Aggiornamento del 29 settembre 2026: Scopri l'ultimo modello di OpenAI: GPT‑6 .1 Sol.
Questo mese abbiamo introdotto GPT‑6 Astra, il modello più intelligente e allineato al mondo. Sebbene i progetti più esigenti e importanti richiedano ancora la piena profondità di Astra, il lavoro avviene su scale, ritmi e budget diversi.
Per questo motivo stiamo espandendo l'universo GPT‑6 con GPT‑6 Sol e GPT‑6 Luna. GPT‑6 Astra ha introdotto una nuova generazione di intelligenza—questi modelli aiutano a distribuire i benefici di quell'intelligenza avanzando il fronte sull'efficienza dei costi. Abbiamo addestrato GPT‑6 Sol e Luna con metodi simili a GPT‑6 Astra, portando i progressi dietro alle prestazioni all'avanguardia di Astra nel lavoro professionale, accuratezza dei fatti, programmazione, utilizzo del computer e allineamento a modelli più veloci e convenienti.
I modelli GPT‑6 guidano la curva costo-intelligenza, combinando capacità eccezionali a ogni livello con un'infrastruttura che le consegna in modo efficiente su larga scala. Miglioramenti nella cache e nell'inferenza ci permettono di servire questi modelli a costo inferiore e stiamo passando direttamente questi risparmi agli utenti e ai clienti riducendo i prezzi API di Sol e Luna del 50% rispetto ai loro prezzi promozionali GPT-5.6. Complessivamente, questi miglioramenti rendono l'IA avanzata pratica per più attività e applicazioni quotidiane su larga scala.
GPT‑6 API pricing
| Modello | Input | Output | Riduzione prezzo |
|---|---|---|---|
| GPT‑5.6 Sol → GPT‑6 Sol | $4 → $2 | $20 → $10 | 50% più economico |
| GPT‑5.6 Luna → GPT‑6 Luna | $0.20 → $0.10 | $1.20 → $0.50 | 50% più economico |
Prezzi per 1 milione di token.
GPT‑6 Astra continua a essere il nostro modello migliore in assoluto. Sceglilo quando desideri i migliori risultati e un'esperienza senza compromessi.
Un passo avanti per tutta la famiglia di modelli
GPT‑6 Sol e Luna portano aggiornamenti di intelligenza ed efficienza di costo ai modelli che già conosci e utilizzi, nelle capacità più utili per portare a termine un compito complesso.
Lavoro professionale
GPT‑6 Sol può affrontare difficili compiti di lavoro mentre ti lascia più spazio per iterare con limiti di utilizzo più alti e costi inferiori, offrendo maggiore intelligenza e risultati migliori rispetto ai modelli concorrenti a prezzo simile.
Su AutomationBench, un test di flussi di lavoro aziendali tra app, GPT‑6 Sol a sforzo xhigh supera Claude Opus 5 a sforzo massimo con solo il 9% del costo per compito di Opus 5. A sforzo elevato, GPT‑6 Luna migliora rispetto al suo predecessore di 5,4 punti percentuali al 58% di costo inferiore per compito.
In AutomationBench 1.0.6, gli agenti IA sono testati su flussi di lavoro end-to-end utilizzando 47 strumenti tra vendite, marketing, operazioni, supporto, finanza e risorse umane. Il dato per Claude Fable 5.1 sottovaluta il suo costo effettivo, poiché omette il costo dei fallback di Opus 5, che sono avvenuti in circa il 40% dei compiti.
GPT‑6 Sol supera anche Claude Fable 5.1 a un costo molto inferiore e addirittura supera GPT‑6 Astra a basso sforzo.
| Modello (e sforzo) | Punteggio | Costo per compito |
|---|---|---|
| GPT‑6 Sol (xhigh) | 33,2% | $0,27 |
| GPT‑6 Astra (basso) | 30,3% | 3,9x GPT‑6 Sol |
| Claude Opus 5 (massimo) | 26,9% | 11,1x GPT‑6 Sol |
| Claude Fable 5.1 con fallback Opus 5 (massimo) | 31,4% | >8,9x GPT‑6 Sol (costo fallback non riportato) |
Su Agents' Last Exam, che valuta gli agenti su flussi di lavoro professionali complessi, GPT‑6 Sol a sforzo massimo ottiene un punteggio del 56,4%, superando il punteggio più alto di Claude Opus 5 nella valutazione al 60% di costo inferiore per compito.
Accuratezza dei fatti
L'utilità di una risposta dipende dall'aver fatto i fatti giusti, e stiamo continuando a fare progressi sull'affidabilità fattuale. Nella nostra valutazione interna di accuratezza, basata su conversazioni del mondo reale anonime in cui gli utenti hanno segnalato errori dei nostri modelli, GPT‑6 Sol commette circa la metà degli errori del suo predecessore, avvicinandosi all'affidabilità di livello Astra a un costo molto inferiore. GPT‑6 Luna migliora anche in modo sostanziale; a livelli di sforzo più elevati corrisponde a GPT-5.6 Sol a circa un centesimo del suo costo.
