Guía de ChatGPT: Prompts, Consejos y Técnicas

Adjunta a ChatGPT un archivo de audio ya guardado y conviértelo en transcripción, acta, notas de entrevista o apuntes de clase. Explicamos los formatos admitidos, el límite de tamaño y de duración de las grabaciones largas, la diferencia con Voice y Record, y el orden para revisar los fallos según la documentación oficial de OpenAI. También incluye la facturación separada de la API y cómo se tratan las grabaciones para entrenamiento y almacenamiento.

Antes de elegir Codex Security, compara el plugin local, Cloud conectado a GitHub y la CLI independiente. Esta guía explica con documentación oficial la facturación separada de Cloud, los créditos gratuitos sujetos a condiciones, la configuración inicial, Standard y Deep, la cobertura, las pruebas de reproducción y la verificación de correcciones. También detalla cuándo la CLI elige una clave de API del entorno y cómo usar los límites de coste estimados.

Incluso con Pro personal, las conversaciones y el código de ChatGPT y Codex se usan por defecto para entrenar. Un ajuste de ChatGPT también frena las tareas nuevas de Codex, pero el entrenamiento con entornos tiene un control aparte. La guía recoge qué información no conviene introducir, qué hacer si ya enviaste datos sensibles y las excepciones de borrado y revisión.

El prompt caching reutiliza el cálculo de la parte inicial de una solicitud que coincide con una anterior, para procesar esa entrada más barata y más rápido. OpenAI (GPT-5.6 y posteriores) lo tiene activado por defecto, con una caché de 30 minutos (o 12 horas), escritura a 1.25x y lectura a 0.1x; Claude solo lo usa si añades cache_control, con 5 minutos (o 1 hora), escritura a 1.25x (2x con 1 hora) y lectura a 0.1x. Con datos de la documentación oficial del 3 de octubre de 2026, el artículo compara requisitos y precios en tablas, calcula cuántas lecturas hacen falta para compensar la escritura y explica por qué la caché no funciona y cómo verificarlo con usage y los diagnósticos.

En la aplicación de escritorio de ChatGPT (Codex), la mascota flotante se oculta con clic derecho y la opción Ocultar Mini. Si vuelve a aparecer, revisa primero el atajo que la muestra, porque la documentación oficial no describe cómo desactivarla en la aplicación. Aquí comparamos los ajustes, Mini y las diferencias entre CLI, web y la extensión del IDE, con capturas de Windows y documentación oficial.

ChatGPT dot es un agente de IA continuo que sigue avanzando en tareas aunque no estés conversando, e incluye el primer dot sin cargo adicional en Pro. Al pedirle una app de tareas, dot generó la aplicación y añadió la función de deshacer eliminación, pero la comprobación en pantalla la completó Codex. Repasamos precios, memoria, permisos, delegación y cómo detener el trabajo para que decidas cuándo usar dot y cuándo Codex.

ChatGPT Pro tiene tres niveles: 100, 200 y 500. Desde el 29 de octubre de 2026, las cuotas de Work y Codex son 10, 20 y 50 veces Plus (calculado por este sitio), y los precios mensuales oficiales son 100, 200 y 500 dólares, así que dos planes 100 y un 200 cuestan lo mismo y ofrecen la misma cuota total; los precios en moneda local varían según el país o la región. La guía también explica el consumo por velocidad, cómo y cuándo usar los vales de reinicio guardados y en qué se diferencian de los créditos.

Si usas GPT-6 Sol en Codex, puedes cambiar a GPT-6.1 Sol sin problemas. El modelo llegó el 29 de septiembre de 2026 y se recomienda para programación compleja y trabajo de larga duración. Su límite de contexto y los precios estándar de la API son los mismos, la entrada en caché cuesta la mitad y el corte de conocimiento es diez días más reciente. Explicamos cómo cambiar en Codex, la diferencia entre chats nuevos y existentes, los cupos de Plus y Pro, y cómo decidir comparando ambos en el mismo nivel Medium.

