GPT 6 e modelli ChatGPT: quale scegliere e dove usarli

Per orientarsi tra GPT 6 e gli altri modelli GPT, bisogna considerare sia il prodotto utilizzato sia il lavoro da svolgere: GPT-6.1 Sol di OpenAI è un punto di partenza per le attività complesse in Work e Codex, GPT-6 Luna si presta a compiti circoscritti e ripetitivi, mentre GPT-6 Astra è il modello di punta per i problemi più impegnativi. Il normale ChatGPT segue una logica diversa: Free e Go usano GPT-5.6 Luna come modello predefinito, mentre GPT-6 è in fase di distribuzione agli account a pagamento abilitati. Il nome del modello, da solo, non basta a capire a cosa può accedere il proprio account.

Verificato sulle schede dei modelli, sulla pagina delle dismissioni e sul Centro assistenza di OpenAI il 25 ottobre 2026. I consigli che seguono derivano dall’analisi di queste fonti, non da prove dirette dei modelli.

GPT 6 e modelli OpenAI a confronto: ID, contesto e disponibilità

Gli attuali modelli di punta nell’API di OpenAI sono GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna. GPT-6 Sol mantiene una documentazione separata; GPT-6 Pro è un’opzione di ChatGPT basata su Astra; gpt-oss è la famiglia scaricabile. La distinzione conta quando chi ha fondato un’azienda chiede a uno sviluppatore di riprodurre in un’applicazione una risposta ottenuta in ChatGPT. Catalogo dei modelli OpenAI.

La colonna dedicata agli usi riporta le brevi descrizioni di OpenAI; per la riga Pro viene usata la descrizione dell’opzione Pro. I valori di contesto corrispondono al numero esatto di token indicato nelle singole schede dei modelli: non sono limiti garantiti per le conversazioni di ChatGPT. L’ID API è l’identificativo che il software invia per selezionare un modello. Work è l’ambiente di ChatGPT per attività più lunghe e risultati pronti all’uso; Codex è il suo agente per lo sviluppo software.

Fonti sulla disponibilità: lancio di Sol e Luna, lancio di GPT-6.1 Sol, lancio di Astra, ChatGPT Work e Codex e partner per il deployment di gpt-oss.

Azure: non confermato significa che le pagine OpenAI consultate non attestano la disponibilità di quel modello su Azure. Non significa che Microsoft non possa offrirlo. Anche quando viene citato un canale di distribuzione, non è detto che il modello sia accessibile nella propria area geografica o con il proprio abbonamento. Chi acquista servizi tramite Azure dovrebbe chiedere allo sviluppatore di confermare il modello esatto che può essere distribuito, prima di prometterne l’uso ai colleghi.

Le descrizioni di OpenAI esprimono il posizionamento previsto dei modelli: non garantiscono che la stessa graduatoria valga per qualsiasi attività. Per una panoramica della famiglia, si veda la guida a GPT-6.

Modelli ChatGPT: qual è quello predefinito per ogni piano?

Il piano Chat determina il modello predefinito e i livelli di ragionamento selezionabili. L’obiettivo dichiarato di una distribuzione graduale non dimostra che tutte le conversazioni esistenti siano già passate al nuovo modello. Disponibilità dei modelli in ChatGPT.

Fonti: tabella generale dei piani Chat, modelli Business, modelli Enterprise.

ChatGPT Free: perché Chat e app desktop possono usare modelli diversi

Un account Free o Go può trovare generazioni diverse di Luna nei diversi ambienti. Nell’annuncio di Sol e Luna, OpenAI assegna a questi utenti l’accesso a GPT-6 Luna nell’app desktop. Questo non sostituisce GPT-5.6 Luna come modello predefinito della Chat ordinaria, indicato dal Centro assistenza. Prima di confrontare le risposte, verificare l’ambiente utilizzato. Accesso dall’app desktop.

Per chi guida un’azienda e usa la Chat per preparare un aggiornamento da inviare ai clienti, la scelta concreta riguarda il modello e il livello di ragionamento visibili in quella conversazione. Uno sviluppatore che apre Codex dallo stesso account deve controllare separatamente il modello selezionato in Codex. L’abbonamento dà accesso a prodotti con controlli propri: non associa per sempre un unico modello al nome dell’utente.

