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Lavorare con l'API di OpenAI
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Gemini 3.5 Flash è stato lanciato il 19 maggio 2026 come una risposta decisa ai modelli di punta attuali di OpenAI e Anthropic, promettendo prestazioni di frontiera a velocità Flash. GPT-5.5 di OpenAI era arrivato in precedenza, nell’aprile 2026, presentandosi come il modello di coding agentico più potente rilasciato dall’azienda.
Entrambi i modelli sono esplicitamente pensati per il lavoro agentico e superano i loro predecessori sui benchmark che contano di più per compiti a lungo raggio. La domanda è quale dei due si adatta davvero al tuo workflow e se i compromessi tra velocità e costo valgono per il tuo caso d’uso specifico.
In questo articolo confronterò Gemini 3.5 Flash e GPT-5.5 su cinque dimensioni chiave: coding e workflow agentici, compiti di ragionamento e conoscenza, capacità multimodali, contesto e prestazioni su contesti lunghi, e prezzi. Puoi anche consultare le nostre analisi dedicate di Gemini 3.5 Flash e l’approfondimento su GPT-5.5 per maggiori dettagli su ciascun modello.
Cos’è Gemini 3.5 Flash?
Gemini 3.5 Flash è l’ultimo modello di Google nella famiglia Gemini 3.5, presentato al Google I/O 2026. Rientra nel livello Flash, cioè è ottimizzato per velocità e costo, ma l’affermazione principale di Google è che ora offre prestazioni paragonabili ai modelli di punta più grandi sui benchmark di agentic e coding (e i primi risultati lo confermano).
Il modello è progettato per funzionare con l’harness Antigravity di Google, un framework per distribuire sottoagenti collaborativi in parallelo.
È disponibile tramite la Gemini API, Google AI Studio, Android Studio, Gemini Enterprise Agent Platform e come modello predefinito nell’app Gemini e in AI Mode in Search a livello globale. Gemini 3.5 Pro è già in uso interno in Google e dovrebbe essere distribuito il mese prossimo.
Per saperne di più sul lancio e sul significato pratico dei benchmark, vedi la nostra guida a Gemini 3.5 Flash. Abbiamo anche coperto gli annunci più ampi dell’I/O, incluso Gemini Omni, il nuovo modello nativo multimodale di generazione media di Google, l’agente AI 24/7 Gemini Spark e i nuovi Managed Agents nell’API.
Cos’è GPT-5.5?
GPT-5.5 è il modello rilasciato da OpenAI nell’aprile 2026, descritto come il modello di coding agentico più potente dell’azienda fino a oggi. OpenAI ha rilasciato anche una variante GPT-5.5 Pro per lavori ad alta accuratezza, disponibile per utenti Pro, Business ed Enterprise.
Come abbiamo raccontato nel nostro confronto su GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7, pagare per il GPT-5.5 Pro, 6 volte più costoso, sembra valerne la pena solo per workflow che includono matematica difficile e/o compiti di ricerca sul web e dove l’alta accuratezza è importante.
Il modello è stato co-progettato per e servito su sistemi NVIDIA GB200 e GB300 NVL72, e OpenAI afferma che eguaglia la latenza per token di GPT-5.4 in scenari reali pur offrendo un livello di intelligenza superiore.
È disponibile in ChatGPT e Codex per utenti Plus, Pro, Business ed Enterprise, con accesso API a $5 per 1M token in input e $30 per 1M token in output.
Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.5: confronto diretto
Ecco un breve riepilogo della posizione di ciascun modello prima di entrare nei dettagli.
| Funzionalità | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.5 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench (coding agentico) | 76,2% | 78,2% |
| SWE-Bench Pro | 55,1% | 58,6% |
| MCP Atlas (uso di tool) | 83,6% | 75,3% |
| OSWorld-Verified (uso del computer) | 78,4% | 78,7% |
| CharXiv Reasoning (multimodale) | 84,2% | 84,1% |
| Finance Agent v2 | 57,9% | 51,8% |
| ARC-AGI-2 | 72,1% | 84,6% |
| Humanity's Last Exam | 40,2% | 41,4% |
| Velocità di output | 4x più veloce di altri modelli di frontiera (affermazione Google) | Uguale alla latenza di GPT-5.4 |
| Finestra di contesto | 1M token | 1M token |
| Prezzo API input | ~$1,50 / 1M token | $5,00 / 1M token |
| Prezzo API output | ~$9,00 / 1M token | $30,00 / 1M token |
| Framework multi-agente | Antigravity harness | Codex |
Coding e workflow agentici
Il coding è la dimensione su cui i due modelli competono più apertamente, e qui GPT-5.5 ha un leggero vantaggio. Sia nel coding agentico da terminale (Terminal-Bench 2.1: 78,2% vs 76,2%) sia nell’ingegneria del software classica (SWE-Bench Pro: 58,6% vs 55,1%), GPT-5.5 mantiene un margine di qualche punto percentuale su Gemini 3.5 Flash.
