Modelli ChatGPT: guida ad Astra, Sol, Terra e Luna, con esempi e indicazioni per usarli

Aggiornato al 30 settembre 2026

Astra, Sol, Terra e Luna non sono quattro pulsanti sempre presenti nello stesso menu. Alcuni modelli si usano nella conversazione ordinaria di ChatGPT; altri si trovano in Work o Codex. Inoltre, nomi come High, Extra High e Pro non indicano necessariamente modelli diversi. Questa sovrapposizione tra nomi, impostazioni e abbonamenti rende la scelta meno immediata di quanto dovrebbe essere.

Per orientarsi conviene partire dal lavoro da svolgere. Correggere una descrizione prodotto, analizzare un calo di traffico e intervenire sul codice di un e-commerce sono attività differenti: non richiedono necessariamente lo stesso modello, né lo stesso ambiente.

Questa guida confronta i modelli generalisti delle famiglie GPT‑5.6, GPT‑6 e GPT‑6.1, comprese le varianti Pro, e dedica una sezione agli strumenti per immagini e voce. Non è l’archivio di ogni modello OpenAI pubblicato negli anni. L’aggiornamento più recente incluso è GPT‑6.1 Sol, presentato il 29 settembre 2026.

Prima distinzione: modello, ambiente, ragionamento e abbonamento

Il modello è il sistema che elabora la richiesta: per esempio GPT‑6 Astra o GPT‑5.6 Terra. L’ambiente è il prodotto nel quale lavora. Chat è pensato per l’interazione conversazionale; Work per attività articolate e risultati come documenti, analisi e presentazioni. Codex è l’ambiente dedicato allo sviluppo software.

Il livello di ragionamento regola quanto lavoro di analisi viene assegnato al modello. Selezionare un livello più alto non significa necessariamente passare a un’altra famiglia. Inoltre, un’impostazione più impegnativa può consumare maggiormente la disponibilità del piano senza migliorare ogni risposta.

L’abbonamento, infine, determina l’accesso a modelli e funzioni, con limiti specifici. Nei piani aziendali intervengono anche i permessi configurati dall’amministratore. “Pro” è particolarmente ambiguo: può indicare un piano commerciale oppure un’opzione del selettore dei modelli.

La domanda utile, quindi, non è soltanto «quale modello ho?», ma «quale modello posso usare, in questo ambiente, per questo compito?».

I modelli a confronto

Le destinazioni d’uso nella tabella sono indicazioni operative: servono a scegliere da dove iniziare, non rappresentano risultati di un test comparativo condotto da Salento Factory.

Modello	Quando valutarlo	Dove si usa
GPT‑6 Astra	Problemi difficili, analisi approfondite, sviluppo complesso, lavori con molti vincoli	Chat come GPT‑6 Pro sui piani abilitati; Work, Codex e API
GPT‑6.1 Sol	Lavoro professionale articolato, programmazione e analisi, cercando un equilibrio tra qualità e costo	Work, Codex e API
GPT‑6 Sol	Flussi professionali e tecnici già impostati su questa versione	Work, Codex e API
GPT‑6 Luna	Estrazione di dati, classificazione, trasformazioni ripetitive e attività ad alto volume	Work, Codex e API; accesso desktop previsto anche per Free e Go
GPT‑5.6 Sol	Scrittura, analisi e assistenza professionale nella chat ordinaria	Chat, Work, Codex e API
GPT‑5.6 Sol Pro	Richieste particolarmente impegnative nella famiglia GPT‑5.6	Opzione Pro della chat, sui piani abilitati
GPT‑5.6 Terra	Documenti, bozze e interventi ordinari con un compromesso tra capacità e consumo	Work, Codex e API
GPT‑5.6 Luna	Assistenza quotidiana e compiti circoscritti a basso costo	Modello predefinito di Free e Go; anche Work, Codex e API secondo l’accesso

La disponibilità segue le indicazioni ufficiali per ChatGPT, Work e Codex; non significa che ogni account mostri contemporaneamente tutte queste opzioni.

Per approfondire le applicazioni della famiglia precedente, abbiamo dedicato un articolo a GPT‑5.6 Sol, Terra e Luna nel lavoro su SEO, WordPress ed e-commerce, con esempi di richieste e criteri di controllo

GPT‑6 Astra: per i lavori nei quali conta approfondire

OpenAI presenta Astra come il proprio modello generalista più capace per i compiti impegnativi, con applicazioni nel ragionamento complesso, nella ricerca, nella programmazione e nell’uso di strumenti informatici. Nella chat viene proposto con il nome GPT‑6 Pro.

