Google Gemini 3 Explicado en Profundidad: ¿En Qué se Diferencia de ChatGPT GPT-5.1? Guía Práctica para Elegir en el Trabajo Real

1. Primero la Visión Global – Para Quién es Útil Esta Comparación

El último modelo de Google, “Gemini 3”, y el “GPT-5.1” de OpenAI son ambos modelos de primera línea que pueden usarse comercialmente en el otoño de 2025. Ambas compañías apuntan claramente a razonamiento, agentes (ejecución autónoma de tareas) y programación, y los modelos están pasando de ser “solo chatbots” a convertirse en “compañeros con los que realmente trabajas”.

Este artículo es especialmente para personas como:

• Personas individuales / freelancers que quieren usar la IA generativa seriamente para trabajar
  • Creación de propuestas, resumen de materiales, revisión de código, transcripción de vídeo y audio, etc.
• Equipos corporativos de IT / DX que están evaluando qué modelo adoptar
  • Búsqueda interna / uso de conocimiento, respuesta automatizada de consultas, automatización de flujos de trabajo, etc.
• Desarrolladores de productos / startups que construyen apps o SaaS con IA
  • Quieren comparar coste de API, longitud de contexto y funciones de agente

Primero vamos a organizar las características de cada modelo y después compararlos con calma en:

• Funciones (multimodalidad, razonamiento, programación)
• Precios y longitud de contexto
• Capacidades de agente e integración con herramientas
• “Fortalezas y debilidades” para uso real en el trabajo

2. ¿Qué es Google Gemini 3? Ordenando las Novedades

2-1. Visión general y posicionamiento de Gemini 3

En noviembre de 2025, Google anunció “Gemini 3” como “el modelo más inteligente que hemos creado”.

• El núcleo de la familia de modelos es Gemini 3 Pro (actualmente en vista previa)
• Se irá desplegando gradualmente un modo Gemini 3 Deep Think, especializado en razonamiento de mayor precisión
• Está ampliamente integrado en productos de Google como la app Gemini, Search (AI Mode), Google AI Studio y Vertex AI

Google lo describe como poseedor de una “comprensión multimodal líder en el mundo” y como “el modelo más capaz en agentes y programación”, enfatizando con fuerza razonamiento, comprensión multimodal y agentes de programación.

2-2. Especificaciones técnicas (Gemini 3 Pro Preview)

Según la documentación de la API de Gemini para desarrolladores, Gemini 3 Pro Preview tiene las siguientes especificaciones:

• ID del modelo: gemini-3-pro-preview
• Entrada: texto, imágenes, vídeo, audio, PDF (totalmente multimodal)
• Salida: texto (la generación de imagen/vídeo usa modelos separados como Imagen / Veo)
• Longitud de contexto:
  • Entrada: hasta aprox. 1.048.576 tokens (alrededor de 1 millón de tokens)
  • Salida: hasta aprox. 65.536 tokens (unos 65k tokens)
• Capacidades principales:
  • Function calling (invocación de herramientas)
  • Ejecución de código
  • Búsqueda en archivos
  • Contexto de URL (usar contenido de URLs como contexto)
  • Search grounding (verificación de hechos mediante Google Search)
  • Contexto largo, salida estructurada, Batch API, caché, etc.

El cutoff de conocimiento se indica explícitamente como enero de 2025, así que en términos de frescura de datos cubre un periodo muy reciente.

2-3. Fortalezas en benchmarks

En el blog oficial, Google explica que Gemini 3 Pro supera a la generación anterior (Gemini 2.5 Pro) en prácticamente todos los benchmarks importantes, y reporta cifras como:

• 1501 de Elo en LMArena (arena de batallas de chat), que es de nivel tope en ese momento
• Rendimiento a nivel PhD en tareas de razonamiento de alta dificultad como Humanity’s Last Exam y GPQA Diamond
• Resultados de nivel SOTA en benchmarks multimodales como MMMU-Pro y Video-MMMU
• Puntuaciones altas en SimpleQA Verified, destacando una factualidad mejorada

El modo Deep Think eleva aún más el rendimiento en razonamiento, y especialmente en métricas como ARC-AGI-2, que miden “capacidad general de razonamiento en problemas nuevos”, se han reportado puntuaciones altas.

