ChatGPT dots como radar de productos: por qué la descarga de datos va en una tarea asignada

ChatGPT dots puede hacer «investigación proactiva» cuando usted no está. La documentación de OpenAI dice que esa investigación no puede cambiar contenido a través de plugins, ni enviar mensajes, ni controlar un navegador o un ordenador. Además, ChatGPT trata como acción de escritura cualquier herramienta MCP sin readOnlyHint. Una herramienta que trae datos de productos cobra en cada llamada, así que EveryInfra no la marca como de solo lectura. De esas dos cosas deducimos que un dot no puede, por iniciativa propia, traer datos nuevos de Amazon o TikTok Shop mediante el MCP remoto de EveryInfra; no lo probamos dentro de un dot. Por eso la descarga de datos va en una tarea diaria que usted le asigna. Después, la investigación proactiva lee el resultado guardado y le avisa de lo que cambió.

Lo comprobamos el 2026-11-01 (hora de Singapur, SGT). Hicimos 27 llamadas reales a las listas de Amazon de Cocina y comedor, a una ficha de producto de Amazon, a TikTok Shop y a Temu. Se cobraron 17, por un total de 0,022794 USD. La lista de más vendidos traía precio en solo 0 a 48 de cada 100 filas. Sus posiciones no se movieron nada en una hora, y tras 12,6 horas el producto mediano se movió dos puestos. En Temu, 26 de 47 productos coincidentes cambiaron de precio. La receta diaria de este artículo usa 13 llamadas y cuesta 0,015558 USD en tarifas de API.

El caso de uso es concreto. Un vendedor de comercio transfronterizo quiere que un dot revise cada día los más vendidos y las novedades de Amazon. También quiere que mire algunas palabras clave en TikTok Shop y Temu para detectar productos nuevos y cambios de precio, y que le avise cuando algo se mueva. Primero comprobamos qué es dots, qué planes lo incluyen y si funciona en la Unión Europea y el Reino Unido, siempre con el texto de OpenAI. Luego mostramos cómo conectar el MCP remoto de EveryInfra. Al final usamos datos de llamadas reales para responder tres preguntas: ¿vale la pena un radar diario?, ¿cuánto cuesta cada ejecución? y ¿qué campos necesitan una segunda llamada?

No tenemos una cuenta Pro ni Business Premium para probar. Por eso, cada paso del lado de ChatGPT en este artículo es un ejemplo de configuración. Cada cifra de EveryInfra viene de una respuesta real.

Qué es ChatGPT dots: un agente siempre activo con su propio ordenador

OpenAI presentó dots en su DevDay del 2026-09-29. La página de lanzamiento describe un dot como un agente siempre activo que funciona con GPT‑6 Astra (OpenAI, «Introducing dots»). Cada dot tiene su propio ordenador en la nube y su navegador, y puede llegar a más de 4000 aplicaciones mediante plugins. Se le habla desde ChatGPT en el escritorio, en la web y en la app móvil. También se le encuentra en Slack y Teams (documentación, «Channels»).

Desde el 2026-10-28, los usuarios Pro de Estados Unidos también pueden escribirle a su dot por iMessage o RCS (9to5Mac, 2026-10-28). Es una beta. El Centro de ayuda indica que los mensajes pasan por un tercero llamado Linq y que no tienen cifrado de extremo a extremo (Centro de ayuda, «Getting started with your dot»). No ponga claves de API ni listas de precios privadas en esos mensajes.

Un dot se diferencia de un chat normal de ChatGPT en dos cosas. La primera es que tiene su propio ordenador. La página «Computers and apps» explica que cada dot recibe una máquina en la nube con navegador y programas comunes (documentación). También puede usar el ordenador de usted mediante la app de escritorio de ChatGPT. The Verge lo describe como un compañero de trabajo que sabe usar otros programas (prueba de The Verge). En esa prueba, el dot se detuvo ante una verificación humana y ante un formulario bancario, y pidió a la periodista que tomara el control.

La segunda diferencia es que un dot trabaja cuando usted calla. Cuando está inactivo, usa sus aplicaciones conectadas para hacer investigación proactiva. Después le trae una sugerencia o una pregunta (documentación, «Tasks and memory»). Para quien vende en marketplaces, esto es lo atractivo. El dot ideal revisaría las listas cada mañana y avisaría cuando un producto nuevo sube o un competidor baja el precio. Pero OpenAI pone un límite firme a la investigación proactiva, y ese límite define todo el diseño.

Según la misma página, un dot parte de la memoria de ChatGPT y guarda sus propias notas sobre sus preferencias, decisiones y trabajo en curso. Las preguntas frecuentes de privacidad dicen que OpenAI no entrena directamente con la investigación proactiva ni con sus notas. Las demás conversaciones y tareas del dot siguen la configuración de controles de datos (FAQ de privacidad, controles de datos). Para un radar de productos, basta con decirle sus reglas una vez. Por ejemplo: «utensilios de cocina, de 15 a 60 USD, con menos de 100 reseñas». El dot puede aplicar esas reglas en sus investigaciones posteriores.

Qué planes incluyen ChatGPT dots, y qué pasa en España y el resto de Europa

La página del Centro de ayuda «Getting started with your dot» tiene una sección llamada «Which plans include dots?». Hicimos una captura a las 14:42 (hora de Singapur) del 2026-11-01. El párrafo de los planes aparece enmarcado abajo.

La tabla reúne ese párrafo con otras páginas de OpenAI. Todos los precios son precios públicos leídos el 2026-11-01. Pueden cambiar, así que conviene revisar las páginas oficiales antes de contratar.

Para los lectores de España y del resto de la Unión Europea hay dos casos. Los dots personales de Pro no están disponibles en el EEE, Suiza ni el Reino Unido. Lo dice el propio Centro de ayuda; no es una suposición nuestra. Business Premium usa otras palabras. El Centro de ayuda habla de «regiones compatibles de ChatGPT, según la elegibilidad del espacio de trabajo». La documentación para desarrolladores dice que dots se está desplegando en todo el mundo.

Ninguno de los dos textos excluye Europa por su nombre, pero tampoco garantiza que un espacio de trabajo europeo tenga dots hoy. Un equipo en España debería pedir a su administrador que busque el interruptor de dots en la consola. No tenemos un espacio de trabajo europeo, así que no podemos ir más allá del texto. Para vendedores en México, Colombia, Chile o Argentina, la regla de Pro no menciona exclusiones, aunque conviene confirmarlo en la propia app. OpenAI sostiene en otro texto que las pymes europeas adoptan agentes con rapidez (OpenAI), pero eso no cambia esta regla.

