OpenAI DevDay 2025 è stata una vetrina ad alta velocità per gli sviluppatori (tenutasi all'inizio di ottobre 2025) in cui OpenAI ha presentato un'ampia gamma di prodotti, toolkit, SDK e release di modelli progettati per trasformare l'azienda da fornitore di modelli a gestore di piattaforme: app che funzionano all'interno di ChatGPT, un generatore di agenti drag-and-drop (AgentKit), il lancio di Codex, disponibile a livello generale, per i flussi di lavoro degli sviluppatori e una nuova serie di livelli di modelli (tra cui GPT-5 Pro e Sora 2 per i video) pensati specificamente per integrazioni di livello produttivo. Ora diamo un'occhiata a ciò che OpenAI ha presentato a questa conferenza e analizziamo quali innovazioni porterà all'attuale settore dell'intelligenza artificiale. Questa è anche una guida per gli sviluppatori.
Perché l'OpenAI DevDay 2025 è importante?
Il DevDay 2025 è importante perché ridefinisce dove e come le applicazioni saranno sviluppate e distribuite in un mondo basato sull'intelligenza artificiale. Invece di trattare i modelli come una funzionalità di backend che gli sviluppatori richiamano tramite API, OpenAI sta confezionando un livello di esperienza, ChatGPT, come host per le app interattive. Questo cambiamento ha tre implicazioni:
- Distribuzione: Gli sviluppatori possono raggiungere l'enorme pubblico di ChatGPT direttamente all'interno dell'esperienza di chat, anziché affidarsi solo agli app store tradizionali o ai canali web.
- Composizione: App, agenti e modelli diventano elementi costitutivi componibili. È possibile combinare un modello specializzato in un dominio, un agente che concatena le fasi delle attività e un'interfaccia utente conversazionale in un'unica esperienza di prodotto.
- Riscrivere il paradigma ingegneristico: Da "scrivere codice per creare funzioni" a "orchestrare agenti intelligenti + valutazione automatizzata", il processo di progettazione è diventato granulare, visualizzato e standardizzato.
Cos'è il nuovo Apps SDK e cosa consente?
Che cos'è l'Apps SDK?
L'Apps SDK è il toolkit per sviluppatori di OpenAI per la creazione applicazioni interattive che vivono all'interno di ChatGPTInvece di collegarsi a pagine web o restituire dati statici, le app create con l'SDK possono essere richiamate da una conversazione, eseguire il rendering di un'interfaccia utente interattiva all'interno di ChatGPT, accettare richieste di follow-up e, soprattutto, preservare il contesto durante la sessione di chat, in modo che l'app e il modello linguistico possano collaborare senza problemi.
caratteristica:
- Incorporamento dell'app in chat: le app vengono renderizzate all'interno di ChatGPT, consentendo agli utenti di eseguire attività in più fasi (ad esempio, progettare un poster in Canva e poi trasformarlo in un pitch deck) senza uscire dalla conversazione.
- Continuità contestuale: le app ricevono un contesto strutturato (tramite Model Context Protocol / MCP) in modo da comportarsi come partecipanti alla chat di prima classe anziché come integrazioni una tantum.
- Modalità sviluppatore e anteprima: Gli sviluppatori possono testare le app in modalità sviluppatore, iterare rapidamente e inviarle per la revisione quando sono pronte.
- Commercio e monetizzazione (in arrivo): OpenAI ha segnalato dei ganci commerciali in modo che le app possano vendere beni/servizi all'interno dell'esperienza di chat e gli sviluppatori possano infine monetizzare le loro app.
- Strumenti per dati e autorizzazioni: L'SDK definisce modelli per chiedere all'utente di connettere account e concedere l'accesso ai dati quando un'app di terze parti deve agire o leggere dati, con flussi integrati per il consenso e lo scambio di token.
Perché l'Apps SDK è importante
Rendendo ChatGPT un ambiente host per app di terze parti, OpenAI sta riformulando il prodotto da assistente conversazionale a runtime — un "sistema operativo" per le interazioni conversazionali. Per gli sviluppatori, questo riduce l'attrito: invece di creare un'interfaccia utente e un funnel di distribuzione separati, possono scrivere una logica app leggera e beneficiare della scoperta e dell'esperienza utente conversazionale di ChatGPT. Per i team di prodotto e le aziende, cambia il modo in cui vengono progettate le funzionalità: invece di incorporare un modello in un sito web, è possibile incorporare il prodotto all'interno di un tessuto conversazionale che supporta follow-up, chiarimenti e output multimodali.
