Corso
Introduzione agli AI Agents
1 ore 30 min
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Dopo due anni di hype a fasi alterne da parte del CEO Sam Altman, molti si aspettavano che GPT-5 fosse un chiaro passo verso l'AGI. Invece, ciò che OpenAI ha presentato è meno un balzo da fantascienza e più un sostanziale restyling dell'esperienza d'uso (per quanto molto riuscito), riunendo tutti i loro modelli precedenti sotto un'unica ammiraglia: GPT-5.
La finestra di contesto, però, resta sorprendentemente limitata: 8K token per gli utenti Free, 32K per Plus e 128K per Pro. Per darti un'idea, se carichi solo due PDF più o meno della dimensione di questo articolo, hai già saturato il contesto del livello gratuito.
Detto ciò, ChatGPT probabilmente rimane lo strumento di IA più utile e accessibile per la stragrande maggioranza delle persone. La maggior parte dei casi d'uso quotidiani semplicemente non richiede una memoria da un milione di token e—full disclosure—resta ancora il mio riferimento personale, con un aiuto occasionale da Gemini 2.5 per i lavori con tanto contesto.
In questo articolo ti offro una panoramica onesta di ciò che GPT-5 offre davvero—nel bene e nel male. Vedremo le novità, metteremo il modello alla prova e valuteremo come si comporta nella pratica. Puoi anche dare un'occhiata alla nostra guida separata alla GPT-5 API, al nostro tutorial sulle app di ChatGPT e alla nostra guida alle novità di GPT-5.1.
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Che cos'è GPT-5?
GPT-5 è il nuovo modello di punta di OpenAI e sostituisce completamente il mix di sistemi dell'era GPT-4. Se eri abituato a vedere opzioni come GPT-4o, GPT-4o-mini o o3 nel selettore dei modelli, ora non ci sono più. Non devi più decidere quale usare per velocità o qualità—ci pensa il sistema in automatico.
Quando scrivi un prompt, il router di GPT-5 decide in tempo reale se darti una risposta veloce o attivare un ragionamento più profondo e lento. L'obiettivo è rendere l'esperienza fluida: un unico nome di modello, comportamento coerente e nessun cambio manuale.
Come puoi vedere nell'immagine sopra, puoi comunque selezionare manualmente GPT-5 Thinking se vuoi che il modello si prenda più tempo e fornisca risposte più approfondite, passo dopo passo, oppure GPT-5 Pro se ti serve la massima profondità di ragionamento e accuratezza per attività di livello ricerca. La differenza è che ora sono varianti dello stesso modello di base.
Ecco come la nuova famiglia si allinea alla precedente generazione:
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Modello precedente |
Modello GPT-5 |
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GPT-4o |
gpt-5-main |
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GPT-4o-mini |
gpt-5-main-mini |
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OpenAI o3 |
gpt-5-thinking |
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OpenAI o4-mini |
gpt-5-thinking-mini |
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GPT-4.1-nano |
gpt-5-thinking-nano |
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OpenAI o3 Pro |
gpt-5-thinking-pro |
Fonte: OpenAI
Cosa ottieni a seconda del tuo piano
La versione gratuita ti dà accesso al modello principale GPT-5 e a GPT-5 Thinking, ma con la finestra di contesto più piccola e limiti d'uso più stretti. Va bene per chiacchiere quotidiane, brevi bozze o risposte a domande, ma raggiungerai presto il limite se provi a lavorare con documenti più lunghi.
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Piano |
Finestra di contesto |
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Free |
8K token |
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Plus |
32K token |
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Pro |
128K token |
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Team |
32K token |
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Enterprise |
128K token |
Controlla la pagina dei prezzi per le informazioni più aggiornate.
Gli abbonati Plus ottengono gli stessi modelli ma con più margine d'uso e una finestra di contesto più ampia da 32K token—abbastanza per gestire PDF di medie dimensioni o un botta e risposta più sostenuto prima che le cose escano dalla memoria. I tempi di risposta qui sono anche visibilmente più rapidi rispetto al livello gratuito, che è limitato in base alla disponibilità.
Con Pro si apre il ventaglio. Ottieni GPT-5, GPT-5 Thinking e GPT-5 Pro—la variante di fascia alta pensata per la massima profondità di ragionamento e accuratezza. La finestra di contesto sale a 128K token, abbastanza per lavorare a livello di capitolo di libro o con più file lunghi in una singola sessione.
I piani Team ed Enterprise sono sostanzialmente accordi personalizzati, ma includono tutte le varianti, uso flessibile e i tempi di risposta più rapidi disponibili. Gli utenti Enterprise hanno anche la finestra da 128K, mentre Team resta a 32K.
