Introduzione
OpenAI ha pubblicato la guida ufficiale per GPT-5.1, il suo modello di punta progettato per bilanciare intelligenza e velocità in task agentici e di programmazione. GPT-5.1 introduce una nuova modalità di reasoning chiamata "none" per interazioni a bassa latenza e migliora significativamente la calibrazione alla difficoltà dei prompt, consumando meno token su input semplici e gestendo in modo più efficiente quelli complessi. Questa guida raccoglie pattern di prompt che massimizzano le prestazioni in ambienti di produzione, derivati da test interni e collaborazioni con partner che sviluppano agenti production-ready.
Migrazione a GPT-5.1 da Modelli Precedenti
Per gli sviluppatori che utilizzano GPT-4.1, GPT-5.1 con modalità "none" rappresenta una scelta naturale per casi d'uso a bassa latenza che non richiedono reasoning approfondito. Gli utenti di GPT-5 devono invece prestare attenzione ad alcuni aspetti chiave: GPT-5.1 ha un consumo di token meglio calibrato ma può risultare eccessivamente conciso a scapito della completezza delle risposte. È importante enfatizzare tramite prompting l'importanza di persistenza e completezza nelle istruzioni.
Il modello può occasionalmente risultare verboso, quindi è consigliabile specificare esplicitamente il livello di dettaglio desiderato nell'output. Per gli agenti di coding, OpenAI raccomanda di migrare l'implementazione apply_patch alla nuova versione named tool. È stato inoltre rilasciato GPT-5.1-codex, che presenta comportamenti leggermente diversi e richiede una guida di prompting specifica.
Steerability Agentica: Personalizzare il Comportamento dell'Agente
Definizione della Personalità
GPT-5.1 è un modello altamente controllabile che permette di personalizzare in modo robusto comportamenti, personalità e frequenza di comunicazione degli agenti. Mentre la verbosità può essere controllata tramite un parametro dedicato, è possibile modellare lo stile complessivo, il tono e la cadenza attraverso il prompting. La definizione di una chiara persona dell'agente risulta particolarmente importante per agenti customer-facing che necessitano di intelligenza emotiva per gestire diverse situazioni e dinamiche utente.
Nella pratica, questo può significare adattare calore e brevità allo stato della conversazione, evitando frasi di acknowledgment eccessive come "capito" o "grazie". OpenAI suggerisce di bilanciare il giusto livello di direttezza e calore nella risoluzione dei problemi, definendo quando l'agente dovrebbe essere più formale o più empatico in base al contesto.
Gestione degli Aggiornamenti Utente (User Updates)
Gli aggiornamenti utente, chiamati anche preamble, permettono a GPT-5.1 di condividere piani anticipati e fornire aggiornamenti di progresso costanti durante l'esecuzione. Questi aggiornamenti possono essere calibrati su quattro assi principali: frequenza, verbosità, tono e contenuto. Il modello è stato addestrato per eccellere nel mantenere l'utente informato con piani, insight importanti, decisioni e contesto granulare su cosa e perché sta eseguendo determinate azioni.
Quando temporizzati correttamente, il modello può condividere una comprensione point-in-time che mappa lo stato corrente dell'esecuzione. Nel prompting è possibile definire quali tipi di preamble sarebbero utili e quali no, specificando la frequenza desiderata degli aggiornamenti (ad esempio, ogni 6 step di esecuzione o 8 chiamate di tool) e il livello di dettaglio appropriato per ogni fase del lavoro.
Ottimizzazione dell'Intelligenza e del Seguito delle Istruzioni
Soluzioni Complete e Persistenza
GPT-5.1 presta molta attenzione alle istruzioni fornite, incluse linee guida sull'uso degli strumenti, parallelismo e completezza della soluzione. Su task agentici lunghi, il modello può terminare prematuramente senza raggiungere una soluzione completa, ma questo comportamento è modificabile tramite prompt. OpenAI raccomanda di istruire il modello a trattarsi come un "senior pair-programmer autonomo": una volta data una direzione, deve proattivamente raccogliere contesto, pianificare, implementare, testare e rifinire senza attendere prompt aggiuntivi a ogni step.
L'approccio suggerito è di persistere fino a quando il task è gestito completamente end-to-end nel turno corrente quando possibile, evitando di fermarsi all'analisi o a fix parziali. È importante essere "estremamente orientati all'azione": se l'utente fornisce una direttiva ambigua, assumere di dover procedere con il cambiamento. Se l'utente chiede "dovremmo fare x?" e la risposta è "sì", l'agente dovrebbe anche procedere con l'azione.