Hay más detalles en el Centro de ayuda y en las notas de versión. Durante el primer mes, un dot trae un uso adicional. Las conversaciones con el dot no cuentan para los límites de uso de ChatGPT, pero las tareas que el dot inicia en ChatGPT Work o Codex sí cuentan (Ayuda 20001530). Dots no funciona en la web móvil, solo en las apps y en la web de escritorio. Un puesto Business Premium incluye cinco veces el uso de un puesto estándar (FAQ Business). La página de espacios de trabajo también aclara que los controles de modelo de Enterprise no se aplican al dot principal (dots en espacios de trabajo).

Las notas de versión del 2026-10-29 añaden un cambio de uso (notas de versión de ChatGPT). Pro 100 y Pro 500 reciben el doble de su asignación anterior de Work y Codex. Además, se cancela el recorte anunciado para Pro 200. Un dot que inicia tareas en su nombre consume esa asignación, de modo que un radar diario tiene menos riesgo de llegar al límite.

TechCrunch entrevistó el 2026-10-26 a Alexander Embiricos, responsable de producto de Codex (TechCrunch). El artículo confirma que dots empieza en un plan de 100 USD al mes. Por tanto, los «0,015558 USD al día» de este artículo son solo la tarifa de API de EveryInfra. Se supone que usted ya paga al menos 100 USD al mes por ChatGPT. Para un vendedor pequeño que sigue pocas categorías, el plan de ChatGPT es el coste real; la tarifa de API es casi nada a su lado.

Investigación proactiva frente a tareas asignadas en ChatGPT dots

Esta es la sección más importante. La página «Tasks and memory» divide el trabajo de un dot en dos tipos. El primero es una tarea que usted asigna, que puede ejecutarse una vez o de forma programada. El segundo es la investigación proactiva que el dot hace además del trabajo asignado. La página dice que el dot puede investigar la información que tiene permiso para leer y guardar notas privadas. Sobre los límites, la frase exacta es: «Proactive research itself doesn't send messages, change connected apps, or control a browser or computer.» Es decir, la investigación proactiva en sí no envía mensajes, no cambia las aplicaciones conectadas y no controla un navegador ni un ordenador. Hicimos una captura de esa sección a las 00:57 (hora de Singapur) del 2026-11-01.

Las preguntas frecuentes de privacidad y seguridad dan más detalle (Ayuda 20001529). La investigación proactiva puede leer las fuentes conectadas permitidas y guardar notas privadas, pero sus herramientas no pueden directamente enviar mensajes a otras personas, cambiar contenido a través de plugins ni controlar un navegador o un ordenador. La misma página dice que las reglas personalizadas no pueden cambiar la revisión automática ni las restricciones de la investigación proactiva.

«Tasks and memory» añade dos puntos. Las tareas recurrentes asignadas pueden incluir acciones que usted haya autorizado, y sus permisos y su calendario son independientes de la investigación proactiva. Durante la investigación proactiva, unos agentes de fondo entregan sus hallazgos al dot, y el dot puede traerle una sugerencia o una pregunta.

Ninguna de estas páginas usa las palabras «solo lectura» (read-only) ni readOnlyHint. La idea de que «la investigación proactiva solo puede llamar a herramientas marcadas como de solo lectura» es una deducción nuestra: ChatGPT probablemente decide si una herramienta de plugin «cambia contenido» según su readOnlyHint. La base es la guía «Custom MCP server», citada en la sección sobre readOnlyHint más abajo. No lo probamos dentro de un dot.

Para un vendedor, la tabla apunta en una dirección. La investigación proactiva sirve para leer y pensar. Puede revisar la tabla de ayer, comparar presupuestos de su correo o avisar de un salto de posición. No sirve para salir a buscar datos nuevos, al menos cuando esa búsqueda necesita una herramienta que no es de solo lectura.

ChatGPT dots frente a una tarea programada normal de ChatGPT

Muchos lectores preguntan para qué necesitan dots, si ChatGPT ya tiene tareas programadas desde hace tiempo. En este caso de uso, las dos opciones se diferencian en tres puntos.

Primero, un dot tiene su propio ordenador y navegador. En una tarea asignada puede abrir una página web que ninguna API cubre, algo que una tarea programada normal no puede hacer. El precio es un consumo extra de Work o Codex, y el dot puede quedarse esperando ante una verificación humana. Segundo, un dot trae sugerencias sin que usted pregunte, mientras que una tarea programada normal se ejecuta a una hora y devuelve un resultado. Tercero, un dot puede avisarle por Slack, Teams o mensaje de texto, así que es más probable que usted vea la alerta.

Para un radar de productos, el segundo punto es el más valioso. Pero, como vimos, solo puede leer. Así que el reparto razonable es este. La descarga diaria y fija va a una tarea asignada, o a un programador externo a ChatGPT. El juicio va a la investigación proactiva: «después de leer la tabla de hoy y la de ayer, ¿qué producto merece su atención?». Ese juicio no cuesta nada en tarifas de API. Si usted ya usa un radar de demanda con tareas programadas normales, dots añade sobre todo la segunda mitad; la descarga casi no cambia.

Por qué deducimos que la investigación proactiva no puede llamar a las herramientas de datos: readOnlyHint

La especificación MCP define campos de pista para cada herramienta. Uno de ellos, readOnlyHint, indica que la herramienta no cambia su entorno (especificación MCP, ToolAnnotations). La guía para desarrolladores «Custom MCP server» explica cómo lo usa ChatGPT (documentación). ChatGPT respeta readOnlyHint, y una herramienta sin esa pista cuenta como acción de escritura. Las acciones de escritura piden su confirmación por defecto. La guía de planificación de plugins también pide marcar por separado las herramientas de lectura y las de escritura (Plan tools).

A las 14:37 (hora de Singapur) del 2026-11-01 enviamos tools/list a https://api.everyinfra.com/mcp, una vez con clave y otra sin ella. Las dos respuestas coincidieron: 12 herramientas, 7 con readOnlyHint=true y 5 con false. La herramienta de datos everyinfra_call_api y la de búsqueda web everyinfra_search declaran readOnlyHint=false, openWorldHint=true y destructiveHint=true.

Las herramientas de datos no cambian nada en Amazon ni en TikTok, pero cada llamada descuenta dinero de su saldo. La guía de plugins dice que readOnlyHint es true solo cuando la herramienta no puede cambiar el estado (Plan tools); con esa definición, una llamada de pago no es de solo lectura.

