GPT-5 non è un modello unico, ma un sistema integrato che combina più intelligenze artificiali specializzate e un sistema capace di decidere in tempo reale quale attivare. Al centro c’è un modello veloce, gpt-5-main, pensato per la maggior parte delle domande quotidiane, affiancato da gpt-5-thinking, progettato per il ragionamento profondo e l’analisi di problemi complessi. Esistono versioni ridotte, Mini e Nano, utili quando la priorità è la velocità o il contenimento dei costi, e una versione Pro che sfrutta calcolo parallelo per elaborazioni particolarmente sofisticate. Il router valuta in millisecondi la complessità della richiesta, gli strumenti necessari, eventuali istruzioni esplicite e i feedback raccolti nel tempo.
Cosa cambia rispetto Gpt 4o
La novità rispetto alle generazioni precedenti è che i modelli di ragionamento “pensano” prima di rispondere, generando internamente una catena di pensiero che consente di testare ipotesi, correggere errori e garantire coerenza con le policy di sicurezza. Questa struttura riduce sensibilmente le “allucinazioni” – errori fattuali – fino al 65% rispetto ai modelli precedenti e migliora la gestione di richieste ambigue o sensibili. Un aspetto cruciale è l’adozione delle “safe completions”: invece di un rifiuto netto di fronte a richieste borderline, il sistema fornisce risposte utili e sicure, rispettando le regole interne.
I vantaggi teorici
Per un’azienda, questo in teoria si traduce in risposte più affidabili e contestualizzate. In teoria perché il sistema va provato. Una domanda semplice come “quante filiali ci sono in Asia” viene gestita rapidamente dal modello principale, mentre una richiesta di analisi strategica, ad esempio la valutazione dei rischi di ingresso in un nuovo mercato, attiva il modello di ragionamento in versione Pro. Allo stesso modo, se un team IT chiede informazioni su come testare la sicurezza di un sistema, GPT-5 non fornirà metodi illeciti, ma proporrà procedure di penetration testing conformi alle norme.
Cosa abbiamo capito sull’architettura.
L’architettura prevede anche una gerarchia di istruzioni per impedire che un utente possa forzare il comportamento del modello, mantenendo la priorità tra messaggi di sistema, indicazioni del developer e input dell’utente. Questo consente di personalizzare tono e stile delle risposte, ad esempio per adattare un chatbot all’identità di un marchio, preservando al tempo stesso le regole di sicurezza. In sintesi, GPT-5 introduce una logica modulare e dinamica che permette di ottimizzare costi, velocità e qualità, avvicinando l’assistente digitale a un collaboratore esperto, capace di scegliere da solo il metodo migliore per risolvere ogni compito.
I limiti d’uso di ChatGPT-5 variano sensibilmente in base al piano sottoscritto
Per chi non ha l’abbonamento (non paga) l‘accesso alla Chat è limitato a 10 messaggi ogni 5 ore. A questi si aggiunge una sola richiesta in modalità “Thinking” al giorno; superato il limite, si procede automaticamente con una versione mini del modello fino al resettarsi della finestra temporale. Gli utenti a piano (Plus da 21 dollari circa al mese) possono invece inviare fino a 80 messaggi ogni 3 ore e accedere a un massimo di 200 messaggi settimanali in modalità Thinking, attivabile manualmente dal menu dei modelli
Gli utenti Pro e Team godono di accesso illimitato, salvo limitazioni temporanee in caso di uso improprio. Inoltre, possono utilizzare la versione avanzata “GPT‑5 Thinking Pro”, pensata per compiti particolarmente complessi
Le personalità nelle risposte.
Sam Altman ha spiegato che sarà meno accondiscendente e “carina”. Molti utenti si sono lamentati che è troppo robotica. La novità è che ci sono quattro personalità per le risposte di ChatGPT: si possono selezionare dal percorso
Impostazioni → Personalizzazione → Istruzioni personalizzate → Che personalità dovrebbe avere ChatGPT?
ChatGPT introduce il “colore complementare”
Un’impostazione che consente di personalizzare l’aspetto delle bolle di risposta, del pulsante vocale e dei testi evidenziati.
Web → Impostazioni > Generali > Colore complementare
Mobile → Personalizzazione > Colore complementare
Mella sezione Impostazioni > Generali > Colore complementare, mentre su mobile basta accedere a Personalizzazione > Colore complementare.
Chi può accedere?
Utenti gratuiti: fino a 10 messaggi ogni 5 ore e 1 “Thinking” al giorno; oltre questo si passa alla versione mini fino al reset.
