Lavorando con codex e di conseguenza chatgp spesso ci si chiede ma quale modello posso utilizzare per il mio lavoro e soprattutto quale livello di ragionamento. Da tenere ben presente che la scelta sbagliata di un modello non fa altro che prolungare i tempi mentre l'utilizzo sbagliato del livello non fa altro che aumentare i costi. Di seguito un breve confronto tra modelli e livelli che al momento sono presenti in codex.
I modelli e i livelli di ragionamento sono due cose diverse:
- il modello determina capacità, velocità e costo di base;
- il livello determina quanto quel modello deve approfondire prima di rispondere.
Modelli principali
| Modello | Caratteristiche | Quando conviene |
|---|---|---|
| GPT-6 Astra | È il modello più potente. Migliore per ragionamento complesso, software engineering, navigazione, uso di applicazioni e attività professionali articolate. | Analisi molto ambigue, architetture importanti, diagnosi difficili, documenti complessi, decisioni basate su fonti contrastanti. |
| GPT-6.1 Sol | Prestazioni vicine ad Astra, ma con un rapporto migliore tra qualità, velocità e consumo. | Scelta abituale per sviluppo, database, Oracle, analisi di dati, documenti e attività quotidiane complesse. |
| GPT-6 Luna | Il più veloce ed economico. È adatto a compiti circoscritti e ad alto volume. | Estrazioni, classificazioni, modifiche semplici, riepiloghi, conversioni, controlli ripetitivi e codice poco complesso. |
| GPT-6 Sol | Predecessore di GPT-6.1 Sol, progettato per coding complesso e flussi agentici. | Compatibilità con lavori già iniziati oppure confronto con risultati precedenti. Per nuovi lavori preferirei normalmente 6.1 Sol. |
| GPT-5.6 Sol | Modello precedente ancora valido per lavoro professionale e sviluppo. | Riproduzione di risultati esistenti o progetti già calibrati su questa versione. Non è normalmente la prima scelta per un nuovo progetto. |
OpenAI presenta Astra come il modello di massima capacità, GPT-6.1 Sol come quello bilanciato e Luna come il più efficiente. [Documentazione ufficiale GPT-6, catalogo dei modelli]
Come riferimento, nelle API Astra costa per token molto più di Sol e Luna; ciò non significa necessariamente che questi siano i costi applicati al tuo abbonamento Codex, perché disponibilità e limiti dell’app dipendono dal piano. [Confronto ufficiale dei modelli]
Livelli di ragionamento
| Livello | Comportamento | Utilizzo consigliato |
|---|---|---|
| None | Nessun ragionamento esteso; massima velocità. | Estrazioni, classificazioni e trasformazioni elementari. Non disponibile su Astra e GPT-6.1 Sol. |
| Low | Ragionamento breve ed efficiente. | Piccole modifiche, query semplici, bozze, riepiloghi e problemi ben delimitati. |
| Medium | Equilibrio tra accuratezza, tempo e consumo. | Coding ordinario, analisi dati, SQL, documenti e ricerca. È il punto di partenza consigliato nella maggior parte dei casi. |
| High | Analisi più approfondita e maggior controllo delle alternative. | Debug complesso, progettazione, tuning, architettura, correlazione di molte evidenze. |
| Extra High / xhigh | Ragionamento molto esteso. | Revisione critica, ricerca profonda, sicurezza, migrazioni e attività agentiche lunghe. |
| Max | Massimo ragionamento disponibile. | Solo problemi eccezionalmente difficili, dove qualità e verifica contano più di tempo e consumo. |
Aumentando il livello, generalmente aumentano:
- tempo necessario;
- token di ragionamento;
- consumo delle risorse;
- probabilità di esplorare alternative e individuare errori.
Non è però garantito che max produca sempre un risultato migliore: per attività semplici può soltanto rallentare il lavoro. OpenAI consiglia xhigh e max solamente quando verifiche rappresentative dimostrano un vantaggio concreto. [Guida ufficiale ai livelli di ragionamento]
Modalità Standard, Pro e Ultra
Queste non vanno confuse con i livelli precedenti:
- Standard: esecuzione normale.
- Pro: il modello svolge più lavoro interno prima di fornire una risposta unica. Può migliorare l’affidabilità dei problemi difficili, ma aumenta latenza e token.
- Ultra, quando disponibile in Codex: è associata a un’esecuzione più ampia, che può comprendere orchestrazione parallela e più agenti. Non è semplicemente un livello superiore a
max.
La modalità Pro e il reasoning effort sono indipendenti: per esempio può esistere Pro + Medium oppure Pro + High. [Documentazione sul reasoning mode]
Scelta pratica per le tue attività
Per i tuoi progetti userei questa impostazione:
| Attività | Scelta consigliata |
|---|---|
| Normale sviluppo Oracle, SQL e PL/SQL | GPT-6.1 Sol – Medium |
| Diagnosi di performance | GPT-6.1 Sol – High |
| Analisi con fonti e regole articolate | GPT-6.1 Sol – High |
| Valutazione strategica o requisiti molto ambigui | Astra – High |
| Produzione di documentazione | Astra – High oppure GPT-6.1 Sol – High |
| Modifiche ripetitive, classificazioni e semplici CSV | Luna – Low o Medium |
| Migrazioni particolarmente rischiose o diagnosi eccezionali | Astra – xhigh, passando a max solo se necessario |
In sintesi:
- GPT-6.1 Sol con livello Medium è la scelta predefinita migliore per un lavoro da sviluppatore.
- Passerei a High quando servono diagnosi o progettazione approfondita;
- Userei Astra nei casi più delicati, ambigui o importanti;
- Luna per risparmiare tempo e risorse nei lavori semplici e ripetitivi.
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