OpenAI ha presentato il 26 ottobre 2026 GPT-6.1 Terra, un nuovo modello di intelligenza artificiale progettato per eseguire attività professionali attraverso software, documenti e interfacce digitali. La novità riguarda soprattutto la capacità di interpretare ciò che compare sullo schermo e utilizzare le applicazioni per portare a termine operazioni concrete, dalla compilazione di moduli all’elaborazione di documenti tecnici.

Il modello arriva nelle esperienze ChatGPT Work e Codex, oltre che attraverso le API destinate agli sviluppatori. Rispetto al precedente GPT-5.6 Terra, la nuova versione introduce miglioramenti nel ragionamento visivo, nella precisione delle operazioni al computer e nella produzione di testi professionali. OpenAI ha inoltre ridotto del 50% i prezzi standard per l’utilizzo delle API rispetto al modello precedente.

L’annuncio si inserisce nella strategia di sviluppo degli agenti AI, sistemi capaci di utilizzare strumenti informatici e completare attività articolate con un livello di autonomia definito dai permessi e dalle istruzioni ricevute. Il passaggio dalla generazione di risposte all’esecuzione di operazioni rende particolarmente rilevanti l’affidabilità del modello, la verifica dei risultati e il controllo delle azioni autorizzate.

Computer use: come funziona il controllo delle applicazioni

La caratteristica centrale di GPT-6.1 Terra è il computer use, ovvero la possibilità di interagire con programmi e interfacce digitali attraverso strumenti di controllo del computer.

Un modello dotato di queste capacità può analizzare una schermata, riconoscere pulsanti, campi di inserimento e altri elementi dell’interfaccia, quindi individuare le operazioni necessarie per svolgere un compito. L’esecuzione avviene attraverso strumenti software che traducono le richieste del modello in azioni effettive, come clic, digitazione, scorrimento delle pagine e navigazione.

Tra le applicazioni descritte da OpenAI figurano la compilazione di moduli, la gestione di informazioni presenti nei documenti e l’utilizzo di software professionali. Un esempio riguarda le fatture in arrivo: il sistema può contribuire a leggerne i dati e trasferirli in un programma di contabilità, purché disponga degli strumenti e delle autorizzazioni necessari.

L’interesse di questa tecnologia deriva dalla possibilità di operare anche attraverso interfacce grafiche, senza richiedere necessariamente un’integrazione API dedicata per ogni singola funzione del programma.

Rimane tuttavia una distinzione tecnica essenziale. La capacità del modello di comprendere una schermata non equivale all’autorizzazione ad agire liberamente sul computer. L’accesso alle applicazioni dipende dall’ambiente in cui viene eseguito, dagli strumenti disponibili e dalle regole di sicurezza applicate.

Le istruzioni tecniche di OpenAI prevedono, per le integrazioni attraverso API, ambienti isolati, controlli sulle operazioni consentite e verifiche dei risultati. Il sistema può quindi essere configurato per eseguire soltanto determinate azioni, evitando accessi indiscriminati a programmi, account e informazioni.

Ragionamento visivo e interpretazione dei documenti tecnici

Il ragionamento visivo rappresenta un altro elemento significativo di GPT-6.1 Terra. Il modello è stato sviluppato per analizzare immagini e contenuti grafici complessi, ricavandone informazioni utilizzabili nelle successive operazioni.

Gli esempi documentati comprendono l’interpretazione di disegni tecnici, l’associazione delle fotografie di prodotti alle rispettive schede di catalogo e l’analisi di materiali audiovisivi.

OpenAI ha valutato queste capacità attraverso diversi benchmark, tra cui MMMU-Pro, dedicato al ragionamento multimodale, e OSWorld 2.1, che misura l’esecuzione di attività articolate attraverso applicazioni desktop.

Nei risultati pubblicati, GPT-6.1 Terra supera GPT-5.6 Terra nelle prove di ragionamento visivo considerate, avvicinandosi alle prestazioni dei modelli più potenti della stessa famiglia con un costo inferiore.

Un ulteriore riferimento è Agents’ Last Exam, una valutazione composta da attività professionali che richiedono l’utilizzo di strumenti software. Tra gli esempi compaiono la trasformazione di disegni architettonici in modelli tridimensionali e l’analisi di sequenze animate per produrre registrazioni dettagliate delle singole scene.

Con un livello medio di ragionamento, Terra registra un risultato superiore di 15 punti percentuali rispetto a GPT-5.6 Terra, con un costo per attività pari a circa un terzo. Nelle valutazioni presentate da OpenAI raggiunge inoltre prestazioni paragonabili a GPT-6 Astra, completando mediamente le attività più di tre volte più velocemente rispetto ad Astra e GPT-6.1 Sol.