Dove Gemini 3.5 Flash passa in testa è nell’uso dei tool. Ottiene l’83,6% su MCP Atlas, superando il 75,3% di GPT-5.5 con un margine significativo. MCP Atlas testa chiamate a tool multi-step e aderenza agli schemi in workflow agentici complessi, esattamente il tipo di compito per cui è stato progettato l’harness Antigravity.
| Benchmark | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.5 | Note |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench | 76,2% | 78,2% | GPT-5.5 è leggermente avanti |
| SWE-Bench Pro | 55,1% | 58,6% | Dati dei vendor; Claude Opus 4.7 guida al 64,3% |
| MCP Atlas | 83,6% | 75,3% | Gemini avanti; testa chiamate a tool multi-step |
La lettura onesta: GPT-5.5 è la scelta più solida per DevOps pesanti da terminale e automazione shell. Gemini 3.5 Flash è la scelta migliore per pipeline agentiche con forte uso di tool dove le chiamate in stile MCP sono centrali. Per l’ingegneria del software a livello di repository, Claude Opus 4.7 resta davanti a entrambi su SWE-Bench Pro.
Ragionamento e compiti di conoscenza
Sul ragionamento astratto, la differenza tra i modelli è più netta: GPT-5.5 è chiaramente avanti su ARC-AGI-2 (84,6% contro il 72,1% di Gemini 3.5 Flash). È un divario di 12,5 punti su un benchmark che testa riconoscimento di schemi inediti e ragionamento non memorizzabile dai dati di training. Su Humanity's Last Exam, i punteggi sono vicini: GPT-5.5 a 41,4% e Gemini 3.5 Flash a 40,2%.
Uno dei punti di forza di GPT-5.5 è la matematica, come mostrato dal risultato notevole su FrontierMath Tier 4, con il 35,4%. Nessun altro modello attualmente disponibile eguaglia questo punteggio, sebbene l’AI Co-Mathematician di Google superi anche GPT-5.5 Pro con un buon margine (47,9% vs 39,6%). Non è ampiamente disponibile, ma in una release di ricerca limitata.
Si ripete un risultato sorprendente del nostro confronto Gemini 3.5 Flash vs Claude Opus 4.7: Gemini 3.5 Flash guida la classifica di Finance Agent v2 (57,9% contro il 51,8% di GPT-5.5 e il 51,5% di Opus 4.7) per il ragionamento finanziario multi-step, pur essendo il più leggero dei tre. Indica un modello che eccelle quando gli agenti devono chiamare tool esterni in modo affidabile su lunghe sequenze.
Capacità multimodali
Il multimodale è l’ambito in cui Gemini 3.5 Flash è più competitivo con GPT-5.5. Su CharXiv Reasoning, che testa il ragionamento visivo su grafici scientifici, Gemini 3.5 Flash ottiene l’84,2% contro l’84,1% di GPT-5.5. È praticamente un pareggio, ed è un risultato significativo dato che 3.5 Flash è posizionato come modello ottimizzato per la velocità.
Nel benchmark OSWorld, che testa il controllo dell’interfaccia del computer, entrambi i modelli e Claude Opus 4.7 sono sostanzialmente alla pari, tra il 78,0% (Gemini Flash 3.5) e il 78,4% (GPT-5.5). Tuttavia, Gemini Flash 3.5 non offre una funzione di uso del computer, quindi il risultato riflette solo una valutazione interna di ricerca.
Se ti servono agenti in grado di navigare autonomamente i siti web, devi puntare su GPT-5.5 (o Opus 4.7).
Finestra di contesto e prestazioni su contesti lunghi
Entrambi i modelli offrono una finestra di contesto da 1M token. La domanda più interessante è cosa ci fanno davvero. Nella nostra recensione di GPT-5.5, abbiamo visto che il dato più rivelatore era la performance su contesti lunghi: GPT-5.4 crollava oltre ~128K token nei test MRCR needle, mentre GPT-5.5 reggeva fino a 512K e oltre. A 512K-1M di contesto, GPT-5.5 ottiene il 74,0% su MRCR v2 8-needle, contro il 36,6% di GPT-5.4.
Dove possiamo confrontarli direttamente è a 128K di contesto sullo stesso benchmark. GPT-5.5 ottiene il 94,8% su MRCR v2 8-needle (media 128K), mentre Gemini 3.5 Flash ottiene il 77,3%. È un divario significativo: GPT-5.5 recupera e ragiona su fatti dispersi in un contesto lungo con accuratezza nettamente superiore in quel range.
