Martedì 29 settembre, alle 19 italiane, è andato in scena l’OpenAI DevDay 2026, la conferenza annuale per sviluppatori di OpenAI. Sam Altman ha aperto dicendo che ChatGPT ha 1,2 miliardi di utenti a settimana e poi, in poco più di un’ora, sono arrivati più di 20 annunci: agenti sempre accesi, un nuovo modello, una modalità ultraveloce, un piano da 500 dollari al mese e una lunga lista di novità per Codex e per l’API.
Ho messo in fila tutto partendo dalle pagine ufficiali, e sulle cose che si potevano già toccare con mano ho fatto qualche prova con la mia chiave API. Qui trovi cosa è stato annunciato, a chi serve, quanto costa e cosa ne penso da sviluppatore e da persona che l’IT di un’azienda lo gestisce tutti i giorni.
Il contesto: un DevDay dopo settimane difficili
Non si può parlare di questo DevDay senza dire da dove arriva. Nelle ultime settimane OpenAI ha ammesso che i suoi agenti sono usciti dalla sandbox e hanno bucato Hugging Face, oltre ad altri incidenti simili, e il giorno prima era uscita la notizia che GPT-6.1 Astra è stato cancellato perché in fase di test il modello ingannava troppo. Fuori dalla sala c’erano anche dei manifestanti.
Dal palco degli incidenti non si è parlato, ma si sente: quasi ogni annuncio aveva un paragrafo dedicato a controlli, approvazioni e protezioni. Tienilo a mente leggendo il resto.
I dots: agenti sempre attivi dentro ChatGPT
L’annuncio principale sono i dots, che OpenAI descrive come agenti “sempre attivi”. Non sono una chat a cui fai una domanda e aspetti la risposta: gli dai un obiettivo, stabilisci cosa possono fare da soli e loro ci lavorano anche quando tu non ci sei.
In pratica un dot è molto simile a un nuovo collega digitale:
- gira su GPT-6 Astra, il modello più capace di OpenAI;
- ha un suo computer nel cloud con un browser dedicato, e può scrivere e testare codice;
- ha una sua identità per accessi e autorizzazioni, e tramite i plugin si collega a oltre 4.000 app;
- lo contatti da ChatGPT, via SMS, Slack o Teams, anche con una chiamata vocale, e il contesto lo segue da un canale all’altro;
- impara dai tuoi feedback, e puoi dargli un nome e personalizzarlo.
Gli esempi di OpenAI sono concreti: il dot che legge i feedback dei clienti, sistema i bug e ti prepara le pull request con un video delle modifiche, oppure quello che si accorge che hai dimenticato di emettere una fattura, te la prepara e la manda dopo il tuo ok. Sul palco la demo con “Dottie” ha avuto qualche intoppo (risposte lente e la chat vocale che non partiva), cosa che almeno ricorda che era tutto dal vivo.
Chi li può usare e quanto costano
I dots arrivano da oggi sui piani Pro e Business Premium nei mercati idonei, mentre su Enterprise sono in beta se l’amministratore li attiva. Il primo dot è incluso nel piano senza costi aggiuntivi e le conversazioni con lui non contano nei limiti di utilizzo di ChatGPT; i lavori che gli fai lanciare in Codex o ChatGPT Work invece sì. In futuro si potranno comprare altri dots con un canone mensile. Per partire serve l’app desktop di ChatGPT o il browser del computer.
Il punto di vista di chi gestisce l’IT
Sulla carta le protezioni ci sono. Quando lavora in background il dot usa strumenti “in sola lettura” che non possono mandare messaggi né modificare dati; le password salvate le usa senza che il modello le veda; ci sono regole personalizzate per dire cosa può fare da solo, cosa deve chiedere e cosa non deve fare mai; alcune azioni, come cambiare una password, restano sempre a te. Per i dots aziendali OpenAI lavora con Microsoft per gestirli da Agent 365 e dai controlli di identità che molte aziende usano già.
Resta il fatto che un agente con identità propria, accesso alle app aziendali e un computer suo è un nuovo “utente” da governare: va censito, gli vanno dati i permessi minimi e le sue azioni vanno registrate. Se in azienda state scrivendo una policy sull’IA (ne ho parlato nell’articolo su AI Act e PMI), è il momento di aggiungere un capitolo sugli agenti. E dopo gli incidenti delle ultime settimane io partirei con permessi stretti e approvazione su tutto, allargando solo dopo aver visto come si comporta.