Puoi vedere il nuovo modello GPT-5 e l'API in azione nel nostro video tutorial qui sotto:
Nuove funzionalità di GPT-5
Funzionalità basate sulla chat
Personalizza il colore delle tue chat
Ora puoi scegliere la combinazione di colori per le tue chat. È puramente estetico, ma aiuta a rendere l'interfaccia più simile al tuo ambiente. Puoi cambiare il colore dalla sezione Generali in Impostazioni:
Cambia personalità
GPT-5 introduce personalità predefinite, permettendoti di cambiare lo stile dell'assistente per essere più di supporto, conciso e professionale, o anche lievemente sarcastico. Poiché la dirigibilità di GPT-5 è migliorata, questi stili restano coerenti per tutta la conversazione invece di svanire dopo alcune risposte.
Per accedere a questa funzione, vai alla sezione Personalizzazione in Impostazioni, fai clic su Istruzioni personalizzate e poi seleziona la personalità che vuoi scegliendo un preset:
Integrazione con Gmail e Google Calendar
Per gli utenti Plus, Pro, Team ed Enterprise, GPT-5 può connettersi direttamente a Gmail e Google Calendar. Può importare la tua agenda, aiutarti a trovare tempo libero e persino preparare risposte alle email che stai ignorando. È un vero passo verso un'IA che gestisce attivamente la tua giornata.
Per usare questa funzione, vai alla sezione Connettori in Impostazioni e segui le istruzioni a schermo per connettere Gmail e Google Calendar.
Completamenti più sicuri e utili
GPT-5 sostituisce il vecchio approccio di sicurezza basato sul rifiuto con i "completamenti sicuri". Invece di bloccare semplicemente una richiesta potenzialmente non sicura, ti fornisce quante più informazioni utili e sicure possibili spiegando al contempo eventuali limitazioni. Riduce anche la piaggeria—quelle risposte fin troppo compiacenti che a volte facevano sembrare i modelli precedenti poco autentici.
Funzionalità per sviluppatori
Questa breve sezione è per gli sviluppatori, quindi sentiti libero di saltare alla prossima sezione, dove metto alla prova GPT-5.
Controlli di ragionamento e verbosità
Nell'API, ora puoi controllare la profondità di pensiero del modello con il parametro reasoning_effort, che aggiunge una nuova impostazione "minimal" per risposte più rapide quando non ti serve un ragionamento dettagliato. C'è anche un parametro verbosity per controllare se le risposte siano brevi, medie o lunghe senza cambiare il prompt.
Strumenti personalizzati in testo semplice
GPT-5 supporta i "custom tools", che gli consentono di chiamare strumenti usando testo semplice invece del JSON. Questo evita i problemi di escaping che potevano rompere output complessi come grandi blocchi di codice. Puoi anche imporre il tuo formato vincolando le chiamate agli strumenti con regex o con una grammatica completa.
Meglio nei task lunghi e multi-step
Il modello è significativamente migliore nella gestione di task agentici di lunga durata. Può concatenare dozzine di chiamate a strumenti—sia in sequenza che in parallelo—senza perdere il filo del contesto.
Coding front-end migliorato
Nei test interni, GPT-5 ha superato OpenAI o3 negli scenari di sviluppo front-end nel 70% dei casi, producendo interfacce più pulite e gradevoli, con layout, tipografia e spaziatura migliori di default.
Contesto più lungo, meno allucinazioni
Nell'API, GPT-5 supporta una lunghezza combinata di input e output fino a 400K token. I benchmark mostrano un recupero delle informazioni più accurato da input di grandi dimensioni rispetto ai modelli precedenti, riducendo drasticamente i tassi di allucinazione nei compiti fattuali.
Mettere alla prova GPT-5
Qualche settimana fa ho testato Grok 4 e, per fare un confronto, ho voluto testare GPT-5 con gli stessi prompt per vedere come si comporta. Non è in alcun modo una valutazione approfondita di GPT-5—solo un modo rapido per farsi un'idea di come si comporta in una tipica chat.
Matematica
Per iniziare, ho dato a GPT-5 una piccola sfida di matematica: 9,11 meno 9,9. In apparenza è una sottrazione facile, ma un'aritmetica semplice come questa a volte può mettere in luce le particolarità di come ragionano i modelli linguistici—Claude Sonnet 4 ci era inciampato quando l'avevo testato. Una calcolatrice potrebbe dare la risposta all'istante, ma quello che sto davvero testando è il processo: GPT-5 lo ragionerà passo passo o deciderà di usare uno strumento integrato?
