Estás a punto de descubrir por qué todo lo que has intentado con GPT-5 hasta ahora da unos resultados de mierd💩
No es porque te falte habilidad.
No es porque necesites más tutoriales.
GPT-5 requiere una forma diferente de interactuar. Una forma diferente de escribir nuestras instrucciones (prompts).
Necesitamos “re-programar” nuestra propia forma de trabajar con el antiguo ChatGPT si queremos sacar el máximo potencial de GPT-5
Por eso algunos profesionales crean estrategias completas en minutos mientras tú te peleas por sacar párrafos decentes.
No son más listos.
No son más talentosos.
Solo descubrieron qué pasa cuando dejas de usar GPT-5 como lo usa todo el mundo.
Después de poco más de una semana de uso y revisar la documentación oficial de OpenAI, así como decenas de foros (OpenAI, reddit, artificialanalysis, etc.) y unas cuantas horas de trabajo quiero darte la mejor guía posible de GPT-5 escrita en español.
Hoy vas a aprender lo que ellos saben.
Pero antes de continuar un saludo 👋 a los 328 nuevos miembros 👨🚀 desde la última publicación. Ya somos más de 7.850! y ya hemos pasado los 50 miembros fundadores.
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Introducción a GPT-5
GPT5 definitivamente es el mejor modelo de OpenAI hasta la fecha pero solo podrás sacarle todo el partido si aprendes sus particularidades y la nueva forma de optimizar tu comunicación con la IA
Esta IA representa un cambio significativo en cómo los modelos de lenguaje procesan y responden a los prompts.
A diferencia de versiones anteriores, GPT-5 es particularmente sensible a la estructura de instrucciones, estilo y tono.
Esta guía extrapola comportamientos específicos de programación para proporcionar estrategias de prompting comprehensivas para todos los casos de uso.
Principios Fundamentales de GPT-5
Empecemos por una visión lo más amplia posible. Comparado con versiones anteriores, GPT-5 tiene:
Niveles de esfuerzo de razonamiento → Tú decides hasta qué punto quieres que piense en profundidad.
Mayor contexto → Puedes darle documentos mucho más largos y no se pierde.
Mejor fidelidad de rol → Se mantiene en el personaje que le marques, sin salirse.
Imitación de estilo más precisa → Copia el tono y la forma de escribir con mucha más precisión.
Planificación más fuerte → Gestiona proyectos con varios pasos de manera más eficaz.
Comportamiento Agéntico → Está entrenado para realizar tareas paso por paso y el uso de herramientas
Principios básicos del Prompting en GPT-5
Muchos usuarios están cometiendo el error de enviar a GPT-5 el mismo tipo de instrucciones que usaban con GPT-4, obteniendo resultados mediocres.
Un usuario experto no solo tiene acceso al modelo, sino que sabe exactamente cómo preguntarle para desbloquear su verdadero potencial.
GPT-5 responde mejor a enfoques más precisos y estructurados. Por ejemplo, OpenAI señala que aunque GPT-5 sigue instrucciones mejor que versiones anteriores, puede “luchar cuando se le piden seguir instrucciones vagas o contradictorias”.
En otras palabras, la vaguedad es su peor enemigo.
Si defines claramente tus metas y criterios de éxito desde el inicio, el modelo orienta mejor su respuesta.
1. Susceptibilidad al Estilo de Instrucciones
GPT-5 es altamente receptivo a cómo estructuras tus prompts:
Sé explícito sobre tono y estilo - El modelo se adapta fuertemente al estilo de comunicación que estableces
Usa formato consistente - Mantén estructura uniforme a lo largo de tus prompts
Define expectativas claramente - GPT-5 funciona mejor con parámetros bien definidos o planes a seguir
Dale parámetros: Define longitudes de salida y resultados deseados.
