GPT-4o ha sido uno de los modelos de Inteligencia Artificial de OpenAI que más ha gustado a los usuarios. Este modelo de lenguaje, para muchos, era el más cómodo para desempeñar ciertas tareas, como reescrituras sin relleno o resúmenes sin «cheerleading», ofreciendo un tono más natural y mucho menos complaciente que los últimos modelos de la rama GPT 5. Aunque el gigante de la IA ya ha sacado nuevos modelos de lenguaje, mucho más avanzados, como los actuales GPT 5.2, muchos usuarios seguían echando mano de estos modelos gracias a la opción «legacy». Por desgracia, ahora esto se acabó.
Este mismo fin de semana, en concreto el 13 de febrero de 2026, OpenAI ha retirado oficialmente varios de sus modelos «legacy» del selector de modelos de ChatGPT. En concreto, además de los modelos GPT-5 (Instant y Thinking) que ya estaban marcados para su eliminación, OpenAI ha eliminado también los modelos GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1 mini y o4-mini. De esta forma, los usuarios que utilizaran estos modelos, desde este fin de semana, ya no van a poder seguir usándolos.
Los motivos que han llevado a OpenAI a eliminar estas versiones «legacy» de GPT son claros: mantenerlas activas supone un gasto en recursos y mantenimiento que debe recortar. Y es que no es ningún secreto que OpenAI no está pasando por uno de sus mejores momentos, y podría incluso entrar en bancarrota en 2027 si no hace cambios. Además, OpenAI asegura que tan solo el 0.1% de los usuarios sigue usando estos modelos antiguos a diario. Así, con la limpieza de los modelos de lenguaje «legacy», la empresa puede dedicar los recursos de gente, y dinero, a seguir mejorando los modelos actuales de la rama GPT-5 y, poco a poco, ir dando forma a la próxima gran actualización de GPT.
Según los benchmarks oficiales de OpenAI, GPT-5.2 alcanza una precisión del 55.6% en SWE-Bench Pro (frente al 38.2% de GPT-4o) y procesa contextos de hasta 256K tokens con una tasa de error mínima, reduciendo en un 38% los fallos en tareas de razonamiento complejo. Otro motivo más para el cambio de algoritmo.
Qué hacer si usábamos GPT 4o
OpenAI deja claro que todo su servicio, de una forma u otra, va a girar en torno a GPT-5.2. Es decir, los chats y flujos que antes hacíamos con las versiones 4o/4.1 pasarán usar ahora los modelos de la familia 5.2. Según OpenAI, GPT 5.2 es un modelo perfectamente capaz para cualquier tipo de trabajo «serio» y para uso profesional. Sin embargo, la gente no echa de menos GPT-4o por potencia o precisión, sino por la forma de hablar, por cómo se expresaba, y por su toque «emocional».
Pero, incluso a pesar de la creación de movimientos como «#keep4o» que buscan mantener vivo este modelo, OpenAI ya tomó la decisión, y estos modelos ya han dejado de estar disponibles en el chat. Por suerte, aún hay algunas formas de seguir usando este modelo, o, al menos, simular su forma de expresarse. Vamos a verlas.
Usar la API
OpenAI deja claro que el modelo GPT-4o, y el resto de los modelos antiguos, han dejado de estar disponibles en ChatGPT, pero recalca que, en la API, por el momento no va a haber cambios. Es decir, si usamos la app de ChatGPT como herramienta diaria, ya no vamos a poder seleccionar esos modelos. Sin embargo, si usamos la IA a través de la API, por ahora este modelo va a seguir funcionando. Y, además de poder aprovecharnos de su forma de expresarse, también vamos a poder aprovecharnos de que se trata de un modelo mucho más barato que la rama GPT-5.
Webs que replican GPT-4o
A raíz del anuncio de OpenAI de eliminar este modelo, surgieron varias webs que permiten a los usuarios seguir usando este modelo de Inteligencia Artificial. Estas webs funcionan generalmente usando la API de OpenAI, o dando instrucciones muy precisas a los modelos de la rama GPT-5. Eso sí, es importante tener en cuenta que al usar estas webs estamos mandando toda la información a terceros, lo cual puede suponer un riesgo para la seguridad. Y, además, estas IAs cuestan un dinero a quienes las montan, por lo que seguramente tengan suscripción, o hagan dinero de forma forma (publicidad, venta de datos, etc).
Recuperar el «estilo GPT-4o» en GPT-5.2
Como tercera opción, también podemos hacer que GPT-5.2 se comporte de una forma muy parecida (aunque, siempre, con matices) a GPT-4o. Para ello, lo que tenemos que hacer es dar instrucciones concretas al modelo de lenguaje para que «simule» el comportamiento que estamos esperando. De esta forma, por ejemplo, podemos usar tres prompts con los que conseguiremos ese tono, tecnicismo, y toque creativo que tanto queremos:
- Tono cercano y natural: «Responde en español de España, con un tono cercano y natural, sin sonar corporativo. Sé empático, pero directo.»
- Modo técnico y conciso: «Quiero una respuesta técnica, sin relleno: pasos numerados, comandos si hacen falta y advertencias al final.»
- Creativo con control: «Dame 10 ideas creativas, pero con estructura: título, 2 líneas de explicación y un ejemplo.»
Qué versión de GPT-5.2 elegir
OpenAI nos empuja sí o sí a usar GPT-5.2. Por lo tanto, en vez de luchar contra el gigante y buscar trucos para volver a estos modelos anticuados, lo que debemos hacer es preguntarnos qué versión de GPT-5.2 es mejor para la tarea que vamos a desempeñar.
GPT-5.2 «normal». Este es el modelo que debemos elegir si queremos escribir, resumir, estudiar o trabajar con documentos. Este modelo está preparado para mostrar el mejor equilibrio para redacción (emails, artículos, guiones), realizar resúmenes y esquemas, dar explicación de conceptos o brindar soporte para ofimática y tareas de oficina. En el ámbito de la programación, este modelo es el recomendado para código cotidiano, dudas rápidas o snippets.
GPT-5.2 Thinking. Es el modelo de pensamiento y razonamiento avanzado. Es la opción lógica cuando necesitamos evaluar pros/contras con rigor, tenemos que adaptarnos a restricciones y condiciones, o cuando queremos reducir al mínimo los errores por ir demasiado rápido. OpenAI nos permite usar el modo de razonamiento normal, o ajustarlo al modo «pensamiento extendido», una variante que está pensada para pensar más (aunque también tarda algo más de tiempo). En la programación, este es el modelo ideal para refactors grandes, debugging con pasos o arquitectura de software.