# OpenAI: cómo Habitat atiende más de 70 millones de solicitudes por segundo > OpenAI presenta Habitat, su infraestructura de almacenamiento capaz de atender más de 70 millones de solicitudes por segundo, y explica su transición de Python a Rust. IA e infraestructura ## OpenAI: cómo Habitat atiende más de 70 millones de solicitudes por segundo OpenAI detalla la arquitectura de Habitat, su plataforma de almacenamiento en línea utilizada por ChatGPT, Codex y sus API. Con más de 70 millones de solicitudes por segundo y 500 petabytes de datos, su evolución muestra cómo cambia una infraestructura cuando un producto alcanza una escala mundial. ![Ilustración de servidores Habitat y una red mundial que muestra las cifras del almacenamiento de OpenAI](https://sdx-development.com/media/News/OpenAI-Habitat-storage-70-million-requests-per-second/OpenAI-Habitat-storage-70-million-requests-per-second-main.webp?v=1789218393) [IA e infraestructura](https://sdx-development.com/es/noticias/ia-infraestructura)Publicado el 12 de septiembre de 2026 a las 15:49 OpenAI acaba de publicar un análisis de la experiencia con Habitat, la plataforma de almacenamiento en línea que alimenta, entre otros, ChatGPT, Codex y sus API. Las cifras dan inmediatamente una idea de la escala: según OpenAI, Habitat procesa actualmente más de **70 millones de solicitudes por segundo**, gestiona más de **500 petabytes de datos** y funciona en cerca de **40 regiones geográficas**. La plataforma acompaña a productos utilizados por más de mil millones de personas cada semana. Estas solicitudes corresponden a los accesos a los datos necesarios para el funcionamiento de los productos: una sola acción en una aplicación puede generar numerosas lecturas. ## De una biblioteca Python a una plataforma distribuida Sin embargo, Habitat no se diseñó desde el principio como una infraestructura tan importante. El proyecto comenzó como una biblioteca Python del lado del cliente conectada a una base de datos. A medida que se multiplicaron los productos y las necesidades de OpenAI, esta arquitectura se volvió difícil de hacer evolucionar. OpenAI transformó progresivamente Habitat en un servicio intermedio capaz de gestionar el enrutamiento, la caché, las autorizaciones, el cifrado, la residencia de los datos, el aislamiento entre aplicaciones o incluso la limitación del tráfico. Esta evolución ilustra un principio habitual en las arquitecturas de software: **una solución sencilla puede adaptarse perfectamente al inicio de un producto, sin que por ello deba seguir siendo definitiva**. [![Diagrama de Habitat: ChatGPT, las API y Codex acceden a la caché, los controles de acceso y el enrutamiento antes de llegar a los recursos de almacenamiento y los servicios de procesamiento de cambios](https://sdx-development.com/media/News/OpenAI-Habitat-storage-70-million-requests-per-second/Online-storage-platform.png)](https://sdx-development.com/media/News/OpenAI-Habitat-storage-70-million-requests-per-second/Online-storage-platform.png) Habitat centraliza las funciones de almacenamiento utilizadas por los productos de OpenAI. Diagrama: OpenAI Engineering. [Ampliar el diagrama](https://sdx-development.com/media/News/OpenAI-Habitat-storage-70-million-requests-per-second/Online-storage-platform.png). ## Python llegó hasta los 20 millones de solicitudes por segundo El análisis de la experiencia también resulta interesante en lo relativo a la elección de las tecnologías. OpenAI indica que su versión Python de Habitat logró superar los **20 millones de solicitudes por segundo**. Por tanto, la empresa no sustituyó Python inmediatamente solo porque otro lenguaje pudiera ser, en teoría, más eficiente. Prefirió conservar esta arquitectura mientras otros problemas fueran más prioritarios. No fue hasta 2026, cuando los costes de CPU y memoria se volvieron suficientemente importantes, que una reescritura en Rust pasó a ser pertinente. ## Rust reduce considerablemente los recursos necesarios La nueva versión de Habitat se reescribió en Rust durante el segundo trimestre de 2026. Según OpenAI, ahora procesa aproximadamente el **95 % del tráfico de producción**. Las mediciones internas muestran una **eficiencia de CPU multiplicada por seis** y una **eficiencia de memoria multiplicada por quince** frente a la versión Python, junto con una mejora de las latencias medias y de las latencias más elevadas. Estos resultados corresponden al servicio Habitat y a la carga medida por OpenAI. No constituyen una comparación universal entre ambos lenguajes. La historia de Habitat muestra más bien que la elección técnica depende de la fase del producto. Python permitió desarrollar y hacer evolucionar rápidamente la plataforma durante varios años. Rust interviene cuando las mejoras de infraestructura adquieren la importancia suficiente para justificar el coste de una reescritura. ## Qué pueden extraer las empresas Pocas aplicaciones necesitarán algún día gestionar varias decenas de millones de solicitudes por segundo. Pero el razonamiento sigue siendo válido a una escala mucho más modesta. Una arquitectura no necesita diseñarse desde el primer día para soportar a mil millones de usuarios. Sobre todo, debe ser lo bastante clara como para poder medir sus límites y sustituir progresivamente los componentes que se vuelven realmente problemáticos. La caché, la limitación del tráfico, el aislamiento, la observabilidad y el control de los accesos suelen adquirir mayor importancia a medida que crece el producto. El ejemplo de Habitat recuerda así que una infraestructura capaz de escalar no es necesariamente la que utiliza desde el principio las tecnologías más complejas: **es la que puede evolucionar cuando aparecen las limitaciones reales.** Fuente oficial OpenAI Engineering — 11 de septiembre de 2026 Cifras y resultados técnicos atribuidos a OpenAI, verificados el 12 de septiembre de 2026. Las mejoras de CPU y memoria proceden de las mediciones internas descritas en esta publicación. - [OpenAI Engineering — Rapidly scaling online storage to serve over 1 billion ChatGPT users](https://openai.com/index/scaling-storage-one-billion-users-part-one/), por Jon Lee, Chaomin Yu y Ben Ries, publicado el 11 de septiembre de 2026. IA E INFRAESTRUCTURA ## El rendimiento de la IA también depende de su infraestructura. Latencia, costes, orquestación, seguridad y capacidad de recuperación: dimensiona la base técnica según los usos reales de tu producto. - Carga y latencia medidas de extremo a extremo - Costes de inferencia y operación previstos - Arquitectura portátil, segura y supervisada [Revisar tu arquitectura de IA](https://sdx-development.com/es/contacto)[Explorar IA y RAG](https://sdx-development.com/es/ia-rag-automatizacion) --- [Consultar la página HTML](https://sdx-development.com/es/actualites/ia-infrastructure/openai-habitat-almacenamiento-70-millones-solicitudes-segundo)