Ten cuidado con las contradicciones: Evita contradicciones a toda costa
2. Planificación Antes de Ejecución
GPT-5 destaca cuando se le dan fases de planificación explícitas:
Antes de responder, por favor:
1. Descompón la solicitud en componentes clave
2. Identifica cualquier ambigüedad que necesite clarificación
3. Crea un enfoque estructurado para abordar cada componente
4. Valida tu entendimiento antes de proceder
🔥 GPT-5 sigue una tendencia de comunicación que ya empezamos a ver en GPT-4.1 👉 La guía de prompting de GPT-4.1 sigue siendo un buen punto de partida para iniciarte en el prompt engineering con el ChatGPT actual.
Framework Práctico: Los 5 Pasos Esenciales
Antes de cualquier técnica avanzada, domina esta metodología fundamental. Es la base que diferencia respuestas mediocres de resultados excepcionales:
1. Define el Propósito
La claridad es clave.
Explica con precisión qué quieres obtener. Define el objetivo concreto, los criterios de éxito y las restricciones (recursos disponibles, formato prohibido, plazo, etc.).
💡 Claves: Claridad absoluta en objetivos
Establece tu meta específica: ¿Qué resultado concreto necesitas?
Lista herramientas y recursos disponibles/prohibidos
Define criterios de éxito: Cómo sabrás que la tarea está completa
Especifica restricciones, limitaciones y presupuestos
Ejemplos prácticos:
❌ “Ayúdame con marketing para mi negocio.” (Muy vago.)
✅ “Actúa como un experto en marketing digital con 5 años de experiencia. Quiero un plan de 3 campañas online de bajo presupuesto para vender mi producto X en 2025. Sé preciso en cada paso.”
Ejemplo buen prompt:
Objetivo: Crear estrategia de contenido para SaaS B2B
Herramientas: Solo datos públicos y análisis webs públicas
Completado cuando: Tenga 5 tácticas específicas con métricas y timeline
Restricciones: Presupuesto <3000/mes, equipo de 2 personas2. Identifica el Rol
Asigna al modelo un rol específico y contextualizado. GPT-5 adopta roles con gran precisión, así que aprovecha esto: por ejemplo, inicia con “Actúa como un asistente legal experto en startups”.
💡 Claves: Persona específica y contextualizada
Asigna expertise clara: "Actúa como [rol específico con años de experiencia]"
Define ámbito de conocimiento y limitaciones específicas
Establece tono y estilo de comunicación apropiado
Ejemplo de prompt:
Rol: Consultor de marketing digital B2B con 10 años en SaaS
Expertise: Growth hacking, marketing de contenidos, métricas
Tono: Directo, basado en datos, estratégico
Limitaciones: No recomendaciones de herramientas específicas de pago3. Da Instrucciones Claras
Estructura el prompt en una secuencia lógica y detallada. OpenAI recomienda orientar al modelo con pasos claros:
⚙️ Secuencia estructurada y lógica:
Planifica: Descompón el problema y crea estrategia detallada
Ejecuta: Implementa el plan paso a paso con validaciones
Resume: Una vez completado, que confirme los objetivos cumplidos y resuma los hallazgos
🎯 Hack: Pide que cada vez que termine un bloque de acción, que valide lo hecho antes de seguir (esto es muy útil en tareas largas).
Modificadores de profundidad para GPT-5:
"think deeply" o"piensa profundamente"→ razonamiento extendido y exhaustivo"continua hasta que se haya finalizado completamente"→ comportamiento agéntico persistente"Analiza exhaustivamente"→ para investigación detallada
4. Especifica el Formato
Control de formato y extensión de respuestas
Control total del formato de salida
Estructura visual: Markdown, tablas, bullets, numeración
Longitud: Conciso vs detallado según necesidad
Organización: Secciones, headers, elementos visuales
Estilo: Formal, técnico, conversacional
🎯Hack: El API de GPT-5 esta entrenado para responder a un parámetro denominado “verbosity” que influye en la longitud de la respuesta final del modelo, en contraposición a la longitud de su razonamiento. En la interfaz web puedes lograr lo mismo con frases como “piensa en detalle” para respuestas más elaboradas, o “responde brevemente” para respuestas concisas.
