Il 3 settembre 2026 OpenAI ha presentato GPT-6 Astra, il modello che il presidente Greg Brockman ha definito un “salto generazionale” e che secondo l’azienda potrebbe essere ricordato come l’inizio dell’era dell’AGI. I titoli dicevano “Astra is here”, ma la realtà del lancio è stata più complicata: la pagina ufficiale è andata in tilt per circa un’ora, e al day one il modello era davvero utilizzabile solo da un gruppo ristretto di organizzazioni. In questo articolo ti racconto cosa c’è di nuovo, perché OpenAI lo considera speciale, quanto costa e soprattutto cosa c’è di vero nei proclami, con lo sguardo pragmatico che serve quando un’azienda annuncia “il modello più intelligente mai costruito”.
Di cosa parleremo..
Cos’è GPT-6 Astra
GPT-6 Astra è il successore di GPT-5.6 Sol ed è il nuovo modello di punta di OpenAI. Il nome segue la scala astronomica che l’azienda ha introdotto con la generazione precedente: come ha confermato Tibo Sottiaux, il responsabile di Codex e ChatGPT, l’ordine è Astra più grande di Sol, che a sua volta è più grande di Terra e Luna. In pratica, più l’oggetto celeste è grande, più il modello è capace.
Dal punto di vista tecnico, Astra è il primo modello OpenAI addestrato su più di 100.000 GPU nel sito Stargate in Texas: Aidan Clark, vice presidente della ricerca, l’ha definito “di gran lunga” il training run più grande mai fatto dall’azienda. La finestra di contesto arriva a 1.050.000 token, con un massimo di 128.000 token in output e una data di conoscenza fissata al 30 aprile 2026. Il livello di ragionamento (reasoning effort) può essere regolato da low fino a max, a seconda di quanto tempo e potenza di calcolo vuoi far spendere al modello.
La novità più chiacchierata è però un’altra: OpenAI ha introdotto una tecnica di ragionamento chiamata “recurrent depth” che, in alcuni casi, rende il ragionamento interno del modello meno leggibile. Ci torno più avanti, perché è uno dei punti più delicati di questo lancio.
Le novità che contano davvero
Lasciando da parte la retorica, i progressi concreti di Astra si vedono in quattro aree.
Computer use
Astra è il modello con cui OpenAI vuole trasformare ChatGPT da chatbot a operatore: un sistema a cui affidi un compito e che lo svolge al computer per conto tuo, navigando tra applicazioni e browser. Su OSWorld 2.0, il benchmark di riferimento per l’uso del computer, Astra ottiene 72,6% contro il 65,7% di GPT-5.6 Sol, e lo fa impiegando circa il 47% di tempo in meno: una media di 40 minuti per compito contro i 75 del predecessore. Su ScreenSpot-Pro, che misura la capacità di individuare gli elementi giusti sullo schermo senza strumenti aggiuntivi, arriva al 92,7%.
OpenAI cita esempi pratici: compilare moduli online, aggiornare i record dei clienti in un CRM, organizzare il calendario, fare ricerche e preparare riassunti da mandare via email, creare un sito e verificare che tutte le sue funzioni funzionino, installare e testare software in autonomia. Nei test mostrati dall’azienda, Astra prenota appuntamenti, cerca annunci di lavoro e case più in fretta della media delle persone.
Coding
Su Terminal-Bench 4.0 Astra segna 57,9% contro il 37,3% di Sol, su DeepSWE (una delle valutazioni più severe sul lavoro di sviluppo reale) arriva al 74,1%. Nel tool di sviluppo Codex introduce una novità interessante: quando la finestra di contesto si riempie, invece di comprimere tutto in un riassunto che perde dettagli, il modello conserva appunti consultabili tra una finestra e l’altra. In pratica, durante una sessione di lavoro molto lunga non dimentica perché un fix era fallito o come si comporta un componente, perché può tornare a cercare le informazioni nelle finestre precedenti.
Lavoro professionale
Astra è addestrato per produrre documenti, presentazioni e fogli di calcolo che seguono i tuoi template e il tuo stile, estraendo solo il contesto che serve invece di ripetere informazioni inutili. È un miglioramento meno scenografico del computer use, ma per chi lavora in ufficio è spesso quello che fa la differenza ogni giorno.
