Il panorama degli LLM alla fine del 2025 è un ecosistema dinamico, ben lontano dai primi giorni dell'AI generativa. Stiamo assistendo a una spinta incessante verso una maggiore autonomia, una comprensione contestuale più profonda e capacità multimodali sempre più sofisticate. Come sviluppatori, non ci limitiamo più a concatenare chiamate API; stiamo progettando sistemi intricati che sfruttano un utilizzo avanzato degli strumenti, gestiscono finestre di contesto gigantesche e orchestrano complessi workflow agentici. Avendo appena messo alla prova le ultime iterazioni della serie GPT di OpenAI e di Claude di Anthropic, permettetemi di illustrarvi gli aspetti pratici, i nuovi elementi costitutivi e i limiti ancora presenti.
L'Evoluzione della Gestione del Contesto: Oltre i Semplici Token
La capacità di un LLM di mantenere un contesto coerente e rilevante durante interazioni estese è stata una sfida perenne. Alla fine del 2025, sia OpenAI che Anthropic hanno compiuto progressi significativi, andando oltre il semplice aumento dei limiti di token per implementare strategie di gestione del contesto più intelligenti.
Per OpenAI, il passaggio dalla originale Assistants API alla più recente Responses API (rilasciata l'11 marzo 2025) segna una mossa strategica verso una piattaforma agent più robusta. Mentre l'Assistants API v1 è stata deprecata alla fine del 2024 e la v2 è attualmente supportata, la Responses API è il futuro, progettata da zero per gestire la cronologia delle conversazioni e il contesto in modo più efficiente. Promette di astrarre gran parte della gestione manuale dello stato che gli sviluppatori precedentemente dovevano implementare. Sotto il cofano, questo spesso comporta tecniche come l'attenzione a finestra scorrevole (sliding window attention), in cui il modello si concentra su un segmento recente della conversazione, riassumendo o scartando in modo intelligente le informazioni più vecchie e meno rilevanti. Questo è fondamentale perché, nonostante i notevoli aumenti, le finestre di contesto non sono infinite e i costi computazionali quadratici si applicano ancora ai meccanismi di attenzione tradizionali. Modelli come GPT-4.1, che eccelle nei compiti di codifica, dimostrano una migliore conservazione del contesto su basi di codice estese.
Claude di Anthropic, in particolare la serie Opus, ha costantemente superato i limiti delle dimensioni grezze della finestra di contesto. Il Claude Opus 4.1, rilasciato ad agosto 2025, vanta una finestra di contesto di 200.000 token, che lo rende adatto a digerire interi libri o basi di codice estese. Inoltre, la beta pubblica di Claude Sonnet 4 supporta ora un contesto di un milione di token, consentendo una profondità analitica senza precedenti per l'analisi di documenti su larga scala o sessioni di refactoring di più ore. Questo è un punto di svolta per le attività che richiedono una profonda comprensione di grandi quantità di dati non strutturati. Per assistere ulteriormente gli sviluppatori, l'SDK di Anthropic include un helper compaction_control. Questa funzione gestisce automaticamente le conversazioni ad alta intensità di token riassumendo e cancellando il contesto quando vengono raggiunte soglie predefinite, eliminando la necessità di una logica di compattazione personalizzata.
Ecco come sfruttare compaction_control di Claude in Python, uno strumento pratico per gestire i costi dei token in dialoghi di lunga durata:
import anthropic
import os
# Assicurati che la tua variabile d'ambiente ANTHROPIC_API_KEY sia impostata
# os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY"
client = anthropic.Anthropic()
# Configura compaction_control
# Questo riassumerà la cronologia della conversazione quando supererà i 5000 token,
# utilizzando Claude Sonnet 4.5 (o un altro modello di riepilogo adatto)
# e un prompt personalizzato per il riepilogo.
compaction_settings = {
"token_threshold": 5000,
"summarization_model": "claude-sonnet-4.5-20251130", #
"summarization_prompt": "Riassumi la conversazione precedente per Claude, concentrandoti sui fatti chiave e sull'obiettivo finale dell'utente per aiutarlo a continuare con precisione."
}
def chat_with_claude_with_compaction(user_message: str, history: list):
# Aggiungi il nuovo messaggio dell'utente alla cronologia
history.append({"role": "user", "content": user_message})
try:
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4.1-20250805", #
max_tokens=1024,
messages=history,
compaction_control=compaction_settings #
)
assistant_response = response.content[0].text
history.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})
return assistant_response
except Exception as e:
print(f"Si è verificato un errore: {e}")
return "Mi dispiace, ho riscontrato un errore."