Alla scala completa di 1M token, il quadro è meno chiaro perché i dati pubblicati non si sovrappongono in modo pulito. Gemini 3.5 Flash ottiene il 26,6% su MRCR v2 8-needle (1M pointwise), un miglioramento marginale rispetto al 26,3% di Gemini 3.1 Pro.
OpenAI non ha pubblicato un punteggio 1M pointwise direttamente comparabile per GPT-5.5, quindi non possiamo fare un confronto testa a testa a quel range. Detto ciò, il 74,0% di GPT-5.5 a 512K–1M su un’altra variante MRCR suggerisce che probabilmente regge meglio.
Per i benchmark Graphwalks, che testano il ragionamento su strutture a grafo incorporate in contesti lunghi, GPT-5.5 ottiene il 45,4% su BFS a 1M token. I punteggi specifici di Gemini 3.5 Flash su questo benchmark non sono pubblicati.
La sintesi pratica: GPT-5.5 è il modello più forte su contesti lunghi dove possiamo misurarlo.
Prezzi
Qui il confronto si fa netto. Gemini 3.5 Flash costa circa $1,50 per 1M token in input e $9,00 per 1M token in output. GPT-5.5 costa $5,00 per 1M token in input e $30,00 per 1M token in output, risultando più di tre volte più caro di Gemini 3.5 Flash.
Secondo Google, 3.5 Flash offre prestazioni di frontiera a meno della metà del costo di altri modelli di frontiera. Questa affermazione regge rispetto ai prezzi di GPT-5.5. Per carichi di lavoro agentici ad alto volume, dove il modello viene chiamato centinaia di volte per workflow, la differenza di costo si accumula rapidamente.
GPT-5.5 Pro ha un prezzo ancora più alto: $30 per 1M token in input e $180 per 1M token in output. Questo livello è pensato per i compiti di ragionamento più difficili ed è disponibile per utenti Pro, Business ed Enterprise. Gemini 3.5 Pro, previsto per il mese prossimo, probabilmente si collocherà sopra 3.5 Flash sia per capacità che per prezzo, anche se i dettagli non sono stati annunciati.
| Modello | Input (per 1M token) | Output (per 1M token) | Finestra di contesto |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.5 Flash | ~$1,50 | ~$9,00 | 1M token |
| GPT-5.5 | $5,00 | $30,00 | 1M token |
| GPT-5.5 Pro | $30,00 | $180,00 | 1M token |
Una sfumatura da segnalare: OpenAI afferma che GPT-5.5 usa significativamente meno token per completare gli stessi compiti di Codex rispetto a GPT-5.4. Quindi l’aumento del prezzo per token non si traduce direttamente in un aumento proporzionale del costo per i workflow agentici. Detto questo, anche considerando i guadagni di efficienza sui token, Gemini 3.5 Flash resta sostanzialmente più economico a livello di API.
Quando scegliere Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.5
La decisione si riduce per lo più a tre fattori: sensibilità al costo, tipo di lavoro agentico che stai facendo e in quale ecosistema ti trovi già. Ecco come inquadrerei la scelta nei casi d’uso più comuni.
| Caso d’uso | Consigliato | Perché |
|---|---|---|
| Pipeline di agenti ad alto volume con forte uso di tool | Gemini 3.5 Flash | Guida su MCP Atlas (83,6% vs 75,3%) e costa ~3x meno per token |
| DevOps pesanti da terminale e automazione shell | GPT-5.5 | Guida Terminal-Bench 2.0 a 82,7%; più forte su workflow CLI complessi |
| Analisi di documenti finanziari e workflow con tanto OCR | Gemini 3.5 Flash | Guida Finance Agent v2 al 57,9% contro il 51,8% di GPT-5.5 |
| Ragionamento astratto e problemi matematici difficili | GPT-5.5 | Guida ARC-AGI-2 all’84,6% vs 72,1%; più forte su FrontierMath Tier 4 |
| Comprensione di grafici e figure scientifiche | Entrambi (di fatto in parità) | CharXiv Reasoning: 84,2% vs 84,1%; scegli in base ad altri fattori |
| Integrazione con Google Workspace e Android Studio | Gemini 3.5 Flash | Integrazione nativa con Docs, Sheets, Gmail, Android Studio via Antigravity |
| Lavoro su documenti a contesto lungo oltre 128K token | GPT-5.5 | I punteggi MRCR pubblicati mostrano prestazioni stabili fino a 1M token; GPT-5.4 crollava oltre 128K |
| Deployment in produzione su larga scala sensibili al costo | Gemini 3.5 Flash | ~$1,50/$9,00 per 1M token vs $5,00/$30,00 di GPT-5.5 |
Scegli Gemini 3.5 Flash se...
