OpenAI ha introdotto nuove funzioni di analisi dei consumi e controllo della spesa per ChatGPT Enterprise, con l’obiettivo di dare agli amministratori aziendali una visione più dettagliata dell’utilizzo di ChatGPT e Codex all’interno delle organizzazioni. L’aggiornamento è stato annunciato il 18 giugno 2026 e riguarda in particolare la gestione dei crediti, il monitoraggio dei costi, l’identificazione degli utenti ad alto consumo e la possibilità di impostare limiti mensili più granulari per workspace, gruppi e singoli utenti.
Il centro tecnico dell’aggiornamento è la Global Admin Console, la console amministrativa globale che OpenAI utilizza per riunire in un’unica superficie di gestione identità, accessi, analytics, agenti e governance dei prodotti aziendali. La console introduce un livello organizzativo chiamato Tenant, che può contenere uno o più workspace ChatGPT, una o più organizzazioni della piattaforma API, più domini verificati, una singola connessione SSO e uno o più Tenant Admin. Questo significa che l’amministrazione non è più limitata al singolo workspace, ma può essere organizzata a livello più alto, con gestione centralizzata dei domini, dell’accesso SSO e della visibilità sull’adozione dei prodotti OpenAI.
Con il nuovo aggiornamento, la Global Admin Console aggrega in una sola vista il consumo di crediti di ChatGPT e Codex. Gli amministratori possono vedere da dove arriva la spesa, distinguendo il consumo per utente, prodotto e modello. Questo livello di dettaglio è rilevante perché l’adozione enterprise dell’AI non genera costi uniformi: alcuni utenti utilizzano ChatGPT per attività generali, altri impiegano Codex in workflow di sviluppo software più intensivi, altri ancora possono consumare crediti attraverso modelli più costosi o attività agentiche più lunghe.
La nuova sezione di analytics permette di tracciare l’andamento dei consumi nel tempo, identificare gli utenti con maggiore utilizzo, individuare nuovi pattern di consumo e separare l’aumento di spesa legato a lavoro produttivo da comportamenti che richiedono revisione. OpenAI specifica che gli amministratori possono analizzare la spesa per workspace, utente, prodotto e modello, oltre ad accedere agli stessi dati tramite una Cost API unificata per integrarli nei propri sistemi interni di analisi, controllo finanziario o business intelligence.
La presenza della Cost API è uno degli elementi più importanti dal punto di vista tecnico-operativo. Invece di limitarsi a un cruscotto visuale, OpenAI rende disponibili i dati di consumo in forma interrogabile, così che le aziende possano collegarli a strumenti interni di FinOps, dashboard di controllo IT, sistemi di chargeback, report per centri di costo o workflow di approvazione. In ambienti enterprise complessi, questo consente di associare l’utilizzo dell’AI a team, dipartimenti, ruoli e applicazioni specifiche, rendendo più semplice valutare se la spesa corrisponde a un uso effettivo e utile degli strumenti.
La documentazione della Global Admin Console indica che la sezione Analytics consente di confrontare trend temporali, visualizzare utenti attivi e attività dei messaggi, consultare leaderboard di utenti e agenti, analizzare i crediti consumati separando l’uso di ChatGPT e Codex, e accedere a viste specifiche per ChatGPT analytics e Codex analytics. I dati storici disponibili variano in base alla categoria: le analytics sui crediti di ChatGPT e Codex sono disponibili dal 18 maggio 2025, le analytics di utilizzo di Codex coprono gli ultimi 90 giorni, mentre le analytics di ChatGPT coprono i 12 mesi precedenti.
La frequenza di aggiornamento dei dati non è identica per tutte le metriche. OpenAI indica che le analytics sui crediti di ChatGPT e Codex vengono normalmente aggiornate entro 1-6 ore, così come le analytics di utilizzo di Codex. Le analytics di ChatGPT possono invece richiedere fino a 48 ore. Questa differenza è importante per le aziende che vogliono usare i dati per controlli quasi in tempo reale: il monitoraggio dei crediti è più rapido, mentre alcune metriche di adozione e attività di ChatGPT possono avere una latenza maggiore.
La parte dedicata a Codex è particolarmente dettagliata. La console può mostrare utenti attivi, crediti utilizzati, token consumati, messaggi o run, righe di codice generate, chiamate a plugin, skill utilizzate e attività di code review, quando disponibili. Per i team di sviluppo, questo consente di separare l’uso generico dell’assistente AI dall’utilizzo operativo del coding agent, misurando non solo il volume di interazioni ma anche segnali più vicini al lavoro software, come le linee di codice prodotte o le attività legate alla revisione del codice.
OpenAI ha aggiornato anche i controlli di spesa. A partire dal 18 giugno 2026, ChatGPT Enterprise ed Edu includono una nuova sezione Usage limits nelle impostazioni del workspace, pensata per impostare limiti mensili di credito a livello di workspace, gruppo e utente. I limiti sono configurati su base mensile e il periodo di riferimento segue il mese di calendario in UTC. Solo amministratori e owner possono impostarli; i membri e gli analytics viewer non possono modificarli.
I limiti possono essere applicati su tre livelli. Il limite di workspace imposta una soglia mensile generale per ciascun utente del workspace. Il limite di gruppo consente di definire soglie diverse per specifici gruppi di utenti, ad esempio un team engineering che utilizza intensamente ChatGPT e Codex rispetto a un gruppo di contractor con uso più occasionale. Il limite individuale, o user override, permette di assegnare una soglia specifica a un singolo utente, utile per power user, sviluppatori, ricercatori o responsabili che hanno bisogno di maggiore capacità rispetto al gruppo di appartenenza.
