GPT-3.5-Turbo è il modello di linguaggio che OpenAI ha lanciato il 1° marzo 2023 insieme alle prime API di ChatGPT, e che per oltre un anno ha alimentato la versione gratuita del chatbot. Oggi, nel 2026, è un modello legacy: rimosso da ChatGPT nel luglio 2024 e superato da generazioni ben più capaci. Questa guida spiega cos’è GPT-3.5-Turbo, come funziona, quanto costava, perché ha avuto un impatto enorme sul mercato e cosa usare oggi al suo posto.
In questo articolo scoprirai:
- Cos’è GPT-3.5-Turbo
- Come funziona GPT-3.5-Turbo
- GPT-3 e GPT-3.5-Turbo: cosa cambiava
- Caratteristiche tecniche di GPT-3.5-Turbo
- Le tappe di GPT-3.5-Turbo: dalla prima release al ritiro
- Le applicazioni pratiche che ha reso possibili
- Perché è stato superato
- Cosa usare oggi al suo posto, e cosa controllare nella migrazione
Cos’è GPT-3.5-Turbo
GPT-3.5-Turbo è un modello della famiglia Generative Pretrained Transformer ottimizzato per il dialogo. Rispetto ai modelli “completion” della serie precedente, è addestrato per seguire istruzioni conversazionali e riceve i messaggi in un formato strutturato a ruoli (system, user, assistant), lo stesso schema che ancora oggi tutte le API di OpenAI utilizzano.
Il suo dato più dirompente non fu la qualità, ma il prezzo: 0,002 dollari ogni 1.000 token, circa dieci volte meno del precedente text-davinci-003. È stato quel taglio di costo, più della potenza pura, a far nascere la prima ondata di prodotti commerciali costruiti sui modelli linguistici.
Come funziona GPT-3.5-Turbo
GPT-3.5-Turbo è un modello di linguaggio basato su transformer, l’architettura descritta nel 2017 nel paper Attention Is All You Need: una classe di modelli di apprendimento profondo che utilizzano la self-attention per pesare la rilevanza reciproca delle parole in un testo. Il modello non “capisce” la domanda: predice il token successivo più probabile, uno dopo l’altro, condizionato da tutto ciò che ha già letto e scritto. È questo meccanismo che produce risposte coerenti anche quando le istruzioni sono complesse o ambigue.
La gestione del contesto conversazionale funziona in modo meno magico di quanto sembri: il modello non ha memoria. A ogni richiesta l’applicazione rispedisce l’intera cronologia dei messaggi, e quando questa supera la finestra di 16.000 token i messaggi più vecchi vengono troncati. È il motivo per cui i vecchi chatbot basati su GPT-3.5-Turbo “dimenticavano” l’inizio delle conversazioni lunghe, un limite che i modelli attuali hanno ampiamente superato.
GPT-3 e GPT-3.5-Turbo: cosa cambiava
GPT-3 aveva già dimostrato che un modello linguistico su larga scala poteva generare testi coerenti, rispondere a domande e tradurre lingue. Restavano però due problemi concreti: risposte incoerenti o fuorvianti e un costo computazionale elevato.
GPT-3.5-Turbo interveniva proprio lì. Grazie all’addestramento con RLHF (apprendimento per rinforzo da feedback umano) seguiva le istruzioni in modo molto più affidabile, e grazie alle ottimizzazioni di inferenza costava una frazione del predecessore. Non era un modello più “grande”: era un modello più allineato e più economico.
Vale la pena chiarire che l’RLHF non nasce con GPT-3.5-Turbo. OpenAI l’aveva già applicato con InstructGPT, presentato nel gennaio 2022 e documentato nel paper Training language models to follow instructions with human feedback: annotatori umani ordinavano per preferenza le risposte del modello, quelle classifiche addestravano un reward model, e il reward model guidava la messa a punto finale. Il risultato controintuitivo di quel lavoro fu che una versione da 1,3 miliardi di parametri veniva preferita dagli utenti rispetto a GPT-3 da 175 miliardi. La lezione — l’allineamento conta più della scala pura — è esattamente quella che GPT-3.5-Turbo ha portato su scala commerciale.
Caratteristiche tecniche di GPT-3.5-Turbo
- Architettura: transformer con meccanismo di self-attention, che cattura le dipendenze tra le parole di un testo anche a distanza.
- Finestra di contesto: 4.096 token alla prima release; la variante gpt-3.5-turbo-16k (giugno 2023) l’ha portata a 16.000 token, poi diventati standard con la versione 0125 del gennaio 2024.
- Knowledge cutoff: settembre 2021. Il modello non conosce nulla di ciò che è accaduto dopo quella data.
- Multilingua: addestrato su un corpus in molte lingue, con qualità buona in italiano ma nettamente inferiore all’inglese.
