El Error con Opus 5.5 y ChatGPT 6 que Comete el 95% (Qué Modelo Usar en Cada Caso)

Hace unos días salieron Claude Opus 5.5 y ChatGPT-6 Sol y Luna, y probablemente estés cometiendo el error de la gran mayoría: utilizar el modelo más nuevo y más potente para todo. Ese error tiene un precio: te funde los créditos en cuestión de horas y además muchas veces te da un resultado peor. El vídeo de hoy no va de enseñarte lo impresionantes que son estos modelos, va de darte criterio y de ahorrarte la frustración de quedarte tirado o tirada esperando a que se renueven tus créditos. Al acabar vas a saber qué son qué son importantes los modelos, las versiones y el razonamiento. Los pondremos a prueba con tareas reales y saldrás sabiendo cuál utilizar exactamente en cada caso. Así que no me enrollo más y empezamos. Muy bien, lo que vamos a ver al inicio es bastante básico, pero realmente va a marcar una diferencia en el rendimiento que le sacas a la IA y en cuánto aprovechas tu suscripción, de acuerdo. Por lo tanto, vamos a irnos con lo que es un modelo, de acuerdo, tanto en el caso de Claude como de ChatGPT. Cada vez que entramos en nuestra interfaz de chat o de Cowork o Work, vemos que en nuestra ventana donde podemos hablar con ChatGPT o con Claude, en nuestra ventanita de chat, tenemos en la parte derecha un desplegable con una flecha que cuando hacemos clic nos salen estos modelos de aquí. Nos sale Haiku, Sonnet, Opus y Fable por la parte de Claude, y ChatGPT nos sale Astra, Sol, Terra y Luna. Cuanto más abajo, es decir, Haiku es el más ligero. Quiero que te lo imagines como diferentes tipos de clots, de acuerdo. Uno que es más pequeñito y nos da respuestas más rápidas, este es el caso de Haiku. Y luego tendríamos Fable, que sería su modelo más grande, que nos va a dar en teoría mejores respuestas, pero que también va a tardar más en responder y va a costarnos más en créditos. Y lo mismo sucede con ChatGPT. Luna será su modelo más pequeño y por lo tanto que nos podrá responder más rápido, y Astra será su mejor modelo dándonos en teoría mejores resultados, pero también siendo más lento y costando más de nuestra suscripción. Como te digo aquí, cuanto más arriba más capaz, pero más lento y más gasta de tu suscripción. Bien, para ejemplificar esto quiero darte un ejemplo, en este caso con Claude. Quiero que te fijes en este caso de aquí. Aquí he utilizado Haiku, de acuerdo, Haiku 4.5, que es el último modelo de Haiku que tenemos disponible dentro de nuestra suscripción de Claude. Y le digo resume este correo en 3 puntos, le comparto el correo, de acuerdo, y él me da una respuesta que aquí debo decirte que ha tardado unos 11 segundos en responder, donde me da los 3 puntos resumidos. Muy bien, después lo que he hecho ha sido hacer exactamente lo mismo con el nuevo modelo de Claude, Opus 5.5. Aquí le he dicho resume este correo en 3 puntos, exactamente lo mismo y exactamente el mismo correo. Aquí Opus ha tardado algunos segundos más, te diría que unos 20 segundos, y al final el resultado es el mismo con diferentes palabras. Me ha hecho un resumen de 3 puntos tal y como le he pedido. Si tenemos en cuenta lo que te acabo de decir, si nos quedáramos solo con esta idea, estamos utilizando un modelo realmente superior, más grande, más pesado, que consume más, como es Opus, para una tarea que puede hacer perfectamente Haiku con un consumo muy inferior. Y esto es lo que vamos a ir viendo a lo largo del vídeo, pero con muchísimo detalle. Bien, acabamos de ver qué son los modelos, vamos a ver qué son en este caso las versiones, de acuerdo. Teníamos Opus 5 hasta hace unos días y acaban de lanzar Opus 5.5. En el caso de ChatGPT han lanzado Sol y Luna en