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Articoli pratici per orientarti tra strumenti, modelli, costi, workflow e decisioni operative legate all'AI.
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Modelli AI
Claude Fable 5 vs Opus 4.8
Quando usare il modello più potente senza sprecare token
Fable 5 costa circa il doppio di Opus 4.8 via API. Ha senso quando il task è lungo, autonomo, costoso da supervisionare o ad alto impatto. Per lavoro quotidiano, debug circoscritti e bozze, Opus resta spesso la scelta più equilibrata.
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Modelli AI
Fable 5 vs GPT, Gemini e altri modelli frontier: cosa dicono davvero i benchmark
I benchmark raccontano una storia abbastanza chiara: Fable 5 è molto forte su coding agentico, knowledge work e task lunghi, ma paga questa forza con prezzo alto e velocità non da primo posto. La scelta non è Fable contro tutti: è capire quando il suo margine giustifica costo, fallback e complessità.
Modelli AI
Perché Fable 5 e Mythos 5 sono stati bloccati?
Fable 5 e Mythos 5 sono stati bloccati dopo una direttiva del governo degli Stati Uniti legata a ragioni di sicurezza nazionale. Secondo Anthropic, il governo ha indicato un possibile metodo di jailbreak di Fable 5, ma l'azienda sostiene che il caso riguardi vulnerabilità minori già note e capacità disponibili anche in altri modelli pubblici.
Modelli AI
DeepSeek: quando conviene evitarlo
DeepSeek può essere molto potente e conveniente, soprattutto quando usi modelli open-weight in locale o tramite provider controllati. Il rischio cresce quando inserisci dati personali, aziendali o regolati nell'app o API ufficiale senza verificare dove vengono conservati, come vengono usati e quali obblighi normativi si applicano.
Modelli AI
MAI-Image-2.5 vs ChatGPT e Nano Banana
MAI-Image-2.5 porta Microsoft nella fascia alta dei modelli per immagini. Nella classifica Arena del 5 giugno 2026 è dietro gpt-image-2, Reve 2.0 e Gemini 3.1 Flash Image Preview, ma supera Nano Banana Pro 2K e GPT-image-1.5. Il punto più forte è l'editing, dove Microsoft dichiara un secondo posto nella leaderboard Image Edit.
Modelli AI
Microsoft MAI: cosa cambia per Copilot
Microsoft MAI è la famiglia di modelli proprietari con cui Microsoft vuole rafforzare Copilot in ragionamento, codice, immagini, voce e trascrizione. Per chi sceglie strumenti AI, il punto non è il nome del modello: è capire quando Copilot può diventare più competitivo rispetto a ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot ed ElevenLabs.
Modelli AI
Kimi K2.7 Code: benchmark, prezzi e confronto con GPT-5.5 e Opus 4.8
Kimi K2.7 Code è il modello agentico per coding con cui Moonshot prova a spostare la gara su un terreno pratico: task lunghi, tool use, contesto 256K e costo per token basso. Nei benchmark ufficiali migliora nettamente K2.6 e si avvicina ai frontier in alcuni test, ma la vera domanda è se il rapporto prezzo/prestazioni basta per preferirlo nei workflow reali.
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Agenti AI
Context window, context rot e sessioni stateless
I concetti da capire prima di riempire una chat o avviare un agente
La context window è la quantità di informazioni che un modello può usare in una richiesta o conversazione. Non è memoria infinita: se la riempi con log, file, tentativi e discussioni laterali, il modello può diventare meno affidabile e più costoso. Context rot indica proprio questo degrado pratico. Le sessioni API sono spesso stateless se non passi o persisti tu la cronologia, quindi conviene salvare decisioni e specifiche in file, non solo nella chat.
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Agenti AI
Come organizzare il contesto per agenti AI di coding
Un agente di coding lavora meglio quando non deve ricostruire ogni volta cosa vuoi. Il contesto va distribuito: le decisioni di prodotto in una spec, le regole ricorrenti in AGENTS.md, i workflow ripetibili in skill, le procedure consolidate in script e le esplorazioni rumorose in subagent o chat separate. Così puoi ripartire da sessioni pulite senza perdere memoria utile e senza usare sempre il modello più potente.
Agenti AI
Il comando /goal in Claude Code e Codex
Il comando /goal serve a far lavorare un agente oltre il singolo prompt, mantenendo una definizione di done visibile e verificabile. In Claude Code è una condizione di completamento valutata dopo ogni turno. In Codex è Goal mode: un obiettivo persistente legato al thread, che puoi mettere in pausa, modificare, riprendere o cancellare.