Per un’agenzia o un responsabile digitale, lo prenderei in considerazione quando il problema richiede di collegare informazioni diverse: documentazione tecnica, dati commerciali, vincoli operativi e possibili conseguenze di una modifica.

Un esempio è la revisione di un sistema di prenotazione. Non basta chiedere «funziona tutto?». Una richiesta più utile sarebbe:

“Esamina la documentazione allegata del flusso di prenotazione. Individua contraddizioni tra disponibilità, pagamento e conferma dell’ordine. Per ogni criticità indica il passaggio coinvolto, il rischio e un test con cui verificarla. Se manca un’informazione, segnalala senza completarla per ipotesi.”

Astra è una scelta da valutare per sviluppatori, analisti e professionisti che affrontano problemi difficili da verificare con un controllo superficiale. Per cambiare il tono di tre righe, invece, inizierei con un’opzione meno impegnativa.

Dove trovarlo: nei piani abilitati, come GPT‑6 Pro in Chat; come Astra in Work e Codex. Plus include l’accesso ad Astra in Work e Codex, ma non a GPT‑6 Pro nella chat ordinaria. Nell’API l’identificativo è gpt-6-astra.

GPT‑6.1 Sol: da valutare per il lavoro professionale quotidiano

GPT‑6.1 Sol aggiorna GPT‑6 Sol. Secondo le valutazioni pubblicate da OpenAI migliora nella programmazione, nella comprensione di documenti e nei flussi operativi a più passaggi, avvicinandosi ad Astra in diversi test a costi API inferiori. Questo non equivale a dire che i due modelli siano intercambiabili in ogni situazione.

Per chi lavora su contenuti, report, software o analisi, è un candidato da provare come modello abituale in Work e Codex. Il criterio dovrebbe essere concreto: produce un risultato corretto e utilizzabile, oppure richiede una revisione tanto estesa da annullare il vantaggio?

Per un report di web marketing sul turismo, per esempio, gli affiderei una consegna delimitata:

Confronta questi due report mensili. Mantieni separate le variazioni di traffico, richieste di contatto e vendite. Evidenzia soltanto le differenze sostenute dai dati e prepara una sintesi per il cliente, distinguendo risultati, ipotesi e verifiche ancora necessarie.

È una proposta d’uso per consulenti, responsabili marketing e sviluppatori che devono completare lavori articolati, non soltanto ottenere una risposta.

Dove trovarlo: in Work e Codex sui piani a pagamento previsti, con distribuzione progressiva agli account. Al momento della verifica non è disponibile nella chat ordinaria. Nell’API si seleziona con gpt-6.1-sol

GPT‑6 Sol: la versione precedente di Sol nella famiglia GPT‑6

GPT‑6 Sol rimane distinto da GPT‑6.1 Sol. È stato introdotto nella famiglia GPT‑6 per portare capacità professionali e tecniche a costi inferiori rispetto ad Astra; dispone anche di una propria scheda API e di un identificativo separato, gpt-6-sol.

Per un nuovo progetto valuterei prima GPT‑6.1 Sol. Se però un’automazione è già stata costruita e verificata con GPT‑6 Sol, non cambierei modello soltanto perché è comparsa una versione successiva.

Prima della sostituzione farei eseguire gli stessi casi a entrambi: estrazione da documenti, compilazione di campi, gestione delle informazioni mancanti e rispetto del formato richiesto. La migrazione dovrebbe dipendere da quei risultati, non dal numero nel nome.

GPT‑6 Sol si trova in Work, Codex e API, non nella conversazione ordinaria di ChatGPT.

GPT‑6 Luna: per attività definite e ripetitive

GPT‑6 Luna è progettato per lavori circoscritti e ad alto volume, con attenzione all’efficienza economica. Supporta anche diversi livelli di ragionamento: non è quindi un modello riservato esclusivamente a risposte immediate.

Lo prenderei in considerazione quando le regole sono chiare e l’output può essere controllato: classificare richieste commerciali, estrarre attributi da schede prodotto, uniformare campi di un catalogo o assegnare categorie a documenti.

Per la realizzazione di un e-commerce, una richiesta sensata potrebbe essere:

Per ogni prodotto estrai materiale, dimensioni e colore dal testo fornito. Non dedurre caratteristiche assenti. Usa “non disponibile” quando il dato manca e conserva il codice prodotto originale.

Il destinatario non è necessariamente una grande azienda. Anche un negozio con un catalogo da ripulire può beneficiare di un processo ben delimitato. Partirei però da un campione controllato manualmente, prima di applicarlo all’intero archivio.

Dove trovarlo: Work, Codex e API, con identificativo gpt-6-luna. L’annuncio ufficiale prevede anche l’accesso per Free e Go nell’app desktop; non va confuso con il modello della loro chat ordinaria.

