OpenAI ha presentato ieri 3 settembre 2026 il nuovo modello GPT-6 Astra, primo esponente della sesta generazione e successore di GPT-5.6 Sol al vertice del catalogo. L’azienda lo descrive come il sistema più intelligente e più allineato mai costruito.
Il presidente Greg Brockman si è spinto oltre, chiudendo la conferenza stampa con un benvenuto nell’era dell’intelligenza artificiale generale (“Welcome to the AGI era“).
Con intelligenza artificiale generale (AGI) si intende un sistema capace di affrontare qualunque compito intellettuale che una persona sappia svolgere, imparando da solo ciò che non conosce invece di limitarsi a ciò per cui è stato addestrato. I modelli attuali, per quanto capaci, restano specialisti su vasta scala, ovvero sanno moltissimo perché hanno letto moltissimo, ma faticano davanti a un problema che non somiglia a nulla di già visto e non conservano l’esperienza da una conversazione all’altra.
La differenza pratica sta nell’adattamento, perché una persona messa davanti a un mestiere nuovo lo impara sul campo, mentre un modello ha bisogno che qualcuno lo riaddestri.
Il salto tecnico poggia sull’addestramento più grande mai condotto dall’azienda, con oltre 100.000 GPU nel centro di calcolo Stargate in Texas. È inoltre il primo modello in cui altri modelli hanno avuto un ruolo rilevante nel supervisionare l’addestramento. Rispetto a Sol i guadagni si concentrano sull’uso autonomo del computer, sulla programmazione e sul lavoro professionale, mentre la finestra di contesto sale a circa 1,05 milioni di token.
Astra è anche il primo modello a superare la soglia critica per la sicurezza informatica secondo il quadro di valutazione interno di OpenAI, cioè capace di trovare e sfruttare vulnerabilità sconosciute senza guida umana.
Un modello che lavora dentro il software
Astra è progettato per operare dentro i programmi anziché limitarsi a suggerire cosa fare dentro una chat conversazionale. Compila moduli online, aggiorna schede clienti in un gestionale, organizza il calendario, conduce ricerche e scrive riassunti direttamente nella posta o nell’editor di testo. Analizza dati scientifici, genera grafici, costruisce un sito e poi ne verifica il funzionamento provando le funzioni una per una.
Il parametro reasoning.effort governa quanto il modello pensa prima di agire e accetta cinque livelli, da low fino a max. La differenza tra un livello e l’altro non riguarda soltanto la profondità del ragionamento, perché ai livelli alti il modello compie più tentativi, verifica di più attraverso il browser e esegue il codice piuttosto che applicare correzioni parziali.
Arriva poi una novità che riguarda la memoria di lavoro. Fino a oggi, quando la finestra di contesto si riempiva, i modelli comprimevano il lavoro svolto in un riassunto, perdendo per strada alcuni dettagli importanti come il motivo per cui una correzione era fallita. Dentro Codex, invece, Astra può tenere appunti attraverso finestre successive, conservando i dettagli accumulati senza comprimerli ogni volta in una sintesi. Le finestre precedenti restano inoltre consultabili, quindi il modello può ritrovare un requisito o il risultato di un test anche se non li aveva annotati. La funzione è sperimentale e va attivata nella configurazione, ma diventerà predefinita nelle prossime settimane.
Quando le istruzioni fornite al modello lasciano margine di interpretazione, il modello usa il contesto per colmare le lacune e pone domande mirate solo se la risposta potrebbe cambiare il risultato. Astra può porre domande in modo asincrono, cioè continuando a lavorare sulle parti che non dipendono dalla tua risposta.
Se non rispondi, procede con ipotesi, ma resta in attesa solo sulle decisioni che contano. Astra mantiene meglio l’orientamento se durante un lavoro il compito cambia, mentre i modelli precedenti a volte trattavano un messaggio di correzione come un nuovo incarico, perdendo di vista la richiesta originale.
Il nuovo modello OpenAI consente la revisione del codice e l’applicazione di correzioni, ma rifiuta le attività più avanzate come la creazione di dimostrazioni di attacco. L’accesso meno restrittivo passerà dal programma Daybreak, riservato a chi si occupa di difesa. OpenAI ha inoltre attivato un sistema di sorveglianza sul disallineamento, ovvero classificatori che controllano ragionamento e azioni e fermano automaticamente le attività non autorizzate. In caso di un’errata valutazione, questi controlli potrebbero rallentare, sospendere o interrompere anche un lavoro legittimo.
Numeri da record con una materia da recuperare
I risultati dichiarati si commentano da soli. Su FrontierMath Tier 4 il punteggio arriva al 97,6% e su ExploitBench tocca il 100%. Su ARC-AGI-3 arriva al 99,9% contro il 7,8% di Sol, ed è la prova che conta di più, perché non misura quanto il modello sa, bensì quanto rapidamente impari ciò che ignora.
