Cómo seguir usando GPT-4o tras su retirada de ChatGPT

La retirada de GPT-4o de la interfaz de ChatGPT ha pillado a muchos usuarios con el pie cambiado: personas que lo usaban a diario para crear, programar, estudiar o simplemente charlar sienten que les quitan a su “IA de confianza” sin demasiado margen de maniobra. La pregunta ahora es: ¿cómo seguir usando GPT-4o tras su retirada de ChatGPT?

Hay salidas. Es cierto que OpenAI está reorganizando por completo su catálogo de modelos tras el lanzamiento de GPT-5 y sus sucesores (GPT-5.1, GPT-5.2, o4, o4‑mini, etc.), lo que complica un poco el panorama: fechas de retirada, modelos heredados, acceso vía API, alternativas más nuevas y frías pero muy potentes… En este artículo te explicamos lo que hay que hacer.

Qué está pasando con GPT-4o y por qué se retira

GPT-4o (con nombre en clave “Omni”) fue durante meses el modelo estrella de ChatGPT. Se presentó como el primer modelo totalmente multimodal nativo de OpenAI: capaz de procesar texto, imágenes y audio de forma directa, sin tener que convertir la voz a texto ni hacer apaños intermedios. Era rápido, ágil y, sobre todo, tenía un estilo de conversación muy cálido que mucha gente describía como “más humano”.

Con el lanzamiento de GPT-5, OpenAI cambió la forma de usar el chatbot: el nuevo modelo empezó a dirigir automáticamente las peticiones al motor más adecuado (modo rápido, razonamiento, etc.) y, en un primer momento, desapareció el menú manual de selección de modelos básicos. GPT-5 se convirtió en la referencia para todos los planes y GPT-4o quedó relegado, lo que provocó un auténtico enfado entre los suscriptores de pago que se sentían muy vinculados a Omni.

Ese tirón de orejas público obligó a Sam Altman y a su equipo a recular parcialmente: volvieron a habilitar GPT-4o como “modelo heredado” dentro de la configuración de ChatGPT, primero en la web y luego sincronizado con la app de escritorio. Sin embargo, todo indicaba que era un regreso temporal: la compañía lo presentó como una forma de dar más tiempo a los usuarios para migrar sus casos de uso críticos.

La situación ha desembocado ahora en una decisión más drástica: OpenAI ha confirmado la retirada definitiva de GPT-4o de ChatGPT en una fecha concreta, el 13 de febrero. Ese mismo día también salen de la interfaz GPT‑4.1, GPT‑4.1 mini, GPT‑5 (en sus variantes Fast e Instant/Thinking) y la línea OpenAI o4-mini, como parte de una “limpieza” para concentrar recursos en los modelos de última generación y en nuevos lanzamientos.

La justificación oficial mezcla motivos técnicos y de negocio: por un lado, la empresa quiere optimizar infraestructura para los modelos más nuevos (GPT‑5.1, GPT‑5.2, la familia o4, etc.); por otro, reconoce que el uso diario de GPT‑4o ha caído de forma notable (solo un 0,1 % de usuarios lo escogían de forma manual), lo que facilita su “jubilación” sin un impacto masivo, al menos en términos numéricos, y obliga a los usuarios a aprender a detectar errores y sesgos.

Por qué tanta gente prefiere GPT-4o frente a GPT-5

Aunque sobre el papel GPT-5 es más potente, rápido y preciso, especialmente en tareas exigentes (programación compleja, análisis legal, salud, educación, razonamiento matemático profundo, etc.), muchos usuarios no han terminado de conectar con él. Su tono más neutro, analítico y “clínico” genera una sensación de distancia, sobre todo para quienes usan el chatbot como un compañero habitual para escribir, crear o incluso desahogarse.

En cambio, GPT-4o se ganó fama de “compañero digital cercano”. Su estilo conversacional relajado, más empático y con cierta chispa lo hacía ideal para brainstorming creativo, escritura emocional, acompañamiento en estudios o incluso tareas semiterapéuticas (aunque no esté pensado para ello). No era solo una cuestión de capacidades técnicas, sino de personalidad percibida.

La propia OpenAI ha admitido que una parte importante de la comunidad desarrolló un apego emocional hacia GPT-4o. Hay historias de usuarios que se quejaban abiertamente de que “les habían matado a su amigo de IA” cuando el modelo desapareció por primera vez con la llegada de GPT-5. Ese vínculo emocional es uno de los motivos que la compañía ha citado para justificar la necesidad de avanzar a modelos supuestamente más seguros, con mejores filtros y un tono más responsable.