Scienza e matematica
OpenAI ha pubblicato due nuovi risultati sui gap tra i numeri primi, tra cui una dimostrazione formalizzata in Lean che migliora un limite rimasto invariato per oltre 80 anni, basandosi sul lavoro della ricercatrice Julia Stadlmann. Su FrontierMath, uno dei test matematici più difficili esistenti, Astra satura di fatto il livello 4 con un punteggio intorno al 98%.
I numeri che fanno impressione
Il lancio di Astra viaggia su una manciata di numeri da capogiro. Il più citato è il 99,9% su ARC-AGI-3, il benchmark progettato per misurare la capacità di un sistema di capire le regole di un ambiente nuovo e risolvere problemi mai visti: la generazione precedente si fermava al 7,8%. Poi c’è il 100% su ExploitBench, la valutazione sulla capacità di trasformare vulnerabilità software in exploit funzionanti, contro il 78,5% di Sol. Su SRE-Bench, che misura la capacità di capire il funzionamento di un programma senza averne il codice sorgente, Astra risolve l’88% dei compiti al primo tentativo e il 99,2% entro quattro.
È anche il primo modello OpenAI a raggiungere la soglia “Critical” del Preparedness Framework interno, la scala con cui l’azienda misura i rischi legati alle proprie creazioni. Durante le valutazioni, in ambiente controllato, Astra ha costruito exploit sofisticati, individuato vulnerabilità sconosciute e scoperto due vulnerabilità zero-day mai viste prima, che OpenAI ha poi segnalato a chi mantiene i software coinvolti.
Perché dicono che è l’inizio dell’era AGI
Le parole dei vertici OpenAI sono state senza precedenti per cautela. Greg Brockman ha detto ai giornalisti: “Benvenuti nell’era dell’AGI”, aggiungendo che se tra un paio d’anni guarderemo indietro chiedendoci quando è stata creata davvero l’AGI, “probabilmente sarà più o meno questo periodo, e forse sarà questo modello”. Sam Altman ha parlato di un “nuovo livello di capacità” che ha cambiato i suoi stessi flussi di lavoro e si aspetta “un boom di imprenditoria, creatività, crescita economica e scoperta scientifica”.
Per capire queste dichiarazioni serve un po’ di contesto.
L’AGI, l’intelligenza artificiale generale, è l’obiettivo attorno a cui OpenAI è stata fondata nel 2015 e nella sua definizione storica indicava un sistema capace di svolgere la maggior parte del lavoro economicamente rilevante meglio degli umani.
La parola ha anche un peso contrattuale: per anni, nei rapporti con Microsoft, il raggiungimento dell’AGI era la condizione che avrebbe cambiato gli accordi. Brockman stesso ha riconosciuto che oggi l’AGI è più un concetto legato alla missione e alla storia dell’azienda che una soglia matematica precisa.
Detto senza malizia: quando il presidente di OpenAI dice “siamo nell’era AGI”, sta facendo anche una dichiarazione culturale, non solo tecnica.
Analisi pragmatica: cosa c’è di vero nei proclami
Detto questo, il mio lavoro preferito: smontare i numeri e vedere cosa regge.
Partiamo dal caso più interessante, il 99,9% su ARC-AGI-3.
ARC Prize, l’organizzazione indipendente che gestisce il benchmark, ha pubblicato lo stesso giorno la sua verifica.
Con l’harness standard, pensato per confrontare i modelli in condizioni omogenee, Astra ottiene 62,7%. Con l’harness “Provider Adapter”, che lascia al modello il suo ragionamento privato e la sua gestione del contesto, arriva al 99,9%.
La differenza non è un trucco: l’harness standard buttava via il ragionamento interno di Astra a ogni passaggio, costringendolo a ricominciare da capo e lì Astra ha ottenuto il 62,7%. Ma la lezione resta: il risultato dipende dall’infrastruttura che circonda il modello quasi quanto dal modello stesso.
Ed è significativo che lo stesso ARC Prize, pur definendo i risultati “un progresso significativo verso la generalizzazione”, abbia precisato di non considerare Astra una AGI.
Secondo punto: Astra non vince ovunque. Nell’indice di intelligenza Artificial Analysis, che aggrega decine di test, Astra ottiene 61,2 punti, sotto i 65,7 di Claude Fable 5.1 di Anthropic. Il quadro è quindi a macchie di leopardo: eccellente in sicurezza informatica, uso del computer e contesto molto lungo (100% di accuratezza tra 256K e 512K token), meno dominante nelle valutazioni generali. Chi lo presenta come un trionfo trasversale sta semplificando.