Sorprendentemente, GPT-5 mi ha fornito la soluzione corretta in meno di un secondo—la risposta è sembrata davvero istantanea. In base alla mia domanda di follow-up, la sottrazione probabilmente ha coinvolto una forma di chain-of-thought interno, in cui il modello ha rappresentato passaggi intermedi come riscrivere 9,9 come 10-0,1, sottrarre da 9,11 e poi aggiustare il risultato.
Subito dopo, ho avuto un'interazione curiosa con GPT-5 quando, in modo ingannevole, ho suggerito che il suo calcolo fosse sbagliato. Il suo tratto piaggeria l'ha portato ad essere d'accordo con me, ma è comunque arrivato alla risposta corretta, il che è un segnale che, almeno per problemi oggettivi come la matematica, puoi fare affidamento sul modello.
Poi ho testato il modello con un problema di matematica più complesso:
Usa tutte le cifre da 0 a 9 esattamente una volta per formare tre numeri x, y, z tali che x + y = z.
Mentre aspettavo la risposta, ho notato un'opzione per ottenere una risposta rapida. Non l'ho provata, ma potrebbe essere utile se sei di fretta o se pensi che il modello stia sovra-ragionando un problema in realtà semplice. Studi recenti mostrano che più ragionamento non è sempre l'approccio migliore.
Dopo 30 secondi di ragionamento, GPT-5 mi ha dato due risposte corrette. Nella traccia di pensiero, ha menzionato esplicitamente l'uso di "un programmino veloce" per risolvere il problema—un approccio intelligente, dato che lavorarlo mentalmente con una chain-of-thought potrebbe richiedere un'eternità (ci sono 10! = 3.628.800 permutazioni con molti possibili split). Tuttavia, non ho potuto vedere il programma effettivo eseguito dietro le quinte, cosa che sarebbe stata molto utile.
Coding
Per il compito di coding, ho provato a costruire lo stesso gioco che avevo creato in precedenza con Grok. L'unica differenza nel prompt è che ho chiesto a GPT-5 di eseguire il codice in Canvas.
Prompt: Creami un avvincente endless runner. Istruzioni chiave a schermo. Scena p5.js, niente HTML. Mi piacciono i dinosauri pixelati e gli sfondi interessanti. Esegui il codice in Canvas.
Dopo tre tentativi di build falliti, ho rinunciato a eseguirlo in Canvas e ho eseguito il codice in un editor p5.js. Ecco il risultato:
Il modello ha scritto ben 764 righe di codice e ha prodotto la migliore V1 di questo gioco che io sia mai riuscito a generare con qualsiasi modello testato. La maggior parte dei modelli, ad esempio, non riusciva a far partire il gioco con una schermata di pausa che permettesse al giocatore di decidere quando iniziare—partiva semplicemente appena lanciavi il codice. E nessuno includeva funzioni come punteggi migliori, la possibilità di planare o mettere in pausa il gioco.
Multimodale a lungo contesto
Proprio come con Grok 4, ho voluto testare un PDF più grande, quindi ho caricato il Generative AI Outlook Report (43.087 token / 167 pagine) della Commissione Europea e ho dato a GPT-5 il seguente prompt:
Prompt: Analizza l'intero report e individua i tre grafici più informativi. Riassumi ciascuno e indicami in quale pagina del PDF compaiono.
Prima di mostrarti i risultati (usando il mio account Pro), nota che, dato quanto è grande questo PDF, eseguirlo su ChatGPT Free (limite 8K token) o anche ChatGPT Plus (limite 32K token) con ogni probabilità fallirà. Ad esempio, quando ho chiesto di riassumere il documento (con il mio account Free), c'è stato un errore nel flusso dei messaggi—molto probabilmente per vincoli di memoria.
Quando ho eseguito il task con un account Pro, ho ottenuto dei risultati—ma come puoi vedere nel video qui sotto, c'erano diversi problemi:
L'output è stato sorprendentemente scarso e non richiede ulteriori commenti da parte mia. Non ho nemmeno provato un prompt di follow-up. Di certo non sembra "parlare con un PhD", né qualcosa di vicino all'"AGI".
Benchmark di GPT-5
OpenAI ha pubblicato un ampio set di risultati di benchmark per GPT-5, che coprono coding, matematica, ragionamento multimodale, aderenza alle istruzioni, uso di strumenti, recupero in lungo contesto e factualità. Di seguito trovi un riepilogo dei numeri riportati nella loro documentazione ufficiale e nei post del blog.
