OpenAI ha aumentato da 272.000 a 500.000 token la finestra di contesto predefinita di GPT-6.1 Sol utilizzato attraverso Codex e ChatGPT Work, introducendo un incremento di circa l’84% nella quantità di informazioni che il modello può gestire durante una singola sessione operativa. La modifica è stata comunicata il 12 ottobre 2026 da Thibault Sottiaux, responsabile del prodotto Codex presso OpenAI, nell’ambito del settimo aggiornamento di un programma di ventotto giorni dedicato al miglioramento dei servizi di programmazione e lavoro assistito dall’intelligenza artificiale. Il nuovo limite predefinito è stato scelto per ridurre la frequenza delle operazioni di compattazione del contesto durante le attività prolungate, consentendo al sistema di conservare una quantità maggiore di istruzioni, risultati intermedi, informazioni sui file e precedenti interazioni. Il cambiamento non introduce un nuovo modello, ma modifica la configurazione operativa di GPT-6.1 Sol, mantenendo la possibilità di personalizzare la capacità di contesto in funzione delle esigenze dell’utilizzatore.
La finestra di contesto rappresenta la quantità massima di token che un modello può considerare durante un’elaborazione, comprendendo le istruzioni di sistema, i messaggi della conversazione, i contenuti forniti dall’utente e le informazioni restituite dagli strumenti. Nei sistemi utilizzati per la programmazione, questa capacità viene occupata anche dal codice sorgente esaminato, dai risultati dei comandi eseguiti, dai messaggi di errore e dalle modifiche introdotte nei file. Quando l’accumulo di informazioni raggiunge il limite previsto, il sistema deve liberare spazio per permettere la prosecuzione dell’attività. Una delle tecniche utilizzate è la compattazione, o context compaction, che sostituisce parte della cronologia precedente con una rappresentazione sintetica delle informazioni considerate rilevanti. Tale procedura permette di continuare il lavoro senza interrompere necessariamente la sessione, ma comporta una trasformazione del contenuto originale e può determinare la perdita di dettagli tecnici, istruzioni secondarie o collegamenti fra operazioni effettuate in momenti differenti.
L’aumento della soglia predefinita a 500.000 token interviene proprio sulla frequenza di questi processi. In una sessione dedicata alla manutenzione di un progetto software complesso, un agente può dover consultare numerosi file, identificare dipendenze, analizzare il comportamento di componenti differenti, modificare il codice ed eseguire verifiche successive. Ciascuna operazione aggiunge nuove informazioni alla cronologia di lavoro, comprese parti del codice già analizzate e risultati necessari a interpretare correttamente i passaggi successivi. Una finestra di contesto più ampia consente di mantenere disponibili più a lungo questi elementi prima che diventi necessario sintetizzarli. Il vantaggio operativo riguarda soprattutto la continuità delle attività articolate in numerose fasi, nelle quali la perdita di un requisito, di una decisione progettuale o di un dettaglio relativo a una modifica precedente può costringere il sistema a effettuare nuove analisi o a richiedere ulteriori informazioni all’utente.
La nuova configurazione non coincide con il limite massimo supportato da GPT-6.1 Sol, che rimane pari a un milione di token. OpenAI mantiene infatti la possibilità di aumentare manualmente la dimensione del contesto oltre il valore predefinito di 500.000 token oppure di ridurla quando non è necessaria una capacità così estesa. Questa flessibilità consente di adattare il comportamento del modello alle caratteristiche dell’attività e alla quantità di risorse che si intende utilizzare. Una sessione relativamente breve, dedicata alla modifica di un singolo componente software, può essere gestita con una finestra più contenuta, mentre l’analisi di un repository esteso o un’attività agentica particolarmente lunga possono beneficiare di configurazioni superiori. Il valore predefinito di 500.000 token è stato individuato da OpenAI dopo una serie di verifiche come compromesso operativo adatto alla maggior parte degli utilizzatori, senza imporre automaticamente a tutte le sessioni il massimo teorico disponibile.
L’ampliamento del contesto è accompagnato anche da una distinzione relativa ai costi di utilizzo. Per GPT-6.1 Sol impiegato attraverso Codex e ChatGPT Work con consumo incluso nell’abbonamento, OpenAI ha specificato che l’accesso a finestre di contesto estese non comporta supplementi tariffari specifici per il long context. Questo non significa che l’elaborazione di quantità maggiori di informazioni sia priva di consumo computazionale o che l’abbonamento garantisca capacità illimitate: il servizio continua a essere soggetto alle condizioni e ai limiti di utilizzo applicabili. La distinzione riguarda l’assenza di una maggiorazione tariffaria separata per il contesto lungo quando il consumo viene contabilizzato attraverso l’abbonamento, mentre le condizioni economiche dei servizi API devono essere considerate in base ai rispettivi listini e meccanismi di fatturazione.
L’aggiornamento costituisce il settimo intervento del programma di ventotto giorni annunciato da OpenAI per Codex e ChatGPT Work, durante il quale la società si è impegnata a distribuire quotidianamente un miglioramento rilevante oppure a effettuare un ripristino dei limiti di utilizzo. Tra le iniziative precedenti figurano interventi sulle prestazioni di GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol, modifiche ai sistemi di revisione automatica del codice, l’introduzione di modalità di esecuzione più rapide e strumenti per correggere l’andamento di una conversazione mentre l’agente sta ancora lavorando. L’estensione della finestra di contesto interviene su un aspetto differente rispetto alla velocità di generazione: la capacità di mantenere una rappresentazione più ampia dello stato delle attività durante sessioni che possono proseguire per molte ore.
Thibault Sottiaux ha precisato che il limite predefinito potrà essere ulteriormente ampliato, senza indicare una data o una nuova dimensione specifica. L’incremento a 500.000 token non elimina comunque completamente la necessità della compattazione, poiché anche una finestra estesa può essere saturata durante elaborazioni particolarmente lunghe. Inoltre, la disponibilità di una quantità maggiore di informazioni nel contesto non garantisce automaticamente che ogni dettaglio venga recuperato e interpretato correttamente dal modello. La modifica agisce principalmente sulla capacità disponibile prima dell’attivazione delle procedure di compressione, riducendo la probabilità che informazioni precedentemente elaborate debbano essere riassunte durante il lavoro. Il risultato atteso è una maggiore continuità delle sessioni di sviluppo, analisi e automazione che richiedono l’utilizzo simultaneo di numerosi documenti, file sorgente, risultati intermedi e istruzioni operative.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)