Formato Tool-Calling e Parallelizzazione
Per rendere il tool-calling più efficace, OpenAI raccomanda di descrivere la funzionalità nella definizione del tool e come/quando usare i tool nel prompt. Le descrizioni devono essere concise ma complete, specificando esattamente cosa fa il tool quando invocato. Nel prompt è consigliabile includere una sezione che riferisce il tool con esempi pratici di utilizzo.
GPT-5.1 esegue anche parallel tool call in modo più efficiente. Quando si scansiona una codebase o si recuperano dati da un vector store, abilitare il parallel tool calling e incoraggiare il modello a usare il parallelismo nella descrizione del tool rappresenta un buon punto di partenza. Nel system prompt è possibile rafforzare l'uso parallelo dei tool fornendo esempi di parallelismo permesso, come "Parallelizza le chiamate ai tool quando possibile. Raggruppa letture (read_file) e modifiche (apply_patch) per velocizzare il processo."
Modalità Reasoning "None" per Efficienza Migliorata
GPT-5.1 introduce una nuova modalità di reasoning: "none". A differenza dell'impostazione "minimal" di GPT-5, "none" forza il modello a non usare mai reasoning token, rendendolo molto più simile nell'utilizzo a GPT-4.1, GPT-4o e altri modelli precedenti non-reasoning. Gli sviluppatori possono ora usare hosted tool come web search e file search con "none", e anche le prestazioni del custom function-calling sono sostanzialmente migliorate.
Sebbene GPT-5.1 non usi reasoning token con "none", OpenAI ha scoperto che invitare il modello a pensare attentamente a quali funzioni pianifica di invocare può migliorare l'accuratezza. È consigliabile istruire il modello a pianificare estensivamente prima di ogni chiamata di funzione e riflettere estensivamente sugli esiti delle chiamate precedenti, assicurando che la query dell'utente sia completamente risolta.
OpenAI ha anche osservato che su esecuzioni di modello più lunghe, incoraggiare il modello a "verificare" i suoi output risulta in un miglior seguito delle istruzioni per l'uso dei tool. La guidance per GPT-5.1 con "none" include istruzioni per evitare terminazioni premature, simili a quelle usate per GPT-5, ricordando all'agente di continuare fino a quando la query dell'utente è completamente risolta prima di terminare il turno.
Massimizzare le Prestazioni nel Coding
Tool di Pianificazione
Per task di lunga durata, OpenAI raccomanda di implementare un planning tool. Sebbene i modelli di reasoning pianifichino all'interno dei loro reasoning summary, può essere difficile tenere traccia di dove si trova il modello rispetto all'esecuzione della query. Un tool di pianificazione dedicato permette di creare e mantenere un piano leggero prima della prima azione di codice o tool.
Il plan tool dovrebbe includere 2-5 milestone/outcome item, evitando micro-step e task operativi ripetitivi. Gli stati devono essere mantenuti nel tool con esattamente un item "in_progress" alla volta, marcando gli item come completati quando fatto e postando transizioni di stato tempestive. Prima di qualsiasi cambiamento di codice non banale, il modello dovrebbe assicurarsi che il piano corrente abbia esattamente un item appropriato marcato "in_progress" corrispondente al lavoro che sta per fare.
Nuovi Tipi di Tool: apply_patch e shell
GPT-5.1 è stato post-addestrato su strumenti specifici comunemente usati nei casi d'uso di coding. Il tool apply_patch predefinito permette di creare, aggiornare ed eliminare file nella codebase usando diff strutturati. Invece di suggerire solo modifiche, il modello emette operazioni di patch che l'applicazione applica e su cui riporta, abilitando workflow iterativi di editing del codice multi-step.
Con GPT-5.1, apply_patch può essere usato come nuovo tipo di tool senza scrivere descrizioni custom. La descrizione e la gestione sono gestite tramite la Responses API. Questa implementazione usa una freeform function call invece di un formato JSON. Nei test, la named function ha diminuito i tassi di fallimento di apply_patch del 35%.
OpenAI ha anche costruito un nuovo shell tool per GPT-5.1 che permette al modello di interagire con il computer locale attraverso un'interfaccia command-line controllata. Il modello propone comandi shell, l'integrazione li esegue e ritorna gli output. Questo crea un semplice loop plan-execute che permette ai modelli di ispezionare il sistema, eseguire utility e raccogliere dati fino al completamento del task.