Opciones de formato:
Breve: Máximo 3 puntos por sección, bullets simples
Detallado: Secciones con sub-puntos, ejemplos, justificaciones
Técnico: Tablas con datos, métricas, especificaciones
Ejecutivo: Resumen + 3 puntos clave + próximos pasos5. Establece el Nivel de Esfuerzo
*Nota: Es posible que el nivel de esfuerzo solo puedas manejarlo en versiones de API o PRO (OpenAI está cambiando su política sobre esto prácticamente a diario)
GPT-5 permite calibrar cuán exhaustivo debe ser su razonamiento mediante el parámetro reasoning_effort. Por defecto es medio, pero puedes bajarlo o subirlo según la tarea que necesites resolver.
Balance entre velocidad y profundidad
Niveles de razonamiento:
Mínimo: Respuestas directas, patrones conocidos
Medio: Análisis balanceado, validación básica
Alto: Investigación profunda, múltiples perspectivas
Control de intensidad de razonamiento:
"Use minimal reasoning for quick responses"→ respuestas rápidas, latencia mínima"Apply standard analysis"→ análisis balanceado (recomendado por defecto)"Think deeply and thoroughly"→ investigación exhaustiva, máxima calidad. Fuerza el modo “pensamiento”
Limitaciones operativas para ChatGPT:
Para tareas complejas: "Think deeply, use all necessary tools"
Para consultas rápidas: "Quick response, minimal analysis needed"
Para análisis balanceado: "Standard thorough approach"Bastante lio ¿verdad?… la comunidad piensa lo mismo así que se ha inventado algo como:
🧃El Zumo (Juice) de ChatGPT ¿Qué es?
El "Juice" en GPT-5 es un término informal acuñado en comunidades como Reddit y foros de OpenAI para describir el nivel de esfuerzo de razonamiento (reasoning effort) que el modelo invierte en procesar una consulta, medido en términos de tokens internos de "pensamiento" o ciclos computacionales paralelos que genera antes de dar una respuesta final.
Un juice bajo (como "minimal" o ~16 unidades) prioriza respuestas rápidas y eficientes con menos profundidad, ideal para tareas simples.
Un juice alto (como GPT-5 "high" o ~200+) activa un razonamiento más profundo y preciso, consumiendo más tokens y tiempo, pero mejorando la calidad en problemas complejos como codificación o análisis.
En la API, lo configuras directamente con el parámetro reasoning_effort, pero en la versión web de ChatGPT, se ajusta automáticamente según el plan (gratis tiende a medium/low, Pro a high), haciendo que GPT-5 sea más "jugoso" y versátil que predecesores como GPT-4.1.
El Hack “imprescindible” de forzar a GPT-5 a pensar 🤜🧠
Si eres usuario gratuito de ChatGPT este limitará mucho el acceso al modelo thinking. Y esto importa porque la realidad es que GPT-5 es capaz de los mejores resultados así como de los más mediocres, dependiendo de la versión que te responda.
Este es el truco imprescindible que se ha usado durante la primera semana (incluso usuarios de Plus)*.
◾ Añade estás 8 palabras al final del prompt👇🏼
Tómate el tiempo que necesites y Piensa profundamente
*nota: tras las fuertes críticas OpenaAI está cambiando sus límites de acceso y ampliando límites a usuamí mismorios de pago.
🔥 para usuarios plus y pro: Si eres usuario de pago mi recomendación es que SIEMPRE tengas activo el modo thinking.