2-4. En qué es bueno Gemini 3 (ejemplos de uso)

Traduciendo las fortalezas de Gemini 3 a usos concretos del mundo real, podríamos decir:

• Comprensión a través de grandes conjuntos de documentos multimodales
  • Ejemplo: lanzarle varios PDFs de artículos académicos + vídeos de conferencias + imágenes de experimentos y pedir que:
    • Estructure y resuma el contexto de investigación → hipótesis → resultados experimentales → retos futuros
• Creación de material de aprendizaje que involucra vídeo, imágenes y audio
  • Ejemplo: darle vídeos de formación, diapositivas y PDFs complementarios, y hacer que genere automáticamente:
    • Manuales de formación
    • Q&A para participantes
    • Preguntas tipo test
• Uso como agente de programación
  • Google está poniendo mucho foco en “vibe coding” y “agentic coding”, y Gemini 3 consigue puntuaciones altas en benchmarks de programación como WebDev Arena y SWE-bench.
  • Ejemplo: cargar un repositorio existente y pedirle que proponga desde la implementación de nuevas funcionalidades según un pliego hasta la escritura del código de tests

Gemini 3 también se utiliza en la integración con Search (AI Mode en Search) y refuerza la experiencia de un “buscador que piensa” al permitir visualizaciones y simulaciones interactivas basadas en resultados de búsqueda.

3. ¿Qué es ChatGPT GPT-5.1? La Personalidad del Sistema de Dos Modos: Instant / Thinking

3-1. Visión general y posicionamiento de GPT-5.1

En noviembre de 2025, OpenAI lanzó “GPT-5.1” como una versión mejorada de GPT-5.

• La generación estándar utilizada en ChatGPT está pasando de GPT-5 a GPT-5.1
• La arquitectura del modelo tiene dos variantes principales:
  • GPT-5.1 Instant
    • Uso cotidiano: más cálido, más conversacional, respuestas más rápidas
  • GPT-5.1 Thinking
    • Para razonamiento avanzado: se mantiene en tareas difíciles y “piensa” más a fondo
• En ChatGPT, Instant / Thinking se selecciona automáticamente según la pregunta

Los “presets de personalidad” (estilos de conversación) también se han mejorado, con 8 opciones de tono como Default, Professional, Friendly, Casual y Quirky.

3-2. Especificaciones técnicas de GPT-5.1 (API)

Resumiendo la información expuesta a desarrolladores, GPT-5.1 tiene las siguientes características:

• Tipo de modelo: multimodal (entrada de texto + imagen) con razonamiento
• Longitud de contexto:
  • Hasta aprox. 400.000 tokens
  • Salida máxima de aprox. 128.000 tokens
• Cutoff de conocimiento: 30 de septiembre de 2024
• Funciones principales:
  • Razonamiento adaptativo
    • Para preguntas sencillas, no se sobrecarga y responde rápido
    • Para preguntas difíciles, usa más “tokens de pensamiento” y razona cuidadosamente
  • Caché de prompts ampliada
    • Puede cachear prompts hasta 24 horas, reduciendo drásticamente coste y latencia cuando se reutilizan
  • Nuevas herramientas: apply_patch y shell
    • apply_patch: herramienta para aplicar diffs de código de forma segura
    • shell: herramienta para ejecutar comandos de shell limitados
    • Ambas son apoyos muy potentes para tareas de programación con agentes

3-3. Benchmarks y evaluación en el mundo real

En el anuncio oficial para desarrolladores, se reportan las siguientes mejoras frente a GPT-5:

• SWE-bench Verified (tareas de corrección de código) pasa de 72,8% → 76,3%
• Pequeños incrementos en benchmarks multitarea como GPQA Diamond y MMMU
• Mejoras globales en evaluaciones de matemáticas y programación (AIME 2025, Codeforces, etc.)

