Cada pocos meses, algún equipo de ingeniería descubre en producción que el modelo que llevaba usando un año dejó de existir de un día para otro. Estas son las dos fechas que vale la pena poner en el calendario ya mismo.
OpenAI retira su modelo de razonamiento o3 de ChatGPT el 26 de agosto de 2026, tras un período de sunset de 90 días. Tanto o3 como GPT-4.5 (ya retirado antes) estaban disponibles solo para suscriptores de pago, lo que da a los equipos que dependen de las características de razonamiento particulares de o3 apenas semanas para evaluar alternativas de la serie GPT-5 y ajustar cualquier flujo de trabajo construido sobre su comportamiento específico. Por separado, OpenAI notificó el 11 de junio de 2026 a desarrolladores que usan snapshots antiguos de GPT-5 y o3 que esos modelos se remueven de la API el 11 de diciembre de 2026.
Los modelos Imagen 4 de Google fueron marcados como deprecados desde el 15 de junio de 2026, con fecha de apagado fijada para el 17 de agosto de 2026. A partir de esa fecha, cualquier aplicación que siga llamando a `generate_images()` sobre Imagen 4 falla con un error duro — no hay degradación gradual ni período de gracia adicional. El destino de migración recomendado por Google para la mayoría de casos de uso es `gemini-3.1-flash-image`, dentro de la familia de modelos de imagen de Gemini.
Este ritmo de retiros —cada pocos meses, con ventanas de 60 a 90 días— ya es la norma en la industria, no la excepción. Los tres grandes proveedores (OpenAI, Google, Anthropic) publican ahora calendarios de deprecación con antelación, pero siguen siendo responsabilidad del equipo que integra el modelo monitorearlos activamente.
Cualquier arquitectura que dependa de un `model_id` hardcodeado en múltiples lugares del código es, por diseño, frágil ante este ritmo de retiros. La recomendación práctica de siempre: centralizar la configuración del modelo en un solo punto (variable de entorno o servicio de configuración), suscribirse a los changelogs de deprecación de cada proveedor que uses, y tratar cada retiro anunciado como una tarea de sprint con fecha límite real, no como una notificación para ignorar hasta que algo se rompa en producción.
Carlos Montiel es arquitecto de soluciones IA empresarial. Implementa LLMs, Agentes, RAG y orquestadores en empresas de Guatemala y Latinoamérica. Contáctalo para una consultoría.
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