Skiller, te resume todo lo que ocurrió en el espectacular y revolucionario «OpenAI Dev-Day 2025» que viene a cambiar todo (otra vez):

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El OpenAI DevDay 2025, celebrado el 6 de octubre de 2025 en San Francisco y retransmitido en línea, marcó un punto de inflexión en la estrategia de OpenAI para convertirse en una plataforma y no solo un proveedor de modelos. El CEO Sam Altman abrió la keynote con cifras sorprendentes: ChatGPT contaba ya con más de 800 millones de usuarios activos semanales y la API procesaba 6 mil millones de tokens por minuto[1]. Junto a estas métricas de escalado, Altman presentó una batería de anuncios que van desde nuevos modelos más potentes (GPT‑5 Pro, gpt‑realtime‑mini, gpt‑image‑1‑mini) hasta herramientas para que desarrolladores creen agentes, apps y flujos de trabajo completos dentro de la plataforma.

La jornada mostró la ambición de OpenAI de ofrecer un ecosistema completo: Apps en ChatGPT permiten integrar servicios de terceros como Spotify o Zillow en la interfaz conversacional; AgentKit ofrece un constructor visual de agentes autónomos, un kit para embebir interfaces de chat, mecanismos de seguridad y evaluadores automáticos; Codex (basado en GPT‑5‑Codex) se convirtió en un producto general con integración en Slack y paneles de administración; los modelos de vídeo Sora 2 y Sora 2 Pro prometen generación con audio sincronizado y física realista; y el Agentic Commerce Protocol introduce compras instantáneas en la conversación[2][3]. Este informe analiza exhaustivamente todos los anuncios, contrasta fuentes diversas (artículos técnicos, blogs, foros, prensa generalista) y evalúa implicaciones, limitaciones y perspectivas de futuro.

Anuncios clave

1. Apps en ChatGPT y Apps SDK

OpenAI convirtió a ChatGPT en una especie de plataforma operativa al permitir que apps de terceros se incrusten directamente en las conversaciones. Estas aplicaciones no son simples integraciones; se trata de mini‑programas interactivos con UI personalizada que los usuarios pueden invocar por nombre. El blog oficial explica que, por ejemplo, se puede decir “Spotify, haz una lista de canciones para mi fiesta” y la app generará la lista; con Canva se puede diseñar y editar un póster sin salir del chat[4]. Las primeras apps incluyen Booking.com, Canva, Coursera, Expedia, Figma, Spotify y Zillow, y se espera la incorporación de Uber, DoorDash, Instacart, OpenTable, Target, Peloton, Tripadvisor y AllTrails[4].

Las apps utilizan el nuevo Apps SDK, un kit de desarrollo open-source basado en el Model Context Protocol. Permite definir lógica y UI declarativamente y dispone de plantillas y ejemplos[5]. Las aplicaciones se ejecutan en un entorno aislado; los usuarios deben conceder permisos explícitos a cada app y los desarrolladores deben proporcionar políticas de privacidad y controles de datos granulares[6]. OpenAI mencionó la futura monetización mediante el Agentic Commerce Protocol, un estándar abierto (co‑desarrollado con Stripe) que permitirá compras directas y micropagos desde las apps[2].

Impulsores prácticos: Las apps en ChatGPT facilitan flujos que antes requerían múltiples servicios: reservar vuelos con Expedia mientras se diseña una presentación en Canva o buscar un piso en Zillow mientras se escucha música en Spotify. Para los desarrolladores, la ventaja es el acceso inmediato a la enorme base de usuarios de ChatGPT (800 M); para los usuarios, se elimina la fricción de cambiar de plataforma y se aprovechan capacidades de IA como la generación de texto o imágenes.

Limitaciones: La fase inicial solo está disponible para usuarios con cuenta de ChatGPT fuera de la UE y las apps de socios están en inglés[7]. Wired apunta que la selección de partners es limitada y recuerda que intentos previos (Custom GPTs de 2023) no lograron un ecosistema amplio[8]. Además, la monetización y reparto de ingresos aún están por definir, lo que genera dudas sobre la sostenibilidad para desarrolladores independientes[9].