Utenti Plus: fino a 80 messaggi ogni 3 ore e fino a 200 messaggi settimanali in modalità “Thinking” Plan Pro/Team: accesso illimitato e possibilità di usare la variante “GPT‑5 Thinking Pro” per attività complesse
Compatibilità universale: GPT‑5 supporta tutti gli strumenti di ChatGPT — web search, analisi dati e immagini, generazione grafica, Canvas, memoria, istruzioni personalizzate — e rielabora le conversazioni archiviate con i modelli precedenti utilizzando le sue varianti corrispondenti
Evita ambiguità o conflitti logici
Quando il modello riceve istruzioni conflittuali, metterà in atto uno sforzo inutile per conciliarle, rischiando incoerenze o ritardi. Meglio strutturare i comandi con logica chiara e priorità ben definite
Come cambia il prompting?
Il prompting diventa più sofisticato: GPT-5 non si limita a eseguire comandi isolati, ma si presta a flussi conversazionali di tipo agentico, gestendo pianificazioni a fasi, ragionamenti passo-passo e forme di autoregolazione più avanzate. Un’ulteriore novità è l’ampiezza della token window, che arriva fino a 256 K token, aprendo la strada a conversazioni lunghe e all’elaborazione di contesti molto estesi.
Modello unificato e agentico: GPT‑5 sostituisce i precedenti (GPT‑4, GPT‑4o, GPT‑4.1, ecc.) nella Chat; restano utilizzabili via API e per gli utenti Pro restano varianti interne come gpt‑5‑main, gpt‑5‑thinking e relative versioni “mini” o “nano”
Prompting più sofisticato: GPT‑5 non riceve comandi isolati, ma si presta a flussi conversazionali agentici: accetta pianificazione a fasi, ragionamenti passo-passo, e autoregolazione più avanzata Token window amplissima: fino a 256 K token, ideale per conversazioni lunghe e contesti molto estesi
Qualche esempio pratico per scrivere prompt efficaci.
Calibrare l’”agentic eagerness”: GPT‑5 tende a essere proattivo e “curioso” per natura. Se vuoi ridurre tool-calling superfluo o latenza, usa il parametro reasoning_effort (può essere impostato su low, medium, ecc.) .
Limitare la generosità del ragionamento: termini come maximize_context_understanding possono portare a eccesso di tool-calling — meglio un approccio soft e bilanciato, ad esempio:
Questo filtro ha migliorato efficienza e coerenza in uso reale.
Controllare la verbosità (verbosity): esiste un parametro API dedicato a influenzare la lunghezza della risposta. Puoi comunque ribadirlo nel prompt per contesti specifici (es. “risposta sintetica, ma dettagliata nel codice”).
Evitare ambiguità e contraddizioni: GPT‑5 segue le istruzioni alla lettera. Prompt contraddittori (es. “mai agire senza consenso” + “assegna slot automaticamente”) generano inefficienze. Usa una gerarchia logica chiara .
Utilizzare la Minimal Reasoning Mode: per casi latency-sensitive, cioè nei casi in cui anche pochi millisecondi di ritardo possono generare problemi concreti, esiste un’impostazione ancora più veloce che passa per un ragionamento essenziale ma efficace
Qualche esempio pratico.
Sei un assistente esperto in project management.
Imposta `reasoning_effort = low` per rapidità.
Obiettivo: valutare il piano di rollout prodotto.
Phase 1: presentami un’analisi SWOT sintetica.
Phase 2: suggerisci miglioramenti prioritari.
Videogiochi zero-coding.
<context_understanding>
– Usa conoscenze interne di Pygame.
– Produci codice funzionante e ben commentato.
– Verbosity: spiegazione minima, codice dettagliato.
</context_understanding>
Sei un game developer esperto in Pygame.
Crea un videogioco semplice in Python:
1. Il giocatore controlla una navicella in basso allo schermo con tasti freccia.
2. Asteroidi cadono dall’alto a velocità variabile.
3. Se un asteroide colpisce la navicella, mostra “Game Over” e ferma il gioco.
4. Conta e mostra il punteggio in base al tempo sopravvissuto.
5. Finestra di gioco: 800×600 pixel, sfondo nero.
Requisiti:
– Codice in un unico file `.py`, pronto per essere eseguito.
– Usa solo Pygame, senza librerie esterne.
– Commenta ogni sezione per spiegare logica e funzioni.
– Alla fine, includi brevi istruzioni su come avviare il gioco
Prompt con focus su chiarezza di istruzioni
Vibre coding
Gestione dei dati.
“Ti do uno CSV concettuale con colonne: user_id, first_seen, last_seen, events_count. Senza calcoli, definisci 5 controlli qualità (invarianti e test) per scovare: utenti fantasma, clock skew, eventi doppi, overflow, fusi orari. Poi scrivi 3 metriche di retention ‘robuste’ ai difetti.”