Prestazioni nel coding
Su SWE-bench Verified—un benchmark di task di coding Python del mondo reale—GPT-5 ottiene il 74,9%, rispetto al 69,1% di OpenAI o3 e ben davanti a GPT-4.1 (54,6%). I progressi sono ancora più notevoli considerando l'efficienza: con alto sforzo di ragionamento, GPT-5 usa il 22% di token di output in meno e il 45% di chiamate agli strumenti in meno rispetto a o3 per ottenere quei risultati.
Fonte: OpenAI
Su Aider Polyglot, che testa l'editing di codice in più linguaggi, GPT-5 arriva all'88%, contro l'81% di o3—circa un terzo di riduzione nel tasso di errore. Puoi trovare altri risultati in questo report per sviluppatori.
Matematica e ragionamento scientifico
GPT-5 ottiene risultati solidi anche nei benchmark ricchi di matematica. Su AIME 2025 (matematica a livello di competizione senza strumenti), GPT-5 (no tools) segna il 94,6%, contro l'88,9% di o3 (no tools). Su HMMT (Harvard-MIT mathematics tournament), arriva al 93,3% senza strumenti, battendo l'85% di o3. In FrontierMath (matematica di livello esperto con uno strumento Python), GPT-5 ottiene il 26,3%—non un numero enorme, ma comunque davanti al 15,8% di o3.
Fonte: OpenAI
In GPQA Diamond—domande scientifiche a livello PhD—GPT-5 raggiunge l'87,3% con strumenti (Pyhton) e l'85,7% senza, superando leggermente o3 in entrambe le configurazioni.
Ragionamento multimodale
Nei benchmark multimodali, GPT-5 stabilisce un nuovo stato dell'arte. Ottiene l'84,2% su MMMU (ragionamento visivo a livello universitario) e il 78,4% su MMMU-Pro (livello graduate), superando o3 in entrambi i casi. Su VideoMMMU (ragionamento basato su video con fino a 256 frame), GPT-5 raggiunge l'84,6% di accuratezza contro l'83,3% di o3.
Si comporta bene anche su CharXiv Reasoning (interpretazione di figure scientifiche) con l'81,1% quando il thinking è abilitato, ed ERQA (ragionamento spaziale) con il 65,7%, entrambi davanti a o3.
Humanity's Last Exam (HLE)
Humanity's Last Exam è un benchmark impegnativo composto da 2.500 domande curate a mano, a livello PhD, che spaziano tra matematica, fisica, chimica, linguistica e ingegneria.
Secondo i risultati pubblicati da OpenAI, GPT-5 ottiene il 24,8% senza strumenti e il 42,0% nella sua variante Pro.
Fonte: OpenAI
Grok 4, in base ai dati di xAI, arriva a circa il 26% senza strumenti e al 41,0% con strumenti. La configurazione Grok 4 Heavy—che esegue più agenti in parallelo e unisce gli output—spinge ulteriormente fino al 50,7%, mostrando il vantaggio dell'impostazione multi-agente. Sebbene entrambi i modelli forniscano risultati simili in modalità single-agent con strumenti, l'architettura di Grok 4 Heavy gli dà un vantaggio evidente qui.
Fonte: xAI
Conclusione
GPT-5 non è il traguardo di AGI che alcuni speravano, e di certo non dà la sensazione di avere un "PhD in tasca". Ciò che è, però, è una solida unificazione della precedente lineup di OpenAI in un'esperienza unica e più fluida, supportata da alcuni miglioramenti tecnici significativi, seppur incrementali.
Le nuove funzioni basate sulla chat come le personalità, la personalizzazione dei colori e l'integrazione con Gmail/Calendar rendono ChatGPT più personale e utile per i flussi di lavoro quotidiani. Dal lato sviluppatori, un controllo più fine su ragionamento, verbosità e formati degli strumenti, oltre a prestazioni migliori nei task di lunga durata, sono graditi miglioramenti di qualità della vita.
Nei test, GPT-5 ha gestito molto bene il ragionamento semplice e i compiti di coding, producendo persino la migliore prima versione di un gioco che abbia visto finora da qualsiasi modello. Ma le sue prestazioni multimodali in lungo contesto hanno ancora lasciato a desiderare, con le risorse del livello Pro che non hanno fornito risultati all'altezza dell'hype.
Per la maggior parte delle persone, GPT-5 resterà lo strumento di IA più accessibile e versatile oggi disponibile. Semplicemente non aspettarti che infranga i limiti di ciò che è possibile con i modelli attuali. È un'evoluzione, non una rivoluzione, e a seconda delle tue esigenze potrebbe essere esattamente ciò che vuoi.
