OpenAI presenta GPT-4o mini: Nuovo modello AI ottimizzato

OpenAI ha annunciato l’introduzione di GPT-4o mini, un nuovo modello di intelligenza artificiale che si affianca al più potente GPT-4o all’interno della sua offerta. Secondo l’azienda, questo modello è stato progettato per offrire un compromesso ottimizzato tra capacità di calcolo, velocità di risposta e costi di utilizzo, rendendo la tecnologia AI avanzata più accessibile per un’ampia gamma di applicazioni.

Caratteristiche di GPT-4o mini

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GPT-4o mini deriva dall’architettura del modello GPT-4o, ma è stato sviluppato con l’obiettivo specifico di migliorarne l’efficienza. Le caratteristiche principali dichiarate da OpenAI includono:

Riduzione dei Costi: Il punto focale di GPT-4o mini è la sua economicità. Il modello presenta tariffe per l’utilizzo tramite API (sia per i token di input che di output) significativamente inferiori rispetto a quelle di GPT-4o. Questo lo rende una potenziale opzione per casi d’uso che richiedono volumi elevati di elaborazione o per budget più contenuti.
Maggiore Velocità: Il modello è stato ottimizzato per offrire una latenza ridotta, il che si traduce in tempi di risposta più rapidi nelle interazioni. Questo aspetto è rilevante per applicazioni real-time come chatbot e assistenti virtuali.
Prestazioni e Capacità Multimodali: Nonostante la sua natura “mini”, OpenAI afferma che il modello mantiene un alto livello di intelligenza, paragonabile a quello di GPT-4o in molte attività. Conserva inoltre le capacità multimodali del predecessore, essendo in grado di elaborare e interpretare sia input testuali che visivi (immagini).
Supporto Multilingue: Sono state riportate migliorie nelle prestazioni del modello quando utilizzato con lingue diverse dall’inglese, ampliandone la potenziale applicabilità in contesti internazionali.
Limiti di Utilizzo e Finestra di Contesto: GPT-4o mini viene offerto con limiti di richieste API (rate limits) superiori rispetto a modelli precedenti nella stessa fascia di costo/prestazioni. Mantiene inoltre la finestra di contesto di 128.000 token, identica a quella di GPT-4o, permettendo l’elaborazione di contesti conversazionali o documentali estesi.

Cos’è un’API e Come Funziona con l’Intelligenza Artificiale?

Hai mai sentito parlare di API, soprattutto quando si tratta di intelligenza artificiale? Magari ti sei chiesto come fanno applicazioni o siti web a usare tecnologie avanzate come i modelli AI di OpenAI, tipo GPT-4o mini. Beh, tutto questo è possibile grazie a un’API. Ma vediamo di capire meglio, passo dopo passo, di cosa si tratta e come funziona, in modo semplice e senza troppi tecnicismi.

Immagina che l’API sia come un cameriere in un ristorante. Tu, il cliente, sei un’app o un programma che vuole qualcosa, per esempio una risposta da un’intelligenza artificiale. Il cameriere (l’API) prende il tuo ordine, lo porta in cucina (dove c’è il modello AI) e poi ti riporta il piatto pronto, cioè il risultato. In pratica, l’API, che sta per Application Programming Interface (Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni), è un sistema che permette a due programmi diversi di parlarsi e scambiarsi informazioni in modo ordinato.

Pensa a un’app sul tuo telefono: magari vuoi che traduca una frase dall’inglese all’italiano usando l’intelligenza artificiale. L’app non ha dentro di sé un cervello AI, ma può chiedere aiuto a un modello come quello di OpenAI. L’API è il ponte che collega l’app al modello AI, facendo in modo che possano collaborare senza problemi.

A cosa serve l’API nell’intelligenza artificiale?

Nel mondo dell’AI, un’API è fondamentale perché permette a chi sviluppa app o siti web di usare modelli avanzati, come quelli di OpenAI, senza dover costruire tutto da zero. OpenAI, per esempio, ha modelli potenti come GPT-4o mini che sanno fare tante cose: scrivere testi, analizzare immagini, tradurre lingue e molto altro. Ma questi modelli sono complessi e richiedono computer potenti per funzionare. Non tutti possono permettersi di gestirli direttamente.

Ecco dove entra in gioco l’API: OpenAI tiene i suoi modelli su server potenti (nel “cloud”) e dà agli sviluppatori un modo per usarli da lontano. L’API è come una porta che si apre su richiesta: tu chiedi qualcosa, il modello lo elabora e ti restituisce la risposta. Questo significa che un’azienda o uno sviluppatore può aggiungere funzioni intelligenti alla propria app senza preoccuparsi di gestire computer o software complicati.