Por otro lado, algunos análisis externos lo describen como “más bien una mejora de estabilidad y confort conversacional que un salto dramático” y señalan que, comparado con modelos Claude y Gemini 2.5, las fortalezas y debilidades siguen variando según la tarea.

3-4. En qué es bueno GPT-5.1 (ejemplos de uso)

Desde un punto de vista práctico, GPT-5.1 es especialmente adecuado para:

• Tareas de texto largo y centradas en documentación
  • Ejemplo: extraer requisitos de un documento de especificaciones y generar user stories y casos de prueba automáticamente
  • Ejemplo: tomar varias actas y notas de reuniones y organizar “decisiones / ToDos / riesgos”
• Programación con agentes + integración de herramientas
  • Combinar apply_patch y shell para aplicar cambios a bases de código reales y seguir iterando mientras se ejecutan tests
• Chatbots donde la UX conversacional es crítica
  • Es fácil afinar tono y personalidad, así que se adapta muy bien a casos de uso como soporte al cliente o educación donde se quiere diseñar deliberadamente “cómo habla”.

Cuando se utiliza como parte del producto ChatGPT, también se integra de forma natural con otros modelos de OpenAI para voz, generación de imágenes (DALL·E) y vídeo (Sora), lo cual es una gran ventaja práctica.

4. Gemini 3 vs GPT-5.1: Comparando Funciones, Precios y Usabilidad

4-1. Comparación de alto nivel

(Basado en información oficial y datos públicos a fecha de noviembre de 2025)

Los detalles de precios, free tiers y planes enterprise cambian con frecuencia; antes de usar en producción, comprueba siempre las páginas oficiales más recientes.

4-2. Desglosando pros y contras funcionales

1) Multimodalidad y contexto largo

• Ventajas de Gemini 3
  • La combinación de contexto de 1M tokens e input mixto de texto, imágenes, vídeo, audio y PDFs es extremadamente potente.
  • Es especialmente fuerte en tareas donde quieres que “comprenda y razone a través de múltiples documentos y medios.”
• Dónde se sitúa GPT-5.1
  • 400k tokens son más que suficientes para muchos escenarios de negocio, y manejar grandes bases de código o bases de conocimiento no suele ser un problema.
  • Puede tomar imágenes como entrada, pero para cargas de trabajo del tipo “vídeo + audio + PDFs + código todo a la vez”, arquitectónicamente Gemini 3 encaja mejor.

2) Razonamiento y capacidades de agente

• Gemini 3
  • Con el modo Deep Think consigue puntuaciones muy altas en tareas de razonamiento difíciles (matemáticas, benchmarks tipo AGI, etc.), y combinado con entornos como Google Antigravity —donde múltiples agentes pueden operar IDEs y navegadores— se está acercando a un desarrollo de software altamente autónomo.
• GPT-5.1
  • Gracias a apply_patch y shell, puede ejecutar el ciclo “editar base de código con diffs + ejecutar comandos en un entorno local” como un bucle integrado.
  • OpenAI Atlas (agente navegador) y varios frameworks de agentes combinados con herramientas externas también son muy ricos, y en términos de amplitud de ecosistema conserva una posición muy fuerte.

3) Calidad conversacional y soporte en japonés

• GPT-5.1
  • Devuelve a GPT-5 —que a veces se criticaba como “frío”— hacia un tono más cálido y una personalidad más rica, así que puede verse como una mejora orientada a la usabilidad.
  • Enfatiza la conversación natural y el control de tono en muchos idiomas, incluido el japonés, por lo que es muy adecuado para casos de uso de cara a personas como “chatbots externos” o “apoyo al aprendizaje”.
• Gemini 3
  • El blog oficial enfatiza fuertemente su “rendimiento multilingüe líder”, y el japonés es claramente usable en producción. Sin embargo, cuando se trata de “caracterización” fina de la conversación, por ahora GPT-5.1 se siente más fácil de controlar.