versión 6, de acuerdo. Entonces fíjate lo que te digo, aquí es el mismo modelo con una versión más nueva. Es como si habláramos del iPhone 14 con el iPhone 16, es el mismo dispositivo en una versión más nueva con otras funcionalidades o funcionalidades mejoradas, de acuerdo. Entonces, ¿qué tenemos en nuestro selector? Pues bien, en el caso de Claude, Haiku 4.5, Sonnet 5, Opus 5.5 y Fable 5.1. Hay que decir que Haiku 4.5 y Sonnet 5 ha dicho Claude que vamos a tener las nuevas versiones 5.5 en las próximas semanas. Y ChatGPT, que tendríamos su nuevo Luna 6, Terra 5.6 en su versión anterior, Sol 6 y Astra, de acuerdo. Entonces, modelos diremos que son estos nombres, estos mini Claude o mini GPT que son diferentes y nos dan diferentes prestaciones. Y después tenemos las versiones. A más versión quiere decir que ese modelo ha estado más actualizado y más mejorado. Muy bien, acabamos de ver los modelos, las versiones, y ahora nos vamos al razonamiento, de acuerdo. Entonces, ¿qué es el razonamiento? Es el tiempo que el modelo con la versión que le corresponde responda va a tardar o va a dedicar en darnos una respuesta. Entonces tenemos un razonamiento bajo y tenemos los razonamientos máximo o ultra, también se puede llamar así, en función de la inteligencia artificial que estemos utilizando. Fíjate que si vamos a la pantalla de Claude, aquí en la parte de nuestro chat tenemos, aquí podemos elegir nuestro modelo, y dentro del modelo podemos venir esfuerzo y seleccionar el esfuerzo que nosotros queramos. Si queremos irnos a ChatGPT y venimos a nuestra ventanita de chat, aquí podemos venir, seleccionar el modelo que queramos, como aquí Sol, y aquí abajo tendríamos esta pequeña barra donde podríamos seleccionar qué tipo de razonamiento o qué intensidad de razonamiento queremos. Además, si le damos a este pequeño rayito de aquí, lo que hacemos es que nos responda aún más rápido, multiplicamos su velocidad como ves aquí, por 1,5, de acuerdo. Entonces, la pregunta lógica aquí es: ¿mejor resultado a más razonamiento? Pues no siempre. Fíjate que Anthropic nos dice: el esfuerzo bajo y medio sirve para tareas rutinarias y hace que tu límite dure más. Ahora vamos a ver esto. Y OpenAI dice: más esfuerzo puede gastar más de tu límite y no siempre da un resultado mejor. Muy bien, para ver esto con un ejemplo gráfico en ChatGPT, vamos a ver 2 tipos de ejemplos. El primero lo vas a ver Realmente obvio. Lo que hemos hecho aquí es seleccionar ChatGPT 6 Sol Ligero y le he dicho: si el café de una taza me cuesta 0,12€ y el café verde sube un 18%, ¿cuánto me sube el coste por taza? Respóndeme en una frase. Aquí me dice: si los 0,12€ fueran solo café verde, subiría 0,0216€ por taza hasta 0,1416€. Si incluye otros costes, necesito saber qué parte corresponde al café verde. Muy bien, como digo, esto sería GPT-6 Sol ligero. Pero, ¿qué sucede si hacemos exactamente lo mismo con ChatGPT-6 Sol con razonamiento aquí máximo? Como puedes ver, exactamente la misma pregunta y fíjate, exactamente la misma respuesta. Por lo tanto, le hemos pedido un razonamiento superior con unos consumos superiores para una pregunta que con un razonamiento más bajo iba a respondernos sobradamente bien. Entonces, este puede parecer un ejemplo muy simple y muy gráfico. Vamos a irnos con otro. Muy bien, para este caso vamos a hacer extracción de datos, que es algo que muchas veces todos nosotros tenemos que hacer en nuestro trabajo o en nuestra empresa. Quiero que te fijes que aquí lo que he hecho ha sido compartirle, en este caso a ChatGPT, 10 facturas, de acuerdo, y además le he colado por aquí un albarán, de acuerdo, sin datos. Para este ejemplo he cogido y le he dicho extrae de estas