- Function calling: introdotto con la versione di giugno 2023, ha aperto la strada agli agenti e all’integrazione con strumenti esterni.
- Solo testo: nessuna capacità multimodale, quindi niente immagini, audio o video.
Le tappe di GPT-3.5-Turbo: dalla prima release al ritiro
La parabola del modello si legge bene attraverso le sue versioni datate, che OpenAI identifica con il mese e il giorno di rilascio.
- 1 marzo 2023 — gpt-3.5-turbo-0301: debutto insieme alle API di ChatGPT e Whisper. Contesto di 4.096 token, prezzo unico di 0,002 $ ogni 1.000 token.
- 13 giugno 2023 — gpt-3.5-turbo-0613: arriva il function calling, insieme alla variante a 16k di contesto e a un taglio del 25% sul prezzo dei token di input. È l’aggiornamento più importante della vita del modello: da qui in poi un LLM può dichiarare quando vuole invocare uno strumento esterno, ed è il seme di tutta l’attuale generazione di agenti.
- Novembre 2023 — gpt-3.5-turbo-1106: introduce l’output JSON garantito e le chiamate a funzioni multiple in parallelo.
- 25 gennaio 2024 — gpt-3.5-turbo-0125: i 16.000 token di contesto diventano lo standard dell’alias e i prezzi scendono ancora, con un dimezzamento sul lato input.
- 13 giugno 2024: spegnimento definitivo delle versioni 0301 e 0613. Le applicazioni che avevano fissato quegli identificativi nel codice smettono semplicemente di rispondere.
- 18 luglio 2024: GPT-4o mini sostituisce GPT-3.5 nell’interfaccia di ChatGPT.
Il pattern è istruttivo per chiunque costruisca su API di terze parti: in sedici mesi il modello è passato da stato dell’arte a spento, e chi aveva scritto gpt-3.5-turbo-0613 nel codice se n’è accorto in produzione.
Applicazioni pratiche di GPT-3.5-Turbo
Tra il 2023 e il 2024 GPT-3.5-Turbo è stato il motore di fatto di chatbot, assistenti virtuali, strumenti di sintesi e generatori di contenuti. Il pattern più diffuso era il RAG (recupero di documenti da un database vettoriale e generazione della risposta a partire da quei documenti), un’architettura che ha permesso di aggirare il knowledge cutoff del settembre 2021 e che resta valida ancora oggi.
Molte di queste applicazioni sono ancora in produzione. Se ne gestisci una, i segnali che è ora di aggiornarla sono ricorrenti: allucinazioni su richieste fattuali, difficoltà a rispettare formati di output strutturati come il JSON, e prestazioni deboli in italiano su testi tecnici. Sono tutti limiti del modello, non dei prompt: nessuna riscrittura del system message li risolve.
Perché GPT-3.5-Turbo è stato superato
Il sorpasso è iniziato con GPT-4, molto più accurato sui compiti di ragionamento come documenta il GPT-4 Technical Report, ma il colpo definitivo è arrivato nel luglio 2024 con GPT-4o mini: un modello più capace, multimodale e più economico di GPT-3.5-Turbo. Nello stesso momento OpenAI ha rimosso GPT-3.5 dall’interfaccia di ChatGPT, dove non è più selezionabile da nessun piano.
Il punto è che la sostituzione non ha richiesto alcun compromesso. Di solito un modello più bravo costa di più, e la scelta diventa un calcolo tra qualità e budget: qui invece il successore era contemporaneamente migliore e meno caro, il che ha reso la migrazione una decisione senza contropartite. È una dinamica che si è ripetuta a ogni generazione successiva ed è la ragione per cui restare fermi su un modello vecchio, nell’ecosistema degli LLM, non è mai una scelta di risparmio.
Sul fronte API, le versioni datate gpt-3.5-turbo-0301 e gpt-3.5-turbo-0613 sono state spente il 13 giugno 2024. L’alias gpt-3.5-turbo punta oggi alla release 0125 e resta raggiungibile come modello legacy, ma OpenAI ne sconsiglia l’adozione per nuovi progetti.
Cosa usare oggi al posto di GPT-3.5-Turbo
Nel 2026 il paragone non regge più su nessuna dimensione: i modelli attuali della famiglia GPT-5 hanno finestre di contesto di ordini di grandezza superiori, ragionamento a step, capacità multimodali e un costo per token comunque competitivo. Se stai migrando un’integrazione ferma a GPT-3.5-Turbo, la sostituzione naturale è un modello “mini” della generazione corrente: stesso profilo di costo, qualità incomparabile.
