GPT-5: Migliori Funzionalità, Prezzi e Accessibilità

Disponiamo di GPT-5.2, l'ultimo e uno dei più avanzati modelli linguistici.

GPT-4 vs. GPT-5

Il confronto interattivo qui sotto mostra come GPT-5 differisce da GPT-4 per architettura, prestazioni e prezzi.

Fonte: OpenAI

Progressione storica

• GPT-5 (7 ago 2025): Introdotto come modello di punta di OpenAI con codifica più potente e un'inquadratura "sistema" (varianti e routing a seconda del prodotto).
• GPT-4 Turbo (2024): Finestra di contesto ampliata (fino a 128k token) ed efficienza migliorata (a seconda del prodotto).
• GPT-4 (2023): Importante salto di capacità e funzionalità di comprensione delle immagini nei rilasci dell'era ChatGPT.
• GPT-3.5 (2022): Migliore capacità di seguire le istruzioni e miglioramenti dell'UX della chat.
• GPT-3 (2020): L'era dell'apprendimento few-shot.
• GPT-2 (2019): Prima generazione di testo generico su larga scala.
• GPT-1 (2018): Primo rilascio del trasformatore GPT.

Cosa c'è di diverso in GPT-5

Varianti multiple, un'esperienza unica: GPT-5 è stato lanciato con enfasi sulla selezione della giusta "dimensione/comportamento" per il compito (risposte più veloci per prompt semplici, ragionamento più profondo per quelli complessi). In ChatGPT oggi, questo concetto è più visibile nelle esperienze GPT-5.2 Auto/Veloce/Riflessione, piuttosto che in GPT-5 stesso.¹

Codifica più potente: Il post di lancio di OpenAI posiziona GPT-5 come il suo modello di codifica più potente all'epoca, evidenziando debug migliorato e supporto per repository più ampi. Se desideri includere numeri di benchmark, aggiungili solo con citazioni primarie.

Rifiuti con più spiegazioni: GPT-5-era safety UX emphasizes rifiuti più chiari che spiegano i vincoli e reindirizzano ad alternative più sicure (ancora dipendente dalla richiesta e dalla categoria della policy).

Modalità di risposta adattiva e regolazione del tono: OpenAI ha continuato a perfezionare lo stile di risposta all'inizio del 2026 (ad es., un aggiornamento GPT-5.2 Instant incentrato sull'essere più misurato e fondato).
²

Strumenti/integrazioni: Gli sviluppatori possono connettere i modelli tramite l'API e ChatGPT supporta connettori/integrazioni nei piani e negli spazi di lavoro supportati, ma dovresti elencare piattaforme di terze parti specifiche solo se puoi citare una conferma diretta per ciascuna.

Capacità di GPT-5

Codifica: Genera, revisiona ed esegue il debug del codice nei principali linguaggi di programmazione. Gestisce refactoring, documentazione e spiegazioni passo-passo per decisioni tecniche.

Design e prototipazione: Può tradurre descrizioni in linguaggio semplice in mockup UI di base, strutture di layout o scaffolding front-end (ad es., wireframe HTML/CSS). Adatto per concetti in fase iniziale piuttosto che per sistemi di design pronti per la produzione.

Salute e domande di ricerca: Fornisce spiegazioni strutturate, riassume le evidenze e pone domande di chiarimento quando necessario. Non sostituisce la consulenza medica o professionale autorizzata.

Comportamento di sicurezza: Quando rifiuta una richiesta, in genere spiega la limitazione o il confine della policy pertinente e può suggerire alternative più sicure invece di restituire un breve rifiuto.

Accuratezza: OpenAI segnala una migliore capacità di seguire le istruzioni e una riduzione delle allucinazioni rispetto ai modelli precedenti dell'era GPT-4. Come per tutti i modelli linguistici di grandi dimensioni, gli errori sono ancora possibili, specialmente su argomenti di nicchia o in rapida evoluzione.

Accesso e utilizzo

Disponibilità ChatGPT: GPT-5.2 è l'esperienza predefinita per gli utenti che hanno effettuato l'accesso. In caso di forte domanda, possono essere utilizzate automaticamente varianti più leggere per mantenere la reattività. ³

Accesso API:
I modelli della famiglia GPT-5 sono disponibili tramite l'OpenAI API in diverse dimensioni (ad es., standard, mini, nano), con prezzi e prestazioni che variano in base al modello e alla finestra di contesto. Gli sviluppatori dovrebbero consultare la documentazione ufficiale su prezzi e modelli per le specifiche attuali.⁴

Controlli sviluppatore:
Gli utenti API possono configurare il comportamento delle risposte utilizzando parametri (come quelli che controllano la lunghezza o la profondità del ragionamento, a seconda dell'endpoint del modello). L'utilizzo di strumenti e le integrazioni strutturate sono supportati tramite il framework API.

Come funziona GPT-5

GPT-5 si basa sull'architettura transformer di GPT-4 ma distribuisce il lavoro su più modelli. Ecco come il sistema elabora i tuoi prompt.

Design multi-modello: La famiglia GPT-5 include diverse dimensioni (ad es., standard, mini, nano), in particolare nell'API. Queste varianti differiscono per:

• Velocità
• Costo
• Limiti della finestra di contesto
• Profondità di ragionamento

Approccio di addestramento: OpenAI ha dichiarato che GPT-5 è stato addestrato su una combinazione di:

• Dati su licenza
• Dati creati da addestratori umani
• Dati pubblicamente disponibili

Il modello incorpora tecniche di apprendimento per rinforzo e allineamento per migliorare la sicurezza e la capacità di seguire le istruzioni. OpenAI non pubblica il set di dati di addestramento completo né il conteggio dei parametri.