Si tratta di risultati ottenuti in condizioni di valutazione definite. Non dimostrano che il modello possa interpretare correttamente qualsiasi documento tecnico o utilizzare senza errori tutte le applicazioni disponibili sul mercato. Nel caso di elaborati destinati alla produzione, alla progettazione o alla documentazione professionale, la verifica dell’output rimane necessaria.

Scrittura professionale e riduzione degli errori fattuali

La scrittura costituisce una componente specifica del nuovo modello. GPT-6.1 Terra è destinato anche alla preparazione e revisione di documenti, proposte commerciali e comunicazioni professionali, con particolare attenzione alla chiarezza e alla naturalezza del linguaggio.

Il miglioramento riguarda anche l’accuratezza delle informazioni prodotte. OpenAI ha pubblicato i risultati di una valutazione interna costruita con richieste che tendono a provocare errori fattuali.

Con un livello basso di ragionamento, il tasso di errore passa dal 53,6% registrato da GPT-5.6 Terra al 16,7% del nuovo modello. Alla massima intensità di ragionamento, il tasso scende al 4,3%.

Questi valori descrivono le prestazioni nei test utilizzati dall’azienda e non devono essere interpretati come percentuali di errore applicabili indistintamente a ogni documento o attività.

Per gli impieghi professionali, il dato è rilevante soprattutto quando la scrittura viene associata alla consultazione di materiali e all’esecuzione di operazioni. Un sistema che prepara una relazione dopo aver esaminato file, schermate e risultati di un software deve mantenere coerenza tra le informazioni raccolte e quelle riportate nel testo finale.

Restano necessari controlli sulle fonti, sui calcoli e sui dati che possono avere conseguenze amministrative, economiche o operative.

ChatGPT Work, Codex e API: tre modalità di utilizzo differenti

La distribuzione di GPT-6.1 Terra coinvolge ambienti distinti, che non devono essere considerati equivalenti.

ChatGPT Work è l’esperienza dedicata allo svolgimento di attività professionali articolate. Consente di affidare al sistema lavori che possono richiedere l’utilizzo di file, strumenti e applicazioni, mantenendo la possibilità di seguire le operazioni e intervenire quando necessario.

Il nuovo modello può essere selezionato nelle esperienze Work disponibili per il proprio piano. La sua efficienza consente di eseguire un maggior numero di attività a parità di disponibilità d’uso rispetto ai modelli più costosi, senza modificare i limiti complessivi previsti dall’abbonamento.

Codex rimane invece l’ambiente orientato allo sviluppo software. Qui Terra può essere impiegato per comprendere codice, affrontare problemi tecnici e lavorare sulle attività di programmazione supportate dagli strumenti disponibili.

I miglioramenti nel settore sono documentati anche da Terminal-Bench 4.0, benchmark che valuta la capacità degli agenti di risolvere problemi attraverso il terminale. Alla massima intensità di ragionamento, GPT-6.1 Terra completa il 50,3% delle attività, contro il 21,5% pubblicato per GPT-5.6 Terra.

Per i problemi di programmazione più complessi, OpenAI continua comunque a indicare GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra come alternative preferibili.

Le API OpenAI consentono infine agli sviluppatori di integrare Terra in software e servizi realizzati autonomamente. Il modello è identificato dal nome tecnico gpt-6.1-terra e supporta chiamate a strumenti attraverso la Responses API.

La documentazione riporta una finestra di contesto di 1.050.000 token e una capacità massima di output di 128.000 token. Sono inoltre disponibili differenti livelli di ragionamento, da nessuno fino al massimo, che permettono di adattare l’impiego del modello alle caratteristiche dell’attività.

La disponibilità del modello tramite API non significa che un’applicazione acquisisca automaticamente le funzioni di ChatGPT Work. Gli sviluppatori devono realizzare o configurare gli strumenti necessari, gestire le autorizzazioni e predisporre gli ambienti in cui il sistema può operare.

Disponibilità, abbonamenti e costi di GPT-6.1 Terra

Il rilascio è iniziato il 26 ottobre 2026 e riguarda gli utenti Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu, attraverso le esperienze Work e Codex previste dai rispettivi piani.

La disponibilità effettiva dipende dall’avanzamento della distribuzione, dall’area geografica e dalle impostazioni dello spazio di lavoro. Nelle organizzazioni Enterprise ed Edu possono essere necessari permessi specifici sia per utilizzare il modello sia per accedere agli strumenti nei quali è integrato.

Un dettaglio importante riguarda la differenza tra Work e la normale esperienza di conversazione: secondo le note di rilascio del 26 ottobre, GPT-6.1 Terra è disponibile in Work e Codex, non nella modalità Chat tradizionale.

Alcuni utenti Plus e Pro possono inoltre trovare Terra con livello Medium tra le configurazioni predefinite di potenza di Work, al posto di GPT-6.1 Sol con livello Light. Sono supportate le modalità Standard e Fast dove disponibili.

