GPT-5.3 Codex Spark vs GPT-5.6 Sol: OpenAI ritira la mossa della velocità

GPT-5.3 Codex Spark verrà ritirato. L'11 settembre 2026, il responsabile principale del prodotto di OpenAI, Thibault "Tibo" Sottiaux, ha dichiarato su X che la variante Codex più veloce sarebbe scomparsa "la prossima settimana" — poco più di sette mesi dopo il lancio — perché l'utilizzo era in costante calo e ora sono disponibili modelli migliori. Si tratta di una dichiarazione di un dirigente rilanciata tramite un post sui social, non di un avviso di dismissione datato: OpenAI non ha pubblicato una data di cessazione specifica nella propria documentazione sulla dismissione, e l'unica data agli atti è "la prossima settimana", che indica la settimana del 14 settembre. Ciò che non è in dubbio è la direzione. Per sette mesi GPT-5.3 Codex Spark ha rappresentato la questione aperta più interessante nella gamma di OpenAI — un modello che generava oltre 1.000 token al secondo e che tuttavia non ha mai ottenuto un prezzo pubblico. Il ritiro risponde a quella domanda con un no, e lascia GPT-5.6 Sol, il modello di punta da $5 / $30 rilasciato il 9 luglio 2026, come il modello che porta davvero avanti la proposta di coding a bassa latenza di OpenAI. Il confronto che questa pagina ha sempre tracciato — un'anteprima di velocità contro il modello di punta arrivato dopo — ora ha una conclusione.

Cosa ha annunciato Open​AI, e cosa no

L'annuncio stesso è scarno, e vale la pena essere precisi su quanto lo sia. Sottiaux ha presentato la chiusura come il modello che ha "avuto il suo momento" e come il momento di "fare spazio al futuro", con l'utilizzo in calo e modelli disponibili significativamente migliori come motivazioni. Nessun sostituto è stato nominato. Nessun percorso di migrazione è stato offerto. Nessuna data è stata fornita oltre a "la prossima settimana". Il ritiro è stato ripreso da molteplici testate indipendenti — tra cui BlockBeats, TechFlow, TokenPost, l'edizione cinese di Cointelegraph e Digit — ed è questo che lo rende corroborato anziché un singolo post, ma ognuna di esse sta riportando la stessa dichiarazione dirigenziale. Nessuno ha ancora un documento di OpenAI a cui fare riferimento.

Questo conta per una ragione pratica: se stai pianificando in base a una scadenza, la scadenza è flessibile. "La prossima settimana" dall'11 settembre significa la settimana che inizia il 14 settembre, e OpenAI si è lasciata margine per spostarla. L'interpretazione prudente è che GPT-5.3 Codex Spark non sia qualcosa su cui costruire qualcosa di nuovo a partire da questa settimana, e che qualsiasi flusso di lavoro che vi dipenda dovrebbe essere migrato prima di metà settembre, non dopo.

Cos'era Spark, e perché la dismissione non è una sorpresa

GPT-5.3 Codex Spark è stato lanciato a febbraio 2026 — secondo i resoconti il 12 febbraio — come anteprima di ricerca anziché come prodotto. È stato il primo modello di OpenAI progettato specificamente per la programmazione in tempo reale, dove i millisecondi tra la pressione di un tasto e la risposta contano più di un punto di benchmark, ed è stato il primo traguardo pubblico nella partnership di OpenAI del gennaio 2026 con il produttore di chip Cerebras. Girava sul Wafer Scale Engine 3 di Cerebras, il chip grande quanto un piatto da portata con quattro trilioni di transistor, che mantiene i pesi del modello on-chip ed evita il collo di bottiglia della larghezza di banda di memoria che domina la latenza nell'inferenza GPU ordinaria. Oltre al silicio, OpenAI ha ridotto l'overhead per singolo round-trip di circa l'80%, l'overhead per token di circa il 30% e il time-to-first-token di circa il 50% tramite connessioni WebSocket persistenti e modifiche alle Responses API, con il percorso WebSocket abilitato per impostazione predefinita per Spark.

I compromessi erano già insiti fin dal primo giorno. Spark è un modello solo testo con contesto da 128K, il che lo colloca molto indietro rispetto ai modelli di punta attuali in termini di capacità. E sui benchmark di ingegneria del software agentica che OpenAI stessa cita, si colloca ben al di sotto del GPT-5.3 Codex completo — 58,4% contro 77,3% su Terminal-Bench 2.0, entrambi riportati dal fornitore — perché adotta per impostazione predefinita uno stile di lavoro leggero, che apporta modifiche minime e mirate e non esegue test a meno che tu non glielo chieda esplicitamente. La velocità era il prodotto, e il prodotto era un'anteprima. Un'anteprima che non viene mai promossa è un'anteprima che prima o poi viene disattivata, e sette mesi senza alcun annuncio di disponibilità generale erano il segnale molto prima del post di questa settimana.

