Nonostante le reazioni lievemente sotto le aspettative da parte dei consumatori, GPT‑5 di OpenAI ha trovato terreno fertile nei cubi creativi delle startup di coding e nei reparti R&D delle aziende più ambiziose. Al cuore di questo fenomeno c’è una domanda: cosa accade quando un modello cresce rapidamente in popolarità tecnica, ma la rivoluzione resta ancora lontana?
Le startup più dinamiche del settore—come Cursor (di Anysphere), Vibe, Lovable, Factory, JetBrains—hanno accolto GPT‑5 come loro modello di riferimento, soprattutto nella progettazione del codice e nella prototipazione:
- Cursor, celebre per l’approccio IP («“vibe coding”», parola coniata da Andrej Karpathy), lo ha promosso a modello predefinito per i nuovi utenti, mentre chi lo conosceva già continua a impiegare Claude di Anthropic come riserva
- Kudo (precedentemente Kodium) segnala prestazioni superiori o equivalenti rispetto a Claude per la codifica e l’interfaccia utente, con GPT‑5 unico capace di identificare bug di sicurezza e corruzioni di codice (sebbene con qualche falso positivo)
- Anche Vercel l’ha integrato nel suo agente di coding: “GPT‑5 ha quasi raggiunto il livello di Claude, in alcuni casi è persino migliore” ha commentato Malte Uble, CTO
- Lovable ha lodato la sua capacità di gestire casi complessi: “Il modello è diventato più potente e intelligente in una varietà di scenari”
- Factory, per bocca del CEO Matan Greenberg, sostiene che GPT‑5 eccelle nella pianificazione di soluzioni codificate complesse e si integra armoniosamente in piattaforme multi-agente. Cruciale è stato il suo prezzo competitivo: $1,25 per milione di token in input e $10 per milione in output—leggermente inferiore a Gemini 2.5 e sensibilmente sotto Claude Opus 4
L’adozione da parte delle startup non è solo un voto di fiducia: è anche un’accelerazione dei progetti. L’utilizzo delle API di GPT‑5 è lievitato, con un raddoppio dei task di coding e agentic pipeline e una crescita di oltre otto volte nell’inferenza
Gartner offre una lettura più misurata: GPT‑5 è un modello modulare migliorato — soprattutto nel coding, nella multimodalità e nella gestione contestuale — ma non un cambio radicale di paradigma. Tra le caratteristiche forti:
- Architettura modulare che indirizza dinamicamente tra modelli leggeri e modelli profondi per ottimizzare velocità ed efficienza.
- Context window ampliata (fino a 128K token per utenti Pro), utile per flussi di lavoro aziendali complessi, semplificando alcune pipeline RAG
- Riduzione delle allucinazioni fino al 65% rispetto ai modelli precedenti
- Costi competitivi rispetto ai principali concorrenti
Tuttavia, l’uso di GPT‑5 richiede governance, oversight e integrazione accurata. La funzione più elegante — l’orchestrazione di workflow multi-step — è efficace soltanto se l’infrastruttura esterna può seguirne il ritmo. Inoltre, per andare verso agenti proattivi (la vera AI agentica), sarebbe necessario rivoluzionare architettura, orchestrazione e infine il contesto di inferenza aziendale.
Differenti test indipendenti evidenziano che GPT‑5 guida le classifiche (ragionamento, matematica, coding, comprensione visiva), superando modelli quali Gemini e Grok, anche se in alcune prove — come SimpleBench — resta dietro ai modelli Claude per capacità di ragionamento umano-sociale.
Altre analisi notevoli includono:
- Principia della Princeton: GPT‑5 è molto più economico da eseguire, ma ha accuratezza inferiore (27% vs 51% di Claude nei task scientifici riproducibili)
- Reception degli sviluppatori: fra considerazioni positive (velocità, velocità inferenziale, costo) e riserve (verbosità, hallucinations, risposte ripetitive).
GPT-5 emerge come un potente strumento per il coding e l’innovazione aziendale, facilmente adottato da startup agili e già divenuto fulcro operativo per molte. Offre prestazioni convincenti, migliori costi d’inferenza e nuove funzionalità che semplificano workflow complessi.
Ma, come osserva Gartner, siamo davanti a un’evoluzione intelligente più che a una rivoluzione dell’intelligenza artificiale. L’adozione diffusa richiederà una grande attenzione all’integrazione, alla sicurezza e all’infrastruttura tecnica. E per ambire davvero a sistemi agentici completi, l’azienda deve ripensare architettura, orchestrazione e governance — e non reputare sufficiente solo aggiunta di dati o potenza computazionale.