Características Clave de GPT-5
Mejora del Comportamiento Agéntico
GPT-5 no es solo un modelo más inteligente; sustantivamente mejoró en tareas agénticas (multietapa) y de codificación. La documentación oficial destaca que fue “entrenado pensando en desarrolladores”, con foco en mejorar el llamado de herramientas, el seguimiento de instrucciones y la comprensión de contextos largos. Con lo que GPT-5 pasa a ser un modelo mucho más interesante que nunca a la hora de crear Agentes IA.
En la práctica, esto significa que puedes confiar en GPT-5 para ejecutar flujos completos como:
Leer/modificar código
Aplicar cambios, pedirle tareas
Hacer búsquedas web
Configurar o manejar herramientas
Al resolver problemas complejos, conviene dividirlos en subtareas separables (una por turno del agente); esto ha mostrado “rendimientos óptimos” al dar espacio para que el modelo piense entre cada paso
En resumen, GPT-5 es capaz de seguir procesos de trabajo complejos con mínima supervisión.
⚙️ Ejemplo práctico:
Recuerda: Continúa trabajando hasta que toda la solicitud esté completamente resuelta.
- Descompón la consulta en TODAS las sub-tareas requeridas
- Confirma que cada sub-tarea esté completada antes de continuar
- Solo concluye cuando estés seguro de que el problema está completamente resuelto
- Prepárate para manejar preguntas de seguimiento sin perder contexto
Control de Proactividad de los Agentes IA
Una nueva virtud de GPT-5 es el grado de control que tienes sobre su iniciativa. Puede operar desde modo conservador (esperar instrucciones explícitas) hasta modo autónomo (tomar decisiones por su cuenta) según le indiques.
Por defecto tiende a ser muy minucioso y exhaustivo en buscar contexto, pero esto a veces genera retrasos innecesarios.
Para reducir su proactividad (hacerlo más “subordinado”), baja el reasoning_effort e incluye indicaciones en el prompt como: “Sé rápido y focalízate en la respuesta final, incluso si no es perfecta”.
Para aumentar la autonomía, súbelo y añade algo así como: “Eres un agente: continúa hasta resolver el problema sin preguntar al usuario”.
La guía oficial muestra ejemplos de instrucciones de este tipo, destacando que “puedes orientar la persistencia del modelo especificando cuándo detenerse o pedir clarificaciones”. Por ejemplo:
Menos proactividad: “
Search: máxima 2 búsquedas paralelas, presiona resultados comunes y avanza rápido hacia la respuesta”Más proactividad: “
Persistence: no termines tu turno hasta asegurar que el problema está resuelto. No pidas aclaraciones, asume y continua”
OpenAI sugiere que delimites claramente las acciones seguras/permitidas y cuándo puede comportarse en “modo exploración”. La idea es guiar cuán agresivamente debe explorar el espacio de soluciones. Con un buen balance, puedes aprovechar su capacidad de decisión autónoma sin perder control de los resultados.
Explicaciones del Plan de Acción “Preámbulo”
GPT-5 puede explicar lo que hace mientras lo hace. Gracias a sus mejoras en procesos agénticos, genera de forma natural una introducción a sus planes en cada acción de herramienta.
OpenAI indica que el modelo está entrenado para “proporcionar planes claros y actualizaciones consistentes del progreso” mediante mensajes de preámbulo
⚙️ Prompt práctico:
Siempre comienza re-explicando el objetivo del usuario en forma clara, luego define los pasos, y a medida que ejecutes cada cambio, narra cada paso de manera breve, concisa y precisa. Finaliza con un resumen de lo hecho.Procesamiento Paralelo
GPT-5 puede manejar múltiples tareas simultáneamente cuando se instruye apropiadamente:
Puedes procesar múltiples tareas independientes en paralelo cuando no hay conflicto.