OpenAI sta tentando di trasformare il "linguaggio naturale" in un nuovo livello di interfaccia utente universale. All'interno di questo livello, un'app non è definita come un "insieme di pagine", ma piuttosto come un "insieme di funzionalità + contesto + funzionalità transazionali". Ciò equivale a unificare "browser + app store + checkout + SDK" in una conversazione. Non intende sostituire le app native, ma piuttosto ristrutturare la catena: posizionando il "primo contatto" in ChatGPT e riservando l'"utilizzo intensivo" alle app esterne (schermo intero, reindirizzamenti).
Che cos'è AgentKit e in che modo cambia lo sviluppo degli agenti?
Che cos'è AgentKit?
AgentKit è il nuovo toolkit di OpenAI per la creazione, l'implementazione e l'ottimizzazione di applicazioni agentiche: agenti software in grado di pianificare, agire e interagire autonomamente per conto degli utenti. AgentKit impacchetta primitive per sviluppatori per la scomposizione delle attività, l'utilizzo degli strumenti e la valutazione del comportamento degli agenti. OpenAI ha posizionato AgentKit come "infrastruttura per agenti", consentendo agli sviluppatori di assemblare agenti affidabili, verificabili e più facili da iterare.
Quali sono le funzioni principali di AgentKit?
- Generatore di agenti visivi: una tela per connettere nodi logici, definire flussi e orchestrare più agenti senza dover codificare manualmente ogni dettaglio di coordinamento.
- Connettori per strumenti e API: adattatori predefiniti per collegare gli agenti a servizi esterni (API, database, webhook) consentendo azioni concrete.
- Valutazione e protezioni: Le valutazioni e il tracciamento integrati consentono ai team di valutare le tracce degli agenti, rilevare le regressioni e ottimizzare il comportamento dei prompt/delle catene.
- Distribuzione e osservabilità: primitive di distribuzione integrate e telemetria per il monitoraggio delle prestazioni degli agenti e dei guasti in produzione.
Perché AgentKit è importante?
L'attrito pratico con gli agenti è sempre stato l'affidabilità e la sicurezza: come consentire a un agente di agire nel mondo senza effetti collaterali imprevisti. AgentKit cerca di dare priorità a queste problematiche a livello ingegneristico: fornire modelli standardizzati per l'accesso agli strumenti, la gestione del contesto e la valutazione riduce l'imprevedibilità e accorcia i cicli di sviluppo. Per le organizzazioni che creano flussi di lavoro di automazione, assistenti clienti o sistemi di supporto decisionale, AgentKit è l'impalcatura che trasforma i fragili prototipi di agenti in servizi di livello produttivo.
Cos'è il Codex e cosa è cambiato al DevDay?
Che cosa è il Codex?
Codex è il prodotto di OpenAI dedicato alla programmazione assistita per i flussi di lavoro degli sviluppatori: una suite di funzionalità di modellazione, strumenti CLI e integrazioni (plugin di editor, hook di CI) progettati per accelerare la creazione, la revisione e la manutenzione del codice. Al DevDay, OpenAI ha annunciato Il Codex è generalmente disponibile, passando dall'anteprima/uso interno a un livello di supporto alla produzione per i team di ingegneria.
Quali sono le funzioni principali del Codex dopo l'aggiornamento?
- Generazione di codice contestuale: Codex può generare codice basato sul contesto completo del repository (non solo su una breve finestra di prompt) e seguire vincoli di stile e architettura.
- Cicli di modifica in tempo reale e feedback degli sviluppatori: Gli sviluppatori possono procedere in modo iterativo chiedendo a Codex di effettuare il refactoring, aggiungere test o implementare funzionalità con dimostrazioni di ricaricamento in tempo reale nelle sandbox di sviluppo.
- Integrazione con app e agenti: Codex può essere richiamato da agenti o app per scrivere codice di collegamento, rispondere a errori di runtime o sintetizzare automaticamente i client API.