Dimensioni e scala del modello: OpenAI non ha divulgato il conteggio dei parametri di GPT-5. Qualsiasi affermazione numerica sulla scala rispetto a GPT-4 sarebbe speculativa se non citata direttamente dalla documentazione ufficiale.

I miglioramenti delle prestazioni sono attribuiti a:

• Ottimizzazione architetturale
• Metodi di addestramento migliori
• Routing a livello di sistema tra varianti
• Miglioramenti dell'allineamento e post-addestramento

Generazione di testo e gestione del contesto: Come i precedenti modelli GPT, GPT-5 genera risposte token per token utilizzando la predizione basata su transformer.

Le capacità variano in base alla variante e al livello API, ma generalmente includono:

• Supporto per input a contesto lungo (i limiti esatti dipendono dalla versione del modello)
• Ragionamento strutturato
• Migliore capacità di seguire le istruzioni rispetto ai modelli dell'era GPT-4

Gli utenti API possono controllare le caratteristiche delle risposte tramite la selezione del modello e i parametri supportati definiti nella documentazione di OpenAI.

Comprensione delle immagini: I modelli dell'era GPT-5 supportano input multimodali negli ambienti supportati, inclusa la comprensione delle immagini.

Gli utenti possono caricare:

• Grafici
• Screenshot
• Documenti
• Layout UI

Il modello analizza l'input visivo insieme al testo per:

• Estrarre informazioni
• Fornire riassunti
• Suggerire miglioramenti
• Generare codice correlato

Le capacità multimodali esatte dipendono dal prodotto specifico o dall'endpoint API.

Sicurezza e rifiuti: GPT-5 ha posto maggiore enfasi sul comportamento di sicurezza trasparente. Quando rifiuta le richieste, il sistema può:

• Spiegare perché la richiesta viola la policy
• Offrire alternative più sicure

OpenAI segnala una migliore capacità di seguire le istruzioni e una riduzione delle allucinazioni rispetto ai modelli precedenti dell'era GPT-4, sebbene non venga fornita alcuna percentuale pubblica universale di allucinazioni. Come per tutti i modelli linguistici di grandi dimensioni, gli errori rimangono possibili.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

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Prezzi e piani

I prezzi di GPT-5.2 dipendono dall'utilizzo tramite abbonamenti ChatGPT o tramite l'OpenAI API.

Piani ChatGPT: GPT-5.2 è l'esperienza modello predefinita per gli utenti che hanno effettuato l'accesso in ChatGPT (a partire dal 2026).

• Gratuito: $0/mese (si applicano limiti di utilizzo)
• Go: $8/mese
• Plus: $20/mese
• Pro: $200/mese (limiti di utilizzo più elevati e accesso prioritario)
• Team / Enterprise: Prezzi personalizzati per organizzazioni

Disponibilità, limiti e funzionalità variano in base al piano e alla regione.

Prezzi OpenAI API: L'utilizzo API viene fatturato per 1 milione di token (input e output vengono addebitati separatamente).

• GPT-5.2
  • Input: $1,75 / 1M token
  • Input nella cache: $0,175 / 1M token
  • Output: $14,00 / 1M token
• GPT-5.2 Pro
  • Input: $21,00 / 1M token
  • Output: $168,00 / 1M token
• GPT-5-mini
  • Input: $0,25 / 1M token
  • Input nella cache: $0,025 / 1M token
  • Output: $2,00 / 1M token
• GPT-5-nano
  • Input: $0,05 / 1M token
  • Input nella cache: $0,005 / 1M token
  • Output: $0,40 / 1M token

I limiti esatti di velocità e le dimensioni della finestra di contesto dipendono dal modello selezionato e dal livello dell'account.

FAQ

Link esterni

• Oltre 50 casi d'uso di ChatGPT con esempi reali
• Guida al LLM fine-tuning per aziende
• Oltre 10 esempi e benchmark di modelli linguistici di grandi dimensioni

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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  note   = {AIMultiple. Consultato il 3 Marzo 2026}
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Collegamenti di riferimento

1.

GPT-5.6 in ChatGPT | OpenAI Help Center

2.

Model Release Notes | OpenAI Help Center

3.

Retiring GPT-4o and other ChatGPT models | OpenAI Help Center

4.

Business Pricing | OpenAI

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Ricercato da

Sena Sezer

Analista di settore

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Sena è un'analista di settore presso AIMultiple. Ha conseguito la laurea triennale presso l'Università di Bogazici.

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kiril Kavroshilov

Aug 31, 2023 at 16:04

Hello, Is it possible to chat gpt-4 in the development of intelligent household utensils that can judge by themselves when to heat or cool food and drinks.

Rispondere

Bardia Eshghi

Sep 11, 2023 at 05:13

Hello Kiril, I think what you're referring to is asking the latest version of ChatGPT to help you develop smart utensils, which would qualify them IoT devices? In any case, we asked. And it did give us the high-level steps to follow, such as creating concept sketches, collecting the required hardware components, developing the appropriate software, etc. Hope this helps!

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