OpenAI lanza GPT-5-Codex para mejorar su agente de programación Codex
OpenAI anunció el lanzamiento de GPT-5-Codex, una nueva versión para su agente de IA para programación. El modelo mejora el rendimiento en tareas de codificación y ya está disponible para varios tipos de usuarios de ChatGPT.
Características y disponibilidad del nuevo modelo
El modelo dedica un tiempo dinámico de «pensamiento» a cada tarea, que puede variar desde unos segundos hasta siete horas. Esta capacidad permite a GPT-5-Codex superar a GPT-5 en benchmarks de codificación agente como SWE-bench Verified. La nueva versión se implementa en los productos Codex y está disponible para usuarios de ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu y Enterprise a través de terminal, IDE, GitHub o ChatGPT. OpenAI planea ofrecerlo también a clientes de la API en el futuro.
Competitividad en el mercado de herramientas de IA
La actualización es parte de un esfuerzo de OpenAI por ser más competitivo frente a productos como Claude Code, Cursor de Anysphere o GitHub Copilot de Microsoft. El mercado de herramientas de IA para programación se ha vuelto muy concurrido debido a una intensa demanda de los usuarios.
Evaluación y ventaja técnica
OpenAI entrenó el modelo para realizar revisiones de código. Ingenieros de software evaluaron sus comentarios y encontraron que envía menos incorrectos y añade más comentarios de alto impacto. Alexander Embiricos, responsable de producto de Codex, explicó que la ventaja reside en su capacidad para ajustar en tiempo real el tiempo que dedica a un problema, a diferencia de un router que decide todo al inicio.
Antecedentes del lanzamiento
OpenAI anunció el lanzamiento de una nueva versión de GPT-5 para su agente de IA para programación, Codex, el lunes 15 de septiembre de 2025. La compañía afirma que su nuevo modelo, llamado GPT-5-Codex, gasta su tiempo de «pensamiento» de forma más dinámica que los modelos anteriores.
Implicaciones de la actualización
La implementación de GPT-5-Codex refuerza la posición de OpenAI en el sector de la codificación con IA. La mejora en el rendimiento y la revisión de código implica una herramienta más potente y eficaz para los desarrolladores, lo que podría influir en la adopción de estas tecnologías en entornos profesionales.