Qui valutiamo l'accuratezza su conversazioni ChatGPT anonime in cui gli avevano segnalato un errore fattuale da un modello precedente. Queste conversazioni inducenti errori non rappresentano un utilizzo tipico, dove gli errori fattuali sono più rari. I punteggi non sono controllati per lunghezza; tuttavia, i nostri test di verbosità hanno mostrato quasi nessuna dipendenza dalla lunghezza della risposta.
Programmazione
Quest'anno, gli agenti di programmazione hanno iniziato ad affrontare compiti con maggiore complessità, portata e durata che mai. In OpenAI, il nostro utilizzo interno è cresciuto in modo esponenziale. Valutati ai prezzi API, l'utilizzo giornaliero di token ha superato i 600 dollari per il ricercatore mediano e 7.000 dollari per i ricercatori al 90° percentile (Research acceleration: The view inside OpenAI). Man mano che gli agenti di programmazione affrontano compiti più lunghi e impegnativi, il costo di un uso sostenuto conta di più. GPT‑6 Sol e Luna combinano solide prestazioni di programmazione con prezzi API inferiori, dando agli sviluppatori più spazio per iterare e ai team la fiducia di essere più ambiziosi su ciò che chiedono a Codex di affrontare.
Su FrontierCode, che valuta se gli agenti di programmazione producono modifiche pronte per essere incorporate in repository di codice reale, GPT‑6 Sol migliora sostanzialmente rispetto a GPT-5.6 Sol ed è in grado di corrispondere a Claude Fable 5.1 xhigh a un costo molto inferiore.
Su DeepSWE v1.1, che testa le prestazioni su compiti complessi di ingegneria del software in repository di codice reale, GPT‑6 Sol a sforzo massimo ottiene un punteggio del 68,8%, entro 1,1 punti percentuali del punteggio più alto di Claude Fable 5 nella valutazione—69,9% a sforzo xhigh—a circa l'80% di costo inferiore per compito.
GPT‑6 Luna a sforzo massimo ottiene un punteggio del 66,6%, paragonabile a Claude Opus 5 e Fable 5 a sforzo medio. In questi confronti, Luna costa il 93% in meno per compito rispetto a Opus 5 e il 96% in meno rispetto a Fable 5.
Utilizzo del computer
Sebbene GPT‑6 Astra rimanga il modello migliore al mondo per l'utilizzo del computer, GPT‑6 Sol e Luna offrono prestazioni più efficienti in termini di costo rispetto ai loro predecessori. Su OSWorld 2.0 offline, GPT‑6 Sol a sforzo xhigh raggiunge un punteggio simile a Claude Opus 5 a sforzo medio—60,5% contro 60,3%—a circa l'80% di costo inferiore per compito. GPT‑6 Luna (massimo) è in grado di superare GPT-5.6 Sol (medio) a un decimo del suo costo.
In OSWorld 2.0, gli agenti IA tentano flussi di lavoro di utilizzo del computer a orizzonte lungo che spaziano tra compiti quotidiani e professionali. Riportiamo la ricompensa parziale sul set offline dalla versione v2026.08.08.
Stile di collaborazione
Abbiamo portato anche lo stile di comunicazione migliorato di GPT‑6 Astra a Sol e Luna, che pensiamo sarà particolarmente notevole nelle conversazioni tecniche e di programmazione. Ci si aspetta di vedere maggiore chiarezza, meno gergo, meno frasi strane, meno dettagli a basso valore e risposte leggermente più brevi in generale senza perdere sostanza.
Prompt
Il sito web sembra pulito! Potremmo usare uno stile di design Bento Box e aggiungere uno slider tra le pagine in alto a destra? Potresti dover immergerti in React...
GPT-5.6 Sol
GPT-6 Sol
Anche se lo stile è soggettivo, preferiamo la risposta di GPT‑6 Sol qui. Non salta alle conclusioni così rapidamente, trascorre meno tempo a ripetere dettagli che potrebbero essere ovvi per chi chiede (ad esempio, che il sito web ha quattro pagine), usa un linguaggio meno vago (ad esempio, "senso bento", "rimodellando... attorno a quel sistema"), è più trasparente su ciò che ha e non ha controllato e condivide inutilmente dettagli di implementazione come il prompt del suo strumento di immagini.
Miglioramento della cache per agenti e conversazioni lunghe
Oltre ai prezzi dei token inferiori, stiamo aiutando gli sviluppatori che costruiscono su GPT‑6 a risparmiare di più sul contesto che le loro applicazioni riutilizzano. Abbiamo migliorato la cache dei prompt per GPT‑6 per fornire tassi di cache hit più alti per impostazione predefinita, aiutando gli agenti a riutilizzare più contesto, rispondere più velocemente e beneficiare di sconti del 90% sulla lettura dei token di input in cache.
Gli sviluppatori hanno anche più modi per misurare e ottimizzare le loro prestazioni di caching:
- Monitorare e diagnosticare. La cache dei prompt