OpenAI: GPT-5 Pro

GPT-5 Pro è un modello di generazione di testo di OpenAI, elencato su api14 con l'id modello openai/gpt-5-pro. Appartiene alla categoria testo ed è descritto da OpenAI come il suo modello più avanzato, con miglioramenti nel ragionamento, nella qualità del codice e nell'esperienza utente. È stato rilasciato dal provider il 2025-10-06, e la sua conoscenza di addestramento arriva fino a una data di cutoff del 2024-09-30, quindi qualsiasi cosa successiva a quella data è al di fuori di ciò che il modello ha appreso durante l'addestramento.

Il modello accetta testo, immagini e file come input, e restituisce solo testo. Ha una finestra di contesto di 400.000 token, abbastanza ampia da contenere documenti lunghi, conversazioni estese o basi di codice di dimensioni considerevoli in una singola richiesta, e può produrre fino a 128.000 token in una risposta. Poiché accetta immagini e file oltre al testo, è possibile inviare un mix di formati nella stessa chiamata invece di convertire tutto in testo semplice prima.

Queste capacità indicano un utilizzo in cui l'input è lungo e il ragionamento è a più passaggi. Gli impieghi tipici includono l'analisi di contratti o report lunghi insieme ai loro file di supporto, la revisione di grandi modifiche al codice e la spiegazione di cosa fanno, la risposta a domande su un insieme di documenti forniti direttamente nel prompt, e l'estrazione di dati strutturati da input misti di testo e immagini. I controlli di ragionamento lo rendono una scelta ragionevole per attività in cui si vuole che il modello elabori un problema prima di rispondere, come pianificazione, debug o esecuzione di istruzioni con più vincoli.

Si chiama tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id modello openai/gpt-5-pro, quindi gli SDK e i client OpenAI esistenti funzionano cambiando solo l'URL di base e la chiave. I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. In pratica questo significa che è possibile limitare la lunghezza dell'output con max_tokens, regolare quanto sforzo di ragionamento impiega il modello, richiedere un output in formato JSON tramite response_format o structured_outputs, e fornire al modello funzioni richiamabili con tools e tool_choice. Il parametro seed consente un campionamento ripetibile dove il determinismo è importante, e verbosity permette di orientare la lunghezza o brevità delle risposte.

Seguono alcune note pratiche dai fatti sopra esposti. L'output è solo testo, quindi se servono immagini o audio generati, questo modello non è adatto. La data di cutoff della conoscenza del 2024-09-30 significa che le domande su eventi successivi dipendono da ciò che si inserisce nel prompt piuttosto che dalla conoscenza del modello stesso. E con un contesto di 400.000 token e fino a 128.000 token di output, sono possibili richieste molto grandi, quindi vale la pena controllare la tabella dei prezzi live in questa pagina prima di inviare traffico ad alto volume.