El ajuste que decide cuánto varían las respuestas
La temperatura (en inglés, temperature) es el ajuste que decide cuánto varían las respuestas de un LLM. El modelo elige la siguiente palabra entre muchas opciones ordenadas por lo probables que son. La temperatura decide si elige solo las palabras más probables o si deja margen para elegir también las menos probables.
La explicación de Google define la temperatura como el grado de aleatoriedad al elegir los tokens y dice que con temperatura 0 siempre se elige la respuesta más probable.
Temperatura baja y temperatura alta
Con la temperatura baja, la misma pregunta recibe casi siempre la misma respuesta. Conviene para trabajos con una única respuesta correcta, como clasificar, extraer o resolver preguntas de opción múltiple. Con la temperatura alta, aparece variedad en la redacción y las ideas. Conviene para trabajos en los que quieres elegir entre varias respuestas, como proponer ideas para un texto o reformularlo.
La explicación de la API de Anthropic también recomienda valores cercanos a 0 para el análisis y la opción múltiple, y valores altos para la creación. Aun así, advierte que con la temperatura a 0 la respuesta no siempre es exactamente igual cada vez.
Hay modelos que no permiten ajustarla
Algunos modelos nuevos no permiten cambiar la temperatura. A octubre de 2026, Anthropic y Google explican cada uno que algunos de sus modelos nuevos no aceptan que se indique la temperatura o la ignoran. En ese caso, las respuestas se ajustan con la forma de escribir las instrucciones o con el nivel de razonamiento de los modelos de razonamiento.
Aunque puedas cambiarla, lo prudente es probar primero con el valor por defecto y bajarla solo si la variación es un problema. En las aplicaciones de chat, muchas veces el usuario no puede cambiar la temperatura. Para comprobar cuánto varían las respuestas, envía varias veces la misma pregunta y compáralas.