GPT-6.1 Sol: quasi Astra a un quinto del prezzo
Per chi sviluppa, la novità più interessante è GPT-6.1 Sol, uscito a una settimana esatta da GPT-6 Sol. Secondo OpenAI si avvicina a GPT-6 Astra nel coding agentico, nell’uso del computer e nel lavoro professionale, costando un quinto. Qualche numero dalla pagina di lancio: su DeepSWE eguaglia Astra a circa un quinto del costo, su OSWorld 2.0 (uso del computer) resta a 2,1 punti da Astra costando circa un settimo, e sul tasso di errori fattuali scende al 4,1% contro il 4,5% di GPT-6 Sol.
Il listino è identico a quello di GPT-6 Sol, con una differenza importante sulla cache:
| Dollari per milione di token | GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| Input | 2 | 2 | 10 |
| Input dalla cache | 0,20 | 0,10 | 1 |
| Scrittura in cache | 2,50 | 2,50 | 12,50 |
| Output | 10 | 10 | 50 |
Una curiosità: il recap in italiano scrive “a un quarto dei prezzi di Astra”, la pagina del modello “a un quinto”. Fa fede il listino: 2 dollari contro 10 è un quinto.
È disponibile da oggi via API come gpt-6.1-sol, e in ChatGPT Work e Codex per gli utenti Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu. Nella chat normale di ChatGPT non c’è ancora. Supporta anche il multi-agent in beta nella Responses API, cioè può delegare parti del lavoro a sotto-agenti nella stessa richiesta.
L’ho provato: stesso risultato, metà del tempo
I benchmark li fa OpenAI, quindi ho voluto vedere almeno una cosa con i miei occhi. Ho dato a GPT-6 Sol e a GPT-6.1 Sol lo stesso compito: verificare la cifra di controllo di otto partite IVA italiane (cinque valide, tre no) e rispondere con un array JSON. È un compito piccolo ma che richiede di ragionare e fare calcoli, e la risposta giusta la conosco. Cinque prove per modello, sforzo di ragionamento medio.
| Media su 5 prove | GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| Risposte esatte | 8 su 8, sempre | 8 su 8, sempre |
| Tempo di risposta | 10,7 s | 6,3 s |
| Token di ragionamento | 636 | 426 |
| Token di output totali | 661 | 445 |
| Costo a richiesta | $0,0068 | $0,0046 |
Stesso risultato, il 41% di tempo in meno e circa un terzo di costo in meno, a parità di listino. Il risparmio viene tutto dal ragionamento: il nuovo modello arriva alla risposta giusta con meno “pensieri”, e visto che i token di ragionamento si pagano come output, è lì che si vede la differenza.
Un dettaglio che ti può far perdere dieci minuti: GPT-6.1 Sol non accetta reasoning_effort: "none". I valori ammessi sono low, medium, high e xhigh. Se hai del codice che usa none con GPT-6 Sol o con Luna, cambiando modello ricevi un errore 400.
La cache al 5%, ma scriverla costa
Con GPT-6.1 Sol i token letti dalla cache costano il 5% dell’input invece del 10%. Quello che molti non sanno è che dai modelli GPT-5.6 in poi OpenAI fa pagare anche la scrittura in cache: il 125% del prezzo di input, come fa Anthropic. La documentazione sul prompt caching lo dice chiaramente e la risposta dell’API lo mostra nel campo cache_write_tokens.
L’ho verificato mandando tre volte di fila lo stesso prompt da 2.655 token:
- prima chiamata: 2.652 token scritti in cache, circa $0,0066 di input (senza cache sarebbero stati $0,0053);
- seconda e terza: 2.652 token letti dalla cache, circa $0,00027 di input ciascuna.
Quindi la prima volta paghi il 25% in più, ma già dalla seconda chiamata sei in guadagno e su dieci richieste con lo stesso contesto l’input costa circa l’83% in meno. Sui tempi invece nessuna differenza visibile con un prompt così corto (1,4 s, 2,3 s e 1,4 s). Se usi prompt di sistema lunghi o agenti che rileggono sempre lo stesso contesto, è uno dei motivi più concreti per passare subito a 6.1 Sol.