2. AgentKit: herramientas para construir agentes

AgentKit es un conjunto de herramientas que permite a los desarrolladores crear, desplegar y optimizar agentes autónomos. Consta de varias piezas:

• Agent Builder: un constructor visual con interfaz de arrastrar y soltar y nodos (condiciones, bucles, llamadas a modelos, llamadas a APIs) que se combinan para diseñar agentes complejos[10]. Permite definir memoria, estados, flujos condicionales y se integra con el Responses API, un nuevo endpoint que soporta conversaciones multi‑turno y que da acceso a modelos como GPT‑5 Pro.
• ChatKit: biblioteca para insertar interfaces de chat personalizables en webs o aplicaciones, con componentes preconstruidos y soporte para flujos conversacionales y respuestas de agentes[11].
• Guardrails: capa de seguridad open‑source para detectar e impedir jailbreaks, filtrar contenido sensible y ofuscar información personal; se puede configurar granularmente[12].
• Evals for Agents: herramientas para evaluar y optimizar agentes, con datasets de referencia, trazado de pasos y optimización automática de prompts; permite conectar modelos de terceros y usar técnicas de reinforcement fine‑tuning con custom graders[13].
• Connector Registry: repositorio centralizado de conectores (Dropbox, Google Drive, Slack, Teams, Salesforce, HubSpot…) accesibles mediante API; facilita la autenticación y gestión de credenciales[14].

Demo y casos de uso: Durante la keynote, Greg Brockman construyó en ocho minutos un agente que generaba la agenda del DevDay usando Agent Builder[15]. Empresas como Ramp y LY Corporation dijeron que la herramienta redujo drásticamente sus ciclos de iteración y permitió a equipos no técnicos crear agentes efectivos[16].

Críticas y riesgos: Algunos análisis señalan que AgentKit puede suponer lock‑in para desarrolladores y empresas. El blog de Superprompt advierte que, si se necesitan más de 100 conectores o infraestructura auto‑alojada, es mejor usar herramientas como Zapier o n8n; también alerta sobre la dependencia del ecosistema de OpenAI, posibles problemas de fiabilidad y precios aún no claros[17]. Dado que AgentKit está en beta, todavía no cubre todos los flujos empresariales, y su disponibilidad general podría tardar. Sin embargo, las capacidades de evaluación automática y la integración con modelos de gran capacidad prometen acelerar la construcción de agentes sofisticados.

3. Codex (GPT‑5‑Codex) ahora disponible públicamente

OpenAI anunció que Codex, su asistente de codificación, pasa de beta a disponibilidad general. La nueva versión se basa en GPT‑5‑Codex, un modelo especializado en entender y generar código. Novedades clave[18]:

1. Integración con Slack: los usuarios pueden invocar a Codex en cualquier canal de Slack usando @codex; este revisa pull requests y ofrece sugerencias.
2. SDK: un software development kit permite incrustar el agente de codificación en workflows personalizados usando TypeScript; empresas como Instacart lo utilizan para limpiar código obsoleto y acelerar su ciclo de desarrollo[19].
3. Paneles de administración: ofrecen controles de entorno, monitorización y análisis para directores de ingeniería, permitiendo gestionar tokens y costes[18].
4. Rendimiento: según OpenAI, el uso de Codex aumentó 10 veces desde agosto y sirvió 40 billones de tokens en tres semanas. En los equipos internos de OpenAI, se fusionan un 70 % más de pull requests cada semana gracias a Codex[20].

En la keynote se destacaron estudios de casos: Cisco redujo a la mitad el tiempo de revisión de código y Instacart automatizó la limpieza de su base de código[19].

4. Nuevos modelos y APIs

4.1 GPT‑5 Pro

GPT‑5 Pro es una versión de alto rendimiento de GPT‑5 diseñada para tareas que requieren precisión, como análisis financiero, legal o sanitario. En la documentación, GPT‑5 Pro utiliza un modo de razonamiento de alta prioridad (reasoning.effort = high) y una ventana de contexto de 400 000 tokens con salida máxima de 272 000 tokens[21]. Acepta entrada de texto o imágenes y produce texto; no incluye modo de intérprete de código. Su corte de conocimientos es el 30 de septiembre de 2024[21]. El modelo se ofrece únicamente a través de la Responses API y su precio es 15 $ por millón de tokens de entrada y 120 $ por millón de tokens de salida[21][22].

Comparado con el GPT‑5 estándar, que cuesta 1,25 $ por millón de tokens de entrada, GPT‑5 Pro es significativamente más caro pero ofrece mayor precisión y menor alucinación. En el evento se mencionó que los clientes de industrias reguladas valoran la exactitud de GPT‑5 Pro[23].