Con la misma suscripción Pro, las imágenes del chat normal de ChatGPT y las de Codex/Work consumen cuotas distintas. Los modelos Claude no crean fotografías ni ilustraciones, pero Claude Code puede generar imágenes con HTML, SVG o código, o mediante APIs externas. La guía también explica cómo fijar el tamaño antes de pedir la composición, separar la referencia de lo nuevo y revisar pocas versiones a tamaño real.

Si solo le preguntas a una IA «¿Qué tipo de persona soy?», lo que recibes es una versión inflada y convincente de lo que tú mismo escribiste. Lo que funciona es justo al revés: deja que la IA te haga preguntas para sacar hechos reales, que te ayude a ordenar lo que tienen en común y a ponerlo en palabras, y toma tú la decisión final. Este artículo te da 8 prompts para usar en orden: una entrevista, fortalezas, valores, debilidades, las condiciones del trabajo que te encaja, un borrador de tu presentación personal, un simulacro de entrevista y una revisión desde la postura contraria. También explica por qué no debes creerte sin más sus respuestas, como la tendencia a sentir «acertadas» frases que valen para cualquiera (el experimento de Forer de 1949) o la tendencia de la IA a darte la razón; qué datos puedes introducir y cuáles evitar; y cómo aprovechar la memoria y los proyectos de ChatGPT, Claude y Gemini, todo comprobado en la ayuda oficial de cada empresa.

OpenAI lanzó GPT-6 Sol y GPT-6 Luna el 22 de septiembre de 2026 (hora de EE. UU.). Sol cuesta 1/5 de Astra ($2 de entrada / $10 de salida) y Luna 1/100 ($0.10 de entrada / $0.50 de salida), y ambos están disponibles en ChatGPT Work y Codex para Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu, y en la API. Free y Go solo tienen Luna, en la app de escritorio. Ninguno estaba en el Chat habitual en el lanzamiento, pero desde el 7 de octubre GPT-6 en Chat funciona con Sol en Plus, Pro, Business y Enterprise, y desde el 8 de octubre con Luna en Free y Go. GPT-5.6 sigue disponible durante el periodo de transición. Pensado para quienes usan hoy Astra en low (que la app muestra como Light), este artículo separa las fuentes según quién las publica: la recomendación oficial por caso de uso (Sol en Medium, Luna en High, Astra desde Light) y en qué se diferencia del preajuste por defecto de la app (Sol Light); el resultado de OpenAI en AutomationBench, donde Sol xhigh superó a Astra low; los valores de las comparaciones de Artificial Analysis (42% de Astra low frente a 19% de Sol medium en Terminal-Bench 4.0, pero 59% frente a 58% en flujos de trabajo empresariales); y la prueba a pequeña escala de AI Arte (todos los ajustes aprobaron las tareas cortas, lo que no sirve para ordenarlos). También explica por qué la proporción entre precios unitarios no se traslada tal cual al coste total de un trabajo ni a cuánto cubre una suscripción, y dónde se decide la elección: Sol medium para el trabajo diario, Sol low o Luna high para trabajos cortos y fáciles de verificar, y Astra para el diseño difícil y las revisiones importantes.

Un modelo más nuevo es más listo pero más caro: así solemos razonarlo. Sin embargo, comparar GPT-6 Astra con GPT-5.6 Sol solo por el precio unitario no resuelve nada, porque Astra termina el mismo trabajo con menos tokens. En las mediciones de Artificial Analysis, una firma independiente de evaluación, ejecutar Astra en su ajuste más flojo, low, cuesta por tarea casi exactamente lo mismo que Sol en high ($0.82 frente a $0.81) y además puntúa más alto (46 frente a 42), con un tercio de los tokens de salida y una cuarta parte de la espera hasta que arranca la respuesta. Partiendo de las cifras a 18 de septiembre de 2026, en este artículo repasamos el coste, los tokens y la velocidad en cada nivel de esfuerzo de razonamiento, el desglose que explica por qué un precio unitario 2.5 veces mayor acaba en el mismo total, qué pinta tienen las cifras cuando termine el precio promocional de Sol, cómo se estrecha la diferencia de precio en el trabajo de agentes de programación y los pasos para medirlo todo en tu propio trabajo.