LLM Parameters: GPT-5 High, Medium, Low and Minimal

Alcuni LLM, come la famiglia GPT-5 di OpenAI, sono disponibili in diverse versioni (ad esempio, GPT-5, GPT-5-mini e GPT-5-nano) e con varie impostazioni dei parametri, tra cui alto, medio, basso e minimo.

Di seguito, esploriamo le differenze tra queste versioni del modello raccogliendo le loro prestazioni sui benchmark e i costi per eseguire i benchmark.

Prezzo vs. successo: conclusioni principali

Abbiamo utilizzato la famiglia GPT-5 nella nostra analisi. Abbiamo usato sei benchmark in diverse aree, tra cui ragionamento, codifica, seguire le istruzioni e matematica.

La nostra analisi ha rivelato:

• In media tra i benchmark, GPT-5 (high) e GPT-5 (medium) offrono tassi di successo quasi identici (65% contro 64%), eppure GPT-5 (high) costa quasi il doppio ($511 contro $280). Seguono GPT-5-mini (high), GPT-5 (low) e GPT-5-mini (medium), con tassi di successo rispettivamente del 62%, 61% e 60%, a prezzi molto più bassi di $105, $90 e $28. Ciò dimostra che accettando solo un calo del ~5% del tasso di successo, i compiti possono essere completati a un costo fino a 18 volte inferiore passando da GPT-5 (high) a GPT-5-mini (medium).
• GPT-5-mini (high) supera GPT-5 (low) in quasi tutti i benchmark, e lo fa allo stesso costo o a un costo inferiore. In IFBench, i tassi di successo sono 75% contro 67%; in AIME 2025, 97% contro 83%; in Humanity's Last Exam, 20% contro 18%; e in GPQA Diamond, 83% contro 81%. Pareggiano su SciCode al 39%, eppure GPT-5-mini (high) ha comunque un costo inferiore.
• Il modello più costoso, GPT-5 (high), supera il secondo miglior modello solo su tre benchmark, e anche in quel caso, il margine non è superiore al 3%. In tutti gli altri benchmark, è superato da alternative più economiche.

Impostazioni dei parametri alto-medio-basso-minimo

Sebbene i parametri LLM siano spesso descritti in termini di regolazioni numeriche, possono anche essere espressi come intervalli qualitativi come alto, medio e basso. Questi intervalli non sono standard fissi; sono invece categorie concettuali che descrivono quanta influenza esercita un parametro sull'output del modello.

L'uso di questi tre livelli aiuta a selezionare rapidamente le impostazioni per diversi compiti, a seconda del livello desiderato di creatività, determinismo o lunghezza. Questi livelli sono utili quando si regolano i parametri top-P, max tokens e penalità.

Il parametro medio si riferisce alla versione normale (non parametrizzata) del modello.

Impostazione minima:

• Top-p / Top-k: Molto bassi (top-p ≈ 0,1–0,2, top-k = 1–5)
• Max tokens: Limite breve
• Penalità: Molto basse o assenti
• Effetti:
  • Altamente deterministico, output quasi identici ogni volta.
  • Molto conciso, fattuale e rigido.
  • Ideale per codice, matematica, interrogazioni di database o risposte di conformità rigorosa.
  • Molto vincolato, con bassa casualità, privilegia prevedibilità e precisione.

Impostazione bassa:

• Top-p / Top-k: Bassi (top-p ≈ 0,3–0,5, top-k = 5–10)
• Max tokens: Da breve a medio
• Penalità: Da basse a moderate
• Effetti:
  • Per lo più deterministico ma consente piccole variazioni.
  • Riduce la ripetizione robotica rispetto al minimo.
  • Adatto per riassunti, spiegazioni strutturate o scrittura professionale con uno stile coerente.

Impostazione media:

• Top-p / Top-k: Moderati (top-p ≈ 0,7–0,9, top-k = 20–50)
• Max tokens: Lunghezza media
• Penalità: Moderate, per evitare ripetizioni ma consentire una certa creatività
• Effetti:
  • Equilibrio tra accuratezza e creatività.
  • Produce risposte naturali che variano leggermente tra un'esecuzione e l'altra.
  • Adatto per domande e risposte generali, bozze e brainstorming.

