La settimana scorsa, OpenAI ha rilasciato o3-pro. 🙌

Ma la notizia in sé non ha attirato particolare attenzione…

Forse il fattore che più ha sorpreso è che col rilascio di o3-pro, OpenAI ha deciso di abbassare i costi di o3 dell’80%. 🤯

Ma ne parliamo meglio tra poco.

Facciamo prima un passo indietro e vediamo quali sono state le prime impressioni su o3-pro.

Che cosa cambia rispetto a o3? 🤔

Allora, innanzitutto, o3-pro utilizza molta più potenza di calcolo per un dato problema rispetto a o3.

E una delle prime cose che noti appena lo provi è il tempo che impiega a darti una risposta.

Ci mette tantissimo, anche per prompt super semplici.

Questo è più un meme 😂

Ho fatto la prova anche io e c'ha messo 50 secondi.

Che comunque non è poco vista la richiesta 👀

Allora…

Le risposte di o3-pro sono leggermente più precise rispetto a quelle di o3…

Ma è importante pensare al giusto trade-off tra tempo di attesa e qualità della risposta che vuoi ottenere.

Se devi *risolvere un problema non particolarmente complesso non ha senso che usi o3-pro e aspetti 10 minuti (ipotizzo*) quando con o3 o 4o ottieni un’output che ha circa la stessa qualità.

Forse l'aspetto più interessante, è che o3-pro “mente” (allucina) molto meno di o3.

Anche solo per questo motivo, varrebbe la pena usarlo, se i tempi lo consentissero.

È probabile che questo succeda perché valuta per molto tempo la sua risposta prima di iniziare a scrivere, e di conseguenza evita di partire con un’ipotesi sbagliata.

È sicuramente più utile sfruttare o3-pro in ambiti chiave, come: scienza, programmazione, analisi dati e scrittura.

In quel caso ne vale la pena attendere, se la risposta in output ha una precisione maggiore.

Secondo i classici benchmark, o3-pro è superiore per chiarezza, completezza, capacità di seguire istruzioni e precisione.

Anche nel test "4/4 reliability" o3-pro sembra migliore.

In pratica in questo test, un modello è considerato molto preciso, solo se risponde correttamente a tutte e quattro le richieste fatte.

Quindi, anche se o3-pro porta a risultati più precisi, è probabile che pochi lo utilizzino.

E ci sta.

o3-pro è una sorta di super-ricercatore e pensatore strutturato, capace di estrarre spunti da grandi quantità di dati. 📊

Non è o3-pro il modello che devi usare nel quotidiano.

In quel caso ci sta continuare a usare o3.

Che ora costa anche meno.

OpenAI ha abbassato i costi di o3 dell’80%. 💸

Probabilmente anche per fare concorrenza a Google e Anthropic, che stanno spingendo molto ultimamente con i vari rilasci.

Alla fine se ci pensi, non è una mossa improvvisa di OpenAI…

Non è la prima volta che vediamo un crollo dei prezzi di questo tipo nei servizi basati sull'AI Generativa. 👀

Questo succede perché tutti (OpenAI, Google, Anthropic, etc...) stanno investendo un sacco di soldi in ricerca, ottimizzazioni e nuovi chip.

E quindi, il costo di "far girare" i modelli scende.

Io ho fatto un po’ di test con o3-pro e devo dire che la qualità dell’output sembra migliore a livello di precisione…

Ma ad oggi, non è la scelta migliore, proprio per il (troppo) tempo che si prende per riflettere.

Prima di chiudere, volevo lasciarti questa brevissima guida su come scegliere il modello di OpenAI da usare in base al task che devi svolgere.

Arriva direttamente da un post su X di Andrej Karpathy, ex Direttore AI di Tesla.

Penso sia super chiara e concreta.

Quando l’ha pubblicata non era ancora uscito o3-pro, ma secondo me l’avrebbe inserito nella categoria “do not use”.

Quindi, in breve, usa:

\- GPT-4o 👉 per richieste semplici e veloci

\- o3 👉 per richieste complesse e importanti

\- GPT-4.5 👉 per scrittura creativa

\- GPT-4.1 👉 per fare vibe coding

\- o4-mini, o4-mini-high, GPT-4.1-mini 👉 non usarli (o meglio, valuta in base ai tuoi task se ti conviene usarli o meno)

\[o1 pro mode è stato tolto.]

Questo è quello che volevo raccontarti oggi.

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Giacomo Ciarlini - Head of Content & Education - Datapizza

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