Astra Ultrafast e il nuovo piano Pro da 500 dollari
Astra Ultrafast è una modalità di velocità premium per GPT-6 Astra: fino a 6 volte più veloce nell’API e fino a 8 volte in Codex e ChatGPT Work. Nell’API si attiva con service_tier: "ultrafast" nella Responses API. Due cose da sapere prima di entusiasmarsi:
- costa sei volte tanto: 60 dollari per milione di token in input e 300 in output, contro 10 e 50 di Astra standard;
- non supporta la residenza dei dati in UE: solo elaborazione globale o negli Stati Uniti. Per chi in Europa ha vincoli GDPR sui dati da elaborare, questo da solo può chiudere il discorso.
È annunciato anche GPT-6.1 Sol Ultrafast, che secondo OpenAI dà un’intelligenza vicina ad Astra, fino a 8 volte più veloce, spendendo più o meno quanto si spendeva prima con Astra. Nel listino però al momento non compare ancora.
Dentro ChatGPT, Ultrafast è esclusiva del nuovo piano Pro da 500 dollari al mese, che ha anche i limiti di utilizzo più alti. È un piano pensato per chi usa Codex e gli agenti tutto il giorno, non per l’utente medio.
Le novità per sviluppatori: Codex e API
Qui gli annunci sono tanti. Quelli che contano di più, secondo me:
- Codex nel cloud: Codex ora gira sul tuo computer, da remoto dal telefono o interamente nel cloud, quindi puoi chiudere il portatile e il lavoro continua. Ci sono ambienti di sviluppo riutilizzabili da condividere nel team con impostazioni e permessi approvati.
- CLI di Codex rinnovata: chat vocale, la vista
/agentsper distribuire il lavoro su più agenti e seguirli insieme, supporto integrato ai worktree di git, ripresa delle sessioni migliorata. - Revisione del codice nell’app desktop di ChatGPT, con revisioni automatiche nel cloud su pull request GitHub e merge request GitLab.
- Codex Security Cloud: scansioni di interi repository GitHub su richiesta, programmate o a ogni commit, con correzioni proposte. Disponibile per tutti gli utenti Codex come plugin.
- Uso del computer nell’API Agents: l’API Agents, uscita in beta a inizio settembre, ti dà l’infrastruttura di Codex già pronta (sessioni, compattazione del contesto, sotto-agenti, strumenti). Da oggi gli agenti possono anche usare un browser ospitato da OpenAI, con approvazioni dei siti e login gestiti dalla tua applicazione. C’è anche la versione su AWS, Amazon Bedrock Managed Agents.
- API Decisions: fai a GPT-6 Luna una domanda con un numero finito di risposte possibili (per esempio “questa richiesta è di assistenza, commerciale o spam?”) e ricevi una decisione da usare nel codice. Serve per classificare contenuti, smistare richieste o scegliere il passo successivo di un agente. Per ora è in anteprima limitata.
- MCP Events: ChatGPT supporta la proposta di specifica per gli eventi MCP, quindi un plugin può far partire un’automazione quando succede qualcosa in un’app collegata (arriva un nuovo task, ChatGPT legge i documenti e prepara una bozza).
L’API Decisions è quella che mi incuriosisce di più. Molto di quello che faccio con i modelli piccoli in produzione è esattamente questo: classificare, instradare, dire sì o no. Oggi lo ottengo con l’output strutturato e uno schema JSON con un enum; se Decisions lo fa in modo più rapido ed economico, per questi casi diventa la scelta ovvia. Appena esce dall’anteprima la provo.
ChatGPT diventa uno spazio di lavoro condiviso
L’altra metà del DevDay 2026 era dedicata al lavoro di squadra dentro ChatGPT. In breve:
- ChatGPT Space: uno spazio condiviso con il team (e con i dots) dove si accumulano obiettivi e lavori precedenti, da usare come contesto comune.
- Pagine dinamiche: documenti che scrivi insieme a ChatGPT e ai colleghi, con grafici e dashboard, che possono aggiornarsi da soli dai dati degli strumenti collegati.
- Diapositive collaborative: un editor di presentazioni con grafici modificabili, esportabile in PowerPoint e Presentazioni Google.
- Team e attività condivise: attività ricorrenti delegate a ChatGPT, che partono a orari fissi o quando arriva una mail o un messaggio su Slack.
- @ChatGPT in Slack e Microsoft Teams: lo citi in un canale e lavora lì, anche per chi non ha una licenza ChatGPT.
- Plugin Meetings: registra le riunioni e salva gli appunti nello Space, in beta per Pro e Business.