facturas una tabla con proveedor, Número de factura, fecha, base imponible, IVA y total. Si un dato no aparece, escribe no consta y no inventes nada. Muy bien, aquí he seleccionado GPT-6 Luna, es decir, el que se supone que es su modelo más pequeño y más rápido. Y con una tarea así, la gran mayoría tendería a pensar que es una tarea compleja y se la tenemos que dar a un modelo pues como Sol o incluso quizás como Astra. Pero nada más lejos de la realidad, porque tanto Claude como Anthropic como OpenAI nos dice que estos modelos pequeños son ideales para la extracción de datos. Así que fíjate, le he enviado este escueto prompt a GPT-6 Luna, ha tardado 1 minuto y 10 segundos, y aquí lo que ha hecho es enviado una fila del albalán por separado dentro de la tabla para dejar constancia de todos los archivos. No es una factura y no incluye importes. Aquí además se ha dado cuenta de que yo le he colado algo que no era una factura y que además no venía con datos. Aquí me dice, me analiza todas estas facturas, detecta que hay una extracomunitaria, es decir, fuera de la Unión Europea, y por lo tanto no tiene IVA, de acuerdo. Aquí me dice el Actix Ampurda, que es el albarán, no factura, no consta, no consta, no consta, tal y como le he pedido. Si no hay datos, me dices que no consta. Además, le había añadido dos facturas, que era la 4 y la 5, que eran un escáner mal hecho, y sin ningún problema ha podido analizarlo y ha hecho la tarea a la perfección. Pero eso no es todo, porque hemos hecho exactamente lo mismo en Claude utilizando Haiku, de acuerdo, que además no sería una comparativa del todo equitativa porque estamos hablando de Luna con la última versión que acaba de salir y Haiku, que su última versión es del 2025 y todavía no tenemos esa versión más reciente. Pero aún así, lo que ha hecho ha sido— yo aquí había olvidado adjuntarle 4 facturas, aquí le había adjuntado algunas, pero me había, fallo mío, me había olvidado 4. Por lo tanto, se las he añadido a posteriori, y exactamente igual ha detectado que teníamos un documento que no era una factura, que era un albarán. Ha detectado también este de aquí, que está exento de IVA porque es extracomunitario, y que exactamente lo ha hecho como Luna y a total perfección. Muy bien, este ejemplo, exactamente el mismo, lo tendríamos con Astra. Si te fijas, exactamente las mismas facturas. Extrae de estas facturas una tabla con proveedor, número de factura, exactamente lo mismo. Aquí lo que ha cambiado simplemente es un poquito el texto, la forma en la que ha redactado la respuesta Astra, pero es exactamente igual. Pero es que además se ha dejado algo. Fíjate que aquí le he tenido que decir el albarán es un albarán de entrega sin valorar, los importes están en la factura. Le he tenido que especificar dónde estaban esos datos porque aquí me dice el albarán tiene este número pero no contiene número de factura ni importes, y no era cierto. Los modelos más pequeños y más rápidos se han dado cuenta de esto, pero Astra en este caso no. Por aquí, por su parte, en la parte de Claude, exactamente la misma prueba. Pero en este caso con Opus, de acuerdo, que ahora veremos vendría a corresponder en muchas cosas a Astra, e igual que Haiku lo ha hecho a la perfección. Esto demuestra que si tenemos un control sobre en qué son buenos los distintos modelos, podemos ahorrar muchísimo en muchas tareas, podemos ahorrar en tokens y por lo tanto en el consumo que hacemos de nuestra suscripción. Muy bien. ¿Nuevo quiere decir directamente que ese modelo es mejor en todo? Sí y no, a medias, como te digo aquí. Aquí me gustaría citar a DotCSV porque tiene uno de sus vídeos más recientes donde explica en una parte del vídeo