La questione API è ora chiusa definitivamente

Il numero di punta attribuito a Spark nei tracker di terze parti è di 1,75 $ per milione di token di input e 14,00 $ per milione di token di output — identico a quello del GPT-5.3 Codex completo. Considera quel numero una finzione, e ora consideralo permanentemente fittizio. Spark è stato offerto agli abbonati a ChatGPT Pro tramite l'app Codex, la CLI Codex e l'estensione per VS Code, con accesso API esteso solo a partner di design selezionati e con limiti di frequenza propri e separati anziché i consueti bucket di utilizzo. OpenAI non ha mai pubblicato un prezzo API pubblico per esso e, con il modello in fase di ritiro, non lo farà mai. Un prezzo su un tracker per un modello senza endpoint pubblico è sempre stato un numero al quale non potevi acquistare; ora è un numero per un modello che non esisterà.

Il rovescio della medaglia è che la dismissione è insolitamente pulita. Non ci sono chiavi API da ruotare, nessun endpoint da reindirizzare, nessuna tabella prezzi da ripianificare, perché non è mai esistita un'API generale, fin dall'inizio. Le persone effettivamente coinvolte sono gli abbonati a ChatGPT Pro che usano Spark all'interno dell'app Codex e della CLI, e la loro migrazione è un cambio di selettore di modello, non un progetto di ingegneria.

Dove è andata a finire davvero la storia del coding in tempo reale

Il successore di Spark non è un altro modello piccolo. È un livello di servizio su uno grande. In agosto 2026, Cerebras e Open​AI hanno annunciato la "Ultrafast mode", un nuovo livello nell'API di Open​AI che esegue GPT-5.6 Sol fino a 750 token di output al secondo — fino a 14 volte più veloce dell'elaborazione Standard, sugli stessi pesi, con l'intelligenza del modello Standard invariata. È entrata in anteprima limitata il 13 agosto 2026 con un gruppo selezionato di clienti API, nessun prezzo pubblicato e accesso in espansione man mano che la capacità lo consente. Cerebras afferma che tra i primi tester figurano Jane Street, Podium, Basis e Rogo, e che su Humanity's Last Exam il livello Ultrafast ha risposto all'intero set di 2.500 domande in circa 11 ore, contro più di 78 ore per una configurazione più lenta comparabile. Si tratta di cifre fornite dal fornitore e dai partner, non riprodotte, e il livello è ancora in anteprima limitata senza prezzo — quindi lo stato onesto è "annunciato e parzialmente disponibile", non "acquistabile".

La lettura strategica è la parte interessante. Quando Open​AI voleva il coding sotto il secondo a febbraio, ha costruito un piccolo modello dedicato e lo ha servito su Cerebras. Quando sei mesi dopo voleva la stessa latenza, ha invece messo il modello di frontiera su Cerebras. Questa è una scommessa diversa: invece di mantenere un modello veloce e ristretto accanto a uno intelligente e lento, Open​AI sta facendo collassare i due su un unico insieme di pesi e differenziandosi sull'infrastruttura di serving. Se questo tiene, non c'è nulla a forma di Spark da aspettare — la versione veloce di ogni futuro modello di punta è un tier, non un nome di modello.

Cosa puoi effettivamente chiamare oggi

Tolti l'anteprima e il ritiro, la gamma Open​AI per il coding effettivamente invocabile è composta da due modelli con prezzi pubblicati.

GPT-5.3 Codex — 1,75 $ per milione di token di input, 14,00 $ per milione di output, input in cache a 0,175 $. Una finestra di contesto di 400K token con un limite di output di 128K. Il modello di coding agentico di OpenAI, nell'API pubblica da febbraio 2026.

• GPT-5.6 Sol — 5,00 $ per milione di token di input e 30,00 $ per milione di token di output per richieste fino a 32K token di input, che salgono a 10 $ / 45 $ oltre tale soglia, con input in cache a 0,50 $ e scritture in cache a 6,25 $. Contesto di circa 1,05M token con un limite di output di 128K e input di testo, immagini e file. Il modello di punta di OpenAI, rilasciato il 9 luglio 2026.

Entrambi sono su OrcaRouter ai prezzi di listino dei fornitori con margine dello 0% — la linea da $1,75 / $14 e la linea da $5 / $30 sono i prezzi qui, non una versione rivenduta. Un ribasso del fornitore è attivo da questo lato lo stesso giorno in cui il fornitore lo effettua, perché OrcaRouter passa il prezzo di listino invece di applicare un nuovo ricarico.

GPT-5.3 Codex Spark vs GPT-5.6 Sol, dimensione per dimensione

• Velocità — GPT-5.3 Codex Spark a oltre 1.000 token al secondo su hardware Cerebras, dato dichiarato dal fornitore, l'intera ragione della sua esistenza; GPT-5.6 Sol a circa 244 token di output al secondo nelle nostre misurazioni su OrcaRouter ad agosto 2026. Sul tier base non c'è paragone — anche se il tier Ultrafast riduce il divario a circa un terzo, per quanti clienti vi hanno accesso.