4.2 gpt‑realtime‑mini

Para interacciones de voz en streaming, OpenAI lanzó gpt‑realtime‑mini, un modelo más pequeño y económico que su versión de voz completa. El modelo puede aceptar texto, imágenes y audio y generar respuestas en texto o audio. Su ventana de contexto es de 32 000 tokens y la salida máxima de 4 096 tokens[24]. La cut‑off de conocimiento es el 1 de octubre de 2023[24]. El precio es notablemente inferior: 0,60 $ por millón de tokens de entrada y 2,40 $ por millón de tokens de salida[24], lo que según TechCrunch lo hace 70 % más barato que el modelo de voz avanzado[25].

Aunque es menos potente que gpt‑realtime (completo), su coste reducido abre aplicaciones de voz en escala, como asistentes telefónicos, bots de atención al cliente y dispositivos IoT.

4.3 gpt‑image‑1‑mini

OpenAI presentó gpt‑image‑1‑mini, un modelo de generación de imágenes más pequeño y económico que gpt‑image‑1. Los documentos de la API muestran que acepta tanto texto como imágenes como entrada y produce imágenes. Su rendimiento es ligeramente inferior (“Higher” vs. “Highest”) y la velocidad más lenta, pero su coste es mucho menor: 2 $ por millón de tokens de entrada de texto, 0,20 $ para tokens en caché y 8 $ por millón de tokens de salida; adicionalmente, la entrada de tokens de imagen cuesta 2,50 $ por millón de tokens y la salida de imagen 8 $ por millón[26][27]. Para generación de imágenes completas, ofrece precios fijos: 0,005–0,006 $ por imagen de baja calidad (1024×1024 o 1024×1536) y 0,011–0,015 $ por imagen de calidad media[27].

Este modelo permite a startups ofrecer generación de imágenes con un coste aproximado similar a DALL‑E 3, lo que puede democratizar el acceso a IA creativa.

4.4 Sora 2 y Sora 2 Pro

La segunda generación de Sora, el modelo generador de vídeo, representa uno de los avances más llamativos. Sora 2 es descrito como “más físicamente preciso, realista y controlable”[28]. A diferencia de su predecesor, es capaz de:

• Simular física del mundo real: un balón de baloncesto rebota contra el tablero de forma realista y los objetos conservan continuidad entre planos[28]. Un artículo independiente señala que Sora 2 evita movimientos sin peso y mantiene la persistencia de estado entre tomas[29].
• Generar audio sincronizado: produce pistas sonoras con diálogos y efectos alineados con el vídeo[28]. Esto permite crear vídeos cinemáticos con narración sin necesidad de posproducción.
• Control avanzado: los creadores pueden guiar la cámara, mezclar planos y realizar remixing de escenas según un guion; la app Sora para iOS permite grabar verticalmente y expandir el entorno a planos panorámicos[30].

La disponibilidad es limitada: la app se lanzó en EE. UU. y Canadá mediante invitaciones y el modelo Sora 2 se ofrecerá de forma gratuita con límites generosos; para clientes de ChatGPT Pro habrá un modelo Sora 2 Pro de mayor calidad en Sora.com[31]. En la API, sora‑2 cuesta 0,10 $ por segundo de vídeo de 720×1280 o 1280×720, mientras sora‑2‑pro cuesta 0,30 $ por segundo en resolución estándar y 0,50 $ por segundo en alta resolución[32].

4.5 Otros modelos y servicios

La compañía también anunció la disponibilidad general de GPT‑4.5 y modelos “nano” pero no proporcionó detalles extensos durante DevDay. Asimismo, presentó un dashboard de salud de servicios para clientes empresariales y un Connector Registry para unificar la gestión de integraciones.[14]

5. Agentic Commerce Protocol e Instant Checkout

Junto a las apps y agentes, OpenAI introdujo un mecanismo de comercio integrado: Instant Checkout. Permite que los usuarios compren artículos directamente en ChatGPT; inicialmente está disponible para productos de Etsy y pronto se ampliará a vendedores de Shopify[2]. El trasfondo es el Agentic Commerce Protocol (ACP), un estándar abierto co‑desarrollado con Stripe que define cómo un agente conversa con un comerciante y finaliza transacciones[3].