este concepto de una forma estupenda, y te aconsejo que lo veas si no lo has hecho. Pero la realidad es la siguiente, y es que la inteligencia, los modelos de inteligencia artificial van mejorando en distintas habilidades por fases. Es decir, tuvimos una fase donde tuvimos un salto enorme, por ejemplo, en su capacidad de redacción, desde el 2023 diremos al 2000, quizás 25. Del 2025 al 2026, entre inicio del 2026, hubo una mejora muy grande en código. Y ahora estamos viendo una mejora muy grande de estos los últimos meses en el audiovisual. ¿Qué quiere decir? Fíjate, de ChatGPT Sol 5.6 a Sol 6 tenemos una inteligencia media de 47 a 48. Es decir, los dos modelos son modelos muy inteligentes, la diferencia es casi imperceptible. Aquí lo que está cambiando, por ejemplo, es el precio, que nos va a costar la mitad. Aquí han ido a mejorar su eficiencia. Muy bien, por otra parte tenemos aquí a Luna 5.6 y Luna 6. El mismo caso, nivel de inteligencia exactamente el mismo, pero fíjate, programación con agentes ha bajado. Su modelo anterior era superior o puntuaba superior respecto a ahora. O por ejemplo, Opus 5.5 frente a Astra. Opus gana en programación y trabajo profesional, pero Astra gana en ciencia y automatización de negocio. ¿Qué significa todo esto? Pues que en el primer caso la mejora, como te decía, fue de coste y no de inteligencia. Aquí en la versión nueva, para que mejore en ciertos puntos, baja en algunos otros. Y aquí ni el mejor es el mejor en todo. Quiere decir que queremos una inteligencia que sea buena en todo en general, pero su aprendizaje, su evolución, no es lineal, y las mejoras grandes vienen por fases. Como decíamos, vimos una en redacción, estuvimos viendo una en código, y ahora estamos viendo— seguro que has visto vídeos de Opus 5.5 haciendo completas virguerías en el mundo audiovisual. Y esta es porque una de las mejoras más grandes que ha tenido ahora este modelo es en ese campo. Aquí hay algo muy importante, de verdad, y yo sé que soy muy pesada con esto, te lo digo en prácticamente todos los vídeos. Y si no los has visto todos, por favor suscríbete al canal, me ayuda muchísimo. Y también deja un like porque me ayuda a saber que este tipo de contenido te sirve y te gusta. Dicho esto, sé que estoy muy pesada, pero la pregunta útil no es cuál es el mejor modelo, sino cuál es suficiente para lo que tengo que hacer. Vamos a dejar de cazar o intentar buscar la mejor IA para, vamos a buscar la IA que mejor se adapte a nuestro trabajo y a las tareas que nosotros tenemos que hacer. Muy bien, aquí te digo, es justo comparar Opus 5.5 con SOL 6 de ChatGPT. Para mí no lo es, sobre todo si nos fijamos en lo que dice cada uno de los laboratorios, de acuerdo, tanto Anthropic como OpenAI. Aquí te he puesto los precios de sus APIs, no para porque sea quizás importante para ti, probablemente no las utilices, pero sí porque esto nos ayuda a saber que si el coste de las APIs es más caro cuando nosotros las estemos utilizando dentro de su plataforma, los consumos que vamos a tener en nuestra suscripción también cuesten más. Es decir, cuando utilizamos Fable o Astra vamos a gastar más de nuestra suscripción. Entonces aquí tendríamos Fable y Astra que tienen el mismo precio, exactamente igual, y aquí tenemos su índice de inteligencia que parece que están a la par. Tendríamos que comparar la familia Opus, o hasta ahora era así, con la familia Sol, pero con el nuevo Opus 5.5 este juega en otra liga. Nos dicen que está a la altura de Fable en muchas cosas, y así es, es tremendamente bueno, de acuerdo. Entonces yo lo pondría como en un limbo. Tendríamos a Sonnet y a Terra también al mismo nivel para esas tareas del día a día que nos dicen