GPT‑5.6 Sol: scrittura e analisi nella chat ordinaria

GPT‑5.6 Sol è il modello della famiglia 5.6 destinato al lavoro complesso. Nella chat dei piani a pagamento abilitati alimenta le opzioni Instant e i livelli di ragionamento disponibili. È utilizzabile anche in Work, Codex e API.

Per chi lavora prevalentemente nella conversazione di ChatGPT, rappresenta un punto di partenza pratico per scrittura, revisione e analisi. Non serve spostare ogni attività in un altro ambiente.

Un copywriter potrebbe fornirgli un articolo insieme alle fonti e chiedere di individuare affermazioni non dimostrate, ripetizioni e passaggi poco chiari. Un consulente SEO potrebbe allegare dati esportati e chiedere di separare le osservazioni dalle spiegazioni ancora da verificare.

Per esempio: «Individua le pagine che hanno perso clic nel periodo confrontato. Non attribuire automaticamente il calo a un aggiornamento di Google. Indica quali altri dati servono per valutare le cause».

Questa impostazione lascia al modello una funzione precisa: aiutare a leggere il materiale, senza trasformare un’ipotesi in una diagnosi.

Nell’API l’identificativo è gpt-5.6-sol; anche l’alias gpt-5.6 viene indirizzato a Sol.

GPT‑5.6 Sol Pro: distinto da Extra High

GPT‑5.6 Sol Pro è l’opzione più capace della famiglia 5.6 per richieste difficili e lavorazioni prolungate. Non coincide con l’impostazione Extra High di Sol: la documentazione distingue il modello Pro dai livelli di ragionamento del modello ordinario.

Lo valuterei per una revisione approfondita di un documento complesso o per controllare la coerenza di una proposta articolata. Per esempio, un capitolato può contenere requisiti distribuiti in più sezioni: il lavoro utile non consiste nel riassumerlo, ma nel trovare dipendenze irrisolte, formulazioni incompatibili e criteri di accettazione mancanti.

Non lo sceglierei invece con la sola motivazione «devo scrivere un testo lungo». Lunghezza e difficoltà sono due cose diverse.

Dove trovarlo: nell’opzione Pro della chat, quando il piano e i permessi la includono. La disponibilità è soggetta a limiti; un abbonamento Pro non rende automaticamente illimitato ogni modello Pro.

GPT‑5.6 Terra: un’opzione intermedia per il lavoro ordinario

Terra è progettato per bilanciare capacità e costo. La documentazione lo colloca nella fascia che, nelle precedenti famiglie GPT‑5, era identificata approssimativamente dai modelli “mini”. Questo descrive il posizionamento della famiglia, non significa che ogni attività debba essere semplice.

Lo proverei per preparare bozze, riorganizzare documenti o svolgere interventi circoscritti. Per un ufficio commerciale, un esempio potrebbe essere trasformare appunti già completi in una proposta leggibile, preservando condizioni e importi.

La consegna dovrebbe specificare ciò che non va modificato: «Riorganizza questi appunti in una proposta commerciale. Non aggiungere servizi, scadenze, prezzi o garanzie. Riporta separatamente i punti che richiedono una decisione».

Terra può essere valutato da chi vuole lavorare con continuità senza assegnare ogni passaggio al modello più impegnativo. La qualità va comunque verificata sul proprio materiale.

Dove trovarlo: Work, Codex e API, con identificativo gpt-5.6-terra. L’assenza dal selettore della chat ordinaria non dimostra che sia stato eliminato.

GPT‑5.6 Luna: assistenza quotidiana e lavori a basso costo

GPT‑5.6 Luna è la versione della famiglia 5.6 ottimizzata per attività ad alto volume sensibili al costo. È distinta da GPT‑6 Luna, che appartiene alla generazione successiva.

Per un uso quotidiano lo impiegherei su richieste con un perimetro facilmente verificabile: correggere un messaggio, riordinare appunti, estrarre informazioni presenti in un testo o proporre varianti brevi.

Anche in questo caso, conviene indicare un risultato controllabile. «Accorcia questa descrizione a 80 parole, conservando misure e materiali» è una consegna più precisa di «migliora questo prodotto».

Nella chat, GPT‑5.6 Luna alimenta l’esperienza predefinita di Free e Go, compresa la funzione Think. Non è però presentato come modello liberamente selezionabile nel normale menu della chat. È disponibile anche negli altri ambienti previsti e nell’API come gpt-5.6-luna.