El ACP busca que el ecosistema de apps pueda generar ingresos: los comerciantes pagan una tarifa por transacción completada, mientras que los usuarios no pagan comisión adicional. Las búsquedas de productos en ChatGPT se basan únicamente en relevancia, no en pagos promocionales, aunque los listados que ofrecen Instant Checkout incluyen un distintivo[2]. Se menciona que inicialmente solo admite compras de un artículo, pero el objetivo es incorporar carritos y expandirse a más regiones[3]. La propuesta abre posibilidades de comercio conversacional y micropagos dentro de agentes, pero implica retos regulatorios y de seguridad.

6. Métricas de escalado y alianzas industriales

OpenAI destacó el crecimiento explosivo de su base de usuarios y su infraestructura:

• 800 millones de usuarios semanales en ChatGPT y 6 mil millones de tokens por minuto en la API[1]. Algunos blogs como Max‑productive.ai observan que este volumen posiciona a OpenAI como una plataforma con alcance similar a las principales redes sociales[33].
• La compañía anunció una alianza multianual con AMD para adquirir hasta 6 gigawatios de chips MI450, mediante compras directas o a través de proveedores cloud[34]. AMD afirmó que el contrato generará decenas de miles de millones de dólares, e incluye garantías para que OpenAI obtenga hasta 160 millones de acciones de AMD a 0,01 $ por acción si se cumplen hitos de despliegue[35]. Esta alianza busca diversificar la dependencia frente a Nvidia y garantizar suministro de GPUs.
• Se mencionó la planificación de instalar 6 gigawatios de capacidad de cómputo con un despliegue inicial de 1 GW, confirmando la escala colosal de la infraestructura[34].

Diagrama textual de AgentKit

Un agente construido con AgentKit sigue este flujo:

[Usuario o evento] → [Agent Builder (nodos visuales)]
                → [Llamadas a modelos (Responses API/GPT‑5 Pro, gpt‑realtime‑mini)]
                → [Conectores (Dropbox, Slack, Salesforce, etc.)]
                → [Guardrails (detección de PII, bloqueo de jailbreaks)]
                → [Evals / Graders automáticos] → [Respuesta al usuario o acción]

Cada nodo puede contener lógica condicional (if/else), bucles, transformaciones de datos y llamadas de API. La memoria del agente permite almacenar contexto a largo plazo y las plantillas facilitan reproducir flujos comunes (p. ej., un agente de atención al cliente). Las salidas pueden enviarse a ChatKit para mostrar una interfaz de chat embebida o a cualquier webhook.

Implicaciones

Para desarrolladores y startups

Ventajas:

• Ecosistema y distribución: El acceso a 800 M de usuarios y 6 B tokens/minuto ofrece un mercado inmediato para apps. Gracias al Apps SDK, startups pueden lanzar servicios de música, diseño o logística dentro de ChatGPT sin construir frontends nativos. Además, AgentKit simplifica la creación de agentes y flujos automatizados mediante un entorno visual y API unificada; esto reduce la dependencia de múltiples herramientas como Zapier o n8n[17].
• Monetización potencial: El futuro Agentic Commerce Protocol permitirá pagos y micropagos integrados, creando modelos de negocio de suscripción o de transacción. Los desarrolladores podrían cobrar por la generación de un informe, la reserva de un viaje o el acceso a un modelo personalizado. OpenAI planea activar funciones de monetización una vez probada la seguridad y la experiencia de usuario.
• Herramientas de evaluación y seguridad: La integración de Evals y Guardrails proporciona un marco para probar y asegurar agentes antes de desplegarlos. Las empresas pueden medir la calidad de las respuestas, optimizar prompts y prevenir la exposición de PII. Esto reduce el riesgo de incidentes de seguridad o alucinaciones.

Desafíos:

• Dependencia y lock‑in: Construir apps y agentes sobre la plataforma de OpenAI implica depender de sus políticas, precios y disponibilidad. Si se requieren más de 100 conectores o una infraestructura auto‑alojada, Superprompt recomienda usar alternativas como Zapier, n8n o LangChain[17].
• Costes y rendimiento: Los modelos avanzados como GPT‑5 Pro son caros (120 $ por millón de tokens de salida). Para flujos intensivos, el coste puede ser prohibitivo. Aunque gpt‑realtime‑mini y gpt‑image‑1‑mini reducen costes, su rendimiento es inferior y pueden no ser adecuados para aplicaciones críticas. También se reportaron quejas sobre la lentitud y errores de GPT‑5 comparado con otros modelos, e incluso post en Reddit denuncian que GPT‑5 es más lento y menos fiable que Gemini 2.5 Pro[36].
• Compatibilidad regional y normativas: Las apps y Instant Checkout están limitadas geográficamente (fuera de UE, solo EE. UU. en el caso de compras). Esto restringe a startups internacionales. Además, el cumplimiento de leyes como GDPR obliga a gestionar datos con cuidado y puede limitar la adopción.

