La famiglia di modelli in sintesi

Claude Haiku 4.5 – rapido ed economico

Haiku è il modello più piccolo e rapido della generazione attuale. Risponde quasi istantaneamente ed è, nell’uso tramite API, decisamente più economico dei suoi fratelli maggiori. In compenso, nei compiti di ragionamento molto complessi e articolati su più fasi non è altrettanto accurato. Haiku è particolarmente indicato per compiti che si ripetono spesso e in cui velocità e costi contano più di ogni minima sottigliezza.

Claude Sonnet 5 – il giusto equilibrio

Sonnet è il modello con cui la maggior parte delle persone lavora quotidianamente quando usa Claude tramite la chat standard. Combina una buona qualità di risposta con costi accettabili ed è adatto alla stragrande maggioranza dei compiti d’ufficio e quotidiani, dalle bozze di testo ai riepiloghi di documenti più lunghi.

Claude Opus 5 – per compiti impegnativi

Opus è il modello per questioni più complesse: analisi su più livelli, considerazioni strategiche più lunghe o compiti in cui vanno valutate più informazioni tra loro. La qualità delle risposte è in media più alta, ma anche decisamente più costosa e un po’ più lenta rispetto a Sonnet.

Claude Fable 5 – il nuovo vertice della famiglia di modelli

Fable è il modello di punta introdotto nell’estate 2026 per progetti particolarmente ambiziosi, spesso articolati su più fasi ed eseguiti in autonomia, ad esempio ricerche estese con molti passaggi intermedi o flussi di lavoro automatizzati complessi. Per l’uso privato occasionale è di norma sovradimensionato e anche l’opzione più costosa in termini di prezzo.

Cosa distingue i modelli dal punto di vista tecnico – spiegato in modo semplice

Velocità contro qualità

Si può immaginare il principio come in cucina: un modello rapido come Haiku fornisce in pochi secondi un solido piatto pronto, un modello accurato come Opus o Fable richiede più tempo, ma il risultato con ingredienti impegnativi è spesso più raffinato. Per una semplice domanda sull’orario di apertura di un ufficio nessuno ha bisogno del modello più sofisticato; per la verifica di un contratto di più pagine lo sforzo aggiuntivo può valere la pena.

“Ragionare” – cosa si intende con Extended Thinking

Nei compiti complicati Claude può inserire una sorta di passaggio intermedio interno prima che appaia la risposta vera e propria – paragonabile a una persona che, prima di dare una risposta difficile, si prende brevemente degli appunti invece di rispondere d’impulso. Questa funzione si chiama, nei modelli attuali, “ragionamento adattivo”: Claude decide automaticamente quanto tempo di ragionamento aggiuntivo richieda probabilmente una richiesta, senza che l’utente debba impostarlo manualmente. Per una domanda semplice il modello salta questo passaggio, per un calcolo o una valutazione complessa si prende più tempo.

La finestra di contesto – quanto testo Claude riesce a “tenere a mente” contemporaneamente

La cosiddetta finestra di contesto descrive quanto testo Claude può considerare contemporaneamente in un’unica conversazione. I modelli attuali Sonnet e Opus arrivano fino a circa un milione di cosiddetti token, corrispondenti approssimativamente a diverse centinaia di pagine di testo. In pratica ciò significa: si può dare a Claude un documento molto ampio, ad esempio un intero contratto di locazione con tutti gli allegati, in un’unica volta, senza che informazioni importanti vengano “dimenticate”.

Multimodalità – non solo testo

Tutti i modelli Claude attuali possono comprendere, oltre al puro testo, anche immagini, screenshot e molti formati di documento come i file PDF. Si può quindi, ad esempio, caricare la foto di un modulo compilato a mano e chiedere a Claude di riportarne il contenuto in forma testuale.

Capacità agentive – quando Claude svolge autonomamente più passaggi

Tramite funzioni come “Computer Use” e “Claude Cowork”, Claude non si limita a rispondere, ma può anche eseguire autonomamente più passaggi di lavoro in sequenza, ad esempio aprire più file, raccogliere informazioni da essi e inserirle in un nuovo documento. Si parla in questo caso di un “agente” di IA, perché il programma agisce in un certo senso come un assistente che lavora in autonomia, invece di rispondere solo a singole domande. Questa capacità è più marcata in Opus e soprattutto in Fable.