Según nuestra deducción, con la investigación proactiva sola un dot no puede obtener datos nuevos de EveryInfra. Sí puede leer datos guardados en una unidad o una hoja conectada, y quizá también usar everyinfra_get_job para leer el resultado de un trabajo asíncrono que lanzó una tarea asignada. No probamos ninguno de los dos casos dentro de un dot.

Para una tarea asignada que corre sin supervisión, importa más otra etiqueta: everyinfra_call_api también declara destructiveHint=true. La guía de plugins define esa pista como una herramienta que puede causar resultados irreversibles o difíciles de revertir. El artículo de ayuda «Managing app permissions» dice que esas acciones pueden necesitar una revisión adicional, y que con «permitir acciones de bajo riesgo» las acciones de más riesgo pueden seguir pidiendo confirmación o ser rechazadas.

Ninguna página de OpenAI que leímos explica cómo usa ChatGPT destructiveHint, así que no podemos afirmar si cada descarga mostrará un aviso. La configuración prudente tiene tres partes. Primero, dé a este plugin el nivel «permitir todas las acciones», o cree una regla «actuar sin preguntar» para everyinfra_call_api; la ayuda dice que el ajuste general de la cuenta no ofrece «permitir todas las acciones», pero una app concreta puede ofrecerlo. Segundo, limite el gasto con el tope de la clave que se explica más abajo. Tercero, tras la primera ejecución, revise en la actividad del dot si algún paso quedó esperando aprobación.

Cómo conectar el MCP remoto de EveryInfra a ChatGPT dots: ejemplo de configuración

Los dots comparten plugins con ChatGPT, ChatGPT Work y Codex. Si instala y autoriza un plugin en un sitio, su dot puede usarlo con los mismos permisos (FAQ de privacidad, plugins de Codex). La página del Centro de ayuda «Connecting custom MCP servers» enumera los pasos (Ayuda 12584461). Se abre Plugins, se pulsa «+» y se elige «Add custom MCP server». Después se escriben un nombre y la URL de conexión; para un servidor privado también existe Secure MCP Tunnel (Secure MCP tunnels). Por último se elige el tipo de autenticación, se marca «I understand and want to continue» y se pulsa «Create as a plugin» (Connect and test your plugin).

Esta opción solo existe en la web. Las preguntas frecuentes del Centro de ayuda aclaran que no hay límites geográficos. Es decir, un vendedor en España puede añadir el MCP a ChatGPT, aunque no tenga un dot personal.

Conviene pensar primero en la autenticación. EveryInfra no publica metadatos OAuth. A las 14:51 (hora de Singapur) del 2026-11-01 enviamos un GET a cada una de las tres URL de descubrimiento, y las tres devolvieron 404. Sin clave, el MCP devuelve un error que indica que acepta la clave en una cabecera o como ?key= en la URL. Por eso, en ChatGPT hay que elegir «No authentication» y poner la clave en la URL de conexión. Este es nuestro ejemplo de configuración; no lo hemos recorrido dentro de un dot.

# Ejemplo de configuración (ChatGPT web → Plugins → + → Add custom MCP server)
Name:            EveryInfra datos de producto
Description:     Listas y fichas de Amazon, búsqueda en TikTok Shop y Temu.
                 Cada llamada se cobra al precio del catálogo.
Connection URL:  https://api.everyinfra.com/mcp?key=<una clave solo para ChatGPT>
Authentication:  No authentication
[x] I understand and want to continue
→ Create as a plugin

# Permisos de la app (Settings → Apps → EveryInfra datos de producto)
La tarea diaria asignada debe llamar a everyinfra_call_api:
  - Cuenta personal: aprobar la confirmación, o crear una regla
    "Take action without asking" para esta herramienta
  - Espacio de trabajo: un administrador crea y publica el plugin y lo permite por rol

Poner la clave en una URL tiene un coste: ChatGPT guarda la URL, y cualquiera que vea la configuración de la app puede verla. Cree una clave aparte para ChatGPT con tres límites. Primero, permita solo las capacidades amazon/*, tiktok/* y temu/* (clave con scope_mode=selected). Segundo, fije un tope total en dólares (spend_limit_usd); al llegar al tope, las llamadas devuelven 403 key_spend_limit_reached y no se cobra nada. Tercero, ponga una fecha de caducidad.

Los tres campos están en nuestra especificación OpenAPI. Con la receta de este artículo, un año de API cuesta unos 5,68 USD, así que un tope de 10 USD cubre el año entero. Si la URL se filtra, la pérdida no pasa de ese tope. Para la configuración en cada cliente, vea la guía del MCP remoto y la página del servidor MCP.

Ahora, la mayor duda abierta: ¿puede Pro llamar a herramientas que no son de solo lectura? La guía para desarrolladores «Custom MCP server» dice que ChatGPT admite herramientas de lectura y de escritura, y que las de escritura piden confirmación por defecto. Se puede pedir a ChatGPT que recuerde «permitir» durante una conversación; una conversación nueva vuelve a preguntar. Seguimos esa guía: según ella, everyinfra_call_api funciona en Pro y la primera llamada necesita su aprobación.

Pero las preguntas frecuentes de la Ayuda 12584461 no coinciden. Dicen que los usuarios Pro pueden conectar servidores MCP personalizados con permisos de lectura y consulta (read/fetch), y que el MCP completo es solo para Business y Enterprise/Edu. Mostramos los dos textos; hasta probarlo dentro de un dot, no podemos decir cuál acierta. Una tarea diaria sin supervisión añade otro riesgo: si se detiene ante una confirmación, ese día no hay datos. Por eso conviene configurar antes la app con «permitir todas las acciones» o añadir una regla «actuar sin preguntar» para la herramienta de datos.

Los espacios de trabajo están más claros. En un espacio Business, solo los administradores y propietarios pueden crear y publicar plugins MCP personalizados. Enterprise y Edu usan control de acceso por roles (Ayuda 12584461).

Los permisos de las apps tienen cuatro niveles: preguntar siempre, permitir acciones de lectura, permitir acciones de bajo riesgo y permitir todas las acciones (Managing app permissions). Las reglas personalizadas tienen cuatro comportamientos: actuar sin preguntar, actuar cuando usted lo diga, preguntar antes de actuar y pasarle el control a usted. Además, la revisión automática comprueba cada acción, y los cambios de contraseña o las transferencias de dinero siempre requieren que usted intervenga (Auto-review). Así que incluso con «actuar sin preguntar», la regla solo se aplica a la tarea asignada; las preguntas frecuentes de privacidad dicen que las reglas personalizadas no cambian las restricciones de la investigación proactiva.

