API GPT‑5.1: GPT‑5.1 Thinking è la variante di ragionamento avanzato della famiglia GPT‑5.1 di OpenAI; dà priorità a un ragionamento adattivo e di qualità superiore offrendo agli sviluppatori un controllo esplicito sul compromesso tra latenza e calcolo.
Funzionalità di base
- Ragionamento adattivo: il modello regola dinamicamente la profondità del “pensiero” per richiesta — più veloce nei compiti di routine, più persistente in quelli complessi. Questo riduce latenza e uso di token per le query comuni; assegna esplicitamente più tempo di ragionamento ai prompt complessi ed è più persistente nei problemi multi‑step; può essere più lento nei task difficili ma fornisce risposte più approfondite.
- Modalità di ragionamento:
none/low/medium/high(GPT‑5.1 usa di defaultnoneper casi a bassa latenza; scegliere livelli più alti per compiti più impegnativi). La Responses API espone un parametroreasoningper controllarlo. - Tono e stile predefiniti: scrittura più chiara su temi complessi (meno gergo), più esplicativa e “paziente”.
- Finestra di contesto (token / contesto lungo) Thinking: molto più ampia — 400K token di contesto per i piani a pagamento.
Dettagli tecnici chiave
- Assegnazione adattiva del compute — il design di training e inferenza fa sì che il modello impieghi meno token di ragionamento per i compiti banali e proporzionalmente di più per quelli difficili. Non è un separato “motore di pensiero”, ma un’allocazione dinamica all’interno della pipeline di ragionamento.
- Parametro di ragionamento nella Responses API — i client passano un oggetto
reasoning(ad esempioreasoning: { "effort": "high" }) per richiedere un ragionamento interno più profondo; impostarereasoning: { "effort": "none" }disattiva di fatto il pass di ragionamento esteso per una latenza inferiore. La Responses API restituisce anche metadati su ragionamento/token (utili per costi e debug). - Strumenti e chiamate strumento in parallelo — GPT‑5.1 migliora le chiamate agli strumenti in parallelo e include strumenti nominati (come
apply_patch) che riducono i failure mode per le modifiche programmatiche; la parallelizzazione aumenta la throughput end‑to‑end nei flussi ricchi di strumenti. - Cache del prompt e persistenza —
prompt_cache_retention='24h'è supportato sugli endpoint Responses e Chat Completions per mantenere il contesto su sessioni multi‑turn (riduce la ricodifica ripetuta dei token).
Prestazioni nei benchmark
Esempi di latenza/efficienza dei token (forniti dal fornitore): su query di routine, OpenAI riporta riduzioni drastiche di token/tempo (esempio: un comando di listing npm che impiegava ~10s / ~250 token su GPT‑5 ora richiede ~2s / ~50 token su GPT‑5.1 nel loro test rappresentativo). Tester esterni early (ad es. asset manager, aziende di coding) hanno riportato accelerazioni di 2–3× su molti task e guadagni di efficienza dei token in flussi a forte uso di strumenti.
OpenAI e partner early hanno pubblicato affermazioni rappresentative e miglioramenti misurati nei benchmark:
| Valutazione | GPT‑5.1 (high) | GPT‑5 (high) |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified (tutti i 500 problemi) | 76.3% | 72.8% |
| GPQA Diamond (senza strumenti) | 88.1% | 85.7% |
| AIME 2025 (senza strumenti) | 94.0% | 94.6% |
| FrontierMath (con strumento Python) | 26.7% | 26.3% |
| MMMU | 85.4% | 84.2% |
| Tau2-bench Airline | 67.0% | 62.6% |
| Tau2-bench Telecom* | 95.6% | 96.7% |
| Tau2-bench Retail | 77.9% | 81.1% |
| BrowseComp Long Context 128k | 90.0% | 90.0% |
Limitazioni e considerazioni sulla sicurezza
- Il rischio di allucinazioni persiste. Il ragionamento adattivo aiuta nei problemi complessi ma non elimina le allucinazioni; un
reasoning_effortpiù alto migliora i controlli ma non garantisce la correttezza. Convalidare sempre gli output ad alta criticità. - Compromessi di risorse e costi: sebbene GPT‑5.1 possa essere molto più efficiente in token su flussi semplici, attivare un elevato sforzo di ragionamento o un uso agentico prolungato degli strumenti può aumentare consumo di token e latenza. Usare la cache del prompt per mitigare i costi ripetuti, ove opportuno.
- Sicurezza degli strumenti: gli strumenti
apply_patcheshellaumentano la capacità di automazione (e il rischio). Le distribuzioni in produzione dovrebbero filtrare l’esecuzione degli strumenti (revisionare diff/comandi prima dell’esecuzione), applicare il principio del minimo privilegio e garantire solide protezioni CI/CD e operative.
Confronto con altri modelli
- vs GPT‑5: GPT‑5.1 migliora il ragionamento adattivo e l’aderenza alle istruzioni; OpenAI riporta tempi di risposta più rapidi sui compiti facili e maggiore persistenza su quelli difficili. GPT‑5.1 aggiunge anche l’opzione di ragionamento
nonee una cache del prompt estesa. - vs GPT‑4.x / 4.1: GPT‑5.1 è progettato per task più agentici, ricchi di strumenti e di coding; OpenAI e i partner riportano miglioramenti nei benchmark di coding e nel ragionamento multi‑step. Per molti compiti conversazionali standard, GPT‑5.1 Instant può essere paragonabile ai precedenti modelli chat GPT‑4.x ma con migliore guidabilità e preset di personalità.
- vs Anthropic / Claude / altri LLM: l’architettura MoA di ChatGPT 5.1 offre un vantaggio distintivo nei compiti che richiedono ragionamento complesso e multi‑step. Ha ottenuto un inedito 98.20 sul benchmark HELM per il ragionamento complesso, rispetto ai 95.60 di Claude 4 e ai 94.80 di Gemini 2.0 Ultra.