• Prezzo — GPT-5.3 Codex Spark non ha mai avuto un prezzo API pubblico e ora non lo avrà mai; GPT-5.6 Sol a $5 / $30 sul livello base, $10 / $45 oltre 32K token di input.

• Contesto — GPT-5.3 Codex Spark a 128K, solo testo; GPT-5.6 Sol a circa 1,05M con input di testo, immagini e file.

• Coding agentico — GPT-5.3 Codex Spark al 58,4% su Terminal-Bench 2.0, riportato dal fornitore; GPT-5.6 Sol a 47 sull'Intelligence Index v4.3 di Artificial Analysis, misurato indipendentemente, rispetto a circa $1,99 di calcolo per attività dell'Index. L'Index è un composito di dieci valutazioni tra cui Terminal-Bench v4.0, quindi non è direttamente comparabile a un punteggio di un singolo benchmark — ma è l'unico numero qui che nessuno presso Open​AI ha scritto.

• Stile di lavoro — GPT-5.3 Codex Spark apportava modifiche minime e saltava per impostazione predefinita l'esecuzione dei test; GPT-5.6 Sol è il flagship agentico completo con ragionamento e uso degli strumenti.

• Accesso — GPT-5.3 Codex Spark era un'anteprima di ricerca di ChatGPT Pro, in dismissione la settimana del 14 settembre 2026 secondo una dichiarazione di un dirigente di OpenAI; GPT-5.6 Sol è un modello API pubblico con un prezzo pubblicato.

Se l'unica cosa che vuoi è una prima bozza rapida di una piccola modifica, il design di Spark era l'ideale — e da questa settimana quell'opzione si sta chiudendo. Se vuoi un agente che legge un repository, pianifica una modifica, esegue i test e itera finché non passano, Spark non ha mai cercato di essere questo, e GPT-5.6 Sol è il modello che lo è.

Se Spark faceva parte del tuo flusso di lavoro, questa è la migrazione

Per la maggior parte dei lettori la risposta onesta è che non cambia nulla, perché GPT-5.3 Codex Spark non è mai stato richiamabile al di fuori di un abbonamento Pro. Se eri uno degli utenti Pro che lo usavano nell'app Codex o nella CLI, la decisione su cosa usare al suo posto è semplice: GPT-5.3 Codex per il lavoro agentico di tipo coding a $1,75 / $14, e GPT-5.6 Sol per le chiamate difficili, a lungo contesto e multimodali a $5 / $30. Entrambi hanno prezzi pubblicati, entrambi sono nell'API pubblica ed entrambi sono raggiungibili tramite un unico endpoint OrcaRouter con una sola chiave, quindi il passaggio è un cambio di stringa del modello anziché un secondo contratto con un fornitore. Se un carico di lavoro si rivela sensibile alla latenza una volta che Spark non c'è più, è il DSL di routing a rendere sostenibile il fallback: invia le brevi modifiche interattive a GPT-5.3 Codex ed escala il lavoro a lungo orizzonte a GPT-5.6 Sol, con failover automatico se un provider ti applica un rate limit a metà esecuzione.

L'unica cosa da non fare è aspettare un successore di Spark. Non ne è stato annunciato nessuno, e le prove di agosto indicano la direzione opposta: la risposta di Open​AI al coding veloce è un tier servito da Cerebras sul modello di punta, attualmente in anteprima limitata e senza un prezzo pubblicato. Vale la pena tenerlo d'occhio, ma è impossibile pianificarci sopra.

Cosa ti dice davvero questo pensionamento

Tre cose meritano di essere portate avanti. Innanzitutto, una "research preview" che va avanti per sette mesi senza un annuncio di disponibilità generale è una decisione di prodotto al rallentatore: l'avviso di dismissione è la fine di un processo, non una sorpresa. In secondo luogo, il segnale sul prezzo era disponibile fin dall'inizio: un modello a cui non è mai stato assegnato un prezzo pubblico non ha mai ricevuto il via libera interno per esserlo. In terzo luogo, la corsa alla latenza si è spostata verso il segmento alto del mercato. La domanda interessante non è più se un modello piccolo possa essere veloce, ma se un modello di frontiera possa essere abbastanza veloce da contare — e ormai è una questione di infrastruttura di serving, ed è per questo che Cerebras continua a comparire negli annunci di Open​AI e che una partnership sui chip del valore dichiarato di oltre 20 miliardi di dollari è ciò che va tenuto d'occhio, più che il nome del modello.

GPT-5.3 Codex Spark si è guadagnato il suo posto: è stata la prima vera risposta a «e se la latenza fosse la funzionalità?», e 1.000 token al secondo su un chip wafer-scale erano davvero una novità. Ma non è mai diventato qualcosa che si potesse acquistare. I modelli che puoi acquistare sono GPT-5.3 Codex a 1,75 $ / 14 $ e GPT-5.6 Sol a 5 $ / 30 $, entrambi su un unico endpoint al prezzo di listino con markup dello 0% e failover automatico — e se il ritiro di Spark ha un insegnamento pratico, è che il modello richiamabile è quello su cui vale la pena costruire.