Modelli GPT-5.6: le selezioni esistenti possono restare invariate

Una selezione esplicita già esistente di GPT-5.6 Sol rimane su GPT-5.6. La distribuzione sposta invece la precedente selezione Latest su GPT-6, mantenendone il livello di ragionamento. Comportamento delle selezioni esistenti.

Ecco perché colleghi con lo stesso piano possono indicare modelli diversi. Prima di interpretare la differenza come una risposta sbagliata o un problema dell’account, controllare le impostazioni delle conversazioni e gli accessi dell’area di lavoro. Anche le autorizzazioni sui modelli in Business ed Enterprise possono limitare le opzioni disponibili per un utente.

Confrontare i modelli OpenAI: distinguere modello, prodotto e ragionamento

Quando un risultato conta, annotare insieme modello, prodotto e livello di ragionamento. Il modello è il motore, il prodotto è il veicolo e il livello di ragionamento indica quanto lavoro viene richiesto al motore. Il veicolo determina quali controlli e strumenti si hanno a disposizione; le sole specifiche del motore non possono descrivere l’intero viaggio.

In una riunione operativa settimanale, «l’ha scritto ChatGPT» è un’indicazione troppo vaga per riprodurre un risultato. Annotare il modello selezionato, se l’attività è stata eseguita in Chat, Work, Codex o in un’applicazione che usa l’API, e l’impostazione del ragionamento. Conservare anche i documenti di partenza e le istruzioni. Così, quando l’output cambia, chi riprende il lavoro ha una base concreta da cui ripartire.

Un maggiore impegno nel ragionamento non seleziona automaticamente un altro modello. Nella Chat di Plus e Pro, chiedere a una conversazione Instant di ragionare più a fondo non la porta automaticamente a un livello di ragionamento superiore. Bisogna usare il controllo apposito. Business può aggiungere ragionamento automaticamente tramite l’impostazione Higher intelligence, quindi il comportamento può variare da un’area di lavoro all’altra. Comportamento dei piani personali, controlli Business.

Chi sta rivedendo un piano di lancio dovrebbe aumentare il livello di ragionamento quando deve conciliare vincoli diversi. Se invece manca un documento di riferimento, la prima cosa da fare è fornirlo. Un ragionamento più approfondito non sostituisce i fatti necessari per svolgere il compito.

Quale modello GPT sta usando Codex?

Codex non ha un unico modello predefinito su cui fare affidamento per tutti i piani, i client e le aree di lavoro. OpenAI consiglia GPT-6.1 Sol, quando disponibile, per la programmazione complessa e i flussi di lavoro con agenti, e Luna per le attività circoscritte e ripetibili. La disponibilità cambia in base al metodo di accesso e al client. Modelli di Work e Codex.

Codex mantiene il modello selezionato manualmente. Gli amministratori delle aree di lavoro possono impostare modelli e livelli di ragionamento iniziali per Work e Codex separatamente dalla Chat. Se un CTO vuole una configurazione di riferimento coerente per le revisioni del codice, deve impostarla e documentarla, senza presumere che ogni sviluppatore l’abbia ereditata. Impostazioni iniziali.

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   Controllare la selezione attuale

   In Work o Codex, controllare il selettore del modello sotto il campo di composizione. In una sessione interattiva di Codex CLI, usare /model per verificare e modificare il modello o il livello di ragionamento.

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   Selezionare esplicitamente il modello per le attività ripetibili

   Per avviare una nuova sessione CLI, OpenAI documenta il comando codex --model gpt-6.1-sol. Usare un modello effettivamente disponibile per il proprio account e client: trovarne il nome in una guida non dà diritto all’accesso.

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   Verificare il client e l’area di lavoro

   Astra richiede Codex CLI 0.153.0 o una versione successiva. In Enterprise, oltre ad aggiornare il client, verificare con l’amministratore l’accesso al modello.

Fonti: controlli dei modelli in Codex, requisito del client per Astra.

Una dismissione chiarisce bene il confine tra prodotti: GPT-5.5 è stato ritirato da Codex con accesso tramite ChatGPT il 14 ottobre 2026 alle 19:00 UTC. OpenAI afferma che questo cambiamento non ha interessato l’accesso API né le sessioni Codex con chiave API. Il ritiro da Codex non va quindi interpretato come una data di disattivazione dell’API. Avviso di ritiro da Codex.