Dove trovare i modelli e come iniziare

Chat e Work

Per usare la conversazione ordinaria, apri ChatGPT e controlla il selettore del modello o del ragionamento. Per un lavoro con file e una consegna articolata, seleziona Work, quando disponibile sul piano.

Sul web e sullo smartphone Work opera nel cloud. Nell’app desktop, il percorso documentato è selezionare ChatGPT dal menu in alto a sinistra e poi Work. L’accesso a file locali o applicazioni richiede i permessi previsti.

Prima di iniziare, allega il materiale necessario e descrivi il risultato atteso. “Analizza questi file” lascia aperte troppe interpretazioni. “Confronta questi file e restituisci un documento con le differenze che richiedono una decisione” delimita il lavoro.

Codex

Codex è l’ambiente da considerare quando il compito riguarda un progetto software: scrivere o revisionare codice, eseguire verifiche e lavorare sui file. Si può utilizzare attraverso l’app desktop, il terminale, l’estensione per l’ambiente di sviluppo e l’accesso web previsto. Codex Cloud ha requisiti di disponibilità distinti e non è incluso nei piani Free e Go.

Per un sito WordPress o un e-commerce, partirei da una copia di sviluppo, con un obiettivo limitato. Prima chiederei di riprodurre il problema e proporre una modifica; poi verificherei il risultato prima della pubblicazione.

Una richiesta operativa potrebbe essere: «Individua perché il filtro prodotti non conserva il parametro selezionato. Intervieni soltanto sui file necessari e mostra quali verifiche hai effettivamente eseguito».

API

Le API servono a integrare i modelli in un proprio sito, software o processo automatico. L’utilizzo viene gestito nella piattaforma sviluppatori e ha una fatturazione distinta dall’abbonamento ChatGPT.

Per un assistente sul sito non basta quindi scegliere “Astra” o “Sol”. Occorre progettare quali informazioni può consultare, quali operazioni può eseguire e quando deve fermarsi o trasferire la richiesta a una persona. Il modello è una componente dell’integrazione, non l’intero servizio.

Instant, High, Extra High e Pro: come scegliere il ragionamento

Nella chat dei piani a pagamento abilitati, Instant privilegia la risposta rapida; Medium, High ed Extra High utilizzano GPT‑5.6 Sol con livelli crescenti di ragionamento. Pro rimanda invece alle opzioni Pro disponibili. Le impostazioni effettive variano secondo piano e workspace.

Per iniziare, userei un livello ordinario su riscritture e richieste ben delimitate. Aumenterei il ragionamento quando il problema richiede confronti, controlli incrociati o il rispetto di numerosi vincoli. Prima, però, controllerei che il modello disponga davvero dei dati necessari.

Un dettaglio importante: su Plus e Pro, chiedere nel messaggio di “pensare più a fondo” non cambia automaticamente il livello selezionato quando si usa Instant. L’impostazione va scelta nell’interfaccia.

Anche Fast e Ultrafast vanno tenuti separati dai nomi dei modelli: sono opzioni relative alla velocità, con disponibilità e consumi propri. Non rappresentano una nuova famiglia equivalente ad Astra, Sol o Luna.

Quanto costano: abbonamento ChatGPT e API non sono la stessa cosa

Per chi usa ChatGPT conta il piano, insieme alle disponibilità e ai limiti delle funzioni. Per chi costruisce un’integrazione API, il costo dipende invece dai modelli, dai token elaborati e dagli eventuali strumenti utilizzati. Il pagamento dell’abbonamento ChatGPT non copre automaticamente il consumo API.

Questi sono i prezzi standard dei token per tre modelli attuali, verificati alla data dell’articolo:

Modello API	Input: un milione di token	Output: un milione di token
GPT‑6 Luna	0,10 USD	0,50 USD
GPT‑6.1 Sol	2,00 USD	10,00 USD
GPT‑6 Astra	10,00 USD	50,00 USD

Sono tariffe API, non canoni mensili. Cache, strumenti, modalità di elaborazione e richieste particolarmente lunghe possono modificare il conteggio. Le schede prevedono maggiorazioni oltre 272.000 token di input per singola richiesta.

Per un’azienda il prezzo dei token è soltanto una parte del confronto. Un output economico che richiede quindici minuti di correzioni può essere meno conveniente di uno più costoso che supera la revisione. Va misurato il costo del lavoro completato, non soltanto quello della risposta generata.

Immagini e voce: entrano in gioco altri modelli

ChatGPT Images, Flare e Sunburst

Per creare o modificare immagini, il riferimento attuale è ChatGPT Images 2.5. Nell’API OpenAI propone GPT‑Image‑2.5 Flare, orientato alla generazione rapida, e GPT‑Image‑2.5 Sunburst, destinato a lavori visivi che richiedono maggiore precisione, con tempi di generazione più lunghi.

