text-davinci-003: qué fue, qué hacía y por qué OpenAI lo retiró

text-davinci-003 fue uno de los modelos GPT-3.5 que OpenAI publicó en noviembre de 2022, apenas unas semanas antes del lanzamiento público de ChatGPT. Era un modelo de lenguaje (LLM, large language model) accesible solo por API mediante el endpoint de Completions, con 4.097 tokens de contexto, datos de entrenamiento hasta junio de 2021 y un afinado con aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF). OpenAI lo retiró el 4 de enero de 2024 dentro de la deprecación general de los modelos de la familia davinci y lo reemplazó por gpt-3.5-turbo-instruct.

Aunque hoy ya no se puede usar, conviene tener clara su ficha técnica porque sigue apareciendo en cursos, tutoriales antiguos y proyectos heredados que arrastran integraciones con la API de Completions de OpenAI.

Qué era exactamente text-davinci-003

OpenAI lo clasificó como modelo InstructGPT de tercera generación dentro de la serie davinci. La idea no era conversar como ChatGPT, sino seguir instrucciones en una sola tirada: le pasabas un prompt con la tarea (resumir un texto, redactar un correo, traducir, generar código sencillo) y devolvía la respuesta en formato texto. Soportaba inglés, español, francés, alemán y otros idiomas, aunque rendía claramente mejor en inglés.

Las cifras clave que figuraban en su model card:

• Familia: GPT-3.5 (mismo entrenamiento base que code-davinci-002 y text-davinci-002).
• Contexto: 4.097 tokens (entrada y salida combinadas).
• Corte de datos: junio de 2021.
• Afinado: RLHF, igual que la versión que más tarde se popularizó con ChatGPT.
• Endpoint: /v1/completions (no chat).
• Precio inicial: 0,02 dólares por 1.000 tokens, alto para los estándares actuales.

Qué cambió frente a text-davinci-002

La versión 002 se entrenó con supervised fine-tuning sobre demostraciones humanas. La 003 sumó RLHF, el mismo procedimiento que se aplicó a ChatGPT: humanos ranqueando respuestas para enseñar al modelo a preferir las que los evaluadores calificaban como mejores. El resultado mejoró en tres frentes concretos:

• Instrucciones largas: entendía mejor prompts con varias condiciones encadenadas.
• Escritura más fluida: menos repeticiones y mejor estructura en textos extensos.
• Calidad del código: mejoraba a 002 en generación de fragmentos en Python o JavaScript, aunque sin acercarse a Codex o a los modelos posteriores.

Lo que no cambió: las alucinaciones, el corte de datos en 2021 y el formato completion de un solo turno, sin memoria conversacional nativa. Para mantener una conversación había que reenviar todo el historial cada vez, dentro del límite de 4.097 tokens.

Para qué se usaba en proyectos reales

Durante 2022 y 2023, antes de que gpt-3.5-turbo bajara los precios, text-davinci-003 fue el modelo de cabecera de muchos productos. Se usaba para:

• Asistentes embebidos en SaaS: resúmenes de tickets, redacción de respuestas y reformulación de textos.
• Generación de copy: herramientas tipo Jasper o Copy.ai tiraban directamente de su API.
• Clasificación y extracción: categorizar correos, extraer entidades de un texto, etiquetar productos.
• Traducción: aceptable entre lenguas con muchos datos (inglés, español, francés), peor en pares menos representados.
• Generación de código a la carta: autocompletados de funciones, regex, consultas SQL básicas.

Por qué OpenAI lo retiró

OpenAI anunció la deprecación de los modelos antiguos en julio de 2023 y fijó el corte para el 4 de enero de 2024. Junto a text-davinci-003 cayeron text-davinci-002, code-davinci-002, davinci, curie, babbage y ada. El motivo oficial: el endpoint de Completions se quedaba estancado y todo el desarrollo activo migraba a la API de Chat Completions, mucho más barata y con mejor rendimiento por dólar.

El sustituto directo fue gpt-3.5-turbo-instruct, un modelo con interfaz de Completions pero apoyado en la base de gpt-3.5-turbo: rendía parecido a 003 en seguimiento de instrucciones y costaba aproximadamente diez veces menos. Para casos de chat, OpenAI empujó hacia gpt-3.5-turbo y, después, hacia las versiones GPT-4 y GPT-4o.

Migrar código antiguo a la API actual

Si tienes un proyecto heredado que sigue llamando a openai.Completion.create(model="text-davinci-003", ...), las llamadas devolverán error desde 2024. La ruta de migración recomendada por OpenAI tiene dos opciones:

• Mismo formato (Completions): cambiar el modelo a gpt-3.5-turbo-instruct y mantener prompt y parámetros casi como estaban.
• Pasar a chat: reescribir la llamada con chat.completions.create y un array de mensajes con roles system, user y assistant. Es lo que se usa hoy con gpt-4o, gpt-4.1 o cualquier modelo reciente.

La segunda opción es más trabajosa pero abre la puerta a contextos largos (128k tokens en GPT-4 Turbo, 1 millón en algunos modelos actuales) y a herramientas como function calling, JSON estructurado o agentes.

Qué queda hoy de text-davinci-003

Como producto, nada: la API ya no responde y los créditos antiguos no sirven. Como referencia técnica, sigue siendo el modelo que se cita en buena parte de la literatura académica de 2023 sobre InstructGPT y RLHF, y aparece en benchmarks de aquella época como punto de comparación frente a los primeros LLaMA y a los modelos de Anthropic. Saberlo identificar ayuda a leer papers, repos de GitHub y cursos antiguos sin confundirse con los modelos actuales de OpenAI.

Si quieres ver hacia dónde se ha movido la familia de modelos de OpenAI desde entonces, te dejamos dos lecturas recientes: el aterrizaje de GPT-5.5 en Microsoft Foundry y la renegociación del pacto entre Microsoft y OpenAI, que marca el reparto comercial de los modelos sucesores. Y si te interesa el camino opuesto al de las API cerradas, también explicamos por qué la IA empieza a moverse hacia el local.

Preguntas frecuentes sobre text-davinci-003

¿Sigue funcionando text-davinci-003 en 2026?

No. OpenAI lo retiró el 4 de enero de 2024 y las llamadas a la API con ese identificador devuelven error. Para casos similares hay que usar gpt-3.5-turbo-instruct o pasar a la API de Chat Completions con un modelo actual.

¿Cuál es la diferencia entre text-davinci-003 y ChatGPT?

Compartían base GPT-3.5 y entrenamiento con RLHF, pero text-davinci-003 era una API de completion de un solo turno pensada para integraciones, mientras que ChatGPT es un producto conversacional para usuario final con interfaz web, memoria de sesión y un system prompt propio.

¿Qué reemplaza a text-davinci-003 si necesito el endpoint de Completions?

gpt-3.5-turbo-instruct. Mantiene el formato de Completions y rinde de forma comparable en seguimiento de instrucciones, con un coste por token muy inferior. Para casos nuevos, OpenAI recomienda directamente Chat Completions con un modelo de la familia GPT-4 o posterior.

¿Qué tamaño de contexto tenía text-davinci-003?

4.097 tokens entre prompt y respuesta. Era una limitación seria para resumir documentos largos o mantener conversaciones extensas, y fue uno de los motivos por los que se quedó atrás frente a los modelos posteriores con 16k, 128k o más tokens.

¿Hasta cuándo estaban actualizados sus datos?

Hasta junio de 2021, según el corte de entrenamiento que OpenAI publicó en la documentación oficial. No tenía acceso a internet ni se actualizaba dinámicamente: cualquier evento posterior a esa fecha quedaba fuera de su conocimiento.