- Modelli specializzati: Corri avanti CODICE GPT5, eccellono nel refactoring e nella revisione del codice e sanno adattare il "tempo di riflessione" in base alla complessità dell'attività.
- Compiti di lunga durata: In grado di eseguire attività ininterrottamente per più di dieci minuti o più.
- Collaborazione multi-terminale: IDE, terminale, GitHub e cloud unificati; aggiunta di recente integrazione con Slack e Codex SDK (connessione a CI/CD, operazioni e manutenzione e pipeline di dati).
Perché l'evoluzione del Codex è importante?
Questo è significativo perché risolve i due maggiori divari di produttività nello sviluppo software con LLM: mantenere l'accuratezza contestuale in basi di codice di grandi dimensioni e chiudere il ciclo dal suggerimento alla modifica implementata. Quando un modello può ragionare su un intero repository e applicare modifiche in situ, e quando tale modello è integrato negli strumenti di distribuzione, gli sviluppatori possono passare dalla scrittura di codice di base all'orchestrazione di decisioni di prodotto di livello superiore.
La versione GA ufficiale di Codex non mira solo a rendere il completamento più potente. L'aspetto più intrigante della demo non è stata l'enorme quantità di codice scritto, ma il modo in cui Codex ha gestito in modo indipendente i protocolli, letto la documentazione, configurato un server MCP, modificato il frontend, connesso le periferiche e portato avanti costantemente "attività a lungo termine" nel cloud.
Quali aggiornamenti del modello e dell'API ha annunciato OpenAI?
Quali aggiornamenti del modello sono stati annunciati al DevDay?
Al DevDay OpenAI ha sottolineato un aggiornamento e un'estensione della sua gamma di modelli che bilancia fedeltà più elevata e al costo effettivo varianti:
- GPT-5 Pro — un'offerta di capacità più elevata della famiglia GPT-5 ottimizzata per ragionamenti approfonditi, contesti lunghi e carichi di lavoro di produzione (documentati nelle pagine del modello di piattaforma).
- Sora 2 — un modello di punta per la generazione di video e audio che supporta video brevi e realistici con dialoghi sincronizzati e un realismo fisico migliorato. OpenAI ha posizionato Sora 2 come il loro prossimo passo nel video generativo.
- Modelli vocali/in tempo reale più piccoli ed economici — varianti “mini” (ad esempio, modelli mini in tempo reale/audio) progettate per consentire interazioni vocali o in tempo reale a bassa latenza e convenienti.
GPT-5 Pro: cos'è, cosa fa, perché è importante
Che cosa è: GPT-5 Pro è una configurazione ad alta fedeltà della famiglia GPT-5, pensata per carichi di lavoro aziendali e mission-critical. Offre finestre di contesto estese, un migliore controllo delle istruzioni e tassi di allucinazione ridotti per attività di ragionamento complesse. Il livello Pro si posiziona come modello di riferimento per attività ad alta precisione in cui latenza e costi rappresentano compromessi accettabili per le prestazioni.
Perché è importante: Per applicazioni come l'analisi legale, la sintesi scientifica o il processo decisionale multifase che si basano su accuratezza e contesto esteso, un livello Pro cambia l'economia dello sviluppo con LLM: invece di declassare le attività a sistemi di regole ristretti, i team possono fare affidamento su un modello progettato per un ragionamento end-to-end e una maggiore affidabilità. La disponibilità di un livello Pro a un prezzo accessibile sull'API semplifica inoltre le decisioni di approvvigionamento e architettura per le aziende.
Sora 2: cos'è, cosa fa
Che cosa è: Sora 2 è il modello text-to-video di seconda generazione di OpenAI che produce clip brevi e realistiche con audio e dialoghi sincronizzati, una migliore plausibilità fisica e manopole di controllo per i creatori. OpenAI ha rilasciato Sora 2 con un'app Sora rivolta al consumatore e API per sviluppatori per l'integrazione.
Cosa fa: Sora 2 produce brevi video a partire da prompt di testo, può estendere brevi clip esistenti e integra audio che riproduce il movimento delle labbra e l'acustica della scena. È progettato per la produzione creativa, la prototipazione rapida e nuovi formati social che si basano su brevi clip generate dall'intelligenza artificiale.