Impostazione alta:

• Top-p / Top-k: Alti (top-p ≈ 0,95–1,0, top-k = 50–100)
• Max tokens: Limite ampio per output più lunghi
• Penalità: Da medie ad alte, incoraggiano varietà e novità
• Effetti:
  • Output altamente creativi e diversificati.
  • Meno prevedibili, con un rischio maggiore di allucinazioni.
  • Ideale per narrazione, ideazione, giochi di ruolo e scrittura creativa.

Per decidere quale livello utilizzare, considera:

• Tipo/scopo del compito: Se hai bisogno di accuratezza (legale, medico, codice, fattuale), scegli minimo o medio. Se hai bisogno di creatività, voce, novità, alto potrebbe essere migliore.
• Tolleranza agli errori: Quanto sono gravi occasionali stranezze o errori? Se bassa, evita un'alta casualità.
• Vincoli computazionali: Lunghezze di output elevate e alta casualità spesso richiedono più calcolo e memoria.
• Dimensione del modello: I modelli più grandi tendono a gestire meglio l'alta casualità, mentre i modelli più piccoli possono degradarsi significativamente con impostazioni alte.
• Lunghezza dell'output desiderata: Il testo generato più lungo può divagare, quindi alta casualità più grande lunghezza è più rischioso.

GPT-5

GPT-5 bilancia una maggiore capacità di ragionamento con velocità media, rendendolo adatto a compiti complessi e a più fasi dove accuratezza e adattabilità sono cruciali.

• Finestra di contesto: 400,000
• Token di output massimi: 128,000
• Data di aggiornamento conoscenza: 30 settembre 2024
• Ragionamento: Superiore, con supporto per token di ragionamento

Prezzi (per 1M token)

• Input: $1,25
• Input in cache: $0,125
• Output: $10,00

Modalità

• Testo: input e output
• Immagine: solo input
• Audio: non supportato

GPT-5 mini

GPT-5 mini è una versione più piccola, più veloce e più economica di GPT-5. Mantiene una forte capacità di ragionamento pur essendo più adatto a compiti ben definiti.

• Finestra di contesto: 400,000
• Token di output massimi: 128,000
• Data di aggiornamento conoscenza: 31 maggio 2024
• Funzionalità: Supporta ricerca web, ricerca file e interprete di codice.

Prezzi per 1M token:

• Input: $0,25
• Input in cache: $0,025
• Output: $2,00

GPT-5 nano

GPT-5 nano è l'opzione più veloce ed economica, progettata per compiti leggeri come classificazione e riassunto.

• Finestra di contesto: 400,000
• Token di output massimi: 128,000
• Data di aggiornamento conoscenza: 31 maggio 2024
• Funzionalità: Supporta ricerca file, generazione di immagini e interprete di codice (ma non la ricerca web).

Prezzi per 1M token:

• Input: $0,05
• Input in cache: $0,005
• Output: $0,40

Caratteristiche della serie GPT-5

La serie GPT-5 introduce diverse funzionalità che migliorano controllo, formattazione ed efficienza. Queste funzionalità si applicano a GPT-5, GPT-5 Mini e GPT-5 Nano.

Parametro di verbosità

Il parametro di verbosità consente agli sviluppatori di influenzare il livello di dettaglio negli output del modello senza modificare il prompt.
Accetta tre valori:

• Basso: risultati brevi e concisi
• Medio: risultati bilanciati (predefinito)
• Alto: output dettagliati adatti a spiegazioni, documentazione o revisione

Una maggiore verbosità porta a risposte più lunghe e a un maggiore utilizzo di token di output.

Chiamata di funzione in forma libera

La serie GPT-5 supporta chiamate di strumenti personalizzati che accettano output di testo non elaborato anziché JSON strutturato. Ciò rende possibile generare codice, query SQL o testo di configurazione che viene passato direttamente a runtime esterni come:

• Sandbox di codice
• Motori SQL
• Ambienti shell
• Sistemi di configurazione

Il tipo di strumento personalizzato non supporta chiamate di strumenti parallele. È destinato a situazioni in cui il testo naturale è preferibile a uno schema JSON rigoroso.