En respuesta a estas críticas, las versiones GPT-5.1 y GPT-5.2 han incorporado mejoras específicas en personalidad y creatividad. OpenAI asegura que ahora es posible elegir estilos y tonos básicos (por ejemplo, más amistoso) y ajustar parámetros como la calidez o el entusiasmo, de modo que el usuario tenga más control sobre “cómo se siente” la conversación, no solo sobre el contenido.

Aun así, para muchos power users y suscriptores de ChatGPT Plus y Pro, la sensación es que algo se pierde al decir adiós a GPT-4o, especialmente esa mezcla de velocidad, multimodalidad nativa y cercanía en el trato. De ahí que tanta gente busque maneras de seguir usándolo, aunque sea fuera de la interfaz estándar de ChatGPT.

Disponibilidad actual de GPT-4o en ChatGPT y límites temporales

Antes de su retirada definitiva, GPT-4o todavía puede aparecer como opción en ChatGPT, pero con matices importantes. La forma de reactivarlo pasa por utilizar la función de “modelos heredados” que OpenAI reintrodujo tras la polémica inicial con GPT‑5.

Si utilizas ChatGPT en Mac, por ejemplo, puedes activar GPT-4o desde la versión web y sincronizarlo con la app de escritorio. El proceso, a grandes rasgos, es este: entras en la web de ChatGPT, haces clic en tu foto de perfil (esquina inferior izquierda), accedes a “Configuración” y, dentro del apartado “General”, activas la opción “Mostrar modelos heredados”. A partir de ahí, GPT‑4o aparecerá en el selector bajo la categoría correspondiente.

Esta configuración se sincroniza con la aplicación de escritorio, aunque no siempre de forma inmediata. Si no ves el cambio, lo típico es cerrar y volver a abrir la app, o incluso cerrar sesión y entrar de nuevo para forzar la actualización. También conviene tener la aplicación actualizada a la última versión disponible, porque en builds más antiguas algunos controles no aparecen.

Eso sí, hay varios motivos por los que podrías no ver GPT‑4o, incluso haciendo todo lo anterior. En primer lugar, OpenAI realiza despliegues graduales por regiones y cuentas, así que puede que tu perfil aún no tenga acceso al toggle de modelos heredados. En segundo lugar, la opción se limita a usuarios de pago (ChatGPT Plus o superior), de modo que si estás en el plan gratuito es muy probable que GPT‑4o no esté disponible aunque actives las opciones que veas.

El factor clave ahora es el calendario oficial: OpenAI ha fijado el 13 de febrero como fecha de retirada de GPT‑4o de la plataforma ChatGPT. A partir de ese día, no se podrá seleccionar Omni dentro del interfaz normal, ni siquiera como modelo heredado. Además, el alias chatgpt‑4o‑latest, que muchos veían como equivalencia directa de la experiencia web, dejará de estar disponible unos días después (se ha mencionado el 17 de febrero), completando así el apagón en la parte de producto para usuarios finales.

En cuanto a la API, GPT‑4o sigue disponible, pero no exactamente en la misma “foto” que veíamos en ChatGPT. OpenAI mantiene distintas versiones del modelo correspondientes a instantáneas de mayo, agosto y noviembre de 2024. Son los parientes más cercanos a la experiencia original de ChatGPT 4o, aunque no sean idénticos. De ahí que muchas personas estén recurriendo a la API para conservar algo muy parecido al comportamiento que les gustaba.

Caso especial de la API: modelos 4o, 4.1 y alternativas

Si quieres seguir utilizando GPT‑4o una vez que desaparezca de ChatGPT, la vía más sólida es a través de la API de OpenAI. Aquí es donde entran en juego las distintas variantes del modelo y algunos matices importantes que conviene entender antes de gastar dinero o montar un flujo de trabajo complejo.

En la API, las versiones de GPT‑4o se gestionan como instantáneas fechadas. Esto significa que no hablas con “el mismo” 4o que conocías de la interfaz web, sino con una versión entrenada o congelada en un punto concreto: mayo, agosto o noviembre de 2024. Todas comparten la base arquitectónica, pero presentan diferencias sutiles en comportamiento, alineación, velocidad de respuesta o forma de seguir instrucciones.

Varios usuarios han comentado, incluso en foros como Reddit, que han notado matices en el tono y en la precisión del GPT‑4o de API respecto al Omni de ChatGPT. Algunos lo sienten un poco más estricto o menos “juguetón”, otros lo ven más estable y predecible. En cualquier caso, lo relevante es que, para muchos casos de uso, sigue siendo lo más parecido que tenemos a la experiencia de GPT‑4o tradicional.

