GPT-5.x
Toda la familia 5.x son modelos de razonamiento: usan tokens internos de "pensamiento" antes de producir la respuesta, lo que les permite "planear, usar herramientas con efectividad, inspeccionar alternativas, recuperarse de la ambigüedad y resolver tareas de varios pasos", según la propia doc de OpenAI. Rinden particularmente bien en código, razonamiento científico, debugging y workflows agénticos.
Capacidades transversales
Esfuerzo graduado
Bajo para tareas sensibles a latencia con uso de herramientas. Medio (default en la mayoría) equilibra calidad y performance. Alto/xhigh reservado para debugging complejo y planeación profunda donde la calidad pesa más que el tiempo de respuesta.
Function calling en paralelo
Varias funciones en un mismo turno por default; desactivable con parallel_tool_calls: false para forzar como máximo una llamada. Ojo: si el modelo llama a varias funciones en el mismo turno, el modo strict se desactiva para esas llamadas puntuales.
Modo strict
Con strict: true el schema se cumple de forma garantizada (structured outputs) en vez de "mejor esfuerzo" — requiere additionalProperties: false y todos los campos marcados required (los opcionales se modelan como type: ["string","null"]).
Tool search (GPT-5.4+)
Carga herramientas poco usadas bajo demanda en vez de mandarlas todas en cada request — reduce el overhead de tokens cuando tenés catálogos grandes de herramientas.
Los modelos GPT-5.x están documentados por OpenAI sobre la Responses API (reasoning:{effort:...}). El adapter de TokenGate manda reasoning_effort plano por /v1/chat/completions — es la convención válida para razonamiento en ese endpoint, pero conviene probarlo contra un modelo real antes de asumir paridad total de features con la Responses API.
GPT-5.5
gpt-5.5
flagship · estándarEl flagship de razonamiento general, default de esfuerzo medium.
GPT-5.5 Pro
gpt-5.5-pro
flagship · lentoSiempre razona — no acepta esfuerzo none ni low, el mínimo es medium. El modelo más capaz del catálogo de OpenAI en TokenGate.
GPT-5.4 / Mini / Nano
gpt-5.4
balanced · estándarDefault de esfuerzo none — se comporta como un modelo rápido salvo que le pidas explícitamente que razone más. Sus versiones Mini y Nano comparten los mismos niveles de esfuerzo, cada escalón más chico y más liviano.
Ejemplo: esfuerzo de razonamiento
{
"model": "gpt-5.5",
"reasoning_effort": "high",
"messages": [{"role": "user", "content": "Optimizá esta query SQL de 40 líneas"}]
}