La logica di applicazione dei limiti segue una gerarchia precisa. Il sistema controlla prima l’eventuale override individuale, poi il limite di gruppo più alto tra quelli applicabili all’utente, infine il default del workspace. Se un utente ha un override di 6.000 crediti, appartiene a un gruppo con limite di 7.000 crediti e il workspace ha un limite di 5.000 crediti, il limite effettivo sarà 6.000 crediti. Se invece un utente appartiene a più gruppi e non ha override individuale, viene applicato il limite più alto tra i gruppi a cui appartiene.
Questa architettura evita un approccio uniforme e rigido alla spesa AI. Un’organizzazione può mantenere un limite di base per tutti, assegnare limiti più alti ai gruppi che utilizzano l’AI in modo più intensivo e concedere eccezioni individuali solo quando necessario. Il risultato è un modello di controllo più vicino alle logiche di budget IT e FinOps, in cui la spesa viene governata per funzione, team e ruolo invece che con un singolo tetto globale.
Gli utenti finali possono vedere il proprio consumo di crediti rispetto al budget disponibile direttamente nelle impostazioni del workspace. Quando hanno bisogno di più capacità, possono richiedere un aumento del limite e aggiungere contesto sul lavoro che stanno svolgendo. Gli amministratori possono quindi esaminare le richieste nella sezione Pending Requests e approvarle o rifiutarle. Le richieste approvate creano un override individuale persistente, non un aumento temporaneo: l’amministratore dovrà quindi modificarlo successivamente se vuole riportare l’utente a un limite diverso.
La documentazione chiarisce anche un aspetto pratico importante: i controlli di spesa impediscono ulteriore utilizzo quando il limite è raggiunto, ma alcune attività possono superare leggermente la soglia perché il valore esatto dei crediti non è sempre determinabile prima del completamento del task. Una richiesta avviata sotto il limite può quindi terminare portando il consumo appena oltre la soglia, dopodiché il sistema blocca ulteriore utilizzo soggetto al limite.
Il nuovo sistema sostituisce progressivamente i vecchi limiti settimanali configurati in Workspace settings, Permissions & roles. Al lancio, i nuovi Usage limits non sono impostati automaticamente e i limiti settimanali esistenti continuano a valere finché l’azienda non configura i nuovi limiti mensili. Dal 15 luglio 2026, OpenAI migrerà automaticamente i limiti settimanali ancora presenti verso default mensili di workspace e gruppo; dopo quella data, i vecchi limiti settimanali non avranno più effetto. Quando sono configurati sia i nuovi Usage limits sia i vecchi limiti in Permissions & roles, prevalgono i nuovi Usage limits.
L’aggiornamento include anche ruoli e permessi specifici per la visibilità dei dati. Nella Global Admin Console, i workspace admin e owner possono visualizzare, modificare ed esportare i dati relativi al workspace che amministrano. Gli analytics viewer, disponibili per ChatGPT Enterprise ed Edu, possono visualizzare ed esportare la sezione Analytics del workspace di appartenenza. I membri ordinari non hanno accesso alla console globale e non possono modificare i limiti, anche se possono visualizzare il proprio consumo e richiedere un aumento quando la funzione è abilitata.
La sezione Billing della Global Admin Console, disponibile per ChatGPT Enterprise ed Edu, consente di esaminare dettagli del piano, utilizzo dei posti, saldo crediti, overage non fatturato, attività dei crediti, grafici di consumo, alert di utilizzo e impostazioni sui limiti di overage, a seconda del piano e dei permessi dell’utente. Per ChatGPT Enterprise ed Edu, questa sezione sostituisce il precedente tab Billing disponibile nelle impostazioni del workspace, mentre gli amministratori di ChatGPT Business continuano a gestire la fatturazione dalle impostazioni del workspace.
Dal punto di vista aziendale, l’aggiornamento affronta un problema concreto dell’adozione AI su larga scala: l’uso di modelli avanzati, agenti di coding e workflow automatizzati può crescere rapidamente all’interno di singoli team o tra utenti ad alta intensità, rendendo difficile prevedere i costi solo attraverso licenze o policy generali. OpenAI porta quindi ChatGPT Enterprise verso un modello più amministrabile, in cui l’uso dell’AI può essere osservato, attribuito, esportato, limitato e approvato con meccanismi simili a quelli già usati per altre infrastrutture cloud e SaaS critiche.
L’esempio riportato da OpenAI riguarda Zipline, società che utilizza Codex in modo esteso nei team di engineering. Ryan Oksenhorn, cofondatore di Zipline, ha spiegato che l’azienda aveva chiesto a OpenAI analytics per individuare e formare le persone che non avevano ancora adottato Codex e controlli granulari per mantenere prevedibile la spesa. Questo caso mostra il doppio obiettivo delle nuove funzioni: non solo ridurre i costi, ma anche capire dove l’adozione dell’AI è effettivamente avvenuta, dove manca e quali gruppi stanno trasformando l’uso dei modelli in produttività operativa.
Il rilascio è disponibile da subito per gli amministratori di ChatGPT Enterprise. Gli utenti dei workspace Enterprise possono consultare il proprio consumo di crediti dalle impostazioni del workspace, mentre gli amministratori possono usare la Global Admin Console, la sezione Usage limits e la Cost API per integrare il controllo dei consumi AI nei processi interni di governance, budget e gestione dell’adozione.