Sull’uso del computer misurato da OSWorld 2.0 segna 72,6%, impiegando circa il 47% di tempo in meno per compito rispetto al predecessore. Per capire cosa significhi conviene guardare da dove si parte, perché nell’aprile 2024, quando la prova venne introdotta, il miglior modello disponibile si fermava al 12,2%, salito a circa il 38% un anno dopo. Il riferimento umano su questi compiti si colloca intorno al 72%, misurato su persone competenti ma non specializzate, quindi il modello è arrivato al punto in cui sbaglia più o meno quanto sbaglierebbe una persona davanti alle stesse attività.
Alcuni risultati però stonano. Su Humanity’s Last Exam il modello si ferma a 57,2%, nettamente sotto il 65,0% di Claude Fable 5.1. Sull’Artificial Analysis Intelligence Index segna 61,2, quindi quarto dietro Fable 5.1 a 65,7, Opus 5 a 63,1 e persino il precedente Fable 5 a 62,1.
Se i valori sono confermati nell’uso quotidiano, Astra domina dove il modello deve fare qualcosa, cioè usare un computer, eseguire flussi, scrivere codice che funziona, mentre resta indietro dove deve sapere qualcosa. Detto in parole povere, Astra sa un po’ meno ma sa fare di più. È una differenza che conta nella scelta quotidiana, perché sposta la domanda da “quale sia il modello migliore” a “quale serva per il tuo lavoro“
Il paragone diretto con Claude Fable 5.1, uscito appena due giorni prima, è la parte più interessante perché i due modelli hanno listino identico e vincono su terreni diversi. Se devi costruire un gioco o automatizzare una procedura conviene Astra, perché quel lavoro si misura esclusivamente su un risultato che funziona oppure no. Se invece ti serve aiuto per scrivere una tesi sulla battaglia di Canne, dove quello che conta è distinguere il documentato dal presunto, Claude Fable 5.1 resta avanti.
Prezzi, soglia dei 272mila token e disponibilità
Il listino colloca Astra esattamente dove sta Claude Fable 5.1, ovvero 10 dollari per milione di token in ingresso e 50 dollari in uscita, con la lettura della cache a 1 dollaro e la scrittura fatturata a 1,25 volte la tariffa d’ingresso. È un rincaro netto rispetto ai 2 e 12 dollari di GPT-5.6 e resta sopra i 5 e 25 dollari di Claude Opus 5.
La modalità veloce arriva fino a due volte e mezza la velocità standard al doppio del prezzo, quindi intorno a 20 e 100 dollari. Soprattutto, le richieste che superano i 272.000 token di ingresso vengono fatturate a due volte la tariffa d’ingresso e una volta e mezza quella d’uscita, e la maggiorazione si applica all’intera richiesta e non alla sola parte eccedente. La finestra da un milione di token, di conseguenza, è utilizzabile a listino pieno solo per poco più di un quarto.
Sul fronte dell’accesso la situazione è a scaglioni. Il modello è partito il 3 settembre per le organizzazioni ammesse a Daybreak e al Trusted Access Program, con gli abbonati Plus, Pro, Business ed Enterprise serviti nei giorni successivi. Esiste inoltre una versione separata chiamata GPT-6 Astra Pro, che resta però fuori dalla portata di chi ha un piano Plus e arriva solo ai tre livelli superiori.
L’identificativo per l’API è gpt-6-astra, con distribuzione anche su Amazon Bedrock e Microsoft Azure, mentre su OpenRouter il modello non risulta ancora elencato al momento della stesura dell’articolo.
Chi apre semplicemente chatgpt.com, la chat conversazionale di OpenAI, non troverà Astra: il modello non sarà disponibile nel piano gratuito e arriverà in seguito nei piani in abbonamento. Tuttavia Astra è costruito per operare dentro i programmi, non per conversare, e su domande di conoscenza generale resta persino indietro rispetto ad altri modelli di frontiera. Chi lo userà per farsi spiegare qualcosa o per scrivere un testo noterà poco o nulla, mentre il salto si manifesta affidandogli attività da svolgere su un computer.
Un indizio arriva dall’azienda stessa, che accanto all’annuncio invita a scaricare l’applicazione desktop per sfruttarlo al meglio, quindi il terreno naturale di Astra è quello in cui il modello interagisce con le tue applicazioni e non la finestra del browser.
GPT-6 Astra: un modello atteso da tre anni
GPT-6 Astra porta numeri che in diversi ambiti non hanno precedenti, dal computer use al ragionamento astratto fino alla sicurezza informatica. Dopo GPT-4 l’attesa per la generazione successiva era altissima, e l’arrivo di GPT-5, nell’agosto 2025, si tradusse invece in una forte delusione, al punto che l’azienda dovette rimettere a disposizione i modelli precedenti per gli abbonati che li reclamavano.
Astra si presenta invece come il salto che allora non arrivò, e i numeri su alcune prove sostengono la tesi. Sarà davvero il passaggio che molti aspettavano da tre anni, dall’uscita di GPT-4? Lo diranno le settimane di uso reale, più che una conferenza stampa che annunci l’AGI.