Una ida y vuelta real por MCP: qué envía el dot y qué recibe

Una vez conectado un MCP personalizado, cada llamada del dot a una herramienta es un tools/call de JSON-RPC. A las 00:52 (hora de Singapur) del 2026-11-01 enviamos la misma petición con curl, con la clave en una cabecera. La llamada leía la lista de más vendidos de Cocina y comedor de Amazon con el nombre corto kitchen.

// Petición: tools/call (2026-11-01 00:52:23 SGT)
{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call",
 "params":{"name":"everyinfra_call_api",
           "arguments":{"platform":"amazon","action":"bestsellers",
                        "params":{"keyword":"kitchen","limit":100}}}}

// Respuesta (extracto, 9,1 s, 53 080 bytes)
{"platform":"amazon","action":"bestsellers","count":100,
 "results":[{"id":"B0BZYCJK89","rank":1,"name":"Owala FreeSip Stainless Steel Water Bottle 24 oz",
             "rating":4.6,"review_count":144163},          // posiciones 1 a 50: sin price
            …,
            {"id":"B0CJF94M8J","rank":31, …},              // fila 51: la posición vuelve a 31
            …,
            {"id":"B0B4PPHG8G","rank":51,"name":"Ninja PossibleCooker PRO 8-in-1",
             "price":{"value":119.99,"currency":"$"},"rating":4.6,"review_count":6863}],
 "billing":{"charged":true,"charged_usd":0.001389}}

La respuesta muestra tres cosas. Primero, count es 100, pero solo hay 80 ID de producto únicos: desde la fila 51 las posiciones vuelven a empezar en 31, así que 20 filas están repetidas. Segundo, solo 30 filas tienen price, todas entre las posiciones 51 y 80; las 50 primeras no traen precio. Aquí price es un objeto con value y currency, mientras que la ficha de producto devuelve un número y TikTok Shop una cadena con el signo de dólar. Hay que unificar los tres formatos antes de guardarlos.

Tercero, el cobro es el precio de catálogo, 0,001389 USD, el mismo que figura en la página de la capacidad de más vendidos. Cada uno de estos hechos cambia el diseño del radar, y las pruebas siguientes parten de ellos.

Las fichas de producto funcionan mejor en modo asíncrono. Se añade "mode":"async" a los argumentos y la API devuelve un job_id al instante. Luego se lee el resultado con everyinfra_get_job, que es de solo lectura y gratis. Enviamos la petición a las 00:54:58 (hora de Singapur). A las 00:55:36 el trabajo estaba en «finalizing» y a las 00:55:41 en «succeeded».

// 1) Inicio (00:54:58 SGT). Responde al instante. Se cobran 0,001389 USD.
{"name":"everyinfra_call_api","arguments":{"platform":"amazon","action":"profile",
  "params":{"url":"https://www.amazon.com/dp/B0DB6KW9SQ"},"mode":"async"}}
→ {"status":"running","job_id":"job_d404515c…","charged_usd":0.001389,
   "next_step":"call everyinfra_get_job with job_id job_d404515c…"}

// 2) Lectura del resultado (00:55:41 SGT). get_job es de solo lectura y gratis.
{"name":"everyinfra_get_job","arguments":{"job_id":"job_d404515c…"}}
→ {"status":"succeeded","results":{"asin":"B0DB6KW9SQ",
   "title":"Ninja Blast Max …","price":59.49,"list_price":99.99,"rating_count":3290}}

Esta división encaja con las dos capas de permisos de un dot. La tarea asignada lanza el trabajo con call_api, que no es de solo lectura. En teoría, la investigación proactiva puede leer el resultado con get_job, que sí lo es. Las llamadas síncronas tienen un margen de 85 segundos. Una lista tarda unos 9 segundos y una ficha a veces tarda entre 20 y 30. Cuando una tarea mezcla ambas cosas, el modo asíncrono evita que se agote el tiempo.

El flujo del radar: ChatGPT dots lo ejecuta una vez al día, en 6 pasos

Si se juntan todos los límites, sale un radar que de verdad puede funcionar. La tarea diaria asignada trae y guarda los datos. La investigación proactiva lee los datos guardados y le avisa cuando un cambio merece su tiempo.

Este es el texto de la tarea diaria para el dot. Es estricto a propósito: no queremos que el modelo decida cada día qué llamar. Las capacidades, los parámetros, las palabras clave y el límite de llamadas están fijados, y el modelo solo compara y redacta el resumen. Es un ejemplo de configuración que no hemos ejecutado dentro de un dot.

Tarea diaria: radar de productos (cada día, 08:00 hora de Singapur)
Herramientas: solo el plugin EveryInfra datos de producto. Máximo 13 llamadas a everyinfra_call_api.
1. amazon/bestsellers keyword=https://www.amazon.com/Best-Sellers-Kitchen-Dining/zgbs/kitchen limit=100
2. amazon/bestsellers keyword=https://www.amazon.com/gp/new-releases/kitchen limit=100
   Quitar duplicados por id en ambas listas. Conservar la posición de la primera aparición.
3. tiktok/shop_search keyword=portable blender / silicone baking mat / ice maker, country=US
4. temu/search con las mismas 3 palabras clave, sort=newest, limit=50
5. De los pasos 1 y 2, elegir 5 productos: nuevos en una lista, que suben 10+ puestos
   o con menos de 100 reseñas. Llamar a amazon/profile para esos 5
   (mode=async, leer con everyinfra_get_job).
6. Comparar con la tabla de ayer: cambio de posición, cambio de precio de 5 % o más, id nuevos.
7. Añadir las filas de hoy a la hoja «Radar de productos» y escribir un resumen de 8 líneas como máximo.
   Ante cualquier error, anotar el código y el request_id. No reintentar más de 2 veces.
   Si TikTok Shop sigue fallando tras 2 reintentos, saltarlo hoy.

Varias decisiones salen de las pruebas. ¿Por qué usar la URL completa de la lista y no el nombre corto? A las 00:47 y a las 00:52 (hora de Singapur), las dos formas dieron resultados distintos: entre sus 44 primeros productos hubo 3 diferentes y 31 posiciones distintas. Para comparar día a día hay que usar siempre la misma forma. ¿Por qué un umbral de precio del 5 %? En Temu, 11 de los 26 precios que cambiaron se movieron menos de un 1 %. Sin umbral, cada día llegaría un montón de avisos de «baja un 0,1 %». ¿Por qué solo 5 fichas? Lo explica la sección siguiente.