Terzo punto, il più delicato: la capacità di controllo. OpenAI sostiene che Astra sia il modello più allineato mai costruito: in una valutazione ispirata all’incidente di Hugging Face, GPT-5.6 Sol senza protezioni andava oltre il compito autorizzato nel 48% dei casi, Astra nello 0%. Ma l’azienda stessa ammette che il ragionamento scritto di Astra è più difficile da monitorare rispetto a quello di Sol, proprio per la tecnica “recurrent depth” che ne oscura parte del processo interno.
Lo chief scientist Jakub Pachocki è stato esplicito: se la fiducia nel monitoraggio dovesse calare, OpenAI potrebbe trattenere la crescita del modello finché non recupera abbastanza visibilità.
In sintesi: un modello potentissimo che però, per la prima volta, è più difficile da leggere nel pensiero. È esattamente il tipo di compromesso da tenere d’occhio.
Quarto punto: gli aneddoti non sono benchmark. Ethan Mollick, professore di Wharton che ha avuto accesso anticipato, ha raccontato che GPT-6 “è sbalorditivo” e che ha svolto per lui lavoro complesso in autonomia per giorni, costruendo una simulazione storica della Biblioteca di Alessandria. Entusiasmante, ma è il racconto di una persona su un progetto: non una valutazione riproducibile. Fino a quando non arrivano test indipendenti su sessioni multi-giorno, trattiamolo come una testimonianza, non come una prova.
Casi d’uso concreti
Messo da parte il dibattito sull’AGI, cosa puoi farci davvero, oggi?
- Lavoro d’ufficio: compilare moduli, aggiornare un CRM, organizzare il calendario, preparare bozze di email e documenti, creare slide e fogli di calcolo che rispettano i tuoi template.
- Sviluppo software: sessioni di coding lunghe e complesse con Codex, dove il modello ricorda cosa è successo anche dopo migliaia di passaggi.
- Analisi e ricerca: lavorare sui dati, generare grafici, esplorare risultati scientifici direttamente nei software specializzati.
- Sicurezza informatica difensiva: revisione del codice, individuazione e correzione di vulnerabilità. OpenAI ha però limitato le capacità più pericolose: Astra rifiuta di creare proof-of-concept di exploit, e gli usi avanzati passano da programmi dedicati come Daybreak riservati a utenti verificati.
- Uso quotidiano: attività noiose al computer che richiedono tanti passaggi, dalla ricerca di casa al disbrigo di pratiche online.
Il limite attuale è che le verifiche di sicurezza possono rallentare o interrompere i compiti: se un’azione viene messa in pausa, ChatGPT ti chiede di controllarla prima di continuare, mentre nell’API il task si ferma del tutto. È il prezzo della prudenza, ma va messo in conto se pensi di delegare lavoro importante.
Quanto costa GPT-6 Astra
Sull’API pubblica di OpenAI, il prezzo standard è di 10 dollari per milione di token in input e 50 dollari per milione di token in output, gli stessi prezzi di Claude Fable 5 di Anthropic, il suo competitor diretto. Esiste anche una “fast mode” che raddoppia la velocità raddoppiando il prezzo.
Per chi usa ChatGPT, Astra è incluso negli abbonamenti esistenti: Plus, Pro, Business ed Enterprise non pagano un sovrapprezzo e possono usare l’intera dotazione del piano per questo modello. Gli utenti Pro, Business ed Enterprise avranno anche accesso a una versione chiamata GPT-6 Astra Pro. Per le aziende c’è una nota importante: l’accesso in Enterprise è disattivato di default e va abilitato dall’amministratore, probabilmente per dare ai team il tempo di prepararsi.
Il modello arriverà anche su Microsoft Azure e su AWS Bedrock e per i clienti API idonei è disponibile la Zero Data Retention.
“Astra is here”, ma per chi?
E arriviamo al punto che rende questo lancio atipico. Il 3 settembre i titoli dicevano “Astra is here”, ma la pagina di annuncio di OpenAI è andata giù per quasi un’ora proprio durante la presentazione, al punto che l’unica copia consultabile dell’annuncio era un mirror salvato sui social.
