OpenAI lancia GPT-5-Codex, una variante appositamente tarata del modello GPT-5 finalizzata a supportare lo sviluppo software con elevata autonomia. Presentato il 15 settembre 2025 tramite il blog aziendale, il nuovo modello è stato sviluppato per svolgere compiti di ingegneria informatica, da quelli relativamente semplici a quelli complessi, in modo più efficiente, preciso e “autosufficiente”.
Indice degli argomenti:
GPT-5 Codex: caratteristiche principali
- Agentic coding: GPT-5-Codex non è un semplice strumento di completamento, ma un agente che può operare come un “collega” autonomo: costruire progetti, fare refactoring, eseguire test, modificare codice anche per molte ore senza interventi umani.
- Autonomia prolungata: in sperimentazioni, Codex ha portato a termine refactorings di larga scala durati oltre sette ore consecutivi.
- Adattività del “ragionamento”: la quantità di elaborazione che il modello dedica a un compito si regola in base alla complessità. Per operazioni semplici risponde molto più rapidamente, per attività elaborate spende tempo nel testare, rivedere e assicurarsi della correttezza.
- Miglioramento nel code review e refactoring: il modello è stato allenato su casi reali di ingegneria: debugging, test, refactoring. Nei benchmark interni, ha mostrato performance superiori a GPT-5 generico, specialmente nei refactoring grandi.
Attività di refactoring del codice: la valutazione del refactoring del codice contiene attività di refactoring provenienti da repository di grandi dimensioni e consolidati e include attività in Python, Go e persino OCaml. Un esempio di attività è la seguente pull request da Gitea(si apre in una nuova finestra) che modifica 232 file e 3.541 righe per inserire una variabile ctx nella logica dell’applicazione.
Integrazione nei prodotti
GPT-5-Codex è stato reso il motore predefinito per attività cloud e per la revisione del codice all’interno di Codex, la piattaforma di OpenAI per lo sviluppo assistito da AI. Gli sviluppatori possono utilizzarlo localmente tramite il terminale (CLI) o attraverso estensioni per IDE, oltre che tramite web, GitHub e app mobile di ChatGPT.
Ulteriori aggiornamenti al prodotto includono:
- CLI Codex riprogettata attorno a workflow agentici, integrazione di immagini (wireframe, screenshot), liste “to-do” incorporate, modalità di approvazione semplificate.
- Estensione per IDE (come VS Code e simili) che mantiene il contesto tra attività locali e cloud.
- Ambiente cloud migliorato: configurazione automatica dell’ambiente, gestione delle dipendenze, supporto a screenshot nelle attività UI, riconoscimento del progresso visivo.
GPT-5 Codex: sicurezza, limiti e accesso
- Misure di sicurezza: GPT-5-Codex opera in ambienti sandbox (isolati), con accesso in rete disattivato di default. Se necessario, si possono abilitare permessi aggiuntivi, ma è previsto sempre che l’output sia revisionato prima della messa in produzione.
- Controllo umano: OpenAI sottolinea che Codex non sostituirà il revisore umano ma agirà come livello aggiuntivo di controllo, utile in particolare in sistemi critici.
- Disponibilità: il modello è incluso per gli abbonati ai piani ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu e Enterprise. Al momento non è ancora disponibile tramite API per tutti, ma lo sarà in futuro.
Implicazioni e contesto economico-tecnologico
La comparsa di GPT-5-Codex segna un’evoluzione significativa nel modo in cui l’AI può collaborare con gli sviluppatori non come assistente passivo ma come partner attivo. Alcune implicazioni:
- Produttività: riduzione dei tempi nei cicli di sviluppo, specialmente per revisioni di codice, refactoring e bug fixing complessi.
- Qualità del software: grazie ai test integrati, verifica delle dipendenze e capacità di trovare errori critici, si potrebbero ridurre bug in produzione.
- Competizione nel settore: prodotti concorrenti (come Claude Code, Cursor di Anysphere, GitHub Copilot) sono anch’essi focalizzati su coding assistito, ma GPT-5-Codex punta ad offrire autonomia maggiore e integrazione più profonda.
- Costi e accessibilità: prezzi differenziati per abbonamenti; utenti con piani più alti avranno accesso più esteso. Per PMI o sviluppatori individuali, resta da vedere quando i limiti diventeranno sostenibili.
Conclusioni
GPT-5-Codex rappresenta un passo avanti nel paradigma dell’intelligenza artificiale applicata alla programmazione: un agente in grado non solo di reagire a prompt, ma di pianificare, eseguire e correggere in autonomia, anche per molte ore, attività complesse. La sfida ora è monitorare attentamente come questo potenziamento si tradurrà in pratica: come verrà usato, quanto affidabile risulterà nei contesti reali, e come verranno gestiti rischi, costi e responsabilità.
Da un punto di vista tecnico, la capacità di “ragionare adattivamente” sul tempo necessario per un compito è uno degli aspetti più innovativi: rompe con la logica dei modelli multi-router, evitando discontinuità nell’esperienza d’uso. Questo si traduce in maggiore consistenza, elemento cruciale in contesti di produzione.
Tuttavia, emergono anche zone d’ombra.
- Affidabilità e auditabilità: un modello che lavora ore in autonomia produce grandi quantità di codice e decisioni non sempre trasparenti. Senza strumenti di audit approfonditi, il rischio è quello di introdurre bug “silenziosi” o dipendenze non sicure, difficili da individuare anche per revisori esperti.
- Eccesso di delega: il confine tra automazione efficiente e sostituzione del giudizio umano è sottile. Trattare Codex come un “pari” nello sviluppo rischia di portare a una dipendenza operativa che indebolisce le competenze ingegneristiche di base nelle aziende.
- Competizione e lock-in: OpenAI spinge Codex come complemento a strumenti già diffusi come GitHub Copilot, ma in realtà lo posiziona come piattaforma a sé stante. Ciò potrebbe accentuare il lock-in tecnologico: aziende costrette a costruire pipeline interne intorno a un ecosistema proprietario, con costi di uscita elevati.
- Sicurezza e dominio sensibile: sebbene OpenAI dichiari controlli e sandbox, un modello classificato come “high capability” resta una lama a doppio taglio. In ambiti critici (biologia, crittografia, infrastrutture) la sola supervisione ex-post rischia di non essere sufficiente.
In prospettiva, GPT-5-Codex inaugura l’era del coding agentico, ma la sua efficacia reale dipenderà da tre fattori: la qualità delle interfacce di revisione, la trasparenza del processo di ragionamento, e la capacità delle aziende di bilanciare automazione con responsabilità umana.
Detto altrimenti: la promessa è enorme, ma senza governance adeguata, l’autonomia di Codex potrebbe trasformarsi in un nuovo debito tecnico invisibile, più difficile da gestire dei bug tradizionali.