Agenti AI
Spec driven development con AI
Lo spec driven development con AI trasforma una richiesta di prodotto in artefatti espliciti: requisiti, design tecnico, task e verifiche. Serve quando un coding agent deve lavorare su feature non banali, con edge case, vincoli di architettura o più persone coinvolte. Non serve per ogni modifica: sui fix piccoli un prompt ben scritto o un /goal delimitato resta più veloce.
Agenti AI
Vibe coding: cos'è e quando usarlo
Vibe coding significa descrivere a un modello AI che cosa vuoi costruire e lasciare che generi codice, pagine o app mentre tu guidi il risultato con prompt, preview e correzioni successive. Il termine è stato reso popolare da Andrej Karpathy nel 2025. Funziona bene per prototipi, tool personali e prime versioni, ma diventa rischioso quando servono sicurezza, manutenzione, test e responsabilità tecnica.
Agenti AI
CLAUDE.md o AGENTS.md: dove mettere le istruzioni per il tuo agente
CLAUDE.md e AGENTS.md sono file Markdown che spiegano a un agente di coding come lavorare in un repository: comandi, test, vincoli, stile e file da non toccare. Se lavori solo con Claude Code, un buon CLAUDE.md può bastare. Se usi Codex, Copilot, Zed, Cursor o altri agenti, conviene rendere AGENTS.md la fonte canonica e farlo importare da CLAUDE.md.
Agenti AI
MCP o CLI: come collegare strumenti a un agente AI
MCP è un protocollo per collegare agenti AI a strumenti, dati e servizi esterni tramite server con tool e schemi espliciti. Una CLI è un comando da terminale che l'agente può eseguire, leggere e verificare con exit code e output. Per strumenti locali e script di progetto, parti quasi sempre da una CLI ben documentata. Promuovi a MCP quando lo strumento deve essere condiviso tra agenti, richiede auth strutturata o va governato centralmente.
Agenti AI
Skill degli agenti AI: quando crearne una e come
Una skill è un pacchetto di istruzioni, file di supporto e talvolta script che un agente carica solo quando riconosce un certo tipo di lavoro. Crea una skill quando una procedura si ripete, ha passaggi precisi e non deve stare sempre nel contesto dell'agente. Lascia invece in CLAUDE.md o AGENTS.md le regole valide in ogni sessione, e usa MCP quando il problema è accedere a un sistema esterno con permessi e dati condivisi.
Agenti AI
LLM Wiki, RAG o Graphify: come dare conoscenza agli agenti
Una LLM Wiki è una base di conoscenza compilata in pagine leggibili, collegate e pensate per essere navigate da un agente. RAG recupera frammenti rilevanti da un corpus indicizzato a ogni domanda. Graphify rappresenta un terzo filone: trasforma codice, documenti e media in un knowledge graph interrogabile. La scelta dipende da dimensione, volatilità, bisogno di sintesi e relazioni tra le fonti.
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Prezzi e piani
Quanto costa un coding agent AI
Crediti, token e piani da capire prima di lasciare lavorare un agente
Il costo di un coding agent non dipende solo dal prezzo mensile. Dipende da modello scelto, token consumati, contesto caricato, durata della sessione e numero di tentativi. Dopo il passaggio di GitHub Copilot agli AI Credits, conviene ragionare per task: autocomplete e chat brevi sono prevedibili, agenti lunghi su repository grandi possono diventare molto più costosi.
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Prezzi e piani
Come risparmiare token AI
Risparmiare token non significa solo scrivere prompt più corti. Il costo reale dipende da contesto inviato, output generato, retry, modello scelto, cache e strumenti usati dagli agenti. Le leve più efficaci sono: tenere stabile il prefisso del prompt, spostare contenuto variabile alla fine, usare modelli economici per fasi semplici, limitare output e fermare gli agenti con scope e budget chiari.
Prezzi e piani
Un solo abbonamento AI: quale scegliere
Se puoi pagare un solo abbonamento AI, scegli ChatGPT Plus per versatilità, immagini, file, Codex e uso quotidiano; Claude Pro per scrittura lunga, ragionamento e Claude Code; Google AI Pro se vivi in Gmail, Docs, Drive e ti serve anche storage. Il piano gratis basta se usi l'AI a blocchi, non lavori su file lunghi e accetti limiti variabili.
Prezzi e piani
Quanto costa davvero usare Fable 5
Fable 5 ha un prezzo API di riferimento pari a $10 per 1M token input e $50 per 1M token output. Il costo diventa sostenibile quando riduce retry, supervisione o rischio su task ad alto valore. Diventa overkill quando lo usi per bozze brevi, sintesi semplici o sessioni agentiche senza budget.
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