Supporto per grammatica libera dal contesto (CFG)

I modelli possono produrre testo vincolato da una grammatica definita con sintassi Lark o regex. Ciò garantisce che il testo generato segua rigide regole strutturali. I casi d'uso comuni includono:

• Applicare specifici dialetti SQL
• Limitare timestamp o identificatori
• Convalidare formati di configurazione

Quando si utilizzano le CFG, gli sviluppatori definiscono terminali e regole che descrivono l'insieme di stringhe accettabili. Il modello produce solo output che corrispondono a queste regole.

Modalità di ragionamento minimo

La modalità di ragionamento minimo riduce o rimuove i token di ragionamento. Ciò riduce la latenza e migliora il tempo al primo token.
È adatta per compiti quali:

• Classificazione
• Riscritture brevi
• Estrazione strutturata
• Operazioni di formattazione di base

Quando non viene fornita alcuna impostazione di ragionamento, il livello di impegno predefinito è medio.

Differenze chiave

I tre modelli differiscono principalmente per profondità di ragionamento, velocità e costo. Le nuove funzionalità possono essere utilizzate su tutti i modelli, ma il loro impatto varia a seconda del modello.

Ragionamento

• GPT-5 offre la più forte capacità di ragionamento. È appropriato per problemi complessi e a più fasi in codifica, analisi scientifica o supporto decisionale.
• GPT-5 mini offre un forte ragionamento per prompt strutturati con confini di compito prevedibili.
• GPT-5 nano ha prestazioni di ragionamento moderate e funziona meglio su compiti che non richiedono un'analisi approfondita.
• La modalità di ragionamento minimo può essere utilizzata con tutti i modelli e offre il massimo beneficio per GPT-5 nano e GPT-5 mini, dato il loro vantaggio di velocità.

Velocità

• GPT-5 nano è l'opzione più veloce ed è efficace per carichi di lavoro su larga scala o in tempo reale.
• GPT-5 mini bilancia velocità e ragionamento, rendendolo adatto per carichi di lavoro di produzione regolari.
• GPT-5 è più lento perché esegue più ragionamento interno, ma questo si traduce in un output più preciso.
• La modalità di ragionamento minimo può ridurre ulteriormente la latenza, in particolare per nano.

Costo

• GPT-5 nano ha il costo per token più basso. È preferito per compiti ad alto volume come la classificazione batch o il riassunto.
• GPT-5 mini si colloca nella fascia media, offrendo un equilibrio tra capacità e costo.
• GPT-5 è il modello più costoso ed è tipicamente utilizzato quando l'accuratezza e la coerenza sono prioritarie.
• Le impostazioni di verbosità influenzano il costo perché una maggiore verbosità produce più token di output.

Cosa sono i parametri LLM?

I parametri LLM sono impostazioni che influenzano il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) generano testo durante l'inferenza. Questi controlli dei parametri non modificano i pesi appresi di un modello pre-addestrato. Piuttosto, modellano il modo in cui il modello linguistico campiona da una distribuzione di probabilità sui token probabili durante la generazione di risposte.

I modelli linguistici di grandi dimensioni sono sistemi di reti neurali, tipicamente costruiti sull'architettura del modello transformer. Durante l'addestramento, il modello apprende valori numerici chiamati pesi e bias. I pesi rappresentano l'importanza assegnata a diversi input, consentendo al modello di catturare relazioni tra parole, concetti e contesto. I bias sono valori costanti aggiunti all'interno degli strati che aiutano ad attivare i neuroni in determinate condizioni. Insieme, questi valori definiscono la capacità del modello di riconoscere modelli complessi nel linguaggio.

I parametri di inferenza, al contrario, operano dopo l'addestramento. Modellano il modo in cui la conoscenza appresa dal modello viene utilizzata, senza modificare i pesi sottostanti. La regolazione dei parametri LLM consente agli utenti di influenzare la diversità dell'output, la prevedibilità, la ripetizione e la lunghezza dell'output, il che è essenziale per ottimizzare le prestazioni del modello in compiti specifici come la scrittura creativa, la generazione strutturata o le spiegazioni tecniche.

