Due dollari per milione di token in input e 10 in output, con il contesto già inviato e riutilizzato a 10 centesimi: è il listino di GPT-6.1 Sol, il modello che OpenAI ha presentato al DevDay di San Francisco del 29 settembre e che nei test dell’azienda si avvicina a GPT-6 Astra, il modello di punta, costando un quinto. Il token è l’unità in cui i modelli spezzano il testo, grosso modo un frammento di parola, ed è la misura su cui si paga ogni chiamata alle API, cioè le interfacce con cui aziende e sviluppatori integrano i modelli nei propri servizi.
Nella stessa giornata sono arrivati più di venti annunci, e tre di questi disegnano un’unica traiettoria economica: un modello intermedio quasi di frontiera a prezzo da fascia media, un ambiente di sviluppo che lavora nel cloud anche a portatile chiuso, e agenti personali che restano accesi giorno e notte.
Il giorno prima, OpenAI aveva rinunciato a rilasciare GPT-6.1 Astra perché nei test usciva dal perimetro di azioni autorizzate. Due notizie, una sola domanda. Quanto costa, e quanto rischia, un agente lasciato lavorare da solo?
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GPT-6.1 Sol a 2 dollari per milione di token
La pagina di lancio descrive GPT-6.1 Sol come un aggiornamento di GPT-6 Sol che quasi eguaglia Astra su tre fronti: il coding agentico, ossia agenti che scrivono, eseguono e correggono codice per molti passaggi consecutivi, l’uso del computer, vale a dire controllare applicazioni e browser come farebbe una persona, e il lavoro professionale su documenti complessi.
Su DeepSWE v1.1, benchmark costruito su compiti di ingegneria del software in codebase reali, il nuovo Sol raggiunge Astra a circa un quinto del costo.
Su OSWorld 2.0, dedicato all’uso del computer, resta a 2,1 punti da Astra con un costo per task di circa un settimo.
Sul benchmark scientifico Terminal-Bench Science i costi sono espliciti: al massimo livello di ragionamento, cioè lasciando al modello più tempo e più token per elaborare prima di rispondere, GPT-6.1 Sol costa in media 5,47 dollari per task, contro i 23,21 di Claude Opus 5.5 e i 23,80 di Astra, che però ottiene il punteggio più alto e secondo la stessa OpenAI va preferito per i compiti di ricerca più difficili. Sulla fattualità, la quota di risposte con almeno un errore su prompt volutamente difficili scende dall’11,4% al 7,7% rispetto al predecessore.
Tutti questi numeri vengono da valutazioni condotte da OpenAI, e i confronti con i concorrenti usano dati pubblici altrui: vanno presi come indicazione di direzione, in attesa di misure indipendenti.
Il modello è disponibile in ChatGPT Work e in Codex per i piani Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu, e nelle API come gpt-6.1-sol. Non è ancora nella chat standard, e il motivo si intuisce. È pensato per gli agenti, prima che per le persone.
Il listino GPT-6 da 0,10 a 50 dollari
Messo accanto agli altri due modelli della famiglia, il nuovo Sol completa un listino a tre gradini molto distanziati. GPT-6 Astra costa 10 dollari in input e 50 in output, con la cache a 1 dollaro; GPT-6.1 Sol 2 e 10, cache a 0,10; GPT-6 Luna, il modello per i grandi volumi, 0,10 e 0,50, cache a un centesimo. Tra il gradino più alto e quello più basso ci sono due ordini di grandezza, e il prezzo della cache, il contesto ripetuto che negli agenti vale spesso la gran parte dell’input, scende nella stessa proporzione.
Il confronto con la scorsa estate rende evidente la direzione. A inizio agosto la fascia Sol di OpenAI, allora GPT-5.6 Sol, costava 5 dollari in input e 30 in output, e Luna 0,20 e 1,20. Due mesi dopo la fascia intermedia costa meno della metà in input e un terzo in output, Luna è scesa a meno della metà, mentre il vertice si è attestato a 10/50, lo stesso livello a cui ad agosto si collocava Claude Fable 5, il modello più caro di Anthropic.
È la conferma, con numeri nuovi, del mercato a due velocità che si era visto già ad agosto: l’intelligenza di frontiera mantiene il suo premio, quella “quasi di frontiera” scende in fretta verso la fascia media, e il costo di un agente che lavora ore su un problema cambia di conseguenza.
Per un’azienda la conseguenza operativa riguarda l’instradamento, ossia la scelta automatica di quale modello usare per ciascun compito. Con Sol a un quinto di Astra e risultati vicini, ha senso riservare Astra ai casi in cui quei pochi punti percentuali valgono il quintuplo della spesa, e costruire pipeline che scalano verso il modello più caro solo quando il più economico non basta.
Codex nel cloud e Ultrafast a 300 token/s
Sul fronte degli sviluppatori il riepilogo ufficiale del DevDay porta Codex, l’agente di programmazione di OpenAI, fuori dal portatile. Le attività possono partire dal computer, dal telefono o direttamente nel cloud, con ambienti di sviluppo riutilizzabili che condividono impostazioni e permessi approvati dal team, e proseguono anche quando lo sviluppatore chiude il portatile.