Finestre di contesto: cosa permettono davvero quei numeri?

La scheda API di GPT-6.1 Sol indica un contesto di 1,050,000 token, mentre Work e Codex usano per impostazione predefinita 500,000 token. Un token è una piccola unità di testo o di altro input del modello. Il contesto è lo spazio di lavoro disponibile per una richiesta: non promette un certo numero di documenti completi, né garantisce che ogni dettaglio venga usato correttamente. Specifiche API, limite di Work e Codex.

Per uno sviluppatore che analizza un repository, questo significa che non si può dare per scontato il limite massimo dell’API in un’attività Codex. Bisogna scegliere i file pertinenti e lasciare spazio per le istruzioni, i risultati degli strumenti e la risposta. Chi confronta proposte di fornitori dovrebbe invece organizzare i documenti intorno alla decisione da prendere e chiedere riscontri con citazioni: più materiale non rende di per sé migliore la richiesta.

Le schede dei modelli GPT-6 distinguono inoltre la finestra di contesto dal limite massimo di 128,000 token in output. La capacità di input e la lunghezza della risposta sono limiti separati. Le schede dei modelli scaricabili gpt-oss indicano 131,072 token di contesto. Bisogna usare i valori relativi all’esatto deployment che si sta pianificando. Limiti di Astra, limiti di gpt-oss.

Vantaggi e compromessi della migrazione sono approfonditi nel confronto tra GPT-6.1 Sol e GPT-6 Sol.

gpt-oss: i modelli da scaricare ed eseguire sulla propria infrastruttura

gpt-oss è da considerare quando il controllo del deployment è un requisito. Open-weight significa che i file del modello risultanti dall’addestramento si possono scaricare ed eseguire. OpenAI pubblica gpt-oss-120b e gpt-oss-20b con licenza Apache 2.0, ma non li offre tramite la propria API o ChatGPT. La presenza di una scheda nel catalogo non rende un modello un endpoint ospitato da OpenAI. Guida ai modelli open-weight.

Secondo OpenAI, gpt-oss-120b rientra in 80 GB di memoria, mentre gpt-oss-20b richiede 16 GB. Questi requisiti aiutano a distinguere i deployment da server dagli esperimenti locali più contenuti. Non promettono una velocità utile su qualsiasi dispositivo dotato di quella quantità di memoria. Indicazioni di OpenAI sul deployment.

Per un CTO che deve eseguire i modelli su un’infrastruttura controllata, questa famiglia merita una valutazione. Per chi ha fondato un’azienda e cerca semplicemente un assistente ospitato da un fornitore, scaricare i pesi introduce un lavoro ulteriore: gestire il servizio di inferenza, proteggere gli accessi e mantenere l’applicazione che lo utilizza. Prima di scegliere il modello, assegnare a qualcuno questa responsabilità.

Secondo le rispettive schede, i modelli gpt-oss lavorano solo con il testo. Se il flusso di lavoro richiede di interpretare schermate, non bisogna presumere che il supporto alle immagini di GPT-6 sia presente anche in questi pesi. Modalità supportate da gpt-oss-20b.

Vecchi modelli GPT: le date di dismissione da tenere sotto controllo

Verificare gli ID esatti dei modelli: una stessa famiglia può comprendere versioni già ritirate e altre ancora disponibili. Queste sono alcune date di disattivazione dell’API per modelli generalisti di testo e ragionamento, tratte dalla pagina delle dismissioni di OpenAI:

• 23 ottobre 2026, già disattivati: gli alias e le versioni di GPT-3.5 Turbo, GPT-4 e GPT-4 Turbo elencati nell’avviso; GPT-4.1 nano; gpt-4o-2024-05-13; e i modelli o1, o1-pro, o3-mini e o4-mini indicati.
• 11 dicembre 2026: GPT-5, GPT-5 mini, GPT-5 nano, GPT-5 pro, o3 e o3-pro, comprese le versioni identificate nell’avviso.
• 14 gennaio 2027: gpt-4o-2024-08-06, gpt-4o-2024-11-20, gpt-4o-mini-2024-07-18, gpt-4.1-2025-04-14 e gpt-4.1-mini-2025-04-14. OpenAI indica gpt-6-luna come sostituto.
• 1 aprile 2027: gpt-5.3-codex, gpt-5.1, gpt-5.1-2025-11-13, gpt-5.4-nano e gpt-5.4-nano-2026-03-17.