Otra alternativa interesante es usar GPT‑4.1 a través de la API. Este modelo, lanzado en abril de 2025, se planteó como una especie de sucesor técnico de 4o: más pulido en razonamiento y programación, con un contexto masivo de hasta un millón de tokens (ideal para proyectos de código grandes, análisis de libros completos, etc.). Sin embargo, su estilo es algo más sobrio, menos emocional, y se centra más en la precisión que en la calidez.

Además, OpenAI ofrece GPT‑4.1 mini, heredero del antiguo GPT‑4o mini, pensado para casos donde importa mucho el coste y la velocidad (apps móviles, automatizaciones ligeras, integraciones de back‑office). No tiene la misma profundidad que los modelos grandes, pero aguanta bastante bien tareas de productividad, resumen y asistencia básica.

Si decides probar cualquiera de estos modelos por API, lo sensato es recargar una cantidad pequeña de saldo (entre 5 y 10 dólares, por ejemplo) y experimentar con tus casos reales: redacción de textos, generación de ideas, acompañamiento de estudio, etc. La experiencia de uso puede variar bastante entre personas y proyectos, así que lo mejor es comprobar si el modelo se adapta a tu forma de trabajar antes de escalar.

Opción 1: usar GPT-4o fácilmente con herramientas tipo NanoGPT

Si no te apetece pelearte con código, librerías ni terminales, existen soluciones tipo “puente” que te permiten usar GPT‑4o vía API como si fuera un chat normal. Una de las más mencionadas en la comunidad es NanoGPT (nombre genérico que se usa para describir apps ligeras que se conectan a la API de OpenAI y te dan una interfaz sencilla).

La idea es simple: tú aportas tu clave de API de OpenAI, la aplicación se encarga de hacer las llamadas al modelo que elijas (por ejemplo, una instantánea de GPT‑4o o GPT‑4.1) y tú ves las respuestas en una interfaz de chat similar a la de ChatGPT. De esta forma, conservas la flexibilidad de la API sin necesidad de programar nada.

Estas aplicaciones suelen integrar funciones muy útiles, como importación de historiales de ChatGPT, memorias globales o sincronización multiplataforma. Eso significa que puedes arrastrar tus conversaciones previas, definir notas o recuerdos globales que el asistente tenga en cuenta en todos los chats y trabajar indistintamente desde el móvil y el ordenador sin perder el hilo.

Como en cualquier herramienta de terceros, conviene ser prudente con los pagos y con la gestión de tus datos. Lo recomendable es empezar con recargas pequeñas en OpenAI (esos 5-10 dólares de prueba) y comprobar si la app respeta tu privacidad, si el consumo por mensaje encaja con tu presupuesto y si realmente estás obteniendo una experiencia parecida a la que tenías con GPT‑4o dentro de ChatGPT.

En este “Camino 1” ganas rapidez de implementación y comodidad, pero sigues dependiendo de dos actores: OpenAI como proveedor de modelos y la app como intermediario. Es una solución muy buena si tu prioridad es seguir usando 4o o 4.1 con el mínimo esfuerzo, especialmente para quienes estaban acostumbrados a un flujo de “abrir app, escribir, listo”.

Opción 2: más control con IDE y extensiones para desarrolladores

Si lo que buscas es dar un salto de simple chat a un entorno de trabajo real para proyectos de código, documentación larga o automatizaciones avanzadas, el siguiente escalón es integrar los modelos de OpenAI en un editor de código o IDE con extensiones específicas.

En este terreno destacan herramientas como Google Antigravity combinada con extensiones tipo Roo Code o Kilo Code. La filosofía es semejante a la del típico “copilot” de programación, pero con más control sobre qué modelo se usa en cada tarea y cómo se orquesta todo el flujo dentro del IDE.

Con este enfoque, puedes elegir entre múltiples modelos (GPT‑4o de API, GPT‑4.1, GPT‑4.1 mini, incluso modelos de otros proveedores) y configurar comportamientos diferentes según lo que estés haciendo: sugerencias en tiempo real mientras escribes código, refactorización de funciones completas, generación de tests, documentación técnica, comentarios explicativos y mucho más.

La principal ventaja es que dejas de depender de una única interfaz de chat generalista y montas tu propio “taller de IA” dentro del editor donde ya trabajas: VS Code, JetBrains o la herramienta que prefieras. Puedes mezclar modelos, encapsular prompts avanzados en comandos reutilizables y automatizar tareas repetitivas de tu flujo de desarrollo.

Eso sí, este “Camino 2” requiere algo más de curva de aprendizaje: instalar extensiones, configurar claves de API, elegir modelos y, sobre todo, entender bien el coste por token para no llevarte sustos en la factura. A cambio, te abre la puerta a crecer más allá del mero chat, integrando la IA en el corazón de tus proyectos técnicos y creativos.