Facciamo un esempio concreto

Vediamo come questi aggiornamenti posso servire ad aziende o anche a te che ci stai leggendo per creare progetti che possano fruttare soldi.

Immaginiamo uno sviluppatore che sta creando un’applicazione per studenti. Una delle funzionalità desiderate è quella di permettere agli studenti di ottenere rapidamente un riassunto di lunghi testi o capitoli di libri per velocizzare lo studio. Lo sviluppatore decide di usare il nuovo modello GPT-4o mini perché offre buone capacità di riassunto a un costo contenuto e con risposte veloci, ideale per un’app potenzialmente usata da molti studenti.

API Utilizzata: API di OpenAI (specificamente l’endpoint per le “Chat Completions”).

Come Funziona l’Interazione tramite API:

Input dell’Utente (nell’app dello sviluppatore): Lo studente copia e incolla un lungo testo (ad esempio, 1000 parole) nell’app e preme un pulsante “Riassumi”.
La Richiesta API (Cosa l’app dello sviluppatore invia ai server di OpenAI):
- Il codice dell’applicazione prepara una richiesta da inviare all’API di OpenAI. Questa richiesta contiene diversi elementi chiave:
  - Autenticazione: Include la chiave API segreta dello sviluppatore, che identifica il suo account e permette a OpenAI di addebitare i costi.
  - Endpoint: Specifica l’indirizzo web (URL) dell’API di OpenAI dedicato alle richieste di completamento chat.
  - Modello Specifico: Indica chiaramente quale modello AI deve essere usato. In questo caso, specificherà "model": "gpt-4o-mini". Questo è cruciale per assicurarsi di usare la versione mini e beneficiare dei suoi costi e velocità.
  - Istruzioni (Prompt): Contiene le istruzioni per il modello. Solitamente è strutturato come una conversazione. Potrebbe includere:
    - Un messaggio di sistema (opzionale) per dare un contesto generale: {"role": "system", "content": "Sei un assistente AI specializzato nel riassumere testi accademici in modo chiaro e conciso."}
    - Un messaggio utente con la richiesta specifica e il testo da elaborare: {"role": "user", "content": "Per favore, riassumi il seguente testo in circa 100 parole: [Qui viene inserito il lungo testo da 1000 parole incollato dallo studente]"}
  - Parametri Aggiuntivi (Opzionale): Lo sviluppatore può aggiungere parametri per controllare l’output, come max_tokens per limitare la lunghezza massima del riassunto o temperature (un valore basso, es. 0.3) per rendere il riassunto più focalizzato e meno creativo.
Elaborazione da Parte di OpenAI:
- I server di OpenAI ricevono la richiesta.
- Verificano la chiave API.
- Instradano la richiesta al modello specificato: GPT-4o mini.
- Il modello GPT-4o mini “legge” le istruzioni e il testo fornito.
- Esegue il compito richiesto (il riassunto).
- Prepara la risposta.
La Risposta API (Cosa i server di OpenAI inviano indietro all’app dello sviluppatore):
- OpenAI restituisce una risposta strutturata (solitamente in formato JSON). Questa risposta contiene:
  - L’output generato dal modello: {"choices": [{"message": {"role": "assistant", "content": "[Qui c'è il riassunto di circa 100 parole generato da GPT-4o mini]"}}]}
  - Informazioni sull’utilizzo: quanti “token” (unità di testo) sono stati usati per l’input e quanti per l’output. Questo serve allo sviluppatore per monitorare i costi, dato che l’uso dell’API si paga in base ai token processati (e GPT-4o mini ha tariffe per token più basse).
Visualizzazione nell’App:
- L’applicazione dello sviluppatore riceve questa risposta JSON.
- Estrae il testo del riassunto (content del messaggio assistant).
- Lo visualizza all’interno dell’interfaccia dell’app, rendendolo disponibile allo studente.

In sintesi: Lo sviluppatore non ha bisogno di creare un proprio modello di riassunto. Tramite l’API di OpenAI, può inviare il testo e l’istruzione “riassumi” specificando di usare gpt-4o-mini, e ricevere indietro un riassunto generato da un modello AI avanzato, in modo relativamente veloce ed economico. Questo permette di aggiungere facilmente funzionalità intelligenti a qualsiasi applicazione o sito web.

Disponibilità

OpenAI ha reso GPT-4o mini disponibile immediatamente per gli utenti attraverso la sua API. L’azienda ha inoltre comunicato che il modello verrà progressivamente implementato anche all’interno della piattaforma ChatGPT, raggiungendo gli utenti dei diversi piani di abbonamento nel prossimo futuro.