Prueba 1: la lista de más vendidos trae precio en 0 a 48 filas

Entre las 00:47 y las 14:37 (hora de Singapur) del 2026-11-01 leímos cinco veces la lista de más vendidos de Cocina y comedor. Solo cambiaron la forma de la entrada y la hora. En cada lectura quitamos los ID repetidos y contamos las filas con price.

La cobertura de precio salta entre el 0 % y el 48 %. Las filas con precio forman siempre un bloque de posiciones: las 50 primeras, de la 51 a la 80, o las 30 primeras. Quizá la página de la lista carga en dos partes y cada lectura solo trae precios de una. Sea cual sea la causa, el resultado para el radar es el mismo. La lista de más vendidos sirve para saber «quién está, en qué posición y con cuántas reseñas», pero no para el precio. Para el precio hay que llamar a la capacidad de ficha de producto.

Por eso la receta completa solo 5 fichas al día. Completar las 100 costaría 0,1389 USD al día solo en fichas, nueve veces la receta entera. Normalmente solo unos pocos productos que suben merecen una consulta de precio.

El otro problema son las filas repetidas. La lectura con nombre corto y la de novedades de las 00:48 devolvieron 100 filas, pero solo 80 productos únicos. Las 20 últimas filas volvían a empezar en la posición 31 y repetían productos anteriores. Si se comparan esas 100 filas con las de ayer, las 20 repeticiones parecen cambios de posición. Por eso la tarea pide quitar duplicados por ID y quedarse con la primera posición.

Prueba 2: cuánto se mueven las posiciones en un día

Para la misma lista y la misma forma de entrada tenemos tres lecturas: 00:59, 01:59 y 14:37 (hora de Singapur). Las dos primeras están separadas por una hora, y los 100 productos mantuvieron su posición. La segunda y la tercera están separadas por 12,6 horas, y el gráfico muestra ese intervalo.

En la lista de más vendidos, 95 de los 100 productos estaban en ambas lecturas; entraron 5 y salieron 5. De esos 95, 22 conservaron su posición. El movimiento mediano fue de 2 puestos y el mayor de 15, y solo 3 productos se movieron 10 puestos o más. Los 10 primeros seguían siendo los mismos productos. Las novedades se comportaron de forma parecida: 96 en común, 24 sin cambio, movimiento mediano de 1, máximo de 10 y 4 productos nuevos. Las dos lecturas de novedades de las 00:48 y las 02:00 estaban separadas por una hora, y sus 80 productos comunes mantuvieron la posición.

El blog de vendedores de Amazon dice que las listas de más vendidos se actualizan con frecuencia (blog de vendedores de Amazon, «Product ideas»). Pero en esta categoría las posiciones no se movieron en una hora y apenas uno o dos puestos en medio día. Basta con una revisión al día; más revisiones solo añaden coste y ruido. Para detectar subidas bruscas, Amazon tiene otra lista, Movers & Shakers, que según el mismo blog se actualiza cada hora y muestra las mayores subidas de ventas en 24 horas. No la probamos, así que no está en la receta.

Prueba 3: el 69 % de las novedades tiene menos de 100 reseñas

El blog de vendedores de Amazon da una idea para elegir productos: si la demanda es alta y hay pocas reseñas, probablemente la competencia es menor. La lista de novedades es un buen lugar para encontrarlos. Tomamos la lectura de novedades de las 14:37 (hora de Singapur) y agrupamos las 99 filas que traían número de reseñas.

De 99 productos, 69 tenían menos de 100 reseñas y 19 menos de 10, con una mediana de 39. Pero 7 superaban las 1000 reseñas, y uno llegaba a 34 490: claramente una nueva versión de un producto antiguo. Así que «novedad» no siempre significa «producto nuevo». El radar debe filtrar otra vez por número de reseñas, y solo cuentan como caras nuevas los que tienen menos de 100.

En ese momento, un solo producto estaba a la vez en novedades y en más vendidos. Era B0GKHWGMBS, una funda de neopreno para vasos de bebidas frías, número 1 en novedades y número 27 en más vendidos. Un producto que va arriba en novedades y ya entró en más vendidos es justo lo primero que el radar debería enseñarle.

Prueba 4: una palabra clave, tres marketplaces, tres rangos de precio

La otra mitad del radar vigila otros marketplaces. ¿Dónde están los precios en TikTok Shop y Temu para la misma categoría? Buscamos «portable blender» (licuadora portátil) en los tres, y repetimos TikTok Shop por la tarde.

TikTok Shop dio la mayor sorpresa. Con la misma palabra y los mismos parámetros, los 10 resultados de la tarde no coincidían con ninguno de la mañana, y tres eran cables de carga para licuadoras portátiles. El orden de búsqueda de TikTok Shop cambia rápido y no se ciñe a una categoría. Así que el radar no puede comparar «los 10 primeros de hoy» con «los 10 primeros de ayer». Tiene que seguir los productos por ID: guardar cada ID que aparece y seguir después su precio y sus unidades vendidas. Fíjese también en que TikTok Shop devuelve el precio como cadena con el signo de dólar, por ejemplo «$129.99».

Algunas coincidencias entre plataformas sí aparecen. En Amazon, la ficha de Ninja Blast Max (B0DB6KW9SQ) mostraba 59,49 USD a las 00:55 (hora de Singapur), con precio de lista de 99,99 USD y 3290 valoraciones. Por la tarde, TikTok Shop devolvió «Ninja Blast Max Portable Blender - BC251» a 129,99 USD con 1130 vendidos. Los códigos de modelo no coinciden, así que quizá no sea el mismo paquete. Lo tratamos como una señal para revisar a mano, no como una diferencia de precio. Este paso es el que mejor encaja con la investigación proactiva: el dot lee dos tablas guardadas, detecta coincidencias probables y le pregunta si quiere profundizar.

Prueba 5: en Temu, la mitad de los precios cambió en 14 horas

En Temu usamos sort=newest (orden por novedad). A las 00:48 y a las 14:39 (hora de Singapur) obtuvimos 50 resultados en cada lectura. Cuarenta y siete estaban en ambas y tres eran nuevos. Es mucho más estable que TikTok Shop, así que Temu sirve bien para seguir precios. De los 47 productos comunes, 26 cambiaron de precio.