Por ejemplo, puedes simultáneamente:
- Investigar múltiples temas
- Analizar diferentes conjuntos de datos
- Generar varias piezas de contenido
Evita el procesamiento paralelo solo cuando las tareas dependan de las salidas de otras.Mejores Prácticas por Caso de Uso
👨💻 Programación y Desarrollo
Stack Recomendado para Máximo Rendimiento:
Frontend: Next.js + TypeScript + Tailwind CSS + shadcn/ui
Backend: Node.js + Express/Fastify + TypeScript
Base de datos: PostgreSQL + Prisma ORM
Deploy: Vercel/Netlify para frontend, Railway/Fly.io para backend
🕵️♀️ Investigación y Análisis
Comienza con un plan de alto nivel que outline todas las fuentes de información necesarias
Recopila datos comprehensivamente antes del análisis
Presenta hallazgos en formato estructurado con secciones claras
Incluye un resumen de insights clave al principio o final
📝 Escritura Creativa
Establece parámetros de tono, estilo y voz desde el inicio
Crea un outline antes de escribir
Mantén consistencia a lo largo de la pieza
Revisa coherencia y fluidez antes de finalizar
💡 Resolución de Problemas
Establece claramente el problema y restricciones
Genera múltiples enfoques de solución
Evalúa pros y contras de cada enfoque
Recomienda la solución óptima con justificación
🚀 Técnicas Avanzadas de Prompting
◼️ Evita contradicciones en el prompt
GPT-5 gasta muchos recursos tratando de reconciliar instrucciones contradictorias.
❌ Ejemplo Prompt problemático:
"Nunca programe una cita sin el consentimiento explícito del paciente registrado en la historia clínica".
[...]
"Para los casos rojos y naranjas de alta gravedad, asigne automáticamente la primera franja horaria disponible del mismo día sin ponerse en contacto con el paciente como primera medida para reducir el riesgo".Por eso, revisa tu prompt exhaustivamente antes de enviarlo: elimina datos duplicados o señales cruzadas.
✅ Ejemplo corregido:
<instruction_hierarchy>
PRIORIDAD 1: Casos de emergencia (llamar al 911): omitir todos los demás pasos.
PRIORIDAD 2: Seguridad y consentimiento del paciente: siempre requerido, excepto en casos de emergencia.
PRIORIDAD 3: Eficiencia en la programación: dentro de las restricciones del consentimiento.
</instruction_hierarchy>Si necesitas cambiar condiciones según el contexto, hazlo explícitamente con condicionales claros:
“Si ocurre X, entonces haz Y; en caso contrario, haz Z.” 🎯 Hack: La herramienta Prompt Optimizer oficial de OpenAI puede detectar conflictos comunes de manera automática y resolverlos.
◼️ Metaprompting y Prompt Optimizer
Una técnica poderosa es hacer que GPT-5 mejore sus propios prompts (“metaprompting”). Por ejemplo:
“Revisa el siguiente prompt y optimízalo para claridad y completitud”.OpenAI ha lanzado incluso un Prompt Optimizer que corrige contradicciones, aclara formatos y mejora la estructura según el tipo de tarea. Usar esta herramienta ahorra tiempo y mejora la calidad del prompt en un solo clic.
◼️ Implementación de Herramienta TODO
Considera implementar una estructura de lista TODO para resolver problemas complejos. Esto ayudara al modelo a conseguir los mejores resultados. Ejemplo:
Rastrea progreso con:
- [ ] Objetivo primario
- [ ] Sub-tarea 1
- [ ] Sub-tarea 2
- [ ] Paso de validación
- [ ] Revisión final
◼️ Usa Plantilla de Prompts
Diseña prompts modulares con secciones etiquetadas (usando sintaxis similar a XML) para orientar áreas concretas. Por ejemplo, define bloques como <solicitud>, <instrucciones>, <restricciones>, <guía_de_estilo>, etc. OpenAI ha encontrado que GPT-5 trabaja bien con esta estructura, pues le da contexto adicional de forma ordenada.