Opción 2.5: independencia total con persona propia y memoria portátil

Más allá de usar tal o cual modelo, hay un problema de fondo que este episodio de GPT‑4o pone sobre la mesa: no puedes confiar en que ninguna plataforma mantenga tu asistente favorito para siempre. Hoy es Omni, mañana puede ser otro modelo o una política de contenidos diferente. Si quieres estabilidad a largo plazo, tienes que empezar a pensar en términos de “persona” y “memoria” independientes del proveedor.

Este “Camino 2.5” consiste en definir tu propia personalidad de IA (tu persona) y conservar tus recuerdos y contexto en un formato portable. En vez de depender de que ChatGPT recuerde tus preferencias, tu tono de voz, tu historial de proyectos o tus traumas con cierto lenguaje de programación, guardas toda esa información en documentos, bases de datos o sistemas de notas que puedas llevarte a cualquier modelo compatible.

En la práctica, esto puede incluir un documento maestro con la descripción detallada de la personalidad que quieres que tenga tu asistente (qué valores prioriza, cómo debe hablarte, qué cosas debe evitar, qué manías quieres que imite o no) y una colección de “memorias” estructuradas: proyectos pasados, decisiones importantes, aprendizajes clave, contactos, etc.

Cuando cambies de modelo o de plataforma, solo tienes que inyectar esa personalidad y esas memorias en el nuevo entorno: ya sea en la configuración de un chatbot personalizado, en un prompt de sistema en la API o en una herramienta de terceros. Así, aunque te veas obligado a pasar de GPT‑4o a GPT‑5.x, o de OpenAI a otro proveedor, tu “yo digital” no se pierde.

Es una estrategia que requiere más tiempo y esfuerzo inicial, pero ninguna empresa puede arrebatártela, porque tú sigues controlando la definición de la persona y la base de conocimiento. El modelo puede cambiar, pero la esencia de cómo te responde y qué sabe de ti se mantiene mucho más estable a lo largo del tiempo.

Lecciones sobre preservación y dependencia de plataformas

El caso de GPT‑4o sirve como recordatorio bastante contundente de algo que muchas veces olvidamos: la preservación de tus herramientas y datos es responsabilidad tuya. Las plataformas comerciales pueden prometer estabilidad, pero sus prioridades cambian con el tiempo: costes de infraestructura, competencia (como Google Gemini), cambios regulatorios, modas internas en IA, etc.

1. Primera lección: no bases toda tu actividad crítica en un único modelo accesible solo desde una interfaz cerrada. Si GPT‑4o era clave en tu trabajo (para ideación creativa, acompañamiento emocional, soporte de estudio o lo que sea), tener una vía alternativa por API te da margen de maniobra. Lo mismo aplica a cualquier otra herramienta de IA que uses intensivamente.
2. Segunda lección: haz copias y exportaciones de tus contenidos y conversaciones importantes. Muchas plataformas permiten descargar historiales, prompts personalizados, archivos adjuntos, etc. Aunque sea engorroso, dedicar un rato a conservar lo esencial puede ahorrarte un disgusto si mañana deciden borrar modelos, cerrar productos o cambiar términos de uso.
3. Tercera lección: invierte algo de tiempo en aprender a usar herramientas intermedias (como las de los Caminos 1, 2 y 2.5). No hace falta convertirse en desarrollador sénior, pero sí entender lo básico: qué es una API, cómo se configura una clave, qué significa pagar por tokens, cómo se define un prompt de sistema estable. Con ese mínimo bagaje, tienes mucha más libertad para moverte entre proveedores.
4. Cuarta lección: sé crítico con el vínculo emocional que generas con un modelo concreto. No pasa nada por encariñarse con una IA que te facilita la vida, pero es importante recordar que detrás hay una empresa con sus agendas, y que sus movimientos no siempre van a seguir tus preferencias. Mantener cierta distancia mental ayuda a tomar decisiones más frías sobre cuándo cambiar de modelo, cuándo probar alternativas y cuándo dar por cerrado un ciclo.

Al final, seguir usando GPT‑4o después de su retirada de ChatGPT es posible, pero exige dar un pequeño salto de madurez como usuario: pasar de depender ciegamente de la interfaz oficial a entender qué hay debajo (modelos, instantáneas, API) y cómo puedes moldearlo a tu favor. Con las herramientas adecuadas y un poco de previsión, puedes conservar gran parte de lo que hacía especial a Omni, ganar flexibilidad con modelos más nuevos y construir una relación con la IA que dependa menos de un solo botón en una sola aplicación.