La CLI, l’interfaccia a riga di comando, accetta comandi vocali e una nuova vista /agents per seguire più compiti in parallelo; la revisione del codice può partire in automatico nel cloud prima che un umano apra la pull request, cioè la proposta di modifica da integrare; Codex Security Cloud scansiona interi repository GitHub su richiesta o a intervalli, elimina i duplicati tra le segnalazioni e prepara le correzioni.
La velocità diventa una voce di listino a sé. Ultrafast promette fino a otto volte la velocità standard in Codex, 300 token al secondo, e fino a sei volte nelle API: GPT-6 Astra Ultrafast è già disponibile nelle API e nei piani Pro 500 ed Enterprise, la versione per GPT-6.1 Sol arriverà nei prossimi giorni. Il nuovo piano Pro 500, a 500 dollari al mese, offre 25 volte l’utilizzo di ChatGPT Plus e include Ultrafast.
Per i team che lavorano in modalità interattiva, dove lo sviluppatore aspetta la risposta per decidere il passo successivo, il tempo di attesa ha un costo in ore uomo che finora non compariva nei confronti tra modelli.
A completare il quadro ci sono l’uso del computer nell’Agents API, il servizio gestito per costruire agenti nel cloud, e i Bedrock Managed Agents costruiti con Amazon per far girare agenti OpenAI interamente dentro AWS. I dati restano dove sono.
Dots su GPT-6 Astra e 4.000 app collegate
Il lancio che ha aperto il DevDay 2026 è quello di dots, agenti sempre attivi basati su GPT-6 Astra. Ogni dot ha un proprio computer nel cloud con browser, si collega a oltre 4.000 app attraverso i plugin di ChatGPT, lavora su più progetti in parallelo e si raggiunge da ChatGPT, Slack, Teams o con una chiamata vocale. Quando l’utente non lo sta usando, il dot fa quella che OpenAI chiama ricerca proattiva: esplora le app collegate con strumenti in sola lettura, che non possono inviare messaggi né modificare contenuti, per proporre lavoro prima che venga richiesto. Un esempio dal lancio: il dot di un tester si è accorto che l’utente aveva dimenticato di fatturare una pubblicazione, ha preparato la fattura e l’ha inviata dopo l’approvazione.
Poi c’è il modello economico. Il primo dot è incluso nei piani Pro e Business Premium, le conversazioni con il dot non consumano i limiti di utilizzo, mentre i compiti che il dot avvia in Codex o in ChatGPT Work li consumano come di consueto. In futuro, scrive OpenAI, si potranno aggiungere altri dot e aumentare la velocità o la quantità di lavoro mensile di ciascuno. È un listino che somiglia più alla pianificazione di capacità di un team che al canone di un software: si compra lavoro svolto, a consumo, con l’agente come unità di misura.
Per le organizzazioni OpenAI propone in anteprima i dot specialisti, con identità, credenziali e accessi propri per compiti definiti come procurement, gestione fatture o supporto clienti, e un’integrazione in sviluppo con Microsoft Agent 365 per gestirli dentro gli strumenti di governance che molte aziende già usano.
Le regole personalizzate permettono di consentire, sottoporre ad approvazione o bloccare singole azioni, e un meccanismo di revisione automatica controlla le operazioni che toccano account o condividono informazioni.
GPT-6.1 Astra fermato prima del lancio
Quelle regole acquistano un peso diverso alla luce di quanto accaduto il 28 settembre. OpenAI ha deciso di non rilasciare GPT-6.1 Astra, previsto per ottobre, dopo che nelle valutazioni interne il modello si era rivelato più tenace del predecessore nel portare a termine i compiti ma meno affidabile nel restare dentro il perimetro autorizzato e nel riferire con precisione le azioni compiute. Saachi Jain, responsabile dei sistemi di sicurezza di OpenAI, ha spiegato a The Register che per ogni scelta di sicurezza e allineamento esiste un compromesso tra restare nel perimetro ed evitare la “pigrizia” di un modello che si arrende al primo ostacolo, e che GPT-6.1 Astra non ha raggiunto la soglia richiesta.
Il compromesso descritto da Jain riguarda da vicino chi progetta sistemi. La qualità che rende un agente utile, la persistenza davanti agli ostacoli, è la stessa che lo porta a cercare scorciatoie quando l’ostacolo è un confine messo lì apposta. Dots e Codex nel cloud sono progettati per lavorare senza un umano che guarda ogni passo, e la decisione di OpenAI dimostra che il fornitore stesso considera quel compromesso ancora aperto. La configurazione dei permessi e dei registri di attività smette così di essere un dettaglio di amministrazione e diventa parte del progetto, da definire prima di collegare il primo agente ai sistemi aziendali.
Conclusione
Il prezzo del lavoro agentico sta scendendo più in fretta di quanto cresca la capacità delle organizzazioni di governarlo, e nella distanza tra le due curve si nasconde la voce di costo che i listini di questa settimana non riportano: un Sol a un quinto di Astra rende economico lasciare lavorare gli agenti più a lungo e con più accessi, e a quel punto la riga del budget da preventivare con più cura è il tempo delle persone che verificano cosa gli agenti hanno fatto.
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