todos. Quiero que te fijes aquí que el precio de Sonnet estaría igualado al precio de Sol de ChatGPT. Quiere decir que los consumos van a ser muy similares. Vamos a esperar a ver este nuevo modelo de Sonnet, a ver si se pone a la altura de Sol, que ahora mismo La verdad es que da muy buenos resultados. Y luego tendríamos Haiku y Luna, que Haiku de momento no tenemos, como te digo, la nueva versión, y por lo tanto no podemos saber esos costes actualizados. Bien, esto es tremendamente importante, como te digo, para tener controlados nuestros consumos, pero también por otra cosa importante, y es que oficialmente esto es lo que nos dicen ellos. Como te digo aquí, Opus está liderando, rinde al nivel de Fable, a la par de Astra también. Aquí tendríamos a Fable y aquí tendríamos a Sol. Entonces, la pregunta que puede venir es: si Opus 5.5 rinde como Fable, ¿para qué necesito Fable? Así que lo que vamos a hacer ahora es ponerlos a prueba. Vamos a poner a prueba a Sol con Astra, vamos a poner a prueba a Fable con Opus 5.5 y vamos a ver qué sucede en estas tareas que se supone que son buenos. Muy bien, ¿en qué nos dicen que es bueno Fable y Astra, entre otras muchas cosas? Pero nos dicen que son buenos en tareas de principio a fin, desde el análisis de los datos a crearnos un documento final, un entregable, de acuerdo. Y es exactamente lo que vamos a hacer, como siempre, en un caso que podemos encontrarnos cualquiera en nuestro día a día, en nuestro trabajo. Aquí le digo a Fable, en este caso, con los archivos de esta carpeta prepara un informe trimestral de 2 páginas y una presentación de 6 diapositivas para el comité de dirección trabaja de principio a fin y pregúntame solo si es imprescindible. Aquí tiene unas notas del comité que le he compartido y las ventas de los 3 primeros trimestres, de acuerdo. Entonces, después de trabajar, te diría que unos 5 minutos, el informe trimestral, que lo tenemos aquí a la derecha, que nos da es este de aquí. Además nos dice, bueno, hemos vendido más que nunca en un tercer trimestre, un 32% más que hace un año y por encima del objetivo, pero ganamos menos por cada euro vendido. El margen bruto ha bajado un 39%. Es decir, la redacción, que la he estado analizando en profundidad, es bastante buena. El análisis es muy bueno y la presentación, como puedes ver, la parte gráfica. Este informe estaría directo para descargarlo y poder enviarlo. Además, nos ha hecho la presentación tal y como le pedíamos. Ha tenido en cuenta además colores de la marca Porque yo aquí, al compartirle los documentos, tenía los colores del logo de la marca y sin que le dijera nada los ha tomado y los está utilizando en una presentación de 6 diapositivas tal y como le he pedido, clara, gráfica, con los datos más importantes. Después me he ido evidentemente a ChatGPT y he hecho exactamente lo mismo con Astra. Para empezar, podemos ver que este informe trimestral a nivel gráfico no es tan bueno. De acuerdo. Por otra parte, aquí nos dice: las ventas alcanzan 416.000 euros, un 32% más que en el tercer trimestre de 2025, un 4,7% por encima del objetivo, el margen bruto aumenta en euros. En fin, la redacción, tengo que decir que el informe está muy bien, pero la redacción para mí deja bastante que desear. Aquí tendría que trabajar sobre este informe, modificar bastante lo que está diciendo y además mejorar toda esa parte gráfica visual. Luego, si nos vamos a la presentación, nos ha preparado por aquí el PowerPoint que ahora vamos a ver. Igual que en el caso de Fable, ha tomado los colores de la marca, que esto es de agradecer. Y luego, si nos vamos a cada una de las diapositivas, podemos ver que ha hecho un trabajo correcto, pero para