Sul versante degli sviluppatori, i prezzi standard delle API sono fissati a un dollaro per milione di token in ingresso, 0,05 dollari per milione di token di input recuperati dalla cache e cinque dollari per milione di token generati in uscita.

Il costo effettivo di una procedura automatizzata dipende però anche dalla quantità di informazioni elaborate, dal numero di richieste e dagli eventuali strumenti utilizzati. Le operazioni di ricerca o controllo del computer possono prevedere costi aggiuntivi secondo il servizio impiegato.

La riduzione dei prezzi rende il modello particolarmente interessante per attività ripetitive e volumi elevati, mentre per lavori che richiedono un ragionamento specialistico più approfondito può risultare conveniente utilizzare modelli di fascia superiore.

Supervisione umana, permessi e sicurezza delle operazioni

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per controllare applicazioni introduce problemi differenti rispetto alla semplice generazione di testo. Un’informazione inesatta può essere corretta prima della pubblicazione; un’operazione eseguita su un gestionale potrebbe invece modificare dati effettivi, inviare comunicazioni o produrre effetti difficili da annullare.

Per questo motivo, le indicazioni tecniche di OpenAI prevedono che gli strumenti di computer use siano utilizzati con un controllo preciso delle autorizzazioni.

L’ambiente operativo dovrebbe essere isolato quando possibile, con accesso limitato ai siti e alle funzioni indispensabili. Le istruzioni contenute nelle pagine visitate devono essere considerate dati potenzialmente non attendibili e non possono sostituire le autorizzazioni impartite dall’utente.

Questa precauzione serve anche a contrastare la prompt injection, una tecnica attraverso la quale contenuti esterni tentano di indurre il modello a compiere operazioni estranee al compito assegnato.

I test pubblicati indicano per GPT-6.1 Terra una maggiore capacità di rispettare l’ambito delle istruzioni e comunicare eventuali limiti rispetto al predecessore. OpenAI segnala inoltre una resistenza alle istruzioni malevole nei test dedicati.

Il modello raggiunge tuttavia la soglia Critical per il rischio di capacità nel campo della sicurezza informatica, secondo il Preparedness Framework di OpenAI. Questa classificazione riguarda la valutazione delle capacità potenzialmente rischiose e richiede misure di protezione adeguate; non costituisce una certificazione che ogni utilizzo sia privo di rischi.

Le indicazioni per gli sviluppatori prevedono conferme esplicite prima delle azioni con conseguenze rilevanti, come acquisti, trasmissione di informazioni riservate o modifiche distruttive. È inoltre raccomandato verificare direttamente il risultato dell’operazione, senza affidarsi esclusivamente al messaggio finale prodotto dal modello.

La supervisione assume particolare importanza nei processi aziendali che coinvolgono dati personali, informazioni economiche e documenti riservati. L’autorizzazione ad accedere a un’applicazione non implica necessariamente il permesso di utilizzare tutte le informazioni presenti al suo interno.

Anche i permessi assegnati agli utenti degli spazi di lavoro aziendali rappresentano un limite operativo concreto. Un dipendente può disporre dell’accesso al modello senza essere autorizzato a utilizzare determinate funzionalità o strumenti.

L’effettiva autonomia di un agente dipende quindi sia dalle capacità dell’intelligenza artificiale sia dall’architettura di controllo predisposta dall’organizzazione.

Dall’automazione dei singoli compiti ai processi digitali

Il nuovo modello trova una possibile applicazione nelle attività che richiedono di trasferire informazioni tra documenti, interfacce e programmi differenti.

L’elaborazione di una fattura, ad esempio, può comportare la lettura del documento, l’individuazione dei dati rilevanti, l’apertura di un gestionale e la compilazione dei campi previsti. Si tratta di passaggi che, in un sistema tradizionale, possono richiedere regole di estrazione e integrazioni specifiche.

L’approccio basato sul ragionamento visivo permette di affrontare parte di queste attività attraverso l’interpretazione delle interfacce. Questo non elimina la necessità di procedure affidabili: i cambiamenti nella disposizione dei comandi, i messaggi imprevisti o i dati incompleti possono compromettere l’esecuzione.

Una valutazione aziendale deve quindi considerare il tasso effettivo di completamento dei compiti, la frequenza degli interventi manuali, la qualità dei risultati e il costo complessivo delle operazioni.

Le prestazioni dichiarate nei benchmark rappresentano un riferimento iniziale, ma la verifica più significativa riguarda la capacità del sistema di lavorare correttamente sui programmi e sui documenti utilizzati dall’organizzazione.

L’introduzione di GPT-6.1 Terra rende economicamente più accessibili alcune applicazioni degli agenti AI, soprattutto quando devono elaborare numerose attività relativamente circoscritte. Nei processi reali, tuttavia, la decisione di affidare un’operazione al modello richiede ancora una definizione precisa di quali azioni possa eseguire autonomamente, quali debbano essere confermate e quali risultati debbano essere controllati prima di diventare definitivi.