Errores elevados en la API y ChatGPT
Las caídas y ralentizaciones frecuentes en la API de OpenAI y ChatGPT, coincidiendo con nuevos lanzamientos de funciones y recientes turbulencias corporativas, están generando preocupaciones sobre la fiabilidad tanto entre usuarios de pago como entre desarrolladores que construyen sobre la plataforma. Los comentaristas debaten si la innovación rápida justifica la inestabilidad del servicio, piden SLA más claros o niveles “stable vs. preview” y comparten alternativas como Azure OpenAI, modelos locales y competidores como Phind. El personal de OpenAI reconoce el incidente, lo atribuye a desafíos de escalado con una demanda masiva y promete un análisis posterior.
Caída y síntomas visibles
- Los usuarios informan que la API de OpenAI y ChatGPT están caídos, con errores internos del servidor, cierres de sesión, fallos al iniciar sesión y mensajes genéricos de “problema con tu solicitud”.
- Algunos ven un nuevo desplegable “ChatGPT Alpha” / “alpha models”, aparentemente relacionado con funciones experimentales, lo que añade confusión.
- Los gráficos de disponibilidad de la página de estado para noviembre se perciben como deficientes.
Fiabilidad, escalado y causas alegadas
- Muchos asumen que la caída está vinculada a los picos de tráfico posteriores a Dev Day y al despliegue del chat de voz gratuito.
- Alguien que habla en nombre de OpenAI dice que no está relacionada ni con el despliegue de voz ni con el reciente drama de liderazgo, y la atribuye a desafíos normales de escalado con una base de usuarios muy grande.
- Otros siguen sin convencerse y señalan caídas y ralentizaciones frecuentes desde Dev Day, especialmente para GPT‑4 y
gpt-4-1106-preview.
Impacto en usuarios de pago y desarrolladores de API
- Hay una fuerte frustración por el hecho de que los usuarios de pago y las cargas de trabajo de la API se vean interrumpidos por lanzamientos para usuarios gratuitos.
- Los desarrolladores que integran la Assistants API y los modelos GPT‑4 enfatizan la necesidad de una degradación elegante y de una mejor fiabilidad.
- Surgen preguntas sobre reembolsos y SLA; otro comentarista señala que los términos excluyen explícitamente el servicio ininterrumpido.
Velocidad vs. estabilidad, y estrategia de producto
- Las opiniones están divididas: algunos valoran la iteración rápida incluso con caídas, otros quieren endpoints “stable” frente a “preview” y mensajes más claros de “esto es beta”.
- Se hacen comparaciones con GitHub, Gmail y otros servicios de infraestructura que los usuarios esperan que sean altamente fiables.
Experiencias con nuevas funciones y modelos
- La Assistants API suele gustar, con problemas relacionados con la precisión en la llamada a herramientas y, a veces, con ignorar los archivos proporcionados.
- Varios consideran que los nuevos modelos de vista previa son potentes, pero “insanamente lentos”, lo que afecta a la usabilidad.
Alternativas y opciones de respaldo
- Entre los sustitutos sugeridos están Azure OpenAI (visto como más estable), Bing Chat, Phind, Claude, Pi, modelos locales mediante Ollama (Mistral, Code Llama, OpenChat), Bedrock con Llama 2 y otros.
- Algunos informan que Phind y ciertos modelos abiertos funcionan sorprendentemente bien, especialmente para programar.
Dependencia, productividad y reflexiones más amplias
- Muchos se dan cuenta de lo dependientes que se han vuelto de ChatGPT para programar, escribir y tomar notas; las caídas interrumpen significativamente los flujos de trabajo.
- Un comentarista con TDAH lo describe como más útil que la medicación; otros se preocupan por la sobredependencia y la pérdida de la capacidad de resolver problemas de forma independiente.
Tono: humor y ansiedad
- El hilo mezcla una preocupación seria por la estabilidad de OpenAI con bromas (chistes de errores HTTP, escenarios de atraco de ciencia ficción, “404 CEO NOT FOUND”).
- El incidente amplifica las preocupaciones existentes sobre la gobernanza de la empresa y su fiabilidad a largo plazo, incluso mientras los usuarios elogian las capacidades del producto.