mi gusto, si lo comparamos con el trabajo que ha hecho Claude con Fable, Fable es bastante superior. Esto en el caso de sus mejores modelos, pero claro, yo quería saber si esto también lo hubiera podido hacer Opus correctamente, 5.5, o Sol. Bien, en su caso hemos hecho exactamente lo mismo. Muy bien, hemos copiado el mismo prompt, hemos dado exactamente los mismos archivos. Aquí tendríamos el informe que nos ha dado Opus 5.5. Podemos ver que a nivel gráfico no es tan bonito como el anterior, pero he de decir que de todas formas el análisis es tremendo. A nivel de redacción también es muy bueno, bastante bueno, muy bien ordenado, muy bien plasmado. Y el otro es una cuestión de gustos, la parte más bonita, más gráfica y más visual. Si nos vamos a la presentación, podemos decir que ha hecho algo bastante similar a Fable, en mi gusto bastante mejor. Lo veo bastante más despejado y me gusta bastante más. Si nos vamos a Sol, bien, como te digo, es un buen modelo, pero no es justo compararlo con Opus 5.5 porque Opus 5.5 está muy por encima. Aquí tendríamos el informe, de acuerdo, donde el análisis está bastante bien, bastante más escueto que el que ha hecho Astra. A nivel gráfico ya podemos ver que deja bastante que desear y Y como te digo, bastante escueto. Tenemos 2 páginas, son 2 páginas a la mitad. Y después, si nos vamos a la presentación, también ha hecho algo bastante similar a lo que había hecho en su caso Astra. Y como ves, se ve un poco más rudimentario, más amateur, que si lo comparamos con esta de aquí, que se ve bastante más profesional. Muy bien. Y esta prueba que acabamos de hacer, ¿qué nos confirma? Pues nos confirma que a pesar de que tengamos modelos top que se supone que son ideales para hacer estas tareas, también podemos probar modelos supuestamente inferiores que nos van a dar un resultado muy similar. Antes de empezar a consumir esos modelos tan altos, las propias, los propios laboratorios, Anthropic y OpenAI, nos dicen de probar el modelo inferior en su máximo razonamiento, por ejemplo, y ver qué resultado nos da, y solo pasar al superior si con ese nos estamos quedando cortos. Muy bien, y el trabajo de análisis, el análisis de datos, también importantísimo para el trabajo del día a día. Tenemos que Opus nos dice Antropic que es investigación a fondo y razonamiento complejo, y nos pone de ejemplo analizar documentos de investigación complejos. Aquí tendríamos a Sol, que nos dicen que es más fiable con los datos, y por otra parte tendríamos a Sonnet donde nos dice que escribe y analiza, y es la opción más versátil. Por defecto sería la opción del día a día. Y por su parte, para ChatGPT sería Terra. Entonces, aquí quiero mostrarte ese análisis de datos de una forma súper sencilla. Fíjate, aquí le he dicho resume cada acta. Le he compartido aquí 10 actas de reuniones. Resume cada acta en 5 puntos: decisiones tomadas, responsables, fechas, máximo 80 palabras por acta. Aquí utilizando es un modelo más bajo de Claude. Haiku ha hecho un desastre, debo decir. Aquí nos ha dado el resumen, de acuerdo, y me ha dado 3 puntos. Yo le había pedido 5, pero él me ha dado 3. He tenido que venir aquí y decirle, te he dicho 5 puntos por cada una. Aquí ya se ha corregido, de acuerdo, y me ha dado, fíjate, estos puntos de aquí que vamos a copiar ahora. Si nosotros aquí nos vamos al resultado, por ejemplo, que nos ha dado Sonnet, que sería este modelo del día a día, vamos a copiar justo aquí lo que nos ha dicho Haiku para compararlo. Nos dice no subir tarifas de hostelería, de acuerdo, aquí no subir tarifas de hostelería hasta el 1 del 10, exactamente igual nos da el responsable. Comunicar a clientes antes del 15 de septiembre Aquí