Modelli in tempo reale e mini: esperienze in tempo reale accessibili
OpenAI ha inoltre evidenziato varianti di modello più economiche e a bassa latenza (famiglia in tempo reale/mini), progettate per offrire esperienze vocali e interattive a una frazione del costo precedente. Queste consentono ai team di prodotto di aggiungere assistenti vocali live, chatbot a basso costo e funzionalità integrate in stile offline senza costi per token proibitivi, ampliando così la gamma di casi d'uso praticabili.
API GPT-image-1-mini
gpt-immagine-1-mini è un modello di immagine multimodale ottimizzato in termini di costi da OpenAI che accetta input di testo e immagini e produce output di immaginiSi posiziona come un modello più piccolo ed economico della famiglia GPT-Image-1 di OpenAI, progettato per l'uso in produzione ad alta produttività, dove costi e latenza sono vincoli importanti. Il modello è destinato ad attività come generazione testo-immagine, modifica delle immagini / inpaintinge flussi di lavoro che incorporano immagini di riferimento.
Come posso accedere a Sora 2 e all'API GPT-5 Pro a un prezzo accessibile?
CometAPI è una piattaforma API unificata che aggrega oltre 500 modelli di intelligenza artificiale (IA) di provider leader, come la serie GPT di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Anthropic, Midjourney, Suno e altri, in un'unica interfaccia intuitiva per gli sviluppatori. Offrendo autenticazione, formattazione delle richieste e gestione delle risposte coerenti, CometAPI semplifica notevolmente l'integrazione delle funzionalità di IA nelle tue applicazioni. Che tu stia sviluppando chatbot, generatori di immagini, compositori musicali o pipeline di analisi basate sui dati, CometAPI ti consente di iterare più velocemente, controllare i costi e rimanere indipendente dal fornitore, il tutto sfruttando le più recenti innovazioni nell'ecosistema dell'IA.
Gli sviluppatori possono accedere all'API gpt-5-codex (gpt-5-codex), GPT-5 Pro( gpt-5-pro-2025-10-06; gpt-5-pro) e API di Sora 2(sora-2-hd; sora-2) tramite CometAPI, l'ultima versione del modello è sempre aggiornato con il sito ufficiale. Per iniziare, esplora le capacità del modello nel Parco giochi e consultare il Guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l'accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. CometaAPI offrire un prezzo molto più basso rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti a integrarti.
Come si integrano tra loro questi aggiornamenti? Qual è lo schema strategico?
Nel complesso, gli annunci dimostrano tre mosse deliberate:
- Piattaforma di ChatGPT: App all'interno di ChatGPT + una directory di app = un nuovo livello di distribuzione e commercio per sviluppatori di terze parti. Questo eleva ChatGPT da prodotto a piattaforma.
- Agente come primitivo di prodotto di prima classe: AgentKit semplifica la creazione, il test e il monitoraggio di agenti multi-step che utilizzano strumenti diversi, il che favorisce automazioni pratiche in tutti i settori.
- Dalle demo ai modelli di produzione: I livelli dei modelli Codex GA e Pro (GPT-5 Pro, Sora 2) mostrano una spinta a risolvere le esigenze aziendali: affidabilità, scalabilità, strumenti di sicurezza e vari compromessi tra prezzo e prestazioni.
Questo schema non è casuale: OpenAI sta creando un volano per gli sviluppatori in cui i modelli alimentano app e agenti, le app forniscono distribuzione e monetizzazione e gli agenti forniscono comportamenti programmabili che si basano sia sui modelli sia sulle integrazioni delle app.
Conclusione: il DevDay 2025 segna l'inizio di una nuova era per le piattaforme?
L'OpenAI DevDay 2025 si è concentrato meno sulle funzionalità isolate e più sull'integrazione di tali funzionalità in una piattaforma coerente: app distribuite all'interno di un sistema operativo conversazionale, agenti autonomi con un percorso di produzione chiaro, un Codex evoluto per flussi di lavoro di sviluppo reali e aggiornamenti dei modelli che espandono le capacità multimediali. Per gli sviluppatori, la conclusione è pratica: le nuove primitive riducono i costi di integrazione e accelerano il time-to-market, ma alzano anche l'asticella della governance e della disciplina operativa.