Per chi lavora nella comunicazione, suggerirei Flare come prima prova per esplorare idee e varianti; Sunburst per verificare se offre un vantaggio concreto in elaborazioni più dettagliate. In entrambi i casi il brief dovrebbe indicare formato, riferimenti, elementi da conservare e parti modificabili.

Per una foto prodotto o un’immagine con un logo, controllerei sempre il risultato confrontandolo con l’originale. La richiesta di preservare un dettaglio non sostituisce la verifica visiva.

Nell’API i due modelli si selezionano con gpt-image-2.5-flare e gpt-image-2.5-sunburst. Non vanno confusi con il modello generalista che gestisce la conversazione.

Voce, conversazione e trascrizione

ChatGPT Voice permette di parlare con l’assistente e ascoltarne le risposte. La documentazione dell’esperienza desktop indica GPT‑Live come modello alla base della voce. Nel catalogo API figurano inoltre modelli come GPT‑Live 1, GPT‑Realtime‑2.1 e la relativa versione Mini, insieme a modelli dedicati alla trascrizione.

La scelta dipende dall’obiettivo. Conversare con un assistente, trasformare una registrazione in testo e costruire un servizio vocale dentro un’applicazione sono lavori diversi. Per il primo si parte dal controllo Voice di ChatGPT; per un’integrazione occorre scegliere l’interfaccia API e il modello adatto alla funzione.

Deep research non è un altro nome di Sol o Astra

Deep research è una funzione per impostare una ricerca, consultare fonti e produrre un report documentato. Può utilizzare il web, file caricati e applicazioni abilitate. Ha quindi senso valutarla quando il lavoro richiede raccolta e confronto delle fonti, invece di limitarsi ad aumentare il livello di ragionamento di una normale conversazione.

Come scegliere per la propria attività senza affidarsi alle classifiche

Per un’impresa o un’azienda proporrei un test su un piccolo insieme di lavori reali e anonimizzati. Per esempio, venti richieste che rappresentino ciò che viene svolto ogni settimana: revisione di testi, estrazione da documenti, analisi di dati o correzione di codice.

A ogni modello darei gli stessi materiali e gli stessi criteri. Registrerei gli errori, il tempo di revisione e quante consegne risultano effettivamente utilizzabili. La valutazione dovrebbe premiare una risposta corretta e controllabile, non quella più lunga o più elegante.

Da quel test può emergere una distribuzione del lavoro: un modello per le trasformazioni ripetitive, un altro per le analisi articolate, eventualmente Astra per i casi che richiedono approfondimenti ulteriori. Non è necessario decidere che una sola famiglia debba gestire tutto.

Gli esempi dell’articolo seguono questa logica. Non affermano che un modello sia “il migliore per la SEO” o “perfetto per l’e-commerce”: sono punti di partenza da verificare sulle attività dell’azienda.

Perché un modello può non comparire

Prima di cambiare abbonamento controlla di essere nell’ambiente corretto e nell’account giusto. Nei workspace aziendali verifica anche i permessi. Nell’app desktop controlla gli aggiornamenti; per i modelli in distribuzione, considera che l’accesso potrebbe non essere ancora attivo sul tuo account.

Un modello può inoltre diventare temporaneamente indisponibile quando viene raggiunto il relativo limite, questo non significa necessariamente che sia stato ritirato o che l’abbonamento sia stato modificato. Le impostazioni di utilizzo mostrano le disponibilità e gli eventuali tempi di ripristino previsti.

Prima di usare documenti e dati dei clienti

La scelta del modello non risolve da sola la gestione dei dati, prima di caricare materiale aziendale verifica le autorizzazioni interne e le impostazioni dell’account.

In ChatGPT i controlli sui dati consentono di gestire l’utilizzo delle nuove conversazioni per l’addestramento. La documentazione distingue anche alcune impostazioni relative a Codex e ai suoi ambienti. È opportuno controllare le opzioni effettive, senza presumere che una singola impostazione copra qualsiasi funzione.

Per valutare un’integrazione in un sito o in un e-commerce, il punto di partenza può essere una lavorazione precisa: recuperare informazioni da un catalogo, preparare una risposta basata sulla documentazione o classificare richieste in ingresso. Prima si verifica quel processo; poi si decide come estenderlo.

Salento Factory può affiancare questa valutazione collegando l’uso dell’AI al progetto web: dati disponibili, integrazioni, controlli e risultato che l’azienda deve ottenere.

Contenuto a cura di Daniele Caroppo, CEO di Salento Factory Web agency