no dice nada del 15 de septiembre. Aprobar campaña e-commerce, 1200 euros, responsable Pau Roca. Aquí nos habla en segunda posición, arranque el 1 de agosto. Aquí del 1 de agosto pues tampoco nos dice nada. Además nos ha puesto 4 puntos únicamente. En el segundo, en el segundo acta, 3 puntos. Es decir, Sonet tampoco ha hecho un buen trabajo en este caso. Y si nos vamos a lo que ha hecho Opus, Opus ha cumplido exactamente con lo que debía hacer. Es decir, nos ha dado 5 puntos por acta y nos ha dado todo lo más importante. Si volvemos a comparar con lo que nos había dado Haiku, nos da aún más información y mucho más contexto. Muy bien, además de, si nos vamos ahora a ChatGPT para hacer exactamente la misma prueba, si nosotros nos vamos a Luna, el modelo más bajo, para hacerlo equitativo a Haiku en el caso de Claude. Hay que decir que ha hecho un grandísimo trabajo Haiku, un muy buen trabajo. Si además luego nos fuésemos directamente ya a Sol, evidentemente nos ha hecho también, como te digo, un trabajo muy, muy bueno. En este caso, con un modelo Luna iríamos sobrados y no necesitaríamos consumir más yéndonos al modelo Sol. Pero esto vamos a poder comprobarlo en nuestras tareas personales haciendo estas pruebas, no quedándonos siempre en el mejor modelo. Hay 4 puntos muy importantes que quiero que tengas en cuenta, que vamos a marcar por aquí. En primer lugar, si tienes una cuenta de ChatGPT gratuita o Go, vas a tener acceso al modelo Luna, no al modelo Sol, a GPT-6 Sol. Después, si tienes una cuenta Plus, en el chat siempre vamos a tener GPT-5.6 por el momento, y los modelos nuevos los vamos a tener en Work y en Codex. Después, en el caso de Claude, Fable, su mejor modelo, tiene un consumo aparte. Si nos vamos a la parte de configuración y consumos, vamos a poder ver de forma separada el consumo que hemos hecho de Fable. Después, el selector no se actualiza solo, es decir, si tú has abierto un chat con un modelo y has estado trabajando en él, automáticamente cuando vuelvas a entrar no se va a poner el último modelo, vas a tener que seleccionarlo tú. Si empiezas un chat nuevo, evidentemente suele venir ya por defecto ese nuevo modelo. Y aquí el modo rápido gasta más, es decir, al inicio del vídeo hemos visto que cuando poníamos un razonamiento elevado y además le dábamos al rayito, en el caso de ChatGPT, es decir, le pedíamos que fuera 1,5 veces más rápido esto consume más créditos. Y aquí te voy a dejar esta chuleta para que te la puedas descargar, donde te pongo tipos de tareas y los modelos que tendrías que utilizar, o que te recomiendo utilizar, con el esfuerzo a seleccionar, de acuerdo. Como puedes ver, tareas rápidas y repetitivas como resumir un acta, pasar 20 facturas a una tabla, clasificar reseñas, esto lo haría con los modelos e Iluna. El día a día, pues responder a un cliente, escribir un post de LinkedIn, un correo al equipo con conclusiones, lo haría con Sonnet. Con Sol o Terra, recuerda lo que te he dicho, probaremos con Terra con un razonamiento elevado, y si nos da un buen resultado, no es necesario que nos pasemos a Sol. Pensar a fondo, analizar un informe largo. Es decir, te dejo diferentes situaciones que nos encontramos a diario en nuestro trabajo, en nuestra empresa, y mi recomendación de modelo, versión y razonamiento. Ahora mismo ya sabes lo que son los modelos, sus versiones, el razonamiento, cómo optimizar ese consumo, y estoy convencida que si lo pones a prueba te va a ser de muchísima utilidad y vas a optimizar los consumos de tu suscripción. Y recuerda que si este vídeo te ha aportado aunque sea un poquito de valor, no olvides suscribirte, dejármelo en comentarios, y nosotros nos vemos la próxima semana.