De esos 26, 19 subieron y 7 bajaron. Once se movieron un 5 % o más, y cinco un 10 % o más. La mayor bajada fue del 36,4 % y la mayor subida del 26,5 %. Otros 11 cambiaron unos céntimos, menos del 1 %. De aquí salen dos lecciones. Primera: los precios de Temu merecen una revisión diaria, porque la mitad se movió en un día y algunos mucho. Segunda: hace falta un umbral, o una subida del 0,1 % se convierte en noticia. Con un umbral del 5 %, estos datos dan unos 11 cambios al día, algo que una persona revisa en pocos minutos.

Primero intentamos ordenar por ventas con sort=bestselling. A las 00:51 (hora de Singapur) la API devolvió 422. El error enumeraba los valores permitidos (newest, popular, price_asc, price_desc y relevance) y decía que no se había cobrado nada. Escribimos los errores así pensando en quien llama desde una IA. Un dot que lee este error puede cambiar a popular y reintentar sin que usted intervenga. Los parámetros completos están en la página de búsqueda de Temu y en la de búsqueda de TikTok Shop.

Completar precios: tres lecturas de una misma ficha

La lista de más vendidos no da precios fiables, así que el radar usa amazon/profile. Elegimos una lámina de silicona para hornear (B0HFS7K4GP) de la lista de novedades y la leímos tres veces en un día.

El precio no cambió en las tres lecturas. La posición en la categoría osciló entre 175 y 187, y en la subcategoría pasó del 1 al 2. En medio día llegaron cuatro valoraciones nuevas. La ficha devuelve muchos más campos que la lista: precio, precio de lista, valoración, número de valoraciones, existencias, vendedor, la ruta completa de categorías y dos posiciones. Una combinación como «número 1 en láminas para hornear, 179 en Cocina y comedor» es útil. Indica que el producto lidera un nicho pero aún tiene margen en la categoría amplia. Las listas no dan estos campos, así que 5 fichas al día compensan su coste.

Decida pronto el formato de la tabla, porque el dot la leerá cada día. Use una fila por producto y día. Incluya al menos estas columnas: fecha, plataforma, ID de producto, nombre de la lista, posición, precio en USD como número y número de reseñas. Añada las unidades vendidas cuando la fuente las dé, que es el caso de TikTok Shop y Temu. Guarde también el request_id de cada llamada, para poder rastrear cualquier cifra rara hasta la respuesta original.

Con una tabla larga que crece cada día, el dot solo necesita leer los dos últimos días para comparar. Guarde la tabla en Google Drive, OneDrive o SharePoint, para que ChatGPT pueda conectarse. La investigación profunda y la proactiva solo usan acciones de lectura de esas apps (investigación profunda, apps conectadas).

El coste diario de API de un radar con ChatGPT dots: 13 llamadas, 0,015558 USD

La tabla muestra las llamadas y la tarifa de API de un día con la receta. Cada precio unitario es el price_usd del catálogo de capacidades, leído a las 14:37 (hora de Singapur) del 2026-11-01. Cada precio coincide con el charged_usd de nuestras respuestas reales.

Treinta días cuestan 0,4667 USD y un año unos 5,68 USD. Cinco categorías a la vez cuestan unos 2,334 USD cada 30 días. La partida mayor son las fichas, con el 45 % del total. Si solo le interesa la posición y no el precio, baje las fichas a 2 y el día costará unos 0,0114 USD.

Las llamadas fallidas no se cobran. De nuestras 27 llamadas de ese día, se cobraron 17 y 10 no. La tabla las separa por capacidad.

TikTok Shop fue el paso menos estable. Sin contar el límite de frecuencia, ese día solo 2 de 6 búsquedas salieron bien. Los 4 fallos llegaron entre las 00:52 y las 00:53 y a las 02:02 (hora de Singapur), y la búsqueda de las 14:38 volvió a funcionar. Por eso la receta permite como máximo 2 reintentos en TikTok Shop; después, se salta ese día y se descarga al día siguiente. La tabla larga sigue cada producto por su ID, así que perder un día apenas afecta.

Al lado del plan de ChatGPT, esta tarifa de API es casi nada. El nivel Pro más barato cuesta 100 USD al mes, y Business Premium exige al menos 2 puestos, es decir, 250 USD al mes con pago mensual. Así que la pregunta real no es si la API es cara, sino si usted ya tiene Pro o Business Premium. Si no, contratar Pro solo para este radar no compensa. Hay una vía más barata en la sección «¿Sin Pro? Descargue fuera de ChatGPT». Todos los precios están en la página de precios.

Errores y cobros: 429, 422 y fallos del servidor

Un dot se ejecuta solo cada día y nadie mira cuando una llamada falla. Por eso cada error tiene que ser comprensible para el modelo. En las pruebas nos encontramos tres tipos de errores, y todas las filas de la tabla son respuestas reales.

Esos 3 avisos de límite no los causó la receta: durante la prueba, varios trabajos compartían una misma clave con un tope de 10 llamadas por minuto. Según la especificación OpenAPI, el límite por minuto de las llamadas de pago se aplica a la cuenta y lo comparten todas sus claves; una clave puede tener además un límite propio más bajo. El valor actual aparece en la cabecera de respuesta x-ratelimit-limit-requests. Trece llamadas al día no llegan al límite. Pero varias categorías en la misma cuenta, todas a las 08:00, sí pueden chocar; separe las horas de inicio unos minutos. Los fallos del servidor indican cuántos fallos van y cuántos reintentos quedan, y en el tercer fallo el error dice qué revisar. El paso 7 de la tarea aprovecha esto para que el dot no reintente sin fin. La lista completa de códigos de error está en la guía de inicio rápido.

Lo que no puede hacer la investigación proactiva

Estos son tres límites para este caso de uso, según el texto de OpenAI y nuestras pruebas. Léalos antes de gastar 100 USD.

Primero, según nuestra deducción, la investigación proactiva no puede traer datos nuevos. El texto de OpenAI dice que no puede cambiar contenido a través de plugins, y que las reglas personalizadas no levantan ese límite. ChatGPT trata como escritura las herramientas sin readOnlyHint, y las herramientas de datos de EveryInfra no están marcadas como de solo lectura. Juntando las dos cosas, «el dot revisa las listas de hoy en su tiempo libre» probablemente no funciona con EveryInfra; no lo probamos dentro de un dot. Lo que podemos respaldar es «la tarea asignada descarga a las 08:00 y el dot lee el resultado después».