I parametri chiave includono il campionamento top-p nucleus, max tokens, penalità di frequenza, penalità di presenza e sequenze di stop. Insieme, questi parametri di campionamento controllano l'output generato bilanciando qualità dell'output, costo computazionale ed efficienza dell'inferenza.

Dimensione del modello, parametri e fondamenti dell'addestramento

Il numero di parametri nei modelli linguistici di grandi dimensioni può raggiungere miliardi. I modelli più grandi hanno tipicamente una maggiore capacità di gestire linguaggio sfumato, dipendenze a lungo raggio e ragionamento complesso. Queste migliori prestazioni del modello hanno il costo di requisiti di potenza computazionale più elevati sia durante l'addestramento che durante l'inferenza.

I modelli più piccoli richiedono meno risorse computazionali e offrono una migliore efficienza computazionale, ma possono avere difficoltà con modelli più complessi o finestre di contesto più lunghe. La scelta tra modelli più grandi e più piccoli dipende dal compito, dalla latenza accettabile e dall'infrastruttura disponibile. Vedi le leggi di scala degli LLM per sapere come i ricercatori di IA valutano l'effetto della dimensione del modello, della qualità dei dati e della strategia di addestramento.

Diversi parametri di addestramento modellano il modo in cui un modello apprende prima dell'inferenza:

• Dimensione del batch si riferisce al numero di campioni di addestramento elaborati prima che il modello aggiorni i suoi pesi. Dimensioni del batch più grandi migliorano l'efficienza dell'addestramento ma aumentano l'uso della memoria.
• Tasso di apprendimento controlla la velocità con cui il modello regola i suoi pesi e bias. Valori più alti accelerano l'apprendimento ma rischiano l'instabilità, mentre valori più bassi favoriscono una convergenza costante.
• Iperparametri definiscono impostazioni esterne come dimensione del modello, dimensione del batch e tasso di apprendimento, modellando il processo di addestramento complessivo.

Dopo il pre-addestramento, il fine-tuning e l'allineamento sono essenziali. Il fine-tuning adatta un modello pre-addestrato a dati o compiti specifici del dominio, mentre l'allineamento garantisce che il testo generato rifletta l'intento umano.

Il fine-tuning efficiente in termini di parametri (PEFT) migliora l'efficienza computazionale congelando la maggior parte dei parametri e aggiornando solo un piccolo sottoinsieme di parametri rilevanti per il compito.

Campionamento top-p

Il campionamento top-p, noto anche come nucleus sampling, limita la selezione dei token al gruppo più piccolo la cui probabilità cumulativa supera una data soglia p. Invece di selezionare da un numero fisso di token, il modello sceglie dinamicamente tra i token probabili che insieme rappresentano la massa di probabilità specificata.

• Valori più bassi (ad esempio, p = 0,5) restringono il campionamento a un insieme ristretto di token con la più alta probabilità, producendo testo coerente ma meno vario.
• Valori più alti (ad esempio, p = 0,9) consentono il campionamento da un pool più ampio, aumentando la diversità dell'output ma anche il rischio di andare fuori tema.

Campionamento top k

Il campionamento top k limita la scelta del modello ai k token con la più alta probabilità per il passo successivo nella generazione del testo. Restringendo l'insieme dei candidati, questo parametro influenza direttamente prevedibilità e varietà.

• Valori top-k più bassi limitano la selezione a un piccolo insieme di token altamente probabili, producendo output più prevedibili e focalizzati.
• Valori più alti espandono il pool di candidati, aumentando la variabilità e supportando un linguaggio più diversificato.

Mentre il campionamento top-p si adatta dinamicamente in base alla massa di probabilità, il campionamento top-k utilizza un taglio fisso. I due sono spesso confrontati durante la valutazione del modello per determinare le impostazioni ottimali per compiti specifici.

Max tokens (il numero di token)

Il parametro max_tokens definisce il numero massimo di token che il modello può generare in una singola risposta. Determina direttamente la lunghezza dell'output e influenza il costo computazionale.

