OpenAI ha annunciato che i propri modelli vengono utilizzati da oltre un miliardo di utenti attivi e da più di due milioni di clienti aziendali. La comunicazione è arrivata subito dopo la riduzione dei prezzi della famiglia GPT-5.6, che ha interessato soprattutto GPT-5.6 Luna e GPT-5.6 Terra. Il prezzo di GPT-5.6 Luna è stato ridotto dell’80%, mentre quello di GPT-5.6 Terra è diminuito del 20%. Per GPT-5.6 Sol, il modello più avanzato della serie, OpenAI ha invece introdotto una modalità Fast capace di aumentare fino a 2,5 volte la velocità di elaborazione senza modificare le prestazioni del modello.
Il confronto con GPT-5.4 mostra la rapidità della riduzione dei costi. Il modello, lanciato il 5 marzo 2026, aveva ottenuto 51 punti nell’Intelligence Index di Artificial Analysis, lo stesso punteggio successivamente raggiunto da GPT-5.6 Luna. GPT-5.4 costava però 2,50 dollari per milione di token in ingresso e 15 dollari per quelli in uscita, mentre Luna viene proposto rispettivamente a 0,20 e 1,20 dollari, circa un tredicesimo del prezzo. OpenAI ha spiegato che la riduzione non viene considerata una semplice politica promozionale. Il calo del costo dell’intelligenza rende economicamente sostenibili attività che in precedenza non giustificavano l’impiego di un modello avanzato. L’aumento degli utilizzi produce quindi nuovi dati operativi e feedback, che vengono impiegati per orientare lo sviluppo dei modelli e gli investimenti nell’infrastruttura.
La società ha sottolineato che il prezzo per token non rappresenta da solo il costo effettivo di un’attività. Un modello economico che richiede numerosi tentativi o un frequente intervento umano può risultare più costoso di un sistema avanzato capace di completare correttamente il lavoro con una sola esecuzione. Una parte della riduzione dei costi deriva dall’ottimizzazione dell’infrastruttura. OpenAI ha utilizzato GPT-5.6 Sol per migliorare il software che gestisce i propri server di inferenza, ottenendo una diminuzione di circa il 20% del costo complessivo del servizio. Gli interventi sulle tecniche di speculative decoding hanno inoltre aumentato di oltre il 15% l’efficienza nella generazione dei token.
L’azienda ha registrato miglioramenti anche senza modificare direttamente il modello. Gli interventi sulla gestione del contesto e sulla conservazione del ragionamento hanno portato il punteggio di GPT-5.6 Sol nel benchmark ARC-AGI-3 dal 13,3% al 38,3%, riducendo contemporaneamente di sei volte il numero di token in uscita richiesti per completare le prove. Queste attività rientrano nella strategia definita “Compute Multiplier”, che comprende l’ottimizzazione dei sistemi di inferenza, la riscrittura dei kernel e il miglioramento delle architetture utilizzate dagli agenti. L’obiettivo è aumentare la quantità di lavoro completato senza incrementare nella stessa proporzione le risorse di calcolo impiegate.
OpenAI ha inoltre rilevato che, dopo sei mesi dall’iscrizione, i nuovi utenti inviano in media circa il 50% di messaggi in più ogni giorno e utilizzano ChatGPT per un numero di attività quasi doppio rispetto al periodo iniziale. Anche nelle imprese l’adozione tende a partire da un singolo gruppo o processo per poi estendersi ad altri reparti quando migliorano prestazioni e convenienza economica.
ChatGPT Work, il servizio destinato alle aziende, viene utilizzato sempre più spesso per operazioni complesse composte da più passaggi. All’interno di OpenAI, le attività autonome eseguite con l’agente di programmazione Codex rappresentano il 99,8% dei token in uscita prodotti settimanalmente dai sistemi interni. I dati provenienti da ChatGPT, dalle API e dai servizi aziendali vengono inoltre impiegati per stabilire quando ampliare la capacità di calcolo disponibile.