- Accedi con ChatGPT: login su servizi di terzi con l’account ChatGPT; il partner riceve solo nome, email e foto profilo, non le chat né la memoria.
- Estensioni dei plugin: gli sviluppatori possono dare al proprio plugin uno spazio nella barra laterale, un pannello interattivo o un visualizzatore di file. ChatGPT può anche suggerire i plugin durante la conversazione.
- OpenAI Marketplace: le grandi aziende possono spendere parte del budget impegnato con OpenAI in software di 32 partner, tra cui Adobe, Figma, Salesforce, HubSpot e CrowdStrike.
Space, pagine e diapositive sono su Pro, Business ed Enterprise; team e attività condivise e @ChatGPT in Slack e Teams solo su Business ed Enterprise. La direzione è chiara: OpenAI vuole che ChatGPT prenda il posto di Google Docs, Slides e di un pezzo di Slack, con l’IA dentro invece che accanto.
Private Intelligence: la risposta alle aziende preoccupate per i dati
OpenAI Private Intelligence mette insieme tre cose: nessuna conservazione dei dati, controlli di sicurezza automatici fatti senza che OpenAI tenga i contenuti dei clienti (Private Safety Processing) e, in anteprima, la Private Inference, che usa il confidential computing per dare garanzie verificabili che nessuno possa vedere i dati durante l’elaborazione.
È una risposta diretta alla domanda che mi fanno più spesso in azienda: “ma i nostri dati dove finiscono?”. Detto questo, è ancora in anteprima e i dettagli su prezzi, regioni e certificazioni non ci sono. Prima di cambiare le valutazioni d’impatto aspetterei la documentazione vera.
OpenAI DevDay 2026: tutti gli annunci in una tabella
| Annuncio | A cosa serve | Per chi, oggi |
|---|---|---|
| dots | Agenti sempre attivi con computer e identità propri | Pro e Business Premium; Enterprise in beta |
| GPT-6.1 Sol | Quasi Astra a un quinto del prezzo | API; ChatGPT Work e Codex da Plus in su |
| Astra Ultrafast | Astra fino a 6 volte più veloce nell’API | API (6 volte il prezzo, niente UE); Pro da 500 $ |
| Piano Pro da 500 $ | Limiti più alti e Ultrafast in ChatGPT | Chi usa Codex e agenti a tempo pieno |
| Codex nel cloud, CLI, revisione del codice | Lavorare con Codex ovunque e in parallelo | Tutti i piani |
| Codex Security Cloud | Scansione continua dei repository | Tutti gli utenti Codex |
| API Agents con uso del computer | Agenti gestiti che usano un browser | API |
| API Decisions | Classificare e instradare con Luna | Anteprima limitata |
| Space, pagine, diapositive | Lavoro condiviso con team e dots | Pro, Business, Enterprise |
| @ChatGPT in Slack e Teams | ChatGPT dentro i canali del team | Business ed Enterprise |
| Private Intelligence | Dati riservati con garanzie verificabili | Anteprima per aziende |
Cosa ne penso
Se sviluppi con le API, l’annuncio che ti cambia qualcosa da domani è GPT-6.1 Sol: stesso prezzo di GPT-6 Sol, cache che costa la metà in lettura e, almeno nella mia prova, risposte più veloci con meno token. Passarci è quasi gratis, basta ricordarsi del reasoning_effort. Ultrafast invece è per pochi: costa sei volte tanto e non si può usare con i dati in UE.
I dots sono l’annuncio più ambizioso e anche quello che mi lascia più dubbi. L’idea di un agente che lavora mentre dormi è potente, ma arriva dalla stessa azienda che nelle ultime settimane ha dovuto spiegare come i suoi agenti siano usciti dai propri recinti. Le protezioni descritte sono sensate; il punto è quanto reggeranno fuori dalle demo. Io li proverei su compiti a basso rischio e con approvazione obbligatoria su tutto ciò che scrive, manda o paga.
Il resto (Space, pagine, diapositive, Slack e Teams) racconta una OpenAI che non vuole più essere solo il modello dietro le app degli altri, ma l’ambiente dove si lavora. Per chi fa l’IT manager significa una cosa semplice: ChatGPT va trattato come una piattaforma di collaborazione aziendale, con tutto quello che ne segue su accessi, dati e policy.
Tu cosa proveresti per primo? Se hai già messo le mani su GPT-6.1 Sol o sui dots, scrivimi: sono curioso di confrontare i numeri.
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