4) Precios y optimización de costes

• En ambos casos, los modelos emblema / clase Pro comparten un patrón de precios común:
  • Entrada: alrededor de 1,25 USD por 1M tokens
  • Salida: 10 USD por 1M tokens
    (a noviembre de 2025)
• En el lado de Gemini tienes “Free tier + modelos Flash / Flash-Lite más baratos”, y en el lado de OpenAI tienes “GPT-5 mini y GPT-5 nano” como modelos de menor coste, de modo que en ambos ecosistemas es fácil diseñar una arquitectura en la que solo las cargas pesadas usan los modelos emblema y las cargas ligeras vayan a modelos más baratos.

5. Por Caso de Uso: ¿Cuándo te Hará Más Feliz Gemini 3 o GPT-5.1?

5-1. Para personas individuales y pequeños negocios

Te inclinarás de forma natural por Gemini 3 si:

• Usas Google Workspace (Gmail, Docs, Sheets, Slides) a diario
• Quieres una integración profunda entre servicios de Google (Search, Maps, YouTube, etc.) y la IA
• Quieres manejar creación y análisis de contenido que incluye vídeo, audio e imágenes en un solo lugar

Escenario de ejemplo:

• Una profesora de cocina le pasa al modelo vídeos de clase, PDFs de recetas y fotos de notas manuscritas y le pide que genere:
  • Materiales de texto para el alumnado
  • Preguntas de práctica
  • Planes de clase
    Este flujo le encaja muy bien a Gemini 3.

Te inclinarás de forma natural por GPT-5.1 si:

• Ya tienes una suscripción a ChatGPT Plus / Team / Enterprise
• También estás considerando integración con Microsoft 365 (Copilot)
• Te importa mucho “lo agradable que se siente la conversación” y afinar la personalidad con detalle

Escenario de ejemplo:

• Como complemento al coaching o la terapia, configuras un “GPT-5.1 de tono suave” y le pides que proponga preguntas y tareas adaptadas a la situación de cada cliente. Esto encaja muy bien con GPT-5.1.

5-2. Desde la perspectiva de empresas grandes / corporaciones

Cuándo encaja mejor Gemini 3

• Ya usas Google Cloud / Vertex AI y quieres gestionar de forma centralizada residencia de datos y gobernanza
• Quieres analizar datos internos multimodales (vídeos de vigilancia, fotos de campo, logs de audio, etc.) con un solo modelo
• Quieres construir aplicaciones de negocio avanzadas que combinen información geoespacial real vía futuras integraciones “Search + AI + Maps”

Cuándo encaja mejor GPT-5.1

• Ya estás construyendo herramientas internas sobre Azure + OpenAI Service o directamente sobre la OpenAI API
• Quieres reutilizar la misma familia de modelos en una variedad de herramientas internas para programación, RPA, generación de documentos, etc.
• Quieres automatización avanzada combinando el agente navegador de OpenAI (Atlas) y frameworks de agentes con otras herramientas

5-3. Desde la perspectiva de desarrolladores de IA y startups

Motivos para elegir Gemini 3

• Tu producto depende en gran medida de “análisis que abarca vídeo, imágenes, audio y texto”
• Quieres aprovechar activamente entornos de desarrollo de agentes de Google como Google Antigravity y la CLI de Gemini
• Quieres integración natural con Google Search y Maps (para productos con muchas tareas relacionadas con ubicaciones / mapas)

Motivos para elegir GPT-5.1

• Ya has construido tu app sobre GPT-4.1 / GPT-5 y quieres mantener bajo el coste de cambio de modelo
• Quieres construir agentes de programación profundos que asumen apply_patch / shell
• Priorizas la integración con el ecosistema de OpenAI (Plugins → Actions, Atlas, diversas herramientas de terceros)

En muchos equipos reales, una configuración híbrida donde “habilitas tanto Gemini como GPT-5.1 y cambias de modelo según la tarea” probablemente será la opción más realista en términos de coste, precisión y diversificación de riesgos.