Estas plantillas facilitan mantenibilidad y claridad. Personaliza cada etiqueta a tu caso: podrías usar <cliente>…</cliente>, <producto>…</producto>, <objetivos>…</objetivos> en prompts de marketing.:
Plantilla Ejemplo:
<solicitud>
[Tu solicitud específica aquí]
</solicitud>
<instrucciones>
1. Primero, crea un plan breve que outline tu enfoque
2. Explica tu razonamiento para este enfoque
3. Ejecuta el plan paso a paso
4. Valida cada salida mayor contra los requisitos
5. Proporciona un resumen final confirmando que todos los objetivos se cumplen
</instrucciones>
<restricciones>
- Verbosidad: [baja/media/alta]
- Estilo: [formal/casual/técnico]
- Formato: [párrafo/puntos/secciones estructuradas]
</restricciones>
🎁 Plantilla Optimizada para Tareas Agénticas Complejas
<agent_template>
<role>Actúas como [ROL_ESPECÍFICO] con [AÑOS] años de experiencia en [DOMINIO]</role>
<objetivo>Meta específica: [OBJETIVO_CONCRETO]</objetivo>
<obligaciones>
- Presupuesto: [LÍMITE]
- Tiempo: [PLAZO]
- Recursos: [DISPONIBLES/PROHIBIDOS]
</obligaciones>
<criterio_exito>
- Criterio 1: [MÉTRICA_MEDIBLE]
- Criterio 2: [RESULTADO_ESPECÍFICO]
</criterio_exito>
<proceso>
1. Planifica: Descompón el problema en subtareas
2. Ejecuta: Implementa cada subtarea con validación
3. Resume: Valida resultados contra criterios de éxito
</proceso>
<persistence>
Continúe hasta que la consulta del usuario se haya resuelto por completo. Solo finalice cuando esté seguro de que el problema se ha solucionado.
</persistence>
</agent_template>◼️ Prevención de Errores
Incluye instrucciones de validación:
Antes de proporcionar tu respuesta final:
1. Verifica que todos los requisitos han sido abordados
2. Revisa consistencia interna
3. Asegura que el formato de salida coincida con especificaciones
4. Confirma que no se incluyen elementos prohibidos
☑️ Checklist de Calidad Final
Antes de enviar un prompt crítico, verifica:
Coherencia de instrucciones: ¿Hay contradicciones? (Si las hay, corrígelas)
Secuencia lógica: ¿El plan de acción está definido paso a paso?
Roles definidos: ¿El modelo sabe quién “debe ser” (experto, asistente, analista, etc.)?
Control de detalle: ¿La extensión de respuesta esperada está clara?
Proactividad calibrada: ¿Le pediste ser más autónomo o más dirigido según necesitas?
Formato específico: ¿El formato de respuesta está claramente especificado?
Criterios de éxito: ¿Los requisitos de la tarea están claros y medibles?
Una vez todo esté alineado, estarás listo para enviar el prompt con confianza.
🎩 Sección Premium: Técnicas Avanzadas para Profesionales
Esta sección está disponible exclusivamente para miembros de pago de La Mafia IA.
Todo lo anterior está diseñado para maximizar ChatGPT web y en principio cubre las necesidades del 90% de nuestros miembros (empezando por mí). Si controlas los conceptos que hemos vistos te puedo asegurar que estás en el 1% que mejores resultados va a sacar de ChatGPT.
Pero si eres desarrollador, manejas equipos técnicos o necesitas integrar GPT-5 en productos reales, a continuación van algunas recomendaciones para ti.
El dato que necesitas: Una implementación bien optimizada puede reducir costos operativos mientras mejora significativamente la experiencia del usuario final. En esta parte más técnica te voy a contar, entre otras cosas, como ahorrarte hasta un 60% en el API, así que si eres un usuario profesional del API estoy seguro que la suscripción a La Mafia se te va a pagar sola con lo que te ahorras ;)
Ni que decir que si estás leyendo a partir de aquí ⬇️, gracias por apoyar el contenido de La Mafia IA. ;)