Attenzione a un dettaglio pratico della migrazione: il formato dei messaggi a ruoli è rimasto identico, quindi il codice cambia poco, ma i prompt scritti per GPT-3.5-Turbo tendono a essere iper-dettagliati e prescrittivi. Sui modelli recenti quelle istruzioni ridondanti peggiorano il risultato invece di migliorarlo: conviene riscriverli in forma più asciutta.
Ci sono altri due punti da verificare prima di considerare chiusa la migrazione. Il primo riguarda le impalcature costruite per aggirare i limiti del vecchio modello: riassunti automatici della cronologia, chunk di documenti tenuti volutamente piccoli, controlli a valle che riparavano il JSON malformato. Con una finestra di contesto ampia e output strutturati affidabili, quel codice non serve più e spesso degrada la qualità. Il secondo riguarda i costi: i modelli recenti fatturano in modo diverso i token di input, quelli di output e quelli di ragionamento, quindi una stima basata sul conteggio complessivo può portare fuori strada. Meglio misurare su un campione reale di traffico prima di ricalcolare il budget.
GPT-3.5-Turbo: l’eredità di un modello spartiacque
GPT-3.5-Turbo non è stato il modello più potente della sua epoca, ma è stato quello che ha reso l’IA generativa economicamente accessibile. Ha definito il formato a ruoli, ha introdotto il function calling nell’uso di massa e ha abbassato la barriera d’ingresso al punto da far nascere un intero ecosistema di prodotti. Oggi è archeologia informatica utile: capire come funzionava, e dove falliva, spiega molte delle scelte progettuali dei modelli che usiamo adesso.
Fonti
- Introducing ChatGPT and Whisper APIs, OpenAI, 1 marzo 2023 — annuncio di lancio di GPT-3.5-Turbo e del prezzo di 0,002 $ ogni 1.000 token.
- Function calling and other API updates, OpenAI, 13 giugno 2023 — introduzione del function calling, della variante a 16k e del taglio di prezzo.
- Aligning language models to follow instructions, OpenAI, 27 gennaio 2022 — il lavoro su InstructGPT da cui deriva l’RLHF di GPT-3.5.
- Training language models to follow instructions with human feedback, Ouyang et al., arXiv, 4 marzo 2022 — il paper che descrive la pipeline RLHF di InstructGPT.
- Deprecations, OpenAI Platform Docs, aggiornato al 2026 — calendario ufficiale di dismissione dei modelli, incluse le versioni 0301 e 0613.
- GPT-4o mini: advancing cost-efficient intelligence, OpenAI, 18 luglio 2024 — sostituzione di GPT-3.5 in ChatGPT.
- Models, OpenAI Platform Docs, aggiornato al 2026 — specifiche di contesto, prezzi e disponibilità dei modelli.
- GPT-4 Technical Report, OpenAI, arXiv, 15 marzo 2023 — dati sul salto di accuratezza rispetto alla generazione GPT-3.5.
- Attention Is All You Need, Vaswani et al., arXiv, 12 giugno 2017 — il paper che introduce l’architettura transformer alla base del modello.
Per una panoramica completa di tutti i modelli e delle funzioni di ChatGPT, vedi la nostra guida completa a ChatGPT.
Domande frequenti
Cos'è GPT-3.5-Turbo?
GPT-3.5-Turbo è una versione aggiornata del modello di linguaggio di OpenAI, evoluzione di GPT-3. È un modello basato su architettura Transformer che usa l'attenzione (self-attention) per catturare le dipendenze tra le parole, generando risposte coerenti e contestualmente appropriate anche per domande complesse o ambigue, con un ottimo rapporto tra potenza ed efficienza.
Quali miglioramenti offre GPT-3.5-Turbo rispetto a GPT-3?
GPT-3.5-Turbo introduce maggiore coerenza nelle risposte, una migliore comprensione del contesto, capacità di gestire più lingue e una maggiore efficienza computazionale. Supera così alcune limitazioni di GPT-3, come le risposte talvolta incoerenti o fuorvianti e l'elevato costo computazionale.
Che differenza c'è tra GPT-3.5-Turbo e GPT-4?
GPT-3.5-Turbo è un passo avanti rispetto a GPT-3, ma non è il modello più recente: GPT-4 offre ulteriori miglioramenti in capacità e qualità. Tuttavia GPT-3.5-Turbo resta una scelta solida per molti sviluppatori grazie alla combinazione di buona potenza, efficienza e costo contenuto, ideale per casi d'uso che non richiedono il massimo del ragionamento.
Quali applicazioni pratiche ha GPT-3.5-Turbo?
Le sue capacità avanzate lo rendono adatto a molte applicazioni: alimentare chatbot e assistenti virtuali con risposte coerenti e contestuali, strumenti di traduzione e supporto clienti. Non è limitato agli sviluppatori AI: anche le aziende possono usarlo per migliorare i propri servizi, rendendo le interazioni più naturali ed efficienti.