6. Hacia Dónde Va Todo Esto y Cómo Elegir Ahora Mismo

6-1. Ambos ven “agentes y programación” como el campo de batalla principal

Si lees los anuncios de Google y OpenAI uno al lado del otro, está claro que ambos se centran en:

1. Razonamiento avanzado
2. Agentes (IA que completa tareas de forma autónoma usando herramientas)
3. Programación / asistencia al desarrollo de software

Gemini 3 usa Google Antigravity para presentar un mundo donde “agentes operan directamente IDEs y navegadores”,
mientras que OpenAI ha incorporado apply_patch / shell en GPT-5.1, haciendo que “cambios multi-paso en bases de código” y “ejecución de comandos en máquinas locales” sean funciones estándar.

Durante los próximos 1–2 años, podemos esperar que el bando de Gemini de Google y el bando GPT-5.x de OpenAI compitan de forma intensa en frentes prácticos como:

• “¿Con cuánta seguridad y fiabilidad puedes construir agentes?”
• “¿Hasta qué punto puedes elevar la productividad de desarrolladores?”

6-2. Consejos prácticos para elegir un modelo hoy pensando en el futuro

Para terminar, aquí van algunos consejos pragmáticos si estás a punto de elegir un modelo ahora:

1. Alinea tu elección con el “centro de gravedad” de tu cloud y de tus sistemas de negocio
   • Ya estás muy metido en Google Cloud / Workspace → haz de Gemini 3 tu modelo principal
   • Ya estás muy metido en Azure / OpenAI API o sistemas basados en ChatGPT → haz de GPT-5.1 tu modelo principal
2. Cambia de modelo según la naturaleza de la tarea
   • Análisis multimodal de documentos largos → contexto largo y multimodalidad de Gemini 3
   • Tareas centradas en texto + UX enfocada en conversación → GPT-5.1 (Instant)
   • Cargas de razonamiento pesado → comparar Gemini 3 Deep Think vs. GPT-5.1 Thinking
3. Implanta mecanismos de control de costes
   • Dado que los emblemas de ambos bandos cuestan alrededor de “1,25 USD entrada / 10 USD salida por 1M tokens”,
   • Diseña tu sistema desde el principio para que las cargas más ligeras puedan ir a modelos más baratos como Flash / GPT-5 mini.
4. Evita depender en exceso de uno solo
   • Los benchmarks y la opinión pública pueden cambiar cada pocos meses,
   • así que construye en tu app una capa abstracta tipo “LLM adapter” que te permita cambiar entre Gemini y GPT. Esto reducirá tu coste de cambio de modelo en el futuro.

7. Resumen: ¿Cuál es la Mejor Forma de Trabajar con Gemini 3 y GPT-5.1?

• Gemini 3
  Brilla en “contexto largo multimodal + integración con servicios de Google + agentic coding” y es especialmente adecuado para cargas donde manejas vídeo, audio, imágenes y texto juntos.

• GPT-5.1
  Logra un fuerte equilibrio de “conversación natural + personalidad + APIs de agentes”, lo que lo hace muy fácil de usar para automatización de negocio centrada en texto y chatbots de cara a usuarios.

Más que preguntar cuál es “mejor” en absoluto, la respuesta cambia según:

Dónde está tu centro operativo (Google u OpenAI)
Qué tipo de datos manejas (texto principalmente vs. mucho vídeo/audio)
Hasta dónde quieres empujar la agentificación

Si quieres, el siguiente paso podría ser:

• Las tareas concretas que quieres realizar (por ejemplo, “a partir de un vídeo de webinar, generar un informe + resúmenes para redes sociales + preguntas tipo test”)
• Número esperado de usuarios y peticiones
• Tu entorno actual de cloud / SaaS

Con esa información, se pueden organizar recomendaciones arquitectónicas más detalladas, como “para este caso de uso, diseñarlo así con Gemini 3” y “aquí, GPT-5.1 es más barato y sencillo”.

Referencias (principalmente fuentes oficiales)

• Google: A new era of intelligence with Gemini 3
• Google AI for Developers: Gemini models (Gemini 3 Pro Preview specs)
• OpenAI: GPT-5.1: Smarter and More Conversational ChatGPT (Japanese)
• OpenAI: Introducing GPT-5.1 for developers
• The Verge: Google unveils Gemini 3
• The Verge: OpenAI says the brand-new GPT-5.1 is “warmer” and has more “personality” options