OpenAI lancia GPT-5.5, intelligenza agentica e automazione computer

(Adnkronos) – Il nuovo modello GPT-5.5, annunciato nella tarda serata di ieri, si distingue, secondo le indicazioni di OpenAI, per la capacità di interpretare obiettivi complessi e frammentati, pianificando ed eseguendo task che richiedono l'uso coordinato di più strumenti digitali. A differenza delle iterazioni precedenti, il sistema è in grado di navigare interfacce, inserire dati e correggere i propri errori in itinere, riducendo la necessità di una supervisione costante fase per fase. Le analisi condotte su benchmark standardizzati evidenziano risultati di rilievo nell'ambito dello sviluppo software. Su Terminal-Bench 2.0, che valuta flussi di lavoro via riga di comando, il modello ha raggiunto un'accuratezza dell'82,7%. Nel test SWE-Bench Pro, focalizzato sulla risoluzione di problemi reali su GitHub, il sistema risolve il 58,6% dei compiti in un unico passaggio. Questa efficacia operativa si estende al "computer use": il modello può osservare lo schermo, digitare e interagire con i software con una precisione che ne consente l'impiego in ambiti quali l'analisi finanziaria e la ricerca operativa. Secondo i dati di Artificial Analysis, il sistema offre prestazioni avanzate a circa la metà del costo rispetto ai modelli concorrenti della stessa categoria, grazie a una gestione più efficiente dei token. L'adozione interna della tecnologia ha già mostrato impatti misurabili. Nel settore finance, l'automazione della revisione di migliaia di moduli fiscali ha permesso di accelerare i tempi di esecuzione di due settimane. Nel marketing e nella comunicazione, agenti automatizzati gestiscono ora flussi di richieste dati complessi, filtrando autonomamente i casi a basso rischio e delegando ai supervisori umani solo le eccezioni critiche. In ambito scientifico, i progressi sono evidenti in GeneBench, un test per l'analisi di dati genetici e biologia quantitativa. Il modello dimostra una maggiore persistenza nei cicli di ricerca che includono la raccolta di prove, il test delle assunzioni e l'interpretazione di risultati statistici complessi, compiti che normalmente richiederebbero diversi giorni di lavoro per esperti umani. Nonostante l'aumento della complessità del modello, la latenza per token rimane in linea con le versioni precedenti (GPT-5.4), garantendo una velocità di risposta compatibile con l'uso professionale intensivo. Il rilascio è accompagnato da un framework di sicurezza aggiornato. Il modello è stato sottoposto a test mirati per prevenire abusi in ambiti sensibili come la cybersicurezza e la biologia, avvalendosi del feedback di circa 200 partner esterni. Attualmente, la tecnologia è in fase di distribuzione per gli utenti Plus, Pro e Business, mentre l'accesso tramite API verrà esteso nel prossimo futuro, una volta finalizzati i protocolli di sicurezza specifici per le integrazioni su larga scala. La distribuzione di GPT-5.5 è attualmente in corso per gli utenti Plus, Pro, Business ed Enterprise all'interno di ChatGPT e Codex. In particolare, la funzione "GPT-5.5 Thinking" è accessibile a tutti i livelli di abbonamento a pagamento, mentre la versione GPT-5.5 Pro, ottimizzata per task ad altissima precisione, è riservata agli utenti Pro, Business ed Enterprise. Per quanto riguarda l'integrazione per gli sviluppatori, le API di gpt-5.5 saranno presto disponibili con una finestra di contesto di 1 milione di token. Il modello standard avrà un costo di $5 per 1 milione di token in input e $30 per l'output. La versione più avanzata, gpt-5.5-pro, sarà prezzata rispettivamente a $30 e $180 per milione di token. Sono previste opzioni di elaborazione "Priority" (a 2.5x del costo) e tariffe "Batch" dimezzate per processi non urgenti. 
In ambiente Codex, il modello supporta una finestra di contesto da 400.000 token ed è disponibile anche in modalità "Fast", che incrementa la velocità di generazione del 50%. Sebbene i costi nominali siano superiori rispetto alla versione GPT-5.4, l'architettura è stata ottimizzata per essere sensibilmente più efficiente: il sistema richiede infatti un numero inferiore di token e di tentativi per completare correttamente lo stesso compito, bilanciando l'investimento economico con una maggiore efficacia operativa. 
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