• Valori massimi più bassi impongono risposte concise ma possono troncare dettagli importanti.
• Valori più alti consentono spiegazioni più dettagliate ma richiedono più risorse computazionali e aumentano il tempo di inferenza.

Il numero massimo di token è vincolato dalla finestra di contesto, che include sia i dati di input che l'output generato. Se il numero combinato di token supera il limite di token del modello, la generazione si fermerà indipendentemente dall'impostazione max tokens.

Parametro penalità di frequenza

La penalità di frequenza regola la probabilità dei token in base alla frequenza con cui sono già apparsi nel testo generato.

• Valori positivi riducono la ripetizione, migliorando la qualità dell'output in risposte più lunghe.
• Valori negativi incoraggiano il riutilizzo, il che può essere utile per documenti che richiedono una terminologia coerente.

Penalità eccessivamente elevate possono danneggiare la coerenza, poiché la ripetizione naturale è spesso necessaria per un testo simile a quello umano. Questo parametro è più efficace quando si ottimizzano le prestazioni del modello per la generazione di testi di lunga durata.

Penalità di presenza

La penalità di presenza riduce la probabilità dei token che sono apparsi almeno una volta, indipendentemente dalla frequenza. Ciò incoraggia il modello a introdurre nuove idee.

• Valori positivi promuovono novità ed esplorazione, utili nel brainstorming e nella scrittura creativa.
• Valori negativi rafforzano i termini esistenti, il che può aiutare in output strutturati o vincolati.

La penalità di presenza è un controllo prezioso per guidare la diversità delle idee, ma dovrebbe essere applicata con attenzione per evitare un'evitamento innaturale dei termini chiave.

Sequenze di stop

Le sequenze di stop definiscono token o stringhe specifici che segnalano al modello di interrompere la generazione. Sono comunemente utilizzate in applicazioni strutturate.

• Utili per applicare modelli nei sistemi di dialogo o nella generazione di codice.
• Aiutano a controllare la lunghezza dell'output e a prevenire continuazioni irrilevanti.

Le sequenze di stop migliorano la prevedibilità negli output di testo generato senza fare affidamento esclusivamente sui limiti di token.

Seed e determinismo

Alcuni sistemi consentono agli utenti di specificare un seed casuale, garantendo che gli stessi dati di input e le stesse impostazioni dei parametri producano lo stesso output generato.

• Utile per la valutazione e il test del modello.
• Aiuta a confrontare diverse configurazioni di parametri senza che la variazione casuale influenzi i risultati.

La generazione deterministica supporta la riproducibilità, sebbene gli output esatti possano ancora variare tra diversi modelli di IA o ambienti di distribuzione.

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Differenze tra i parametri chiave

Comprendere come differiscono i parametri chiave aiuta quando si regolano i parametri LLM per risultati ottimali.

• Penalità di frequenza vs penalità di presenza: La penalità di frequenza scala con la frequenza con cui appare un token, mentre la penalità di presenza si applica una volta dopo la prima apparizione di un token.
• Top k vs campionamento top p: Top k limita la selezione a un numero fisso di token, mentre top p seleziona dinamicamente i token in base alla probabilità cumulativa.
• Max tokens vs finestra di contesto: Max tokens limita la lunghezza dell'output, mentre la finestra di contesto è un limite superiore fisso che copre sia i token di input che quelli di output.

Un'attenta messa a punto di questi parametri consente ai professionisti di bilanciare qualità dell'output, efficienza computazionale e prestazioni degli LLM in applicazioni come la generazione aumentata da recupero, compiti analitici e generazione di testo aperto.

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Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple specializzata in email marketing e video di vendita. In precedenza ha lavorato come recruiter in società di project management e consulenza. Sıla possiede una Laurea Magistrale in Psicologia Sociale e una Laurea triennale in Relazioni Internazionali.

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Ricercato da

Şevval Alper

Ricercatore di intelligenza artificiale

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Şevval è un analista di settore di AIMultiple specializzato in strumenti di programmazione per l'IA, agenti di IA e tecnologie quantistiche.

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