Temperatura: el mando «predecible o creativo» de una IA
La temperatura es un ajuste que controla la dosis de azar en las elecciones de palabras de un modelo de lenguaje. Baja, el modelo elige casi siempre la palabra más probable y responde de forma constante; más alta, explora caminos menos previsibles y varía más sus respuestas.
Datos a 22 de octubre de 2026
Lo esencial en cifras
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Cómo funciona
Un modelo de lenguaje escribe su respuesta token a token. En cada paso asigna una probabilidad a cada continuación posible: después de «El gato duerme en el…», «sofá» puede ser muy probable, «tejado» menos y «nube» casi nada. Luego tiene que elegir. La temperatura modifica esa distribución antes de la elección:
- baja: las diferencias se acentúan y la palabra más probable gana casi siempre;
- alta: las probabilidades se igualan y las palabras menos esperadas tienen una oportunidad real.
Las escalas varían según el proveedor. A 22 de octubre de 2026, la API de OpenAI acepta una temperatura entre 0 y 2, mientras que la de Claude acepta de 0 a 1, con 1 por defecto, según sus referencias oficiales.
Un ejemplo concreto
Un equipo de marketing pide a un modelo nombres para una nueva gama de tés. Con una temperatura baja, propone nombres prudentes que apenas cambian de una ejecución a otra. Con una temperatura alta, las ideas son más sorprendentes, con alguna extravagancia de por medio. El mismo equipo, cuando extrae importes en euros de facturas a una hoja de cálculo, quiere lo contrario: temperatura baja, el mismo resultado cada vez, sin creatividad. Para redactar instrucciones adaptadas a cada caso, nuestro generador de prompts le ofrece una plantilla de partida.
Por qué es importante
La temperatura explica por qué dos ejecuciones del mismo prompt dan respuestas distintas, y por qué un programa que espera un formato estricto puede fallar de vez en cuando. Es una palanca sencilla para equilibrar fiabilidad y creatividad, que conviene combinar con una salida estructurada cuando el formato importa.
Este ajuste pierde importancia con los modelos de razonamiento. La documentación de Anthropic indica que los modelos publicados después de Claude Opus 4.6 ya no permiten ajustar la temperatura: solo se acepta el valor 1.
Ideas falsas frecuentes
- «Temperatura baja equivale a respuestas verdaderas». No: hace las respuestas más estables, no más exactas. Un modelo puede repetir con seguridad la misma alucinación.
- «Más alta significa más inteligente o más creativa». A partir de cierto punto, el texto simplemente se vuelve incoherente.
- «Es el mismo ajuste en todas partes». Los rangos y los valores por defecto cambian de un proveedor a otro.
Términos relacionados: token, salida estructurada, modelo de razonamiento, alucinación, API.
Términos relacionados
- Token · Pequeño fragmento de texto (palabra, parte de palabra o signo) que lee y produce un modelo de IA; unidad de medida, límite y precio.
- Alucinación · Respuesta de una IA que parece segura y verosímil pero es falsa o inventada: una cifra, una cita, una fuente o una referencia.
- API · Interfaz que permite a un programa enviar solicitudes a un servicio, por ejemplo un modelo de IA, y recibir sus respuestas.
- Modelo de razonamiento · Modelo de lenguaje entrenado para «pensar» por pasos antes de responder: más lento y caro, pero más sólido en matemáticas, código y lógica.
- Salida estructurada (JSON) · Respuesta de un modelo de IA generada en un formato impuesto, casi siempre un JSON conforme a un esquema, para que la lea un programa.
Para probar
Todo el glosario
Preguntas frecuentes
¿Qué temperatura debo usar?
La documentación de Anthropic recomienda valores cercanos a 0 para tareas analíticas o de opción múltiple y cercanos a 1 para tareas creativas. Para extraer datos, clasificar o generar código, un valor bajo es un buen punto de partida; para buscar ideas de eslóganes, súbalo y compare.
¿Una temperatura de 0 da siempre la misma respuesta?
No completamente. Anthropic señala que, incluso a 0, los resultados no son totalmente deterministas. Las respuestas se vuelven mucho más estables, pero pueden quedar pequeñas variaciones.
¿Puedo cambiar la temperatura en ChatGPT o Claude?
No en las aplicaciones para el público, que usan sus propios ajustes. Se configura mediante la API o en herramientas para desarrolladores y de automatización que la ofrecen. Además, algunos modelos recientes ya no la aceptan.
¿En qué se diferencia de top_p?
Top_p es otra técnica de muestreo: el modelo solo considera las palabras que, juntas, suman una determinada parte de la probabilidad total. OpenAI recomienda ajustar uno u otro, no ambos.
Fuentes de los datos
Datos a 22 de octubre de 2026
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