Posso eseguire o1-pro localmente?

No. o1-pro è solo API e non sono stati rilasciati pesi aperti, quindi il deployment locale non è possibile.

Quanto costa o1-pro e qual è la sua finestra di contesto?

OpenAI lo prezza a 150,00$ per milione di token in input e 600,00$ per milione di token in output, con una finestra di contesto da 200.000 token.

In cosa differisce o1-pro da o1 standard?

Entrambi usano ragionamento basato su reinforcement learning, ma o1-pro dedica più calcolo per query, che secondo OpenAI produce risposte più coerenti e corrette su problemi difficili — a un prezzo significativamente più alto.

O1 pro

5509°

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OpenAI | contesto di 200.000 token | $150.00/M input, $600.00/M output. La serie o1 di modelli è addestrata con reinforcement learning per pensare prima di rispondere e svolgere ragionamenti complessi. Il modello o1-pro usa più potenza di calcolo per pensare più a fondo e fornire risposte costantemente migliori.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

o1-pro è il modello di ragionamento a più alta potenza di calcolo di OpenAI, costruito sulla stessa base di reinforcement learning di o1 ma con più tempo per riflettere prima di rispondere. Questo calcolo extra si traduce in prestazioni più coerenti su problemi difficili — quelli in cui un modello più economico a volte sbaglia. È adatto a ricercatori, ingegneri e analisti che necessitano risposte affidabili su compiti complessi e possono sostenere una fattura API importante.

Conosciuto per

Ragionamento interno esteso prima di rispondere, riducendo errori su problemi difficili.
Finestra di contesto da 200.000 token per gestire documenti lunghi e grandi basi di codice.
Capacità di visione insieme al ragionamento testuale.
Risposte costantemente migliori rispetto a o1 standard sugli stessi prompt difficili.

Attenzione a

A 150$/M input e 600$/M output, i costi salgono rapidamente — prototipa altrove prima.
Pesi chiusi, solo API: nessun deployment locale, nessun fine-tuning, nessun uso offline.
Più lento per design; il tempo extra di riflessione non è adatto ad applicazioni sensibili alla latenza.

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gpt oss 120b Turbo
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $0.15/M, output $0.60/M
GPT-6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.10/M, output $0.50/M
GPT-5.6 Sol
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $4.00/M, output $20.00/M
GPT-6.1 Sol
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $2.00/M, output $10.00/M

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Domande frequenti

Posso eseguire o1-pro localmente?: No. o1-pro è solo API e non sono stati rilasciati pesi aperti, quindi il deployment locale non è possibile.
Quanto costa o1-pro e qual è la sua finestra di contesto?: OpenAI lo prezza a 150,00$ per milione di token in input e 600,00$ per milione di token in output, con una finestra di contesto da 200.000 token.
In cosa differisce o1-pro da o1 standard?: Entrambi usano ragionamento basato su reinforcement learning, ma o1-pro dedica più calcolo per query, che secondo OpenAI produce risposte più coerenti e corrette su problemi difficili — a un prezzo significativamente più alto.

Verdetto del capitano
Il modello di ragionamento più affidabile offerto da OpenAI, ma il prezzo significa che devi essere molto sicuro di averne bisogno.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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