Tabella comparativa dei modelli Claude

Nota bene: non il modello più potente è automaticamente la scelta migliore, ma quello che si adatta alla dimensione del compito specifico – una qualità che nessuno richiede costa comunque denaro.

Esempi concreti di applicazione nella vita quotidiana e professionale

Esempio 1: creare il testo di un annuncio per un immobile

Per una prima bozza del testo di un annuncio, Claude Sonnet è di norma del tutto sufficiente. Si inseriscono i dati principali – posizione, superficie, anno di costruzione, particolarità – e Claude fornisce una proposta di testo strutturata e ben leggibile, che dovrebbe poi essere verificata e adattata da un professionista del settore.

Esempio 2: riassumere un contratto di locazione e segnalare clausole inusuali

Caricando un contratto di locazione di più pagine, Claude può riassumere i punti principali in parole semplici e segnalare formulazioni che si discostano da una clausola standard usuale. Per contratti standard semplici basta Sonnet, per contratti molto estesi o formulati in modo insolito, Opus offre spesso una valutazione più affidabile grazie a una considerazione più approfondita. È importante sottolineare: un simile riassunto non sostituisce una consulenza legale, ma aiuta solo per un primo orientamento.

Esempio 3: pre-smistare grandi quantità di richieste dei clienti

Un’azienda che riceve ogni giorno molte richieste email simili tra loro può usare Claude Haiku per assegnare automaticamente ogni messaggio a una categoria, ad esempio “richiesta di appuntamento”, “reclamo” o “domanda generica”. Poiché qui il volume è alto ma il singolo compito è semplice, il modello più economico e rapido è la scelta economicamente più sensata.

Esempio 4: realizzare un’ampia analisi finanziaria o territoriale

Se Claude deve valutare tra loro diverse serie numeriche, tendenze di mercato e condizioni generali per fornire una valutazione fondata su una decisione d’investimento, conviene usare Opus con il ragionamento adattivo attivato. Il modello si prende quindi automaticamente più tempo per i singoli passaggi intermedi dell’analisi.

Esempio 5: automatizzare una ricerca su più fasi tra diverse fonti

Chi deve regolarmente riunire informazioni da documenti e fonti diverse, ad esempio per un rapporto trimestrale, può far automatizzare gran parte della compilazione con Claude Fable e le funzioni agentive come Claude Cowork. Questo conviene soprattutto per flussi di lavoro ricorrenti, ben definiti e di dimensioni maggiori.

Nota bene: più una decisione basata sulla risposta dell’IA è sensibile o carica di conseguenze, più importante diventa una successiva verifica umana – Claude fornisce bozze e valutazioni, non giudizi vincolanti.

Domande frequenti sui modelli Claude

Quale modello Claude dovrei scegliere come principiante?

Per iniziare e per la maggior parte dei compiti quotidiani, Claude Sonnet è la scelta giusta. Nella chat standard è di norma già preimpostato e copre bene la stragrande maggioranza dei casi d’uso.

Devo impostare io stesso il “ragionamento” dei modelli?

No. I modelli attuali decidono automaticamente, tramite la funzione di ragionamento adattivo, quanto tempo di elaborazione aggiuntivo serva per una richiesta. Nella chat normale ci si accorge in genere solo di un tempo di risposta un po’ più lungo per le domande più complesse.

Conviene Claude Opus o Fable per usi privati?

Per richieste puramente private e quotidiane, nella maggior parte dei casi non è necessario e risulta inutilmente costoso. Questi modelli mostrano il loro punto di forza soprattutto in compiti professionali, complessi o molto estesi.

Claude può comprendere anche immagini o documenti scansionati?

Sì, tutti i modelli attuali possono leggere e valutare nel contenuto immagini, foto e la maggior parte dei formati di documento comuni come i file PDF, non solo il testo puro.

Un modello Claude sostituisce una consulenza professionale, ad esempio per i contratti?

No. Anche il modello più accurato fornisce una prima valutazione o un riassunto utile, non una consulenza legale, fiscale o finanziaria vincolante. Per le decisioni importanti, i risultati dovrebbero sempre essere verificati da un professionista.

Una panoramica sull’azienda dietro questi modelli, la struttura dei prezzi degli abbonamenti e l’inquadramento sulla protezione dei dati per l’Europa è disponibile nella pagina dedicata al fornitore Anthropic e Claude. Un confronto con i modelli di altri grandi fornitori di IA è disponibile nella pagina panoramica del cluster sui modelli di IA.

