Recensione di OpenAI GPT‑5.1 Codex – Un’alternativa pratica a Opus

Introduzione

OpenAI ha appena presentato la famiglia GPT‑5.1, ampliando il proprio portafoglio con modelli di chat, ragionamento e programmazione migliorati. L’annuncio posiziona GPT‑5.1 come un successore versatile delle versioni precedenti e, in modo intrigante, come un potenziale concorrente della popolare piattaforma Opus per gli sviluppatori. Questo articolo analizza la nuova gamma, i prezzi, le prestazioni nei benchmark e i risultati dei test reali per aiutarti a capire se GPT‑5.1 Codex merita un posto nel tuo toolkit.

La gamma GPT‑5.1

Due varianti principali

• Instant – In pratica una versione ribattezzata del modello di chat esistente. Eccelle nelle interazioni rapide e conversazionali ed è la scelta predefinita per la maggior parte delle applicazioni rivolte all’utente.
• Thinking – Un modello a uso generale progettato per l’accesso via API e per compiti di problem‑solving più complessi. OpenAI sottolinea un notevole aumento della capacità di seguire le istruzioni per questa variante.

Estensioni Codex

OpenAI ha anche aggiornato la serie Codex, focalizzata sulla generazione di codice e sull’assistenza alla programmazione:

• Codex Mini – Un’offerta leggera che scambia potenza grezza per una latenza più bassa. Nei test ha faticato su molti compiti e si è posizionato quasi in fondo alle classifiche di performance.
• Codex (full‑size) – Il modello di punta per la programmazione offre risultati solidi su un’ampia gamma di sfide di coding, superando molti concorrenti nella maggior parte dei benchmark.

Prezzi e conservazione dei token

La struttura dei prezzi rimane invariata rispetto alla generazione precedente:

• Modelli grandi – 1,50 $ per 1 M di token di input, 10 $ per 1 M di token di output.
• Codex Mini – Stesso costo per l’input, ma 6 $ per 1 M di token di output.

Un miglioramento notevole è l’API Responses, che ora conserva i contenuti generati per 24 ore, riducendo il costo delle attività a lunga durata che richiedono accessi ripetuti ai risultati precedenti.

Panoramica dei benchmark

OpenAI ha presentato i benchmark di GPT‑5.1 insieme ai risultati di Codex, sebbene i dati sembrino selettivi. I test indipendenti hanno mostrato un quadro misto:

• Generazione di planimetrie – Layout accettabile, ma nulla di rivoluzionario.
• SVG panda che mangia un burger – Qualità visiva scarsa; l’immagine non ha soddisfatto le aspettative.
• Pokéball in Three.js – Fedeltà eccezionalmente alta, comparabile al risultato di Google Gemini 3.
• Rendering scacchiera – Scacchiera funzionale visualizzata, ma le funzioni di autoplay erano rotte.
• Mappa in stile Minecraft (Kandinsky) – Immagine di mappa decente, ma non raggiungeva il livello di un gioco giocabile.
• Simulazione farfalla – Animazione funzionante, ma le proporzioni delle ali poco realistiche.
• Strumento CLI in Rust – Codice generato che compilava, sebbene con piccoli problemi.
• Script Blender – Non è riuscito a eseguire, indicando lacune nella gestione di strumenti 3D.
• Test di matematica e indovinelli – Non superati, suggerendo limiti nel ragionamento logico.

Confrontato con altri grandi modelli linguistici, il Codex full‑size si è piazzato al 9° posto, superando GLM‑4.6 ma dietro Claude. La variante Thinking è arrivata al 16°, mentre Codex Mini ha faticato, classificandosi al 32°.

Prestazioni in compiti agentici con Kyro Code

Per valutare l’utilità reale, i modelli sono stati integrati in Kyro Code, un ambiente di sviluppo popolare per la programmazione assistita da IA. Sono stati valutati i seguenti compiti:

• App di tracciamento film – Ha completato tutti i passaggi, ma il design UI soffriva di un layout a pagina unica, riducendo l’usabilità.
• Gioco Godo – Si è bloccato con molteplici errori; il modello non è riuscito a produrre un’implementazione funzionante.
• Calcolatrice Goi – Ha fornito una calcolatrice pienamente funzionante al primo tentativo, con tutti i tasti operativi.
• Query su repository open‑code – Non è riuscito a recuperare né a interpretare i dati del repository.
• App Spelt – È partita con bug, limitandone l’uso pratico.
• App Nux e App Rust – Entrambe non sono compilate né eseguibili.

Nel complesso, le capacità agentiche del Codex full‑size lo hanno posizionato appena sopra la baseline GPT‑5.1 Codeex, confermando miglioramenti modesti in compiti di pianificazione e debugging.

Considerazioni pratiche

Punti di forza

• Pianificazione e debugging – Il modello eccelle nella generazione di schemi strutturati e nell’individuazione di problemi di codice.
• Conservazione stabile dei token – L’archiviazione per 24 ore semplifica i flussi di lavoro a più passaggi.
• Prezzo competitivo – I costi sono in linea con le generazioni precedenti, rendendo la sperimentazione accessibile.

Punti deboli

• Velocità – L’elaborazione media ~18 token / secondo, notevolmente più lenta rispetto a alternative come Sonnet, che raggiunge ~80 token / secondo.
• Coding creativo – Il modello segue fedelmente i prompt, limitando la capacità di improvvisare o produrre snippet di codice originali.
• Gestione incoerente degli strumenti – Alcuni ambienti (es. Blender, motori di gioco complessi) continuano a rappresentare una sfida.

Data la latenza, il modello è più adatto per pianificazione offline, revisione del codice e generazione deterministica piuttosto che per il pair programming in tempo reale.

Conclusione

Il GPT‑5.1 Codex di OpenAI rappresenta un solido upgrade incrementale. La sua variante full‑size Codex offre performance rispettabili in molti compiti di programmazione, superando modelli più vecchi come GLM‑4.6 ma rimanendo dietro concorrenti di punta come Claude. La versione Mini, invece, è carente e può risultare utile solo in scenari a basso rischio.

Per gli sviluppatori che cercano un assistente affidabile per pianificazione, debugging e generazione di codice deterministica, GPT‑5.1 Codex è un’opzione valida—soprattutto se integrato tramite strumenti come Kyro Code. Tuttavia, la lenta velocità di inferenza e i fallimenti occasionali in contesti creativi o con strumenti complessi significano che non è ancora un sostituto universale per modelli più rapidi e versatili.

Nel complesso, GPT‑5.1 Codex è una alternativa pratica a Opus per flussi di lavoro di sviluppo strutturati, a patto di poter gestire le sue limitazioni di performance.