Para empresas y grandes organizaciones

Oportunidades:

• Automatización de procesos: Las empresas pueden construir agentes para atención al cliente, análisis de datos, generación de informes o integración de sistemas internos. Con el Connector Registry, se conectan a CRM, bases de datos y servicios en la nube sin desarrollar conectores personalizados. Esto reduce costes de IT y permite a equipos no técnicos crear flujos eficientemente[14].
• Desarrollo de productos innovadores: La integración de modelos de vídeo (Sora 2) y de imagen (gpt‑image‑1‑mini) permite crear contenido marketing, prototipos de productos y material educativo en minutos. Empresas de educación como Coursera y HubSpot ya exploran generar materiales visuales personalizados[37].
• Optimización de código y productividad: Codex automatiza revisiones y sugiere cambios, lo que se traduce en más PRs fusionados y reducción de errores[20]. Los paneles de administración ayudan a controlar el gasto y asignar recursos.

Riesgos:

• Confidencialidad y privacidad: La centralización de datos sensibles en agentes puede exponer a las organizaciones a fugas. Aunque Guardrails ayuda a filtrar PII, las políticas de OpenAI y la certificación de apps serán cruciales.
• Pérdida de control: Al delegar procesos a agentes basados en un proveedor externo, las empresas corren el riesgo de fallos del servicio, cambios de precios o políticas y limitaciones de personalización. La alianza con AMD y la expansión de la infraestructura muestra la escala, pero no garantiza que no haya interrupciones[34].

Para usuarios particulares

Beneficios:

• Centralización de servicios: Con apps en ChatGPT, un usuario puede escuchar música, reservar viajes, planificar una cena y diseñar un cartel sin abrir múltiples aplicaciones. Esto ahorra tiempo y reduce la fricción. La integración de Instant Checkout permitirá comprar productos de Etsy o Shopify desde la conversación[38].
• Acceso a tecnología avanzada: Modelos como gpt‑image‑1‑mini y Sora 2 democratizan la creación de imágenes y vídeos. Creativos y aficionados pueden generar bocetos, animaciones y presentaciones con bajo coste, ampliando su capacidad expresiva.

Preocupaciones:

• Contenido engañoso y deepfakes: Sora 2 permite insertar la imagen de personas reales en vídeos generados y la app Sora facilita que los usuarios creen avatares digitales de amigos. Esto ha generado inquietudes sobre la creación de deepfakes, y artículos señalan que la app está inundada de videos de Sam Altman robando GPUs[39]. Aunque OpenAI aplica filtros para restringir contenido sexual, violencia extrema o propaganda, se han observado inconsistencias (por ejemplo, se permitió representar consumo de marihuana pero no de crack o autolesiones)[40].
• Privacidad y uso de datos: Para utilizar las apps, los usuarios deben conceder permisos a servicios de terceros, lo que puede implicar compartir información personal o financiera. Es vital leer las políticas de privacidad de cada app, que según las directrices deben ser transparentes[6].

Controversias, críticas y debates

Rendimiento y fiabilidad de GPT‑5

A pesar del entusiasmo de OpenAI, la recepción de GPT‑5 ha sido mixta. Usuarios en foros de desarrolladores han reportado que GPT‑5 produce respuestas menos precisas, es más lento y comete errores graves en tareas de programación, especialmente en la generación de SQL. Un usuario de Reddit afirma que GPT‑5 tardaba 13 minutos en una petición que Gemini 2.5 Pro resolvía en 2 minutos, y que sus respuestas eran cortas y sin “personalidad”[36]. Otro análisis en Dev.to sugiere que el lanzamiento estuvo sobrecargado de expectativas y comparado con GPT‑4o se percibe como un retroceso; los autores concluyen que la escalabilidad no implica mejoras lineales y que las limitaciones de bias, ética y generalización persisten[41].