Segundo, la investigación proactiva no compra, no cambia precios y no publica productos. No puede enviar mensajes, cambiar contenido de las apps ni controlar un navegador u ordenador. Esas acciones pertenecen a las tareas asignadas, dentro de los permisos que usted dé. Los cambios de contraseña y las transferencias de dinero siempre requieren que usted intervenga, incluso en una tarea asignada.

Tercero, el dot no interpreta por usted las condiciones de cada plataforma. Amazon, TikTok Shop y Temu tienen sus propias reglas sobre el acceso automatizado. Investigar productos con datos públicos no es lo mismo que revender esos datos a gran escala. La receta de este artículo hace 13 peticiones al día y encaja en el primer caso; para su propio uso, lea usted las condiciones.

También hay que contar con la fiabilidad del dot. Un hilo de Reddit en r/OpenAI, con 204 votos y 161 comentarios, se quejaba al principio de que los dots no lograban conectarse a casi nada (hilo de Reddit). La reseña de MacStories dice que las tareas programadas fallan demasiado y no siempre por motivos claros. Son opiniones de usuarios, no pruebas nuestras. Aun así, muestran por qué la tarea diaria debe escribir los resultados en una hoja que usted pueda ver. Una línea en el chat que diga «hoy no hay cambios» no basta.

¿Sin Pro? Descargue fuera de ChatGPT y deje que el dot lea

Puede que usted esté en una región sin dots Pro, como España o el resto de la UE. Puede que no tenga Business Premium. O puede que descubra que Pro bloquea las herramientas que no son de solo lectura. En los tres casos hay otra vía: no descargar datos dentro de ChatGPT. Ejecute su propio programador una vez al día, por ejemplo cron en un servidor, n8n o GitHub Actions. Llame a la API REST y escriba el resultado en una hoja de una unidad que ChatGPT pueda leer.

Después, un dot o un chat normal de ChatGPT lee esa hoja con acceso de solo lectura. La descarga ya no depende de las reglas de permisos de ChatGPT, y los límites de la investigación proactiva dejan de ser un problema. Esta es la forma REST; lee $EVERYINFRA_API_KEY de una variable de entorno.

# Se ejecuta cada día a las 08:00 desde su propio programador. Escriba la salida en una hoja que ChatGPT pueda leer.
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"amazon","action":"bestsellers",
       "params":{"keyword":"https://www.amazon.com/gp/new-releases/kitchen","limit":100}}' \
  | jq '[.results[] | {id, rank, name, price: .price.value, review_count}]
        | group_by(.id) | map(min_by(.rank)) | sort_by(.rank)'

Nuestro artículo del 2026-10-27, un radar de demanda con tareas programadas de ChatGPT, compara «conectar el MCP directamente» con «descargar fuera y que ChatGPT solo lea». La misma conclusión vale para dots. Para diseñar el seguimiento de precios, vea seguimiento de precios en Amazon con ofertas comparables y convertir el seguimiento de precios en un producto de suscripción.

Para elegir capacidades, empiece por las páginas de plataforma: API de datos de Amazon, API de datos de TikTok y API de datos de Temu. Amazon también tiene búsqueda, además de listas y fichas. TikTok Shop tiene además una lista de productos más vendidos. No la probamos aquí, pero es una buena siguiente pieza para la receta. Probamos solo amazon.com; no comprobamos las listas de Amazon México ni de Amazon España.

Elija la configuración que encaja con su situación

La configuración adecuada depende de su plan de ChatGPT y de su región. La tabla reúne las conclusiones de las secciones anteriores e indica, en cada fila, lo que no hemos confirmado.

Nuestra opinión es sencilla. Si ya paga Pro o Business Premium, vale la pena probar dots: la API cuesta menos de 0,50 USD al mes, así que el coste extra es casi cero. Si piensa contratar Pro solo para este radar, primero use durante dos semanas un programador externo con ChatGPT normal y compruebe si de verdad lee el resumen diario. El fallo más común de una herramienta para elegir productos no es la falta de datos, sino que nadie los lea.

Añadir una categoría es fácil: cambie las dos URL de lista y las tres palabras clave de la tarea. Las llamadas y los costes crecen en línea recta. Empiece por una categoría que conozca bien y déjela una semana entera. Revise cuántos avisos da cada umbral en su categoría. Los tres umbrales son subir 10 o más puestos, cambiar el precio un 5 % o más y tener menos de 100 reseñas. Después copie la configuración a otras categorías. La velocidad de cambio puede variar mucho. En cocina, las posiciones se movieron uno o dos puestos en medio día; en categorías de temporada, media lista puede cambiar en un día alrededor de una gran oferta.

Cambios recientes

2026-10-06 y 2026-10-07: Amazon celebró Prime Big Deal Days. Adobe contabilizó 9860 millones de USD en gasto en línea en EE. UU., un 8,5 % más que el año anterior (Digital Commerce 360, 2026-10-08). Qué significa para usted: las semanas después de una gran oferta son cuando las listas se reordenan y suben productos nuevos. Un radar que empiece ahora verá la subida previa a la temporada alta.

2026-10-13: la sala de prensa de TikTok Shop publicó su previsión navideña. Las campañas de Black Friday y Cyber Monday van del 11 al 30 de noviembre. La plataforma registró más de 100 000 millones de búsquedas con intención de compra en 2025, y la oferta de productos creció un 1200 % desde 2024 (sala de prensa de TikTok). Qué significa para usted: los resultados de TikTok Shop ya cambian rápido y cambiarán más en temporada alta. Seguir por ID de producto importa más que comparar posiciones.

2026-10-21: Anthropic lanzó Claude Duet como vista previa de investigación para usuarios Pro, Max y Ultra, con lista de espera (Claude Duet). Revisa las cuentas conectadas cada pocas horas y funciona con más de 6000 conectores. Meta lanzó Muse en septiembre (sala de prensa de Meta). Qué significa para usted: los agentes siempre activos ya vienen de varios proveedores. El reparto de este artículo sirve con cualquiera: la descarga va en una tarea asignada y la parte siempre activa se queda en solo lectura.

2026-10-28: los dots ganaron mensajes por iMessage y RCS, solo para usuarios Pro de EE. UU. y en beta (9to5Mac). Qué significa para usted: las alertas del radar pueden llegar al móvil como mensajes. Pasan por un tercero y no tienen cifrado de extremo a extremo, así que no incluya claves ni precios privados.

