Los modelos de razonamiento (o-series) de OpenAI resuelven problemas complejos mediante pensamiento encadenado (chain-of-thought). Son ideales para programación y matemáticas.

o3 y o4-mini

Modelos de razonamiento profundo. o4-mini es más rápido y económico. Usan “thinking tokens” internos para razonar antes de responder.

Cuándo usarlos

Problemas de programación complejos, debugging, análisis de seguridad, optimización. No para tareas simples (mejor GPT-4o o Claude Sonnet).

Uso práctico

API con reasoning_effort (low, medium, high). Mayor effort = mejor calidad pero más lento y costoso. Cache de thinking tokens.

Comparativa

o4-mini: equilibrio velocidad/calidad. o3: máximo rendimiento. GPT-4o: versátil y rápido. Elige según la complejidad de la tarea.