OpenAI respondió con la versión GPT‑5 Pro, pero su alto precio puede restringir su adopción. Las comparaciones con modelos de la competencia (como Gemini 2.5 Pro o Claude 5) se intensificarán a medida que más usuarios prueben los nuevos modelos.

Competencia y desplazamiento de herramientas existentes

Herramientas como Zapier, n8n y frameworks open‑source (LangChain, LlamaIndex) han permitido construir flujos y agentes desde hace años. El análisis de Superprompt considera que AgentKit puede reemplazar la “cinta adhesiva” de múltiples herramientas con una solución unificada, pero advierte de que la plataforma de OpenAI tiene menos conectores y falta de opciones de auto‑alojamiento[17]. Esto plantea un dilema: apostar por la comodidad de un ecosistema integrado o mantener la flexibilidad de soluciones modulares.

Asimismo, la oferta de Instant Checkout puede competir con empresas de pagos conversacionales y marketplaces. Al controlarse desde ChatGPT, se difumina la frontera entre el asistente y un sistema operativo, generando preocupación por un monopolio de la experiencia de usuario. Wired critica que la lista de partners iniciales sea reducida y que no se expliquen los detalles del reparto de ingresos[8].

Ética y deepfakes en Sora 2

La capacidad de Sora 2 para generar vídeos hiperrealistas con sonido conlleva riesgos. Algunos usuarios han comenzado a crear deepfakes de figuras públicas —en la app se encontraron vídeos de Sam Altman “robando GPUs”[39]— y se teme que esta tecnología se use para manipulación política, extorsión o desinformación. Aunque OpenAI impone restricciones (no se permite sexualidad explícita, violencia gráfica o extremismo, y se añaden metadatos C2PA en las imágenes[27]), se han observado filtraciones. También existe el problema de consentimiento: la app permite añadir “cameos” de amigos y control de si otros pueden usar tu avatar.

Otra crítica se centra en el impacto en la creatividad: algunos artistas temen que herramientas como Sora 2 y gpt‑image‑1‑mini homogenizarán el diseño gráfico y sustituyan a profesionales. No obstante, defensores argumentan que estas herramientas amplían las posibilidades creativas y reducen tiempos de producción[42].

Seguridad y abuso de agentes

Los agentes autónomos pueden ejecutar acciones en nombre del usuario. Si no se gestionan adecuadamente los permisos, un agente podría enviar correos, realizar compras o publicar en redes sociales sin supervisión. Guardrails mitiga estos riesgos filtrando información sensible, pero no garantiza la ausencia de comportamientos inesperados. Los evaluadores Evals ayudan a detectar problemas, pero la complejidad de los agentes aumentará a medida que integren múltiples sistemas. Los fallos de un agente de trading, por ejemplo, podrían tener consecuencias financieras graves. OpenAI reconoce la necesidad de vigilancia humana y promete ampliar las pruebas con su comunidad antes de la disponibilidad general[13].

Conclusiones y perspectivas

El DevDay 2025 de OpenAI representa un salto hacia la construcción de un ecosistema integral en torno a la IA generativa. Los anuncios muestran una estrategia de plataforma: ofrecer herramientas (AgentKit, Apps SDK) para que desarrolladores creen aplicaciones y agentes, modelos especializados (GPT‑5 Pro, gpt‑realtime‑mini, gpt‑image‑1‑mini, Sora 2) para que el ecosistema pueda automatizar tareas variadas y un protocolo de comercio para monetizar el uso. Las cifras de escalado y la alianza con AMD indican un compromiso a largo plazo por asegurar infraestructura.

Sin embargo, el éxito de esta visión dependerá de varios factores. Por un lado, la adopción por parte de desarrolladores: deberán decidir entre un entorno integrado pero propietario o soluciones abiertas. Por otro, la respuesta del mercado y la regulación frente a riesgos de privacidad, deepfakes y control monopolístico. La comunidad técnica ha manifestado preocupaciones sobre el rendimiento de GPT‑5 y la fiabilidad de los agentes, lo que obliga a OpenAI a mejorar la calidad y la transparencia. Además, la monetización justa y el reparto de ingresos serán esenciales para atraer a pequeños desarrolladores.

