Los modelos de texto de 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. gpt-image-2 es aparte — generación y edición de imagen.
low para tareas sensibles a latencia con uso de herramientas. medium (default) equilibra calidad y performance. high/xhigh reservado para debugging complejo y planeación profunda. La familia 5.6 (luna/sol/terra) suma un escalón max.
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
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_effortplano 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.
Modelos
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