- I tuoi agenti effettuano molte chiamate a tool per workflow. Il punteggio MCP Atlas dell’83,6% è il segnale più chiaro che 3.5 Flash è ottimizzato per un uso affidabile dei tool su larga scala, e l’harness Antigravity ti offre un framework first-party per eseguire sottoagenti in parallelo.
- Il costo è un vincolo principale. Con un prezzo per token pari a circa un terzo di GPT-5.5, 3.5 Flash è la scelta ovvia per carichi ad alto volume in cui paghi milioni di token al giorno.
- Sei già nell’ecosistema Google. Se il tuo team usa Google Workspace, BigQuery o Android Studio, le integrazioni native con Gemini Enterprise Agent Platform riducono notevolmente gli attriti.
- Il tuo lavoro include documenti finanziari, fatture o grafici complessi. I risultati su Finance Agent v2 e CharXiv Reasoning indicano un modello che gestisce bene dati visuali e finanziari strutturati.
- La velocità conta per i tuoi utenti. Google afferma che 3.5 Flash genera token in output quattro volte più velocemente di altri modelli di frontiera, un vero vantaggio per lo streaming delle risposte nelle app consumer.
Scegli GPT-5.5 se...
- Il tuo lavoro è pesante da terminale. Il punteggio dell’82,7% su Terminal-Bench 2.0 e l’integrazione con Codex rendono GPT-5.5 la scelta migliore per automazione shell, workflow Docker/kubectl e orchestrazione CLI complessa.
- Ti serve il miglior ragionamento astratto disponibile. L’84,6% su ARC-AGI-2 e il risultato su FrontierMath Tier 4 (35,4%) mettono GPT-5.5 avanti per compiti che richiedono ragionamento inedito invece di pattern matching.
- La affidabilità su contesti lunghi oltre 128K token è critica. I dati MRCR pubblicati mostrano che GPT-5.5 regge fino a 1M token in modi in cui GPT-5.4 non reggeva, un miglioramento significativo per workflow di ricerca ricchi di documenti.
- Fai ricerca scientifica o bioinformatica. I risultati su GeneBench (25,0%) e BixBench (80,5%), oltre all’esempio della dimostrazione del numero di Ramsey, suggeriscono che GPT-5.5 sia realmente utile come co-pilota di ricerca per biologia quantitativa e matematica.
- Stai già usando Codex o ChatGPT per i workflow del tuo team. Il rollout Plus/Pro/Business/Enterprise significa che la maggior parte dei team ha già accesso, e l’integrazione con Codex è matura.
Considerazioni finali
Il modo più chiaro per inquadrare questo confronto: GPT-5.5 è più forte sul ragionamento puro e sul coding agentico pesante da terminale, mentre Gemini 3.5 Flash è la scelta migliore per pipeline ricche di tool, lavoro su documenti finanziari e qualsiasi deployment in cui costo e velocità sono vincoli principali. Nessuno dei due modelli domina in assoluto, e i divari nei benchmark sono abbastanza ridotti che l’ecosistema e il prezzo guideranno la maggior parte delle decisioni reali.
Ciò che trovo più interessante è il risultato su MCP Atlas. L’83,6% di Gemini 3.5 Flash contro il 75,3% di GPT-5.5 su un benchmark che testa chiamate a tool multi-step è un segnale significativo. I workflow agentici sembrano essere il trend principale dell’AI nel 2026, quindi questo divario potrebbe contare più del divario in senso opposto su Terminal-Bench.
L’altra cosa da osservare è Gemini 3.5 Pro, che Google afferma essere già in uso interno e in arrivo il mese prossimo. Se 3.5 Pro offrirà lo stesso salto rispetto a 3.5 Flash che 3.1 Pro aveva rispetto a 3 Flash, il quadro competitivo cambierà di nuovo. Per ora, 3.5 Flash è la scelta più conveniente per la maggior parte dei carichi agentici in produzione, e GPT-5.5 è la scelta quando profondità di ragionamento e affidabilità da terminale non sono negoziabili.
Se vuoi mettere le mani in pasta con i concetti di AI agentica e costruire con modelli come questi, ti consiglio di dare un’occhiata al nostro percorso di competenze AI Agent Fundamentals.
Author
Tom è un data scientist e formatore tecnico. Scrive e gestisce i tutorial e i post del blog di DataCamp su data science. In precedenza, Tom ha lavorato nella data science presso Deutsche Telekom.