Psicología Social y una licenciatura en Relaciones Internacionales.

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Şevval Alper

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Şevval es analista del sector en AIMultiple, especializado en herramientas de codificación de IA, agentes de IA y tecnologías cuánticas.

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