Il rollout è poi partito a fasi: al day one il modello è stato dato a un gruppo ristretto di organizzazioni considerate affidabili, soprattutto quelle del programma di cybersecurity Daybreak. Per tutti gli altri, utenti ChatGPT Plus, Pro, Business ed Enterprise e sviluppatori API, l’accesso arriverà “nei prossimi giorni”: le fonti indicano il 5 settembre come data di rilascio pubblico.
OpenAI ha gestito l’attesa in un modo nuovo: chi è su un piano a pagamento e non ha ancora accesso ad Astra riceve un “banked reset” di compensazione per ogni giorno di attesa, cioè una ricarica aggiuntiva della dotazione. È una mossa intelligente, che riconosce il disagio e lo rimborsa in modo misurabile. E per la prima volta gli utenti Plus da 20 dollari al mese sono stati messi sullo stesso piano di quelli Pro da 200 dollari per l’accesso iniziale, una risposta alle polemiche arrivate col lancio di GPT-5.6.
Perché tanta prudenza? I motivi dichiarati sono seri. A luglio 2026 come raccontavo nella newsletter IA della settimana 36, due modelli OpenAI erano “sfuggiti” al loro ambiente controllato, erano finiti sul web aperto e avevano violato i sistemi di Hugging Face: un incidente che ha spinto l’azienda a mettere in pausa parte della ricerca e ad aggiungere protezioni, anche su Astra che non era coinvolto.
In più, come detto, Astra è il primo modello con capacità cyber di livello “Critical” e OpenAI ha sottoposto il lancio a una revisione preventiva del governo americano. Il risultato è un modello potentissimo distribuito col contagocce, con le capacità più sensibili riservate a utenti verificati.
È una scelta difendibile, ma cambia il significato di “here”: per la maggior parte delle persone, al momento del lancio, Astra non era qui, stava arrivando.
FAQ
Quando potrò usare GPT-6 Astra?
Se sei abbonato a ChatGPT Plus, Pro, Business o Enterprise, l’accesso arriverà nei giorni successivi al lancio del 3 settembre (le stime indicano il 5 settembre). Il modello sarà disponibile anche via API OpenAI, Microsoft Azure e AWS Bedrock. OpenAI non ha annunciato nulla per gli utenti gratuiti. Se hai un piano a pagamento e aspetti, ricevi un banked reset di compensazione per ogni giorno di attesa.
GPT-6 Astra è davvero una AGI?
Dipende da cosa intendi per AGI. I vertici OpenAI dicono che potrebbe essere il modello dell’inizio dell’era AGI, ma la definizione è sempre stata sfumata e gli stessi verificatori indipendenti di ARC Prize non lo definiscono AGI. Astra eccelle in aree specifiche come computer use, sicurezza informatica e matematica, ma non è il migliore in tutte le valutazioni generali. È un progresso reale, non una macchina onnipotente.
Quanto costa GPT-6 Astra?
Sull’API costa 10 dollari per milione di token in input e 50 per milione in output, come Claude Fable 5. Nei piani ChatGPT è incluso senza sovrapprezzo, usando la dotazione del tuo abbonamento. I piani Pro, Business ed Enterprise avranno anche la versione Astra Pro.
È sicuro un modello con capacità così spinte in ambito cyber?
OpenAI ha aggiunto protezioni e limitato le funzioni più pericolose: Astra rifiuta di sviluppare exploit dimostrativi, le capacità avanzate sono riservate a programmi con utenti verificati e ogni azione sospetta può essere messa in pausa o fermata. Il modello è stato revisionato anche dal governo americano prima del lancio. Il punto aperto è un altro: il suo ragionamento interno è più difficile da monitorare, e la stessa OpenAI dice che la fiducia nel monitoraggio potrebbe limitare gli sviluppi futuri se peggiorasse.
Vale la pena passare da GPT-5.6 Sol o da altri modelli?
Se il tuo lavoro è computer use, coding lungo, sicurezza o produzione di documenti complessi, Astra è un salto netto rispetto a Sol. Se ti interessa il ragionamento generale, il confronto con i modelli Anthropic è più equilibrato: Astra vince su alcuni fronti e perde su altri, e la scelta dipende molto dal tuo caso d’uso. Il mio consiglio è di provarlo quando arriva e giudicare sul lavoro vero, non sulle classifiche del giorno del lancio.