Lo stato Deprecated indica che è stata annunciata una disattivazione, non che l’accesso sia già terminato. Legacy indica che il modello non riceve più aggiornamenti. OpenAI espone inoltre il campo facoltativo shutdown_date negli endpoint per elencare e recuperare i modelli. Definizioni degli stati e monitoraggio.

Chi gestisce un flusso di elaborazione dei documenti dovrebbe chiedere allo sviluppatore l’identificativo configurato e l’eventuale identificativo di fallback. Occorre pianificare la migrazione di ogni flusso interessato, poi verificare il sostituto su documenti rappresentativi. La migrazione è conclusa quando l’applicazione continua a produrre risultati accettabili, non quando nel file di configurazione compare un nome più recente.

Quali modelli GPT scegliere per chi guida, gestisce o sviluppa un’azienda?

Partire dal costo degli errori e dai vincoli di deployment. Il catalogo API di OpenAI indirizza verso Astra chi non sa quale modello scegliere; la guida a Work/Codex consiglia GPT-6.1 Sol per la programmazione complessa e Luna per attività circoscritte. Le scelte seguenti sono punti di partenza pratici da valutare, non una classifica basata su benchmark. Da dove partire con l’API, guida a Work/Codex.

Per chi ha fondato una startup finanziata: usare il modello più capace tra quelli disponibili per un documento strategico dalle conseguenze rilevanti, con elementi contrastanti, poi verificarne il ragionamento sulle fonti. Astra è un candidato da provare per questo compito. Non serve renderlo un requisito per normali modifiche ai testi quando un modello più leggero soddisfa già la richiesta.

Per un responsabile operativo esperto: iniziare un flusso ripetuto di estrazione o classificazione con Luna e un output definito con chiarezza. Includere nella valutazione esempi difficili, campi mancanti e record contraddittori. Passare a un modello superiore quando gli errori richiedono capacità interpretativa, anziché istruzioni di input migliori.

Per uno sviluppatore che lavora da solo: partire da GPT-6.1 Sol, dove disponibile, per le modifiche complesse al codice. Conservare una configurazione funzionante del Sol originale mentre si verificano le chiamate agli strumenti e le impostazioni del ragionamento. Il confronto tra Sol e Luna approfondisce la distinzione tra il lavoro di sviluppo ad ampio raggio e le attività dal perimetro ristretto.

Per il CTO di un’azienda di medie dimensioni: scegliere prima il deployment consentito. L’accesso all’API OpenAI, il deployment su Azure e gpt-oss ospitato sulla propria infrastruttura sono decisioni operative diverse. Confrontare poi i modelli utilizzabili secondo gli stessi criteri di accettazione. Un modello più capace, ma disponibile in un ambiente che l’organizzazione non può usare, va escluso dai candidati.

Per le tariffe aggiornate, consultare la guida ai prezzi dell’API OpenAI.

Oltre l’hype: il nome più recente non è un piano di deployment

Il nome di un modello più recente non risolve le questioni di accesso, integrazione o qualità. «Usa GPT-6» non chiarisce quale membro della famiglia sia in uso. «Include Astra» non specifica il prodotto né le quote di utilizzo. «Contesto ampio» non chiarisce il limite operativo del prodotto. Prima di prendere un impegno commerciale, chiedere la configurazione completa.

Le regole utili per decidere sono semplici:

• Intervenire subito se un modello configurato è già stato ritirato o si avvicina alla disattivazione, oppure se un sostituto risolve un problema effettivamente presente nel proprio flusso di lavoro.
• Valutare prima di cambiare quando il passaggio tra generazioni di Sol incide sulle chiamate agli strumenti, sulle impostazioni del ragionamento o sui documenti che l’applicazione può elaborare.
• Aspettare quando il flusso soddisfa già i criteri di accettazione e l’unico motivo per cambiare è un nome più recente. Continuare a monitorarne la data di ritiro.
• Mantenere la configurazione attuale quando il ritiro riguarda un altro prodotto o un altro metodo di autenticazione, come nel caso del cambiamento di GPT-5.5 in Codex rispetto alle sessioni con chiave API.