Come si differenziano fondamentalmente i modelli di ChatGPT

Velocità contro profondità di ragionamento

La differenza più importante tra i modelli disponibili non sta in “più conoscenza”, ma nel rapporto tra velocità e accuratezza. I modelli rapidi ed economici rispondono quasi istantaneamente e sono adatti a compiti semplici e ben definiti, come brevi riepiloghi o rapidi aiuti nella formulazione dei testi. I cosiddetti modelli di ragionamento, o “di pensiero”, si prendono invece deliberatamente più tempo: scompongono un compito in più passaggi intermedi, verificano la propria logica interna e forniscono così risultati molto più affidabili su questioni complesse – ad esempio calcoli su più fasi, valutazioni giuridiche o l’analisi di documenti lunghi. Il prezzo da pagare è un tempo di risposta più lungo e un maggiore carico computazionale.

La finestra di contesto: quanto un modello riesce a “tenere a mente”

Un’altra differenza decisiva è la cosiddetta finestra di contesto, cioè la quantità di testo che un modello può considerare simultaneamente in un unico passaggio. I modelli attuali di OpenAI offrono una finestra di contesto fino a un milione di unità testuali (i cosiddetti token), corrispondenti approssimativamente a diverse centinaia di pagine di testo. In pratica ciò significa: un modello potente può ad esempio leggere contemporaneamente un intero contratto di locazione con i conguagli delle spese accessorie di più anni e rispondere a domande su quel materiale, mentre un modello più vecchio o più semplice potrebbe elaborare solo estratti.

Multimodalità: testo, immagine e voce in un unico modello

I moderni modelli di ChatGPT sono multimodali, cioè elaborano non solo testo, ma anche immagini e linguaggio parlato all’interno dello stesso modello. Una foto di una fattura o di una piantina può essere caricata direttamente e discussa nella stessa conversazione, senza bisogno di strumenti separati.

La famiglia di modelli attuale: GPT-5.6 con i livelli Sol, Terra e Luna

Da luglio 2026 OpenAI adotta un nuovo concetto di modello: invece di rilasciare ogni anno intere nuove generazioni di modelli con un nome proprio, con GPT-5.6 esistono tre livelli di prestazioni permanenti, chiamati Sol, Terra e Luna, che possono evolversi in modo indipendente l’uno dall’altro senza che il nome di base cambi nuovamente.

Sol – l’ammiraglia per i compiti più esigenti

Sol è il livello più potente e al tempo stesso più costoso. È adatto a compiti in cui conta la massima accuratezza: analisi testuali complesse, calcoli su più livelli o la verifica di contratti lunghi in cerca di contraddizioni. Sol può inoltre lavorare con diversi “livelli di ragionamento”, da un’impostazione molto rapida a una particolarmente approfondita, in cui il modello si prende decisamente più tempo per la risposta.

Terra – il compagno equilibrato per la vita quotidiana

Terra è la scelta più sensata per la maggior parte dei compiti quotidiani. Questo livello offre un buon compromesso tra qualità, velocità e costi e costa circa la metà di Sol. Per compiti standard come scrivere email, riassumere documenti o fare ricerche generiche, Terra offre nella pratica risultati appena inferiori a Sol, ma molto più velocemente.

Luna – rapido, economico e sufficiente per compiti semplici

Luna è il livello più rapido ed economico della famiglia e si rivolge a richieste molto semplici e ben definite, in cui conta soprattutto la velocità, ad esempio brevi proposte di formulazione o traduzioni semplici. Per analisi più approfondite Luna è meno indicato.

La selezione automatica (modalità Auto)

Per gli utenti che non vogliono occuparsi di questi dettagli, ChatGPT offre negli abbonamenti a pagamento una selezione automatica: il software decide autonomamente, in base alla domanda, quale livello di modello sia adeguato in quel momento. Per l’uso quotidiano questa automazione è di norma del tutto sufficiente; chi risolve regolarmente compiti molto complessi può però anche scegliere il modello in modo mirato.

Le versioni dei modelli in sintesi: da GPT-4o a GPT-5.6

Nota bene: non serve conoscere nel dettaglio la storia dei modelli – l’importante è solo che “più tempo di ragionamento” significa di norma “risposta migliore per domande complesse”, e che un “modello più rapido” è del tutto sufficiente per le semplici domande quotidiane.

