El performance del modelo importa, sí, pero no tanto como qué tan fácil es usarlo

En LinkedIn y en todos lados últimamente veo a mucha gente subiéndose al tren del mame de que ya no usan ChatGPT para nada, porque Claude o Gemini son mejores modelos.

Mi take: el rendimiento del modelo importa, sí, pero no tanto como qué tan fácil puedes comenzar a usarlo.

Aunque Gemini sea un mejor modelo, si es más fácil usar Claude Code en la terminal, la banda va a usar Claude Code en la terminal.*

Aunque Gemini sea un mejor modelo, si Xcode 26 trae por default ChatGPT, la banda va a usar ChatGPT.

Aunque Gemini sea un mejor modelo, OpenAI tiene una aplicación nativa que se integra súper bien con otras apps y hace el manejo de workflows mucho más sencillo.

El rendimiento del modelo solo le importa a las personas que tienen un interés a nivel de ingeniería. El resto de las personas, el 98 % de los usuarios de estas herramientas, solo quieren algo que funcione y están dispuestos a usar algo que sea suficientemente bueno, no importa que no esté en el bleeding edge.

Un Alt-Space me abre una ventana flotante de ChatGPT en donde sea que esté, sin usar el mouse, y para algunas aplicaciones automáticamente se conecta con ellas para leer el contexto. Es eso, o abrir una pestaña de Chrome, ir a Gemini, pegar el contenido y escribir el prompt. 

Si funciona y está donde lo necesito, el rendimiento del modelo no importa tanto.** Aplica para modelos LLM y muchas otras cosas.

* Lo bueno aquí es que Claude parece ser el mejor modelo para tareas de programación. Pero si ChatGPT hubiera sacado su agente de programación en la terminal antes que Anthropic, creo que también habrían ganado esa carrera.

** Además: funcionalmente, para la mayoría de tareas, los modelos actuales son prácticamente intercambiables en términos de performance y capacidades.