2026-10-29: las notas de versión de ChatGPT duplicaron la asignación de Work y Codex para Pro 100 y Pro 500 (notas de versión). El recorte previsto para Pro 200 quedó cancelado. Qué significa para usted: las tareas que inicia su dot consumen esa asignación, y con más margen un radar diario tiene menos riesgo de llegar al límite.

Preguntas frecuentes sobre ChatGPT dots

¿Cuánto cuesta ChatGPT dots y funciona con Plus?

El uso personal exige Pro, a 100, 200 o 500 USD al mes, y el primer dot no tiene coste extra. Los equipos usan puestos Business Premium a 125 USD por usuario al mes con pago mensual, o 100 USD con pago anual, con un mínimo de 2 puestos. Plus no figura en la lista de planes del Centro de ayuda. (Origen de la pregunta: sugerencias de búsqueda «chatgpt dots price» y «chatgpt dots for plus». Fuentes: Ayuda 20001530, niveles Pro, FAQ Business, leídas el 2026-11-01.)

¿Está disponible ChatGPT dots en España, la UE y el Reino Unido?

No en Pro personal. El Centro de ayuda dice que los dots Pro son para mayores de 18 años fuera del EEE, Suiza y el Reino Unido. Para Business Premium habla de «regiones compatibles, según la elegibilidad del espacio de trabajo», y la documentación dice que se despliega en todo el mundo. Los equipos europeos deben pedir a un administrador que lo revise en la consola. Añadir un MCP personalizado no tiene límites geográficos. (Origen de la pregunta: sugerencias «openai dots europe» y «openai dots eu». Fuentes: Ayuda 20001530, documentación, Ayuda 12584461.)

¿Puede la investigación proactiva de ChatGPT dots llamar a herramientas MCP?

La documentación dice que la investigación proactiva puede leer lo que tiene permiso para leer, pero no puede cambiar contenido a través de plugins, enviar mensajes ni controlar un navegador u ordenador, y las reglas personalizadas no lo cambian. ChatGPT trata como acción de escritura una herramienta sin readOnlyHint. De ahí deducimos que la investigación proactiva solo puede llamar a herramientas marcadas de solo lectura; no lo probamos dentro de un dot. Las herramientas de datos de EveryInfra se cobran por llamada y declaran readOnlyHint=false, así que la descarga va en una tarea asignada. (Origen de la pregunta: sugerencias «chatgpt dots proactive research tool» y «chatgpt dots mcp». Fuentes: Tasks and memory, Custom MCP server, nuestro tools/list de las 14:37 SGT del 2026-11-01.)

¿En qué se diferencia ChatGPT dots de Claude Duet?

Los dos son agentes siempre activos que traen sugerencias por su cuenta. Dots está abierto a Pro y Business Premium, y cada dot tiene su propio ordenador en la nube. Claude Duet salió el 2026-10-21 como vista previa con lista de espera para Pro, Max y Ultra, y revisa las cuentas conectadas cada pocas horas. El reparto de este artículo sirve para ambos. (Origen de la pregunta: sugerencia «chatgpt dots vs claude». Fuentes: Introducing dots, Claude Duet.)

¿Funciona ChatGPT dots en el móvil?

Sí, en la app móvil de ChatGPT. En iOS también hay un widget y acciones de Atajos. La web móvil no admite dots. Los usuarios Pro de EE. UU. pueden además escribir a su dot por iMessage o RCS. (Origen de la pregunta: sugerencias «chatgpt dots mobile» y «chatgpt dots rcs google messages». Fuentes: Ayuda 20001530, MacStories.)

Lecturas relacionadas

Un radar de demanda con tareas programadas de ChatGPT cubre las tareas programadas normales y el reparto «descargar fuera, ChatGPT solo lee». La guía del MCP remoto muestra cómo recibe cada cliente la URL y la clave. El flujo de reseñas de Amazon explica cómo descargar reseñas en bloque cuando ya eligió un producto. MCP en Cursor para datos de TikTok, Instagram y Amazon muestra el mismo MCP dentro de un editor de código.

Referencias

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2. Getting started with your dot, Centro de ayuda de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://help.openai.com/en/articles/20001530-getting-started-with-your-dot
3. Dots privacy, security and safety FAQs, Centro de ayuda de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://help.openai.com/en/articles/20001529-dots-privacy-security-and-safety-faqs
4. Tasks and memory, documentación para desarrolladores de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://developers.openai.com/codex/dots/tasks-and-memory
5. Computers and apps, documentación para desarrolladores de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://developers.openai.com/codex/dots/computers-and-apps
6. Controls, documentación para desarrolladores de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://developers.openai.com/codex/dots/controls
7. Dots, documentación para desarrolladores de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://developers.openai.com/codex/dots
8. Getting started (dots), documentación para desarrolladores de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://developers.openai.com/codex/dots/getting-started
9. Channels, documentación para desarrolladores de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://developers.openai.com/codex/dots/channels
10. Dots admin guide, documentación para desarrolladores de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://developers.openai.com/codex/enterprise/dots-admin-guide
11. Manage dots in ChatGPT workspaces, Centro de ayuda de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://help.openai.com/en/articles/20001554-manage-dots-in-chatgpt-workspaces
12. About ChatGPT Pro tiers, Centro de ayuda de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://help.openai.com/en/articles/9793128-about-chatgpt-pro-tiers
13. ChatGPT release notes, Centro de ayuda de OpenAI, entrada del 2026-10-29, https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes
14. ChatGPT Business overview, Centro de ayuda de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://help.openai.com/en/articles/8792828-chatgpt-business-overview
15. ChatGPT Business general FAQ, Centro de ayuda de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://help.openai.com/en/articles/8542115-chatgpt-business-general-faq
16. Connecting custom MCP servers in ChatGPT, Centro de ayuda de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://help.openai.com/en/articles/12584461-connecting-custom-mcp-servers-in-chatgpt
17. Managing app permissions in ChatGPT, Centro de ayuda de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://help.openai.com/en/articles/20001495-managing-app-permissions-in-chatgpt
18. Connected apps in ChatGPT, Centro de ayuda de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://help.openai.com/en/articles/11487775-connected-apps-in-chatgpt
19. Data controls in ChatGPT, Centro de ayuda de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://help.openai.com/en/articles/7730893-data-controls-in-chatgpt
20. Deep research in ChatGPT, Centro de ayuda de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research-faq
21. Custom MCP server, documentación para desarrolladores de OpenAI, leído el 2026-11-01, https://developers.openai.com/api/docs/guides/custom-mcp-server
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