Esempi pratici di applicazione nella vita quotidiana e professionale

Esempio 1: verificare un testo di annuncio immobiliare per completezza e chiarezza

Chi desidera vendere o affittare un immobile può inserire la bozza di un annuncio in ChatGPT e chiedere in modo mirato se manchino informazioni importanti, se il linguaggio sia comprensibile per i non esperti o se ci siano formulazioni ripetitive. Un modello di livello intermedio è di norma più che sufficiente, trattandosi di un compito testuale gestibile e ben definito.

Esempio 2: riassumere e spiegare in modo comprensibile un conguaglio delle spese accessorie

Un conguaglio delle spese accessorie di più pagine, con molte voci, può essere caricato e riassunto in parole semplici: quali voci sono aumentate, quali diminuite, ci sono scostamenti insoliti rispetto all’anno precedente. Con più anni di conguagli e allegati, qui conviene una finestra di contesto ampia, in modo che il modello consideri davvero tutte le pagine contemporaneamente e non solo l’ultimo estratto inserito.

Esempio 3: prima valutazione di un’offerta di finanziamento

Un’offerta di credito con tasso d’interesse, piano di rimborso e opzioni di rimborso anticipato può essere elaborata con ChatGPT come primo orientamento non vincolante e spiegata a parole proprie, ad esempio come cambia la rata mensile con un determinato rimborso anticipato. Per un calcolo affidabile con più condizioni conviene qui il livello di ragionamento più approfondito, ma una decisione definitiva va sempre concordata anche con la banca o con una consulenza indipendente.

Esempio 4: pianificazione di un viaggio e organizzazione quotidiana

Per pianificare una gita di fine settimana, creare una lista delle cose da portare o formulare una lettera di disdetta, il livello di modello rapido ed economico è del tutto sufficiente – qui conta soprattutto una risposta veloce, non la massima profondità di ragionamento.

Esempio 5: comunicazione multilingue con partner commerciali

Per la traduzione e l’adattamento stilistico della corrispondenza commerciale in più lingue è adatto bene il livello di modello intermedio, poiché richiede sia sensibilità linguistica che una certa affidabilità, senza però necessitare di un tempo di ragionamento particolarmente lungo.

Tabella comparativa: quale livello per quale compito

Domande frequenti sui modelli di ChatGPT

Quale modello dovrei usare come principiante?

Per iniziare è generalmente sufficiente la selezione automatica in modalità Auto: sceglie autonomamente tra i livelli di prestazione in base alla domanda e fornisce buoni risultati per la maggior parte dei compiti quotidiani.

Cosa significa “reasoning” nei modelli di ChatGPT?

Il reasoning descrive la capacità di un modello di scomporre mentalmente un compito in più passaggi intermedi, invece di formulare subito una risposta. Ciò aumenta l’affidabilità su domande complesse, ma richiede più tempo e potenza di calcolo.

Perché i nomi dei modelli di OpenAI cambiano così spesso?

OpenAI pubblica miglioramenti a intervalli brevi e ribattezza i salti di versione più importanti. Da GPT-5.6, tuttavia, l’azienda punta deliberatamente su nomi di livello permanenti come Sol, Terra e Luna, destinati a evolversi in modo indipendente senza che la denominazione di base cambi di nuovo.

Posso risolvere compiti complessi anche con un modello semplice?

In linea di principio sì, ma con compiti complessi e articolati su più fasi, usando un modello semplice aumenta il rischio di errori di ragionamento o di dettagli trascurati. Per le decisioni importanti è consigliabile il livello di modello più approfondito.

Quanto può essere grande un documento da dare a ChatGPT?

I modelli di punta attuali elaborano simultaneamente fino a circa un milione di unità testuali, corrispondenti a diverse centinaia di pagine di testo. Per la maggior parte degli usi privati, come contratti, conguagli o annunci immobiliari, è più che sufficiente.

Una panoramica su OpenAI come fornitore, i prezzi attuali degli abbonamenti e l’inquadramento sulla protezione dei dati per gli utenti europei è disponibile nella pagina dedicata al fornitore OpenAI. Un confronto con i modelli di IA di altri grandi fornitori è disponibile nella nostra pagina panoramica. Chi, per applicazioni immobiliari aziendali, vuole puntare fin dall’inizio su un hosting tedesco trova in Lukinski AI un’alternativa specializzata.