# Esempio di utilizzo
conversation_history = []
print("Utente: Ciao, ho bisogno di aiuto per pianificare un progetto complesso.")
response = chat_with_claude_with_compaction("Ciao, ho bisogno di aiuto per pianificare un progetto complesso. Coinvolge più stakeholder e scadenze rigorose.", conversation_history)
print(f"Claude: {response}")
print("\nUtente: L'ambito del progetto si è ampliato significativamente. Ora dobbiamo integrare tre nuovi moduli.")
response = chat_with_claude_with_compaction("L'ambito del progetto si è ampliato significativamente. Ora dobbiamo integrare tre nuovi moduli. Come influisce questo sulla nostra tempistica?", conversation_history)
print(f"Claude: {response}")
Sebbene impressionanti, è importante notare che anche con finestre di contesto enormi, il prompting efficace per un recupero e una sintesi ottimali all'interno di quella finestra rimane un'abilità. Gli sviluppatori devono ancora impiegare un'attenta ingegneria del prompt per guidare l'attenzione del modello, soprattutto in scenari in cui il recupero di un "ago in un pagliaio" è fondamentale.
Utilizzo Preciso degli Strumenti e Chiamata di Funzioni: Orchestrazione di Workflow Complessi
La capacità degli LLM di interagire con sistemi esterni – database, API, interpreti di codice – li ha trasformati in potenti agenti. Sia OpenAI che Anthropic hanno perfezionato le loro capacità di utilizzo degli strumenti, muovendosi verso un'orchestrazione più autonoma ed efficiente.
I recenti miglioramenti di Anthropic alla sua Claude Developer Platform, introdotti a novembre 2025, sono particolarmente degni di nota per la loro attenzione all'efficienza degli agenti. Hanno introdotto tre caratteristiche chiave:
Funzionalità Agentiche Avanzate
- Chiamata di Strumenti Programmatica: Claude può ora generare ed eseguire codice che invoca più strumenti direttamente all'interno di un ambiente di esecuzione gestito. Questo riduce drasticamente la latenza e il consumo di token eliminando i cicli di andata e ritorno attraverso il modello per ogni chiamata di strumento e l'elaborazione dei risultati successivi.
- Strumento di Ricerca Strumenti: Questo affronta la sfida della gestione di un vasto numero di strumenti. Invece di caricare tutte le definizioni degli strumenti in anticipo, Claude può scoprire e caricare dinamicamente solo gli strumenti di cui ha bisogno tramite una nuova funzionalità di ricerca.
- Esempi di Utilizzo degli Strumenti: Gli sviluppatori possono ora aggiungere modelli di utilizzo concreti direttamente nelle definizioni degli strumenti. Questi esempi, formattati esattamente come l'output reale di un LLM, migliorano le prestazioni di utilizzo degli strumenti di Claude dimostrando quando e come utilizzare uno strumento.
L'approccio di OpenAI, in particolare con la nuova Responses API, enfatizza anche una robusta integrazione degli strumenti. Mentre l'Assistants API v2 forniva già una migliore chiamata di funzioni e l'accesso a strumenti ospitati da OpenAI come Code Interpreter e File Search, la Responses API è progettata per integrarli in modo ancora più fluido. Continua a consentire agli sviluppatori di definire strumenti personalizzati utilizzando schemi JSON, che il modello può quindi chiamare.
Vediamo un esempio concettuale in Python che dimostra la chiamata di strumenti programmatica di Claude, mostrando come può orchestrare più operazioni attraverso un singolo blocco di codice:
import anthropic
import json
import os
client = anthropic.Anthropic()
def get_user_profile(user_id: str):
if user_id == "user123":
return {"id": "user123", "name": "Alice Smith", "email": "alice@example.com", "plan": "premium"}
return {"error": "User not found"}
def update_user_subscription(user_id: str, new_plan: str):
if user_id == "user123":
return {"status": "success", "user_id": user_id, "old_plan": "premium", "new_plan": new_plan}
return {"error": "User not found"}
tools = [
{
"name": "get_user_profile",
"description": "Recupera le informazioni del profilo per un determinato ID utente.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"user_id": {"type": "string", "description": "L'ID dell'utente."}
},
"required": ["user_id"]
}
},
{
"name": "update_user_subscription",
"description": "Aggiorna il piano di abbonamento per un utente.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"user_id": {"type": "string", "description": "L'ID dell'utente."},
"new_plan": {"type": "string", "description": "Il nuovo piano di abbonamento."}
},
"required": ["user_id", "new_plan"]
}
}
]
def chat_with_claude_tools(user_message: str, history: list):
history.append({"role": "user", "content": user_message})
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4.1-20250805",
max_tokens=2048,
messages=history,
tools=tools
)
# La logica per gestire i motivi di arresto tool_code o tool_use seguirebbe qui
return response.content[0].text
Questo approccio programmatico segnala un passaggio verso un comportamento agentico più robusto e meno soggetto a errori, in cui il ragionamento dell'LLM è espresso in codice piuttosto che in semplici prompt in linguaggio naturale per l'invocazione degli strumenti.