Design System Enforcement
Quando si costruiscono interfacce frontend, GPT-5.1 può essere guidato a produrre siti web che corrispondono al sistema di design visivo. OpenAI raccomanda di usare Tailwind per renderizzare CSS, che può essere ulteriormente personalizzato per soddisfare le linee guida di design. È importante definire un design system che vincoli i colori generati da GPT-5.1, evitando colori hard-coded e usando invece variabili CSS globali e token di design system.
Metaprompting Efficace
Costruire prompt può essere oneroso, ma rappresenta l'attività con il massimo leverage per risolvere la maggior parte dei problemi di comportamento del modello. Piccole inclusioni possono inaspettatamente guidare il modello in modo indesiderabile. Il metaprompting sfrutta GPT-5.1 stesso per ispezionare le proprie istruzioni e tracce, identificando failure mode e suggerendo miglioramenti.
Il processo si articola in due fasi: prima si chiede a GPT-5.1 di diagnosticare i fallimenti fornendo il system prompt e un batch di failure example, chiedendo di identificare i failure mode distinti e le linee specifiche del prompt che li causano. Nella seconda fase, si chiede al modello di proporre una revisione chirurgica del system prompt che riduce i problemi osservati preservando i comportamenti positivi.
Questo approccio iterativo permette di chiarire regole conflittuali, rimuovere linee ridondanti o contraddittorie e stringere guidance vaga, rendendo i tradeoff espliciti. OpenAI raccomanda di eseguire nuovamente le query dopo ogni iterazione per osservare eventuali regressioni e ripetere il processo fino a quando i failure mode sono stati identificati e gestiti.
Conclusione
GPT-5.1 costruisce sulle fondamenta di GPT-5 aggiungendo thinking più rapido per domande semplici, steerability avanzata per l'output del modello, nuovi tool per casi d'uso di coding e l'opzione di impostare reasoning a "none" quando i task non richiedono pensiero approfondito. La guida ufficiale di OpenAI rappresenta un punto di partenza fondamentale per gli sviluppatori che costruiscono agenti production-ready, con pattern di prompt derivati da test estensivi e deployment reali.
Il prompting rimane un processo iterativo e i risultati migliori derivano dall'adattamento di questi pattern agli strumenti e workflow specifici di ciascun progetto. Con l'espansione dei sistemi agentici, considerare il metaprompting per le aggiunte desiderate aiuta a mantenere confini discreti per ogni tool e le loro condizioni d'uso appropriate.
FAQ
Cos'è GPT-5.1 e quali sono le principali novità?
GPT-5.1 è il nuovo modello flagship di OpenAI che bilancia intelligenza e velocità, introducendo la modalità reasoning "none" per bassa latenza e migliorando la calibrazione ai prompt con consumo ottimizzato di token su input semplici e complessi.
Come si migra da GPT-5 a GPT-5.1?
La migrazione da GPT-5 richiede enfatizzare persistenza e completezza nel prompting, specificare il livello di dettaglio desiderato nell'output e migrare apply_patch alla nuova implementazione named tool per agenti di coding.
Quando usare la modalità reasoning "none" in GPT-5.1?
La modalità "none" è ideale per casi d'uso a bassa latenza che non richiedono reasoning approfondito, permettendo l'uso di hosted tool come web search e migliorando le prestazioni di custom function-calling rispetto a GPT-5.
Come personalizzare la personalità dell'agente GPT-5.1?
GPT-5.1 permette di definire una chiara persona dell'agente tramite prompting, specificando stile, tono, cadenza e livello di acknowledgment appropriato in base al contesto e al tipo di interazione con l'utente.
Cosa sono gli user update in GPT-5.1?
Gli user update sono messaggi di progresso che GPT-5.1 condivide durante l'esecuzione, calibrabili su frequenza, verbosità, tono e contenuto per mantenere l'utente informato su piani, decisioni e stato corrente del lavoro.
Quali sono i nuovi tool di coding in GPT-5.1?
GPT-5.1 introduce apply_patch come named tool per creare, aggiornare ed eliminare file con diff strutturati (riducendo i fallimenti del 35%) e shell tool per interagire con il sistema tramite command-line controllata.
Cos'è il metaprompting e come funziona?
Il metaprompting usa GPT-5.1 per analizzare i propri prompt, identificando failure mode e suggerendo revisioni chirurgiche attraverso un processo iterativo in due fasi: diagnosi dei problemi e proposta di miglioramenti specifici.
Come ottimizzare GPT-5.1 per soluzioni complete?
Istruire GPT-5.1 a comportarsi come senior pair-programmer autonomo, persistendo fino al completamento end-to-end del task ed essendo estremamente orientato all'azione senza attendere conferme a ogni step.