Un aggiornamento di modello merita un confronto contenuto ma rappresentativo, basato sui propri input, sugli output attesi e sul proprio processo di revisione. Il posizionamento del fornitore aiuta a individuare i candidati; sono i criteri di accettazione a stabilire se uno di loro può subentrare nel lavoro.

Domande frequenti

Quale modello usa OpenAI?

OpenAI usa modelli diversi nei vari prodotti. Il suo catalogo API di punta comprende GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna; in ChatGPT la selezione dipende dal piano e dall’ambiente utilizzato. Catalogo attuale.

Quali tipi di modelli di intelligenza artificiale esistono?

Ai fini di questa scelta, conviene distinguere tra modelli generalisti per testo e ragionamento, modelli specializzati per immagini o audio e modelli open-weight scaricabili. La prima distinzione riguarda ciò che richiede il compito; la seconda, dove il modello può essere eseguito. OpenAI separa queste categorie nel proprio catalogo dei modelli.

Che cos’è GPT-2?

GPT-2 è un precedente modello linguistico di OpenAI basato su transformer, annunciato nel 2019 e addestrato a prevedere la parola successiva. Serve a comprendere la storia di questa famiglia: non è il nome di un’opzione degli attuali piani ChatGPT. Annuncio di GPT-2 di OpenAI.

Quali sono i limiti dei modelli GPT?

Contesto, lunghezza dell’output, tipi di input supportati e compatibilità con gli strumenti variano in base al modello e al prodotto. Una finestra di contesto ampia, inoltre, non garantisce una risposta corretta. Per un’applicazione, verificare la scheda del modello e valutare l’intero flusso di lavoro su esempi noti. Guida a GPT-6.

Cosa non bisogna dire a ChatGPT?

Non incollare password o materiale riservato senza autorizzazione e senza una configurazione approvata per il trattamento dei dati. OpenAI sconsiglia di inserire informazioni sensibili che non si vorrebbe fossero esaminate o utilizzate; verificare i controlli sui dati dell’account e la policy della propria organizzazione. Indicazioni sui dati nei servizi per i consumatori.

Quale GPT non ha limiti?

Nessuna opzione è illimitata sotto ogni aspetto. Le quote per le conversazioni quotidiane non eliminano i limiti di contesto, degli strumenti o del ragionamento, né le misure di sicurezza. Business distingue esplicitamente la Chat Instant pressoché illimitata dall’utilizzo di ragionamento, Pro, Work e Codex. Limiti di Business.

Quale IA è senza censura?

Open-weight descrive l’accesso ai file del modello, non promette un comportamento privo di restrizioni. OpenAI afferma che gpt-oss è stato sottoposto ad addestramento sulla sicurezza. Se il requisito è il controllo del deployment, valutare direttamente questo aspetto, senza affidarsi all’etichetta «senza censura». Presentazione di gpt-oss.

Esiste un’IA migliore di ChatGPT?

Senza un compito preciso, non esiste una risposta universale utile. ChatGPT è un prodotto, mentre un modello GPT è un componente. Bisogna confrontare flussi di lavoro completi sui propri documenti, considerando gli strumenti necessari, gli errori accettabili e il lavoro di revisione richiesto.

Qual è l’IA più stupida di sempre?

Non è un criterio utile per scegliere. Un modello piccolo può riuscire in un’attività di estrazione circoscritta, mentre uno più capace può fallire se manca il contesto. È meglio definire il lavoro e analizzare gli errori che classificare i sistemi ricorrendo a un insulto.

Da fare lunedì: censire i modelli in uso

Creare un inventario dei modelli per i flussi di lavoro da cui dipende l’azienda. Per ogni flusso, annotare il prodotto, il modello esatto selezionato, il livello di ragionamento, il responsabile e l’eventuale data di disattivazione. Chiedere al responsabile di individuare un esempio che supera la verifica e uno che non la supera. Dare la precedenza alle dipendenze già ritirate, poi valutare gli aggiornamenti nei casi in cui gli errori hanno conseguenze rilevanti.

Con questo inventario, la domanda «quale GPT stiamo usando?» riceve una risposta che qualcuno può verificare e tenere aggiornata.

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