En última instancia, DevDay 2025 deja claro que OpenAI aspira a que ChatGPT sea la interfaz universal para acceder a servicios, ejecutar agentes y realizar compras. Si consigue equilibrar innovación y responsabilidad, podría transformar la forma en que interactuamos con la tecnología y dar paso a una nueva era de agentes inteligentes y comercio conversacional.

[1] [23] OpenAI DevDay 2025 live blog
https://simonwillison.net/2025/Oct/6/openai-devday-live-blog/
[2] [3] [38] Buy it in ChatGPT: Instant Checkout and the Agentic Commerce Protocol | OpenAI
https://openai.com/index/buy-it-in-chatgpt/
[4] ChatGPT apps are live: Here are the first ones you can try | The Verge
https://www.theverge.com/news/793081/chagpt-apps-sdk-spotify-zillow-openai
[5] [6] [7] Introducing apps in ChatGPT and the new Apps SDK | OpenAI
https://openai.com/index/introducing-apps-in-chatgpt/
[8] [9] OpenAI Wants ChatGPT to Be Your Future Operating System | WIRED
https://www.wired.com/story/openai-dev-day-sam-altman-chatgpt-apps/
[10] [11] [12] [13] [14] [16] Introducing AgentKit | OpenAI
https://openai.com/index/introducing-agentkit/
[15] OpenAI just dropped “AgentKit, A drag-and-drop AI agent builder. No code, just logic. : r/ChatGPTPro
https://www.reddit.com/r/ChatGPTPro/comments/1nzqm7z/openai_just_dropped_agentkit_a_draganddrop_ai/
[17] OpenAI AgentKit & Agent Builder: Complete DevDay 2025 Launch Guide – Superprompt.com
https://www.superprompt.com/blog/openai-agentkit-agent-builder-guide
[18] [19] [20] Codex is now generally available | OpenAI
https://openai.com/index/codex-now-generally-available/
[21] [22] Model – OpenAI API
https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5-pro
[24] Model – OpenAI API
https://platform.openai.com/docs/models/gpt-realtime-mini
[25] [30] OpenAI ramps up developer push with more powerful models in its API | TechCrunch
https://techcrunch.com/2025/10/06/openai-ramps-up-developer-push-with-more-powerful-models-in-its-api/
[26] [27] Model – OpenAI API
https://platform.openai.com/docs/models/gpt-image-1-mini
[28] [31] Sora 2 is here | OpenAI
https://openai.com/index/sora-2/
[29] How Sora 2 Improves Realism, Physics & Control in AI Video (2025)
https://skywork.ai/blog/how-sora-2-improves-realism-physics-control-ai-video-2025/
[32] Pricing | OpenAI
https://openai.com/api/pricing/
[33] OpenAI DevDay 2025: AgentKit, Apps SDK and new API Launch
https://max-productive.ai/blog/openai-devday-2025-agentkit-apps-sdk-gpt5-pro/
[34] From ChatGPT 5 Pro to Sora 2: Checkout the Biggest Announcements from OpenAI’s DevDay 2025 – Gizbot News
https://www.gizbot.com/artificial-intelligence/chatgpt-5-pro-to-sora-2-checkout-the-biggest-announcements-from-openai-devday-2025-119459.html
[35] OpenAI and AMD Strike Multibillion-Dollar Chip Partnership – Slashdot
https://slashdot.org/story/25/10/06/141218/openai-and-amd-strike-multibillion-dollar-chip-partnership
[36] GPT-5 is a massive letdown – here’s my experience after 2 days : r/ChatGPTPro
https://www.reddit.com/r/ChatGPTPro/comments/1mnq2n6/gpt5_is_a_massive_letdown_heres_my_experience/
[37] Introducing our latest image generation model in the API | OpenAI
https://openai.com/index/image-generation-api/
[39] [40] OpenAI’s New Sora App Lets You Deepfake Yourself for Entertainment | WIRED
https://www.wired.com/story/openai-sora-app-ai-deepfakes-entertainment/
[41] The Hype and the Hangover: Unpacking the Underwhelming Debut of GPT-5 – DEV Community
https://dev.to/grenishrai/the-hype-and-the-hangover-unpacking-the-underwhelming-debut-of-gpt-5-1cc6
[42] Sora 2 Blurs Reality: Physically Accurate Video, Synced Dialogue, and a Path to AGI
https://completeaitraining.com/news/sora-2-blurs-reality-physically-accurate-video-synced/

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