La Multimodalità Matura: Dai Pixel alla Praticità
Le capacità multimodali, un tempo una visione futuristica, sono ora un componente solido degli LLM leader. Nel 2025, stiamo vedendo queste capacità passare da impressionanti demo ad applicazioni pratiche basate su API.
GPT-4o ("Omni") di OpenAI, rilasciato a maggio 2024, è stato un punto di riferimento nell'unificazione delle modalità testo, audio e immagine in un'unica rete neurale. Sebbene l'accesso all'API di GPT-4o sia programmato per essere terminato a febbraio 2026, aprendo la strada alla serie GPT-5.1 più potente e a modelli specializzati come o3 e o4-mini (rilasciati ad aprile 2025), l'architettura multimodale sottostante persiste e migliora. Questi modelli possono accettare input di immagini e rispondere con testo e immagini. L'approccio "catena di pensiero multimodale" significa che possono ragionare sui problemi attraverso diverse modalità prima di formulare una soluzione.
Anche Claude di Anthropic offre capacità di visione, consentendo l'analisi e la comprensione delle immagini, in particolare con i modelli Opus e Sonnet. Questo è particolarmente utile per attività come l'analisi di documenti, l'interpretazione di diagrammi o la moderazione di contenuti visivi.
import openai
import base64
import requests
import os
def encode_image(image_path):
with open(image_path, "rb") as image_file:
return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
def analyze_image_with_openai_multimodal(image_path: str, prompt: str):
base64_image = encode_image(image_path)
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('OPENAI_API_KEY')}"
}
payload = {
"model": "gpt-5.1-latest-20251115",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"}}
]
}
],
"max_tokens": 500
}
response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
Sebbene impressionanti, i modelli multimodali presentano ancora delle sfide. Il riconoscimento di oggetti granulari o il ragionamento spaziale complesso possono essere meno robusti dei modelli di visione artificiale dedicati. Inoltre, l'interpretazione di indizi visivi ambigui o di immagini altamente specifiche del dominio può ancora portare a "allucinazioni".
L'Ascesa delle Architetture Agentiche: Oltre le Interazioni a Singolo Turno
Il passaggio dai semplici cicli di prompt-risposta ai complessi workflow agentici autonomi è una tendenza definitoria della fine del 2025. Gli sviluppatori stanno ora costruendo sistemi multi-step in cui gli LLM agiscono come orchestratori intelligenti, ragionando sui compiti, selezionando gli strumenti, eseguendo le azioni e perfezionando il loro approccio in base al feedback. Sebbene i framework come AI Agents 2025: Why AutoGPT and CrewAI Still Struggle with Autonomy evidenzino i limiti attuali dei sistemi auto-diretti, le nuove piattaforme native di OpenAI e Anthropic mirano a colmare questo divario.
La nuova Agents platform di OpenAI, basata sulla Responses API, è all'avanguardia di questo movimento. Introduce concetti come thread persistenti per la memoria conversazionale e l'accesso a strumenti ospitati da OpenAI come Web Search, File Search e Computer Use. L'Agents SDK with Tracing fornisce una cruciale osservabilità in questi complessi workflow, consentendo agli sviluppatori di eseguire il debug e comprendere il processo decisionale dell'agente.
Anche Anthropic è fortemente investita nelle capacità agentiche, in particolare per i casi d'uso aziendali. Il loro Claude Code e Claude Artifacts sono agenti specializzati, con Claude Code specificamente progettato per l'assistenza alla programmazione, ora incluso negli abbonamenti Team e Enterprise. L'introduzione di una Compliance API consente ai leader IT e della sicurezza di accedere programmaticamente alle metriche di utilizzo e dei contenuti, fondamentale per governare l'assistenza AI alla codifica in team di grandi dimensioni.
Oltre alle offerte API dirette, un robusto ecosistema di framework di AI agentica è maturato in modo significativo. LangChain, CrewAI, AutoGen (Microsoft), Phidata, LlamaIndex e LangGraph (parte di LangChain) sono ampiamente adottati. Questi framework forniscono lo scheletro architettonico per la costruzione di agenti sofisticati, astrattendo gran parte della complessità della gestione dello stato e dell'orchestrazione degli strumenti.
Fonti
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